金属矿深井充填管道系统失效风险可视化分析方法

杨 震 刘哲明 郭 梨

(西安建筑科技大学资源工程学院,陕西 西安 710055)

在深井矿山中,充填采矿法的应用比重加大,主要采用胶结自流充填工艺[1]。管道输送是充填工艺的核心,尤其管道输送系统作为整个充填系统的咽喉要道,某些部件发生故障会影响系统的正常运作,导致管道系统模式失效,甚至影响矿山的正常生产。

国内外学者针对管道风险评估做了大量研究。郑晶晶等[2]运用故障模式和影响分析法(FMEA)分析得到了系统的失效模式,并通过各失效模式产生失效影响的模糊评估,得到了不同失效模式对系统可靠性影响的排序结果。王恩杰、王新民等[3-5]分别通过建立变权-模糊多维评估模型、变权重理论(VW)和云模型(CM)的综合评判模型等方法,对管道风险进行了评估,验证了其评估模型的有效性。沙巴尼[6]使用故障概率(POF)理论估计了自由跨海海底管道的可靠性,并根据目标安全级别进行了分析。阿马亚戈麦斯[7]基于实验和数值爆裂测试的预测技术,对不同简化模型的保守性水平进行比较,为腐蚀管道风险评估选择了可靠性模型。张钦礼等[8]基于某金属矿深井开采充填料浆管道输送系统运行的工程实例,对充填料浆管道输送的动力学过程进行了模拟分析,证明了该系统的安全可靠性。冯巨恩等[9]通过层次分析并利用二级模糊综合评判的方法,确定了系统失效的可接受概率。张强、温凯等[10-11]分别基于管道第三方挖掘极限状态方程、FAD等技术的蒙特卡洛方法,证明了所选取的管道系统案例符合管道可靠度的要求。吴巍等[12]提出了一种新的含内腐蚀缺陷油气管道安全评价方法,将概率论与可靠性理论相结合,处理了随机和模糊的不确定性,对存在腐蚀缺陷的油气管道进行了安全评估,得到管壁厚度对管材腐蚀失效概率的影响最大的结论。现有研究大多是针对管道磨损、腐蚀等问题进行的风险评估,而忽略了致灾因子之间的交叉影响关系,缺乏对管道系统内部级联耦合影响的系统性分析。如FMEA主要针对的是单体设备,无法从整个工艺系统角度进行工艺风险分析;基于动力学进行的模拟过程和利用概率理论进行动态安全评价的过程中皆没有考虑到系统中的“人因”影响。

因此,本项目在已有研究的基础上,从情景—应对视角出发,充分考虑致灾因子之间的交叉影响关系和系统层次之间的涌现性,将权重质心法(ROC)、交叉影响分析(CIA)和阻尼解释结构模型(DISM)进行结合,构建了一个深井充填管道系统失效风险评估模型,分析深井充填管道系统失效的情景演化过程。通过层级有向图,实现了关键影响因素的可视化分析,为探究充填管道系统级联失效演化过程提供新的思路,也为矿山企业充填管道系统的管理与事故预防工作提供科学的参考依据。

1 CIA-DISM风险评估模型构建

研究在案例收集和文献分析的基础上,结合深井充填管道系统在实际生产中自身存在问题,综合考虑人、设备、环境等属性,提出阻尼解释结构风险分析模型。该模型作为一种可视化风险识别分析方法,能够厘清风险因素间复杂混乱的直接与间接影响关系,为风险识别分析提供了一种新思路。

1.1 确定因素发生概率

深井充填管道系统的失效通常是由多种因素共同作用所导致,合理计算各因素的发生概率对于分析事故的深层机理尤为重要。针对引发系统失效事件的低概率性和专家需要检查大量事件的主观性,权重质心法(Rank-order centroid,ROC)是一种基于最大熵原理从排序中近似得出概率的算法,通过运用多迭代决策分析的顺序排序方法为各事件提供了一个快速的非数值概率引出过程,阿巴斯遵循的推理与此类似[13]。本算法就消除专家主观性与算法计算时间而言具有显著优势。

该变换算法进行改进后以引出低概率事件(LowPrb)概率。

(1)专家通过数值评估得到一个没有特定事件(不确定事件)发生的概率,此概率可通过传统方法得到。对于列表中的风险因素,即使各事件不太可能发生,但概率仍在可以引发的范围内。

(2)排序完成后,各事件分配以似然度量(即所谓的β度量)—与Ludke等使用的相对似然测度相似[16]。此分配的算法取决于事件的类型,本研究中应用的是小概率事件SInd,表示为

(3)β是事件可能性的比例尺度度量,由于概率P也是事件可能性的比例尺度度量,因此两者可以通过正乘法变换相互映射。且β1总是等于1。因此,bij是事件i和事件j之间的似然比:

在j=1的情况下,

因此,Pi的计算如下:

对于SInd事件,本文使用了补充事件也是SInd的事实。因此,没有指定事件发生的概率必须等于所有事件概率的乘积。由此条件导出的方程用于归一化如下:

由于式(4)是P1中的一个n阶多项式,因此它最多可以有n个解。然而,根据给定方程的性质,它在单位区间内的P1总是有一个也只有一个解。并且P1是一个概率,只在单位区间内定义,因此归一化问题有一个唯一的解。一般来说,n阶多项式对于n大于4没有解析解。但是区间[0,1]的二分法可以得到式(4)的解。一旦从求解式(4)中找到P1,其他概率遵循式(3)。

(4)如果一共n个事件,m个事件排序相同并且在q个事件之后,那它们之间的似然比βi的计算如式(5),连续排名的事件排名从第q+m-1级开始。

1.2 确定因素间交叉影响关系

在初始关系矩阵中,行i和列j代表事件,交叉影响矩阵中Cij代表元素Ei对Ej的影响关系。正值表示Ei对Ej具有促进作用,而负值则具有相反功能。概率的变化可以充分辨明影响方向,给决策者指明明确的决策方向,使决策目标更为清楚。

已知各事件发生的初始概率值Pi(i=1,2,3,…,n)后,将各事件间的相互影响程度定量化分类如表1所示。

表1 影响程度量化Table 1 Quantification of impact

交叉影响问题是从不同的世界观中推断因果关系,这是通过根据个别事件的结果来扰乱参与者的初始观点而建立的,应用于风险决策中,可以对决策问题的影响事件做出全面的考虑。因此,由Gordon T J和Hayward H[17]提出的概率估计公式为

式中,Cij为Ei对Ej的影响,负值意味着降低Ej发生的概率,正值表示提高Ej发生的概率;Pi为Ei发生的概率;Pj为Ej发生的概率。

1.3 构建事故情景模型

CIA-DISM的本质是把一类含有负数的矩阵,按照一定的数理逻辑转化成一个布尔矩阵,再进行求解。该模型将要素之间的关系进行了拓展,论域从[0,1]拓展到了[-1,1],即把模糊性扩展到负数的区间。对于模糊数学中最基本概念模糊数从[0,1]区间拓展到[-1,1],其区间符合事实[18]。现实中也存在着基于负数的关系判断,这种关系被称之为破坏性的、阻挠性的关系。而这种关系是使得原因要素、可达要素之间产生性质相左的影响。比如要素:工人对设备隐患排查及维修周期长,对于系统失效就是关系为负。

图1展示了 ROC、CIA和 DISM的协同建模过程。

图1 CIA-DISM模型流程Fig.1 Model flow chart of CIA-DISM

并规定:当两要素对之间有正影响时,矩阵元素为正数,其值为对应的权值;要素对之间有负影响时,矩阵元素为负数,其值为对应的权值,其中负的性质可以用不同的颜色加以区分,或者在有向边上标注数值加以区分;要素对无影响时,矩阵元素为0。 阻尼矩阵中取值描述如下:

上述可简化为

式中,Ei表示为要素i,Ej表示为要素j。

2 系统失效机理分析

管道输送是充填工艺的核心,在充填管网系统中,料浆一般为非满管流状态,它具有2种流动形式,空气—料浆界面上部为自由降落段、下部为满管流段。采用胶结自流充填管道系统充填的管道的失效是一个长期且复杂的消耗过程,包含了客观因素与人工因素,如图2所示。一个因素可能会触发另一个因素产生级联作用,在生产过程中人、物、环境方面难免存在各种潜在的风险,系统中的某些部件发生故障会影响系统的正常运作,增加工人劳动强度,发生严重的安全事故。

图2 深井充填管道系统失效事故机理Fig.2 Mechanism diagram of failure accident of deep well filling pipeline system

3 案例分析

以我国某金属矿山充填管道系统为例,提出基于CIA-DISM的管道系统事故灾害情景分析模型,对各风险因素之间的关系进行了研究。该矿山自2006年开始生产,主要采用高浓度自流输送充填,现阶段垂直高度为600～800 m。井下充填管网系统主要分为主矿厂和子矿厂两部分,充填管线主要由钻孔、充填井和沿采准斜坡道布设的充填管组成,具有管网系统复杂、部分管道高差大等特点。地表充填料浆通过管道输送系统,利用自流方式输送到采空区。以“事件”的概念对影响该矿山管道事故的主要因素进行融合,分析事件之间的交叉影响关系建立情景分析模型,并根据此方法对矿山管道系统事故灾害过程进行情景分析和推理,为决策者提供参考决策,进而提高企业安全生产管理和应对突发事件的能力。

3.1 构建事件集

事件集的构建中综合考量了矿业专家的相关意见、矿山工作人员的实践经验和大量参考文献,总共选取了与料浆特性、管路属性、人员管理等有关的30个影响水平充填管道的具体因素事件,根据事件的性质,分为初始事件、动态事件和输出事件,见表2。

表2 充填管道系统失效过程事件集Table 2 Filling pipeline system failure process event set

初始事件:初始条件是假设、或源事件,这些事件在管道失效之前已经发生,或在管道失效时可能正在发生。以此来反映深井充填管道系统应急管理和其他可能对后续事件产生重大影响的关键事件的状态。

动态事件:动态事件是当金属矿深井充填管道系统失效模式发生后的相关事件,以此来反映充填管道系统失效时影响因素的状态和可能造成的级联灾害。

输出事件:输出事件是指深井充填管道系统发生失效后产生的后果,列举了4种典型的负面结果,如财产损失、公众对矿产行业安全期望度降低等其他可能的情况。

3.2 情景分析

事件集确定之后,需要获得每个事件可能发生的初始概率。由于该领域数据的缺乏,本项目采用专家打分的方式为事件集进行由高到低的排序。为了更好地消除专家之间意见的差异性,减少专家意见主观性的影响,邀请多名矿业相关专家及应急管理领域的专家、矿山一线工作人员以及管理人员组成专家小组,以取得共识事件排序结果,通过ROC方法对各事件的排序进行汇总并取得科学合理的初始概率表。

基于交叉影响分析法得到交叉影响矩阵,交叉影响矩阵中Cij的数值大小代表事件之间的方向和影响程度。在构建解释结构模型时,根据需要将影响相对较小的事件之间的关系舍去,保留影响较大的事件间的影响系数。本文整理了所有影响系数Cij的绝对值的频次和分布情况,将|Cij|的数值按照由高到低排序,分析处理数据后选择了前30%的强关系构造新的交叉影响矩阵(极限值|Cij|≥0.524(占比为30%),可以推断出关键元素。统计和构建了以0.1为区间的可以显示出元素之间的层次关系的频次直方图,如图3所示。

图3 影响系数|Cij|的频率统计Fig.3 Frequency statistical graph of influence coefficient|Cij|

在构建了极限值为0.524的新交叉影响矩阵之后,应用阻尼解释结构模型将初始阻尼矩阵转化为手性矩阵,在阻尼矩阵中,通过改变矩阵元素方向,不改变大小得到手性对称矩阵。在情景库构建中,通过手性矩阵的转化实现对情景演化机理的覆盖。最后计算出可达矩阵并且得到多级有向图。多级有向图表现了结构之间层次的涌现性,追根溯源得到导致深井充填管道系统中最关键的因素,从而从根本上遏制事故风险的发生。

表3 专家打分排序及计算结果Table 3 Expert scoring ranking and calculation result

由图4的递进关系可知,该模型是一个5级层次结构模型,本文可将深井充填管道系统失效的导致原因具体划分:

图4各节点图形的形状反映了各事件对系统失效的促进和抑制关系,图中事件的形状分为圆形和方形,圆形代表积极影响,方形代表消极影响,图中灰色圆形代表输出事件,没有影响。图4第一层L1代表该层的因素是影响管道系统失效的最关键最根源的因素,称之为深层因素,深层因素是事故发生的根源,影响着情景中其他因素的发生,因此在矿井失效事故的管理中,应当从深层因素出发采取相关措施。L2～L3为中层因素,中层因素是系统事故发生的关键性因素,在结构中起到承下启上的作用。L4～L5为表层因素,表层因素受各层因素的制约是中层因素和深层因素的直接表现形式[19]。

图4 深井充填管道系统失效事故因素层次结构模型Fig.4 Hierarchical structure model diagram of failure accident factors of deep well filling pipeline

由层次结构模型可知导致深井充填管道系统失效最根本的因素全部来自物的因素和人的因素,有充填倍线、骨料刚度、溶解氧含量、管道壁薄厚以及安装质量和管理者的事故预防意识。因此,为了减少事故的发生,从影响充填管道系统的参与主体出发,合理设计充填倍线、科学选择管道壁厚,认真提高安装质量,加强管理者安全防范意识与技能培训是降低事故发生的必要途径。

除此之外,由层次结构模型图易知现场人员是否及时报告管道的初始磨损情况与工人检查周期长短有关,而工人对隐患排查周期长短则由管理者培训演练周期决定,人的因素是层层递进有根可源;充填倍线的大小和管道的安装质量两个因素决定着管道的敷设状况,并且充填倍线小会导致系统高差大,进而导致料浆在管道内运行速度高、管道的承受压力大。充填管道系统发生的磨损、堵塞、爆浆、漏浆等事故都与管道的直径大小、骨料颗粒形状有着直接联系,因此选择合适恰当的直径和形状规则的骨料颗粒对管道系统有着积极影响。浆体的pH值与溶解氧含量有着直接关联,溶解氧含量越高,浆体pH越低;溶解氧含量越低,浆体pH越高。结构中有两个微场景集,料浆浓度大小和料浆配比两个事件之间具有很强的关联性,要素之间的相互作用将形成一个循环。输出事件:财产损失、工人劳动强度和系统失效造成的大众对矿产行业非理性看法等与人、物、环境的因素有关,因此加强管道系统的科学设计、因地制宜,强化企业管理人员的安全意识、加强一线工人培训,能够有效减少中间动态事件的发生并降低事故的发生率。

4 结 论

(1)本文引出概率方法的设计使专家只受到最低限度的认知偏见,具有很强的鲁棒性。在已知各事件概率的基础上,应用交叉影响分析法获得两事件之间的交叉影响关系系数,节省了大量的操作步骤。应用情景演化方法探究出系统层次之间的涌现性和风险因素之间的因果关系。

(2)通过情景感知、情景构造和情景演绎,建立深井充填管道系统失效模式分析模型。结果表明:满水点位置、骨料颗粒形状、管道直径及其敷设情况都是系统中关键性的环节。充填管道系统失效的特征不仅表现为事件之间的连锁效应,还表现为次级事件造成的影响比初始事件更大的放大效应,在管理上体现得尤为明显,例如由于现场人员未及时报告初始磨损情况从而导致的增加工人劳动强度等。

(3)充填管道系统失效模型的构建可以为失效前的准备、过程和整个周期管理提供基础。并且,发现系统中所存在的问题,通过构建不同层次的次级事故情景,找到脆弱性最强的风险因素,可以进一步完善金属矿深井充填管道管理体系,为矿山工贸企业的安全风险管理提供有益的建议。