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评估粉尘爆炸发生概率的模型
Junaid Hassan, Faisal Khan, Paul Amyotteb, Refaul Ferdousa
强调：
bull;本文提出了一个新的概率模型来评估有害物质（粉尘）的影响。
bull;该模型在处理粉尘的工业加工设备中的应用。
bull;简易应用提议的概率性粉尘爆炸预测模型的列线图
摘要：
在许多工业设施中，粉尘处理会造成潜在的爆炸危险。粉尘爆炸的后果往往是严重的，类似于气体爆炸；然而，粉尘爆炸的出现是以五种元素的存在为条件的：可燃性粉尘，点火源，氧化剂，混合和限制。粉尘爆炸研究人员进行了实验，研究这些元素的特性，并生成爆炸性的数据。这些实验往往耗资巨大，但生成的数据在评估粉尘爆炸发生的可能性方面起着重要的作用。本文尝试利用现有的信息（实验数据）来开发一个预测模型，以评估在特定环境下粉尘爆炸发生的可能性。所提出的模型考虑了粉尘爆炸的六个关键参数：粉尘粒子直径（PD），最小点燃能量（MIE），最小爆炸浓度（MEC），最小点火温度（MIT），极限氧浓度（LOC）和爆炸压力（Pmax）。提出了一种条件概率方法，并将其嵌入到所提出的模型中，以生成用于评估粉尘爆炸发生的列线图。生成的列线图提供了一种快速评估技术，用来绘制一个由六个参数定义的特定环境下的粉尘爆炸的发生概率。
关键词：概率方法 粉尘爆炸的概率 粉尘爆炸 粉尘爆炸参数
1. 介绍
1.1粉尘爆炸
粉尘爆炸对粉尘处理设施造成严重的危害。根据BS2955 [1,2]的定义，直径小于1000微米的颗粒被定义为粉末，当颗粒的直径小于76微米（200目）时，被称为粉尘。根据NFPA（美国国家防火协会）的规定，粉尘任何细微分裂的固体，直径为420微米或更小。虽然BS：2955 [1,2]和NFPA 68有不同的定义来规定粉尘，但Palmer [3]认为直径比1000微米粗的颗粒应称为粉尘[2]。根据NFPA 68 [4]定义所使用的术语“粉尘”，被认为对过程工业有潜在的威胁。由于特定材料的爆炸颗粒尺寸范围可能较大，因此除中位颗粒直径之外，还要考虑颗粒尺寸分布[5]。在这项研究中，可燃性粉尘是主要的焦点。任何特定的材料在空气中以可燃的浓度悬浮时能够发生爆炸，无论其大小，形状或化学组成如何，都被称为可燃性粉尘[5]。
粉尘爆炸情景不仅限于煤矿或食品工业， 它们可能发生在化工厂，木材和造纸工业，金属处理装置等。大多数粉尘处理工厂容易受到粉尘爆炸的影响，因此需要特殊的安全措施和监测辅助工具。
可燃性粉尘需要达到一定的标准才能发生爆炸。 五个被确定为触发粉尘爆炸的因素：粒径，最小爆炸浓度，最小点火能量，最小点燃温度和极限氧气浓度。为了引起爆炸，需要满足五个标准（燃料，氧化剂，点火源，混合和限制）。五个确定的参数涵盖了粉尘爆炸的五个基本要素。粉尘爆炸是易燃粉尘颗粒在支持燃烧开始的环境中的快速燃烧。
当空气中悬浮的易燃颗粒非常接近合适的点火源时，粉尘爆炸就会被引发。如果粉尘云未被确定并且有火源存在，它通常会产生闪蒸火焰。对于快速和剧烈的燃烧，限制是一个必要的因素。同样，其他四个条件对爆炸事件的发生也是非常重要的。 据Kauffman [6]爆炸五角形形成后，粉尘爆炸将会发生。这五边形由混合，限制，燃料，氧化剂和点火源组成。当这些参数达到足够的临界极限（爆炸范围）时，会发生粉尘爆炸[7]。 另外，如果所有的参数都不能达到爆炸范围，爆炸可能不会发生[4]。
在这项研究中，提出了一个粉尘爆炸预测模型的概念框架，它考虑了一个工艺厂的运行条件，并提供了一个粉尘爆炸发生的快速评估方法。对于模型的发展，六个基本参数以条件概率的方式来描述粉尘爆炸现象被认为是必要的。对这些参数进行彻底分析以了解其模式。这些参数具有广泛的数值范围，所以它们的固有分布是可识别的。该分布突出显示了其参数的特征，并且还提供了关于数据种类的知识。这些参数分布用于开发粉尘爆炸预测模型。为了评估条件概率，我们同时考虑两个参数来估计特定情况下爆炸发生的概率。估计每个参数的条件概率并将它们整合到一个范围内可以提供粉尘爆炸发生的总概率。系统的方法提供了一个简单的指导方针，可用于监测工艺设施条件。 引入一个简化的“列线图”，使模型更简单，更方便用户。
在本文中，第2和第3节中提供了该方法的概述和所建议的模型的简要说明。第4节描述了该模型在工业中的应用。第五节为专门讨论，第六节得出结论，其中包括对未来工作的建议。
1.2机制和动因
粉尘爆炸是可燃性悬浮颗粒的快速同步燃烧[7]。其强度取决于火焰速度和颗粒的约束程度[8]。粉尘爆炸的结果是根据严重程度来衡量的。在研究中，最大爆炸压力是严重程度的指标，因为它是特定粉尘爆炸情景最广泛使用的指标。 下面给出这六个参数的简要描述：
bull; 颗粒直径（PD）：粉尘颗粒具有不同的形状和尺寸。在这项研究中，选择粒子中位直径作为PD并且只考虑微米大小的粉尘。 如果以质量或体积为基准，中位直径可能不同。然而，对于大多数关注的粉尘颗粒，假定密度在整个颗粒尺寸分布中保持恒定。 因此，质量基准分析可以按照体积基准来处理。 PD的单位是微米。
bull;最小爆炸浓度（MEC）：如果尘埃颗粒是在一定的体积中积累，那么浓度是爆炸的主要因素。 粉尘云浓度必须保持在最低浓度以下，这样就不会爆炸。 MEC的单位是g/m3。
bull;最低点燃能量（MIE）：如果不符合最低点火能量要求，爆炸将不会发生。MIE单位是mJ。
bull;最低点火温度（MIT）：启动点火过程所必需的最低温度，称为最低点火温度。MIT的测量单位是℃。
bull;极限氧气浓度（LOC）：极限氧气浓度是氧化剂的有效性。LOC是以氧气的体积百分比来衡量的，高于这个百分比就可以发生爆燃[9]。
bull;最大爆炸压力（Pmax）：发生爆炸时,测量爆炸严重程度的参数是压力。 最大爆炸压力的测量单位是bar(g)。
对于给定的粉尘材料，Pmax随PD的减小而增加。通常情况下，MIE随着PD的减小而减小，而且PD的减小也会使MEC和MIT 降低[8]。在目前的研究中，无论粉尘的化学成分如何，用于评估粉尘爆炸概率的模型都是一个通用的模型。颗粒尺寸越小，对MIE的要求就越低，这就使粉尘容易燃烧。一旦它们与空气和燃料在限制空间中接触，就会发生爆炸。有时候局部封闭也会引起类似于易燃气体的爆炸[10-12]。粉尘爆炸可能会伴随多米诺骨牌效应：一个主要爆炸，然后是二次爆炸。大多数安全危险缓解过程试图通过施加一层保护以防止安全屏障的同时恶化，来消除爆炸的可能性。一旦二次爆炸开始，它可能会采取更剧烈的形式造成大量的损失[13]。
1.3 粉尘爆炸研究现状
粉尘爆炸危险对处理粉末或可燃物质的工艺设施是一个持续的威胁。当代文学和书籍[8,14-17]提供了更安全的工厂设计，更安全的工作场所和几个标准安全规范的研究。
Amyotte 等[15]在设计和运行阶段,提出了内在的安全性作为主动缓解危害和风险的方法。所提出的方法讨论了更安全的工艺实施，在工作场所首先考虑了降低危害的固有安全性。他们的概念框架主要讨论最小化，替代，调节和简化工艺厂，以消灭危害的可能性，以提高安全和保护[16]。
Amyotte 等提出的框架[18]结合了固有安全原则，其实际上是首先减少或完全消除危害，其次是解决风险的发生频率和随后的严重性组成部分。
Eckhoff [17]分析了粉尘爆炸现状和预期未来研究的综合概要。他讨论了各种现有的或正在考虑的安全预防措施。详细分析了火焰传播的减少，防止爆炸性尘埃云以及火源。此外，在他的研究中还讨论了隔爆、自动爆炸抑制和泄爆。
有许多安全规范可以帮助保护这些工厂避免发生粉尘爆炸。美国国家防火协会（NFPA）提供了许多防止和消除粉尘爆炸的规范（例如NFPA68,69,650,654）。
1.4粉尘爆炸的概率测量
上述的安全标准在工业界广泛使用。已经提出了不同的安全方法，并通过案例研究进行了分析，以使加工厂更安全。然而，粉尘爆炸对于处理粉尘的行业来说是一个令人担忧的问题。
对粉尘爆炸防护系统的研究仍在进行之中，本质上是更安全的设计和保护或缓解措施。为了保持高水平的安全，加工行业正在努力提供更多的安全培训和教育。因此，分析工艺参数和了解特定情况下粉尘爆炸发生的可能性是非常重要的。粉尘爆炸研究人员对粉尘爆炸参数及其特征有重大的贡献。这个现有的知识可以有效地用于概率方法，以得到一个预测模型。从未对大量的数据进行分析来了解粉尘爆炸参数的分布情况。在概率模型中使用这些分布来采用更好和更安全的工艺设施。
风险评估涉及两个定量术语：发生的概率和结果。对于结果已经进行了重要的研究。在考虑风险评估时，爆炸的概率要么是被选择的，要么是来自于粉尘爆炸的频率[19]。在本文中，引入了一个新开发的模型来评估粉尘爆炸的概率。该模型考虑六个参数。这些参数分为两大部分：影响参数和严重性参数。 前面提到了五个影响参数，一个参数作为严重性参数来确定粉尘爆炸的条件概率。结合五个条件概率来评估粉尘爆炸发生的总概率。评估和量化粉尘爆炸发生概率的概率模型是本文的新颖之处。本文的主要研究重点是确定概率的条件概率方法，并对列线图进行开发。
2.粉尘爆炸概率评估方法
所提出的粉尘爆炸可能性评估方法由五个步骤组成。这些步骤被细分为几个子步骤。图1展示了所提出的方法的框架。详情如下:
1.危害识别
2.数据收集
3.数据分析
4.概率建模
5.列线图开发
图1 粉尘爆炸评估框架
2.1．步骤1：危害识别
危害识别是方法学的第一步。在这一步骤中确定了粉尘爆炸的可能危险。 考虑可能的危险列表，并确定引起危害潜力最大的因素。例如，当工艺参数不在安全工作区域时，会发生粉尘爆炸。监测粉尘爆炸参数，并与限制状态（法规标准或操作限制）进行比较。如果参数超过极限状态，则认为是工艺设施的潜在危险。所有的潜在危害都在这一步被识别和列出。
2.2．步骤2：数据收集
收集可用的数据是此步骤的重点。在识别可能的危险之后，单独搜索相关参数以获得可用数据。这些数据可以从实验工作，标准文献或相关数据库中收集。如果有足够的数据可用，则过程继续下一步。否则，将对缺少的数据将进行工程判断。在本研究中，Rolf Echkoff的书（参考文献[8]中的附录：表A1）和NFPA 69标准（参考文献[9]中的表C.1（b））用于收集数据。为了获得通用模型，所考虑的数据包含食物饲料的灰尘颗粒；金属合金；塑料、树脂和橡胶；煤炭产品和药品。
2.3. 步骤3：数据分析
在这个步骤中，根据收集的数据确定六个参数的基本分布，并且定义概率密度函数（PDF）。这一步涉及三个子步骤，这些步骤将在下面讨论：
2.3.1. 参数分类
步骤1中识别的潜在危险和相关参数分为两类：粉尘爆炸影响参数和严重程度参数。粒径（PD），最小爆炸浓度（MEC），最小点燃温度（MIT），最小点火能量（MIE）和极限氧浓度（LOC）等因素作为粉尘爆炸的影响因素。 最大爆炸压力Pmax 被认为是粉尘爆炸严重性参数。
2.3.2. 统计分析
在这个子步骤中，对所获得的数据进行统计分析以确定分布。对于每个参数，收集的数据通过不同的统计检验进行分析，例如非参数测试的良好性；例如 安德森亲爱的（AD）和科尔莫戈洛夫斯米尔诺夫（KS）测试。分析有助于确定每个参数的最佳拟合分布。
2.3.3.PDFs的确定
在这个子步骤中，使用Minitab和Matlab的支持统计工具来确定每个参数的良好分布的数学函数。
2.4．步骤4：概率建模
步骤2的结果和从步骤3获得的分布和数学函数被连续用于给定条件下的粉尘爆炸可能性进行建模。步骤4由以下三个子步骤组成：
2.4.1.联合概率分布的确定和积分限制规范
对于条件概率估计，必须确定联合概率分布。一旦分布被定义，下一步就是形成一个联合概率分布。为了确定联合概率分布，需要定义分布之间的相关性。为了确定联合概率方程，考虑来自影响参数的单个参数以及严重性参数，而其他参数保持不变。
该方法最具挑战性的部分之一是将两个分布与单个参数相关联。为了解决这个问题，通过使用copula函数来定义参数之间的相关性。开发分析可用数据的积分限制。联合概率方程的积分的上限和下限相应地被替换为数据的较低和较高值。对另一个影响参数重复相同的程序。本节的最终结果是所有潜在参数的联合概率分布方程，将严重性参数与影响参数相关联。
2.4.2. 有条件的概率评估
这个子步骤的目的是量化粉尘爆炸的条件概率。求解联合概率方程以获得条件概率的定量估计。条件概率评估给定参数在特定范围内的粉尘爆炸可能性。同样，通过一次考虑一个参数来获得联合概率函数的复积分的解。所讨论的程序的采用使得能够量化任何参数的给定范围的粉尘爆炸的可能性，这已经在步骤1,2和3中较早地被识别和分析。
2.4.3.总概率估计
概率建模[2.4]的最后一个步骤是确定粉尘爆炸的概率，
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