摘 要

摘要：中国石油和天然气行业推行的工艺安全管理PSM体系应用了各类基于风险的安全技术，如保护层(LOPA)，报警管理(ASM)和安全仪表(SIS)等技术，但这些技术均需要与某个事故场景的

摘要：中国石油和天然气行业推行的工艺安全管理PSM体系应用了各类基于风险的安全技术，如保护层(LOPA)，报警管理(ASM)和安全仪表(SIS)等技术，但这些技术均需要与某个事故场景的风险准则进行比较的评估环节，才能实现风险处置与决策。为此，以国家安监总局40号令公布的个人定量风险准则为基准，提出了将生产设施总体风险准则分解到事故场景个人风险准则的计算流程：①依据设施的工艺特点和布局等技术资料划分不同的工艺段位，以确定不同的风险区域；②根据工艺介质的特性，分别计算各区域的道化F&E指数(对有毒介质或还需计算C&E指数)以获得不同工艺段位的影响半径和危害系数，计算出各工艺段位的个人风险准则(RTCu)；③以HAZOP报告以及设施的人员分布信息，计算各事故场景单元的个人风险准则(RTCs)，这样就避免了风险评估中将事故场景风险与总体准则比较的误区。最后以某天然气压气站为例，给出了具体的工艺流程和实际个人定量风险准则数值。

关键词：定量风险准则 事故场景 保护层分析 安全联锁仪表 风险评估

Decomposition of quantitative individual risk tolerable criteria and its application to natural gas compression stations

Abstract：Process safety management(PSM)finds increasingly wide application in oil and gas industry all over China，meanwhile different risk-based technologies，such as layers of protection analysis(LOPA)，alarm system management(ASM)and safety instrumented sYstem(SIS)，etc。,consolidate the corresponding elements of the PSM system．However，all tllese technologies involve a rlsk evaluation steP where a determined scenario will be compared with some specified risk tolerable criteria(RTC)so that risk decision and dlsposal following will be reasonably made and adopted．By using the individual RTC value mandatedb)，Regulation Code No。

40 of the State Administration of Work Safety，a new and structural procedure was proposed to develop a sccnario oriented individual RTC，which can deeompose the total facility RTC to specified protess unit／section and then to the creditable scenarios and thus avoid the common mlsmatch of risk comparison．First，different risk zones were determined by the classification of flow Drocess units based on various technical data such as process features and layout，etc．Second，each unit¢s RTCu was calculated bv the Dow Chemical F&E index method(or the C&E index for toxic situation)to obtain influencing radius and hazard coefficient．Finally，the scenario RTCs of each hazardous event was calculated by utilizing the information provided in an HAZOP report，as well as facilities staff distribution。A concrete case study of a natural gas compression station was also provided to illustrate the proposed approach and the achieved concerned numerical resuhs．

Keywords：quantitative risk criteria，process hazard scenario，LOPA，safety instrumented system(SIS)，risk assessment

根据ISO标准31000—2009：风险管理，其中的风险评价环节是将具体应用(Context)与之相对应的风险准则(Risk Criteria)比较，从而实现风险决策。近年来工艺安全管理PSM体系逐步在国内石油和天然气行业得到推广，一些先进的半定量和定量安全评估技术也随之得到应用[1-2]。尤其是随着国家安全生产监督管理总局(以下简称：国家安监总局)总局于2011年实施的第40号令，明确指出：危险化学品单位应当对重大危险源进行安全评估并确定重大危险源等级；通过定量风险评价确定的重大危险源的个人和社会风险值，不得超过该规定列示的个人和社会可容许风险限值标准(本文统称风险准则)。第40号令给出的个人风险准则为[2]：敏感区域小于3×10-7；人员密集区域小于l×10-6。

然而目前国内外的风险评估实践中，普遍存在将各国政府和主管部门公布的强制风险准则，简单地直接用于具体某个事故场景(Scenario)的风险评价，导致风险决策失效和安全资金投入不合理。英国健康安全委员会HSE的报告已将其列为风险评估的典型误区之一[3]。

本文以国家安监总局40号令的(总体)个人风险准则为基准，提出一种全新的事故场景风险准则确定流程：首先根据工艺特征将设施(Facility)分解为不同的生产单元段位(Section)；然后以道化F&E或C&E指数计算各段位的影响半径和危害系数，并结合人员分布与HAZOP报告结论等相关信息进行逐层计算；最终获得某个工艺段位的事故场景风险准则(Scenario Based Risk Criteria)。

1PSM体系与企业风险准则的建立

美国劳工部下属OSHA公布的PSM体系l4个要素(国内标准AQT 3034—2010为l2个要素)，其在企业的实施需要多种安全技术的支撑，尤其是保护层(LOPA)、报警管理(ASM)和安全仪表(SIS)等基于风险的半定量或定量技术。因此对于拟建立或已运行PSM体系的企业，发展与这些安全技术相适应的企业风险准则势在必行[4-5]。

企业风险准则包括定性和定量准则两大类，前者的典型代表为风险矩阵，后者主要包括个人风险准则和社会风险准则。目前世界上不少国家和地区均发布了强制性的定量风险准则[2-4]，尤其是英国和荷兰建立了较为完善的立法体系，包括低至合理可行的风险控制理念(ALARP)。其中，政府相关部门颁布的个人风险准则，一般均是指个人容许最大风险(Individual Tolerable Risk)，即施加于某个体上的所有事故风险总和的最大值。如国家安监总局40号令规定：个人风险是指因危险化学品重大危险源各种潜在的火灾、爆炸、有毒气体泄漏事故造成区域内某一固定位置人员的个体死亡概率，即单位时间内(通常为年)的个体死亡率[2]。可见40号令所指个人风险即LSIR(Location Specified Individual Risk)，属于个人风险的一类。本文仅限于考虑定量准则中的个人风险(现场人员Onsite)，并将采用国家安监总局40号令的LSIR为基准。

按照风险管理的惯例[4-6]，取现场人员LSIR为国家安监总局规定的高密度场所(居住类／公众聚集类)要求更高l个数量级，即为1×10-5／a。如前所述，在LOPA，ASM和SIS等技术应用中，所涉及的风险评价(或称风险估计)环节，普遍存在直接采用风险准则总值(此处为1×10-5)，与某个具体事故场景的风险进行比较的误区[3-4]。目前国内外均未见有详细的量化技术，将LSIR总值分解至具体工艺单元下的事故场景的报道。CCPS定量风险准则指南给出了一种很简化的方法，直接将风险准则(总值)除以估计的场景个数(如100个)，然后得到场景的LSIR[4]；本文参考文献[6]的附录E中也采取了类似的方法来获得LOPA分析所需要的定量风险准则；Frank介绍了CCPS指南[4]的主要结论，包括风险准则的缩放和分解技术，但并没有给出新的具体方法[5]；Baybutt则给出了一个极其简单的算例，考虑6个事故场景下的社会风险准则确定方法，并建议采用类似英国HSE提出的假象人员(Hypothetical People)来简化LOPA中人员类别信息。

因此油气行业在PSM体系运行中，一个迫切的问题即建立能够反映企业工艺特征、安全绩效和人员分布等特定信息的、定制的风险准则，从而为LOPA、ASM和SIS等先进安全技术的应用提供恰当的风险评价基准[6，8]。

2个人风险容许准则的分解计算

针对给定的油气设施，研究制订了一套符合CCPS定量风险准则指南的事故场景个人风险准则计算流程，如图l所示。第l个阶段为工艺段位分解：根据设施的工艺特点和布局等技术资料进行段位划分，以确定不同的风险区域{U1，U2，Un)；并根据工艺介质的特性，分别计算各区域的道化F&E指数(对有毒介质还需计算或C&E指数)以获得不同工艺段位的影响半径和危害系数。进而根据下式计算各工艺段位的个人风险准则RTCU：

RTCU＝f1(RU，HU，SU，RTCLSIR)U∈[1，n] (1)

式中RU和HU分别为第U个段位的影响半径和危害系数；SU分别为该段位的区域面积；RTCLSIR＝1×10-5；函数f1(·)根据不同生产设施的特点可定义多种形式。

以后续的天然气压气站为例，若各工艺段位之间的后果存在相互影响，可取f1(·)为输入参数的如下加权函数：

式中RHu称为相对危险系数。

对于后果与其他工艺段位不存在相互影响的段位，即RU小于到其他各工艺段位的物理距离，则根据风险准则的定义直接取该段位的风险准则额度为：

RTCU＝f1(RU，HU，SU，RTCLSIR)＝RTCLSIR(3)

在获得各工艺段位的个人风险准则RTCU之后，进入图1所示的第2阶段的场景分解：根据HAZOP报告(或其他的工艺灾害分析PHA结果)，以及设施的人员分布信息，由下式计算各事故单元的个人风险准则RTCS。即

RTCS＝f2(NU，PU，UFU，RTCU)S∈[1，n] (4)

式中NU为第U个段位的可信事故场景数目[9]，PU为该段位的等效人员分布；UFU为第U个段位的不确定性因子，反映该段位风险估计的不确定性大小；函数f2(·)可以根据所采用的具体个人风险准则类型而相应定义，在此取为式(5)所示。

上述具体计算流程在所开发的Excel计算工具中实现。即

式中PU是所有人员类别加权得到的等效值，即假想人员[3，4，10]。

进一步还可以按照不同类别细分，从而求得相应类别人员的LSIR。需要指出的是，按照式(2)给定的函数f1(·)分解得到各工艺段位RTCU之和与风险准则总值存在恒等关系，而按照式(5)给定的函数f2(·)进一步分解得到的场景RTC。则不存在此必然关系。

相比目前的CCPS定量风险准则指南[4]，以及LOPA相关文献[6-7]。的简单按照场景数目进行平均分配的方法，图l的两步计算流程可以在第1阶段中考虑各工艺段位之间的相互影响，确保RTCLSIR在不同工艺段位的份额不存在重复；而第2阶段的分解则考虑了风险分析中的不确定程度，以及该工艺单位的人员分布信息，从而计算得到更符合现场实际状况的风

险额度。计算得到的各段位下的个人风险准则RTC。即可用于LOPA和SIS等相关安全技术的风险评价环节。需要指出的是，尽管风险准则在PSM体系中具有重要作用，但并未所有的风险评估都需要依赖RTC[11]；此外本文仅限于个人风险，而社会风险的影响因素则更为复杂[12]，有待今后的深入研究。

3天然气压气站案例分析

某压气站包括一线工程和二线工程。其中，一线有2路来气，设计输量为120×108m3／a(在0℃，l个标准大气压下的气体体积)。二线有5路来气，设计输量为l20×108m3／a。各路来气压力约为4MPa，一线经过压缩机组加压后压力约为6.4MPa，二线经加压后压力上升为9.6MPa。根据压气站的工艺关断阀和ESD阀的设置情况，将该站场分为8个工艺段位，分别见压气站工艺流程图2和表l所示。

工艺段位(Section)的划分，除了可以根据图2中的各关断位置之外，还可以根据工艺单元或者参考HAZOP报告的节点来划分。本例的主要危害后果是天然气泄漏之后的潜在火灾爆炸，因此根据道化F&E指数计算流程分别对各工艺段位进行计算，结果如表1所示。

根据表1的数据，由式(2)计算相对危险系数RH∽并按照图1的流程进行第一层的风险准则额度分解，得到各工艺段位的RTCU值，如表2所示。各段位的风险额度比例如图3所示。从中可见，一线和二线的压缩机组单元的RTCU值占比最大，两者合计接近44％。表明压缩机单元的风险较大，因此所分配的个人风险容许准则也相对较大。这与从风险经济学的角度看也是合理的，有利于从全局的角度优化风险处置的成本。

紧随其后的是一线和二线的计量分离单元，两者合计约占26％；最小份额的单元是段位3，即一线压缩机出口至出站单元，该区域的潜在风险相对最小，因而所计算得到的RTCU值也最低，不到RTC总值的5％。

得到各工艺段位的风险准则额度后，按照图1所示的第二阶段计算流程，就可以得到某一工艺段位的各事故场景RTCS。为此需要统计该站场内的人员分布情况，具体包括站长、自控工程师、设备工程师、通讯工程师、电气工程师、运行人员、保管和门卫等8类人员。这里各类人员都是当作假想人员来加权考虑的，以避免某一类别的人员数增加而导致风险评估中的Salami切片现象[3]。可信的事故场景数根据该站场的HAZOP分析报告确定，此外本例中为简化起见，令参数UFU＝1。根据式(4)和式(5)计算得到最终所需要的事故场景定量风险容许准则值RTCU，如表3所示。

需要指出的是，本例中第一阶段的函数f1(·)采用了所有8个工艺段位的加权平均(即式2)，因此表3所获得的场景RTCS在某些场合下会偏于保守，可考虑通过调整该函数的形式(如采用式3)或者参数UFU加以修正。以上整个风险准则的分解流程，可以作为PSM体系中的基础文件之一。在定期审核中根据上一个周期的安全绩效，更新修订计算流程和有关函数形式，动态地反映各工艺单元的风险变化，从而制定合理的风险准则。

4结论

目前国内外的定量风险准则研究中，均未见有接合具体工程案例给出的风险准则分解计算方法。美国CCPS的定量风险准则指南[4]和英国HSE给出的报告[3，10]，均只采用简单的容许风险总值除以某个(经验估计的)整数的方法，难以考虑具体工艺设施的特点、各单元的危害程度和人员分布的特定信息。笔者率先提出了一种结构化的事故场景RTC计算流程，对于推广国家安监总局40号令关于风险准则要求的工程应用，以及在天然气行业开展工艺安伞管理PSM体系建设，均具有重要意义。

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