基于N-K模型的氢能系统安全事故风险耦合机制研究

为解决氢能系统安全风险耦合机制不明的问题，研究人员采用N-K模型定量分析人-机-环-管四类风险因素的耦合关系，发现机器因素是风险耦合主导因子，提出强化多因素耦合防控策略，为氢能系统安全设计提供理论支撑。

　　

在全球能源转型浪潮中，氢能因其零碳特性成为炙手可热的清洁能源选项。中国氢能基础设施建设突飞猛进，截至2022年底已建成358座加氢站，占全球总量的36.7%。然而氢气的特殊性质——4%至75%的极宽爆炸极限、-253°C的超低温储存要求以及氢脆效应（hydrogen embrittlement），使其安全管控面临严峻挑战。更棘手的是，现有安全标准往往孤立看待风险因素，而实际事故多由人机交互、管理漏洞等多因素耦合触发，2019年某氨厂螺栓紧固事故就是典型案例。

针对这一难题，重庆大学机械传动国家重点实验室的研究团队创新性地引入源于生物进化理论的N-K模型，对欧洲联合研究中心HIAD 2.1数据库中的92起氢能事故展开系统分析。这项发表在《International Journal of Hydrogen Energy》的研究，首次构建了氢能安全风险的四维耦合框架：将系统解构为人（human）、机（machine）、作业（job）、管理（management）四大子系统，通过量化风险耦合值（coupling value U），揭示了多因素交互如何指数级放大事故概率。

研究采用三项关键技术：1) 基于HIAD 2.1数据库的事故数据挖掘，筛选含明确致因的致命事故案例；2) 建立N-K耦合矩阵，其中N=4代表子系统数量，K值反映耦合强度；3) 耦合度计算模型U=ΣP(x)log[P(x)/ΠP(x_i)]，通过概率比对数运算量化交互效应。

【风险定义】部分阐明氢能系统的风险耦合本质是子系统参数变异引发的非线性交互。研究将耦合类型划分为单因素（K=1）、双因素（K=2）和多因素（K≥3）三级，其中人-机耦合最易形成事故触发链。

【N-K模型应用】章节显示：机器因素在全部耦合模式中贡献度达42%，特别是储氢罐材料失效与操作规范的交互风险值U高达0.38。管理因素作为隐性耦合枢纽，能使其他因素的风险概率提升3-5倍。

【案例研究】通过2017年德国加氢站爆炸事故的逆向验证，证实当K值从2增至3时，事故概率会呈现阶跃式增长。研究构建的风险耦合热图显示，人-机-管理三因素耦合区域呈现显著红色预警信号。

结论部分指出，传统单因素防控策略对耦合风险的抑制效率不足35%。该研究的意义在于：1) 建立首个数据驱动的氢能风险耦合量化模型，突破传统专家评估法的主观局限；2) 揭示机器因素在耦合网络中的核心地位，建议优先升级储运设备智能监测系统；3) 提出"耦合阻断"防控理念，通过设计隔离机制将多因素耦合概率降低60%以上。这项研究为正在制定的ISO/TC197氢能安全新标准提供了关键理论依据，其方法论也可拓展至核电、化工等复杂系统安全领域。