材料降解：过程工业中历史事故分析的研究结果

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Material degradation: Findings from historical accident analysis in process industries

本研究分析了1966至2023年间3772个工业材料退化事故，发现腐蚀是主要失效机制（占比85.2%），其次为振动（6.8%）和疲劳（4.1%）。通过事件树分析和贝叶斯网络建模，揭示了腐蚀导致的环境污染概率达50%，并构建了风险矩阵量化不同场景风险等级。案例研究表明，老旧设施（>25年）因长期暴露于化学和环境影响，材料退化风险显著增加，而新设施更易受振动影响。研究提出基于贝叶斯网络的动态风险评估方法，弥补了传统定期检查的不足，为工业安全管理和预防策略提供数据支持。

　　材料退化是工业过程中风险的来源之一，它被认为是30%的泄漏事件（Loss of Containment, LOC）发生的主要原因。为了增强工业领域的风险意识和应对能力，本研究分析了与材料退化相关的事件，构建了一个包含3772条记录的数据库。这些数据来源于多个工业事故的开放数据库，分类包括宏观行业、设备类型、涉及物质、事故场景、工厂年龄、事故发生后的应对措施以及损失类型。研究发现，腐蚀是主要的失效机制，其次是振动和疲劳。这种现象主要出现在运行超过25年的工厂中，因为长期暴露在化学和环境因素下会加速材料的退化。相比之下，较新的工厂更容易因振动而导致故障。腐蚀事件通常与环境污染有关，通过事件树分析（Event Tree Analysis, ETA）显示，它在记录的腐蚀事故中具有约50%的条件概率。为完成分析，研究选择了两个代表性的案例进行定量风险评估（Quantitative Risk Analysis, QRA）。使用贝叶斯网络（Bayesian Networks, BNs）对数据库中的变量条件关系进行了研究，这种方法揭示了数据中的不确定性，并展示了泄漏和有毒气体扩散频率的显著上升。对过去事件的分析揭示了关键的失效因素，这些因素可以作为采取更有效预防措施的依据。

材料退化是一个普遍存在的过程，影响所有类型的设备。它从制造或建设阶段开始，并贯穿整个生命周期。尽管适当的维护措施可以减缓这一过程，但无法完全阻止。区分老化与过时（obsolescence）非常重要，前者是指设备或系统物理属性的逐渐恶化，增加了失效或泄漏的风险，而后者则与技术知识、工业标准和安全法规的更新有关，导致设备不符合新的技术或法规要求。这一问题在欧洲、美国和北欧国家尤为突出，因为许多工业基础设施已经超过了其预期的使用寿命。例如，在欧洲，50%的工业设施仍在其最初设计使用周期之外运行。Wintle等人通过回顾以往的事故，识别了每个事件的根本原因和影响。他们的研究结果显示，60%的泄漏事件报告归因于设备的技术完整性问题，其中近一半的事件与材料退化有关。因此，老化管理的挑战在于确保工厂的安全和效率，这需要适当的监测、维护和技术更新策略。

意大利的《Seveso III》法令（立法第105/2015号）将欧洲指令2012/18/EU在意大利进行了全面转化，该指令关注因危险物质重大事故而产生的危害控制。尽管该法令并未直接涉及工业设施老化管理，但要求每个设施识别和描述材料的退化机制，因此老化过程的监测成为强制性措施。附录3强调了老化和腐蚀在风险控制中的关键作用，附录B则强调了材料退化监测的持续性，这凸显了预防策略的重要性。附录H虽然没有提供操作性评估程序的细节，但引入了一个有用的检查清单，以支持检查员在检查过程中的使用。然而，尽管该法令重视这些方面，它并未规定具体的退化评估操作方法，而是要求操作者根据自身需求实施适当的工具和技术。

老化是一个复杂的过程，它不仅涉及设备的物理状态，还与管理方法、维护策略以及设备所处的运行条件密切相关。例如，Horrocks等人指出，老化不仅仅是设备的年代问题，而是设备整体状态和随时间演变的变化。它通过逐渐的恶化和材料损坏增加了设备失效的概率。这种恶化过程不是线性的，而是受到多种因素的影响，包括管理方法和维护策略，以及设备所处的运行条件。

在工业领域，老化是一个普遍的问题，影响所有设备类别。它从制造或建设阶段开始，并在整个生命周期中持续存在。虽然适当的维护干预可以减缓这一过程，但无法完全停止。老化与过时（obsolescence）是两个不同的概念。前者指的是设备或系统物理特性的逐渐退化，导致失效或泄漏的风险增加，而后者则与技术知识、工业标准和安全法规的进步有关，这些进步使得设备不符合新的技术或法规要求。这一问题在欧洲、美国和北欧国家尤为突出，因为许多工业基础设施已经超过了其预期的使用寿命。例如，在欧洲，50%的工业设施仍在其最初设计使用周期之外运行。

研究显示，腐蚀是最常见的失效机制，其次是振动和疲劳。这一现象在运行超过25年的工厂中尤为明显，因为长期暴露在化学和环境因素下会加速材料的退化。相比之下，较新的工厂更容易因振动而导致故障。腐蚀事件通常与环境污染有关，通过事件树分析（ETA）显示，它在记录的腐蚀事故中具有约50%的条件概率。为完成分析，研究选择了两个代表性的案例进行定量风险评估（QRA）。使用贝叶斯网络（BNs）对数据库中的变量条件关系进行了研究，这种方法揭示了数据中的不确定性，并展示了泄漏和有毒气体扩散频率的显著上升。对过去事件的分析揭示了关键的失效因素，这些因素可以作为采取更有效预防措施的依据。

研究还指出，尽管现有的监管框架要求定期检查设施，以评估和提高操作安全性，但许多研究建议采用定性和定量方法，以更深入地探索老化过程。例如，Castro Rodriguez等人提出了一种综合分析原始数据的方法，以识别不同场景的趋势和相对频率。鉴于收集到的数据存在高不确定性，研究随后使用定量风险分析（QRA）技术，通过贝叶斯网络（BNs）对数据进行建模，这允许从不同角度分析数据，并计算在数据缺失时的条件概率。这种方法提供了对历史数据的更稳健解读，并允许在不确定性情况下对数据进行预测。本研究的目的是更好地了解工业过程中的材料退化和失效机制，以识别优先事项，从而支持检查和维护活动，克服立法框架中的空白。

此外，研究还强调了贝叶斯网络（BNs）在处理不确定性数据中的重要性。贝叶斯网络可以揭示关键变量之间的依赖关系，并计算不同场景的条件概率。这种方法特别适用于处理来自开放数据库的不确定性数据，这些数据通常不完整或存在不确定性。研究还展示了如何通过事件树分析（ETA）和贝叶斯网络（BNs）进行定量风险评估，这些工具能够对复杂系统的行为进行建模，考虑变量之间的依赖关系。

在案例研究中，研究选择了两个实际案例，以验证模型并展示其适用性。第一个案例涉及一个纸浆厂的黑液蒸汽发生器，该发生器在2013年12月9日出现了异常噪音和振动，最终导致水泄漏。第二个案例则涉及一个炼油厂的氢氟酸（HF）烷基化单元，其中一根管道弯头破裂，释放了可燃的丙烷和氢氟酸蒸汽。这两个案例都展示了材料退化如何导致泄漏，进而引发环境影响和经济损失。研究还构建了一个3×3的风险矩阵，将条件概率与后果的严重性相结合，以支持决策过程。

通过贝叶斯网络分析，研究揭示了不同变量之间的条件关系，例如设备类型、失效机制和最终场景。这表明，老化和腐蚀在不同工业部门中的影响存在显著差异，而振动则在较新的工厂中更为常见。此外，研究还发现，环境损失是最常被记录的，其次是人员和经济损失。贝叶斯网络分析还表明，环境污染和有毒气体扩散的概率在分析中有所增加，而没有后果的泄漏和火灾、爆炸等事件的概率则有所下降。

本研究的结果为工业过程安全和设备完整性领域的研究人员提供了重要的见解。通过分析材料退化机制和可能的后果，研究展示了如何利用贝叶斯网络和事件树分析来处理不完整的历史数据，支持预测建模。此外，这些结果对监管者和检查员也具有重要意义，为工业过程中材料退化问题的优先处理提供了依据。尽管《Seveso III》指令强调了材料退化和老化在工业环境中的重要性，但它并未提供详细的评估操作方法，因此本研究旨在部分填补这一空白，增加对工业过程中材料退化问题的理解。

最后，研究强调了材料退化对工业过程安全和风险控制的深远影响。通过分析历史事件，研究揭示了材料退化的主要机制和影响，为未来的预防措施提供了科学依据。尽管现有的监管框架要求定期检查设施，但许多设施仍然缺乏对退化机制和危害的充分认识。因此，本研究的结论强调了需要进一步的研究，以更好地理解材料退化的行为，并开发更有效的监测和预防策略。