基于PSR-可拓云模型的油气管道脆弱性评价.pdf

2023年第49 卷第8 期August 2023工业安全与环保Industrial Safety and Environmental Protection11基于PSR-可拓云模型的油气管道脆弱性评价赵江平1倪雯宇靳泽鹏（西安建筑科技大学资源工程学院，陕西西安7 1 0 0 5 5）摘要为准确分析油气管道的脆弱性程度，提高管道系统风险抵抗能力，保障油气管道安全运输，提出了基于PSR-可拓云模型的油气管道脆弱性评价模型。基于PSR概念框架构建油气管道脆弱性评价指标体系；引入博奔论思想将层次分析法和CRITIC法计算所得权重进行最优组合。同时考虑油气管道脆弱性影响因子量化的模糊性，建立可拓云模型计算关联度，进而确定管道的脆弱性等级；最后，将模型应用于陕西省某现行管道，定量计算出该管道各管段的脆弱性值，并进行脆弱性排序。经过计算，该管道的综合脆弱性等级为较不脆弱，与实际情况相符。该模型不仅可以识别较为脆弱管段，还能把握脆弱性在油气管道系统中的传递和变化趋势，为油气管道的安全运行提供决策依据。关键词油气管道脆弱性分析PSR模型可拓云博奔论Vulnerability assessment of oil and gas pipelines based on PSR-extension cloud modelZHAO JiangpingNI Wenyu JIN Zepeng(School of Resource Engineering,Xi an University of Architecture and Technology,Xi an Shaanxi 710055,China)AbstractIn order to accurately analyze the vulnerability of oil and gas pipelines,improve the risk resistance of pip-eline system,and ensure the safe transportation of oil and gas pipelines,this paper proposes a vulnerability evaluationmodel of oil and gas pipelines based on PSR-extension cloud model.Based on the conceptual framework of PSR,anevaluation index system for oil and gas pipeline vulnerability is constructed;the game theory is introduced to optimallycombine the weights calculated by the AHP and CRITIC methods.Besides,considering the fuzziness of the quantific-ation of the vulnerability factors of oil and gas pipelines,an extension cloud model is established to calculate the cor-relation degree,and then the vulnerability level of the pipeline is determined.Vulnerability value,and sort by vulnera-bility.After calculation,the comprehensive vulnerability level of the pipeline is less fragile,which is consistent withthe actual situation.The model can not only identify relatively vulnerable pipeline sections,but also grasp the trans-mission and change trend of vulnerability in the oil and gas pipeline system,and provide decision-making basis for thesafe operation of oil and gas pipelines.Key words oil and gas pipeline vulnerability analysis PSR model extension cloud game theory0引言2022年3月2 2 日，国家发展和改革委员会印发“十四五”现代能源体系规划明确指出“十三五”以来，国内原油产量稳步回升，天然气产量较快增长，年均增量超过1 0 0 亿m，油气管道总里程达到1 7.5万km，并指出到2 0 2 5 年，全国油气管网规模达到2 1万km左右。伴随着管道的建设、使用年限的增长以及环境的变化，其安全问题也日益凸显。为维护油气管道的建设，维护设施完好安全，保护人民群众财产安全，我国油气管道管理部门相继出台多项法律法规、标准和管理规范，以最大程度地消除或减少管道安全事故的发生。虽然政府及相关部门已做出很大努力，但由于管道系统结构复杂、环境不确定、资*基金项目：中国科学院重点部署项目（KGZD-EW-302)；中国科学院科技服务网络计划项目（KTJ-SW-STS-159）。源有限及需求不确定性等因素，安全隐患依然存在。安全评价作为社会发展建设的永恒话题，在管道领域也受到广泛研究。目前，管道安全评价主要有风险评价、可靠性分析、脆弱性评价3大类方法，侧重点各不相同：风险评价侧重于计算事故概率；可靠性分析可被看作定量风险评价的一部分，其为风险评价提供了概率输入，即估算各种失效场景的概率；脆弱性评价侧重于固有属性，而非环境与概率，这是脆弱性与风险概率之间的本质区别之一。长期的安全实践证明，单纯地从专业技术或致灾因子角度进行油气管道系统的安全性研究，并不能杜绝灾害事故或降级安全隐患的发生，而将脆弱性评估导入灾害学研究，对管道系统脆弱性部位划分脆弱12的等级，则可使安全评价的结论更为全面、细致、具体2 。因此，在按要求达到管道建设、管理规范的同时，还需要因地制宜的对管道进行脆弱性分析，并针对油气管道系统的薄弱环节采取措施，以保障管道系统安全运营。1油气管道脆弱性评价指标体系建立1.1油气管道脆弱性分析脆弱性又称为弱点或漏洞，是资产中存在可能被威胁利用造成损害的薄弱环节，一旦被威胁成功就能对资产造成损害3。这一概念起源于自然灾害领域，经过多年的衍生和发展，脆弱性研究已经在生态环境、社会科学、自然灾害及工业生产等领域有了较大发展。在工业生产领域，脆弱性被定义为承受压力的固有系统缺陷，即系统内自身的本质属性。TUMERN BL等研究者在基于可持续科学的结构易损性分析框架一文中指出，脆弱性是某系统因暴露于外部干扰下可能经历某种风险事故的损害程度2。钱洪伟等4 认为研究脆弱性，就是承灾体在孕灾环境下的暴露程度、承灾体遭受致灾因子打击的敏感性和承灾体在遭受打击过后的恢复能力，对突发事件应急管理具有重大意义。近年来，国内学者也对油气管道系统的脆弱性进行了研究,柴建设等5 首先将脆弱性引入管道系统的安全评估中，将城市埋地天然气管道系统的脆弱性分为致灾因子脆弱性、承载体脆弱性以及应对能力的脆弱性，为后续的管道系统脆弱性研究奠定了基础；刘铁民等 以脆弱性角度对2 0 1 3年“1 1 22”青岛中石化输油管道泄漏特大爆炸事故等4起特大安全事故进行分析，并得出结论系统脆弱性是导致事故灾难发生最本质原因，也是事故预防与灾难应对中唯一可控因素。综上所述，可知脆弱性是一个综合的概念，不仅与承灾体有关，而且与致灾因子的危险性和适应能力有关。结合本文研究内容，将油气管道脆弱性定义为：油气管道系统由于对致灾因子的敏感性，缺乏应对能力而使系统结构和功能容易发生改变的程度。此外，本文考虑当管道系统受致灾因子影响时，受到影响的不仅是管道本身，还包括管道沿线的人、环境、设备设施等，这些因素相互影响，共同形成一个耦合的管道区域系统，因此本文将从系统角度出发对油气管道进行脆弱性分析。1.2基于PSR 的脆弱性评价指标体系构建PSR（压力-状态-响应,Pressure-State-Response)模型由加拿大统计学家David于2 0 世纪8 0 年代提出，后被联合国环境规划署用以研究生态、环境及资源问题7。其中压力反映外界对系统所造成的负荷，状态体现系统要素的变化和其当前状态，是多因子时空耦合的综合反映，响应是对结果的存在采取的措施。这3个角度很好地回答了“为什么、会发生什么、如何应对”3个基本问题，具有较强逻辑性，被广泛应用于各个领域的研究。当前学者多从致灾因子、孕灾环境、承灾体以及减灾措施4个方面对灾害事故进行研究8 。本文也将这4个方面与PSR模型中P、S、R 分别进行对应，构建基于PSR的油气管道事故脆弱性评价概念框架，具体内涵分析及匹配过程如下：1)压力。管道系统的“压力”来自于自然灾害环境要素和人为破坏要素。本文将给系统带来干扰和风险的致灾因子，作为油气管道系统脆弱性所面对的压力指标。2)状态。油气管道系统的“状态”指致灾体因子的承载体，本文将油气管道系统状态分为孕灾环境状态和承灾体状态指标两类。3）响应。管道系统的“响应”，即针对系统运行出现的问题（设施故障、失效等)所采取的一些补救措施。本文将油气管道系统承受灾害的适应性及措施，作为油气管道脆弱性的响应指标。基于上述分析,参考文献5,9-1 1 中油气管道脆弱性指标体系的构建思路，并结合输气管道工程设计规范埋地钢质管道风险评估等标准规范对管道系统脆弱性因素进行筛分，构建基于PSR的油气管道脆弱性评价指标体系，见表1。2可拓云模型基本原理2.1云模型云模型是处理定性概念与定量描述的不确定转换模型1 2 ,该云模型有3个数字特征进行表述(期望Ex，熵En,超熵He)，其中Ex反映了相应的云模型的信息中心值，En用来描述云模型的区间跨度，He反映云滴的离散程度和凝聚力。它把模糊性和随机性全部集成到一起，构成定性和定量相互间的映射，为定性与定量相结合的信息处理提供了有力手段，因此其广泛应用于社会、自然等学科领域。2.2可拓云模型可拓学理论是由蔡文教授提出的一种解决矛盾问题的形式化理论方法，其基本物元模型为R=对象N,特征C,量值闪，其中量值V表示为区间数，每一个区间数看作一个双约束指标Cmin,Cmx。在传统的物元可拓分析中，脆弱性等级划分均采用硬性区间划分，而忽略各等级边界处的模糊性和各指标对脆弱性等级隶属度的随机性。本文结合云理论处理不确定性问题的随机性和模糊性，用正13态云Ex,En,He代替特征值V,将云模型理论的模脆弱性等级及对应特征如表2 所示，各评价指糊性和不确定性推理与物元可拓理论的定性定量指标的等级界限划分见表3。标兼有的特点相结合，从而实现对评价过程随机性表2 脆弱性等级及对应特征和模糊性的数学描述。待评物元表达式为：等级状态NC,(Ex,En,He)I级不脆弱R=:：NC,(Ex,En,He,)表1 油气管道脆弱性评价指标体系目标RSR准则层层地质灾害HF1占压情况HF2管道腐蚀HF3压力指致灾因标P子HF冻融循环HF4地面活动情况HF5人为破坏程度HF6植物根系破坏HF7最小覆土厚度PF1/m阴极保护情况PF2防腐层状况PF3孕灾环敷设方式PF4境状态接口情况不良PF5PF管道强度不足PF6油气变形位移PF7管道状态指脆弱标S性等级响应指及措施巡线力度RF4/（次月-）标RRF3博奔论-可拓云模型计算理论3.1评价指标的量化和分级根据实地调研、文献研究并结合专家意见，将油气管道系统脆弱性等级划分为4个，即I级（不脆弱），II级（较不脆弱）,III级（脆弱）,IV级（很脆弱）。其中定性指标的关键因素评分取值为0,1 0 0 ,定量关键因素按实际运行系统数据取值。脆弱性等级描述系统状态稳定，不易受干扰影响：(1)指标服役年限PF8/a管道通行带与标识PF9人口密度EF1重要设施数量EF2/个承灾体暴露密度EF3状态暴露距离EF4EF生命线工程EF5耕地密度EF6水源地敏感性EF7运营监测设备设施故障或破损RF1公众年灾害教育次数RF2/（次a）适应性应急预案情况RF3应急预案演练次数RF5/次a）专业救援人员比例RF6/%应急救援中心设备设施RF7I级较不脆弱系统状态较稳定，比较不易受干扰影响II级脆弱IV级很脆弱系统状态很不稳定，很容易受干扰影响3.2确定油气管道系统脆弱性等级标准云在转变成云模型时，期望值Ex可取区间的中心值。熵值En通常采用En=（C m a x-C m i n）/6 来计算，但此公式计算En生成隶属云后，在边界处的模糊性较低，不适于定性指标区间的划分。对于不需要严格区分的概念，云模型就需要足够模糊，可将隶属度为0.5作为分界处，既满足了云边界的模糊性也更接近于实际情况1 31,经过一定优化得出Ex、E n 的公式为式(2)和式(3)。Ex=(Cmin+Cmx)/2En=(Cmax-Cmin)/3He=s超熵He如式(4)所示，是一个不确定值，其值决定了云模型的“宽窄”，可根据脆弱性等级划分时的模糊程度进行调整。本文结合指标特点和取值经验，对不同指标进行不同取值。综上可得，油气管道脆弱性等级指标标准云模型，如表3所示。3.3确定关联度判断矩阵为了确定油气管道系统脆弱性等级，需要计算各评价指标对应于各脆弱性等级的关联度。根据可拓云理论及油气管道脆弱性评价指标的特点，将待评价的各指标视作云滴，对各指标隶属度的求解转变为云关联度的确定。具体计算如下：1）生成一个均值为En，标准差为He的正态随机数En。2)令待评价的指标值为xi,则xi,i)成为云滴。3)运用式（5）计算关联度：;=exp式中，为指标值x属于这个云的确定度，即该指标值表示的事物指标与这个云表示的事物指标之间的关联度，称为云关联度，全部的云关联度组成综合评判矩阵如下1 4。kiki2kiski4kiskalkk22k23k24k25k=：3.4博奔论组合赋权方法系统状态不稳定，易受干扰影响(,-Ex)2(2)(3)(4)(5)(6)14 通常情况下，不同方法计算的权重值会存在不一致性，且各有利弊。本文首先采用主观的AHP法和客观的CRITIC法对其进行主客观赋权，具体步骤见文献1 5 。再通过博奔论组合赋权来协调二者之间的冲突，将不同指标权重与最优权重的偏差最小化，进而得到相对均衡的组合权重，提高了赋权的科指标I级HF1(85,100)HF2(85,100)HF3(85,100)HF4(80,100)HF5(80,100)HF6(85,100)HF7(80,100)PF12,5PF2(80,100)PF3(85,100)PF4(80,100)PF5(80,100)PF6(85,100)PF7(85,100)PF80,5 PF9(80,100)EF1(85,100)EF20,1 EF3(80,100)EF4(80,100)EF5(80,100)EF6(80,100)EF7(80,100)RF1(85,100)RF212,36 RF3(80,100)RF4(15,30)RF5(4,12)RF670,100 RF7(80,100)2)基于博奔论思想在可能的向量集中寻找最满意的权重向量即是对权重系数进行优化，使u与各u之间的离差最小化，即：Z,xu,-uiTminj=1与式（7）等价的最优化导数条件的线性方程组学合理性，具体步骤如下1 6 ：1）若使用n种赋权方法确定指标权重，则可构成基本权重集U=ui,uz,un)，将这n个向量任意线性组合构成一个可能的权重集。nU-Zul(k0)k=1表3油气管道脆弱性评价指标标准云模型Cloud II级(92.5,5,0.1)(70,85)(92.5,5,0.1)(70,85)(92.5,5,0.1)(70,85)(90,6.67,0.1)(60,80)(90,6.67,0.1)(60,80)(92.5,5,0.1)(70,85)(90,6.67,0.1)(60,80)(3.5.0.5,0.01)1,2(90,6.67,0.1)(60,80)(92.5,5,0.1)(70,85)(90,6.67,0.1)(60,80)(90,6.67,0.1)(60,80)(92.5,5,0.1)(70,85(92.5,5,0.1)(70,85)(2.5,0.83,0.05)5,15(90,6.67,0.1)(60,80)(92.5,5,0.1)(70,85)(0.5,0.17,0.01)1,2(90,6.67,0.1)(60,80)(90,6.67,0.1)(60,80)(90,6.67,0.1)(60,80)(90,6.67,0.1)(60,80)(90,6.67,0.1)(60,80)(92.5,5,0.1)(70,85)(24,4,0.05)6,12(90,6.67,0.1)(60,80)(22.5,2.5,0.05)(8,15)(8,1.33,0.05)(2,4)(85,5,0.05)50,70(90,6.67,0.1)(60,80)T(i=1,n)12(7)Cloud IIII级(77.5,5,0.1)(50,70)(77.5,5,0.1)(50,70)(77.5,5,0.1)(50,70)(70,6.67,0.1)(40,60)(70,6.67,0.1)(40,60)(77.5,5,0.1)(50,70)(70,6.67,0.1)(40,60)(1.5.0.17,0.01)0.5,1(70,6.67,0.1)(40,60)(77.5,5,0.1)(50,70)(70,6.67,0.1)(40,60)(70,6.67,0.1)(40,60)(77.5,5,0.1)(50,70)(77.5,5,0.1)(50,70)(10,1.67,0.05)15,30(70,6.67,0.1)(40,60)(77.5,5,0.1)(50,70)(1.5,0.17,0.01)2,4(70,6.67,0.1)(40,60)(70,6.67,0.1)(40,60)(70,6.67,0.1)(40,60)(70,6.67,0.1)(40,60)(70,6.67,0.1)(40,60)(77.5,5,0.1)(50,70)(9,1,0.05)3,6(70,6.67,0.1)(40,60)(11.5,1.17,0.05)(2,8)(3,0.33,0.05)(1,2)(60,3.33,0.05)(20,50)(70,6.67,0.1)(40,60)为：u ui uu,T(8)：Lu,uT u,ulCloudIlI(60,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(0.750,0.083,0.01)(50,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(22.5,2.5,0.05)(50,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(3,0.33,0.01)(50,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(50,6.67,0.1)(60,6.67,0.1)(4.5,0.5,0.05)(50,6.67,0.1)(5,1,0.05)(1.5,0.17,0.05)(35,5,0.05)(50,6.67,0.1)：nIV级(0,50)(0,50)(0,50)(0,40)(0,40)(0,50)(0,40)0,0.5(0.25,0.083,0.01)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,50)(25,16.67,0.1)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,50)(25,16.67,0.1)(0,50)(25,16.67,0.1)30,50(40,3.33,0.05)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,50)(25,16.67,0.1)4,5(4.5,0.17,0.01)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,50)(25,16.67,0.1)0,3(1.5,0.5,0.05)(0,40)(20,13.33,0.1)(0,2)(1,0.33,0.05)(0,1)(0.5,0.17,0.05)(0,20)(10,3.33,0.05)(0,40)(20,13.33,0.1)Tuu2Luu,CloudIV(25,16.67,0.1)(25,16.67,0.1)(25,16.67,0.1)(20,13.33,0.1)(20,13.33,0.1)(25,16.67,0.1)(20,13.33,0.1)Tuiui(9)153)对上面求出的(i,2，,n)进行归一化处理：2)权重确定。首先，利用层次分析法（AHP)求i=k(10)k=1得到组合权重为：w=2a.uk1k=13.5油气管道系统的脆弱性等级评定将各指标的云关联度与权重矩阵结合，如式（1 2）所示，得到综合云关联度。利用加权平均法得出综合评价分数，如式(1 3)所示。Rk=wxUmR=2kCkRkmRkk=1k=1式中，R为综合关联度；R为综合评价值；w为指标权重；U为各指标与各等级的云关联度；k为评价等级,k=1,2,3,4。4工程实例4.1工程概况陕西省某公司现行管道总计44条，其中集输干线5 条，集输支线36 条，位于北纬38 0 8 38 5 3，总长度为1 9 0.48 5 km，年天然气产量33.42 亿m。干线全长7 1.47 km，分别为A干线、B干线、C干线、D外线以及E外输线，除D外线采用X42材质以外，其他干线均采用L415螺旋焊缝钢管；支线全长约119km，均采用L360或2 0#无缝钢管。4.2油气管道系统脆弱性评价4.2.1确定待评物元限于篇幅，本文仅以穿越人员密集区次数最多的B干线为例进行脆弱性分析,该管线外径为6 1 0 mm,壁厚约1 1.9 mm，管道运行压力为3.1 MPa，总长度为22.3km。其穿越公路、水渠，沿线有城镇和村落分布。因管道里程较长，跨越各种不同类型区域情况各不相同，针对所研究的的管道首先进行分段处理，本文的分段方法遵循“按照周边环境及特点进行划分，环境大致相同的作为一个管段”的基本原则进行分类，结合专家意见，将北干线划分为6 段，分为N1N6。邀请1 0 位专家，采取去头、去尾再均分的数据统计原则，对脆弱性评价体系中2 3个定性指标进行评分。通过实地调研，查阅相关文件获取7 个定量指标实际值，结果见表4。4.2.2计算云关联度及权重1)关联度的确定。以管段N1为例，首先结合表3中评价指标的等级云模型参数，将表4中数据按照3.3节所述步骤，借助Matlab进行1 0 0 3次仿真，得到标准化的指标云关联度K，见表5。得指标的主观权重。其次，根据油气管道系统指标的样本数据运用CRITIC法求得指标的客观权重。最后，将指标的主观权重,和客观权重，基于博奔(11)论理论按照式(7)一式(1 1)计算得到组合权重w,计算过程使用Matlab编程实现，结果见表5。表4B干线管道脆弱性评价指标取值指标N1HF160.0(12)HF252.3(13)HF373.0HF470.0HF539.0HF665.5HF770.0PF11.0PF268.0PF369.0PF454.0PF575.0PF673.0PF766.8PF816.0PF985.0EF146.0EF24.0EF344.6EF435.0EF556.5EF676.1EF765.0RF173.0RF29.0RF354.5RF410.0RF512.0RF664.5RF784.04.2.3综合关联度计算及评价等级确定将油气管道系统脆弱性评价指标关于各等级的云关联度与各指标最优权重按照式(1 2)一式(1 3)计算，可得综合关联度和评价等级，结果见表6。N266.575.079.059.780.065.678.083.071.054.580.064.085.080.00.60.976.074.573.063.080.077.068.583.080.084.074.075.016.016.080.057.471.363.50.02.070.066.580.044.985.075.066.955.080.053.584.480.09.09.075.070.510.010.012.012.064.564.584.084.0N380.088.077.079.080.082.085.01.182.080.086.080.085.083.016.082.079.00.078.090.085.072.080.085.09.085.010.012.064.584.0N483.086.584.077.086.089.585.01.185.083.075.085.083.588.016.085.084.01.085.090.089.078.085.080.09.085.010.012.064.584.0N566.063.464.576.050.070.352.10.866.055.660.086.570.079.516.045.340.02.051.460.047.046.560.086.09.060.010.012.064.584.0N6表5 B干线N1管段权重、关联度和脆弱性等级16.指标HF1HF2HF3HF4HF5HF6HF7PF1PF2PF3PF4PF5PF6PF7PF8EF8EF1EF2EF3EF4EF5EF6EF7RF1RF2RF3RF4RF5RF6RF7表6综合云关联度与评价等级综合关联度管段I级I级I级IV级价值等级N10.037 80.296 10.288 20.084 22.592.9IIIN20.118 90.49990.08380.007 11.9705IN30.061 90.344 4 0.335 70.025 82.423 7N40.26280.435 70.00850.001 91.646 8IN50.412 40.28930.003 50.001 01.423 7N60.122.40.15950.341 80.066 7 2.511 0IIB干线0.16930.33750.17690.031 12.097 6I4.3评价结果分析根据管段与各等级的综合关联度结果，可得脆弱性由小到大排序为 N5N4N2N3N6N1。其指标权重AHP iCRITIC,0.09070.03190.042 00.028 60.084 40.037 20.012 90.049 10.023 60.024 50.063 60.030 00.007 50.038 50.013 90.059.90.054 50.025 10.075 80.030 50.010 30.035 00.020 80.076 00.007 90.038 10.028 20.033 10.061 70.083 20.010 80.054 10.03910.026 70.048 80.035 30.023 60.024 90.047 10.034 8 0.013 50.031 30.003 70.050 60.005 80.034 90.05830.060 60.011 80.000 00.045 90.026 20.020 50.000 00.012 30.000 00.02490.000 00.036 10.000 0云关联度K组合赋权W1级0.082 20.000 00.040 10.00000.077 60.00050.018 10.011 20.023 70.000 00.058 80.000 00.011 90.011 10.02060.00000.050 30.004 40.069 30.00000.013 90.000 00.028 70.079 30.012 20.000 50.02890.002 40.064 80.00000.017 00.755 30.03730.00000.046 90.000 00.023 80.00000.045 30.000 00.016 10.00000.01050.11410.010 00.00090.05870.00050.010 10.000 90.043 10.00000.017 50.000 00.010 50.010 70.021 30.00020.030 90.667 2中，管段5 为不脆弱；管段2、3、4处于较不脆弱与脆综合评评价I1脆弱性I级I级0.002 21.000 00.000 00.514 10.666 80.15001.000 00.011 10.000 00.256 10.056 00.712 41.00000.011 10.01350.01020.956 00.026 10.23630.40250.056 50.835 50.75490.00090.666 70.149 60.891 30.041 90.00150.034 00.079 80.000 00.000 00.11060.000 00.009 90.00070.72050.000 00.079 70.128 70.621 60.65820.00050.755 00.079 70.667 40.149 51.000 00.000 00.067 40.796 10.441 00.000 00.000 00.000 00.40060.00000.110 60.000 0弱之间，管段3更偏向于脆弱，管段4更偏向于较不脆弱；管段1 与管段6 为脆弱。计算得出：B干线的评价值为2.1 47 3，脆弱性等级为较不脆弱。总体来说，该管道的脆弱性等级为较不脆弱，评价结果与实际相符。但各管段的脆弱性差异性较大，一些管段的脆弱性等级较高。管段1 和6 穿过人员密集区、公路、特定场所等区域，导致其“承灾体”整体脆弱性较低；管段1 还出现严重占压现象，导致管段存在变形，位移等缺陷；管段3和6 穿越耕地、水渠、深根植物，导致腐蚀脆弱性较低，且都存在管段标识桩破坏或缺失现象；由于各管段所属管理机构为同一家单位，所以在应急响应方面的脆弱性等级IV级0.11050.261 40.01580.000 80.362 20.052 30.00090.000 00.001 50.03070.038 60.000 20.015 80.001 50.000 00.000 00.45220.013 10.18180.53070.023 60.000 10.003 40.01580.000 00.035 20.000 00.000 00.000 00.000 0等级II级II级II级I级II级II级I级I级I级II级II级I级I级I级II级I级IV级IV级I级IV级I级I级I级I级I级II级I级1级I级I级17 不尽相同，均属于较不脆弱及以上水平，说明了总体6刘铁民，徐永莉，王浩.重特大事故频发凸显生产安全的管理水平良好。其中，巡线力度与应急救援中心设系统脆弱性：2 0 1 3年几起特大事故反思.中国安全生备设施为不脆弱，但因管段周围环境的差异性及变产科学技术,2 0 1 4,1 0(4):5-1 2.化性，导致所面临的风险是不同的，应急预案还需因7方海波，任声策，蔡三发.重大突发公共卫生事件中建筑企业脆弱性评价：基于PSR模型的分析J.中国经贸导地制宜，实时更新，以确保应急预案的实用性及可靠性。5结论1)本文以PSR模型为框架，构建油气管道脆弱性评价指标体系，综合考虑了油气管道系统中压力、状态、响应3个子系统之间的耦合作用关系，具有较强逻辑性。2）将物元可拓理论与云模型结合，建立可拓云模型，充分考虑了评价指标分级量化与脆弱性等级评定的模糊性，提高了评价结果准确性和合理性。3)实例分析表明：地质灾害、管道腐蚀及人为破坏程度3个因素对油气管道脆弱性影响最为显著，应引起重视；应急响应是油气管道脆弱性的关键构成要素，需要高度重视。4）基于油气管道脆弱性评价的结果，积极寻找系统内部的脆弱管段及指标，向管道管理部门提供需要重点监测的管段及薄弱环节，为将来实现智慧管道系统提供理论支撑。参考文献1王武昌，章艺，李玉星，等.基于风险理论的天然气管网脆弱性分析方法J.油气储运，2 0 2 2,41（1)：42-47.2何家权.浅谈城市天然气管道脆弱性评估.现代物业(上旬刊),2 0 1 1,1 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