基于物理信息神经网络(PINNs)的加氢站氢泄漏扩散实时监测与风险评估方法

《International Journal of Hydrogen Energy》：A quantitative risk assessment method for hydrogen fuel cell vehicles in residential garages

为解决加氢站(HRS)氢泄漏监测中数据稀疏与计算效率的难题，研究人员开发了融合流体力学方程的物理信息神经网络(PINNs)模型。该模型通过嵌入连续性方程、动量守恒和对流-扩散方程等物理约束，在仅需5%训练数据条件下实现R2达0.932的浓度场重构，为氢基础设施安全运营提供实时风险预警技术支撑。

　　

在全球能源转型背景下，氢能因其零碳特性成为替代化石燃料的重要选择，但氢气的低密度、高扩散性也带来显著安全风险。加氢站作为氢能产业链的关键节点，其长管拖车在运行过程中可能发生高压氢泄漏，形成可燃云团甚至引发爆炸。传统计算流体力学(CFD)模拟虽能揭示泄漏规律，但存在计算耗时、依赖全量数据的局限；而纯数据驱动的深度学习模型在小样本场景下预测精度急剧下降。这一矛盾严重制约了加氢站实时风险预警能力的发展。

针对这一技术瓶颈，国内某研究机构团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，创新性地将物理信息神经网络(PINNs)应用于加氢站氢泄漏扩散预测。该研究通过耦合Navier-Stokes方程与对流-扩散方程作为神经网络约束，构建了兼具物理一致性与数据适应性的混合模型。关键技术包括：基于Fluent软件生成高保真CFD数据集模拟典型风场场景（顺风/逆风）；设计PINNs框架嵌入质量守恒、动量守恒等物理约束；采用PyTorch框架实现自动微分计算物理残差；通过稀疏传感器数据重构全场浓度分布。

氢泄漏扩散预测框架
研究建立的多物理场耦合模型将监测数据作为输入，通过自动微分技术计算预测值与流体力学控制方程的残差。模型特别针对开放空间复杂流场，解决了传统PINNs在回流区预测精度不足的问题。

模拟模型
以中国广泛使用的长管拖车为研究对象，建立包含8组35MPa高压气瓶的典型泄漏场景。通过参数化分析确定了泄漏孔径、环境风速等关键影响因素，构建了包含不同边界条件的CFD基准数据库。

结果讨论
在仅使用5%训练数据的极端条件下，模型对逆风复杂流场的预测R²达到0.932，显著优于传统神经网络使用20%数据时的0.905。可视化结果显示，模型能准确捕捉氢云扩散前沿的瞬态变化特征，对危险浓度区域（4%-75%爆炸下限）的识别误差小于3%。

结论
该研究证实PINNs能有效降低对全量数据的依赖，在稀疏监测条件下仍保持物理合理性。所提出的框架为加氢站安全运营提供了三方面突破：实现秒级风险态势感知、支持传感器优化布置、提升小样本场景预测鲁棒性。这项工作不仅推动了氢安全监测技术的智能化发展，也为其他工业气体泄漏预警提供了可迁移的方法论框架。研究获得国家自然科学基金（52104186）等多项资助，相关技术已申请专利保护。