基于动态贝叶斯网络和N-K模型的地下储气库泄漏事故风险耦合分析

《Frontiers in Earth Science》：Risk coupling analysis of underground gas storage leakage accidents based on dynamic Bayesian network and N-K model

地下气体存储（UGS）泄漏事故的风险耦合分析通过整合动态贝叶斯网络（DBN）和N-K模型实现。该方法量化了设备、人因、地质和管理因素间的耦合作用，利用N-K模型计算 mutual information 耦合强度，并构建DBN时序模型预测风险演化。结果显示，MAE为0.032，短期人因与管理耦合主导泄漏风险，长期多因素耦合（设备-人因-地质-管理）占主导，通过针对性措施可降低17.4%风险。该模型验证了动态耦合分析的有效性，为UGS安全提供了量化决策支持。

　　地下天然气储气设施（UGS）泄漏事故的风险耦合（RC）分析对于整体天然气储存安全至关重要。因此，需要关注各种风险因素之间的相互作用。本文提出了一种新颖的方法，结合动态贝叶斯网络（DBN）和N-K模型，用于分析UGS泄漏事故中的风险耦合机制。该方法首先系统地调查了泄漏事故的原因，并识别了风险类别。其次，确定了由设备、人为、地质和管理因素引发的耦合风险类型。第三，构建了基于泄漏风险分析和N-K模型的DBN模型。第四，通过使用N-K模型计算结果，识别了DBN中RC节点的设置变量。此外，利用一种基于三个公理的技术验证了所提出的模型的有效性。

UGS作为一种复杂的社会技术系统，其安全运行受到设备、人为、地质和管理等多种因素的共同影响。泄漏事故往往是由多种风险因素的耦合效应引发的，这些因素的相互作用和非线性影响使得风险分析变得复杂。传统的风险评估方法在分析这些复杂系统时存在一定的局限性，特别是在动态和不确定性较高的环境中。因此，本研究旨在通过整合DBN和N-K模型，构建一个能够捕捉风险因素之间动态演变和耦合关系的分析框架，以提高UGS泄漏事故的风险预测和管理能力。

N-K模型最初由Kauffman（1993）提出，用于研究进化生物学中的复杂系统。在风险评估中，该模型被用来衡量不安全事件元素之间的相关性及耦合程度。DBN则是一种能够建模时间依赖性的概率图，可以描述变量随时间的变化以及它们之间的依赖关系。通过将N-K模型的静态耦合结构与DBN的时间动态特性相结合，本研究提出了一种全新的方法，以更全面地分析UGS泄漏事故的风险耦合机制。这种方法能够捕捉到不同风险因素之间的动态相互作用，从而为风险管理和预防提供更加精准的决策支持。

在研究中，首先通过统计分析确定了526起UGS泄漏事故的原因，并将其分类为设备因素、人为因素、地质因素和管理因素。其中，设备因素占比最高（40.30%），其次是人为因素（31.56%）、地质因素（25.86%）和管理因素（2.28%）。这表明设备因素在UGS泄漏事故中起着关键作用，而人为和地质因素则在不同阶段对风险产生影响。设备因素与人为因素、地质因素和管理因素的耦合关系是研究的重点，其中设备与人为因素的耦合在短期内尤为突出，而随着时间推移，设备、人为、地质和管理因素之间的多因素耦合成为主要风险源。

为了构建DBN模型，研究团队对风险因素进行了系统建模，并基于N-K模型计算出的耦合概率，定义了节点之间的条件概率表（CPT）。DBN模型由24个节点和36个边组成，分析了30个时间片（Δt = 500小时）中的风险耦合关系。研究使用了Netica软件来创建DBN模型，该模型能够在不同时间片之间模拟变量的变化，并基于历史数据和专家判断进行概率更新。在模型验证方面，研究采用了一种基于三个公理的方法，以确保模型的准确性。该方法通过分析风险因素之间的相互作用，验证了模型在不同时间点对耦合概率的预测能力，并计算了模型的平均绝对误差（MAE），其值为0.032，表明模型具有较高的预测精度。

此外，研究还进行了敏感性分析，以探讨不同风险因素对主要耦合类型的影响。分析结果显示，设备因素对泄漏事故的耦合影响最大，特别是与人为因素、地质因素和管理因素之间的耦合。人为因素和管理因素的耦合在短期内是泄漏事故的主要驱动因素，而随着时间的推移，设备因素与人为、地质和管理因素之间的多因素耦合则成为关键风险源。这表明，在短期内，通过加强人员培训和优化管理流程可以有效降低人为与管理因素的耦合风险；而在长期，构建设备的全生命周期管理、实施地质动态监测等措施，可以进一步减少耦合风险的发生。

在敏感性分析中，研究团队假设每个风险因素的故障率存在±20%的不确定性，计算了不同耦合类型的概率变化。结果显示，设备因素（尤其是a1，如钻井/套管/密封插头等钻井相关故障）对泄漏事故的影响最大，其次是管理因素（d1，如管理系统的不完善）、地质因素（c1，如地质结构不稳定）和人为因素（b1，如操作失误）。这种分析为UGS运营商提供了明确的风险控制方向，例如，通过实时监测阀门、管道和井口等设备状态，以及定期维护设备，可以有效减少设备故障导致的泄漏风险。

模型验证结果显示，DBN能够准确预测不同耦合类型的风险概率，其平均绝对误差为0.032，表明模型在风险预测方面具有较高的可靠性。同时，模型还能够捕捉到风险因素随时间的演变趋势，为UGS的动态风险评估提供了支持。通过分析不同时间片中的耦合概率变化，研究团队进一步验证了模型在时间动态性方面的有效性，表明该模型能够适应UGS在不同运营阶段的风险变化，并为风险控制提供时间敏感的决策支持。

研究还结合了N-K模型的互信息度量，以评估不同风险因素之间的耦合程度。互信息被用来衡量风险因素之间的依赖关系，使得模型能够更准确地反映实际的耦合情况。此外，研究团队还通过敏感性分析发现，设备因素对多因素耦合的影响最大，特别是设备与人为、地质和管理因素之间的耦合。这表明，在UGS运营中，设备因素的故障率是影响泄漏事故风险的关键变量，而人为因素和管理因素则在某些情况下起到放大或加剧设备故障的作用。

本文的研究结果为UGS的安全管理提供了重要的理论支持和实践指导。首先，它揭示了不同风险因素之间的耦合机制，使得风险评估更加系统化和精准化。其次，通过整合DBN和N-K模型，研究团队构建了一个能够同时考虑静态结构和动态演变的分析框架，为UGS的长期和短期风险预测提供了新的方法。最后，研究团队还指出了该模型的局限性，例如对风险因素的二元状态假设可能无法完全反映现实中的复杂性，以及模型对时间片的固定设定可能限制了其对实际运营变化的适应能力。因此，未来的研究可以进一步引入动态贝叶斯信念网络（dBBN）等方法，以提高模型的动态性和适用性。

综上所述，本文通过结合DBN和N-K模型，构建了一个能够捕捉UGS泄漏事故风险耦合机制的分析框架。该方法不仅提高了风险预测的准确性，还为UGS的安全管理提供了具体的干预措施，包括加强人员培训、优化管理流程、实施设备全生命周期管理以及进行地质动态监测等。这些措施能够有效降低泄漏事故的发生概率，提高UGS的整体安全水平。同时，研究还强调了设备因素在风险耦合中的主导作用，为未来的研究提供了新的方向，例如引入更复杂的模型和方法，以更全面地评估和管理UGS中的风险因素。