[发明专利]一种基于动态贝叶斯网络的天然气管道第三方破坏事故预警方法

说明书

本发明提供一种基于动态贝叶斯网络的天然气管道第三方破坏事故预警方法。包括：第一步，第三方破坏事故因素识别；第二步，风险事故场景搭建；第三步，事故后果分析，利用ESD构建起关于第三方破坏可能导致的天然气管道失效后果的序列图；第四步，节点概率计算；第五步，耦合FT和ESD的DBN动态定量建模；第六步，基于DBN模型的第三方事故概率动态分析；第七步，根据失效概率分析结果总结出风险管控措施。本发明方法通过调取历史数据、模糊综合评价方法计算各个因素的发生概率，并将其作为贝叶斯网络的输入数据信息推理得到管道的失效风险概率，借此概率信息结合事故后果分析方法进行提前预警。

技术领域

本发明涉及天然气管道破坏事故预警方法技术领域，特别是关于一种基于动态贝叶斯网络的天然气管道第三方破坏事故预警方法。

背景技术

随着能源行业天然气需求量的增加，管道输送无疑取代了其他输送方式，成为输送石油天然气等介质最高效、经济的方式，我国已建成的天然气管道总长超过8万公里。历史数据表明，第三方破坏已经成为威胁埋地管道结构完整性的主要因素之一。因此，针对天然气管道事故进行有效地预警并且对可能造成的后果能够进行预测，就可以有效地提高管道整体的运行可靠性。

目前，用于天然气管道失效风险评估的方法主要是层次分析法、肯特评分法、事故树分析法等等，但这些方法往往都依赖专家的主观意见，导致风险评估的结果具有互异性和不确定性，这些原因都将导致管道风险评估的结果不准确。现阶段国内行业在管道第三方破坏的风险评估通过传统方法只能实现初步地静态评估，无法很好地处理第三方事故随意性强、不可预测和不确定性的特性。

近年来为了实现事故演绎推理的可能性，贝叶斯网络作为一种用于处理不确定性问题的概率推理技术，常用于如泄漏、火灾、爆炸、钻井作业、维修活动的风险分析中。与传统的风险评估方法相比较，贝叶斯网络的优势主要在于：1) 贝叶斯网络在事故概率推理中不受主观因素的影响，在定量分析计算部分减少了人为因素的干扰，尽可能消除主观因素带来的不确定性；2)贝叶斯网络可以用于处理信息不完整的数据集，相比传统方法无法对缺失、偏差数据进行处理，贝叶斯网络模型的映射方法反应的是整个数据库中数据之间的概率关系模型，某一输入数据的缺失不干扰整个模型的精确推理；3)贝叶斯网络具有独特的参数学习、概率更新能力，当有新的观测证据作为输入信息时，贝叶斯网络模型可以利用贝叶斯定理实现概率信息的实时更新，保证输出的概率计算结果的实时性。

通过上述分析不难看出贝叶斯网络模型的特点可以很好地应对管道第三方破坏失效事故风险评估中的难点，这也是其能够成为风险评估主要工具的理由之一。但仅仅实现失效事故的分析并不能从根本上实现预警功能，需要考虑风险因素在时序上的向前发展可能才能做到风险的预警，因此选择采用动态贝叶斯网络。所谓的动态贝叶斯网络并不是指网络拓扑结果或参数是动态变化的，而是指把静态贝叶斯网络与时间因素相结合，从而形成的具有时序数据处理功能的网络模型。相较于常规BN模型，DBN模型的优势主要有以下几点：

(1)考虑模型中节点的时序性特点。在DBN模型中，充分考虑节点因素的时间特性，运用可靠性理论中的隐形马尔可夫定理设置状态转移方程，以此来计算自循环节点后续各个时间片段中的发生概率，做到有效的提前预警功能。

(2)在考虑节点时序性的同时保留了常规BN模型的特点。保留了常规BN 在数据分析、概率更新等方面特性，也可以与FTA模型、ESD模型结合完成从定性分析到定量分析的过渡，完成在事故因果关系上的分析。