基于回歸分析的燃?xì)夤艿朗鹿事暑A(yù)測(cè)

摘 要

摘要:定量化和精細(xì)化管理是企業(yè)發(fā)展的必由之路,燃?xì)馄髽I(yè)老的管理模式是從事故到事故的被動(dòng)搶修模式,新的管理模式是以風(fēng)險(xiǎn)預(yù)評(píng)判為基礎(chǔ)的無事故預(yù)防型管理。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)評(píng)判只有建立

摘要:定量化和精細(xì)化管理是企業(yè)發(fā)展的必由之路,燃?xì)馄髽I(yè)老的管理模式是從事故到事故的被動(dòng)搶修模式,新的管理模式是以風(fēng)險(xiǎn)預(yù)評(píng)判為基礎(chǔ)的無事故預(yù)防型管理。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)評(píng)判只有建立在定量分析的水平上,才能真正具有系統(tǒng)性、精確性和預(yù)見性,所以管道事故數(shù)據(jù)的獲取和分析是定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法建立、改進(jìn)和完善的基礎(chǔ)。基于回歸分析的方法預(yù)測(cè)管道事故率,事故率為因變量,自變量可以有很多種(管道內(nèi)徑、管道埋深、管壁厚度等),本文以管徑為自變量從而分析出遞變性的規(guī)律,從最具普遍性的損害原因(第三方損害)著手,借鑒國(guó)外(歐洲)燃?xì)夤艿朗鹿式y(tǒng)計(jì)資料和分析方法,得出管道事故率回歸方程,體現(xiàn)影響因素與管道事故率之間的函數(shù)關(guān)系。
關(guān)鍵詞:城市燃?xì)?;天然氣;管道事故;定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;回歸分析;第三方損害;事故統(tǒng)計(jì);事故率預(yù)測(cè)
 1 引言
 定量化和精細(xì)化管理是企業(yè)發(fā)展的必由之路,管道定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是提高管線運(yùn)行經(jīng)濟(jì)和安全水平的重要途徑[1]。風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和評(píng)價(jià)基于管道事故方面的數(shù)據(jù)信息,定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)技術(shù)正處在發(fā)展階段,歷史數(shù)據(jù)的發(fā)掘能夠揭示事故率和事故原因之間的定量關(guān)系。
 2 管道事故率統(tǒng)計(jì)的分類方法
 管道事故率的確定是一個(gè)復(fù)雜的問題,并且有很大的不確定性,造成管道事故的原因多種多樣,有的是與時(shí)間相關(guān)的(例:腐蝕、疲勞失效),有的是與時(shí)間無關(guān)的(例:第三方損壞、超壓)。所以,管道事故率是設(shè)計(jì)參數(shù)、施工質(zhì)量、維護(hù)措施和運(yùn)行環(huán)境的函數(shù)[2]
 管道事故率的預(yù)測(cè)問題可以根據(jù)導(dǎo)致事故的原因分類考慮,首先從最主要事故原因著手分析無疑是行之有效的方法。國(guó)內(nèi)外的天然氣管道事故統(tǒng)計(jì)表明第三方損害是泄漏事故發(fā)生的主要原因,以往的研究結(jié)果證明第三方損害的危害程度主要受以下參數(shù)影響:埋深、壁厚、位置、保護(hù)措施。歐洲燃?xì)夤艿朗鹿蕯?shù)據(jù)庫(kù)(European Gas pipeline Incident data Group,EGIG)報(bào)告中有較為詳細(xì)的分類統(tǒng)計(jì)。
 EGIG對(duì)于第三方損害的統(tǒng)計(jì)是基于以下參數(shù)分類的[3]:①管徑;②管壁厚;③管道地理位置;④管道埋深;⑤管道保護(hù)措施。
 需要強(qiáng)調(diào)的是這些管道事故的統(tǒng)計(jì),管道壓力≥1.5MPa,包括管徑DN 100mm以下的管道。在管道事故統(tǒng)計(jì)的分類辦法中,按管徑分類可以方便的把統(tǒng)計(jì)結(jié)果應(yīng)用于其它地區(qū)各管徑系列管道的風(fēng)險(xiǎn)分析。
 北京市中壓以上(包括中壓)天然氣管道事故分類可以采用的方法有[1]
?、?按管徑分類:主要包括DN 200、300、400、500、700、1000mm;
?、?按埋深分類:≥1.5m(市政路)、≥1.2m:
?、?按管壁厚分類(次高壓A以上):9.5mm、11.9mm:
?、?按保護(hù)措施分類:有電極保護(hù)、無電極保護(hù)、防腐層3層PE,其它防腐層。
 從以上的分類來看,按埋深、壁厚和保護(hù)措施的分類形式較少,以此為基礎(chǔ)都難以分析出遞變性的規(guī)律,所以按管徑分類的辦法,一方面分類比較詳細(xì),另一方面可以為其它地域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)引入或比較提供方便。
 3 歷史數(shù)據(jù)
 歷史數(shù)據(jù)的有效收集是進(jìn)行定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ),也是政府和企業(yè)制定安全規(guī)范和制定風(fēng)險(xiǎn)決策的依據(jù)。現(xiàn)在世界上各個(gè)國(guó)家和專業(yè)技術(shù)公司都已認(rèn)識(shí)到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的極端重要性,已經(jīng)建立起了數(shù)百種由政府和企業(yè)資助的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)[4]
 歐洲燃?xì)夤艿朗鹿蕯?shù)據(jù)庫(kù)(EGIG),包括丹麥、西班牙、比利時(shí)、芬蘭、挪威、法國(guó)、德國(guó)、意大利、瑞士、英國(guó)、捷克、葡萄牙、瑞典、愛爾蘭、奧地利,總計(jì)15個(gè)國(guó)家,總管長(zhǎng)約13×104km(管道壓力≥1.5MPa.包括DN 100mm以下的管道)㈣。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)在世界各地的燃?xì)夤艿腊踩治鲋袕V泛應(yīng)用,對(duì)提高管道安全發(fā)揮了作用。
 歐洲燃?xì)夤艿?970年至2007年間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)根據(jù)以下泄漏的尺寸將管道破損進(jìn)行分類記錄[3]。
 ①微孔/裂紋:缺陷直徑<2cm;②孔洞:2cm≤缺陷直徑≤盾管道直徑;③斷裂:缺陷直徑>管道直徑。
 M¼所示為EGIG第三方(外部干擾)造成的管道破損面積(事故情形)與管道內(nèi)徑之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系[3],橫坐標(biāo)為管徑,縱高坐標(biāo)為事故率(1000km管道在1年內(nèi)發(fā)生事故的次數(shù):次/(1000km·a))。對(duì)原始圖表[3](圖1)的觀測(cè)發(fā)現(xiàn)小管徑的受損率更高,這是因?yàn)檩^小的管徑的壁厚也較小,它被刮破的可能性也更大。
 
 4 回歸分析
 為了能夠利用歐洲燃?xì)夤艿朗鹿蕡?bào)告的數(shù)據(jù),首先要對(duì)其報(bào)告中展示的柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)的二次生成,原始數(shù)據(jù)顯示對(duì)應(yīng)相應(yīng)的管徑范圍事故情形按破損程度分為三類:微孔、孔洞、斷裂。對(duì)原始圖表的數(shù)據(jù)二次生成如表1所示。利用回歸分析的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),還需注意歷史數(shù)據(jù)的適用范圍,并根據(jù)現(xiàn)在考慮的具體情況作出相應(yīng)修整,特別是有些風(fēng)險(xiǎn)事件尚未發(fā)生,事前很難對(duì)其作出準(zhǔn)確事故發(fā)生概率預(yù)測(cè)[4]。下面所述是針對(duì)尚未發(fā)生的小概率事件而采取的彌補(bǔ)辦法。圖1僅顯示了管徑小于1000mm的數(shù)據(jù),因?yàn)楦蠊軓降氖鹿噬形闯霈F(xiàn)(事故率處在較低的水平,但并不等于零),這些缺少的數(shù)據(jù)不能直接計(jì)算得到,需要用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法確定這些缺少的數(shù)據(jù)。欠缺數(shù)據(jù)的取值范圍介于零和最后可獲得數(shù)值之間,最后可獲得數(shù)值是指按管徑分級(jí)的數(shù)據(jù)中的最后一個(gè)管徑系列的事故率觀測(cè)值,大于此管徑系列的其它管徑事故率觀測(cè)值為零,現(xiàn)在就是用最后可獲得值代替未獲得的數(shù)據(jù)[5]。
表1 第三方造成的損害——管徑與事故率

管徑范圍/英寸
管徑范圍(單位轉(zhuǎn)換mm)
事故情形分類/[次/1000km·a)
總計(jì)/[次/1000km·a)]
下限
上限
孔洞
微孔
斷裂
≤5
0+
127
O.181
0.257
0.124
0.562
5~10
127
254
0.067
O.190
0.057
0.314
11~17
279
432
0.038
0.071
O.024
0.133
17~23
432
584
0.019
0.024
O.010
0.052
23~29
584
737
0.006
0.008
0.006
0.020
29~35
737
889
0.005
0.005
35~41
889
1041
0.005
0.005
41~47
1041
1194
≥47
1194
1194+
注:符號(hào)“—”代表未能從原始數(shù)據(jù)中讀取的數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)的管徑是按英制單位分類的,這里為了便于分析,用mm對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行了轉(zhuǎn)換。

 表2顯示了這種數(shù)據(jù)處理方法的結(jié)果(表中填充部分)。這種做法主要考慮欠缺數(shù)據(jù)的缺少是因?yàn)檫@些數(shù)值較小,在現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)期限內(nèi)案例尚未出現(xiàn),它的值介于零和最小觀測(cè)值之間,取最小觀測(cè)值相當(dāng)于取上限值,屬于按最不利情況的取值,防止統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果未能體現(xiàn)出可能出現(xiàn)的最危險(xiǎn)狀況。

表2 第三方造成的損害——管徑與事故率欠缺數(shù)據(jù)的彌補(bǔ)

管徑范圍/英寸
管徑范圍(單位轉(zhuǎn)換mm)
事故情形分類/[次/(1000km·a)]
下限
上限
孔洞
微孔
斷裂
≤5
0+
127
0.257
0.181
0.124
5~10
127
254
0.19
0.067
0.057
11~17
279
432
0.071
0.038
0.024
17~23
432
584
O.024
0.019
0.010
23~29
584
737
O.008
0.006
0.006
29~35
737
889
0.008
0.006
0.005
35~41
889
1041
0.008
0.006
0.005
41~47
1041
1194
0.008
0.006
0.005
≥47
1194
”94+
0.008
O.006
0.005
注:表中斜體是經(jīng)過彌補(bǔ)的數(shù)據(jù),用字框顯著標(biāo)出的數(shù)值是彌補(bǔ)時(shí)采用的數(shù)值。

 根據(jù)表2數(shù)據(jù)以管徑為自變量(橫坐標(biāo)),事故率為因變量(縱坐標(biāo))繪制散點(diǎn)圖,觀察散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)事故率與管徑存在遞減的函數(shù)關(guān)系,可以利用曲線線性回歸分析的辦法進(jìn)行試算,可供選擇和函數(shù)關(guān)系有:冪函數(shù)y=xa、指數(shù)函數(shù)y=ax、對(duì)數(shù)函數(shù)y=logax。經(jīng)過試算發(fā)現(xiàn)冪函數(shù)的擬合效果最好,確定為事故率回歸分析的函數(shù)類型。

 回歸分析就是從某一組數(shù)據(jù)出發(fā),判斷變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系,確定它們之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式即回歸方程,并對(duì)其可信程度作統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。然后利用確定的回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制[6~8]。

表3 管徑與第三方損害事故率

序號(hào)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
管徑范圍/英寸
≤5
5~10
11~17
17~23
23~29
29~35
35~41
41~47
≥47
x管徑中間值/mm
127
191
356
508
660
813
965
1118
1194
y事故率
/[次/(1000km·a)]
0.562
0.314
O.133
0.052
O 02
0.019
O 019
0.019
0.019
注:表3中第三方損害事故率是指由表2中第三方損害“微孔”、“孔洞”、“斷裂”事故率的加和。

管徑作為自變量,事故率則作為因變量,通過回歸分析預(yù)測(cè)某一管徑的管道事故率范圍。管徑與事故率的關(guān)系基本呈倒冪函數(shù)關(guān)系,可用下式表示:
 
式中yi——管徑系列i的事故率,次/(1000km·a)
        a、b——系數(shù)
        xi——第i系列管道的管徑中間值,mm
 
 建立經(jīng)驗(yàn)回歸方程的目的在于揭示兩個(gè)相關(guān)變量x與y之間的內(nèi)在規(guī)律,所建立的回歸方程是否有意義還要經(jīng)過回歸顯著性檢驗(yàn)。用F檢驗(yàn)對(duì)回歸方程作顯著性檢驗(yàn)的方法稱為方差分析,其檢驗(yàn)過程可由一張方差分析表來進(jìn)行[6~8],見表4,計(jì)算案例如表5所示。
表4 方差分析表

方差來源
偏差平方和
自由度
方差
F值
Fα
顯著性
回歸
SR
1
VR=SR/1
F=VR/Ve
F0.05(1,n-2)
**
剩余
Se
n-2
Ve=Se/(n~2)
F0.05(1,n-2)
總和
ST
n-1

 若F>F0.04(1,n-2),則為高度顯著,在上表顯著性列標(biāo)“**”;F0.05(1,n-2)≤F≤F0.01(1,n-2),則為顯著,在顯著性欄標(biāo)“*”;若F<F0.05(1,n-2)則為不顯著,在顯著性欄不標(biāo)記號(hào)[6~8]。
 ST:總的偏差平方和,它反映y1,y2,…yx只的離散程度,ST=SR+Se;
 SR:回歸平方和,反映了由于x的變化而引起y的波動(dòng)的大小,通也對(duì)y的相關(guān)性而引起的:
 Se:剩余平方和,反映出除了x對(duì)y的線性影響之外的剩余因素對(duì)y所引起的波動(dòng)大小。
 若回歸方程有意義,即引起y波動(dòng)主要是由x變化而引起的,其它一切因素是次要的,即要求SR盡可能大,而Se盡可能小?;貧w直線對(duì)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合程度,通常用可決系數(shù)R2來表示R2=SR/ST,R2越接近于1,表明回歸直線對(duì)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合程度越高[6~8]。
表5 管徑與第三方損害事故率方差分析表

方差來源
偏差平方和
自由度
方差
F
Fα
顯著性
回歸
0.2841
1
0.2841
517.4457
5.591
**
剩余
0.0038
7
0.00054903
12.2464
總和
0.2879
8

 根據(jù)表5數(shù)據(jù),通過回歸分析可以得到回歸方程:
 y=-0.074199+77.9809/x
 可決系數(shù):R2=O.9933
 F檢驗(yàn)[F>F0.01(1,n-2)]:517.4457>5.5914;顯著性:高度顯著。
 管徑與事故率的回歸方程通過了F檢驗(yàn)與R檢驗(yàn),即可用來預(yù)測(cè),所謂預(yù)測(cè)問題,就是在確定自變量的某一個(gè)X0值時(shí)求相應(yīng)的變勤的估計(jì)值。第三方損害的計(jì)算結(jié)果列于表6中,回歸圖如圖3~5所示。
表6 第三方損害一元回歸分析結(jié)果

y事故率/[次/(1000km·a)]
回歸方程
可決系數(shù)
F檢驗(yàn)
F>F0.01(1,n-2)
顯著性
F>F0.01(1,n-2)為高度顯著
“微孔”破損
y=-0.023006+23.1641/x
R2=0.96777
103.359>5.591
高度顯著
“孔洞”破損
y=-O.035285+38.4419/x
R2=O.98994
342.620>5.591
高度顯著
“斷裂”破損
y=-0.015763+16.3614/x
R2=O.98145
183.412>5.591
高度顯著

 
 5 應(yīng)用舉例
 某一地區(qū)的事故原因構(gòu)成如圖6所示,單位管長(zhǎng)泄漏事故的發(fā)生率用ф2表示,簡(jiǎn)稱“事故率”,單位:[次/(1000km·a)]。
 
 式中i——管道破損情形序號(hào),i=1、2、3分別對(duì)應(yīng)管道破損微孔、孔洞、斷裂情形
  j——事故原因序號(hào),對(duì)于天然氣管道泄漏事故可以按照管道破損原因進(jìn)行劃分;j=1,2,3……,6分別對(duì)應(yīng)第三方損害、地表移動(dòng)、操作失誤、腐蝕、材料缺陷、以及其它未知原因。
 該地區(qū)有燃?xì)夤艿劳度脒\(yùn)營(yíng)的年數(shù)有限,所積累的管道事故數(shù)據(jù)不足,近年來其管道運(yùn)營(yíng)管理水平與歐洲相似,可以利用EGIG確定出管道事故率的數(shù)量級(jí)。例如DN·500·mm的天然氣管道因第三方損害發(fā)生泄漏的事故率為(利用表6中的回歸方程計(jì)算,取x=500):
 
 6 結(jié)語
 第三方損害管道事故率的分析表明,一方面,相對(duì)來說管徑越大事故率越低,這也與管道運(yùn)營(yíng)管理的經(jīng)驗(yàn)相符,大管徑因?yàn)闄C(jī)械強(qiáng)度更高而受損泄漏的概率更低。另一方面,管道事故數(shù)據(jù)的收集整理能夠?yàn)楣艿赖亩匡L(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供依據(jù)。
參考文獻(xiàn):
[1] 杜學(xué)平.北京市天然氣輸配管網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的應(yīng)用研究(碩士學(xué)位論文)[D].北京:北京建筑工程學(xué)院.2010
[2] JO Y D,BUM J A A method of quantitative risk assessment for transmission pipeline carrying natural gas[J].Journal of Materials,2005,(8)1-12
[3] European Gas pipeline Incident Data Group(EGIG).The 7th EGIG report[EB/OL]. http:/SNWW egig.nl/nav/publication.htm.2008-12
[4] 周偉國(guó).馬國(guó)彬能源工程管理[M].上海:同濟(jì)大學(xué)出版社,2007
[5] MATHER J,BLACKMOREC,PETRIEA,et al An assessment of measures in use for gas pipeline to mitigate against damage third party activity[M].Norwich(United Kingdom):Health and Safety Executive(HSE),2001
[6] 劉燕,張應(yīng)輝,杜學(xué)平.基于回歸分析的北京市天然氣供應(yīng)規(guī)模預(yù)測(cè)[J].煤氣與熱力,2010,30(6):A26-A29
[7] 何燦芝,羅漢應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].長(zhǎng)沙:湖南大學(xué)出版社,2004
[8] 王巖,隋思連,王愛青數(shù)理統(tǒng)計(jì)與MATLAB工程數(shù)據(jù)分析[M].北京:清華大大學(xué)出版社,2006
 
(本文作者:杜學(xué)平1 劉燕1 劉蓉2 1.北京市燃?xì)饧瘓F(tuán)有限責(zé)任公司 北京 100035;2.北京建筑工程學(xué)院 北京 100044)