一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法

摘要

本发明公开了一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法，本方法可实现建立一套报警仪布置组合方案评价机制及最优方案求解方法：综合考虑炼油装置可能发生的危险气体泄漏的诸多不确定因素，科学预测未来可能发生的所有重要泄漏场景，使得气体检测报警仪的布置方案更符合炼油装置的实际情况；以在厂区未来可能发生的泄漏场景中综合检测报警时间为指标建立评价机制；通过建立数学模型并求解，在

说明书

技术领域

本发明涉及一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法。

背景技术

在石油化工领域，通常传统的气体检测报警仪布置是基于经验及相关技术标准(如 SH3063-1999《石油化工企业可燃气体和有毒气体检测报警设计规范》、GB50493-2009《石油 化工可燃气体和有毒气体检测报警设计规范》、SY6503-2000《可燃气体检测报警使用规范》 及SY-6503-2008《石油天然气工程可燃气体检测报警系统安全技术规范》等)来确定的。而 炼油装置可能发生的危险气体泄漏具有泄漏源、泄漏概率、泄漏流速、气象环境等诸多不确 定因素，现有传统的危险气体泄漏检测报警仪布置方法检测效果欠佳。据英国HSE(UK Health  and Safety Executive)的碳氢化物泄漏数据库，1992-1999年873起气体泄漏事故中仅有 540起由气体探测系统成功检测，仅占总数的62％，其余泄漏则是由工作人员通过听觉和嗅觉 发现。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法，本方法 综合考虑炼油装置可能发生的危险气体泄漏的诸多不确定因素，科学预测未来可能发生的所 有重要泄漏场景；以在厂区未来可能发生的泄漏场景中综合检测报警时间为指标建立评价机 制；通过建立数学模型并求解，在各报警仪布置组合方案中，求得最佳组合方案，即给出P 个检测报警仪的具体布置位置。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法，包括以下步骤：

(1)以泄漏源工况、风场条件为随机性因素，定量构建炼油装置危险气体泄漏场景集， 采用历史气象数据获得风场的风速风向联合分布概率，获取设备泄漏发生概率，从而获得泄 漏场景发生的近似概率；

(2)建立炼油装置的最优精细三维计算流体力学数值模拟模型，依据气体检测报警仪高 度和间距设置规定，在预设高度平铺设置监测点，作为泄漏检测报警仪的布置的备选点；

(3)利用三维计算流体力学数值模拟模型，对泄漏场景集各场景进行数值模拟，记录监 测点气体扩散浓度，根据危险气体报警浓度阈值，计算各监测点在给场景下的检测报警时间；

(4)以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值量化指标，以 即检测器数目为约束条件，构建累积检测报警时间最小的优化模型；

(5)采用粒子群算法对优化模型进行求解，得出决策向量X_j的值，将值为1的X_j的脚 标所对应备选点i布置检测器，其余备选点不布置检测器，即在备选监测布置方案中累积检 测报警时间最小的布置方案，也就是最优布置方案。

所述步骤(1)中，每个泄漏场景包括泄漏源位置、泄漏源孔径、泄漏流速、风速、风向 和该场景的发生频率。

所述步骤(4)中，以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值 量化指标，记作R，以检测器布置的检测器数目为约束条件，获得累积检测报警时间最小的 最佳方案，数学模型如下：

$\min R=\underset{i=1}{\Sigma }{k}_i·T_i,\forall i\in I$

$T_i=\min \left[t_{\mathrm{ij}}{X}_j\right],\forall j\in J,X_j=1$

$s.t.X_j=\mathrm{0,1}\forall j\in J$

$\underset{j}{\Sigma }{X}_j=\mathrm{Nu},\forall j\in J$

$(\underset{i}{\Sigma }\underset{j}{\Sigma }{t}_{\mathrm{ij}}·X_j)/\mathrm{Pv}<\mathrm{to},\forall i\in I,\forall j\in J,t_{\mathrm{ij}}{X}_j=\mathrm{Pv}$

式中：k_i为第i个场景的发生概率；J为检测器布置备选点集合；X_j为决策向量，取1 表示该备选点布置检测器，取0则表示该备选点不布置检测器；t_ij为在第i个场景下第j个备 选点达到报警阈值的时间，T_i为布置方案针对第i个场景的检测的检测报警时间；Nu为检测 器限制数目，且Nu＜＜场景数，否则无优化的必要。

所述步骤(4)中，实际存在某些点在某场景下直到泄漏扩散始终未达到报警阈值，为使 优化方案尽量避免此种情况，对该情况下的t_ij赋予惩罚值：Pv，并限定招致惩罚的情况不超 过to。

所述步骤(4)中，Pv>600秒。

本发明的有益效果为：

(1)通过本方法，可实现在炼油装置泄漏检测报警仪的布置设计时，科学准确地从众多 备选点中给出哪些点放置检测报警仪，哪些点不放置检测报警仪，解决了布置方案选择时的 盲目性，极大地提高检测报警仪检测效率；

(2)综合考虑炼油装置可能发生的危险气体泄漏的诸多不确定因素，科学预测并模拟未 来可能发生的所有重要泄漏场景，使得气体检测报警仪的布置方案更贴近炼油装置的实际情 况。

具体实施方式：

下面结合实施例对本发明作进一步说明。

一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法，包括以下步骤：

(1)以泄漏源工况、风场条件为随机性因素，定量构建炼油装置危险气体泄漏场景集， 采用历史气象数据获得风场的风速风向联合分布概率，采用DNV(挪威船级社)的LEAK软件 获取设备泄漏发生概率，从而获得泄漏场景发生的近似概率；

(2)建立炼油装置的最优精细三维计算流体力学数值模拟模型，依据气体检测报警仪高 度和间距设置规定，在预设高度平铺设置监测点，作为泄漏检测报警仪的布置的备选点；

(3)利用三维计算流体力学数值模拟模型，对泄漏场景集各场景进行数值模拟，记录监 测点气体扩散浓度，根据危险气体报警浓度阈值，计算各监测点在给场景下的检测报警时间；

(4)以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值量化指标，以 即检测器数目为约束条件，构建累积检测报警时间最小的优化模型；

(5)采用粒子群算法对优化模型进行求解，得出决策向量X_j的值，将值为1的X_j的脚 标所对应备选点i布置检测器，其余备选点不布置检测器，即在备选监测布置方案中累积检 测报警时间最小的布置方案，也就是最优布置方案。

步骤(1)中，每个泄漏场景包括泄漏源位置、泄漏源孔径、泄漏流速、风速、风向和该 场景的发生频率。

步骤(4)中，以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值量化 指标，记作R，以检测器布置的检测器数目为约束条件，获得累积检测报警时间最小的最佳 方案，数学模型如下：

$\min R=\underset{i=1}{\Sigma }{k}_i·T_i,\forall i\in I$

$T_i=\min \left[t_{\mathrm{ij}}{X}_j\right],\forall j\in J,X_j=1$

$s.t.X_j=\mathrm{0,1}\forall j\in J$

$\underset{j}{\Sigma }{X}_j=\mathrm{Nu},\forall j\in J$

$(\underset{i}{\Sigma }\underset{j}{\Sigma }{t}_{\mathrm{ij}}·X_j)/\mathrm{Pv}<\mathrm{to},\forall i\in I,\forall j\in J,t_{\mathrm{ij}}{X}_j=\mathrm{Pv}$

式中：k_i为第i个场景的发生概率；J为检测器布置备选点集合；X_j为决策向量，取1 表示该备选点布置检测器，取0则表示该备选点不布置检测器；t_ij为在第i个场景下第j个备 选点达到报警阈值的时间，T_i为布置方案针对第i个场景的检测的检测报警时间；Nu为检测 器限制数目，且Nu＜＜场景数，否则无优化的必要。

步骤(4)中，实际存在某些点在某场景下直到泄漏扩散始终未达到报警阈值，为使优化 方案尽量避免此种情况，对该情况下的t_ij赋予惩罚值：Pv，并限定招致惩罚的情况不超过to。

步骤(4)中，Pv>600秒。

当对某炼油装置进行检测报警仪布置设计时，在现行相关技术标准下，在炼油装置区域 中可找出厂区中众多满足安装高度和间隔半径要求的检测报警仪布置位置，称为检测报警仪 布置备选点(记为J个)，根据企业报警仪布置的投资额(即检测器数目，记为P)，可产生相 当数量(即个)的满足符合相关标准要求的报警仪布置组合，为解决布置方案选择时的 盲目性，提高检测报警仪检测效率。

本方法可实现建立一套报警仪布置组合方案评价机制及最优方案求解方法：综合考虑炼 油装置可能发生的危险气体泄漏的诸多不确定因素，科学预测未来可能发生的所有重要泄漏 场景；以在厂区未来可能发生的泄漏场景中综合检测报警时间为指标建立评价机制；通过建 立数学模型并求解，在个报警仪布置组合方案中，求得最佳组合方案，即给出P个检测 报警仪的具体布置位置，具体步骤如下：

以泄漏源工况、风场条件为随机性因素，定量构建该炼油装置危险气体泄漏场景集，每 个泄漏场景包括泄漏源位置、泄漏源孔径、泄漏流速、风速、风向和该场景的发生频率,采用 历史数据方法获得泄漏场景发生的近似概率；

建立该炼油装置的最优精细三维计算流体力学数值模拟模型，依据相关气体检测报警仪 高度和间距设置规定，在预设高度平铺设置监测点，作为泄漏检测报警仪的布置的备选点；

采用该三维计算流体力学数值模拟模型，对泄漏场景集各场景进行数值模拟，记录监测 点气体扩散浓度。然后根据危险气体报警浓度阈值，计算各监测点在给场景下的检测报警时 间；

以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值量化指标，记作R， 以检测器布置的投资额(即检测器数目)为约束条件，获得累积检测报警时间最小的最佳方 案，数学模型如下：

$\min R=\underset{i=1}{\Sigma }{k}_i·T_i,\forall i\in I$

$T_i=\min \left[t_{\mathrm{ij}}{X}_j\right],\forall j\in J,X_j=1$

$s.t.X_j=\mathrm{0,1}\forall j\in J$

$\underset{j}{\Sigma }{X}_j=\mathrm{Nu},\forall j\in J$

$(\underset{i}{\Sigma }\underset{j}{\Sigma }{t}_{\mathrm{ij}}·X_j)/\mathrm{Pv}<\mathrm{to},\forall i\in I,\forall j\in J,t_{\mathrm{ij}}{X}_j=\mathrm{Pv}$

式中：k_i为第i个场景的发生概率；J为检测器布置备选点集合；X_j为决策向量，取1 表示该备选点布置检测器，取0则表示该备选点不布置检测器；t_ij为在第i个场景下第j个备 选点达到报警阈值的时间，值得注意的是，实际存在某些点在某场景下直到泄漏扩散始终未 达到报警阈值，为使优化方案尽量避免此种情况，对该情况下的t_ij赋予一个较大的惩罚值Pv， 并限定招致惩罚的情况不超过to；T_i为布置方案针对第i个场景的检测的检测报警时间；Nu 为检测器限制数目，且Nu＜＜场景数，否则无优化的必要。

采用粒子群算法对上述优化模型进行求解，在备选检测点中选出最优布置方案。

上述虽然对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属 领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性 劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。