基于多级流模型(MFM)的加氢站安全与运行优化：复杂故障场景分析方法

本研究针对氢燃料加注站的安全挑战，创新性地采用多级流模型(MFM)进行功能建模和故障诊断，系统分析了氢泄漏、超压等复杂故障场景。通过与FMEA/FTA方法对比，验证了MFM在捕捉系统级动态交互和传播性故障机制方面的优势，为氢能基础设施的风险评估提供了新思路，对提升加氢站安全性和可靠性具有重要意义。

　　

随着全球能源结构转型加速，氢能作为零排放燃料在交通领域的应用备受关注。氢燃料加注站（Hydrogen Fueling Stations）作为氢能产业链的关键基础设施，其安全性直接关系到氢能商业化进程。然而，氢气的高可燃性、高压储存特性以及低温操作环境（如液氢温度低至-253°C）带来了独特的安全挑战。历史上多起氢气爆炸事故表明，传统风险评估方法如故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)在捕捉系统级动态交互和复杂故障传播路径方面存在局限，亟需开发更全面的分析方法。

针对这一需求，来自中国的研究团队联合美国马里兰大学的专家，在《Process Safety and Environmental Protection》发表研究，首次将多级流模型(Multilevel Flow Modeling, MFM)应用于液氢加注站的安全分析。MFM是一种基于知识的功能建模方法，通过"手段-目的"和"部分-整体"两个维度分解系统功能，可动态模拟故障传播路径。研究团队以日加注量1000kg的液氢站为案例，构建了包含105个组件的MFM模型，特别整合了压力控制、温度调节和氢杂质过滤等关键功能模块。

关键技术方法包括：1) 基于MFM的功能建模框架，将系统分解为目标树、物质流、能量流和控制流；2) 故障模式映射技术，将组件失效（如阀门卡滞、过滤器堵塞）转化为MFM状态变量；3) 知识融合方法，整合工艺参数（如LH₂/GH₂混合比例）与安全目标（如储罐超压风险）；4) 采用子模型库技术处理系统复杂性，提升计算效率。

研究结果揭示：

1. 故障场景特征：MFM识别出502种氢泄漏场景和377种超压爆炸场景，显著多于传统FMEA方法（449个场景）。典型案例显示，压力调节器PR-401A控制失效会连锁引发过滤器FL-401A泄漏，这种组合故障模式被FMEA忽略。

2. 过程交互影响：温度传感器PTT-301A读数偏低会触发控制补偿，导致换热器HX-201A出口温度升高，最终引发储罐GHT-301A超压。这种跨子系统传播路径凸显了MFM在分析级联故障方面的优势。

3. 方法学对比：与传统方法相比，MFM能捕捉事件序列（如PRV-101泄漏→过滤器效率下降→泵201B堵塞）和系统配置（如并联阀门SV-203A/B同时失效）导致的复杂故障，而FTA/FMEA主要关注单一组件失效。

4. 应用价值验证：通过故障树反向验证发现，液氢储罐LHT-101高压的25种根本原因中，70%涉及跨组件交互（如热交换器控制失效与泵动能不足的协同作用），证实MFM可完善传统风险评估的知识输入。

讨论部分强调，本研究首次将核工业成熟的MFM方法拓展至氢能基础设施领域，通过三项创新提升了风险评估的完备性：1) 整合生产目标（维持GH₂供应质量）与安全目标（预防爆炸）；2) 建立压力-温度-过滤效率的关联模型；3) 开发组件失效到系统功能的映射规则。实际应用中，MFM模型可实时接入传感器数据，为加氢站提供在线诊断支持，例如当检测到PTT-301A温度异常时，系统能自动推演出12种可能原因和5类后果（包括远端储罐超压风险）。

该研究的局限在于定性分析无法量化泄漏程度差异，未来可通过集成CFD模拟实现半定量风险评估。正如通讯作者Xinxin Zhang指出："MFM为氢能基础设施提供了系统级的'功能X光片'，既能辅助设计阶段的安全假设验证，又能支持运行阶段的智能预警，是传统方法的重要补充。"这项工作为氢能行业的数字孪生安全系统开发奠定了方法论基础，对推进全球900余座加注站的智能化升级具有指导意义。