一种结合FDEMATEL-ISM和贝叶斯网络的方法，用于动态推断电池电动船舶中的电气安全风险

《Ocean Engineering》：An integrated FDEMATEL-ISM and Bayesian network approach for dynamic deduction of electrical safety risks in battery electric ships

　　

周如玲|刘阳|范爱龙|万成鹏|王磊

武汉理工大学交通运输与物流工程学院，中国武汉，430063

摘要

电池电动船舶（BES）的高电气化水平增加了电气安全风险的复杂性，控制不当可能导致火灾和停电。为了解决这一问题，本文重点研究了BES的电气安全问题，并提出了一种在火灾和停电情况下对电气安全风险进行相关性建模和动态推导的方法。该方法解决了量化因素间关系以及动态推导BES风险链的难题。具体而言，本文首先确定了与电气安全设备相关的关键风险因素，然后通过结合模糊理论和决策试验与评估实验室（DEMATEL-ISM）方法构建了一个多层次结构风险模型，最后建立了贝叶斯网络（BN）模型以实现火灾和停电风险链的动态推导。研究结果表明，在火灾和停电情况下，电气安全设备的25个关键风险因素涉及四个主要方面：电池系统、推进电机、电气控制系统和电气灭火系统。进一步分析表明，电池释放的可燃物质、电池温度过高、直流（DC）母线故障、电池短路和气体灭火系统失效是五种最显著的风险。使用BN模型的动态推导表明，船舶火灾和停电并非孤立事件，而是有因果联系的。在火灾风险链中，电池温度过高可能引发热失控，从而导致电力系统故障并容易引发停电；相反，在停电后，电池舱的冷却系统失效，温度上升可能增加火灾发生的概率，从而形成恶性循环。本文构建的完整链风险动态评估方法为BES的智能风险预警和精确安全监管提供了关键支持。

引言

在全球航运向绿色和低碳发展的关键阶段，电池电动船舶（BES）因其零排放和低噪音的显著优势而成为内河和沿海航运可持续发展的关键推动力（Inal等人，2022年）。与传统燃油船舶相比，BES使用高能量密度的电池组作为主要动力源，并配备了高效的电力推进系统（Hasan等人，2025年；Nuchturee等人，2020年）。然而，电力系统从传统燃油向电池的这一根本转变虽然带来了多方面的好处，但也引入了前所未有的安全挑战。

根据行业报告和事故统计，除了传统船舶常见的碰撞和搁浅等常规风险外，火灾和停电是BES运行中最典型且具有高度破坏性的风险场景，需要进行针对性研究。近年来，已经发生了几起严重事故，例如2021年挪威电动观光船MS Brim的电池火灾和2023年中国电动观光船Guangyou 19因停电引发的碰撞。与传统船舶的火灾相比，电池热失控引起的火灾特征是温度更高、蔓延更快、容易复燃以及有毒和爆炸性气体的释放，导致重大人员伤亡和财产损失。同时，BES的停电会导致推进能力和操控能力的立即丧失，进而引发关键导航和通信系统的故障，显著增加复杂操作环境中的二次事故风险（Pilatis等人，2024年）。更重要的是，火灾和停电这两种主要风险并不是孤立发生的，而是通过复杂的耦合和级联演变机制相互关联（Wang等人，2025a、2025b、2025c、2025d；Aziz等人，2019年）。例如，挪威电动客轮MF Ytter?yningen的火灾始于电池舱，导致部分停电（ESCN，2019年）。在这些火灾和停电风险链中，其背后的相关机制和演变路径尚未得到系统揭示。因此，迫切需要研究BES中的风险传播和链式演变。

大多数事故是由BES电气安全设备中的风险引发的，这些设备涉及多个关键技术系统。这些系统不仅本身存在独特风险，还表现出复杂的相互依赖性（Kolios，2024年；Yang等人，2025年）。例如，作为BES动力源的电池系统存在短路或高温等内部风险，可能导致电气系统故障，进而引发火灾（Ye等人，2016年）。同样，推进电机和电子控制系统的故障往往与电池系统的状态有关（Tebbe等人，2025年）。冷却系统的故障也可能加速电池温度升高，增加热失控的风险（Yin等人，2024年）。因此，研究BES核心电气设备中的内在风险及其相互关系至关重要。然而，由于BES的运营历史较短且评估数据不足，相关研究仍然有限。现有研究很少，且主要依赖于为传统船舶开发的安全分析框架，这些框架不太适用于BES的高度电气化架构。更重要的是，当前方法往往无法捕捉多个电气风险因素之间的复杂关联和动态传播机制。为了填补这些空白，本研究整合了文献综述、事故分析和专家知识，研究了火灾和停电情况下电气安全风险因素之间的相互作用机制和相关路径，为预防BES的重大事故提供了科学依据。本研究的主要贡献有三个方面：

首先，开发了一种针对火灾和停电条件的BES电气安全风险的相关性建模和动态风险推导框架。通过整合事故数据、行业报告和专家知识，该框架能够系统地识别、评估和概率推断电气安全风险，克服了传统静态模型的局限性，同时提高了可解释性和预测能力。

其次，系统地揭示了BES中多级电气安全风险因素之间的复杂相关结构和因果交互机制。该研究阐明了火灾和停电情况下电池、电机和电子控制系统之间的关键反馈循环和双向因果关系，为BES的安全管理提供了新的见解。

最后，确定了火灾和停电情况下电气安全风险的动态传播链。通过动态推导分析，量化了关键的共性风险节点和主导传播路径，揭示了跨场景的互动和风险放大效应，为BES的风险管理和预防策略提供了支持。

本文的其余部分安排如下：第2节回顾了BES电气安全风险的现有研究；第3节提出了BES电气安全风险的相关性建模和动态推导方法；第4节进行了实证分析以验证所提方法的可行性；第5节讨论了主要发现；最后，第6节总结了主要结论。

章节片段

BES的风险场景

BES是指完全依靠船上电池储能系统提供动力、实现零排放的船舶。与传统燃油船舶相比，BES在电池系统、电机系统和电子控制系统方面存在显著的结构和技术差异。因此，BES的安全问题不再局限于与传统船舶相关的常规风险场景，还与一些电气因素密切相关

方法论

本文提出了一种针对火灾和停电场景的电气安全风险相关性建模和动态推导方法，如图2所示。首先，分析事故案例和风险数据以初步识别与其电气安全设备相关的风险因素；其次，使用三角模糊数处理专家判断结果；然后应用DEMATEL方法揭示因素间的因果关系网络并确定重要性程度

风险因素的识别

通过文献综述、事故案例和专家判断的综合作用，全面识别并验证了BES电气安全设备的关键风险因素。这些因素被分为四类：电池系统风险（B）、推进电机风险（M）、电子控制系统风险（C）和电气灭火系统风险（E）。表5详细列出了每个风险因素的信息。

基于DEMATEL的风险因素相关性分析

基于专家问卷

研究结果比较分析

鉴于BES领域的研究尚不深入，可以参考电动汽车（EV）或EV滚装船（EV ro-ro ship）领域的研究成果进行比较分析。电动汽车在电动驱动系统、能量存储和转换以及设备操作方面与BES有许多相似之处，这有助于更好地理解BES面临的潜在风险。

关于风险因素的相关性分析，本文揭示了关键电气安全因素之间的复杂因果关系

结论

本文提出了一种针对火灾和停电场景的电气安全风险相关性建模和动态推导方法，建立了从风险识别和相关性到风险推断的完整研究链。主要结论如下：

(1)

共识别出25个在火灾和停电情况下对BES电气安全设备至关重要的风险因素。这些关键节点主要集中在五个因素上：易燃物质的风险

CRediT作者贡献声明

周如玲：撰写——原始草案、可视化、方法论。刘阳：撰写——审阅与编辑、监督、方法论。范爱龙：监督、资金获取。万成鹏：监督、资金获取。王磊：监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本工作得到了中国国家自然科学基金（52571365）、武汉交通国家科技联合研发项目（2025-2-6）和湖北国际科技合作项目（2024EHA038）的支持。