[发明专利]一种海洋石油井控装备的安全完整性水平评估方法

摘要

本发明属于海洋石油领域，具体地，涉及一种海洋石油井控装备的安全完整性水平评估方法。一种海洋石油井控装备的安全完整性水平评估方法，包含三个大步骤：创建安全仪表功能评估模块并将执行安全仪表功能的相关设备划分为传感器子系统、控制器子系统和执行器子系统，分别建立子系统的动态贝叶斯网络模型进行计算，综合子系统安全完整性数据进行优化分析；动态贝叶斯网络模型的建立过程中，充分考虑到海洋石油井控装备结构配置、各单元间的连接关系和退化维修检验参数对评估过程的影响；本发明的主要优势在于，将安全仪表系统划分为多个安全仪表功能模块进行评估，采用动态贝叶斯网络的方法定量计算安全完整性数据，使数据更加详细精确。

主权项

1.一种海洋石油井控装备的安全完整性水平评估方法，其特征在于包含三个大步骤，即创建安全仪表功能评估模块并将系统设备划分为子系统、建立贝叶斯网络模型进行计算、综合计算分析优化；所述创建安全仪表功能评估模块并将系统设备划分为子系统的具体步骤为：S101：根据评估要求，创建安全仪表功能模块；S102：将相关系统设备划分为传感器子系统、控制器子系统和执行器子系统；传感器子系统、控制器子系统和执行器子系统的划分依据如下所示：(1)传感器子系统包括能够检测和预报井喷、井涌参数的设备以及传送检测信息的设备；(2)控制器子系统由地面控制部分、水下控制模块和作为操作主体的操作员构成，地面控制部分由主控制面板、司钻控制面板、队长控制面板、液压动力系统、控制管缆绞盘组成，水下控制模块由防喷器水下模块、控制管缆、水下蓄能器瓶组、应急电池直流电源组成；(3)执行器子系统包含水下电磁阀、液压控制阀和液压阀；所述建立贝叶斯网络模型进行计算的具体步骤为：S201：针对海洋石油井控装备控制器子系统配置特点建立动态贝叶斯网络模型，控制器子系统动态贝叶斯网络由N个相同结构的静态贝叶斯网络模型构成，静态贝叶斯网络个数N由如下公式求得：N＝TS/Δt其中，TS为系统运行时长，Δt为自检测时间间隔；每经历一个Δt时长后，系统便进行自检测，在经历检验测试间隔TI时长后，对系统进行检验与测试，并对检测到的失效进行维修处理；建立控制器子系统动态贝叶斯网络的过程如下：(1)根据控制器子系统的结构配置特点及控制器子系统的故障树模型，确定控制器子系统的静态贝叶斯网络模型结构；控制器子系统的的静态贝叶斯网络模型共有四层节点，第一层为失效因素节点层，节点的类型包含单通道独立失效节点与共因失效节点，每个节点都具有五个状态，分别为正常状态NS、检测到的安全失效状态SD、未检测到的安全失效状态SU、检测到的危险失效状态DD和未检测到的危险失效状态DU；第二层为单通道状态节点层，节点代表单元中每个通道的状态，每个节点都具有五个状态，分别为正常状态NS、检测到的安全失效状态SD、未检测到的安全失效状态SU、检测到的危险失效状态DD和未检测到的危险失效状态DU；第三层为单元状态节点层，节点代表每个单元的状态，每个节点都具有四个状态，分别为正常状态NS、安全失效状态SF、检测到的危险失效状态DD和未检测到的危险失效状态DU，当单元处于安全失效状态SF，则单元发生安全失效；第四层为系统状态节点层，节点代表控制器子系统的状态，该节点共有三个状态，分别为正常状态NS、安全失效状态SF和危险失效状态DF；(2)确定单个静态贝叶斯网络内的条件概率表，第一个静态贝叶斯网络内失效因素节点层各个节点处于正常状态NS的概率为100％；根据失效因素对单通道状态的影响，确定第二层节点的条件概率表；根据冗余结构的失效准则，确定第三层节点的条件概率；根据各个单元间的组合关系与故障树模型，确定第四层节点的条件概率表；(3)确定动态贝叶斯网络在自检测时的条件转移概率，下一静态贝叶斯网络的单通道失效因素节点概率受到上一个静态贝叶斯网络单通道失效因素节点与单元状态节点影响，下一静态贝叶斯网络的共因失效因素节点概率只受到上一个静态贝叶斯网络共因失效因素节点影响；根据设备退化规律与系统自检测能力，确定下一静态贝叶斯网络的失效因素节点概率；(4)确定动态贝斯网络在检验测试时条件转移概率；下一静态贝叶斯网络的失效因素节点概率受到上一个静态贝叶斯网络失效因素节点影响；根据设备维修检测水平参数，确定下一静态贝叶斯网络的失效因素节点概率；S202：确定控制器子系统中各个单元设备的失效概率参数；S203：确定控制器子系统设备的时间参数；时间参数包含：平均故障修复时间MTTR、误停车重启时间MSTR、检验测试间隔时段TI、研究时长TS、自检测时间间隔；S204：确定控制器子系统的结构约束类型；结构约束类型分为A型和B型，A型子系统为开关、阀门、继电器结构简单的仪表设备，B型子系统为微处理器、智能变送器结构复杂的设备；S205：确定控制器子系统设备的检验测试参数；S206：通过建立的动态贝叶斯网络模型精确计算得到控制器子系统的安全完整性参数；安全完整性参数包含控制器子系统安全失效分数SFF、控制器子系统允许的最大安全完整性水平、控制器子系统安全完整性水平SIL、控制器子系统运行中各个时间点的要求时危险失效概率PFD、系统运行中各个时间点的要求时安全失效概率PFS，系统要求时平均危险失效概率PFDavg和系统要求时平均安全失效概率PFSavg通过如下公式求得：S207:安全完整性水平最终由系统要求时平均危险失效概率PFDavg决定；通过建立的动态贝叶斯网络模型计算得到的PFD、PFS、PFDavg、PFSavg四个数据是四个1*N的矩阵，可通过图像展示控制器子系统安全完整性参数变化过程；S208：通过对控制器子系统安全完整性参数的分析，可对影响安全完整性水平的参数进行优化处理；S209：重复S201‑S208，分别评估传感器子系统和执行器子系统；所述综合计算分析优化的具体步骤为：S301：综合控制器子系统、传感器子系统和执行器子系统的安全完整性参数，得到安全仪表功能的安全完整性水平；安全仪表功能的要求时平均危险失效概率PFD_SYS计算方法如下公式所示：PFD_SYS＝PFD_S+PFD_L+PFD_FE其中，PFD_S为传感器子系统要求时平均危险失效概率、PFD_L为控制器子系统要求时平均危险失效概率、PFD_FE为执行器子系统要求时平均危险失效概率；S302：通过分析控制器子系统、传感器子系统和执行器子系统的完整性参数及参数占比情况，得出子系统薄弱环节，并针对安全完整性要求较高的子系统，进行设备更换、设备优化配置、设备检测时间调整、设备维修参数调整处理；S303：生成安全完整性评估报告。