我国长输油气管网规模庞大, 已经形成覆盖全国、连通海外、总里程超过10×10⁴ km的油气输送主干管网, 管网沿线地质地貌、自然气候、人文环境复杂, 是当前全球最复杂的管网系统之一。此外, 采用从源头到市场的一体化运营管理模式, 管道运营商既要考虑油气输送安全, 又要保障市场平稳供应, 因此, 管道运行管理风险很大^[1]。理论和实践证明, 运用系统可靠性管理方法, 对促进大型复杂系统的安全平稳运行是非常有效的^[2-3]。

1.   研究大型油气管网系统可靠性的意义

1.1   运用系统可靠性方法可综合考虑管网全局因素

影响油气管网安全运行和市场平稳供应的因素众多, 从系统可靠性分析的角度出发可归纳为两大类。第一类: 物理管网。它是一个集储、运、控、管等设备设施为一体的庞大复杂的流体传输系统, 各类设备设施组成不同功能的子系统, 不同子系统组成站场或者局部管网, 最终形成区域乃至统一的大型管网。物理管网中各个单元都有明确的空间位置, 并与其他单元有明确的联接关系, 系统可靠性参数可以运用系统逻辑结构图分析方法统一计算^[4-5]。其他所有与管网相关的因素归纳为第二类: 相关事件。它包括与物理管网相关的辅助系统, 运营商或承包商对管网的操作管理行为, 第三方随机干预行为, 以及对管网产生影响的资源和市场变化、自然灾害、突发事件等。将这类问题都归为系统的随机事件, 只要确定其与系统可靠性相关的特征概率, 及其对物理管网的影响部位和影响程度, 就可以将其概率函数与物理管网的可靠性函数统一分析求解, 从而在管网的安全运行和市场平稳供应两大方面, 实现整个系统基于可靠性的分析与管理。

1.2   可靠性方法可贯穿管网系统全生命周期

运用管网系统可靠性计算模型, 可以分析系统某一单元(基本设备、事件或子系统等)或某些局部可靠性参数变化对系统其他单元或部位的影响, 利用这一特性可以模拟计算系统不同情况下的可靠性水平。同时, 根据对管网系统不同部位、不同功能的可靠性要求, 管理者可提出相应的可靠性管理指标。比较系统可靠性实际值与管理指标值的差异, 可以进行系统可靠性评价与审核^[6]。

在管网规划阶段, 运用系统可靠性分析方法综合考虑资源与市场分布及变化、已建和拟建管网功能变化, 通过可靠性预评估, 识别系统的薄弱环节, 辅助制定管网规划, 可从源头上保证管网系统长期整体负荷率、整体抗风险能力, 提高管网本质可靠性。

在管网设计施工阶段, 与基于强度原则的设计方法相比, 基于可靠性原则的等风险设计方法, 可综合考虑材料设备性能、施工水平、施工环境、工艺参数等因素, 在投资一定的情况下, 管道抗风险能力一致性更好, 从而保证新建管道本体的高可靠性。

在管网运行维护阶段, 运用日常管理数据, 定期评估管网调运方案、维修维护计划等, 掌握管网系统可靠性薄弱环节, 提出增强方案, 保证维修维护资金优化配置, 实现管网安全平稳运行。此外, 事先预估突发事件对管网可靠性的影响, 通过多方案比较制定基于系统可靠性管理的应急预案, 可以保证及时合理应对突发事件。

1.3   可靠性方法深化和发展了管道完整性管理

经过十多年探索和实践, 我国管道完整性管理, 从管体到场站, 所包含的范围越来越广。正确区分可靠性管理与完整性管理的异同点, 可以促进管网系统可靠性研究与管理顺利开展。实际上, 对于管网的某些具体对象, 完整性管理与可靠性管理的本质一致, 都是通过循环开展检测监测(数据采集)、风险评价、维修维护等步骤, 实现系统安全高效管理。其中针对不同对象用何种方法, 如何进行评价, 是技术的关键。

二者的差异主要体现在两个方面: 其一, 二者关注的重点和研究范围有所不同。管道完整性管理关注重点是管体及设施状态是否完好, 主要评价与管网系统物理结构相关的风险, 将系统的功能要求体现在评价的前提限定条件里。就系统而言, 管道完整性管理通过对单一对象进行检测评价、风险排序、实施维修维护措施, 逐一消除风险, 进而提高系统整体抗风险能力。管网系统可靠性管理重点关注管网系统的整体能力, 统一考虑系统的资产与物流两个方面, 评价“物理管网”和“相关事件”在何种条件下才能使系统综合可靠性最佳。也就是说, 管网系统可靠性管理既要评价系统的单一对象, 又要评价系统物理结构的整体状态; 既要考虑系统局部的功能与能力, 又要考虑系统整体的功能状态。其二, 二者在评价技术的运用方面有所区别。针对具体对象的风险评价, 管道完整性管理可综合运用物理、化学、电学、力学、材料学及工程学等理论方法进行变量的确定性计算, 也可运用数理统计、因素分析等方法进行定量评估。这些方法的发展和灵活运用, 使完整性的评价水平逐步提高和完善。就单一对象而言, 管网可靠性管理在评价技术上应包含管道完整性的所有内容。就系统而言, 管网可靠性管理的突出特点是将概率统计方法运用于系统的局部和全局, 利用单元可靠性函数能够在系统内互相传递、联立求解的特性, 将系统所有的变化因素统一纳入分析计算, 求解管网系统可靠度分布。这些可靠度分布值, 既表示单元的风险, 又表示单元对系统可靠度的影响, 使得系统物理管网和相关事件所包含的风险, 统一定量表示出来。因此, 不需进行单个对象风险排序比较, 只需确定系统实际可靠度与可靠度管理目标值的最大差异点, 就能完成系统整体风险的评价。

由此可见, 可靠性管理是完整性管理的进一步深化和发展, 其考虑的因素更全, 利用的数据更多。随着我国油气管道事业的发展, 引入管网系统可靠性管理方法, 实现覆盖“资源―运输―销售”全物流过程和“规划―设计施工―运行维护”全生命周期的油气管网系统可靠性评价与管理, 是管道完整性管理向更深更广发展的必然。

2.   如何认识大型油气管网系统可靠性

2.1   油气管网系统的复杂性

认清大型油气管网系统的复杂性, 是选择系统可靠性研究方法的前提。系统的元素类别和数量、元素之间的组织结构、表征变量、变量的变化规律和发展方向, 是决定系统复杂程度的主要因素。这些因素由简到繁、由弱到强、变量变化的非线性特征逐步增强, 使得系统由简单有序状态逐步变化为复杂混沌状态^[7]。一般情况下, 复杂性上升到一定程度后, 系统中引起变量变化的因果关系难以复现, 难于由局部变化结果叠加出整体的结果, 通常也不能用确定性方法求解, 甚至运用概率统计或因素分析评估的方法也很难得到满意的答案。

大型油气管网单元和系统有明确的空间分布特性, 管线、站场以及各种设备单元之间的空间位置、相对层级关系明确(元件构成设备、设备构成站场、站场与管道组成管线、管线构成管网), 同时, 管网安全运行的影响因素(相关事件)也呈现出明确的空间分布性和时序性(通常某一事件的发生对系统哪些部位产生影响是确定的)。此外, 由于目前大型油气管网仍处在较强控制管理指令下运行, 系统智能化、自适配功能较弱, 主要变量(流量、压力、温度, 以及与之关联的其他物理量)的运动方向和变化规律可以有效控制与管理, 影响管网参数变化的因果关系通常可追溯、可重复, 可以用“还原法”处理局部变量和整体变量的关系^[8]。换言之, 系统的自组织行为较弱, 结果和产生结果的原因一般比较明确。例如, 某部件故障造成某条管道停运, 如果其他条件不变, 下次相同故障还会发生相同结果。此外, 到目前为止, 尚未发现因某种随机干扰因素使管网系统发生震荡失稳而产生连锁失效反应。综上所述, 可以认为: 目前阶段我国大型油气管网虽然系统庞大、单元众多、功能复杂, 但系统内部主要变量的变化仍然清晰可控, 系统复杂性弱于“亚临界复杂系统”。

2.2   油气管网系统可靠性的含义

系统可靠性分析方法的实质是在给定空域和给定时域内, 对系统确定事件的相关数据进行统计分析, 计算概率表述指标。用哪些指标来表述油气管网系统可靠性(广义), 需要根据生产实际, 建立科学的指标体系。一般情况下, 至少要包含以下3类: 可靠性(狭义)——系统在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力; 鲁棒性(简略)——系统抗干扰能力; 维修性(简略)——系统发生故障后通过修复恢复正常工作的能力。

若将可靠性定义中“规定条件”和“规定功能”两者统一且只划分为“工作”和“失效”两种状态, 系统可靠性函数就可退化为只与时间相关的状态函数, 计算过程大大简化, 通常称之为基于极限状态下的可靠性函数计算方法。然而, 对于在较宽的工况范围内可以长期稳定运行的大型油气管网系统, 仅表述单一工况是不够的, 系统的“额定工况”定义在较宽功能状态区间内。因此, 可靠性函数的“规定条件”和“规定功能”需由单一状态拓展为选定区间。

下面进一步说明如何拓展油气管网可靠性函数表达式。一般情况下, 可靠性函数的表达式为f(X, t), 是功能向量X和时间t的函数。在极限状态条件下, 功能向量X取常数, 即函数表达式f(X=C, t)退化为f(t)。选定压力p、流量Q、温度T这3个参数(它们也都是时间t的函数)作为表述管网系统的全程协变量, 此时“规定条件”和“规定功能”是选定区间而不是单一的点, 功能向量X=(p, Q, T)在“选定区间”取值, 函数表达式拓展为f(p, Q, T, t)。于是, 既能由这些变量反映“物理管网”的功能状态, 又能将“相关事件”视为引起这些功能变量变化的事件。因此, 系统“物理管网”和“相关事件”的所有变化, 都能通过这3个变量联系起来(其中: 可靠度表示为R(p, Q, T, t))。因此, 通过可靠度函数的定义由极限状态R(t)拓展到一般状态R(p, Q, T, t), 可以建立应用范围更广、更符合油气输送系统特点的管网系统可靠度指标。

可靠性反映了系统的“工作能力”, 系统的“健康状态”还需要通过“工作能力”的变化情况来体现。实际生产中, 一旦系统遭遇某种干扰, 其“工作能力”参数(可靠度)可能发生波动。因此, 不妨以扰动作用下系统可靠度的变化趋势和波动幅度来衡量系统的“健康程度”, 构造系统鲁棒性参数, 表述其在扰动作用下能保持正常工作的能力。特别对于高风险地区管网系统, 分析系统的鲁棒性更有助于指导管道设计与应急防护。此外, 管网的单元或系统功能丧失或部分丧失后, 若按规定程序修复, 需要多长维修时间, 修复后又能维持多久?这些是系统的维修性。在掌握了系统的“工作能力”(可靠性)和“健康状况”(鲁棒性)之后, 便可以有针对性地开展系统的维护、维修工作。因此, 系统的以上3类特性是互相联系和影响的, 而可靠性是最基本的特性, 也是本文研究讨论的重点。

3.   大型油气管网系统可靠性函数

3.1   管网可靠性函数的求解方法

用何种方法求解管网可靠性函数, 取决于对它的认知程度和掌握的数据。大型油气管网系统“元件”和“事件”众多, 表述函数的变量多, 研究其可靠性需要的数据量大, 数据覆盖面广, 使得拓展后的可靠性函数, 在计算方法和数据获取等方面都增加许多困难。

事物发展规律是由其内外部矛盾运动决定的。掌握了矛盾运动变化的因果关系式, 可用确定性方法求解; 有了足够的因果关系表达数据, 可用概率统计方法求解; 数据不够充分, 因果关系不太明确, 也可通过对事物的了解进行逻辑分析、构建主客观评价指标等方法来估算。针对具体情况综合运用以上各种方法, 寻求事物运行规律的满意答案, 是选择算法的原则。

对于油气管网系统, 不再细分的设备、设施或者子系统称作基本单元。基本单元的可靠性函数, 一般通过失效数据的统计来计算(若是子系统, 需要进行系统运算)。对于系统的“物理管网”, 可分为管网、管线、站场(管段)和设备(单元)等多个层级, 层级间的结构关系相似, 因此, 可以通过建立分布式阶梯计算模型, 对各个基本单元的可靠性函数进行逻辑结构图分析, 获取系统可靠性方程组并求解。管网“相关事件”的发生概率, 通常进行相对独立的分析计算。

由此可知, 管网系统可靠性的所有相关数据, 都可以找到相应的方法进行计算。在计算中需要注意: 到目前为止, 我国油气管网在系统或者子系统层面的失效数据相当匮乏, 很难用概率统计方法在这个层面上进行有效的系统可靠性研究。系统中每个单元的重要性、贡献度是不同的, 抓住主要因素, 适当忽略次要因素, 重组网络结构, 有助于降低系统的复杂程度, 提高计算效率。例如, 系统中环路结构的可靠度计算较繁杂, 可以根据函数在量级上的较大差异, 断开某些节点, 简化结构, 既可以保证计算精度又利于降低计算难度。如果只关心系统某一特定功能, 可以将影响该功能的所有元件和事件单独连接成特殊子系统, 往往在这一特殊的联接链上, 系统可靠度值不能互相联立求解, 此时可假定元件之间分别为串联或并联联接, 获得可靠度上下限估算值。

总之, 确定性方法(白方法)能获得明确的结果, 但其计算量大且复杂, 往往只能揭示事物若干主要矛盾的变化规律。概率统计分析或综合评估计算(灰方法), 虽快速简便, 但不是直接反映系统内部真实规律, 难免有误差。实际上这些方法在单元和系统的可靠性研究中都会用到, 各有优缺点。因此, 充分利用所掌握的数据, 灵活运用这些方法, 才能获得预期满意的结果。

3.2   管网可靠性函数求解的几个问题

3.2.1   管网基本单元故障率函数

基于极限状态条件下的可靠性方法中, 将单元的工作条件和功能状态固定在变化区间中的某一点, 按单一失效事件处理故障率数据。若将功能大于某一值(如额定功能的95%)的数据视为正常, 小于该值则视为失效, 使得故障率函数成为只与时间相关的状态函数λ(t)。引入功能向量后管网可靠度函数为R(p, Q, T, t), 由定义可知, 必须事先确定其在一定区间内相对应的故障率函数, 才能实现该函数的计算。下面介绍一种通过分段统计故障率数据确定可靠性函数的方法。

首先, 取X=X_k, 其中k=1, 2, …, N+1为自然数, 将X取值区间划分为N个子区间。对象在整个区间不同功能状态的原始失效数据, 划分到N个不同的子区间去统计, 将λ(X, t)退化为N个子事件的故障率函数λ(X=X_k, t)。对于其中某个事件, 可以直接运用基于极限状态条件下的可靠性方法进行计算。例如, 取N=4, 将向量X相对额定功能值0~1划分为0~0.25、0.25~0.5、0.5~0.75、0.75~1四个子区间(通常不一定等分)。如果考虑元件功能大于0.25为有效(假设可靠性函数在区间单调变化, 数据可单向兼容累计), 那么只有0~0.25之间的数据为失效数据, 0.25~1区间的数据都为有效, 问题就退化为具有极限状态特点的一个子事件。依此类推, 逐一统计不同功能区间的数据, 可获得对象由N个故障率子函数组成的函数族, 进而可获得相对应的可靠性函数族。管网可靠性函数R(X, t)在规定的功能状态区间内的任意解, 可由函数离散解空间插值获取, 从而解决了油气管网系统可靠性函数求解的算法问题。这样处理虽然计算量增加了, 但只要根据工程实际意义合理进行数据处理和分区并对求解数据进行合理插值拟合, 就可获得满意的结果。此外, 在故障率函数数据统计过程中, 合理选取时间步长能最大限度地减少用失效频率数据表示失效概率所产生的误差。若故障数据缺少分布特性, 根据元件发生故障的原因和机理进行数据拓展时, 需根据具体情况慎重处理, 以保证数据的可信度。相关事件特征概率的计算也可参照该方法进行数据统计。

3.2.2   管网系统可靠性函数变化路径

事物所经历的历史对其现在或将来的状态是有影响的, 忽略其他变量的影响而只与时间相关的函数称为状态函数。也就是说, 由于时间变量的变化路径恒定, 因此, 状态函数被认为是与路径变化无关的函数。一般情况下, 元件在不同工况条件下运行(功能变量随时间而变化), 元件经历的历史对其当前的功能状态影响程度是不一样的, 失效数据也不同。理论上功能变量随时间有无穷变化路径, 如果不进行合理抽象, 问题是无解的。

运用具体问题具体分析的辩证唯物主义指导原则, 可以看到, 实际上管道运行经过的历史路径已经固定, 未来路径也有具体的变化范围。假定: 描述管道功能状态的3个变量在全生命期内沿一条固定路线取值, 作为系统可靠性定义中变量路径的“规定条件”。这条路径不需特别标明出来, 它是管网同类管道的平均路径, 体现在广泛的故障数据收集过程中。经过这样处理, 管网中所有单元的功能函数成为只与时间相关并在一定范围内取值的状态函数, 因而能够直接运用已有的可靠性理论和方法进行分析计算。在本文介绍的系统故障率函数处理方法中, 将函数整体功能分解为N个子功能来表示, 也假定了故障数据是在这条(功能变量随时间变化的)固定路径上取值。

需要说明的是, 在整个管网系统的全部运行阶段, 若某管道较大程度地偏离平均运行路径, 对某些设备或设施产生不可忽略的影响, 则必须对其故障率函数进行适当修正, 否则会降低可靠性参数的真实性。此外, 如果设备的可靠性主要受到某些特殊因素的影响(如腐蚀、磨损等), 那么可以将这些特殊因素随时间的变化规律, 作为修正故障率函数的特别路径来考虑, 这也是处理此类问题常用的方法之一。

3.2.3   管网系统可靠性分布式阶梯模型

建立大型油气管网系统可靠性函数分布式阶梯计算模型, 既利用了系统“物理管网”中设备和设施具有固定空间分布、明确分层结构的特性, 又考虑了系统“相关事件”具有明确的空间影响范围和时序性的特点, 同时它也是系统可靠性管理平台基础数据的计算模型。

根据其他领域解决相似问题的经验, 建立既能满足系统可靠性研究要求又能充分运用计算机技术快速计算的管网可靠性分布式阶梯模型, 需要解决许多技术难题。如模型数据编码要求比较复杂, 系统中每个单元、子系统, 与系统相关的每个事件, 都是各自独立的数据节点。节点容量必须足够大, 要包含节点的空间位置、与其他节点的相对位置、与相关事件的空间关系、多函数和多阶层函数在节点的表达等。此外, 节点之间的关系复杂, 除了要建立节点之间数据联接以外, 还要便于节点数据与失效数据库、生产运行管理数据等其他数据源的联接。总之, 需要在充分考虑各种因素的基础上事先进行编码顶层设计, 并留有余地, 否则会给后续研究带来很大影响。

模型的变量计算问题通常比较明确。系统功能状态变量可由管道仿真模拟计算获得; 基本单元不同功能状态下的可靠度值, 直接由相应的故障率函数确定; 在系统可靠性函数计算过程中, 不再考虑功能状态函数的多态性, 其他多态问题必要时可运用马尔科夫分析方法求解。在系统结构分析建模过程中, 对管网所有非典型环状结构进行分析归类, 事先运用结构分解或枚举法获取可靠性函数计算式列表备查, 以提高计算效率。对于“相关事件”发生概率与相关单元之间的数据传递, 可以在数据统计层面或在可靠性概率函数层进行联接。对于较复杂的子系统, 可以运用分布式阶梯模型另行单独计算。

3.2.4   充分利用已有的技术和数据

大型油气管网系统可靠性管理是将现有的管道运行管理技术进一步深化和提高, 故在管理体系建设和支持技术两方面都必须充分利用已有的技术和数据。

在管理体系建设方面, 按照系统可靠性方法的特点, 逐步梳理和完善现有的管理规范、流程, 促进工作稳步推进。对于对象的检测、监测、评价、维护等相关工程技术, 管道完整性管理在管道及站场的设备设施维护、地质灾害防护、第三方损坏防范等方面, 形成了系列支持技术, 积累了大量的经验和数据, 为可靠性管理奠定了很好的基础, 下一步主要在数据收集和表述方面制定新的统一规范。在管网可靠性分布式阶梯计算模型研发方面, 将大型油气管网运行仿真模拟器与管道完整性数据管理平台相结合, 吸收河网、电网^[9]等其他行业相关模型的开发经验, 可加快研究的进度。

建立基于可靠性运算和管理的数据库, 是可靠性管理的基础, 其不仅是系统可靠性分析的基础, 也是系统评价和审核的依据。除了必要的新增数据需要重新录入以外, 大量工作是如何将分散在各系统的数据, 按照可靠性管理的技术规范收集整理入库。将管道完整性管理、管道运行仿真优化、管道工程建设信息系统、管道运行生产管理系统、企业ERP系统、管道SCADA系统等企业信息化和管控系统中可以用于可靠性管理的数据, 进行筛选和补充并有效收集传输到管网系统可靠性失效数据库, 是相当繁杂的工作。随着可靠性管理的持续深入开展, 数据累积到一定程度后, 就能有效支持其他更宏观的系统评价方法, 通过不同方法的比对与验证, 会使评价越来越符合实际, 使管网可靠性管理发挥更好的实效。

4.   结束语

从一般工程意义上看, 系统可靠性分析方法具有完善的理论框架, 能充分利用人们从系统中获得的数据, 运用数理统计方法, 尽可能详尽地描述系统的运动规律。然而, 开展大型油气管网系统可靠性研究还没有成熟的方法, 充分认识所掌握的数据, 并找到和运用与之相适应的分析计算方法, 是当前面临的最大挑战。

在以上讨论中, 始终着眼于统筹考虑管网建设、运营管理各个时期管网安全和平稳供应两方面的矛盾, 并通过对系统可靠性函数的初步分析, 给出了一种可行的求解方案。需要指出的是, 收集和整理极限状态下单元可靠性数据并合理拓展到指定区间, 确定相关事件对系统的影响, 并准确计算其发生的概率, 是利用这种方法计算管网系统可靠度的关键。当然, 方案在实施过程中, 还会遇到其他预想不到的困难。借鉴其他行业和本行业已有的研究成果, 灵活运用各种分析手段, 逐步完善相关理论和方法, 是开展大型油气管网系统可靠性研究的必经之路。

随着我国油气管网规模不断扩大, 结构日趋复杂, 自动化控制、优化运行、甚至智能化运行程度不断提高, 系统的复杂性水平有可能发生质的变化。因此, 相关理论方法也需要不断改进与完善, 相关数据必须尽早开始累积, 为今后持续开展大型油气管网系统可靠性管理奠定基础。