【摘 要】
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场景筛选是确保保护层分析(LOPA)有效性的关键,为准确筛选出需要进行LOPA分析的场景,本文在Bow-tie模型的基础上,提出了基于最大可信场景的场景辨识及筛选方法.首先,利用事故树与事件树建立以损失事件为中心的简化Bow-tie模型辨识分析对象的潜在危害,得到危害场景列表;其次,以最大可信场景辨识方法为基础对场景筛选方法进行改进,利用改进后的筛选方法对危害场景列表进行筛选,确定场景列表中最终需要进行LOPA分析的场景;最后,将此方法应用于某商储库105m3原油储罐风险分析的场景筛选中,并利用风险分析筛
【机 构】
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中国石油大学安全科学与工程系,山东青岛266580;国家管网东部原油储运有限公司邹城输油处,山东邹城273500
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场景筛选是确保保护层分析(LOPA)有效性的关键,为准确筛选出需要进行LOPA分析的场景,本文在Bow-tie模型的基础上,提出了基于最大可信场景的场景辨识及筛选方法.首先,利用事故树与事件树建立以损失事件为中心的简化Bow-tie模型辨识分析对象的潜在危害,得到危害场景列表;其次,以最大可信场景辨识方法为基础对场景筛选方法进行改进,利用改进后的筛选方法对危害场景列表进行筛选,确定场景列表中最终需要进行LOPA分析的场景;最后,将此方法应用于某商储库105m3原油储罐风险分析的场景筛选中,并利用风险分析筛选软件(RAST)来验证所提方法的可行性和有效性.结果表明:所提方法能够较好地考虑设备实际运行情况,且根据企业内部的风险标准进行筛选,得到的实际筛选结果对后续的LOPA分析更具指导意义.
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