基于ISM的油气管道脆弱性评价指标研究

表 1 油气管道脆弱性-能力指标要素
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序号 1 2
指标要素 人员 设施
序号 9 10
指标要素 管道运行条件 管道主要功能
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物料 环境 人员密度 人员年龄结构 人员安全意识 人员安全培训程度
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1. 引 言
ＯＮ
“十二五 ”规划建设期间，我国油气管道网络已经基本上覆盖全国。2012 年 4 月份西三 线实验段的提前开工建设，标志着我国油气管道建设在接下来几年内将迎来高峰期。随着 油气管道网络的全面覆盖，其跨越的省份、区域越来越多，自然风貌、地理条件也愈加复 杂，有些早年修建的管道所处地区随着经济发展已经成为人口相对密集经济相对发达的区 域，公共基础设施与油气管道交错等问题都带来了新的安全挑战，油气管道安全问题已经 不仅仅只是生产安全的问题，还具备了公共安全的特征。 在 2002 年， 美国国家实验室联合提出了可识别和评价化工厂潜在威胁、 风险和脆弱性 [1] 的评价方法 ，将脆弱性引入风险评价中，同时考虑了生产安全和公共安全 2 方面情况， 改善了化工企业的安保状况。 Calvin D Jaeger[2 ]和 David A Moore[3-4]等都对针对化工行业非 传统安全评估模型进行了研究。国内针对脆弱性指标体系的研究，灾害学领域中樊晓运等 [5] 结合以往研究成果，采用反推法、信息量法等多种方法对灾前承灾体脆弱性指标体系进 - 273 -
蠢忧刚Ｃ。Ｈ。ＩＮＡ瞎。
The Study of Oil-Pipeline Vulnerability Assessment Index based on ISM
Abstract: In recent years the accidents of oil and gas pipeline have occurred frequently, by research we can get the feature of oil and gas pipeline on public safety and production safety. For getting a comprehensive risk assessment on pipeline, we refer to the international current comprehensive evaluation index system of the vulnerability and KENT evaluation method to determine the suitable evaluation index elements for oil and gas pipeline’s vulnerability, then combing the ISM(Interpretative Structural Modeling) analysis method we transferred the assessment indicators into matrix multiplication to get the pipeline’s vulnerability structure model. Using the vulnerability assessment system and the result of structure model, we set up a new applicable assessment system which is made up of the whole indicator tree. Keywords: ISM analysis vulnerability capability index
2. 解 释结构模型
J.N.Warfield 在 1971-1973 年之间提出解释结构模型(Interpretative Structural Modeling， ISM)，用以分析复杂系统结构模型，专家根据经验和知识将某一复杂系统分解成若干要 素，确定各要素之间的关系并转化为矩阵关系，通过矩阵的布尔运算确定系统内部多级结 构模型，继而分析要素之间的相互关系。其原理如图 1 所示。
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基于 ISM 的油气管道脆弱性评价指标研究
陈爽 1 赵东风 2 姜雪 1 安聪 1 胡苏 1
（1. 中国石油大学（华东）机电工程学院，青岛 266580；2. 中国石油大学（华东）化学工程学院，青岛 266580）
摘要： 近年油气管道事故频发，分析事故原因可知油气管道具有公共安全和生产安全的双重特征，为 更全面的对管道风险进行评估，本文借鉴国际上现行 UNDP ( 联合国开发计划，United Nations Development Programme) 的自然灾害风险指数(DRI) 脆弱性评估指标体系以及 KENT 评价方法确定适宜 油气管道的脆弱性评价指标要素，并结合 ISM(Interpretative Structural Modeling) 分析方法，将指标要素 间的关系转化为矩阵关系，通过矩阵的布尔运算确定油气管道的脆弱性的结构模型。考虑评价指标体 系决策应用，通过分析由结构模型转化为树形指标体系的要素，建立可应用的评价指标体系。 关键词：油气管道 ISM 分析；脆弱性；指标
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行了研究，生态学领域中周嘉慧等 总结了已有的脆弱性评估方法，并对脆弱性指标体系 进行了分类，主要有单一类型区域和综合型两类，其中综合型包括“成果及表现”、“压力状态- 影响”（PSR）和多系统评价指标体系，对于天然气管道，文献[7]从致灾脆弱性、后果 脆弱性、应对能力脆弱性三个方面分析天然气管道脆弱性。刘松涛[8]用专家打分法对脆弱 性和能力分别进行评估，然后运用层次分析法得到相应指标的权重，从而确定防范重点， 在公共安全领域，朱正威等[9]提出了脆弱性- 能力两个维度的评估框架，并且提到国际上现 存单纯脆弱性评估、单纯能力评估和脆弱性- 能力评估三类评估体系，其中泛美开发银行 IADB 建立的脆弱性和能力两方面的多灾害风险综合指标体系，可以更全面地分析各类灾 害因子，达到展现事故连锁反应的评估目标。 通过分析比较上述研究，目前石油行业对于脆弱性评价是基于 API 发布的 SVA 评价 方法，该方法在评价过程中主要是基于场景分析和表格记录，是一种跟 HAZOP 同样形式 的方法，不同的在于其将脆弱作为风险发生可能性的一个修正因子，通过场景分析，赋予 等级值后，根据其计算最终的风险值，该方法虽然流程简单，但是存在分析不完整，不容 易组成专家组进行分析，影响因子不全面给并且评估过程缺乏量化，不利于进行不同区域 的分析比较等缺点，而在生态学等其他领域，脆弱性分析主要采取的为指标分析方法，因 此本文借鉴国际上现行脆弱性综合评价指标体系并结合 ISM 分析方法， 确定适宜油气长输 管道的脆弱性评价指标体系。
可达矩阵表示系统各要素间直接或间接的影响关系，如在可达矩阵中，底层指标可通 过中间层指标对上层指标间接产生影响，则底层指标对上层指标的影响为 1[11]。 2.1.3 可达矩阵的行级划分及结构模型建立 首先需要了解三个集合的定义，可达集 R(Si)、前因集 A(Si)和共同集 C(Si)[12-13]： （1）可达集 R(Si)：要素 Si 可以达到的要素集合定义为要素 Si 的可达集，由可达矩 阵中第 Si 行中所有矩阵元素为 1 所对应列的要素组成； （2）前因集 A(Si)：影响 Si 的因素集合，由可达矩阵中第 Si 列中所有矩阵元素为 1 所对应行的要素组成； （3）共同集 C(Si)：为可达集 R(Si)与前因集的交集 A(Si)。 由 R(Si)=C(Si)进行行级间的划分，提取骨架矩阵，确定解释结构模型。 2.2 解释结构模型转化树形指标 ISM 得出的模型为一种网状结构模型，而许多综合评估方法需要使用树形结构指标体 系，因此参考文献[11]和[14]方法，降低指标之间的相关性，将解释结构模型转化为介质数量及能量 土壤环境的影响 水环境的影响 经济承载力的影响 企业声誉的影响
3.2 脆弱性影响因素 ISM 模型构建 3.2.1 邻接矩阵的选取 分析表 1 中各个要素关系，经过调查和专家分析，确定邻接矩阵 A 如下：
0 1 0 0 0 0 0 0 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2.1 ISM 模型构建流程
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1,要素si对要素sj有影响 a ij 0，要素si对要素sj无影响，为了方便计算，要素对自身的影响视为 1。 其中： 2.1.2 确定可达矩阵 M 邻接矩阵是专家根据个人经验和知识得出的，往往具有一定的主观和模糊性，为避免 这种模糊性的影响，充分了解各个要素之间的关系，需要根据式（2）将邻接矩阵转化成可 达矩阵 M。 (k 1) (k 2) M (A I)k (A I) (A I) (A I), (k n 1) （2）