油气开采行业环境风险评价方法的选择

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1、学兔兔www.xuetutu.com石油天然气学报2012年3月第34卷第3期JournalofOilandGasTechnologyMar．2012Vo1．34No．3油气开采行业环境风险评价方法的选择李慧敏(中石油新疆油田分公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依834000)曾玉彬(武汉大学水质工程系，湖北武汉430072)张艳萍，郑李(中石油新疆油田分公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依834000)[摘要]针对研究区域的环境与生态特征举例，论述了油气开采行业环境风险评价方法的选择，在传统环境风险评价方法

2、的基础上进行了创新和改进。首次采用“二级分块法”将评价区域划分成l4个敏感区块，利用模糊概率综合评价法和井喷风险预警分级模型这两种新型风险识别方法识别出了54个风险源，并选用合适的模型对备风险源进行了后果预测，最后结合风险后果和环境敏感性这两个因素对风险等级进行了划分．使得评价结果更具现实指导意义。[关键词]环境风险评价；油气开采；环境风险识别；环境风险后果预测；环境风险等级评价[中图分类号]TE99．06[文献标识码]A[文章编号]1000—9752(2012)03—0322—04环境风险评价的基本

3、步骤包括风险识别、源项分析、后果预测和等级划分_1]。对于一般的环境风险评价项目而言，其研究区域的生态服务功能类型单～，凶此只需对整个区域内的所有风险进行统一评价即可。笔者的研究范围覆盖了新疆北疆环准噶尔盆地的大部分区域，总面积约13×10km，包括自然保护区、地下水源地、河流、风景名胜区人员聚集区等多种生态服务功能类型的区域，各功能区对环境质量的要求有较大的差异。对于同一风险事故，其在环境保护要求不同的区域内造成的环境影响后果也不尽相同，如穿越河流的油管泄露和沙漠地区的油管泄露产生的环境危害就大不相

4、同。若采用同一标准对整个研究区域内的环境风险进行统一衡量。其结果不合理且不具现实指导意义。笔者根据评价区域的特殊情况，在传统的环境风险评价方法的基础上进行了一定的改进和创新，首先将评价区域进行分块，再选择合适的风险识别方法、后果预测方法对不同区块内的环境风险进行分析，最后在等级划分时综合考虑风险后果和环境敏感性这2个因素，使评价结果更具现实指导意义，以实现对研究区域的分区保护、分级防治、分类管理_2]。评价区块划分方法根据研究中评价区域面积大、功能类型多这2大特点，对研究范围进行了两级划分，划分原则为

5、：①区域划分首先考虑到地理位置的差异，尽量将位置接近的开发区域划分为同一个区块；②在同一个区块中根据生态功能类型、环境保护要求、环境敏感性等因素，进一步划分更小范围的二级区块；③整体划分需与油田公司的整体区划相一致，以保证区划的结果可在公司不同部门发挥较好的作用。根据以上原则，该研究首先依据地理位置并参考油田公司总体区划，将研究区域划分为4个一级区块。在一级区块下，根据生态功能类型和生态环境敏感性筛选出油田公司重点关注的若干代表性敏感点，将该敏感点及其周边邻近区域划分为一个二级区块，由此共划分出l4个

6、二级敏感区块。区块划分完毕后，找出各区块中含有的所有敏感点，根据生态系统服务功能的不同，将这些敏感点划分为以下7种类型：地表水、地下水源地、农业区、人口密集区、自然保护区、风景区和交通路线。每种类型敏感点应执行的国家环境保护标准如表1所示。[收稿日期]2012—02一l4[作者简介]李慧敏(1968)，女，1990年武汉水利电力学院毕业，硕士，高级工程师，现主要从事油气田环境污染与控制研究。学兔兔www.xuetutu.com第34卷第3期李慧敏等：油气开采行业环境风险评价方法的选择·323·2环境风

7、险识别方法环境风险识别是环境风险评价的首要任务和基础工作，为环境风险预测及评价提供数据和其他基础资料，并通过定性半定量分析及经验判断，识别评价系统的危险源、危险类型和可能的危险程度及确定其主要危险源。，在石油开采行业，国内外常用的传统环境风险识别方法包括危险与可操作性分析法(HAZOP)、事故树分析法、道化学指数法等]。近年来新兴的识别方法有井喷风险预警分级模型法和模糊概率综合评价法等。为了选择最适合的识别方法，笔者将上述几种传统方法与新兴方法进行了比较，具体对比情况如表2所示。表2常用风险识别方法比

8、较油气开采行业的风险源按照工艺类型可以分为油气井、油气站场、油库和油气管线4类。根据上述风险识别方法的对比结果，该研究采用模糊概率综合评价法对油气站场、油库和油气管线进行风险识别，同时用道化学指数法对识别结果进行校正。而评价区域内的油气井则用井喷风险预警分级模型进行风险识别。学兔兔www.xuetutu.com石油天然气学报*油气田开发工程2O12年3月以评价区域内的风城敏感区为例，该区域内的风险源主要有：乌尔禾稀油处理站，风城1特稠油联合处理站，乌尔禾