ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В ОЦЕНКЕ РИСКА ОТКАЗОВ И АВАРИЙ НА МАГИСТРАЛЬНЫХ НЕФТЕПРОВОДАХ

Р. А. Байбурин, Н. Х. Абдрахманов, К. Н. Абдрахманова

Аннотация


Существующие методы оценки рисков в большинстве своем основаны на теориях вероятности и классических множеств. Эти методы не позволяют учесть тот факт, что любая сложная система, такая, как магистральный нефтепровод, является динамической системой с набором неопределенных данных. Полученные с их помощью показатели риска (вероятность) не дают релевантную информацию о состоянии объекта.

В данной статье представлен методический подход к оценке уровня риска, основанный на системном анализе и теории нечетких множеств, позволяющий получить оценку уровня риска сложной системы с учётом её динамики. Принципы нечеткой логики в оценке разнородных параметров факторов риска позволяют привести их к общему качественному показателю. В результате мы можем провести сравнительный анализ разных факторов риска и также просуммировать их для определения уровня риска магистральных нефтепроводов.

Мы рассмотрели причины возникновения происшествий и аварий на магистральных нефтепроводах и определили наиболее важные факторы риска, которые имеют наибольшие последствия. Факторы риска в нашем методе определяются набором нечетких правил, который является результатом анализа данных (отчеты об авариях, записи об отказах для подобных трубопроводов) и экспертной оценки, связанных с ними, входных параметров. Факторы риска и их параметры классифицированы в соответствии с их принадлежностью к различным средам и стадиям жизненного цикла.

В статье приведен пример оценки фактора риска <развития внешней коррозии>. В результате был рассчитан показатель фактора риска в соответствии с процедурой системы нечеткого вывода Мамдани (с помощью программы MATLAB Fuzzy Logic Designer).

Описанный метод оценки риска позволяет определить участки трубопровода, имеющие наибольший уровень риска и помочь оператору в принятии немедленных мер по уменьшению потенциальных рисков. Собственник нефтепровода сможет более эффективно распределять ресурсы и улучшить эффективность профилактических мероприятий. Возможность отобразить актуальный уровень риска является основным преимуществом нашего подхода к оценке риска магистральных нефтепроводов.

Ключевые слова


causes of failures;fuzzy logic;fuzzy set rules;hazardous liquid pipeline;linguistic variables;membership function;risk assessment;risk factors;uncertain data;база нечетких правил;лингвистические переменные;неполные данные;нечеткая логика;отказы;оценка риска;трубопроводы с опасными жидкостями;факторы риска;функция принадлежности

Полный текст:

PDF

Литература


Козлитин А.М. Теория и методы анализа риска сложных технических систем. Саратов: Саратовский государственный технический ун-т. 2009. 200 с.

Храмцов Б.А., Гаевой А.П., Дивиченко И.В. Промышленная безопасность опасных производственных объектов. Старый Оскол: Тонкие наукоемкие технологии (ТНТ). 2011. 276 с.

Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистика. 2009. 320 с.

Анализ основных причин произошедших аварий на взрывопожароопасных предприятиях / Вахитов Р.В. [и др.]. Экспертиза промышленной безопасности, техническое диагностирование, разрушающий и неразрушающий контроль на объектах ТЭК: материалы науч.-практ. конф. Уфа: Изд-во «Нефтегазовое дело», 2015. С. 159-162.

Ossama Y.A., Walied B. Application of Fuzzy Logic for Risk Assessment using Risk Matrix. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering Available at: www.ijetae.com (ISSN 2250-2459, ISO 9001:2008 Certified Journal, Volume 3, Issue 1, January 2013).

Р Газпром 9.4-013-2011. Контроль состояния и оценка эффективности защитных покрытий подземных газопроводов. М.: Газпром экспо. 2009. 15 с.

К вопросу о моделировании функции принадлежности/ Реннер Ю.А. [и др.]. Вестник Оренбургского государственного ун-та. 2010. № 13 (119). С. 276-280.

Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Книга по требованию, 2012. 312 с.

Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTech. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.

Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств. СПб.: Питер, 2011. 192 с.

Штобва С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия – Телеком, 2007. 288 с.

Абдрахманов Н.Х., Шайбаков Р.А., Байбурин Р.А. Оценка уровня риска в системе мониторинга и управлении рисками объектов нефтегазовой отрасли. Нефтегазовое дело 2008. Т. 6. № 2. С. 123-127.

Современное состояние разработки методологии анализа системных рисков при проектировании и эксплуатации нефтегазового оборудования опасных производственных объектов / Абдрахманов Н.Х. [и др.]. Нефтегазовое дело: электрон. науч. журн. 2014. № 3. С. 359-376. URL: http://ogbus.ru/issues/3_2014/ogbus_3_2014_p359-376_AbdrakhmanovNKh_ru.pdf




DOI: http://dx.doi.org/10.17122/ogbus-2015-4-512-537

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.