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基于在有毒气体释放场景中优化设施布局和选址的减少风险的方法

Seungho Jung a, Dedy Ng a, Jin-Han Lee b, Richart Vazquez-Roman c, M. Sam Mannan a,*

摘要

在这篇论文中，提出了一种针对于在有毒气体释放条件下的设施布局优化的新方法。通过集成优化配方中的风险分析，提出了一个更安全的方法设施布局和选址。随着经济概念在工厂布局中的使用，新模型不仅考虑将避免任何一人的死亡，即潜在的损伤意外成本与附近住宅区有毒释放的成本。通过probit模型和蒙特卡罗模拟使用密集的气体扩散模型(DEGADIS)提出并制定了一个真正的气象数据来计算受伤的风险。整个问题的起初是建模成每个设备的坐标和和变量是主要的未知数的析取程序。然后,使用凸包方法将问题变成一个混合整数非线性规划(适应), 通过最小化总成本的方法识别潜在的布局。这种方法给出了每个设施的坐标和估计了的总长度的管道、 土地面积和安全装置的选择。最后，3 D 计算流体动力学 (CFD) 被用来比较初始布局和最后的布局。此外, 基于这项工作中所使用的方法，与危险设施隔开的距离和障碍影响的分析将被讨论。

关键字︰

风险优化

有毒气体释放

设施的布局和选址

MINLP

CFD

1. 介绍

工艺设备和建筑物的安排可以对工厂经济产生大的影响。为了工厂效率的最大化，工厂布局的设计应协助生产过程，尽量减少材料的处理和经营成本，和推动人力的利用。总体布局发展应该在为操作与维修提供支持的同时纳入安全方面的考虑。好的布局也应该考虑未来扩展的空间以及进入安装，从而避免以后的设计返工。在工厂的布局中，完成类似功能的流程单位通常是分组在一个特定的模块里。每个组通常被称为一个设施。在本文中，设施的概念是指操作者可以暴露于任何不安全情况下的任何建筑或被占用的单位如控制室和拖车(便携式建筑), 一般来说,更多的土地、管道和电缆将会增加建设和运营的成本,并能影响工厂的经济。不过，额外的空间有助于加强安全。因此就需要将成本和安全纳入工厂布局的优化。英国Flixborough泄露爆炸事故 (1974年),导致28人死亡,和德州帕萨迪纳市(1989),导致24人死亡, 主要原因之一是占用的建筑物(控制室)和附近的工艺设备的距离不足(多尔amp; Scannell,1990)。有害的工厂选址在附近人口稠密的地区将造成致命的灾难，尤其是在 Seveso （1976 年） 和博帕尔 （1984 年） (克 amp; Louvar，2002年)。在毒气泄漏的博帕尔事件中，主要的受害者并不止工厂的工人还有住在附近的居民 (约瑟夫，Kaszniak 及长，2005年)。因此, 在布局发展设计阶段的过程中应该考虑没有参与风险评估的平民。上述四个事件中有相似的管理学经验可以学习。在布局发展的早期阶段初步鉴定各种危险可能极大地减少损伤的严重程度。工业灾害的后果表明,安全是设施布局过程中的一个重要元素。在化工厂的事故所带来的物质损失,环境破坏,危及人的生命与设施布局相关。

理想工厂选址和布局发展应平衡风险和成本 (学会/关键控制点，2003)。一些人开发了基于区位论(启发式方法)的方法(甘露聚糖,2005;Mecklenburgh,2005),而其他人则侧重于经济学的优化选址的优化设计,以支持决策者决策(皮质amp; Macchietto,1997;贾古玛amp; Reklaitis 1994;贾古玛amp; Reklaitis 1996;Ouml;zyurt amp; Realff,1999)。然而,在安全区域集成风险评估报告的布局配置的研究并没有得到充分的报道。先前在整合安全优化工厂布局的研究被部分报道。Penteado等人开发了一个布局模型,考虑到了金融风险和保护装置并且假定被每个单元所占用的土地的特点是一个圆形的足迹(Penteado amp; Ciric,1996)。该模型进一步评估一个矩形的足迹(Patsiatzis amp; Papageorgiou,2002),它把道琼斯指数火灾和爆炸指数(Famp;EI)作为一种风险分析工具来评估新的和现有的工厂(AIChE,1994;Patsiatzis,骑士,amp; Papageorgiou,2004)。其他研究人员专注于在概念层次上特定的情况下的风险评估的布局设计 (Cozzani、Tugnoli amp; Salzano,2007;帕特森,Tam,摩洛人,amp; WardGittos 2000;桑德斯,2003)。

从安全的角度出发，工厂布局在很大程度上受制于需要保持最低安全分离设施之间的距离。充分的分离一般是通过将类似危险设施组合在一起。然而,设施之间的空间是有限的,随着单元的分开会增加资本成本(更多的土地、管道等)和操作成本。如果未来工厂修改预计这可能影响分离的距离,应该考虑使用更大的初始距离和分离应用保护装置。因此, 在工厂布局优化中至关重要的是确定最小距离的成本。

在这项工作中，为有毒气释放的场景的设施布局优化使用了一个混合整数非线性规划(MINLP)。稠密气体(DEGADIS)模型用于计算盛行风向和大气条件,并说明了有毒气体对被占用的建筑物(如控制室)的流向。这种方法的适用范围进一步表现在氯气体泄漏事件发生在博蒙特，TX 4 说明方案。在概念设计和布局的工厂设计阶段，这种方法产生的结果将增强过程安全。在人口高度密集的地区的应急计划中，随机方法下对潜在风险的计算值成为有用的信息。

方法建议这个方法可以用来帮助决策者对低风险的布局结构和决定该工厂在安全、经济上是否可以安装在附近的居民区。

2. 问题陈述

在本文中，被设施占用的单元被假定为一个长为Lx，宽为Ly的矩形的足迹。同样，矩形的形状是也可用来表示每个设施布局设计。现有的设施 （eisin;E)） 被固定在 x-y 平面上以在给定站点中的位置上配置新的设施 （nisin;N）。

在这里假定人口只集中在设施的中心点。并且认为毒气释放来自于任何一个现有的设施或者新的设施或者所有的设施。在布局设计中另一个考虑的是最小分离距离 (st) 之间设施以便于维修和应急反应。其他包括计算有毒气体释放引起的死亡概率的参数。在优化步骤之前, 这些参数的估计来自蒙特卡洛模拟的影响有毒释放使用气体扩散模型和真实的气象条件。从蒙特卡罗得到的结果后来都被纳入优化配方。最后,优化程序,gam(通用代数建模系统)被用来实现最优的新设施位置(x,y)和总成本优化工厂布局。此外，模型 CFD （计算流体力学） 被用于描述气体发布方案中的某些布局。图 1 显示方法的简化的方案。

3. 数学公式

这一节描述在布局模拟中的目标函数和约束。

3.1.土地约束

基于几何特征,现有的和新的设施都由定义为一个最小间隔距离的街道(st)分隔开。新设施的中心点由下式确定︰

(1)

(2)

3.2.非重叠的约束

为了避免重叠的布局配置的问题,我们通过考虑两个设施,i和j曾提出了一个析取模型。如图2所示，与设施i相关的新设施 j可通过扩大设施的轨迹和设施i的街头的大小来安置。然后,设施j可以放置任何地区“L”,左手边,任何地区“R”,右边中心或在这种情况下,它会躺在地区“A”,或“D”之上,向下。可以从其他地方找到获取这项工作的细节 (Vaacute;zquez-Romaacute;n,李,荣格,amp;甘露聚糖,2008)。

3.3.目标函数

目标函数的作用是最小化与设施布局相关的总成本︰ 土地成本、 管道成本和风险成本 （损伤的潜在费用和保护设备费用）。因为这项工作的范围着重于有毒气体释放，设备损坏将不考虑在成本估算的风险中。

3.3.1.土地成本

土地成本，包括设施占用的面积和为将来的扩展设施的周围地区。对于给定的土地，该地区可以通过乘以设施的边界线来计算。土地成本由下式确定︰

(3)

在这里L_c是单位土地成本和 st 是街道的宽度。

3.3.2.管道成本

管道的成本在很大程度上取决于布局，可以通过下式给出︰

(4)

其中 M_ij是是用来表示设施i和j之间连通性的二进制整数。如果设施i和设施j是相连接的，那么M_ij等于1，如果它们之间没有连接性，那么M_ij等于0.C_p是单位管成本。它应包括运作成本和维修成本，d_ij是设施i和设施j中心之间的距离，它能从下式计算得出：

(5)

3.3.3.潜在损伤成本 (PIC)

有害气体的意外释放对工人的安全和工厂附近的社区造成威胁。在由油罐卡车、铁路车,和其他常见容器引发的泄漏事件中,呼吸着有毒气体的人的健康取决于其浓度和暴露时间。基于这些参数，潜在损伤成本可以表示为︰

PIC=事故的频率 工厂寿命 人口 避免死亡的成本 死亡概率 (6)

事故的频率可以从历史的数据得到(阿南德等人，2006 年，) 或通过故障树分析法，本文用的就是这种方法。被报道的事故频率可以作为每年事故发生的次数。工厂寿命以年为单位。通过乘以入射频率和工厂寿命，可以获得工厂寿命期间的事故数量。

人口指受事故影响的人数。

有估算处于死亡风险的人的生命价值的方法，如愿意支付法，人力资本法，统计生命的方法（阿尤布，2003年）的价值的一些可接受的方法。 在本文中，选择愿意避免死亡的成本来确定PIC。 愿意避免死亡的成本通常被称为人们愿意支付以避免死亡的成本。 根据API 581，估计费用为每人死亡$ 10,000,000（API，2000）。

从定向风险函数即气体扩散模型和蒙特卡罗模拟的受影响地区的组合获得的死亡概率。

图3示出了获得方向风险函数的步骤。 在这里，定向风险函数被用作脆弱度图的近似，通过考虑受气象变量影响的风险，并将它们纳入要用于析取公式的优化程序中。

对于有毒气体释放，重要的是考虑气象参数的随机不确定性，例如风速和方向，温度，湿度和空气稳定性。由于天气的自然变化影响有毒气体的空气扩散，因此难以在意外释放期间直接观察释放特性和大气条件。因此，基于气象参数的随机性质的方法可以是有帮助的，因为它们提供关于其概率分布的信息。从气象资源中心（气象资源中心）获得10年时间段的每小时气象数据。在10年期间，可以在蒙特卡罗模拟中使用87,000个数据集。通过用随机数对87,000个数据集中的千个数进行采样并将数据集（风向，风速，温度等）输入到色散模型中，在给定平面上除5m之外的每个点处的受体浓度可以计算。模拟后，每个受体的浓度平均值用于获得方向风险函数。

为了计算每种受体的浓度，需要引入分散模型。引入了两种类型的分散模型，轻质气体和致密气体模型。对于轻质气体如氨（蒸气密度为0.59），高斯模型已被广泛用于模拟气体分散。对于诸如氯的重气体（蒸气密度为2.48），已经选择DEGADIS来模拟地平面处的大气扩散。它给出短期浓度和预期暴露面积的估计（Hanna＆Chang，1996）。在这项工作中，来自EPA的DEGADIS模型代码从FORTRAN转换为C＃代码以进行蒙特卡罗模拟。在与其他数据集（例如风速，温度，湿度和稳定性类别）一起产生1000个随机风向之后，然后将每个受体整合到计算浓度中。因此，通过将积分浓度的总和除以1000，获得所有受体的平均浓度。

通过将计算的有毒气体浓度从DEGADIS，C和暴露时间t输入下式计算概率值（AICHE / CCPS，1999）。

(7)

其中k1和k2是用于有毒化学品的概率参数。 这些浓度可以从概率值转换为死亡概率（Finney，1971）。 通过跟随这一步，平面中的每个受体/点都有自己的死亡概率，我们可以每10个选择一个值。 线与方程相关得到36个方向风险函数。 （8）。

在致密气体模型中，死亡概率的模拟结果很好地符合S形函数

(8)

其中y是一个方向的死亡概率，x是离开释放中心的距离，a，b和x0是相关参数。

图4（b）示出了对于10°方向和表1的相关结果呈现了36个方向的相关参数。

另一方面，室内保护还有另一个问题。 到目前为止，上述模型假定个人在设施之外并且不受保护。 对于那些留在设施内并通过吸入有毒气体暴露的人，建议将死亡概率乘以 因子0.1（Uijt de Haag＆Ale，1999）。 统计分析可以伴随白天在外的人或在夜间在住宅区内的人的百分比。

3.3.4.保护设备成本

保护装置可以分为两种类型：预防和减轻。 使用安全阀，联锁，系统等预防系统降低事故频率。 例如水幕等减灾系统可以减少在发生事故时对设施或住宅区造成的损害（Dandrieux，Dusserre，＆Ollivier，2002）。 通过在所识别的危险上应用保护装置，工作人员在工作场所中造成的风险将显着降低。

为了合理地对待该术语，需要基于危险识别提供详细的风险分析。 在确定保护装置的类型之后，PIC被减少并具有以下形式：

(9)

其中RR k是风险减少因子，其具有在0和1之间的值。该值与保护装置k的效率或性能相关。 Bk是整数变量，如果安装了保护设备k，则该整数变量等于1。

最后，

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