基于云物元理论的钻井平台海上风险预警模型研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com石油与天然气化工CHEMICALENGINEERINGOFOIL&GAS2O1513O基于云物元理论的钻井平台海上风险预警模型研究乔在朋黄亮亮匡春燕吕游1．西南石油大学石油与天然气工程学院2中国石油西气东输管道公司摘要针对钻井平台海上环境风险预警评价过程中存在不确定性因素的特点，充分考虑预警等级边界信息的模糊性和随机性，借助物元可拓理论在定性、定量分析问题具备的优势和云模型理论的双重不确定推理特性，提出基于云物元理论的钻井平台海上风险预警评价模型。采用G1法确定预警指标的权重系数，建立钻井平台海上环境风险预警评价

2、的标准正态云物元模型，计算待评物元与标准正态云物元之间的关联度，引入置信度准则识别风险预警等级。最后，通过工程案例验证了所提出方法的实用性和优越性。关键词钻井平台海上环境风险预警云模型物元理论G1法中图分类号：TE58文献标志码：ADOI：10．3969／j．issn．1007—3426．2015．06．024Studyonmaritimeenvironmentriskpre’warningmodelofdrillingplatformbasedoncloudmatter—elementtheoryQiaoZaipeng。HuangLianglia

3、ng，KuangChunyan，LyuYou(1．SchoolofPetroleum&NaturalGasEngineering，SouthwestPetroleumUniversity，Chengdu610500，China)(2．PetroChinaWesttoEastGasPipelineCompany，Shanghai200122，China)Abstract：Aimingatsomeuncertainfactorsinmaritimeenvironmentriskpre—warningassessmentprocessofdrilling

4、platforms，ariskpre—warningassessmentmodelwasproposedbasedoncloudmatter——elementtheorybyfullyconsideringthefuzzinessandrandomnessofpre——warningassessmentprocess，andtakingadvantagesofthequalitativeandquantitativeanalysisofmatter—elementtheoryandthedoubleuncertainreasoningcharact

5、eristicofcloudmodeltheory．IndexweightwasidentifiedbyG1method．Astandardnormalcloudmatter—elementmodelwasestablishedforriskpre—warningassessment．Thecorrelationdegreebetweenthematter—elementtobeassessedandstandardnormalcloudmatter—elementmodelwascalculated．Onthisbasis，riskpre—war

6、ninglevelwasdiscernedbyconfidencecoefficientcriterion．Finally，thepracticabilityandsuperiorityofthenewmodelwereverifiedthroughengineeringcases．Keywords：drillingplatform，maritimeenvironment，pre—warningassessment，cloudmodel，matter—elementtheory，G1method海上钻井平台为钻探井的海上结构物，是海上油的海上环境不

7、仅是导致海上平台事故的重要原因，而气勘探开发不可或缺的重要设施。然而，由于海上钻且使已发生事故进一步恶化，造成更大的危害。因此，井平台具有结构紧凑、人员密集、自然环境复杂多变等如何准确地对海上环境进行风险预警，实现对海上钻特点，一旦发生安全事故，极易引发多米诺效应，造成井平台事故实现预先管控，具有十分重要的意义。更加严重的人员伤亡、环境污染和经济损失。严峻近年来，不少学者采用物元可拓学理论进行安全作者简介：乔在朋(1988一)，山东济南人，西南石油大学油气储运工程专业研究生，主要研究方向为油气集输工艺与安全研究。E—mail：qiao88go@16

8、3．corn学兔兔www.xuetutu.com第44卷第6期乔在朋等基于云物元理论的钻井平台海上风险预警模型研究风险预警