在全球能源转型和"双碳"战略背景下，氢能作为清洁、零碳的可再生能源，在交通、工业制造和建筑供热等领域展现出巨大应用潜力。天然气管网因其覆盖范围广、输运能力强、长距离运输成本低等优势，成为氢能大规模利用的理想载体。氢掺混天然气(HBNG)技术不仅提高了天然气这种化石燃料的可持续性，还显著提升了氢能利用效率，已成为当前各国重点研发方向。然而，氢气的掺入改变了传统天然气的组分，导致输送过程中水力条件发生变化，这对管网布局设计提出了新的挑战。现有研究多集中于氢掺混工艺、管道材料氢脆、输送安全风险等领域，而在HBNG管道布局优化这一关键环节缺乏专门研究方法。特别是在工业区场景下，如何合理规划调压站位置和管道连接方式，保证所有用户节点可靠连接的同时最大限度降低建设成本，成为制约HBNG技术推广的瓶颈问题。针对这一难题，研究人员在《IEEE Access》上发表了题为"Layout Optimization of Hydrogen-Blended Natural Gas Distribution Pipelines in Industrial Zone"的研究论文。该研究首次构建了工业区HBNG管道布局优化模型，并提出了多策略增强的哈里斯鹰优化算法(GHHO)，为HBNG输配管网规划设计提供了创新解决方案。研究团队建立了以投资成本最小化为目标的优化模型，全面考虑了水力条件变化、管网结构、用户数量和管径规格等多重约束条件。模型决策变量包括调压站数量m、坐标向量(x, y)、以及用户-调压站连接向量ζ、调压站间连接向量χ和调压站-气源点连接向量ψ。约束条件涵盖管网拓扑结构、调压站管辖用户数、气量平衡、压力要求和管径规格等五个方面，其中压力计算采用基于Weymouth公式推导的氢掺混输送公式。为有效求解这一复杂优化模型，研究团队对原始哈里斯鹰优化算法(HHO)进行了四方面改进：采用高斯/鼠混沌映射和反向学习策略提升初始种群质量；引入Aquila优化器(AO)的全局搜索策略增强探索能力；设计非线性逃逸能量因子平衡算法全局探索与局部开发；采用自适应T分布变异策略避免局部最优。改进后的GHHO算法在CEC2017和CEC2022测试集上进行了全面验证。关键技术方法包括：基于30个独立运行的统计比较分析，使用Wilcoxon秩和检验评估算法显著性差异，采用Friedman检验进行平均排名分析，并通过箱线图直观展示算法稳定性。实际案例应用基于21个用户和1个气源点的工业区管网规划问题，参数设置包括调压站数量范围2-5个，压力约束400kPa，采用标准管径规格。
II. 分布管道布局优化模型研究建立的HBNG管道布局优化模型以最小化总投资成本为目标函数，包括调压站投资、用户-调压站管道投资、调压站间管道投资和调压站-气源点管道投资四部分。模型采用氢掺混Weymouth公式进行压力计算，充分考虑了氢气掺混比例λ对输送压降的影响。约束条件确保管网呈枝状结构，每个用户只能连接一个调压站，各调压站管理用户数在合理范围内，气量平衡且末端压力满足最低要求。III. 多策略改进的哈里斯鹰优化器(GHHO)GHHO算法通过四种策略系统改进原始HHO：混沌反向学习初始化策略提升种群多样性；Aquila优化器全局搜索策略增强探索能力；非线性逃逸能量因子动态平衡搜索过程；自适应T分布变异策略提高局部开发效率。在CEC2017测试中，GHHO在30维和100维情况下分别有24个和25个测试函数取得最优结果，显著优于其他对比算法。
IV. 实际分布管网设计将GHHO应用于实际工业区HBNG管网布局优化，结果表明该算法获得最优布局方案，总管道长度43.8公里，投资成本1005万元。与次优方案相比，管道长度减少7.03%，投资成本降低4.1%。具体布局方案显示，GHHO找到了4个调压站的最优配置，管道连接方式科学合理，充分验证了优化模型和算法的工程实用价值。
