基于动态贝叶斯网络的混合氢天然气管道系统定量韧性评估方法

《Safety Science》：A dynamic Bayesian network-based approach to quantitative resilience assessment of blended hydrogen natural gas pipeline system

　　李瑞玲|秦国金|肖国清|王遗欢
中国西南石油大学化学与化学工程学院，成都610500

摘要
在高压氢气环境中运行的管道极易受到氢脆（HE）的影响，这对运输安全构成了严重威胁。韧性，即管道系统抵御、适应和从干扰中恢复的能力，已成为确保长期安全和可靠性的新范式。然而，现有的方法缺乏在不确定性下评估动态韧性的能力，本研究通过开发一个专门针对混合氢气天然气（BHNG）管道中氢脆问题的框架来填补这一空白。本研究提出了一种基于概率的框架，用于评估BHNG管道系统在氢脆作用下的韧性。该框架利用动态贝叶斯网络（DBN）模型来描述包括干扰、吸收、适应和恢复四个相互关联状态下的韧性时间演变过程，从而能够对性能下降和恢复轨迹进行概率推断。案例研究证明了所提出方法的有效性和实用性。贝叶斯推断结果显示，氢气混合显著降低了管道的韧性，性能损失达到了非混合管道的1.3232倍，并且恢复时间强烈依赖于恢复能力。敏感性分析指出，恢复能力、结构冗余性和人员可靠性是影响系统恢复的主要因素，而吸收能力则在延缓性能下降方面起着关键作用。这些发现为管道安全和设计提供了可行的见解：优先投资于氢气防护涂层和可更换部件，实施实时监控以进行早期预警，以及为操作人员和应急响应者制定联合培训计划。所提出的框架为决策者提供了一个系统化和数据驱动的工具，将韧性考虑纳入设计和恢复规划中，从而提高氢气混合管道基础设施的安全性、可靠性和适应能力。

引言
传统化石燃料的大规模燃烧导致了过多的温室气体排放，引发了气候变化和环境退化（Li等人，2024；Chen等人，2024；Lin等人，2025）。氢已被视为实现净零排放目标的关键要素（Jacquemin等人，2025；Wang等人，2025；Kodgire，2025）。由于其丰富的来源（可以通过水电解、煤气化、天然气重整和生物质转化生产）和高能量密度，氢被视为一种清洁且多用途的能源载体（Jiang等人，2022）。与化石燃料相比，氢气燃烧仅产生水作为副产品，同时释放热量和能量（Yilmaz和Ozturk，2022）。因此，许多国家已将氢视为21世纪的理想能源载体，并将其提升为国家战略优先事项（Haholu等人，2025；Rahman等人，2025；Abbas等人，2025）。在向氢基经济转型过程中，氢气的高效和安全运输是实现这一转型的关键。一种有前景的途径是将氢气以受控浓度混合到现有的天然气管道中，从而实现大规模、长距离和成本效益高的氢气输送（Cristello等人，2024；Peng等人，2025）。然而，高压混合氢气天然气（BHNG）管道容易受到氢脆的影响，这会严重损害结构完整性和运行安全性（Bouledroua等人，2024）。大多数在用的天然气管道通常由高强度钢如X70或X80制成，运行在高压下。长时间暴露在富含氢气的环境中会加速氢原子进入钢材，在其中扩散到晶格中或在微观结构缺陷（如晶界、位错或裂纹尖端）处积累（Li等人，2022）。一旦氢浓度超过临界阈值，局部应力放大可能会引发裂纹起始、氢气泡形成，甚至导致灾难性的管道故障，从而带来重大的工业事故风险（Sun和Cheng，2021）。此类故障会中断能源供应，引发火灾或爆炸等次生事件，并需要专业响应者和基础设施运营者的协调应急响应（Aydin等人，2024）。作为关键的能源基础设施，BHNG管道对氢脆的韧性不仅是一个技术可靠性问题，也是一个危机准备和应急管理的问题（Shakou等人，2019）。这些复杂和动态的风险在氢气混合后管理升级的天然气管道时引入了巨大的不确定性，突显了需要先进的评估方法来支持工程决策和应急响应的紧迫性（Boustras和Waring，2020）。关于BHNG管道的历史故障数据非常有限，因此需要结合专家知识和机制理解与现有信息的评估方法。已经有多种安全评估方法应用于复杂工程系统，包括风险、可靠性、鲁棒性、恢复力和韧性评估。Yang等人（Yang和Wang，2015）提出了一种基于模糊连接的层次化群体决策框架，用于海上系统风险评估。这种方法为处理海事、海洋和运输等领域风险数据中的不确定性提供了有效解决方案。Kamiński等人（Kamiński和Bredow，2024）提出了一种评估电缆结构可靠性的双重方法，主要解决了由于环境随机性以及材料和几何缺陷导致的响应不确定性和可靠性评估问题。Emamikoupaei等人（Emamikoupaei等人，2025）研究了在不同连接类型和建筑高度下的钢模块化建筑系统的鲁棒性。Bubinek等人（Bubinek等人，2025）利用韧性来评估城市再利用作为循环经济活动的环境效益。他们的研究包括对捐赠产品的详细描述、对其碳足迹的全面评估以及对不完美替代和收入变化引起的恢复效应的估计。Hoseyni等人（Hoseyni和Cordiner，2024）开发了一种新颖的工程系统定量韧性评估框架，即使在系统安全和韧性能力信息不足的情况下也能进行分析。其中，韧性评估因整合了其他方法的优点并提供了更全面的系统性能视图而受到越来越多的关注（Yang等人，2023）。

韧性不仅涉及故障概率/可靠性或吸收波动的能力（鲁棒性），还涵盖了适应性、恢复能力和长期可持续性。它与风险评估密切相关，但提供了对干扰前后的更广泛视角（Tong等人，2020）。与仅强调恢复的恢复力相比，韧性更强调在不断变化的内部和外部条件下的适应性和持续功能性。因此，韧性包括可靠性、鲁棒性和恢复力，为评估受不确定干扰影响的工程系统提供了一个全面的框架。对于BHNG管道而言，基于韧性的评估特别有价值，因为它可以量化在氢脆作用下的性能下降和恢复情况，识别脆弱性，并支持有针对性的缓解策略。然而，在管道领域现有的韧性研究仍然有限，尤其是针对易受氢脆影响的混合氢系统的研究更少（Yang等人，2023）。将韧性评估应用于BHNG管道带来了额外的挑战。氢脆的机制涉及氢原子、冶金缺陷和施加应力之间的复杂相互作用，导致高度不可预测的局部故障模式。传统的概率方法，如蒙特卡洛模拟或静态贝叶斯网络（BN），可以捕捉不确定性，但难以表征氢脆引起的损害的动态进展。相比之下，动态贝叶斯网络（DBN）提供了一个有前景的替代方案，因为它们可以纳入时间依赖的过程，如应力演变、材料退化和累积的氢效应。因此，DBN非常适合预测BHNG管道中的故障进展，并提供能够随运行条件变化的韧性评估。对于BHNG管道系统而言，氢脆受到多种因素的影响，这些因素之间存在复杂的相互作用。氢脆的特性使得现有的工程系统韧性量化方法不适用于BHNG管道系统。量化BHNG管道系统的韧性正成为一个重大挑战。为了填补这些空白，本研究采用基于DBN的方法评估BHNG管道系统在氢脆作用下的韧性。本研究通过开发一种新的基于韧性的动态评估框架，推进了BHNG管道安全评估领域的发展，该框架能够捕捉系统在氢脆作用下的性能演变。虽然以往的研究主要依赖于静态可靠性或风险模型，但所提出的方法使用动态贝叶斯网络来模拟管道韧性状态的时间演变，从而能够对性能下降、适应性和恢复过程进行定量分析。在现有韧性定义和指标模型（Qin等人，2025）的基础上，本研究开发了一个针对BHNG管道的定量韧性指标系统，整合了关键影响因素，包括气体压力、氢混合比例、材料组成、缺陷特性和应力条件。通过敏感性分析，该框架识别了影响管道韧性的最重要因素，使决策者能够在设计和运营阶段优先安排维护资源并实施有针对性的缓解策略。本研究提供了随运行条件变化的动态韧性指标。这些指标为管道运营商提供了监测系统功能、预测潜在故障和提高氢气运输基础设施长期安全性和可持续性的实用工具。总之，这些贡献解决了理解和量化BHNG管道在氢脆作用下的韧性的关键空白，从而为氢气安全整合到现有天然气网络中提供了有力支持。

章节摘录
韧性指标及其影响因素
韧性通常可以定义为一个系统预测、抵抗、吸收和从干扰中恢复的能力（Ni等人，2022；Yang等人，2023），这可以涵盖确定性系统和概率系统，但不仅限于此。前者指的是特定确定性干扰事件的发生，而后者涉及具有概率的干扰的发生和影响。在工程中，韧性指的是抵抗...

提出的方法
图5展示了所提出的BHNG管道系统定量韧性评估方法的流程图。
步骤1. 构建氢脆影响图
如图6所示，系统由环境、材料和应力因素的指标定义。使用先前工作中开发的指标（Qin等人，2024）构建了一个用于影响氢脆的指标相关数据的BN模型，这些指标来自故障树模型。
步骤2. 开发马尔可夫链模型
可以使用马尔可夫链来描述...

案例研究
选择了一段BHNG管道作为案例研究。该管道段具有以下规格：长度12公里，钢材等级API 5L X70，直径1016毫米，壁厚14.6毫米，设计压力10兆帕，氢混合比例为10%体积百分比。

结论
本研究开发了一种基于DBN的方法，用于评估BHNG管道对抗氢脆的韧性。该框架将四种韧性状态（干扰、吸收、适应和恢复）整合到一个动态概率模型中，捕捉系统性能的时间演变。案例研究结果显示，氢气混合显著降低了管道的韧性，性能损失达到了非混合管道的1.3232倍。敏感性分析...

作者贡献声明
李瑞玲：撰写——原始草案，方法论。
秦国金：撰写——审阅和编辑。
肖国清：撰写——审阅和编辑。
王遗欢：撰写——审阅和编辑。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划（项目编号2024YFC3810702）和中国国家自然科学基金（项目编号52304258）的支持。