劉覺非，裴峻峰，胡建啟，韓 燁，翟云峰，白嘉偉，別鋒鋒，彭 劍

(1.中國石化 長輸油氣管道檢測有限公司，江蘇 徐州 221008；2.常州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 常州 213164；3.機(jī)械工業(yè)上海藍(lán)亞石化設(shè)備檢測所有限公司，上海 201518)

場站輸油管道失效和泄漏容易造成環(huán)境污染，甚至?xí)鸹馂?zāi)或爆炸，造成經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。風(fēng)險評估分析是保證場站輸油管道、設(shè)備安全可靠運(yùn)行的重要技術(shù)手段。基于風(fēng)險的檢驗(yàn)(RBI)技術(shù)是各類設(shè)備廣泛應(yīng)用的風(fēng)險評估方法，其在場站輸油管道、設(shè)備檢測中應(yīng)用起步較晚，尚未形成成熟的評估體系。文中對RBI技術(shù)在場站輸油管道、設(shè)備檢測中的應(yīng)用進(jìn)行研究，基于白沙灣輸油站輸油管道實(shí)際運(yùn)行和檢測數(shù)據(jù)，通過灰色關(guān)聯(lián)分析方法(GRA)分析出各參數(shù)對風(fēng)險影響的關(guān)聯(lián)程度和關(guān)聯(lián)值，通過排序選取關(guān)聯(lián)度值較大的參數(shù)作為關(guān)鍵參數(shù)，將關(guān)鍵參數(shù)作為風(fēng)險智能評估系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)，選用支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)的開發(fā)。

1 多參數(shù)對風(fēng)險程度影響的灰色關(guān)聯(lián)分析方法

1.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析方法原理

灰色關(guān)聯(lián)分析方法是一種多種因素關(guān)聯(lián)程度分析方法，通過分析各參數(shù)與主參數(shù)之間的曲線關(guān)系，進(jìn)而判斷出它們之間聯(lián)系的緊密性[1]。使用灰色系統(tǒng)進(jìn)行分析時，通常采用子參數(shù)與主參數(shù)之間的相似程度作為衡量的標(biāo)準(zhǔn)，被評價的方案與理想方案越接近，方案就被認(rèn)為越優(yōu)越，反之則可能成為被淘汰的對象[2]。

1.2 灰色關(guān)聯(lián)度計算步驟及方法

灰色關(guān)聯(lián)分析法提供各因子的關(guān)聯(lián)度值計算方法和關(guān)聯(lián)度值大小排序方法，計算步驟包括：①確立母列和子列。②數(shù)據(jù)無量綱化處理。③計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。④計算關(guān)聯(lián)度值并排序。⑤RBI風(fēng)險評估系統(tǒng)參數(shù)灰色關(guān)聯(lián)分析。其中前2個步驟在灰色關(guān)聯(lián)分析之前進(jìn)行，只是對已有數(shù)據(jù)的簡單整理和處理。排序需要確定母列和子列，母列為排序的參考序列，子列為排序的比較序列。數(shù)據(jù)無量綱化處理采用歸一化法，即將一列數(shù)據(jù)統(tǒng)一除以該列的最大值，這樣計算會使一列里的所有數(shù)據(jù)都在(0，1)區(qū)間，從而去掉了數(shù)據(jù)的量綱。文中詳細(xì)介紹計算的后面3個步驟。

1.2.1關(guān)聯(lián)系數(shù)計算

按下面的公式計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)[3]：

(1)

式中，i為數(shù)據(jù)的列編號；k為數(shù)據(jù)的行編號；x0(k)為母列上的第k個值；xi(k)為子列上的第k個值；minimink|x0(k)-xi(k)|為對第i列母列上的第k個值與子列上的每個值做差值，并取絕對值的最小值；maximaxk|x0(k)-xi(k)|為對第i列母列上的值與子列上的每個值做差值，并取絕對值的最大值；ρ為調(diào)節(jié)系數(shù)，用來調(diào)節(jié)不同系數(shù)之間的差距，取值范圍為(0,1)，ρ越大，各系數(shù)之間的差距越小，反之各系數(shù)之間的差距越大，一般取ρ=0.5。

1.2.2關(guān)聯(lián)度值計算

關(guān)聯(lián)度比較是系數(shù)之間的比較，每個系數(shù)都有1列數(shù)據(jù)。為方便進(jìn)行比較，取1個因子對應(yīng)的1列關(guān)聯(lián)度值的平均值進(jìn)行比較[4]，各因子的關(guān)聯(lián)度值ri按下式計算：

(2)

計算出每個因子對應(yīng)母列的關(guān)聯(lián)度值，然后將它們按從大到小的順序排列，就可以得到各因子相對母列的關(guān)聯(lián)程度大小。

1.2.3關(guān)鍵參數(shù)及其灰色關(guān)聯(lián)計算

依據(jù)GB/T 26610.1—2011《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第1部分：基本要求和實(shí)施程序》[5]、GB/T 26610.2—2014《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第2部分：基于風(fēng)險的檢驗(yàn)策略》[6]和GB/T 26610.3—2014《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第3部分：風(fēng)險的定性分析方法》[7]，RBI風(fēng)險評估系統(tǒng)一般包含失效可能性計算模塊和失效后果面積計算模塊，每個模塊里面都包含了若干的輸入?yún)?shù)[8]，這些參數(shù)分為關(guān)鍵參數(shù)和非關(guān)鍵參數(shù)，灰色關(guān)聯(lián)分析的目的就是找出2個模塊所有參數(shù)中的關(guān)鍵參數(shù)。

按照GB/T 26610.4—2014《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第4部分：失效可能性定量分析方法》[9]、GB/T 26610.5—2014《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則 第5部分：失效后果定量分析方法》[10]和GB/T 30579—2014《承壓設(shè)備損傷模式識別》[11]，失效可能性模塊計算時的參數(shù)有51個。針對這51個參數(shù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度值計算[12-13]，僅有清潔狀態(tài)因子的灰色關(guān)聯(lián)計算值(0.377 0)明顯低于其他參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)計算值(0.788 70～1.000 0)，這表明其他50個參數(shù)均與失效概率存在顯著的關(guān)聯(lián)度。針對白沙灣輸油站輸油管道的研究發(fā)現(xiàn)，RBI風(fēng)險評估的關(guān)鍵參數(shù)有15個，其灰色關(guān)聯(lián)度值計算結(jié)果見表1。

表1 白沙灣輸油站輸油管道評估關(guān)鍵參數(shù)及灰色關(guān)聯(lián)度值

基于表1列出的15個關(guān)鍵參數(shù)及其灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果進(jìn)行的失效后果面積分析表明，失效后果面積分析涉及6個關(guān)鍵參數(shù)，其灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果見表2。

表2 失效后果面積分析關(guān)鍵參數(shù)灰色關(guān)聯(lián)計算結(jié)果

2 支持向量機(jī)智能分析原理

2.1 最優(yōu)超平面

支持向量機(jī)是一種帶監(jiān)督功能的學(xué)習(xí)方法。在訓(xùn)練點(diǎn)種類已知情況下，通過支持向量機(jī)可以計算得到各訓(xùn)練點(diǎn)和各類別間的對應(yīng)關(guān)系，計算后系統(tǒng)可以將訓(xùn)練集按照不同的類別分開[14]。支持向量機(jī)的工作原理是找到一個超平面，從而使得該超平面與最近的樣本點(diǎn)之間的間隔最大，這個超平面也被稱為最優(yōu)超平面[15-16]，見圖1。圖中最優(yōu)超平面右上區(qū)域中的圓點(diǎn)表示一元向量，最優(yōu)超平面左下區(qū)域中的圓點(diǎn)表示二元向量。

圖1 支持向量機(jī)最優(yōu)超平面

支持向量機(jī)模型不同于傳統(tǒng)的回歸模型。支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)引入了隔離帶觀點(diǎn)，可以提高向量機(jī)模型處理未知樣本的能力，極大提高模型的泛化能力，從而減小因?yàn)檫^擬合造成的泛化精度不高問題[7]。最優(yōu)超平面就是間距最大的超平面，在空間中超平面數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

WTx+b=1

(3)

式中，W為超平面的法向量，決定超平面的方向；b為位移量，決定超平面到原點(diǎn)的距離；T為轉(zhuǎn)置符。

2.2 支持向量機(jī)訓(xùn)練

假設(shè)超平面能夠?qū)崿F(xiàn)樣本的正確分類，即訓(xùn)練樣本(xi，yi)滿足下列條件：

WTxi+b≥1(yi=1)

(4)

WTxi+b≤-1(yi=-1)

(5)

通過(4)和式(5)計算的最優(yōu)超平面間隔γ表達(dá)式如下：

(6)

采用拉格朗日對偶方法求解超平面最大間隔，得到表達(dá)式如下：

(7)

式中，L為超平面最大間隔，α為拉格朗日乘子。經(jīng)由拉格朗日方程計算出變量α、W、b，進(jìn)而得到如下方程：

(8)

由式(8)得到式(4)成立的3個必要條件為：αi≥0、yif(xi)-1≥0、αi[yif(xi)-1]=0。

此時，支持向量機(jī)訓(xùn)練完成，對于任意的訓(xùn)練樣本(xi，yi)，若αi=0，則其不會在式(8)中的求和項(xiàng)中出現(xiàn)，因此不會影響支持向量機(jī)的訓(xùn)練；若αi>0，則αiyif(xi)-1=0，則樣本一定在邊界上，是一個支持向量。

3 場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)軟件開發(fā)

3.1 軟件開發(fā)流程

場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)(SPRAS1.0)開發(fā)計算流程見圖2。

圖2 場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)開發(fā)計算流程

此流程考慮了關(guān)鍵參數(shù)的影響，采用支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)[9]方法獲取關(guān)鍵參數(shù)與失效可能性及失效后果面積之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對管道失效可能性與失效后果的智能診斷。

使用場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)時，只需向系統(tǒng)輸入與失效可能性相關(guān)的15個關(guān)鍵參數(shù)(表1)和與失效后果面積相關(guān)的6個關(guān)鍵參數(shù)(表2)，就可通過支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)計算出關(guān)鍵參數(shù)的失效可能性和失效后果面積，進(jìn)而得到風(fēng)險評估結(jié)果。

SPRAS1.0場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)輸出結(jié)果示例見圖3。

圖3 場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)輸出結(jié)果示例

3.2 軟件系統(tǒng)驗(yàn)證

以RBI風(fēng)險評估系統(tǒng)評定結(jié)果為參考[5]，對開發(fā)的場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)SPRAS1.0系統(tǒng)的正確性進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證的白沙灣輸油站管道包含2部分：①2018-09在白沙灣輸油站接收檢測的20根管線。②白沙灣輸油站在2015～2016年間檢測的40根管線。從這60根管道中選取28根管道進(jìn)行訓(xùn)練，剩余的32根管道進(jìn)行測試。

所有32根管道的失效可能性相對誤差為0.004 3%～6.360 0%(其中失效可能性相對誤差小于0.1%的管道有15根，管道的失效可能性相對誤差介于0.1%～1.0%的有9根)，失效后果面積相對誤差為0～0.5%(其中31根管道的失效后果面積相對誤差為0)。應(yīng)用風(fēng)險智能評估系統(tǒng)計算的部分測試結(jié)果與RBI風(fēng)險評估系統(tǒng)計算的結(jié)果比較見表3。

表3 用2個分析系統(tǒng)計算出來的測試管道部分精度比較

表3中的測試結(jié)果表明，智能評估系統(tǒng)計算的平均精度達(dá)到99.5%，由此驗(yàn)證了智能評估系統(tǒng)的正確性。

4 結(jié)語

場站輸油管道風(fēng)險評估涉及參數(shù)眾多，在研發(fā)場站輸油管道風(fēng)險智能評估系統(tǒng)時，需要判斷各參量對風(fēng)險的影響程度，確定智能診斷系統(tǒng)輸入的關(guān)鍵參數(shù)。介紹了應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析技術(shù)篩選關(guān)鍵參數(shù)的方法，應(yīng)用支持向量機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行場站輸油管道風(fēng)險智能評估計算的方法，以及應(yīng)用這2種方法開發(fā)的風(fēng)險智能評估系統(tǒng)SPRAS1.0。SPRAS1.0開發(fā)的管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采自白沙灣輸油站，此評估系統(tǒng)目前僅適用于白沙灣輸油站，這種開發(fā)思路和實(shí)踐可作為其它場站輸油管道智能風(fēng)險評估系統(tǒng)研發(fā)時的參考。