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摘要
钢制油罐火灾爆炸事故(FEASOST)偶尔发生在石油和化工行业的生产和储存过程中，并且经常会对生命、环境和财产造成毁灭性影响。为了促进和发展评估FEASOST发生概率的定量方法，构建了一个关于FEASOST的故障树来识别各种潜在的原因。传统的故障树分析(FTA)可以提供定量的分析，如果所有基本事件(BEs)的故障数据均可用，但由于缺乏详细数据和其他不确定原因导致几乎不可能实现。本文尝试通过基于专家启发的改进分析层次过程（AHP）与模糊集理论的混合应用来执行FEASOST的FTA，并估计了中国一个油库的FEASOST发生可能性。基于传统和改进的AHP，使用模糊故障树分析（FFTA）对统计数据和计算数据也进行了比较。进行了敏感性和重要性分析，以找出导致FEASOST的最关键的BEs，这将提供有关管理人员应如何关注有效缓解措施的见解。
关键词：模糊故障树分析；修改后的分析层次流程；专家启发；储油罐；火灾和爆炸
第一章 介绍
随着对石油的需求稳定增长并不断增强战略石油储备（SPR），储罐在石油和化工行业，尤其是在中国，中扮演着一个更加重要的作用。到2020年，中国目标将SPR的需求提高到90天，总数是6亿8534万桶。由于具有方便和可锁定的现场储油的完美解决方案的优势，大气储罐常常这样使用[1]。然而，这些油罐，特别是浮顶罐，这些常常用于储存大量原油的储罐，是最容易损坏的设备。火灾和爆炸对油罐来说是最的大危险。一旦发生，就可能会造成人员伤亡、财产损失、环境破坏和商业链的破坏，例如2005年12月11日Buncefield的油罐仓库事故和2009年10月23日Caribbean石油精炼的大规模火灾爆炸事故。因此，在此背景下进行了这个行为，以使用模糊集理论和专家启发来开发故障树分析（FTA）的故障概率值
FTA是一种广泛使用的演绎分析方法，通过图形化描述提供系统组件和子系统之间的逻辑功能关系，以定性确定系统故障中不希望发生的事件的最根本原因，并定量评估事故发生的可能性[4,5]。由于这些优点，FTA已广泛用于许多领域，例如人机机器人系统[6]，航空航天业[7]，铁路系统[8]，核能[9]，电力[10]，生物能源生产[11]，以及油气传输[12]。Faisal等人[13]开发了用于化学加工行业FTA的计算机自动化工具。Wang等人[14]在FTA技术中将模糊理论应用于COTFE发生概率评估。Kumar和Yadav [15]应用最弱t标准，基于直观的模糊故障树分析来评价一个故障的武器系统。
在定量风险分析中，传统的FTA使用基本事件的发生概率来确定最不希望发生的事件的失败概率值。然而，众所周知，事先获得基本情况的确切概率是困难和昂贵的，这是由于缺乏详细数据，可用数据的不确定性以及与参数波动，环境变化或新组件有关的不精确和模糊性，
因此，重要的是发现可以解决不可避免的歧义事件的方法以提高FTA的能力。当可用信息不确定，不完整，不精确或模糊时，模糊集理论提供了一个有效的数学框架来估计故障率[16]。Lin和Wang [6]提出了一种混合方法，采用模糊集评估和概率估计的FTA来评估机器人钻井系统的可靠性，基于三角形和梯形模糊数。在二维模糊故障树分析中，Renjith等人[17]解释了专家的信任和犹豫。Singer [18]使用模糊集方法演示基本事件的相对频率。Suresh等在Walley [19,20]提出的模糊可能性的帮助下，对某些系统安全评估实施了一些模糊故障树分析方法。Antonio和Nelson [21]使用故障树和模糊逻辑开发了一种新的可靠性分析计算系统。Atanassov [22]应用直觉模糊集（IFS）为基于传统模糊集的不精确概念定义定义了新的模糊集。Shu等[23]通过整合专家对底部事件失败可能性的判断并借助三角IFS获取直观的模糊故障树间隔，对印刷电路板组件进行了故障分析。在本研究中，试图通过FTA评估储罐发生火灾和爆炸事故的可能性。使用专家启发和模糊逻辑估计钢制储油罐火灾和爆炸事故基本事件的失效概率值。专家的参与被认为是模糊状态假设过程的关键组成部分[24]。实际上，确定专家权重时肯定存在主观性。引入了改进的层次分析法（AHP），以确定模糊故障树分析（FFTA）中不同专家的加权因子。所提出的方法可以帮助尽可能减少主观性。
第二章 FEASOSTD的FTA
FTA是一种面向演绎的图形分析方法，用于确定特定危险事件的根本原因和发生概率。它以树状结构跟踪逻辑功能关系，从顶部的预定义意外事件到底部的所有可能的根本原因。故障树本身是一个逻辑图，该逻辑图演示了在导致最高特定结果的系统中发生的各种可能原因的组合，包括故障模式和正常情况。
2.1为FEASOST建立FTA
FTA方法从顶部的不良事件开始，并向后分支到中间的事件，直到确认底部所有可能的根本原因。首先将最不希望发生的事件定义为令人讨厌和不想要的事件，例如潜在的事故，危险情况或不希望的故障模式。在识别出顶级事件之后，应该探索顶级事件之下的中间事件，以定义发起事件的可能进程。中间事件是故障树中除顶级事件之外的任何事件，可以进一步分解为可能导致该事件的事件。将顶级事件逐步分解为直接因果事件的过程一直进行到确定基本原因为止。在故障树的顶部，中间事件和基本事件通过逻辑门链接在一起，以说明它们之间的关系。或门用于指示如果发生任何输入低级别事件，则发生上述输出事件。如果所有输入事件同时发生，则用与门用于表示发生输出事件。
案例研究选择了容量为62.9万桶的原油储罐，该储罐于2007年在浙江油库被雷击并着火。
FEASOST的故障树如图1所示。发生油箱着火和爆炸的最主要事件分为三个输入事件，包括两个中间事件和一个条件事件。引发事件“爆炸范围内的蒸气-空气混合物”需要作为条件事件存在。仅当中间事件和条件事件都发生时，才会发生输出事件“油箱着火和爆炸”，因此必须通过条件与门将它们连接到顶部事件。中间事件“点火源”和“易燃范围内的油蒸气浓度”被进一步分解为可能导致它们的事件。有六种事件可能导致“点火源”：明火，电火花，撞击火花，静电火花，雷电火花和自燃。它们通过或门连接到“点火源”。储罐内部或外部的油蒸气浓度达到或超过可燃极限可能会导致“油蒸气浓度在可燃范围内”，因此必须通过或门进行链接。然后，将每个子事件视为新的中间事件，并使用适当的逻辑符号在故障树上定义和演示其直接贡献事件。故障树将不断发展，直到所有中间事件无法分解为其他事件为止。构造的故障树包括40个基本事件，这些事件会导致钢制油罐发生火灾和爆炸事故。然后，将每个子事件视为新的中间事件，并使用适当的逻辑符号在故障树上定义和演示其直接贡献事件。故障树将不断发展，直到所有中间事件无法分解为其他事件为止。构造的故障树包括40个基本事件，这些事件会导致钢制油罐发生火灾和爆炸事故。然后，将每个子事件视为新的中间事件，并使用适当的逻辑符号在故障树上定义和演示其直接贡献事件。故障树将不断发展，直到所有中间事件无法分解为其他事件为止。构造的故障树包括40个基本事件，这些事件会导致钢制油罐发生火灾和爆炸事故。
图1.FEASOST的故障树
2.2 故障树评估
故障树完成后，有必要进行定性和定量评估。最小路径集（MPS）是形成FTA并通过最小根本原因组合确定主要事件失败模式的关键产品之一。如果阻止了一个路径集中的事件发生，那么将保证不会发生顶级事件。MPS还提供了一种概率计算机制。FEASOST的故障树的MPS通过应用布尔代数获得。从构造的故障树中总共生成15个MPS，包括2个23阶的MPS，2个22阶的MPS，2个21阶的MPS，2个20阶的MPS，6个4阶的MPS，4个4阶的MPS。和1个1阶MPS。MPSs公式如下：
T=MPS1 MPS2 hellip; MPSN
=sum;iX1X2hellip;X11X15X16X17X19X20hellip;X26Xi
sum;iX1X2hellip;X7X12X13X17X19X20hellip;X26Xi
sum;iX1X2hellip;X11X18X19hellip;X26Xi (1)
sum;iX1X2hellip;X7X12X13X14X18X19hellip;X26Xi
sum;jsum;kXjX31X32X33X34Xk sum;jXjX37X38X39 X40
其中27 le; i le; 28，29 le; jle; 30和35 le; kle; 36;N是MPS，1的序列号le; Nle; 15; X代表基本事件。
为了量化故障树顶部事件的概率，必须提供故障树中每个BE的概率。然后，使用故障树的布尔关系将这些BE概率向上传播到顶级事件。或者，可以从故障树中生成MPS，然后将其用于量化最高事件。最高事件的概率可以根据MPS q i的概率来计算，并由
（2）
其中Pr
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