基于动态贝叶斯对管束集装箱的风险评估

期刊: 国际市场 2026年第17期 DOI: 10.67328/wslwpp0904 PDF下载

基于动态贝叶斯对管束集装箱的风险评估

赵庆松

贵州航天乌江机电设备有限责任公司 贵州省遵义市 563000

摘要：国内在制氢、储运、应用等相关设备技术领域得到了大力发展。Ⅳ型氢气瓶管束集装箱及成套装备是保护氢气瓶组而设计的装置，可提高气瓶的使用寿命和可靠性。利用现有氢能相关设备的数据，基于动态贝叶斯（DBN）对整个集装箱系统进行风险评估，发现基于现有设备数据得到比较大的风险结果，其和先验概率、故障率有关；诊断推理中发现管道损坏是影响整个系统泄漏事件发生最重要的原因；反推中发现储氢束焊缝腐蚀事件的故障转换率最快。

关键词：氢能，成套装备，动态贝叶斯，风险评估

1 管束集装箱模型

对于托运的储氢管束及集装箱存在氢气泄漏风险，其中氢气瓶、管道、阀等装置容易受到不确定因素影响而发生泄漏问题，从管束集装箱来看，储氢管束处于集装箱受限空间内，当氢气发生泄漏时易聚集，且容易产生燃烧爆炸等风险后果。拖车托运时发生车祸、撞击等也容易导致氢气泄漏。对于新型设备零件，在运用中可能很少有相应的风险数据，所以暂时利用积累的现有设备数据进行风险评估，探究相应风险结果。

2 风险评估方法

2. 1贝叶斯与动态贝叶斯

贝叶斯定理为在概率环境下整合信息和数据更新先验知识提供了一种数学方法。定理修正了先验概率，得到后验概率，如式（2-1）：

（2-1）

在概率风险分析(PRA)中，利用概率分布表征模型参数值的知识，并利用先验分布、故障模型和观测数据，通过应用贝叶斯定理确定参数(或多个参数)的后验分布。连续形式通常可写为；

（2-2）

式中，是参数的后验分布。这种后验分布是所有θ相关推理陈述和即将讨论的模型验证方法的基础。观察数据通过随机模型进入贝叶斯定理。是参数的先验分布。

2.3 动态贝叶斯网络（DBN）

贝叶斯网络（BN）是一种基于图论和概率论的不确定概率推理模型。BN与时间无关，因此，BN很难较好地分析系统的动态特性。有必要将马尔可夫模型引入BN，以使模型动态化。马尔可夫模型是描述系统可能状态及其相互转移的理论模型。通过确定系统的初始状态概率分布和转移概率矩阵，构建马尔可夫链模型来预测系统在未来某个时间的状态概率，组建成动态贝叶斯网络（DBN）。

3 管束集装箱的风险评估

3.1 风险识别

风险识别的目的是识别整个设备系统使用过程中导致氢气意外释放的可信风险情景，并对具体情景进行风险分析，风险识别涉及可靠性工程、安全工程领域、人为影响因素等。在管束集装箱及拖车相应设备和原因的风险识别下，得到一些影响因素较大的风险事件，例如管束氢气瓶、管道、阀等重要影响因素。在整个风险评估中，对风险识别的基本事件考虑越全面及相应数据越正确，得到的风险评估结果就越趋近真实事件。

3.2 动态贝叶斯网络建模

根据风险识别事件，将其映射DBN模型中，DBN中的父节点、中间节点和子节点对应基础、中间和顶级事件，安全节点和后果节点由BT模型中的安全屏障和后果进行映射。DBN模型中父节点的先验概率与BT模型中基础事件的发生概率相同，安全屏障节点的失效概率设置模式相同。此外，可以通过将条件概率表分配给中间节点、子节点、安全屏障节点和后果节点来证明节点之间的相关性，最后添加各节点基础事件的先验概率，和计算得到的转移概率值。

4案例分析

4.1风险预测分析

对所有事件的相应数据进行整理，带入到贝叶斯网络图中，基于基本事件概率预测两年内管束集装箱可能发生泄漏的概率（L），得到2年内氢气泄漏事故和事故后果的概率图如图41所示。从图中可以看到发生泄漏概率成比较快速上升趋势，最开始泄漏概率9.66×10-2，两个月到5.62×10-1（超50%的概率），到一年的事件可到93.7×10–1，相比最开始增长了将近10倍，这是一个巨大的风险值增值。对比其他研究者的结果，最开始泄漏概率就比较高，短时间内增长速度也很快，第一，对于氢能这特殊能源（容易发生泄漏、腐蚀材料、氢脆等现象），相应设备的先验概率一般都比较大，本文主要对风险最大化考虑，选取基本事件的先验概率比较高，而且事件数量比较多；第二，概率增长趋势快等现象，可能的原因是设备故障率选取较大，但所选取的数据是符合现实可能的。

图41管束集装箱可能发生泄漏的概率

4.2诊断推理

现对相应事件进行诊断推理，利用现有先验概率去评估特定数值的风险结果，假设管束集装箱发生泄漏事件L由最开始概率10%直接上升到100%，观察各主要事件相应的变化：概率上升幅度，影响泄漏事件L最重要的基本事件，预防该事件的考虑等。得到相应事件发生的概率，事件L发生泄漏10%,对于其他三个重点事件分别是A1为2%，A5和A6为1%，从影响重点事件的父节点看，子节点发生的概率会更大，可能主要原因是多条事件的影响。泄漏事件L=100%会发生时，对应事件A1为15%，A5为13%，A6为10%，可发现A1管道损坏增加了13%，也是三个重要事件最高增长事件。

对相应重点事件的基础事件进行数据对比，用前后计算的风险概率得到相应差异。综上，各个事件变化从绝对差异和相对差异相比较，在推论结果中重点设备（管道和阀）都是对风险结果影响较大，所以对其基本事件应重点考虑，从设计、制造、运用等各方面优先考虑预防措施。

5总结

在管束集装箱整个系统中，每个设备故障事件是风险识别的重点，主要包括氢气瓶、管道、阀，影响其发生泄漏的风险事件也有所差别，破损、腐蚀是零部件最重要的风险因素，在动态贝叶斯网络中故障转换率最影响各个动态节点的变化，从而影响各时间段的风险结果，基础事件的多少也影响最终结果。

（1）在2年内氢气泄漏事故和事故后果概率的预测中，最终发生泄漏事件L在短时间内上升较快，从最开始泄漏概率9.66×10-2，两个月到5.62×10-1（超50%的概率），到一年的事件可到93.7×10-1，当然设备也没考虑人为维护和检修的影响，而是每天在33基础事件影响下工作24小时。

（2）管束集装箱发生泄漏事件L由最开始的10%直接到100%的诊断推理，三个重要事件中风险概率最高增长事件A1（管道损坏）增加了13%，在先验概率和后验概率的绝对差值下，事件X4（管道内部发生腐蚀或颗粒堆积）最大，为5.79×10-2，同样也验证了管道问题是影响泄漏最重要的原因。

参考文献

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