基于物理信息神经网络(PINNs)的加氢站氢气泄漏扩散实时监测与空间浓度场重构研究

为解决加氢站(HRS)氢气泄漏安全监测难题，研究人员开发了基于物理信息神经网络(PINNs)的空间浓度场预测模型。该研究通过耦合连续性方程、动量守恒和对流-扩散方程作为物理约束，在低至5%训练数据条件下仍实现R2达0.932的预测精度，显著优于传统神经网络方法，为氢能基础设施安全运维提供了快速可靠的监测框架。

　　

随着全球能源结构转型加速，氢能作为零碳能源的"终极解决方案"备受瞩目。然而在氢能产业链中，加氢站作为关键基础设施却面临严峻的安全挑战——氢气具有极低的点火能量（仅0.02mJ）和宽泛的爆炸极限（4%-75%），一旦发生泄漏，可能在短时间内形成爆炸性混合云团。传统监测手段依赖有限传感器数据，难以实时捕捉三维空间浓度分布；而计算流体力学(CFD)模拟虽能精确刻画泄漏过程，却存在计算耗时、难以满足应急响应时效性的瓶颈。

针对这一技术痛点，中国某高校安全工程研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表创新成果。研究团队创造性地将物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)引入氢安全领域，通过融合流体力学基本方程与深度学习算法，开发出兼具物理一致性和计算效率的浓度场预测模型。关键技术包括：构建包含Navier-Stokes方程约束的PINNs框架；基于Fluent软件生成高保真CFD训练数据；设计针对下风向和逆风场景的差异化建模策略；采用自动微分技术计算物理残差。

氢泄漏扩散预测框架
研究建立"CFD数据生成-PINNs建模-物理约束嵌入"的技术路线。以长管拖车泄漏为典型场景，将连续性方程、动量守恒方程和对流-扩散方程作为硬约束融入损失函数，使模型在仅5%训练数据时仍保持物理合理性。

模拟模型验证
在Intel Xeon 8488C平台完成多工况CFD模拟，涵盖4-15m/s风速范围。对比实验显示，PINNs在逆风复杂流场预测中R²达0.932，较传统神经网络（20%数据时R²=0.905）显著提升，且计算耗时降低2个数量级。

结果讨论
模型成功捕捉到氢气喷射的欠膨胀特性和湍流扩散规律，对近场激波结构和远场浓度衰减的预测误差<8%。特别在传感器稀疏区域，物理约束有效弥补了数据缺失，浓度梯度预测精度提高37%。

该研究突破传统数据驱动模型的"黑箱"局限，开创性地实现物理规律与AI技术的深度融合。所提出的LB-PINN框架不仅适用于加氢站安全监控，还可拓展至化工泄漏、可燃气体预警等领域，为新能源基础设施风险管理提供普适性解决方案。研究获得国家自然科学基金（52104186）等多项支持，相关技术已申请发明专利并开展工程示范应用。