论文摘要
目前世界范围内有大量的高含硫气田处在开发之中，为保证高含硫气田安全平稳经济得开发，必须对高含硫气田进行完整性管理，研究相关的完整性技术。本文结合国家油气科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”子课题“高含硫气田集输工艺与安全控制技术”，在集气站风险评价、气田集输系统维护周期、集输系统维护风险、集输系统操作完整性、集气站及其关键设备动态风险分析等方面取得了较大进展，本文的主要研究成果总结如下：1高含硫气田集气站风险评价对集气站进行定性和定量风险评价。在定性风险评价中采用基于道化学法和基于API581方法两种方法对集气站中计量汇管、计量分离器、甲醇储罐等关键设备进行风险评价并确定设备风险等级，对比结果验证评价的可靠性，分析两种方法的优缺点。对于集气站设备定量风险评价，利用DNV Leak数据库得到集气站关键设备的同类失效频率，利用API581标准对同类失效频率修正得到失效频率；用PHAST软件计算四种典型泄漏孔尺寸的燃烧爆炸和毒性的影响区域范围，进而计算设备的燃烧爆炸风险和毒性风险，确定设备风险的顺序。此外，给出建议的风险可接受值。2高含硫气田集输系统维护周期研究为了保证高含硫气田集输系统安全可靠运行，必须对其进行维护。针对高含硫气田集输系统容易发生天然气水合物堵塞的问题，基于水合物生成的条件、影响因素和水合物生成预测，给出预防水合物生成的措施和两种确定天然气水合物清管周期的方法。一种为基于输气效率的清管周期确定方法，需要加强对管线压力进行监测，根据管线上下游压力之间的关系，判断是否清管。一种为基于经验反馈的清管周期确定方法，通过对上一个清管周期内出现天然气水合物堵塞或堵塞先兆的次数分析，调整下一个清管周期的大小。调整完整性评价周期是减少风险的一个重要措施。提出基于管道等级和剩余寿命的两种确定检测周期的方法。基于管道等级的检测周期包括基于API581的方法和基于API570的方法。计算设备剩余寿命时，一种方法是基于腐蚀速率，在该方法中考虑腐蚀深度的统计特性确定实际最小壁厚，另外一种是利用Monte Carlo法计算设备的剩余寿命，充分考虑影响管道腐蚀因素的复杂性。3高含硫气田集输系统维护风险分析基于高含硫气田湿气集输工艺常见的清管作业工艺流程，对清管作业时的危险源进行详细的分析，主要包括清管器选择的风险、管线设备的风险、清管及盲板操作风险、人身伤害、清管器卡堵和窜气风险、中毒及燃烧爆炸风险。然后利用作业条件危险性评价(LEC)法和作业安全分析法(Job Safety Analysis)对清管作业的过程进行半定量风险分析，确定清管过程中风险最大的步骤——接收清管器。对接收清管器步骤，采用OMT技术建立模型进行泄漏风险分析。在该模型中充分考虑个人特性、任务特性、技术系统特性、行政管理、组织因素等风险影响因素对泄漏风险的影响，并给出算例。4高含硫气田集输系统操作完整性研究操作完整性是设备完整性管理在运行操作层面的重要组成部分。本文以高含硫气田集输系统作为研究对象，评价工艺状态，识别提高工艺安全的机会。首先辨识工艺安全敏感输出和输入变量，然后根据物理极限、法规、工程实践等确定每条管道的安全敏感输出变量的区域边界，设定设备失效的操作边界。最有意义的部分为安全敏感输入变量区域边界的辨识。利用模拟与仿真方法对高含硫气田集输系统关键工艺参数进行模拟，通过模拟各种情形下的工艺状态，仔细分析每个输入变量的变化对整个集输系统的影响，对输入变量操作空间分级，评价工艺安全状态，预测可能的失效，得到设备安全运行的操作方针，预防和干预设备提前退化和事故的发生。5集气站关键设备风险分析高含硫气田集气站中，井口分离器风险分析是集气站安全运行管理的重要环节。传统的因果图风险评价分析方法具有简洁直观，逻辑性强的优点，但具有一定的局限性。贝叶斯网络是一种较新的系统风险分析方法，能较好地表达变量之间的不确性关系且具有双向不确定性推理能力，但不如前者形象直观。采用因果图和贝叶斯网络对分离器液位过低事故进行分析并对比，充分利用两者的优点。此外，为确保高含硫气田集气站井口分离器安全可靠运行，需根据井口分离器的运行状态进行动态风险分析。传统的定量风险分析方法不能有效利用井口分离器的运行状态数据进行动态风险分析，从而导致评估结果易于偏离实际。构建事件树模型模拟分离器异常事件的发展过程，然后基于贝叶斯方法利用事故先兆数据动态分析分离器安全屏障的失效概率、异常事件后果发生概率，并采用模糊损失率的方法量化事故后果造成的损失，进而完成对分离器的动态风险分析。这些可为高含硫井口气液分离器等相关设备的风险分析与控制提供参考。6高含硫气田集气站模糊动态风险评价为预防高含硫天然气泄漏事故和制定设备检测策略，对集气站进行动态事故分析。对于集气站中发生的异常事件，根据事故因果连锁理论，异常事件的发展过程是安全屏障按一定的次序失效的过程，利用事件序列图和故障树相结合的方法模拟异常事件的发展过程，并预测异常事件后果发生概率。异常事件后果分为事故和事故先兆，事故先兆主要为异常事件导致的重大事件、未遂事故。根据贝叶斯理论利用集气站发生的事故先兆数据或事故数据动态更新安全屏障失效概率，事件后果发生概率，利用贝叶斯网络的逆向推理能力动态更新安全屏障基本事件的失效概率。结果表明利用该方法可以得到不同后果发生概率和安全屏障及安全屏障中的基本事件失效概率的变化趋势，能辨识重要基本事件。此外，考虑后果严重性的不确定性，利用模糊损失率量化集气站事故损失。风险为失效概率和失效后果的积。不同类型事故的风险水平根据模糊隶属度函数确定，集气站总体风险由不同种类事故的风险值与所有不同事故对应的重要度向量计算得到，并根据隶属度函数确定总体风险水平。这些为集气站的维修检测提供依据。