一种针对埋地氢气管道腐蚀驱动泄漏与断裂的贝叶斯竞争失效动态可靠性框架

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A Bayesian competing-failure dynamic reliability framework for corrosion-driven leakage and rupture in buried hydrogen pipelines

　　

- 贝叶斯框架将潜在腐蚀与泄漏和破裂风险联系起来。
- 竞争失效模型得出分段和系统动态可靠性。
- 高风险分段在空间上聚集，且更常以泄漏为首发失效模式。
- 在不确定性条件下，薄弱分段主导近期系统完整性风险。
- 验证和敏感性测试支持了稳健的近期风险排序。

引言

随着氢能的大规模部署，氢气输送基础设施的安全性、可靠性和连续供应能力已成为影响氢能产业链实施的关键因素[1–6]。与管束拖车、捆扎气瓶车等离散运输方式相比，管道运输在远距离、大规模、连续氢气输送方面具有更高的经济效率和工程可行性，因此被广泛认为是未来氢能输送体系的重要支撑形式[3,6,8,9]。对于此类基础设施而言，局部管段失效不仅意味着单根管道完整性的受损，还可能影响氢气输送系统的运行安全、供应连续性以及维护资源配置效率。这一问题对于埋地氢气管道尤为重要。在长期服役过程中，这些管道面临由土壤条件、阴极保护性能、涂层老化和运行工况变化引起的腐蚀累积。它们还可能受到氢环境对材料性能的影响、缺陷演化以及向终端失效状态转变等因素的影响[8–11]。因此，埋地氢气管道的安全问题并非传统埋地管道腐蚀问题的简单延伸，而是一个涉及隐性退化、不确定信息、多种失效路径和系统级风险传递的复杂可靠性问题。

现有研究从多个视角考察了氢气管道的安全与风险评估。一组研究侧重于整体风险、失效原因和事故概率。这些研究主要讨论氢气管道或掺氢管道在氢环境下的失效概率修正、风险分析和监管需求[2–7,12]。它们通常表明，氢气管道风险评估仍然受到氢气专用失效统计数据不足、失效原因信息迁移困难以及氢环境效应复杂性等方面的严重制约[2–5]。例如，Wang等人[2]提出了一种基于有限统计数据的失效概率建模方法，以应对缺乏氢气管道专用事故统计的问题。他们的工作为在大型失效数据库不可用时对氢气管道进行概率评估提供了一种可行方法。Yang等人[3]从失效原因的视角对氢气管道的整体风险进行了概率分析，系统地刻画了不同失效原因在氢环境下的风险构成差异。Dao等人[9]将氢环境退化机制与动态面向对象贝叶斯网络相结合，实现了对掺氢管道安全演化过程的动态表征。此外，Joshi等人[7]从风险分析和监管建议的角度讨论了将氢气掺混入现有天然气管网所伴随的安全挑战和管理需求。Patel等人[8]对氢气基础设施的定量风险评估方法进行了系统综述。这些研究为氢气输送基础设施的风险评估奠定了重要基础。然而，其输出通常仍以整体失效概率、事故频率或宏观层面的风险表达，无法轻易回答在给定任务期限内更具完整性管理导向的问题：哪一段管道更可能首先失效，以及首次事件最可能产生何种后果。

另一组研究侧重于氢环境下的材料损伤、缺陷承载能力和失效压力分析。这些研究主要探讨氢脆、裂纹扩展以及氢损伤与腐蚀缺陷或组合缺陷之间的耦合关系[8–16]。近期研究表明，氢环境可显著改变含缺陷管道的失效机制、剩余强度和失效压力，这一效应在裂纹、腐蚀区内裂纹和压陷区内裂纹等复杂缺陷场景下尤为明显[10–16]。例如，Fan和Cheng[10]系统综述了气态氢环境下管道钢的氢脆现象及其对氢气管道完整性的影响，指出氢致损伤、断裂韧性退化和疲劳裂纹扩展仍然是氢气管道完整性研究的核心科学问题。Qin等人[11]使用改进的模糊故障树方法估计了氢脆条件下天然气管道的失效概率，其工作强调氢环境可放大失效机制转变和概率评估中的不确定性。Xie等人[4]分析了氢脆条件下掺氢天然气管道的失效行为，实现了氢环境、腐蚀缺陷和终端失效响应的耦合评估。Qin等人[5]研究了氢损伤、内压和轴向压缩综合效应下地下腐蚀管道的状态评估。Fu等人[12]、Wang等人[13]和Qin等人[14]进一步发展了氢环境下典型组合缺陷场景（如腐蚀区内裂纹和压陷区内裂纹）的失效压力预测和可解释建模方法。Wijnen等人[15]通过虚拟失效评估图扩展了氢气管道的断裂评估工具。与此同时，Islam等人[16]从材料相容性和安全性的角度系统综述了掺氢天然气管道。总体而言，这一研究路线对于揭示氢环境下缺陷失效机制和承载能力退化具有重要意义。然而，大多数研究仍局限于特定缺陷、载荷条件和终端失效准则下的力学分析或失效压力预测，尚未将隐性退化状态、稀疏事件记录以及不同终端后果之间的动态竞争统一起来。换言之，这些研究主要回答的是"某一缺陷在氢环境下会降低多少承载能力"，而较少回答"在持续埋地腐蚀条件下，某一退化状态更可能首先演化为哪种终端后果"。

与此同时，关于埋地腐蚀管道的时间相关可靠性、寿命预测和维护优化的研究也得到了快速发展[17–34]。这些研究从腐蚀速率预测、剩余强度预测、时间相关可靠性评估、空间随机建模、维护优化以及基于检测信号的可靠性映射等多个方向推进了埋地腐蚀管道的可靠性分析[17–34]。例如，Zerouali等人[17]提出了一种基于可靠性的长输油气管道网络维护优化方法，将维护资源配置与系统可靠性约束相结合。Xiao等人[18,20]从时空腐蚀变异性和Copula-重要性抽样的角度研究了腐蚀管道的时间相关可靠性，改进了对腐蚀随机性的表征。Nahal等人[19]通过考虑空间相关性和随机依赖性，进一步发展了腐蚀管道系统的可靠性建模。Hu等人[21]将深度学习与随机过程相结合，预测多种耦合腐蚀因素下管道的剩余寿命。Chen等人[22]利用磁通量检测信号和残差神经网络开发了腐蚀管道的可靠性分析方法。Xiao等人[23]和Miao与Zhao[24]分别从数据驱动的失效压力预测和含缺陷管道剩余强度预测的角度推进了埋地腐蚀管道评估。Li等人[25]、Hosseinzadeh等人[26]、Dao等人[27,28]、Guang等人[29]和Xu等人[30]分别从环境载荷、缺陷相互作用、沉积物下腐蚀、外腐蚀速率预测和可解释失效预测的角度扩展了研究边界。Li等人[31]、Farhang和Jalali[32]以及Huang等人[33]进一步考察了检测间隔、故障行为和检测评估技术在支撑腐蚀管道可靠性研究中的作用。Jaber等人[34]从异质数据融合的角度讨论了退化预测的鲁棒性。近期研究越来越强调土壤环境复杂性、空间腐蚀变异性、有限检测数据以及随机腐蚀演化对可靠性评估结果的影响[17–23,30–32]。然而，这一研究路线仍主要基于传统油气管道场景，其分析对象通常为整体失效概率、剩余寿命或单一模式失效后果[17–27]。部分研究区分了小泄漏与爆裂失效或考虑了时空腐蚀变异性[19–21]，即便如此，很少有研究进一步引入氢环境效应或将不同终端后果视为由共享潜在退化状态驱动的竞争性演化路径。更少研究将潜在退化状态识别不确定性与失效模型参数不确定性联合传递至分段级和系统级动态可靠性结果中。对于埋地氢气管道而言，这构成了现有研究中最显著的空白。

尽管取得了上述进展，埋地氢气管道仍存在一个重要的研究空白。现有氢气管道研究主要关注宏观层面失效原因、氢环境损伤、缺陷承载能力退化或在有限统计条件下的概率评估。与此同时，关于埋地腐蚀管道的可靠性研究主要针对传统油气管道系统，侧重于剩余寿命、整体失效概率或单一模式后果。因此，埋地氢气管道在可靠性相关方面仍存在若干未解决的局限性。首先，氢环境效应很少被嵌入到用于埋地管道完整性评估的时间相关可靠性框架中。其次，泄漏和破裂通常被作为分离的或单一模式的后果进行分析，而非由共享退化过程驱动的竞争性首发事件后果。第三，稀疏的事件记录很少通过事件生成机制与模式特定的时变危险率明确联系起来。第四，来自潜在退化状态识别的不确定性与来自失效模型参数的不确定性很少被联合传递到分段级和系统级动态可靠性中。这些缺失的联系限制了现有方法回答以下三个完整性管理问题的能力（在给定任务期限内）：哪一段管道更可能首先失效，哪种失效模式更可能首先发生，以及局部首发失效风险如何汇聚为系统级可靠性。

在此背景下，本研究的实际目标是在给定任务期限内识别以腐蚀为主导的埋地氢气管道中的高风险管段，并确定首次事件最可能的后果，揭示哪些薄弱管段主要控制系统的动态可靠性。这些结果可支持安全运行、连续氢气供应以及对关键管道管段的优先处置。本研究的理论目标是建立一个分层贝叶斯框架，该框架由潜在退化状态、时变失效强度、事件生成模型和竞争失效动态可靠性组成。该框架将不可观测的腐蚀退化状态与泄漏和破裂的双模式首发事件后果联系起来，并允许状态不确定性和失效模型参数不确定性同时传递到分段级和系统级可靠性输出中。

本研究的主要贡献总结如下。首先，本研究为埋地氢能基础设施提出了一种竞争失效动态可靠性框架。该框架整合了潜在腐蚀退化状态、双模式泄漏-破裂危险率、事件计数约束和系统级动态可靠性聚合，为安全、可靠、连续的氢气输送提供了一种概率分析工具。其次，埋地管道中的腐蚀状态难以直接观测，且可用观测数据稀疏且不确定。针对这一问题，本研究使用潜在退化状态的后验样本作为上游输入，使状态识别不确定性进一步传递至失效危险率和动态可靠性结果中。第三，本研究将两种共享同一上游状态的腐蚀驱动首发事件后果——即由腐蚀穿孔或局部缺陷引起的泄漏失效和由严重腐蚀缺陷或剩余强度不足引起的破裂失效——纳入统一分析，从而将问题从识别哪一段管道更危险扩展到识别哪一段管道更可能首先失效以及哪种失效模式更可能首先发生。第四，该框架通过样本内重构、留出后1/4事件计数和位置验证、与时驱Weibull模型和状态依赖比例风险基准的对照比较、局部敏感性分析、先验敏感性分析以及后验不确定性表征进行了评估。

本文其余部分组织如下。第2节介绍了问题描述、潜在退化状态表征、退化至危险率的映射、事件生成模型、贝叶斯推断方法以及在竞争失效条件下分段级和系统级动态可靠性的定义。

第3节介绍了一个匿名的埋地氢气管道案例，包括案例配置与输入准备、基线模型拟合与事后诊断、管段级竞争失效动态可靠性结果以及系统级动态可靠性结果。第4节通过模型验证、局部敏感性分析、先验敏感性分析和事后不确定性表征进一步评估了基线结果。第5节讨论了主要发现、与现有研究的联系，以及对氢运输基础设施安全运行和持续氢气供应保障的启示。第6节对论文进行了总结。

方法
本研究的技术路线如图1所示。

案例研究与基线结果
本节基于一个真实的在役埋地氢气管道的匿名案例。介绍了案例配置与输入准备、基线模型拟合与事后诊断、管段级竞争失效动态可靠性结果以及系统级动态可靠性结果。总体而言，所提出的双结果竞争失效框架在扩展时间窗口数据下保持了良好的采样稳定性，并展现出可解释的事后分层模式。

模型验证、敏感性分析与不确定性分析
在第3节呈现基线拟合与动态可靠性结果之后，本节从四个方面进一步评估了所提出的框架：模型验证、关键参数的局部敏感性分析、先验敏感性分析和事后不确定性表征。目的是检验模型的预测有效性、结果稳定性、参数响应特征及解释边界，从而增强模型的可信度与工程

讨论
本研究不聚焦于埋地氢气管道的静态风险排序或单一失效概率的估计。相反，在稀疏失效观测数据的背景下，该研究在指定的任务时间范围内探讨了三个密切相关的完整性管理问题：哪些管段更可能发生腐蚀驱动的首次事件、哪种首次事件结果更可能发生，以及局部首次事件风险如何在线路层面累积。为了回答这些

结论
本研究开发了一种分层贝叶斯竞争失效动态可靠性框架，适用于埋地氢气管道在隐蔽腐蚀退化、稀疏事件观测以及泄漏与破裂结果并存条件下的可靠性评估。该框架将事后潜在退化状态、模式特异性时变失效强度、NB2事件生成模型以及管段级和线路级可靠性计算有机联系起来。通过这种方式，源自上游状态识别的不确定性以及

利益冲突声明
本文作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本次研究的结果。

未引用的参考文献[47,48]

CRediT作者贡献声明
文斌王：撰写——审阅与编辑，撰写——原稿，验证，方法论，调查研究，形式分析，概念化。甘崔：资源，资金获取，数据整理。

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