考虑因果因素间高阶耦合效应的城市埋地燃气管道动态风险分析

《Process Safety and Environmental Protection》：Dynamic risk analysis of urban buried gas pipelines considering high-order coupling effects among causal factors

城市地下燃气管道面临多风险因素耦合与动态演化的挑战，传统分析方法因静态结构及数据限制难以捕捉高阶耦合效应。本研究提出融合高维DEMATEL-ISM方法与贝叶斯网络（BN）的动态建模框架，通过张量扩展传统DEMAEL-ISM至三阶耦合分析，构建层次化事故演化网络，并利用逻辑回归构建条件概率表（CPTs）实现动态概率推理。基于分层贝叶斯分析（HBA）处理数据稀疏与不确定性，案例研究表明耦合模型BN-B对破坏性及道路塌陷等关键风险因子的后验概率提升显著，动态推演显示BN-B的事故概率（14.6%）显著高于传统BN-A（8.2%）。

　　

王朝阳|常远江|陈国明|李新红

中国石油大学（华东）海洋工程与安全技术中心（COEST），青岛266580，中国

摘要

城市埋地燃气管道是城市基础设施的重要组成部分，但仍然极易发生泄漏事故。这些故障通常由多种风险因素的复杂相互作用加剧，包括第三方损坏、腐蚀、外部环境和运行故障。然而，现有的风险分析方法受到静态结构和有限数据的限制，无法充分捕捉风险因素之间的高阶耦合以及事故场景的动态演变。为了解决这些局限性，本文提出了一种考虑因果因素之间高阶耦合效应的集成动态建模方法。在所提出的方法中，使用高维DEMATEL–ISM方法来表示高阶因素相互作用，并构建了一个层次化的事故演变网络。然后将建立的结构映射到贝叶斯网络（BN）中，使用逻辑回归生成条件概率表（CPTs）来捕捉单独和组合效应。这种方法在保持拓扑结构和推理中的高阶耦合的同时，实现了概率风险更新和关键耦合链的识别。为了克服数据稀疏性和认知不确定性，建立了一个层次贝叶斯分析（HBA）框架，基于有限的故障和前兆数据来估计先验概率。一个案例研究表明，耦合模型BN-B提高了关键风险因素（如破坏行为和道路坍塌）的后验概率。动态推理进一步表明，未耦合模型BN-A在10年内的事故概率为8.2%，而耦合模型BN-B则上升至14.6%。这种方法为理解燃气管道故障的潜在机制提供了更深入的见解，并支持在不确定条件下的更有效的风险控制策略。

引言

快速的城市化进程大幅增加了对清洁能源（尤其是天然气）的需求，推动了城市燃气网络的扩展，这些网络现已成为重要的城市基础设施（Li等人，2023年）。然而，这些系统的规模和复杂性，加上燃气的易燃性、密集的人口、老化的管道以及不合理的早期布局，显著增加了安全风险。不确定性和复杂的演变路径使得相关机构难以制定科学有效的风险应对计划。频繁的泄漏事件严重威胁了公共安全、环境可持续性和社会稳定。此外，与发达国家相比，系统现代化、安全管理和公众意识方面仍存在差距（Feng等人，2024年）。这些因素凸显了在城市埋地燃气管道系统中加强风险分析和安全控制的迫切需求。

城市燃气管道的风险评估方法已经从早期的基于定性指标的方法发展到先进的定量模型（Khan等人，2015年）。初步研究采用了模糊评估和安全系统理论（Medeiros等人，2017年），而Muhlbauer（Muhlbauer，2004年）和Brito（Brito等人，2010年）的代表性工作引入了指数系统和多标准分析，后者采用了效用理论和ELECTRE-TRI进行分段级风险分级和多维分析。随后，Bow-Tie模型结合了故障树（FT）和事件树（ET）分析（Subagyo等人，2021年；Wang等人，2021年）来捕捉事故链和定性风险因素，并使用贝叶斯网络（BN）和模糊理论来估计事件概率（Chang等人，2018年；Dao等人，2025年）。学者们越来越认识到风险不是静态的，而是随着运行条件和环境因素的变化而演变，因此需要动态识别、评估和管理（Acosta和Siu，1991年；Khakzad等人，2013a；Khan等人，2016年；Yazdi等人，2023年）。因此，许多研究探索了在现实世界工程和运营环境中应用动态方法，例如使用动态事件或概率风险评估方法对复杂工业系统进行连续风险分析（Ab Rahim等人，2025年；Abimbola和Khan，2019年；Amin等人，2018年；Mamudu等人，2021年）。同时，人们对后果评估的关注也在增加。研究将事件链建模与后果模拟相结合（Chang等人，2019年；Pula等人，2006年），实现了故障概率和影响严重程度的双重量化（Kalantarnia等人，2009年）。最近，研究人员将故障演变过程转化为贝叶斯网络结构，应用逻辑推理和专家判断来计算泄漏概率（Chen等人，2025年；Xue等人，2021年；B. Zhu等人，2022年）。此外，用于气体扩散、火灾和爆炸的物理模型与仿真工具相结合（Guo等人，2016年；Zhu等人，2024年），被广泛用于评估故障后果并支持应急响应规划和安全管道运营。

以往的燃气管道风险评估研究主要集中在单一因素或孤立的故障模式上，但现实世界的管道故障往往是由多个风险元素之间的复杂耦合引起的（Wang和Zhang，2007年）。为了捕捉这些非线性相互作用和级联效应，提出了结合基于指标的耦合分析、复杂网络理论和系统动态的多维框架（Adedigba等人，2016年；Li等人，2022年）。这些方法已被应用于表征城市燃气系统中的相互依赖性和事故演变路径（Bai等人，2024年；Yang等人，2017年）。在广泛使用的分析工具中，决策制定试验与评估实验室（DEMATEL）基于专家判断量化直接和间接的因果关系，产生诸如影响度、受影响度、中心性和原因度等指标（Ram和Chand，2016年；Sajid等人，2017年；J. Zhu等人，2022年），而解释结构建模（ISM）通过布尔逻辑和可达性矩阵将这些关系组织成层次结构。它们的集成使得可以联合评估交互强度和层次结构，并已应用于燃气管道、煤矿和海上作业（Chang和Cheng，2011年；Wang等人，2018年；Y.-P. O. Yang等人，2013年）。然而，传统的DEMATEL-ISM方法仅限于成对的线性叠加，忽略了三个或更多因素相互作用时出现的协同或干扰行为。此外，它们缺乏量化高阶耦合的个别和联合贡献的能力，限制了它们在多因素共同触发场景中的有效性。这些局限性突显了需要完全捕捉风险演变的非线性、多维和耦合性质的方法。

尽管现有风险评估模型被广泛使用，但在处理不确定性和复杂耦合方面仍存在显著局限性。由于数据稀疏、不完整或不精确的故障记录，难以为基本事件分配可靠的概率（Li等人，2018年；Yazdi等人，2021年）。虽然专家判断、模糊集和证据理论部分减轻了主观性（Peng等人，2008年；Wang和Liu，2010年），但由于无知或信息冲突引起的不确定性仍然没有得到充分解决。为了提高可靠性，引入了数据驱动的多源融合和层次贝叶斯分析（HBA）进行多级参数估计，已在石油泄漏和井喷等高风险领域取得了成功应用（El-Gheriani等人，2017年；Kelly和Smith，2009a；Mamudu等人，2022年；M. Yang等人，2013年）。模型不确定性源于传统模型的静态和过于简化的本质。事件独立性和单状态行为的假设未能反映多状态动态、相互依赖性和共同原因故障（Ferdous等人，2013年）。贝叶斯网络提供了一种灵活的替代方案，通过有向无环图编码因果依赖关系，并通过贝叶斯定理支持概率更新（El-Gheriani等人，2017年；Yazdi等人，2022年）。然而，传统的BN模型很少捕捉多因素和高阶耦合，因为它们的拓扑结构通常依赖于简化的因果链。此外，条件概率表（CPTs）通常基于专家意见构建，限制了在复杂网络中的可扩展性和可解释性。

为了解决现有模型在捕捉非线性多因素相互作用和管理城市燃气管道风险评估中的不确定性方面的局限性，本文的目标是开发一种结合高维（HD）耦合分析和概率推理的集成方法，通过一个城市埋地燃气管道的案例进行了说明。开发了一个基于张量的HD-DEMATEL-ISM模型，将传统的成对因果关系扩展到三元和更高阶关系，从而量化协同效应并构建一个层次化的事故演变网络。该结构被映射到BN上，其中保留了分层的因果依赖性，并使用逻辑回归构建CPTs。这使得CPTs不仅可以捕捉单独的效应，还可以捕捉父节点之间的联合强化或抵消相互作用，从而将高阶耦合嵌入BN框架中。为了应对数据稀疏性和认知不确定性，引入了HBA框架，基于有限的故障数据和前兆信息进行多级概率估计。所得模型支持前向和后向推理，能够在演变条件下动态更新风险概况并识别关键耦合链和主导故障路径。

本文的其余部分组织如下：第2节展示了本文中使用的建模技术。第3节提供了所提出的方法论框架。第4节使用案例研究说明了所提出方法论的应用。第5节总结了本文的主要结论。

章节片段

HD-DEMATEL-ISM

图1比较了应用传统DEMATEL-ISM方法之前和之后的复杂系统的结构表示。在DEMATEL–ISM之前，识别出的因素和专家判断形成了一个庞大而相互交织的关系网络，其中关键驱动因素、间接效应和层次传播没有明确的结构。传统的DEMATEL–ISM通过将专家提取的影响分数转换为总影响表示并组织这些关系来解决这个问题

提出的方法论

基于第2节中描述的建模技术，图2展示了在不确定性下进行风险分析的提出的方法论框架，该框架包括四个主要阶段。下面讨论了所提出方法论的各个阶段和细节。

识别贡献因素

在本节中，使用一个城市埋地燃气管道泄漏的案例来说明该方法论。风险识别是通过多源证据收集和系统因素提取来进行的。候选因素及其定义来自先前的研究（Liu等人，2025年；Rahimi等人，2024年；Vanitha等人，2023年；Yang等人，2022年）；事故和故障统计数据库（PHMSA，2025年；EGIG，2024年）；国家年度燃气事故分析报告（CGA，

结论

本文提出了一种动态建模方法，用于分析城市埋地燃气管道中的风险传播，考虑了风险因素之间的高阶耦合。通过泄漏案例研究证明了该方法的有效性，主要发现总结如下。

开发了一个HD-DEMATEL–ISM框架，通过使风险因素之间的三元和更高阶耦合特征化来扩展传统的成对模型。

未引用的参考文献

(Acosta等人，1991年，《管道事故20年趋势》| PHMSA [WWW文档]，无日期；Yang等人，2013年；Zhu等人，2022年；Zhu等人，2022年)

CRediT作者贡献声明

王朝阳：撰写——原始草稿、验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。常远江：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、方法论。陈国明：撰写——审阅与编辑、监督。李新红：监督、资金获取。

致谢

作者衷心感谢国家自然科学基金（编号：52004195）的支持。