综述：基于风险的油气行业资产完整性管理——从传统方法到机器学习方法的系统综述

本综述系统回顾了油气行业资产完整性管理（AIM）中基于风险的方法演进，重点探讨了从传统定性、定量分析到机器学习（ML）驱动的动态风险评估的转型。文章详细分类了风险分析方法（如概率性、确定性及混合模型），归纳了管道、LNG设施等典型应用场景，并总结了人工智能（AI）、贝叶斯网络（BN）、模糊集理论（FST）等工具在风险控制与优化中的创新应用。最后提出未来研究方向包括动态模型构建、数据质量提升及跨行业验证，为研究者和从业者提供了适配特定需求的风险评估框架。

　　

引言

油气作业因涉及大量设备与复杂流程被归类为高风险行业。资产完整性管理（Asset Integrity Management, AIM）旨在通过减缓以腐蚀为主要退化原因的故障风险，保障设备安全与功能。基于风险的检测（Risk-Based Inspection, RBI）作为AIM的核心流程，通过风险决策优化检测与维护优先级。本文系统综述了AIM活动中基于风险的研究，涵盖风险分析方法、工具演进及未来趋势，为行业提供定制化风险评估模型。

综述方法

本研究采用系统文献综述方法，基于PRISMA准则与Cochrane手册，筛选2005–2025年间学术期刊文献。通过PICOC框架确定检索策略，聚焦风险分析在油气设施中的应用。最终纳入98篇文献，从风险分析方法和工具两大维度进行分类分析。

风险分析方法分类

风险分析方法可分为定性、定量与半定量三类：

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  定性方法依赖专家判断，易受主观偏差影响，但操作简便，适用于数据稀缺场景。

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  定量方法采用数学与统计模型（如蒙特卡洛模拟、贝叶斯网络），精度高但需大量数据支持。

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  半定量方法结合前两者优势，通过加权指数（如API RP 581标准）平衡实用性与准确性。

此外，根据模型特性分为：

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  确定性模型：输入参数固定，忽略不确定性，适用于简单系统。

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  概率性模型：考虑变量随机性，通过分布函数输出风险置信区间。

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  混合模型：整合确定性与概率性方法，提升复杂环境下的鲁棒性。

动态风险评估（Dynamic Risk Assessment, DRA）通过实时数据更新风险画像，优于传统静态评估（TRA），尤其在处理退化过程与安全屏障性能时更具优势。

关键应用场景

管道系统

管道是研究最集中的应用领域（46篇文献），主要因腐蚀、第三方损坏与操作失误导致泄漏或破裂。机器学习模型（如随机森林、支持向量机）被用于预测腐蚀缺陷下的失效概率（Probability of Failure, PoF），其中ANN模型在爆破压力预测中表现最佳。

LNG设施与海上平台

液化天然气（LNG）终端与浮式生产储卸装置（FPSO）面临极端环境载荷与泄漏风险。研究多采用定量风险分析（QRA）与动态贝叶斯网络（DBN）模拟可燃云扩散与爆炸后果（Consequence of Failure, CoF）。

分析工具演进

传统工具

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  模糊集理论（FST）：处理语言变量不确定性，如将“高风险”转化为隶属函数。

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  故障树分析（FTA）：通过逻辑门建模系统故障链，但需依赖历史数据。

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  多标准决策（MCDM）：平衡安全、成本与可靠性冲突，常用VIKOR或TOPSIS算法。

机器学习驱动工具

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  监督学习：如逻辑回归（LR）、K近邻（KNN）用于PoF分类；梯度提升树（GBDT）在腐蚀预测中优于单一模型。

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  无监督学习：聚类算法（如DBSCAN）自动划分风险等级，减少人为干预。

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  深度学习：卷积神经网络（CNN）处理时空数据（如甲烷扩散动态），注意力机制（Attention Mechanism）提升特征提取效率。

工具整合成为趋势，例如：

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  贝叶斯网络与Dijkstra算法结合优化检测路径

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  物理信息图神经网络（Physics-GNN）加速爆炸模拟

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  生成对抗网络（GAN）合成数据弥补样本不足

未来研究方向

1. 1.

   动态模型开发：整合实时传感器数据与退化机制，实现风险自适应更新。

2. 2.

   数据质量提升：通过数据挖掘技术提取多源异构数据（如InSAR地表变形监测）。

3. 3.

   模型验证与优化：简化结构以降低专家依赖，增强工业场景适用性。

4. 4.

   跨学科合作：联合行业验证模型实用性，避免理论简化与实操脱节。

结论

风险基AIM研究正从传统定性评估向数据驱动的智能分析转型。机器学习工具显著提升了风险评估的精度与效率，尤其在腐蚀预测、动态后果建模中展现潜力。未来需聚焦动态系统构建、数据质量标准化及产研协同，以推动理论模型向工程实践转化。