تحلیل خطرپذیری مسیر خطوط لوله نفت و گاز با استفاده از GIS و تکنیک FAHP ( مطالعه‌ی موردی میدان نفتی مارون )

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، گروه سنجش از دور و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید چمران اهواز

2 دانشجوی دکتری سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران

3 دکتری سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران

چکیده

با توجه به گستردگی خطوط در مناطق مختلف تأسیساتی و همچنین پتانسیل بالای آسیب‌پذیری، ایمنی خطوط لوله و رعایت اصول مدیریت خطرپذیری آن از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. این پژوهش باهدف پهنه‌بندی خطرپذیری مسیر خطوط لوله با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی فازی و تلفیق اطلاعات سنجش‌ازدور و GIS در منطقه میدان نفتی مارون استان خوزستان انجام‌شده است. در پهنه‌بندی خطرپذیری مسیر خطوط لوله، پس از شناسایی لایه‌های مؤثر (تأسیسات/ فنی و محیطی) وزن هرکدام از معیارها و زیر معیارها با استفاده از نظرات کارشناسان محاسبه گردید. نقشه‌ی خطرپذیری خطوط لوله یک‌بار از منظر فنی و بار دیگر از منظر عوامل محیطی برای پیامد ناشی از نشت گاز و پیامد ناشی از نشت سیالات مایع نفتی پهنه‌بندی گردید. سپس نقشه‌های به‌دست‌آمده از هر منظر محیطی و فنی به‌منظور تهیه نقشه پهنه‌بندی خطرپذیری نهایی تلفیق شدند. نتایج به دست آمده در منطقه نفتی مارون نشان داد که در قسمت جنوب و جنوب شرقی منطقه مسیر خطوط لوله در صورت وقوع حوادث ناشی از نشت محصولات نفتی مایع می‌تواند خطرپذیرتر از سایر مناطق باشد. همچنین میزان خطرپذیری ناشی از نشت محصولات مایع نفتی نسبت به نشت گاز در این مناطق بسیار بیشتر بوده است و حدود 30 درصد از مسیر خط لوله میدان نفتی را شامل می‌شود. طبق نقشه کاربری منطقه این مسیر بیشتر از زمین‌های کشاورزی، جاده‌های اصلی و پل‌ها می‌گذرد. درنتیجه بااطلاع از این مسئله پیامدهای ناشی از حوادث با مدیریت صحیح این موضوع می‌تواند قابل‌کنترل باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Alidoosti, A., Yazdani, M., Basiri, M., 2011. Risk assessment of critical asset using fuzzy inference system. Risk Management 14, 77-91. http://dx.doi.org/10.2307/41407084.
Aljaroudi, A., Khan, F., Akinturk, A., Haddara, M., Thodi, P. 2015. Risk assessment of offshore crude oil pipeline failure. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 37, 101-109. http://dx.doi.org/10.1016/j.jlp.2015.07.004.
American Institute of Chemical Engineers (AIChE), 2000. Guidelines for chemical process quantitative risk analysis (2nd Ed.). New York: AIChE. 51 P.
Arnaldos, J., Casal, J., Montiel, H., Sanchez-Carricondo, M., Vilchez, J.A., 1998. Design of a computer tool for the evaluation of the consequences of accidental natural gas releases in distribution pipes. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 11, 135e148. http://dx.doi.org/10.1016/S0950-4230(97)00041-7.
Biezma, M. V., Agudo, D., Barron, G., 2018. A fuzzy logic method:   predicting pipeline external corrosion rate. International Journal of Pressure Vessels and Piping 163, 55-62. http:// dx.doi.org/10.1016/j.ijpvp.2018.05.001
Bonvicini, S., Antonioni, G., Morra, P., Cozzani, V., 2015. Quantitative assessment of environmental risk due to accidental spills from onshore pipelines. Process Safety and Environmental Protectio 93, 31-49. https://doi.org/10.1016/j.psep.2014.04.007.
Cagno, E., Caron, F., Mancini, M., Ruggeri, F. 2000. Using AHP in determining the prior distributions on gas pipeline failures in a robust Bayesian approach. Reliability Engineering & System Safety 67(3), 275-284. http:// dx.doi.org/10.1016/S0951-8320(99)00070-8.
Castro, A.O., Robles-Algarín, C., Hernández-Callejo, L., Muñoz Maldonado, Y., Cordero, A.M. Feasibility Analysis of Offshore Wind Power Projects in the Caribbean Region of Colombia: A Case Study Using FAHP–GIS. Sustainability 2023, 15, 16620. https://doi.org/10.3390/ su152416620.
David Tian, J. D., Gopika Vinod, T.V. Santhosh, Hissam TawÞk. 2018. A Constraint-based Genetic Algorithm for Optimizing Neural Network Architectures for Detection of Loss of Coolant Accidents of Nuclear Power Plants. Neurocomputing, 322, 102-119. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.09.014.
De Masi, G., Vichi, R., Gentile, M., Bruschi, R., Gabetta, G., 2014. A neural network predictive model of pipeline internal corrosion profile. Paper presented at the Proceeding of First International Conference on Systems Informatics; Modeling and Simulation. IEEE Computer Society Washington. DC, USA. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.08.009.
Dong Yeong Kim, K. H.Y., Geon Pil Choi, Ju Hyun Back, Man Gyun Na. 2016. Reactor Vessel Water Level Estimation During Severe Accidents Using Cascaded Fuzzy Neural Networks.Nuclear Engineering and Technology 3, 702-710. doi: https://doi.org/10.1016/j.net.2016.02.002.
Dziubinski, M., Frątczak, M., & Markowski, A. 2006. Aspects of risk analysis associated with major failures of fuel pipelines. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 19(5), 399-408. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2005.10.007.
El-Abbasy, M.S., Senouci, A., Zayed, T., Mirahadi, F., Parvizsedghy, L., 2014. Artificial neural network models for predicting condition of offshore oil and gas pipelines. Automation in Construction 45, 50-65. http:// doi.org/10.1016/j.autcon.2014.05.003.
Elsayed, T., 2009. Fuzzy inference system for the risk assessment of liquefied natural gas carriers during loading/offloading at terminals. Applied Ocean Research 31(3), 179-185. http:// doi.org/10.1016/j.apor.2009.08.004.
Han, Z., Weng, W., 2010. An integrated quantitative risk analysis method for natural gas pipeline network. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 23(3), 428-436. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2010.02.003
Han, Z., Weng, W., 2011. Comparison study on qualitative and quantitative risk assessment methods for urban natural gas pipeline network. Journal of hazardous materials 189(1-2), 509-518. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2011.02.067
Jamshidi, A., Yazdani-Chamzini, A., Yakhchali, S. H., Khaleghi, S. 2013. Developing a new fuzzy inference system for pipeline risk assessment. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 26(1), 197-208. http://dx.doi.org/10.1016/j.jlp.2012.10.010.
Jo, Y.,D., Ahn, B. J. 2005. A method of quantitative risk assessment for transmission pipeline carrying natural gas. Journal of hazardous materials 123(1-3), 1-12.
Kaplan, S., Garrick, B. J. 1981. On the quantitative definition of risk. Risk Analysis, 1(1), 11e27.
Kosa., Golić, 2019."A Fuzzy Model for Assessing Impacts of Natural Gas Pipeline Systems on Environment," Journal of Advanced Management Science 7, 47-53, June 2019. http://dx.doi.org/ 10.18178/joams.7.2.47-53.
Liu, Y.; Eckert, C.M.; Earl, C.A 2020. Review of fuzzy AHP methods for decision-making with subjective judgements. Expert Systems With Applications, 161, 113738.
Lu, L., Liang, W., Zhang, L., Zhang, H., Lu, Z., & Shan, J. 2015. A comprehensive risk evaluation method for natural gas pipelines by combining a risk matrix with a bow-tie model. Journal of Natural Gas Science and Engineering 25, 124-133. http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.jngse.2015.04.029.
Malinowska, A., Cui, X., Salimi, E., Ryszard, H., 2021. A novel fuzzy approach to gas pipeline risk assessment under influence of ground movement. International Journal of Coal Science & Technology http://dx.doi.org/10.1007/s40789-022-00511-2
Markowski, A. S., Mannan, M. S. 2009. Fuzzy logic for piping risk assessment (pfLOPA). Journal of Loss Prevention in the Process Industries 22(6), 921-927. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2009.06.011.
Markowski, A.S., Mannan, M.S., Bigoszewska, A., 2009. Fuzzy logic for process safety analysis. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 22(6), 695-702. http://dx.doi.org/10.1016/j.jlp.2008.11.011.
Qolipour, M. A., Haghi, A., 1990. Geological study of Maron oil field, report No. P-4210, General Directorate of Extension Geology, National Company of Southern Oil-bearing Regions 55 pages.
Raeihagh, H., Behbahaninia, A, Macki Aleagha, M., 2020. Risk assessment of sour gas inter-phase onshore pipeline using ANN and Fuzzy inference system case study. The South Pars Gas fieldhttps://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104238.
Rangzan, K., Mousavi,S., Saberi,A., Darvishi,S.,2019. Optimum route selection for Pole Zal - Khorram Abad. highway using GIS and environmental consideration. Advanced Applied Geology (Adv.Appl.Geol.) 284-299. https://doi.org/10.22055/aag.2019.28145.1920.
Shahriar, A., Sadiq, R., & Tesfamariam, S. 2012. Risk analysis for oil & gas pipelines: A sustainability assessment approach using fuzzy based bow-tie analysis. Journal of Loss Prevention in the Process Industrie 25(3), 505-523.
Sherkati, S. and Letouzey, J. 2004 Variation of Structural Style and Basin Evolution in the Central Zagros (Izeh Zone and Dezful Embayment) Iran. Marin and Petroleum Geology 21, 535-554.
https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2004.01.007
Shojaei, p., Mohamadi, A., 2011. Determining gas pipeline optimum route by using integrated FAHP/GRA model, Australian Journal of Business and Management Research 1(3), 75-88. http://doi.org/10.52283/NSWRCA.AJBMR.20110103A07.
Sklavounos, S., & Rigas, F. 2006. Estimation of safety distances in the vicinity of fuel gas pipelines. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 19, 24e31.
Torfi, F, Farahani, RZ, Rezapour, S. (2010). Fuzzy AHP to determine the relative weights of evaluation criteria and Fuzzy TOPSIS to rank the alternatives. Applied Soft Computing 10(2), 520-528. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2009.08.021.
Yu, Q., Hou, L., Li, Y., Chai, C., Yang, K., Liu, J. 2023. Pipeline Failure Assessment Based on Fuzzy Bayesian Network and AHP. Journal of Pipeline Systems Engineering and PracticeVolume 14 - Issue 1 - February 2023. https://doi.org/10.1061/(ASCE)PS.1949-1204.0000698.
Zadeh, L.A., 1965. Fuzzy Sets. Information Control 8, 338-353. http://dx.doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
Zou, Q., Zhou, J. Z., Zhou, C., Song, L. X., Guo, J., 2013. Comprehensive flood risk assessment based on set pair analysis-variable fuzzy sets model and fuzzy AHP Stoch. Environmental Risk Assessments 27, 525–546. https://doi.org/10.1007/s00477-012-0598-5.