導 讀

泄漏檢測與修復（LDAR）技術作為控制設備動靜密封泄漏的主要技術已經被廣泛應用于石油化工企業。LDAR技術的實施產生了龐大的數據量，一個典型煉化企業涉VOCs的密封點數量達到幾十萬個，按照標準規定的檢測頻次開展常規檢測工作，每年檢測點次高達幾百萬個。LDAR數據量巨大，數據類型復雜，如密封點臺賬數據、檢測數據、復測數據、儀器校準數據、環境本底值、維修數據、延遲修復數據、排放量數據等。如何利用LDAR數據統計分析，充分挖掘有價值信息，開展LDAR合規性檢查，減少違規風險；如何提高LDAR技術實施水平，輔助企業決策，為企業提供技術支撐和整體解決方案，是目前需要研究和解決的一大問題。隨著互聯網及計算機技術的快速發展，大數據分析及應用目前已經成為研究熱點之一，在能源、制造業、政府、金融、銷售業、IT互聯網、電信業以及交通旅游業等領域廣泛應用。

LDAR數據類型及統計分析

基于LDAR相關數據類型及統計分析目標，研究了適用于LDAR密封點臺賬、檢測數據、泄漏數據、VOCs排放量數據的數據統計分析方法。

1 LDAR密封點臺賬數據統計分析方法

采用分類的方法對LDAR密封點臺賬的密封類型、介質、介質狀態、生產工藝（溫度、壓力）、密封件生產廠家等信息進行統計分析，可對密封點臺賬的完整性和合規性進行評估。

采用多元線性回歸擬合的方法建立企業設備臺數與密封點數量的關聯關系式，可對比各企業密封點臺賬數據，預估同類裝置LDAR密封點臺賬數量。

2 LDAR檢測數據統計分析方法

采用分類和聚類的方法分析檢測值區間分布情況，可對比各企業或裝置檢測數據，分析差異性較大的原因。

采用聚類的方法對企業各裝置或區域的多次環境本底值檢測情況進行分析，可評估裝置周邊及區域內VOCs環境本底，對環境本底較高區域，重點關注并查找分析原因。

采用關聯分析的方法對檢測儀器校準數據、環境本底值數據、密封點檢測數據的關聯性進行分析，可評估檢測數據的有效性和合規性。

采用關聯分析的方法對檢測人員日均檢測點數進行分析，可評估檢測人員檢測效率。

3 泄漏數據統計分析方法

采用分類和聚類的方法對泄漏點數、泄漏率、泄漏值進行分析，結合設備臺賬、生產工藝等信息，可評估哪種密封類型、哪個生產廠家、什么介質、什么工藝條件（溫度、壓力）容易發生泄漏。

采用關聯分析的方法對反復多次泄漏的密封點（尤其是嚴重泄漏）進行分析，可為制定治理方案和措施，密封件選型提供參考依據。

采用關聯分析的方法，對泄漏點維修時間、維修前檢測時間和復測時間進行分析，可評估維修工作時限和復測工作時限的合規性。

采用分類和聚類的方法對泄漏維修措施和維修效果進行分析，關聯修復率數據，可確定適用的維修方法，維修工具等。

4 VOCs排放量數據統計分析方法

采用分類、聚類和關聯分析的方法對VOCs排放量數據進行統計分析，可根據企業多年排放量數據評估企業排放趨勢，分析挖掘減排潛力，為制定減排目標提供依據。可評估同類裝置目前VOCs排放水平，評估單點平均排放水平。

LDAR檢測值區間分布數據統計分析

根據國家及行業標準中泄漏控制濃度及嚴重泄漏濃度的定義，將檢測值區間分類為

SV＜500μmol/mol

500μmol/mol≤SV＜2000μmol/mol

2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol

5000μmol/mol≤SV＜10000μmol/mol

SV≥10000μmol/mol

5個區間，可根據檢測值大小進行聚類分析，分析不同生產裝置、不同密封類型檢測值區間分布情況。

1 所有密封點檢測值區間分布

2015-2018年期間，某企業經過首輪LDAR檢測和多輪常規檢測，總計檢測設備動靜密封點5088480點次，泄漏點數9962個，泄漏率為0.20%。采用聚類方法統計所有密封點檢測值區間分布如圖1所示，可以計算出未泄漏密封點占比高達99.80%，泄漏點檢測值主要集中分布在500μmol/mol≤SV＜2000μmol/mol區間（2912個），2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間（3581個），5000μmol/mol≤SV＜10000μmol/mol區間（2055個），占泄漏總數比例分別為29.2%、35.9%、20.6%，≥10000μmol/mol的泄漏點相對較少（1498個），占泄漏總數比例為15.0%。

2 不同密封類型檢測值區間分布

采用分類和聚類方法，統計分析了2015-2018年期間閥門、法蘭、連接件等10類密封類型的檢測值區間分布情況。

可以看出除泵密封、開口管線、采樣口外，SV＜500μmol/mol區間的密封點占比均在99.5%以上，這是由于泵密封、開口管線、采樣口容易發生泄漏，檢測值高于500μmol/mol的數量較多。

LDAR泄漏數據統計分析

1 不同密封類型泄漏點統計分析

分析了不同檢測區間、不同密封類型泄漏點占總泄漏點數的比例。

可以看出，除攪拌器密封無泄漏點外，閥門、法蘭、連接件、開口管線、采樣口、泄壓設備、其他密封的泄漏點檢測值主要分布在

500μmol/mol≤SV＜2000μmol/mol

和

2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol

區間，在500μmol/mol≤SV＜2000μmol/mol區間每種密封類型的泄漏點數占總泄漏點數的比例多數在20%以上，在2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間每種密封類型的泄漏點數占總泄漏點數的比例多數在35%以上，SV≥10000μmol/mol區間每種密封類型的泄漏點數占總泄漏點數的比例均低于20%；泵密封泄漏點主要集中分布在2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間和5000μmol/mol≤SV＜10000μmol/mol，泄漏點數占總泄漏點數的比例在40%以上；壓縮機密封泄漏點全部集中在2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間，占100%。

2 不同密封類型泄漏率分析

統計了某企業2015-2018年期間閥門、法蘭、連接件等10類密封類型總體泄漏率情況。

圖片可以看出泄漏率較高的分別為泵1.81%、采樣口0.97%、開口管線0.79%，其次是閥門0.37%，壓縮機密封0.31%。因此需要重點關注泵、壓縮機等動密封，以及經常操作的采樣口、開口管線、閥門等靜密封。

3 泄漏維修效果統計分析

統計分析了某企業2015-2018年的泄漏點修復率情況。

可以看出4年內企業平均修復率約為80%左右，雖然泄漏點數在逐年增多，維修工作困難加大，但泄漏點修復率持續提高，由2015年的30.27%提高到2018年的94.79%，修復率提高了2倍多，這說明維修技術水平不斷提高，維修措施和材料逐漸完善更新。

結 論

①除攪拌器密封無泄漏點外，閥門、法蘭、連接件、開口管線、采樣口、泄壓設備、其他密封的泄漏點檢測值主要分布在500μmol/mol≤SV＜2000μmol/mol和2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間，在500μmol/mol≤SV＜2000μmol/mol區間每種密封類型的泄漏點數占總泄漏點數的比例多數在20%以上，在2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間每種密封類型的泄漏點數占總泄漏點數的比例多數在35%以上，≥10000μmol/mol區間每種密封類型的泄漏點數占總泄漏點數的比例均低于20%。

②泵密封泄漏點主要集中分布在2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間和5000μmol/mol≤SV＜10000μmol/mol，泄漏點數占總泄漏點數的比例在40%以上；壓縮機密封泄漏點全部集中在2000μmol/mol≤SV＜5000μmol/mol區間，占100%。

③泄漏率較高的密封類型分別為泵1.81%、采樣口0.97%、開口管線0.79%，其次是閥門0.37%，壓縮機密封0.31%。因此需要重點關注泵、壓縮機等動密封，以及經常操作的采樣口、開口管線、閥門等靜密封。