近几年，伴随着数值模拟技术的广泛运用，大量学者运用ANSYS、FLACS等软件在模拟LNG储罐泄漏事故，分析不同事故类型影响范围方面做了大量工作。随着LNG储罐数量增加，为保证储罐安全运行，国内外学者针对LNG储罐安全性开展了大量研究。张淑淑等［1］从储罐安全防护性能入手，探索LNG储罐本质安全，梳理了LNG储罐主动、被动安全防护技术以及储罐内部材料阻热隔离防护技术的研究进展，分析了目前LNG储罐正在使用的安全防护技术及其优缺点并对未来储罐本质安全发展作出了展望。随着安全学理论与数学方法的结合运用，LNG罐区的安全评价研究正在不断深入发展。刘隆等［2］运用道化学评价方法，对LNG储罐进行了安全评价；孟树森等［3］利用危险与可操作性（hazard and operability，HAZOP）方法分析了LNG储罐区工艺流程中的风险点；李维东等［4］基于“五高”风险理论建立LNG罐区风险蝴蝶结分析（bow-tie analysis，Bow-tie）模型，为解决Bow-tie模型只能定性表述风险的问题，引入正态云模型，结合Python语言将LNG罐区风险等级以云图定量表示，得到一种LNG罐区风险定量分析的方法。
风险分级管控是LNG企业双重预防机制建设中十分重要的一环。2018年和2021年，应急管理部分别出台了《危险化学品生产储存企业安全风险评估诊断分级指南（试行）》和《危险化学品双重预防机制建设指导手册》为化工企业提供了风险辨识、分级与管理的具体方法与措施建议。但是，这些方法同样存在着在风险分级赋值时主观性强、随机性大的不足，同时，对于LNG罐区等特殊场所缺乏针对性。本文基于徐克等［5］提出的“五高”风险理论，将LNG罐区风险进行分类并建立风险评估指标体系，基于层次分析法-蒙特卡罗（analytic hierarchy process-Monte Carlo，AHP-Monte Carlo）构建LNG罐区风险评估模型。与传统的风险分析方法相比，本文采用的AHP-Monte Carlo模型基于数学统计方法，运用计算机辅助模拟，可以更好地处理风险分析过程中的不确定性与主观性带来的影响。基于此，本文依据各个风险因素发生概率和事故后果引起的风险损失确定功能函数，通过水晶球软件进行蒙特卡罗模拟，依据模拟结果提出一种LNG罐区风险评估方法，为LNG场站安全运行与双重预防机制建设提供技术参考。
1 LNG罐区高风险评估指标体系建立
1.1 LNG罐区高风险指标体系建立
徐克提出的“五高”风险管控体系认为，传统事故控制模型在分析事故时具有被动性、滞后性的特点。以早期事故控制理论为核心的风险管控体系开展的风险辨识、预防措施缺少针对性、系统性，无法满足不同行业、不同类型重特大事故的预防管控需求［5］。为了系统科学地辨识LNG罐区危险有害因素，从文献［5］中提出的高风险定义和特点出发，基于对LNG场站储罐生产过程的调查与分析，将影响LNG罐区安全状况的因素分为两层指标体系，第1层为5种高风险要素，第2层为这些高风险包含的子要素，见图1。
[高风险场所X1][高风险工艺X2][高风险物质X3][高风险设备X4][高风险人员X5][LNG
罐区
安全
风险
评价][拦蓄区X11][火炬区X12][充装工艺X21][调压工艺X22][监测监控X23][LNG X31][氮气X32][工艺管道X41][阀门及法兰X42][储罐X43][管理人员X51][特种作业人员X52]
图1 LNG罐区风险评估指标体系
Fig. 1 Risk assessment index system of LNG tank farm
1.2 基于AHP的指标权重确定
LNG罐区风险评估体系中指标权重确定是一个复杂的、多因素相互作用的问题。AHP具有逻辑性强、评价过程系统科学的特点［6-7］，适用于LNG罐区风险评估指标权重的确定。因此，按照AHP方法步骤［8］：广泛收集专家意见，构建层次结构模型，构造判断矩阵并计算指标权重，并进行一致性检验。最终，得到LNG罐区风险评估体系各指标权重系数ωi，见表1。
表1 LNG罐区风险评估体系各指标权重
Tab. 1 Weight of each index of risk assessment system for LNG tank farm
[评价指标 单层权重 综合权重ωi X11 0.750 0 0.123 7 X12 0.250 0 0.041 2 X21 0.109 5 0.052 0 X22 0.581 6 0.146 8 X23 0.309 0 0.276 2 X31 0.833 3 0.052 6 X32 0.166 7 0.010 5 X41 0.186 5 0.013 0 X42 0.126 5 0.008 8 X43 0.680 7 0.047 9 X51 0.531 6 0.189 4 X52 0.468 4 0.037 9 ]
1.3 风险描述
对于图1中列出的LNG罐区高风险，可以采用风险发生概率和风险造成事故后果的严重程度共同描述［9］。本文参考文献［9］将风险发生概率分为5级，具体等级划分见表2。造成事故后果的严重程度参照《生产安全事故报告和调查条例》中基于生产安全事故造成的人员伤亡或者直接经济损失的事故分级标准，得到事故后果严重程度量化等级，共5级，见表3。
表2 风险发生概率等级划分及区间
Tab. 2 Classification and interval of risk occurrence
probability
[等级 风险概率描述 风险概率间隔 分值 1 非常不可能 [0.000 0，0.000 3) 1 2 不可能 [0.000 3，0.003 0) 3 3 偶尔 [0.003 0，0.030 0) 5 4 可能 [0.030 0，0.300 0) 7 5 非常可能 [0.300 0，1.000 0) 9 ]
表3 事故损失描述、等级划分及量化分值
Tab. 3 Accident loss description，classification and
quantitative scores
[等级 人员伤害程度及范围 估算损失 分值 1 人员受伤无死亡/0人死亡 [0，500） 2 2 一般/1-2人死亡 [500，1 000） 4 3 严重/3-9人死亡 [1 000，5 000） 6 4 非常严重/10-29人死亡 [5 000，10 000） 8 5 灾难性/30人以上死亡 [10 000，+∞） 10 ]
2 基于蒙特卡罗的LNG罐区风险评估模型
2.1 基本流程
基于蒙特卡罗的LNG罐区风险评估流程见图2。
<G:\武汉工程大学\2023\第3期\刘 洋-2.tif>[事故统计
分析][风险概率][风险损失值
（概率分布）][AHP确定权重][导入Crystal ball
软件][N次模拟][结合事故后果功能函数][计算事故风险值后果][确定累积概率与对应的
累积概率范围][确定危险度与
风险等级][蒙特卡罗模拟][风险识别与分析]
图2 风险评估流程图
Fig. 2 Risk assessment flow chart
2.2 构造功能函数
采用风险后果值量化风险后果，其值由各类高风险因素出现的概率和事故损失共同确定。考虑到每种事故发生的原因都有所区别，故构造如下功能函数［8-10］。
[R=i=1nωi×Pi×Si] （1）
式（1）中：R为行为风险后果值；ωi为评价指标综合权重；Pi为第i个风险要素发生概率；Si为第i个风险因素引发的损失。
2.3 确定LNG罐区高风险因素概率分布
对于5种高风险中各类风险子要素的概率分布，结合文献［4-5］和表2并根据专家调查法，本文通过统计应急管理部官网公布的150起LNG罐区事故中由该风险因素引发事故的占比来确定风险发生概率，采取定值。风险损失概率分布由风险造成事故后果严重程度来确定。根据事故统计和损失量化表（表2），将事故后果进行量化打分，得到每件事故造成的损失量化值。通过用Oracle Crystal Ball 11. 1中的A-D检验算法进行历史数据拟合优度检验，软件分析得到风险损失概率分布大体上符合正态分布，“五高”风险因素概率分布见表4。
2.4 风险等级划分
运用蒙特卡罗模拟软件Oracle Crystal Ball 11.1，将评价指标权重、风险发生概率值、风险损失量化值及其概率分布相关参数设置为对应的假设单元格，运用excel中的函数编辑功能输入风险后果分布函数［10］，并将风险后果定义为预测单元格，在软件运行选项中设置模拟次数为10 000次，置信度为95%［11-12］，抽样方法、模拟速度等参数设置为软件默认值，最后，点击启动按钮运行软件可得到LNG罐区风险后果模拟结果。图3（a）为LNG罐区“五高”风险后果概率分布直方图，图3（b）为“五高”风险累积概率分布曲线。
以置信区间（0-25%］、［25%-50%］、［50%-75%］、［75%-100%）作为风险后果分级区间［13］，将LNG罐区风险分为四级并结合模拟结果得到风险等级的得分区间，具体分级范围以及风险描述见表5。
3 实例验证
本文选取湖北省内某一LNG场站储存区为分析对象。该场站储罐区内设有2台30 000 m3双金属单容罐，操作压力为10 kPa，储存周期为7.5 d。课题组已于2021年6-7月期间随专家组进行现场调研。结合专家意见与评价结果，运用AHP-Monte Carlo风险分级模型确定该场站风险级别，并与《危险化学品生产储存企业安全风险评估诊断分级指南（试行）》评价结果［14］、风险矩阵法评估结果［15］、文献［16］风险分级结果进行比较，相互验证［17］，结果见表6。从结果可以看出，AHP-Monte Carlo风险评估模型与参考标准以及常用的分级方法评价结果基本吻合，具有工程实用价值。
表6 四种风险评估方法结果对比
Tab. 6 Comparison of results of four risk assessment methods
[评价方法 得分 风险等级及描述 风险矩阵法 15.00 Ⅱ级，较大风险，应建立运行控制程序，定期检查、测量及评估 文献[16] 11.28 Ⅱ级，一般风险，但要制定预防管控措施 评估指南 168.25 高风险，标志色为橙色 AHP-Monte Carlo 44.83 Ⅲ级，风险比较严重，要加强管控，并制定相应的应急预案 ]
4 结 论
（1）本文基于“五高”风险辨识理论，通过对LNG罐区5种高风险的辨识、分类、定性和定量分析建立LNG罐区高风险评估指标体系。运用AHP方法对指标体系中各个指标权重进行计算并进行排序可以得出5种高风险因素对罐区整体安全的影响大小，为罐区安全管理提供参考。
（2）蒙特卡罗方法可以将风险的不确定性通过概率检验、拟合并以相应概率函数呈现，实现对各类高风险因素的定量分析。风险值可以通过函数图像形象地表达出来，比单纯的数值罗列更加直观。同时，基于蒙特卡罗模拟建立的风险分级标准可以克服以往风险矩阵法等半定量方法的主观性，使得风险分级过程更加客观。
（3）AHP-Monte Carlo风险评估模型在LNG罐区中得到了较好的应用，并与《企业安全生产双重预防机制建设规范》等评价指南评价结果基本吻合，进一步说明了该风险评估模型的适用性。同时，该风险评估模型主要针对LNG工业，相较于规范等一般性方法具有较强的行业针对性，为LNG工业等化工企业的双重预防机制建设提供了参考依据。