天然气长输管道风险识别与应急管理

引言

天然气作为清洁高效能源，在我国能源结构转型中占据关键地位。长输管道作为天然气输送的主动脉，承担着跨区域能源调配的核心任务，其安全运行直接关系到国家能源安全与社会稳定。

一、天然气长输管道风险识别理论与方法

1.1 管道风险类型与致因分析

天然气长输管道的风险形式多样、复杂，可以归为四类，分别为：自然风险、天然气管道本体风险、人为风险和环境与社会风险。自然风险主要由地质灾害和极端天气引起。地质灾害主要有地震、滑坡、泥石流等。管道本体风险主要是腐蚀风险。其中，内腐蚀主要由天然气中的硫化氢、二氧化碳等酸性气体以及水分共同作用引起。如某条天然气管道输送介质的含水量超标，导致该管道运行5a 后的内腐蚀速率上升，管壁厚度减薄严重。

1.2 风险识别技术与工具

危险与可操作性分析(HAZOP)和故障模式及影响分析(FMEA)是常用的风险辨识方式，前者依据压力、温度、流量等管道各管件节点的偏差情况进行危险辨识；后者通过故障模件的角度分析故障发生的风险，风险分析作为故障前兆或后果，为预防措施提供依据。物联网监控系统通过数据采集与监视控制系统(SCADA)采集管道压力、温度、流量等实时数据，通过智能检测传感器采集管道振动、应变等信息数据，同时设置预警系统，当数据出现异常立即报警。

1.3 风险识别体系构建

建立管道风险综合识别体系，将管道本体风险、管道外部（环境）风险、管道管理风险、管道人为风险相互融合。管道风险的识别指标包含管体壁厚减薄程度、腐蚀速度、焊缝缺陷程度等指标，环境风险包含管道地质灾害等级、土壤腐蚀环境指数、气象因素等指标，管理风险包含管道维护巡线制度落实情况、维护巡线记录完整性等指标，人为风险包含工作人员资格资质、培训、第三方开挖施工监管力度等。借助层次分析法（AHP）确定权重系数，通过模糊综合评价对风险进行量化，根据量化分析结果确定管道风险为“高风险”、“中风险”、“低风险”等，针对高风险部位加强巡检监控力度，制定相应措施实施防护，以实现在线风险分级管理。

二、天然气长输管道应急管理体系优化

2.1 应急管理体系框架

综合考虑以政府相关方针法律为依托（《生产安全事故应急条例》《油气管道突发事件应急预案》）建立政府监督管理、企业为第一主体、全社会参与的机制，企业在内部建立应急指挥中心，统一协调应急物资的调动、对外发布应急信息、对现场开展指挥。配置管道抢修、消防、环境应急等专业团队，建立与地方应急办、消防、医疗卫生单位等应急部门的联动机制，一旦事故即将发生，通过联动机制能够实现应急部门第一时间迅速反应，群防群治。

2.2 应急预案制定与优化

事故应急预案是针对事故风险而编制的综合应急预案、专项应急预案和现场处置方案，综合应急预案是针对可能发生的所有事故风险预先所制定的，它是针对具体事故预防为主的方案，再具体到每个岗位所制定的应急处置方式和措施就属于现场处置方案。应急预案的编制要兼顾现场情景再现与技术更新，有一起事故的处理过程中发现应急物资调动效率低下后，应急物资的定位和调用，应急预案进行了相应的修正。

2.3 应急响应与处置技术

应急响应应做到早发现、早报告、早处置。当管道监控报警后应急指挥中心会立刻启动响应流程，运用 GIS(地理信息系统)查找泄漏点位置，评估事故范围；现场处置技术主要有泄漏抢险堵漏、紧急切断和消防防爆。对管道泄漏可通过泄漏孔径的大小来运用夹具堵漏、气囊堵漏等方法进行泄漏抢险，紧急切断阀在事故时可切断气源，减少事故影响范围；在可能发生爆炸的场景中可以通过水雾稀释、惰性气体保护等防爆操作降低爆炸可能性。

2.4 应急资源管理与演练

应急资源管理内容主要包括物资储备、队伍培训和设备维护，物资储备方面，实行中心库+区域库+现场储备点三级储备，中心库主要配备大型抢修设备，区域库配置常用物资，现场储备点主要为应急抢险工具包，确保物资可快速运抵事故现场。定期对应急救援人员组织进行培训、考核，培训内容主要包括泄漏处理操作、急救知识、安全防护等。定期对应急设备进行维护、更新，确保设备的可用性。实战化演练是提升应急能力的途径，通过桌面推演完善应急过程，查找不足；开展实战演练模拟现场事故，检验应急队伍的响应速度及协同能力。

三、智能化技术在风险与应急管理中的应用创新

3.1 数字孪生技术在管道风险模拟中的应用

数字孪生建立与真实物理管道 1:1 的虚拟模型，并通过汇集管道设计、施工、运行等数据，实现整个管道的全生命周期的动态仿真。可在风险仿真中模拟不同场景，查看管道应力以及泄漏蔓延情形，及时预测风险程度。比如利用数字孪生预测地震时管道的受力，能看到不同位置的管道受影响的程度，从而在需要加固的时候提前进行改造。数字孪生还支持应急预案演练，通过虚拟场景模拟不同方式进行处置的效果。

3.2 大数据与 AI 在风险预测中的突破

借助大数据+AI 技术，可对管道风险进行准确预测，依据管道运行数据、环境数据、维护记录等数据建立的数据和模型，通过对历史腐蚀数据训练得到模型后，可计算管道的腐蚀速率，进而提前规划防腐维护工作；AI 图像识别技术可分析无人机巡视图像，自动识别管道缺陷情况，准确率达到 95% 以上；AI 算法还可根据实时数据进行预警阈值动态调整，让预警更加及时、有效。

3.3 5G 与物联网技术在应急通信中的实践

5G 技术的高带宽、低延迟特性为应急通信提供了有力支持。在事故现场，通过部署 5G 临时基站，实现高清视频、实时数据的快速回传，应急指挥中心可远程查看现场情况，指导救援工作。物联网设备（如智能穿戴设备、便携式检测仪器）与 5G 网络结合，能够实时采集救援人员生命体征、现场气体浓度等信息，保障救援人员安全。某管道泄漏事故中，救援人员佩戴的智能终端通过 5G 网络将现场有毒气体浓度数据实时传回指挥中心，指挥中心根据数据调整救援策略，避免人员中毒风险。

结语

通过对天然气长输管道风险识别与应急管理的研究可知，构建多维度风险识别体系、优化应急管理流程、创新应用智能化技术，是保障管道安全运行的关键。未来，需持续深化技术融合应用，完善风险防控长效机制，提升全生命周期安全管理水平，筑牢天然气长输管道安全防线。

参考文献

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