现代安全生产科学管理知识讲座

在强调重大事故定量风险评价(QRA) 误差控制 ,增加定量风险评价的可靠性与合理性 ,应用国外同类属性数据库和评估模型时,应结合我国生产力水平和企业管理现状,充分估计人为因素对计算结果的影响。

定量风险评价(QRA)既是预防重大事故发生的重要技术方法,也是突发事件应急指挥决策的主要参考依据。定量风险评价的有效性和可信性,很大程度上取决于评价过程中误差辨识与控制。近年来,中国安全生产科学研究院等单位将QRA作为重大危险源风险评估和危险化学品工业园区规划的主要技术方法。但由于采用的计算模型和数据来源不同,导致针对同类甚至同一对象的评价结果有很大差异。这些差异一方面是由于方法学上的问题,另一方面有可能来自抽样或系统误差。只有对各种不同类型的误差进行有针对性的控制,才能使评价结果可信、有效。

QRA方法的可靠性依赖于

使用的类属性失效率数据

大多数QRA方法本质上是一种自上向下的程序,其可靠性相当程度上依赖于使用的类属性失效率数据(即:相同的产品工作到某一时刻尚未失效,在该时刻后,单位时间内发生失效的概率),其大多来源于历史上累计的经验数据。这些数据能否与所研究的设备类型相匹配,几乎是每一个研究人员须面对的问题。类属性失效率数据主要是从对各种不同年代、不同工艺、不同制造与管理标准设备的研究中得到。同时,不可靠性也可能产生于在使用这些数据和对数据进行修正的过程中。为有助于数据修正,要把收集到的必备数据与原始资料,以及由故障树分析(FTA)等研究所得的容器失效之类的仿真数据,一并输入数据库加以检验。

失效率数据不完善和不严密性常被认为是不可靠性的主要原因。如有些从文献中引用的数据,可相差一个甚至几个数量级。这些变异与不可靠性直接影响到特定风险评价的精确度。此外,还应注意研究失效率数据处理过程中存在的问题。科学家们一直在试图改善所有假定条件内部的一致性,将他们大体建立在一套类属性失效率数据的标准平台基础上,并努力提高潜在不可靠性危险度评估的精确度,这是一项重要的基础性工作。

QRA的精确度主要取决于

模型的误差控制水平

1.主要计算参数

举例来说,从泄漏开始直到有毒物质与周围大气的混合过程由周围大气湍流支配。在液化气体从压力容器中释放出(例如液氨或液氯)的情况下,与这些物质流入到大气中,相关的转换过程很复杂,并且涉及不平衡的两相“喷溅”流动。在建立泄漏(开始)模型时要考虑到当喷射从裂口处发生时,喷射的快速膨胀与进一步的液体喷溅、液体在分裂成小液滴和烟雾并伴随着可能的液体冲洗、以及在喷射过程中夹带空气等问题。为达到QRA的目标,要把诸多复杂的释放现象首先归结在一个泄漏开始之上,以便于扩散计算。计算过程中应考虑的主要因素包括:蒸气和烟雾的形成速率、释放物质夹带空气的速率以及与所夹带空气混合而消失的释放物质所占的比例;当混合过程是由周围大气湍流支配而不是释放本身的动力引起的湍流支配时(即当喷射速度接近风速时),释放物质形成的几何形状、质量、温度及密度等因素。这些数据所需要的精确度取决于对它们之间变异预测的准确程度,以及用于模仿扩散程序的性能,例如扩散云雾中存在悬浮微粒等作用。如果由于泄漏开始不可靠度产生的影响和在其他评估程序中的影响相比相对较小,就会十分有利于优选模型和控制误差。

一些试验观测结果显示:在有些情况下,泄漏源头处较大程度的稀释并没有使得远处的危险程度降低。这是因为夹卷空气的增加,导致了远处的危险物更深、更厚 ,但范围较小的云雾或卷流传输得更快,因此它与周围空气的混合时间比那些范围较大但厚度较薄的云雾要短;表面粗糙度(z0)变化所产生的影响也很明显。这些影响的相对数量要比存在障碍地貌的影响大很多。中国安全生产科学研究院科研人员在研究分析复杂地形地貌条件下天然气井喷事故硫化氢扩散行为时,建立包括扩散速率、风向(力)和地形地貌在内的三维扩散模型,较好地解决了安全区划定和应急规划区设置等一系列技术难点。

2.不同扩散模型预测的计算数值差异很大

不同扩散模型预测的密集程度的计算数值,最大可差一个数量级。美、英、德等国科学家开展了这类研究,应用模拟程序所做的计算得出大致相似的结果。从这些试验可以观察到几百米外云团里的悬浮物质。悬浮物的出现将延长和加重气体的卷流行为,因为产生的气体将被蒸发的悬浮物所冷却。另一方面,任何因挟带水蒸气的水解都会产生热量,加热卷流。因此,就有补偿性的热力学过程发生。

3.模型建立和应用过程中应关注严重程度和损伤标准

大多数 QRA模型危险度的计算是建立在接受特定剂量的有毒气体、热辐射或者离主要危险源一定距离处特定超压水平的基础上。而且特定剂量的效果也取决于承受个体的实际情况,实际的接受剂量是建立在个人行为之上,QRA模型在评价伤害后果时需要事先定义个人特征。在如何确定接受剂量问题上,大多数评估模型采取假设“平均人” 的方法。在后阶段评估过程中或者特定危险标准使用中,也要考虑个体接受特定灵敏度的承受能力。中国安全生产科学研究院在研究重大事故灾难应急疏散专题时,模拟、检测了重大事故状态下,各类人群的反应行为,并结合危险物质扩散模型推算,提出该类重大事故应急处置决策支撑方案。

4.QRA模型应充分考虑毒性因素作用产生的误差

近十年来QRA模型的研究开发和实际应用,使得人们对毒性的作用越来越重视 ,尤其是对硫化氢、氯气和氨气这类高危险的有毒气体。毒性因素的作用应在QRA模型中得到充分体现。

吸入速率的变化对吸收毒物负荷具有很明显的影响。 对液态氨、氯和硫化氢等一些毒物预测分析数据表明 ,随着离工厂距离的延长,致死性(LC50)预测的危险也随之发生变化;当计算存在致命危险时,必须认真注意一些评价模型的弱点。为了减少由于有毒气体模型的这些弱点产生相当大的不可靠性,一些科学家开发应用了一些有效的办法,例如:对于每种物质使用特定的剂量标准或者毒物负荷。这些新的技术方法预期可能适合所有这类评估模型,并已开始得到广泛的应用。

许多研究报告注意到,QRA 模型的毒性标准仅仅建立在致死性(LC50)上还不够充分,还应考虑几乎每人都会出现的痛苦反应,其中有的可能致残或可能致死,有的必须送医院给予医疗护理。

人为因素对QRA模型的

影响不能忽略

我国目前采用的一些 QRA评价软件及其数据库,来源于工业发达国家的技术部门,与我国在技术基础与管理基础上都有很大差距,在引进和采用这些技术系统时,应注意到这类数据可能存在的误差。

有些专家认为,由于类属性数据包含了那些低于平均水平的设备失效,可能导致过高估计了危险度。这些意见对在实行高标准的设备上进行QRA运算时或许正确,但当所评估的设备是一类设备的原型时,或者在未来很长一段时间内会有改变管理的可能性时,就应该与时俱进,采用改进后更具有针对性的评价模型。这种改进实质上等于把用工程判断来修正某特定设备条件下的类属性失效率的方法形式化,以求增强这些方法的严密性和一致性,增加QRA的“透明度”。其主要目的在于提供一套能够测量某主要危险地区的安全管理质量的审核系统,审核结果可用于修正作为失效率这些类属性数据,并使审核系统与QRA程序相连接。首先是鉴别与某设备安全管理质量相关性或用于测量安全管理质量的关键指标或关键因素。其次是这些因素怎样才能更好的审核和正确的运用在QRA中,并适当分配它们的权重。这些研究中的一个重要发现就是:容器和管道系统失效中很大一部分(超过2/3)本是可以通过危险检查或者操作和维修过程的人为因素检查避免的。任何审核系统都需要包括完成检查的程序,以及寻找可能失误的方法和要求。

另一个人为因素与粗心大意或者不正确人为操作有关,这种人为失误可能破坏安装在设备上良好的预防系统,导致事件发生。决策者在判断预测危险度的有效性时,必须考虑到人为因素的可能性,这需要系统分析和设计,应用系统工程和系统分析方法对某设备进行全面安全评价。这种系统安全评价的效果可能随着时间变化非常显著。为了避免上述不可靠性问题的影响,英国职业安全卫生局(HSE)开发和使用一种被称为 “最谨慎评估”的方法。这种方法有助于在一定程度上抵消由可能存在的违反常规的人为操作及其他不定量的偶然原因所引起的不可靠性,在专业判断的基础上,所用的谨慎程度应依具体情况而定。值得指出的是,把难以估量”的失效原因计算在内时,得出的危险程度也许会明显增加,危险度评估将对人为因素类型的问题很敏感、复杂和多变。

误差与误差控制是任何科学技术和管理工作中永恒的问题,随着先进的软件、大容量数据库和高速计算工具的应用, QRA误差与误差控制已取得一些令人瞩目的进展。

编辑 边 安