1.2　关于LOPA的变形

用户可以在基本的LOPA分析方法（参见1.1节）基础上开发出很多不同的变化形式。本节讨论了这些变形与使能条件和修正因子的使用间的关系。这些变形的作用主要有以下三点：

①决定LOPA计算中所使用到的数值；

②确定这些数值所用的方法；

③对损失事件的后果范围进行评估。

LOPA取值的变形

通常LOPA分析中频率或概率的取值方式是数量级级别下的取值。例如，初始事件发生频率通常以10的倍数的年频率（10/年，1/年，0.1/年，0.01/年等）来表示，概率为1，0.1，0.01，0.001等。同样的，后果的估算也通常是在数量级级别上粗略地估算出来的。

这种方法的其中一个变化形式是不限制使用数量级级别的数值。前面的表1.1举例说明了这种变形，分析中使能条件的概率是0.5。另一种变化形式是利用半数量级级别方法来进行判断。LOPA分析中使用的数值并不一定完全要使用数量级级别来输入数据，也支持采用其他取值形式。

有效数字。大多数LOPA计算的变化形式都不会将LOPA的数值限制为数量级形式，而是采用一个有效数字来记录LOPA和随后的计算数值。需要强调的是，自从使用软件来辅助进行LOPA记录后，有时会出现显示的有效数字缺失而导致数据出错的情况。相比较而言，全定量风险分析通常只使用两位有效数字来进行风险评估，即使它们常常无法保证某些输入数据的不确定程度。在本书中，将会从数量级级别和定量风险分析两种方法来讨论使能条件和修正因子的概率取值。

使能条件和修正因子的数值的确定与准确性。基于待评估对象的特点，使能条件及修正因子概率的确定方法可能有很多种方式（参见本书第2章及第3章）。数量级级别的估算适用于一些有着相对较高的不确定性的因素（例如点火概率）。

有些因素可以通过经验性数据的支持来达到相对较高的准确度。例如，使能条件是当环境温度在零度时，冷却水供应管线的伴热发生故障导致冷却水管道结冰。通过当地历史气象数据来选用一年中当地环境温度低于零度的比例，这样的数据可靠性相对是更高的。另一个例子是，使能条件与修正因子的概率也可以通过工艺单元在某种操作模式（例如全循环等）下的时间比例以及危害物质朝某特定区域扩散有利风向的比例等来评估。

然而，在使用使能条件与修正因子概率时出现错误取值的区间可能大于那些典型的初始事件频率和独立保护层的需求时失效概率错误取值的区间。也就是说，相对于在LOPA或QRA中不使用使能条件和/或修正因子，使用这些因子会增加了风险计算公式中的影响因素和不确定性，会导致增加LOPA/QRA分析中潜在的不确定性。

在给定因素中存在不确定性的情况下，LOPA或QRA分析可以考虑使用以下几种可能的方法：

①取一个最坏场景、最保守的值；

②取一个合理、保守的值；

③取一个最佳估算值；

④如果不确定性太高的话，在场景分析或QRA中不使用使能条件与修正因子。

当分析小组具备足够的数据、经验和/或标准可以支持的情况下，推荐采用最佳估算值方法。当某个特殊的因素的频率或者概率存在一定程度上的不确定性时，则取一个合理、保守的值。在所有的风险评估中有着很大程度上的不确定性因素。在执行完灵敏度分析后，如果出现非预期的极高或极低值，则应该进行检查，并且观察它们在各自范围内的不同取值对场景风险的影响。这种方法避免了在多种因素同时倾向于保守估计时可能产生的缺陷（例如，整体上趋向于更高的场景发生频率），并且最终得出场景频率高得超出正常工程经验。上文中的讨论尤其适用于修正因子的使用，因为在一个典型的LOPA场景评估中仅需考虑一个使能条件（如果有的话），然而分析中通常可能包含了三个或更多分别存在不确定性的修正因子。

总的来说，在执行LOPA的过程中存在着一个普遍的缺陷，即试图采用更多位数的有效数字来精确记录单个影响因素和/或表示风险结果时，往往由于数据来源的不可靠性而导致这些数值的不可靠性增加。一个使用数量级级别的风险计算结果也应当用数量级级别的数值来进行记录。即使在分析过程中，由于数据来源的不同，某些个别因素的有效数字位数较多，但是最终场景风险的结果应当采用一位有效数字来进行记录。使用过多的有效数字位数对于风险评估结果的准确性来说是一种误导。

LOPA频率的变形和PFD的定义

通常，企业会在其LOPA标准或程序中规定了多种初始事件频率值（例如，经过标准维护/维修服务的通常服役环境下泵故障频率为0.1/年）和独立保护层失效的概率（例如，非堵塞工况下安全阀无法正常起跳泄压的PFD约为0.01）。对于使能条件与修正因子，也可以使用类似的方法从一个标准数据库中选取适当的值。标准数据库应该为实际待评估场景中的各因子取值的适当性提供依据。

然而，使能条件与修正因子概率取值需要建立在对指定场景进行深入分析的基础之上。这种方法比较接近定量风险分析，有些时候可能需要通过逻辑模型或数据分析来确定最合理的取值。是否使用上述方法来进行取值，主要取决于其是否能够对LOPA分析结果提供最佳的支持，并且与企业建立的分析方法及风险可接受标准保持一致。

LOPA后果评估的变形

对LOPA后果严重性评估的不同方法遵循1.1节（步骤1）中的后果筛选方法描述。

（1）通过对危险物料、过程中能量泄放或其他典型后果的类型和量级分类来进行后果严重性分析。这种方法的优势在于简单，而且避免了评估后果影响的需求（例如对于人员的影响），但是仍然需要对泄漏量做出一定的评估。然而，这种方法无法区分开同一装置区里不同区域或其他装置区的人口密集区域中发生的相同泄漏事件所造成的不同影响。因此，按级别后果分类评估本身就应当是针对某一具体装置的。泄漏的量级意味着预期的影响，因此，通常在设定泄漏量级分类时常常包含了事故场景可能造成实际损失及危害的概率。

（2）使用人员伤害影响、环境影响和/或经济影响来对后果进行分类并定性评估。上文中的表1.1对这种方法进行了举例说明，LOPA团队对容器破裂的后果严重性进行了评估，等级为5（潜在的人员伤亡后果或许可达到“高严重性后果”）。这种评估通常会使用较为保守的假设，例如可燃物泄漏时总是会被点燃和/或泄漏、火灾、爆炸发生时总有人员在其影响范围之内。

（3）将后果分为人员伤害影响、环境影响和/或经济影响等类别，使用数量级级别的定量分析来确定后果的影响，且在分析时对修正因子（泄漏后概率）进行修正。这种方法通常包括一种明确的、书面的修正因子（例如点火概率和人员在后果影响区域内的暴露概率）取值的程序文件。

（4）定量评估人员伤害影响、环境影响和/或经济影响时，对泄漏特征及其影响进行详细分析。这里可能会使用与完整QRA分析中使用的相关软件工具，包括扩散模拟与爆炸影响分析等。在使用这种分析方法时，相关的使能条件（如适用）和修正因子可能会作为对失效事件频率的影响因素进行详细评估。

需要强调的是，上述严重性评估方法的选择必须与LOPA中使用的风险可接受标准相一致，以对风险控制措施的足够性进行决策。这部分内容将会在1.4节（风险可接受标准的终点指标）中进一步讨论。