一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型制造技术

本发明专利技术涉及一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，使用故障树分析方法评估混合物燃爆发生频率，并通过设计流体动力学计算模型和概率方程来预测与分析粮仓燃爆的严重程度。本发明专利技术通过计算风险估计值，可有效地减少爆炸风险。

A risk assessment framework model for grain burning and explosion based on fault tree and fluid dynamics

The invention relates to a fault tree with the fluid dynamics of the granary explosion risk assessment framework based on model analysis method to evaluate mixture explosion occurrence frequency and using fault tree model and the probability equation through the design of computational fluid dynamics to predict and analysis the severity of granary explosion. The invention can effectively reduce the explosion risk by calculating the risk estimation value.

【技术实现步骤摘要】
一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型
本专利技术涉及粮仓设计领域，特别是一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型。
技术介绍
粮仓混合物爆炸是由易燃气体和可燃粉尘混合产生的爆炸。其中，易燃气体量可能少于其最少可燃量，可燃粉尘量可能低于其最小可爆炸浓度。然而，当二者混合时可以产生可爆炸混合物。将易燃气体混入粉尘中可以显著提升爆炸的剧烈程度。通过实验显示了乙烯/聚乙烯，己烷/聚乙烯，丙烷/聚乙烯混合物中最大爆炸压力(Pmax)的增加和恒定体积(Kst)下最大压力率的上升。甲烷/煤炭粉尘是地下煤矿中最危险的混合物。在工业过程中还存在一些爆炸性混合物形成的例子，如，在仓库中的发酵过程产生的易燃气体与小麦和玉米粉尘混合，形成了易爆的爆炸性混合物。此外，伴随着爆炸的余波还可能产生一次或多次的二次爆炸。余波会扬起地上的粉尘，这些粉尘被爆炸释放出的能量点燃，导致了二次爆炸。实际上，二次爆炸的威胁比第一次爆炸更大，因为它的粉尘/爆炸性混合物的浓度更高。虽然理论上可以通过消除爆炸五要素中的至少一个来防止粉尘或爆炸性混合物爆炸，但是在实际应用中通常采用多种手段将爆炸的风险降低到可容忍的范围内。那些至少在一个生产环节中要处理粉尘或爆炸性混合物的企业都面临者爆炸的风险。这种爆炸对工厂、工人、周围的环境以及生产设备和其所生产的产品都是一个威胁。因此，迫切需要一个结合了各种方法、软件和程序的工具，用于防止粉尘和爆炸性混合物爆炸。然而，由于这种其复杂的性质，在已发表的论文中几乎没有关于粉尘/爆炸性混合物爆炸的风险评估的文章。风险管理是一个包含了风险理解、风险评估和决策的完整过程，它确保实施了有效的风险控制措施。风险管理主动识别潜在危害，从而对在可接受范围内的风险进行持续管理。文献[1]为粉尘和爆炸性混合物提出了一个量化风险管理框架(Qua-ntitativeRiskManagementFramework,QRMF)。该框架被应用于一些工业案例研究并取得了巨大的成果。文献[2]提出的ALARP测量工具也得到了类似成果。下面为本专利引用到的文献：[1]Abuswer,M.,Amyotte,P.R,Khan,F.,2011.Aquantitativeriskmanagementframeworkfordustandhybridmixtureexplosions.J.LossPrey.ProcessInd.,http://dx.doi.org/10.1016/j.jlp.2011.08.010。[2]Abuswer,M.,Amyotte,P.R.,Khan,F.,Morrison,L.,2013.Anoptimallevelofdustexplosionriskmanagement:frameworkandapplication.J.LossPrey.ProcessInd.26(November(6)),1530—1541,http://dx.doi.org/10.1016/j.jlp.2013.08.018。[3]Abbasi,T.,Abbasi,S.A.,2007.Dustexplosions—cases,causes,consequences,andcontrol.3.Hazard.Mater.140(1—2),7—44。[4]Frank,WL.,2004.Dustexplosionpreventionandthecriticalimportanceofhousekeeping.ProcessSaf.Prog.23(3),175—184,http:/Idx.doi.org/10.iOO2Jprs.10033。[5]Markowski,A.S.,2007.exLOPAforexplosionrisksassessment.I.Hazard.Mater.142(3),669—676。[6]Khan,F.l.,Abbasi,SA,1998.RapidquantitativeriskassessmentofapetrochemicalindustryusinganewsoftwarepackageMAXCRED.J.Clean.Prod.6(1),9-22。[7]Khan,F.I.,Husain,T.,2001.Riskassessmentandsafetyevaluationusingprobabilisticfaulttreeanalysis.Hum.EcoLRiskAssess.7(7),1909—1927。[8]Papazoglou,l.A.,Bellamy,L.J.,Hale,A.R.,Aneziris,O.N.,Ale,B.J.M.,Post,J.G.,Oh,J.I.H.,2003.I-risk:developmentofanintegratedtechnicalandmanagementriskmethodologyforchemicalinstallations.J.LossPrey.ProcessInd.16(6),575—591。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提出一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，通过计算风险估计值，可有效地减少爆炸风险。本专利技术采用以下方案实现：一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，具体包括以下步骤：步骤S1：采用DESC来模拟爆炸现场以查找爆炸压力区，同时，采用FTA计算出现爆炸出现的概率，随后进行风险计算，获得风险评估；步骤S2：若评估风险是不可接受的，则确定对发生爆炸的概率有重大影响的识别单位和不安全的程序，并启动应用风险控制，应用QRMF控制以将风险最小化到至少可容忍的极限；步骤S3：进行剩余危险分析，返回步骤S1，进行新的DESC模拟。进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：在DESC中对该设施结构的模拟采用最佳估计的方式，模拟爆炸时整个粮仓大楼内的压力分布；步骤S12：爆炸对设施所造成的损伤通过下式计算：Y＝-23.8+2.92*ln(Povr)；其中，Y表示爆炸对设施造成的损伤，Povr表示设施中爆炸物的压力，步骤S13：调查粮仓生产环境中对爆炸有严重影响的环境数据，包括环境封闭率、粉尘浓度、易爆物质含量、氧化剂浓度、空气中含有易燃气体的可能性；步骤S14：综合个人风险、风险指数、群体风险三个因素得到风险评估。进一步地，步骤S14中所述个人风险包括暴露人口的平均个体风险、特定位置的个体风险以及特定个体的个体风险；其中，暴露人口的平均个体风险IRx,y的计算采用下式：式中，IRx·y,i表示位于x,y(yr-1)＝fi*pf,i的个体风险，fi表示事件结果的频率，pf,i表示死亡概率，Px,y表示在x,y处的人数；其中，特定位置的个体风险LSIR采用下式计算：LSIR＝∑fi*Pfi；其中，特定个体的个体风险ISIR采用下式计算：ISIR＝LSIR*PL；式中，PL表示个人在一个位置花费的时间比例。进一步地，所述风险指数包括死亡事故率FAR，具体采用下式计算：其中，H表示每年的工作时数。进一步地，步骤S14中，所述群体风险采用F-N曲线来度量，所述F-N曲线是一种社会风险度量，能显示事件的累积频率与死亡人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：采用DESC来模拟爆炸现场以查找爆炸压力区，同时，采用FTA计算出现爆炸出现的概率，随后进行风险计算，获得风险评估；步骤S2：若评估风险是不可接受的，则确定对发生爆炸的概率有重大影响的识别单位和不安全的程序，并启动应用风险控制，应用QRMF控制以将风险最小化到至少可容忍的极限；步骤S3：进行剩余危险分析，返回步骤S1，进行新的DESC模拟。

【技术特征摘要】
1.一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：采用DESC来模拟爆炸现场以查找爆炸压力区，同时，采用FTA计算出现爆炸出现的概率，随后进行风险计算，获得风险评估；步骤S2：若评估风险是不可接受的，则确定对发生爆炸的概率有重大影响的识别单位和不安全的程序，并启动应用风险控制，应用QRMF控制以将风险最小化到至少可容忍的极限；步骤S3：进行剩余危险分析，返回步骤S1，进行新的DESC模拟。2.根据权利要求1所述的一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：在DESC中对该设施结构的模拟采用最佳估计的方式，模拟爆炸时整个粮仓大楼内的压力分布；步骤S12：爆炸对设施所造成的损伤通过下式计算：Y＝-23.8+2.92*ln(Povr)；其中，Y表示爆炸对设施造成的损伤，Povr表示设施中爆炸物的压力，步骤S13：调查粮仓生产环境中对爆炸有严重影响的环境数据，包括环境封闭率、粉尘浓度、易爆物质含量、氧化剂浓度、空气中含有易燃气体的可能性；步骤S14：综合个人风险、风险指数、群体风险三个因素得到风险评估。3.根据权利要求2所述的一种基于故障树与流体动力学的粮仓燃爆风险评估框架模型，其特征在于：步骤S14中所述个人风险包括暴露人口的平均个体风险、特定位置的个体风险以及特定个体的个体风险；其中，暴露人口的平均个体风险IRx,y的计算采用下式：式...

【专利技术属性】
技术研发人员：田中敏，林伟宁，陈明志，刘川葆，冯映燕，林诗洁，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35