氢能存储系统（HECS）中氢泄漏风险演变机制的分析：一种动态贝叶斯网络与情景推导方法

《International Journal of Hydrogen Energy》：Analysis of risk evolution mechanisms for hydrogen leakage in HECS: A dynamic Bayesian network and scenario deduction approach

氢电耦合系统（HECS）氢气泄漏事故的动态贝叶斯网络（DBN）与模糊集理论融合推理模型研究。通过构建包含21种典型场景状态、17项关键防控措施和11项环境参数的 accident evolution framework，结合模糊数值转换与DBN联合概率分析，实现泄漏事故时空演变的精准量化预测。案例研究表明该方法可有效模拟事故链式发展，提前识别潜在安全隐患，优化应急响应机制，为氢能安全防控提供技术支撑。

　　氢能源作为清洁能源系统的重要组成部分，正逐步成为全球能源转型的关键路径。其零碳排放、高能量密度以及广泛的应用场景，使其在交通、能源存储和工业等多个领域展现出巨大的潜力。然而，随着氢能源技术的广泛应用，氢气泄漏等安全问题也日益受到关注。氢气具有高扩散性、易燃性和极低的最小点火能量，这些特性使其在泄漏后极易引发火灾或爆炸，从而对人员安全和关键基础设施造成严重威胁。因此，如何有效预防和控制氢气泄漏风险，成为保障氢能源系统安全运行的核心议题。

针对这一挑战，本研究引入了动态贝叶斯网络（DBN）技术，构建了一个氢气泄漏情景推演模型，以揭示事故演变机制与应急决策之间的内在关系。该模型不仅能够模拟氢气泄漏事故的可能发展路径，还能对事故后果进行预测，为氢能源系统的安全预防和控制提供理论支持。通过系统分析历史泄漏事件，研究团队建立了包含21种典型情景状态、17项关键缓解措施以及11项环境决定因素的事故演变框架。这一框架有助于更全面地理解氢气泄漏事故的复杂性，并为制定科学的应急策略提供依据。

研究中采用了一种融合模糊集理论与动态贝叶斯联合概率分析的混合概率模型，以实现情景状态概率的精确量化和时间预测。这种方法能够将专家的定性经验转化为可计算的概率参数，从而在不确定环境中更准确地评估风险。案例研究的结果表明，该方法能够有效模拟事故的发展过程，提前识别潜在的安全隐患，并为及时采取预防措施提供支持。通过这种方法，可以显著降低事故发生的可能性及其造成的后果，为氢能源系统的风险预警、应急决策和灾害后果评估提供强有力的技术支撑。

氢能源系统（HECS）作为一种集成能源解决方案，将氢气技术与电力系统相结合，实现了高效的能量转换和利用。在交通领域，氢气作为清洁燃料，为燃料电池汽车、船舶和飞机提供动力，其优势在于快速加注（3至5分钟）和长续航里程（超过500公里）。在偏远地区或岛屿，氢气与光伏、风能等可再生能源结合，可以形成稳定的微电网系统，为当地提供可靠的电力供应。例如，日本福岛氢能研究场（FH2R）已部署了一套10兆瓦级的氢气生产、存储和发电系统，为氢能应用提供了示范。

在可再生能源的整合与存储方面，氢气作为一种高效的储能介质，能够缓解风能和太阳能发电的间歇性问题。通过电解水制氢，多余的电能可以被转化为氢气并储存，待电力需求高峰时再通过燃料电池发电，从而实现“电-氢-电”或“电-氢-用”的循环。中国张家口风氢示范项目每年可生产17,000吨氢气，而德国“Hybrid”项目则利用海上风电制氢，为工业和交通领域提供清洁能源。这些项目的成功实施表明，氢气在可再生能源系统中扮演着越来越重要的角色。

然而，氢气的广泛应用也伴随着一系列安全挑战。首先，氢气泄漏和爆炸风险是氢能源系统面临的主要威胁之一。氢气的易燃性使其在泄漏后极易引发火灾或爆炸，尤其是在存在微量氢气积聚的环境中。因此，需要高精度的传感器（如红外或催化燃烧型传感器）和强制通风系统来降低泄漏风险。例如，2019年挪威发生的一起氢气加氢站爆炸事故，就是由于阀门泄漏引发的。其次，氢气的高压存储和运输也存在潜在风险。氢气通常以35至70兆帕的压力进行储存，这种高压状态要求储罐和管道具备高度的可靠性和安全性，同时还需要定期进行渗透性测试，以确保材料的耐久性。此外，电解设备和燃料电池堆的安全性同样不容忽视。电解器（如质子交换膜电解器或碱性水电解器）需要防止氢气和氧气的混合，而燃料电池堆则可能因热失控导致性能下降甚至火灾。最后，系统集成的复杂性也带来了额外的安全隐患。多能耦合系统需要精确的控制策略，否则可能导致电网频率波动或设备过载，从而引发安全问题。

在氢能源系统的研究领域，近年来已有大量关于安全性的探索。例如，Li等人通过全面的事故情景模拟，评估了氢气加氢站的危险影响范围，揭示了物理爆炸和受限空间氢气云爆炸是最严重的风险，并为建立适当的安全距离提供了关键数据。Wang等人则通过对氢气储罐进行实验测试、检查和故障分析，确定了其在各种极端运行条件下的极限承载能力，并识别了影响安全的关键因素。Lu等人开发了一个基于动态贝叶斯网络的模型，用于分析氢气加氢站中的火灾和爆炸连锁反应，指出储罐和压缩机是事故传播的关键节点，并建立了动态风险评估框架以支持加氢站的安全管理。

此外，Gao等人提出了一个基于模糊集理论的移动加氢站内在安全设计框架，优化了贝叶斯网络的条件概率，成功将泄漏概率降低了23%，并减少了事故后果的22%。Ghasemi等人则引入了一种基于区间值球形模糊集的风险评估模型，结合Bow-tie分析和IV-SFS方法，为氢气泄漏的风险管理决策提供了新的思路。Mohammad等人开发了一种基于WINGS的决策模型，用于氢气加氢站的安全管理。虽然已有许多研究采用故障树分析（FTA）方法对氢气加氢站进行安全评估，但分析方法的异质性仍然存在。Yang等人结合FTA与改进的灰色关联方法，对氢气加氢站进行了风险评估，并提出了具体的建设和管理措施。Qu等人则应用了集成FTA-AHP方法，对氢气生产-加氢一体化站（HPRIS）的泄漏风险进行了评估，识别出操作员失误、材料老化和阀门故障为主要风险因素，并指出风速的增加会显著扩大危险范围，而优化的设施布局则能有效降低风险。

随着氢能源系统的不断推广，研究人员开始针对其运营挑战和安全风险进行专门研究。Wang等人基于动态贝叶斯网络构建了氢气泄漏风险评估模型，并结合直觉模糊理论和D-S证据理论优化了概率计算，使该方法能够动态预测事故概率和后果，为氢能源系统的维护提供了定量工具。Zhao等人则提出了一种改进的故障模式与影响分析（FMEA）方法，结合计算流体力学（CFD）技术，对受限空间中的氢气泄漏安全问题进行了深入研究。通过对70种风险情景的分析，研究发现阀门故障是主要的事故触发因素，而CFD模拟则揭示了受限空间中氢气云的快速形成，以及火焰喷射和爆炸危害的范围。通过实施强制通风和紧急关闭协议，研究团队将高风险事故从16例降至零，中等风险事故从41例降至4例，为封闭环境的设计提供了关键指导。

Wang等人还开发了一种基于细胞拓扑结构的多站点氢能源系统协同控制模型，利用软开放点（SOP）技术提升了电网在高可再生能源渗透率下的可靠性。Dong等人则评估了质子交换膜电解器（PEME）在绿色氢能源系统中的适应性，通过实验测试发现温度波动和谐波失真是影响电解效率的关键因素。这些研究不仅推动了氢能源系统的安全评估方法的发展，也为实际应用提供了技术支持。

情景分析作为一种系统且前瞻性的研究方法，广泛应用于事故调查和风险评估领域。通过构建不同假设条件下的情景链，可以模拟事故的潜在发展路径和后果，从而揭示隐藏的风险，优化应急响应，并防止类似事故的再次发生。情景分析的应用涵盖事故回顾、风险预测和决策支持等多个维度，强调基于真实事件构建全面的未来情景，同时考虑各种不确定性因素，如突发事件的指标和数据。这些元素构成了理解事件发展过程和揭示其内在逻辑关系的基础。

Schoemaker等人深入探讨了情景分析的核心原理，强调未来情景的描述应聚焦于具体事件及其相互关系，以确保对事件及其成因的全面理解。Mahmoud等人系统研究了应急情景的演变过程，并巧妙地将情景规划理论融入应急决策系统，推动了基于情景分析的创新应急决策方法的发展。这种方法不仅增强了决策的前瞻性与适应性，还促进了对复杂应急响应策略的系统理解。Kowalski等人基于“情景-响应”框架开发了一种非传统突发事件的决策支持模型，拓展了情景分析的应用领域。Sinha等人则系统研究了特定事件的推演机制，建立了完整的推演方法论。Pomerol等人深入分析了在不确定环境中情景演变路径，并提出了从理论和实践角度减少情景复杂性的新方法，为应对不确定性提供了新颖的见解和方法。Brauers等人通过深入挖掘专家知识和情景推理，揭示了情景不一致的根本原因，并提出了切实可行的解决方案。这些研究不仅丰富了情景分析的理论基础，还提升了其在解决复杂问题中的战略有效性。Wu等人提出的场景对象模型（SOM）能够以图形方式呈现危害评估信息，并借助计算机辅助的HAZOP分析，提高了危害信息的传递、审查和共享效率，同时优化了危害评估的流程。

基于情景分析的应急响应策略已在铁路和公路运输、油气储存与运输等关键领域得到广泛应用，并展现出显著的成效。这不仅验证了该策略在实际灾害管理中的实用性，还为应对涉及氢气泄漏和爆炸的复杂事故情景提供了宝贵的经验和参考。Xu等人则分析了不确定性量化在提升基于机器学习的能源建模可靠性中的应用，识别了三种关键的不确定性来源，并探讨了相关研究挑战和未来发展方向。这种方法也为氢能源风险预测提供了新的思路。

尽管已有大量研究致力于提升氢能源系统的安全性，但随着氢能源的广泛部署，氢气安全研究仍存在一些亟待解决的问题。传统的风险评估方法在处理氢气泄漏风险时，往往难以捕捉复杂系统中氢气泄漏风险的时间演变特性。因此，情景推演理论作为一种强有力的框架，被引入以应对和缓解新兴事故。通过将情景推演理论应用于氢能源系统中的氢气泄漏事故，研究人员可以模拟潜在的事故发展路径，预测相关后果，并制定针对性的预防措施。这种前瞻性方法有助于早期识别隐藏的风险，从而及时采取干预措施，以防止或减轻事故的影响。此外，系统性的情景推演和分析能够揭示氢气泄漏事故的内在机制和演变规律，为制定科学合理的安全标准和监管框架提供关键的实证支持。

因此，基于对前期研究的综述，本文以氢能源系统（HECS）为研究对象，采用动态贝叶斯网络（DBN）方法对氢气泄漏事故进行情景推演研究。研究的目标是揭示此类事故的发生和发展规律，识别影响事故演化的关键情景状态节点，并构建氢气泄漏事故的演变路径。通过DBN方法，对氢气泄漏事故进行全面而详细的情景推演，为决策者提供事故预防策略，优化应急响应机制，提高氢气泄漏应急事件中的反应速度和决策效率，并促进应急资源的合理配置与优化，从而最大程度地减少事故带来的损失。本研究创新性地构建了一个融合动态贝叶斯网络（DBN）与模糊集理论的混合框架，实现了氢气泄漏事故演变的概率建模。相较于早期仅使用DBN或模糊逻辑的研究，本研究的突破体现在：首次将DBN的时间推理能力与模糊集的定性-定量转换能力相结合，解决了氢气安全领域中“环境-状态-行动”交互中的不确定性建模难题；利用梯形模糊数将专家经验转化为可计算的情景概率，相较于三角形或高斯函数，梯形模糊数能够更灵活地捕捉语言变量的模糊区间边界。这些方法的引入，不仅提升了氢气泄漏情景推演的准确性，也为氢能源系统的安全研究提供了新的思路和技术手段。

研究结果可以作为氢气泄漏事故预防、事故演变方向预测和应急救援决策部署的重要参考依据，对于确保氢能源产业的安全性和可持续发展具有重要意义。随着氢能源技术的不断进步和标准体系的逐步完善，氢能源系统将在未来十年内成为全球能源转型的重要支柱。然而，要实现这一目标，仍需进一步加强氢气泄漏风险的研究，特别是在系统复杂性和不确定性方面的深入探索。通过持续改进风险评估方法、优化应急响应策略，并推动情景推演技术的发展，可以为氢能源系统的安全运行提供更坚实的保障。