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基于时序深度学习的海上LNG转驳泄漏风险评估方法研究
摘要
全球发展绿色经济已成为必然,能源转型迫在眉睫。在这一进程中,液化天然气
(LiquifiedNaturalGas,LNG)起着毋庸置疑的积极作用。海上LNG转驳作业过程是满
足LNG快速增长需求的重要进口方式。其安全问题非常值得关注,最常见的是LNG泄
漏,这极有可能引发诸如火灾、爆炸等连锁反应,对人员安全、设备稳定运行造成灾难
性的后果。
本文以海上LNG转驳泄漏风险为分析对象,从转驳系统组成和潜在泄漏风险辨识
出发,找出高风险失效模式,探究该失效模式下泄漏气体扩散规律,实现基于时序深度
学习的泄漏状态评估。总结上述研究结果形成基于时序深度学习的海上LNG转驳泄漏
风险评估方法,为实现泄漏事故的快速风险评估和应急决策提供支持。本文主要工作及
内容:
首先,梳理了海上LNG转驳系统组成及作业流程,为风险辨识奠定基础;应用失
效模式与影响分析方法开展转驳泄漏风险潜在失效模式风险评估,评判相关风险因素的
风险顺序数值,针对风险顺序数值最高的阀门泄漏着重开展风险演化特性定量评估;查
阅相关资料,确定泄漏风险灾害评价标准。
然后,基于CFD理论,建立阀门泄漏事故的泄漏事故仿真模拟场景,讨论选取合
适的、有效的LNG泄漏扩散模型;对比Burro系列试验,验证了仿真模型的准确性,提
高了风险评估结果的可信度,并以此模拟选取的物理模型、环境设置等作为标准;分析
不同环境变量、泄漏源参数对泄漏后果的影响;总结了海上LNG转驳泄漏事故中泄漏
气体的扩散规律。
其次,利用OREDA数据库和相关泄漏变量统计资料,通过拉丁超立方抽样方法构
建潜在泄漏事故失效场景集,对抽样泄漏场景集批量仿真,获取布置监测点随时间变化
浓度数据,作为神经网络训练数据集;构建多层LSTM神经网络的泄漏状态评估方法,
以均方误差和平均绝对误差为目标函数,分析不同模型参数对神经网络训练效果的影响;
与RNN神经网络模型、BP神经网络模型进行对比分析,结果表明多层LSTM模型有更
好的拟合效果,预测结果更准确。
最后,构建泄漏风险评估方法,以阀门泄漏事故为例,对风险等级实现快速评估;
通过解释结构模型分析泄漏事故应急决策影响因素之间的相互关系;在快速风险评估结
果基础上,为事故应对措施、应急疏散、危险区域等级划分、中毒救治与防护等提供数
哈尔滨工程大学专业学位硕士学位论文
据依据,将应急措施可视化,提供逃生路径等。
关键词:海上LNG转驳;泄漏风险;FMEA方法;CFD模拟;LSTM神经网络
基于时序深度学习的海上LNG转驳泄漏风险评估方法研究
ABSTRACT
Theglobaldevelopmentofagreeneconomyhasbecomeinevitable,andenergy
transformationisimminent.Inthisprocess,LiquefiedNaturalGas(LNG)playsanundoubtedly
positiverole.TheoffshoreLNGtransferoperationprocessisanimportantimportmethodto
meettherapidlygrowingdemandforLNG.Itssafetyissuesareverynoteworthy,themost
commonbeingLNGleakage,whichishighlylikelytotriggerchainreactionssuchasfireand
explosion,causingcatastrophicconsequencesforpersonnelsafetyandstableoperationof
equipment.
ThispapertakestheleakageriskofoffshoreLNGtransferasthe
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