安全仪表系统(safety instrumented system,SIS)是由传感器、逻辑控制器和执行器组成的能够行使一项或多项安全功能的仪表系统。SIS广泛的应用于石油、化工、冶金等高危行业,是保障安全生产的重要措施。因此,确保SIS正确行使其安全功能对预防事故发生、降低灾害影响具有重要意义。安全完整性等级(safety integrity levels,SIL)是SIS安全性能的衡量标准。合理的SIL不仅可以保障安全生产、维护人身财产安全,还可以节约企业生产成本。SIL定量分级需要完整可靠的设备失效数据,目前我国对SIS的设备失效数据的收集分析等工作缺乏经验。因此,不具备成型、可用的数据库。在SIL定量验证过程中,只能参考并引用国外成型数据库,而没有充分挖掘并利用企业运营维护过程中收集的部分设备失效率。针对以上情况,本文主要研究了以下内容:1.详细分析了SIL验证过程中可靠性数据来源、种类及优缺点。在SIL级验证过程中,国外可用的成型数据库主要有:海上平台可靠性数据手册(offshore reliability data handbook,OREDA)、美国化工协会过程设备可靠性数据库以及Exida安全设备可靠性手册等。这类数据都是经过长期统计积累形成,但仍不能充分统计失效相关的所有信息,如运行总时间、失效原因等,且表示设备失效率均为常数,而实际情况失效率很可能是变量。2.介绍了SIL等级评估整体过程,重点研究了评估中的SIL定量验证。其主要验证方法有故障树、可靠性框图、马尔可夫(Markov)模型。其中前两种方法在计算SIL过程中,为了提高了模型的适用性简化计算而采用了近似值,但结果会因λ和TI的增加而增大。而Markov模型的计算结果不会产生这种误差,精度很高。3.针对国外数据库通用性强专一性不足和企业收集样本信息的利用问题,本文引入贝叶斯理论,以国外数据库信息为基础,综合企业收集的相关设备样本信息或蒙特卡罗方法仿真的企业样本信息对国外数据库进行“更新”,此即失效率的贝叶斯估计。4.以石化企业蜡油加氢装置为例,选取其中循环氢脱硫塔液位保护系统,首先进行风险分析,确定高风险偏差及后果,以此确定是否需要SIS;然后以风险图定性确定SIL;最后,运用贝叶斯方法,以“更新”后的可靠性数据进行SIL验证,并对比分析各验证方法结果。