一种基于动态贝叶斯网络的概率分析方法，用于从“事故-屏障-韧性”（Accident-Barrier-Resilience）的角度评估城市燃气管道的安全性

《Process Safety and Environmental Protection》：A dynamic Bayesian network-based probabilistic analysis method for urban gas pipelines from the perspective of “Accident-Barrier-Resilience”

燃气管道网络动态韧性评估模型构建及关键因素分析，提出基于事故树分析的三级“事故-屏障-韧性”框架，通过动态贝叶斯网络量化吸收、适应、恢复能力对系统韧性的影响，揭示管径与壁厚为核心影响因素，论证学习能力对韧性提升的作用，为运营管理提供决策支持。

　　

杨福强|刘海峰|李世一|陈星林|黄宗厚

福州大学环境与安全工程学院，中国福州350116

摘要

为了提高城市燃气管道网络（UGPNs）的可靠性，本文提出了一种基于动态贝叶斯网络（DBN）的韧性评估模型。该模型的构建遵循了一种新颖的三层“事故-屏障-韧性”框架。首先，提出了一种场景演化和屏障推断分析（SEBDA）方法，用于系统地识别关键风险节点，并根据完整事故场景的物理演化路径构建安全屏障系统。随后，通过事件树分析（ETA）生成事故演化路径。最后，基于DBN的韧性评估层量化了系统的时变性能。开发了一个计算韧性模型，用于模拟和量化UGPNs在干扰场景下的韧性特征。然后分析了不同事故场景对韧性节点可靠性的影响。结果表明，三种韧性能力（吸收、适应和恢复）分别发挥着驱动管道网络系统整体韧性的作用。对韧性节点的临界性分析表明，管道直径和壁厚是影响燃气管道网络韧性的两个最关键因素。此外，研究还将学习能力作为关键因素纳入考虑，证明其能有效影响UGPN系统的韧性属性。动态模型通过结合韧性网络扩展了静态模型，这种增强通过明确考虑韧性对UGPNs的影响来提高运行可靠性。通过持续实施改进计划，燃气管网最终有可能充分应对各种干扰。

引言

燃气管道是重要的基础设施，是城市的“生命线”。它们作为输送天然气资源的主要通道，为居民提供可靠的燃料供应。UGPN系统在促进城市发展中发挥着重要作用。由于复杂的环境因素和质量缺陷，燃气管道网络中经常发生事故。这些网络通常铺设在人口密集地区，而它们输送的介质具有易燃和爆炸性。加上管道的复杂性和隐蔽性，任何事故都可能导致巨大的人员伤亡和财产损失。近年来，UGPN中的事故时有发生。2021年6月21日，中国湖北省十堰市发生了一起燃气管道泄漏并随后爆炸的事件，造成26人死亡，138人受伤。由此可见，一旦UGPN发生事故，事故很容易沿着管道蔓延，导致严重的后果，因此需要预防和减轻这种高风险。

UGPN中事故的本质在于网络内各种固有因素的不安全状态，这些状态表现为不稳定性。目前对UGPN的研究主要集中在风险评估（Li等人，2021年；Hassan等人，2022年）上，即识别导致这些网络事故的主要因素。近年来，燃气管道风险评估方法已从静态分析发展为动态预测。随着贝叶斯网络在UGPN中的广泛应用（Wang等人，2017年；Wang等人，2021年），UGPN的动态故障概率计算方法逐渐成熟。Huang等人（2023年）提出了一种基于预测框架的主动腐蚀管理方法。Li等人（2023年）提出了一种基于博弈论的UGPN风险管理方法。可视化工具和机器学习被用于天然气管道的风险识别（Fakhravar等人，2017年；Liang等人，2025年）。

完成风险评估后，会对结果进行有针对性的后处理。风险评估可以为更深入的研究奠定基础，基于风险评估的后续研究主要涉及制定有针对性的风险措施和管理研究目标的安全性（Zhao等人，2023年；Yang，2022年）。系统状态是复杂的且动态变化的。工程和管理相关因素在确定系统状态时至关重要，因为它们通常表现出不确定性和时变特性。因此，传统的风险分析无法完全解决复杂工程系统的安全性问题。相比之下，韧性评估更适合应用于具有不确定性和时变特性的复杂工程系统，因为它可以描述在不确定危险和干扰后的故障动态传播。与风险评估相比，韧性评估受到的关注要少得多。UGPN的韧性评估主要涉及在风险评估后对网络事故进行韧性评估。目前关于UGPN韧性评估的研究主要结合了BN（Chen等人，2024年）、机器学习和超网络分析（Zhao等人，2024年）以及物联网阶段（Dui等人，2024年）。然而，当前的UGPN韧性评估很少全面考虑这些方面。韧性评估可以量化在不确定危险和干扰后的故障动态传播。凭借其动态性和独立的评估框架，韧性评估不一定依赖于风险评估才能有效（Adedigba等人，2016年）。它更适合在紧急情况发生前和发生后处理未知和不确定的事件。因此，本文提出了一种结合安全屏障和事故场景分析的UGPN韧性评估框架。该框架将通过ETA识别的24种具体事故场景直接转化为DBN中“系统功能状态”节点的不同触发条件。这种方法模拟了事故的因果演化路径和系统的固有动态恢复能力，实现了从静态风险分析到动态韧性评估的转变。

在本文中，第2节介绍了UGPN的事故分析方法。第3节基于安全屏障对UGPN进行了韧性评估分析。第4节提供了基于韧性评估的安全管理操作建议。第5节对UGPN的韧性评估进行了案例研究，并根据研究结果提出了安全管理措施。第6节总结了本文的研究内容。

部分摘录

韧性分析

韧性最初指的是生态系统在不受根本性制度变化的情况下吸收冲击的能力（Holling，1973年）。21世纪初，韧性概念被引入工程领域，促进了基础设施和工程系统的分析、评估和管理框架的发展（Bruneau等人，2003年）。Park等人（2013年）将工程系统的韧性定义为一个动态的、递归的、连续的过程

数据来源

在本研究中，模型节点的先验概率主要由结构化专家判断和模糊综合评估方法确定。为了确保专家判断的真实性并减少主观偏差，我们参考了权威行业数据库的统计趋势，包括管道和危险材料安全管理局（PHMSA，2023年）、欧洲燃气管道事故数据组（EGIG，2023年）和中国燃气协会（CGA，2020年）的数据。

模型构建

在结合

讨论

本研究中的系统韧性被定义为一种属性，其特征是三种核心能力——吸收、适应和恢复的耦合表现，并进一步受到学习能力的影响。这种韧性被概念化为一个时变状态，而不是静态属性，反映了系统从故障发生到完全恢复整个过程中的动态性能。需要注意的是，该模型仅关注UGPN

结论

本文通过将事件树分析与BN相结合，构建了UGPN的韧性评估模型，并在此基础上研究了不同事故场景对城市燃气管道网络弹性节点可靠性的影响。最后，提出了一些相应的行为管理措施。主要结论如下：

（1）UGPN的韧性将在时间切片t=6h时达到功能丧失的点，之后逐渐恢复

未引用的参考文献

(Amir等人，2024年；Chen等人，2023年；Domna等人，2021年；欧洲燃气管道事故数据组，2023年；Holiing，1973年；Hsu和Chen，1994年；Huang等人，2013年；Li等人，2023年；Li等人，2024年；Mohammad，2023年；住房部，2020年；Muhlbaure，2004年；Philips，2016年；管道和危险材料安全管理局，2023年；Yang等人，2020年；Yang等人，2022年；Zhao等人，2023年；Zhou和Reniers，2024年)

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了中国国家自然科学基金（52274181）和中国福建省区域发展科学技术计划（项目编号2023Y3001）的支持。