基于贝叶斯网络的深水气田水下生产系统风险分析  

Risk Analysis for Deep-water Gas Field Sub-sea Production System Based on Bayesian Network Model

作　　者：霍有利 李艳华[1] 许晓丽[1] 

机构地区：[1]海洋石油工程股份有限公司,天津300451

出　　处：《石油和化工设备》2023年第4期8-12,共5页Petro & Chemical Equipment

摘　　要：以贝叶斯网络为基础,结合常规风险分析中的事故树分析模型,构建了深水气田水下生产系统的贝叶斯风险分析网络模型,并以此模型对深水水下天然气生产系统的采气系统失效概率进行了分析和计算。计算结果表明导致采气系统失效的各原因中,软件系统发生故障的概率为0.1%,闸阀发生故障的概率为0.1%,采气与防喷系统发生故障的概率为0.01%,整个采气系统发生故障的概率为2.87%。当采气系统发生故障时,软件系统发生故障的概率为3.48%,闸阀发生故障的概率为0.13%,采气与防喷系统发生故障的概率为0.19%。通过贝叶斯网络模型可以推导出根事件和中间事件的概率,从而为装备故障的可能性进行排序,为工作人员寻找故障原因及维修抢险节省大量的时间。

关 键 词：水下生产系统 贝叶斯网络 故障树 风险分析 

分 类 号：TE952[石油与天然气工程—石油机械设备] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]