一种基于安全评价模型的氢泄露的预测方法及系统

技术领域

本发明涉及氢泄露管理技术领域，尤其涉及一种基于安全评价模型的氢泄露的预测方法及系统。

背景技术

氢气是一种清洁能源，能够为新能源汽车、燃料电池汽车提供能源，提纯后的氢气以高压氢气形式用长管拖车运输到加氢站，经卸气柱卸气进入压缩机，经压缩机增压后分别存储在高、中、低三级储气瓶中。加氢站设备中主要包括压缩机、固定储氢设施、加氢机，压缩机作为加氢站内的核心设备，具有为氢气增压的重要作用，高压储氢设施具有氢气储存和压力缓冲作用，加氢机的主要功能是为氢燃料电池汽车的车载储氢瓶进行加注。

加氢站是燃料电池汽车推广应用的必备基础设施，也是氢能产业的重要组成部分。但是加氢站却存在较大安全风险，高压储气瓶因储存时间长、容量大、压力高等原因，极易发生氢气泄露，且泄露后容易在空气中弥漫，在没有可明确识别点火源的情况下会发生自燃，极易造成泄漏后的燃烧、爆炸等气体火灾。氢气事故的初始阶段通常是氢气从管道或不同等级的储存系统的意外泄漏及其在周围空气中的扩散。氢气必须被高压储存，在这种情况下发生泄漏时，将在泄漏出口附近形成高压、膨胀不足射流。氢气最常见的泄漏场景之一涉及压力氢处理设备的泄漏。这些泄漏的范围从由输送管道上的孔洞引起的小直径缓慢泄漏，到由高压储罐意外破裂引起的大容量泄漏。因此需要对储氢罐等加氢站的设备进行氢气泄露检测，及时进行安全预警。

上述缺陷是本领域技术人员期望克服的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决上述问题，本发明提供一种基于安全评价模型的氢泄露的预测方法及系统，解决现有技术中对氢气泄露未能进行预测带来的安全问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

本发明一实施例提供一种基于安全评价模型的氢泄露的预测方法，包括：

S1、获取加氢站的各设备的氢气数据；

S2、根据氢气数据对泄露过程按照释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段进行数值模拟分析分别构建分析子模型，并生成安全评价模型，其中释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段为逻辑划分；

S3、基于氢气传感器对各设备实时进行采集，获取传感器数据；

S4、将传感器数据输入到安全评价模型中，对是否发生氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测。

在本发明的一个实施例中，所述氢气数据和所述传感器数据均为氢气浓度。

在本发明的一个实施例中，步骤S2包括：

针对氢气泄露过程中的内部释压按照泄露的情形下的氢气数据进行数值分析，构建小孔释压分析子模型、管道释压分析子模型和瞬时释压分析子模型；

针对氢气泄露过程中的扩散阶段的氢气数据进行数值分析，构建气体扩散子模型；

针对氢气泄露过程中的燃烧爆炸阶段的氢气数据进行数值分析，构建事故后果子模型；

所述安全评价模型为小孔释压分析子模型、管道释压分析子模型、瞬时释压分析子模型、气体扩散子模型和事故后果子模型其中任一或组合。

在本发明的一个实施例中，所述事故后果子模型按照事故类型分为物理爆炸子模型、射流火焰子模型、闪火子模型、气体云爆炸子模型，所述物理爆炸模型用于描述近地爆炸，所述射流火焰子模型用于估计射流火焰产生的热辐射，所述闪火子模型用于估计泄露与点火之间的延滞时间内的燃烧，所述气体云爆炸子模型用于估计爆炸能。

在本发明的一个实施例中，针对氢气泄露过程中的扩散阶段的氢气数据进行数值分析，构建气体扩散子模型包括：

所述小孔释压分析子模型根据加氢站中储氢瓶的初始压力、泄露孔径计算泄露发生时小孔出口的压力、温度、气体流速和质量流量，所述小孔释压分析子模型用于计算泄露孔处的气体状态；

所述管道释压分析子模型用于对瞬时泄露后的释压过程进行分析。

在本发明的一个实施例中，所述释压阶段在内部释压后进行气体膨胀，所述方法还包括：

针对氢气泄露过程中的大气释压按照泄露的情形下的氢气数据进行数值分析，构建气体膨胀分析子模块，用于描述连续泄露的气体膨胀。

在本发明的一个实施例中，所述物理爆炸模型的构建包括：

以等熵爆炸为前提，根据始态和终态的内能之差计算爆炸能E

根据爆炸能E

根据比例距离结合容器形状按照预设关系选择对应的乘数因子；

根据比例距离确定爆炸参数

在本发明的一个实施例中，所述预设关系为：

对于球形容器，当比例距离

对于圆柱形容器，当比例距离

在本发明的一个实施例中，步骤S4包括：

将传感器数据输入到安全评价模型中，通过传感器数据与事故后果子模型进行对比，如果符合事故后果子模型，则确定存在氢气泄露，反之，不存在氢气泄露；

根据传感器数据与释压阶段的小孔释压分析子模型、管道释压分析子模型和瞬时释压分析子模型、或扩散阶段的气体扩散子模型进行对比，确定氢气泄露发生的阶段。

本发明另一实施例还提供一种基于安全评价模型的氢泄露的预测系统，包括：

训练数据获取模块，用于获取加氢站的各设备的氢气数据；

模型训练模块，用于根据氢气数据对泄露过程按照释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段进行数值模拟分析分别构建分析子模型，并生成安全评价模型，其中释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段为逻辑划分；

数据采集模块，用于基于氢气传感器对各设备实时进行采集，获取传感器数据；

泄露预测模块，用于将传感器数据输入到安全评价模型中，对是否发生氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：本发明实施例提供的基于安全评价模型的氢泄露的预测方法及系统，通过对氢泄露的各个阶段和不同情形利用数值进行分析建模，然后结合传感器检测的传感器数据实时对氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测，为加氢站的安全管理提供保证。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于安全评价模型的氢泄露的预测方法的步骤流程图；

图2为本发明一实施例中氢气泄露及后果示意图；

图3为本发明一实施例中连续泄漏向大气膨胀的过程示意图；

图4为本发明实施例中压缩因子与温度的关系曲线图；

图5为本发明实施例中压缩因子与压力的关系曲线图；

图6为本发明实施例中温度环境在298K下压缩因子的拟合方程中压力与压缩因子的关系与NIST数据的对比结果示意图；

图7为本发明另一实施例还提供一种基于安全评价模型的氢泄露的预测系统的组成示意图。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

图1为本发明实施例提供的一种高轨目标分钟级快读遍历的观测方法的步骤流程图，如图1所示，具体包括以下步骤：

在步骤S1中，获取加氢站的各设备的氢气数据；

在步骤S2中，根据氢气数据对泄露过程按照释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段进行数值模拟分析分别构建分析子模型，并生成安全评价模型，其中释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段为逻辑划分；

在步骤S3中，基于氢气传感器对各设备实时进行采集，获取传感器数据；

在步骤S4中，将传感器数据输入到安全评价模型中，对是否发生氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测。

基于本发明提供的预测方法通过对氢泄露的各个阶段和不同情形利用数值进行分析建模，然后结合传感器检测的传感器数据实时对氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测，为加氢站的安全管理提供保证。

以下结合图1所示步骤对上述方法进行具体介绍：

在步骤S1中，获取加氢站的各设备的氢气数据。

在本发明的一个实施例中，该氢气数据可以是历史记录的氢气浓度，高压氢气泄露过程中氢气浓度也有多种不同的情况，因此氢气浓度是作为氢泄露预测的主要数据依据。加氢站采用分级充气，储氢罐压力达到35MPa，加氢站储氢罐的压力需要达到40～45MPa，才能获得快速加气。

在步骤S2中，根据氢气数据对泄露过程按照释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段进行数值模拟分析分别构建分析子模型，并生成安全评价模型。

在本发明的一个实施例中，为模型流程表述的方便，将高压氢气的泄漏及其事故后果分为三个阶段：释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段。图2为本发明一实施例中氢气泄露及后果示意图，如图2所示，释压阶段是指从初始泄漏压力泄压到外界大气压力值的过程；扩散阶段主要是指由密度差和空气湍流等作用引起的氢气与空气的混合过程；燃烧爆炸阶段则是指由于氢气的可燃性，在与空气中的氧气混合到燃烧限范围内形成可燃云团后，可能发生的闪火、爆炸或射流火焰等后果危害。

上述三个阶段为逻辑划分，燃烧爆炸阶段在时间上发生在释压阶段和/或扩散阶段中。在实际氢气泄漏中，并不是一个阶段完成后再开始另一个阶段，三个阶段实际上是几乎同时发生的，第三个阶段的事故后果实际上是发生在前两个阶段的某一时刻。

对于连续性泄漏而言，即氢气从小孔或管道持续泄漏，氢气释压过程又可分为两个阶段：内部释压阶段和氢气膨胀阶段。前者是在容器和管道内部的释压过程，后者是在大气中的释压过程。对与瞬时性泄漏而言，这两个阶段合二为一，统一认为是氢气膨胀阶段。

在本发明的一个实施例中，步骤S2包括：

一方面，针对氢气泄露过程中的内部释压按照泄露的情形下的氢气数据进行数值分析，构建小孔释压分析子模型、管道释压分析子模型和瞬时释压分析子模型。

高压气体的压力释放有很多种情形，本发明中涉及三种情形：一种是从储氢容器的小孔上泄漏释压，另一种是从储氢管道中泄漏释压，还有一种就是整个储氢容器的瞬时泄漏释压。所述小孔释压分析子模型根据加氢站中储氢瓶的初始压力、泄露孔径计算泄露发生时小孔出口的压力、温度、气体流速和质量流量，所述小孔释压分析子模型用于计算孔径在20mm以下泄露孔处的气体状态。

假定小孔释压过程熵守恒：

s(P

由公式(1)，可以计算出环境温度T

根据能量守恒：

由公式(2)，可以计算出u

出口的压力满足关系式：

出口处的质量流量：

Q＝A

其中A

所述管道释压分析子模型用于对瞬时泄露后的释压过程进行分析。

该模型需要满足质量守恒：

能量守恒：

动量守恒：

其中，τ

其中f为摩擦系数，对于直管道可描述为：

其中，e是表面粗糙度，D是直管道的直径。

出口的压力满足关系式：

本实施例中对于瞬时泄漏的释压，实际上就是气体膨胀，参见气体膨胀分析子模型。

在本发明的一个实施例中，所述释压阶段在内部释压后进行气体膨胀，所述方法还包括：

针对氢气泄露过程中的大气释压按照泄露的情形下的氢气数据进行数值分析，构建气体膨胀分析子模块，用于描述连续泄露的气体膨胀。

图3为本发明一实施例中连续泄漏向大气膨胀的过程示意图，如图3所示，连续性泄漏的释压包括两个阶段，首先是内部释压，随后是在大气中的释压，在大气中释压这一过程称之为气体膨胀。这一阶段的计算，主要依据利用三个守恒方程(质量守恒、动量守恒、能量守恒，公式(11)至(13))和两个状态方程(密度方程和焓方程，公式(14)-(15))。

ρ

ρ

ρ

h

其中，h

瞬时膨胀模型仅用于灾难性爆裂的瞬时泄漏模型，除了利用膨胀能来计算最终速度u

E

另一方面，针对氢气泄露过程中的扩散阶段的氢气数据进行数值分析，构建气体扩散子模型。

在经过前两个阶段的释压之后，气体开始在自身密度和空气湍流的作用下扩散迁移，这一过程用气体扩散模型(UDM)来描述。统一扩散模型的基础是简化的浓度分布，假定笛卡尔坐标系，顺风向，侧风向和垂直距离分别为x，y，z，流坐标，中心浓度线长度为s，距离中心浓度线的垂直距离为ζ，中心浓度线高度为z，与水平面的夹角为θ，则浓度分布可表述为：

c(x,y,ζ)＝c

其中公式(20)中

公式(19)中

其中，σ

水平分布采用的是指数m的关系式，m由下式确定：

公式(19)中指数n的关系式近似于大气流动梯度公式。垂直分布采用的是指数n的关系式，n由下式确定：

其中，对于稳态级别A-D，n

对于瞬时泄漏分布，浓度分布表述为：

c(x,y,ζ；t)＝c

其中，

ζ＝z-z

F

R

UDM模型在预测峰值中线浓度(peak centerline concentration)和云团尺度(cloud widths)方面表现良好，在预测中心线以外浓度分布方面存在一定的误差，计算结果普遍偏保守，即通常高于实验值。

再一方面，针对氢气泄露过程中的燃烧爆炸阶段的氢气数据进行数值分析，构建事故后果子模型。

在本发明的一个实施例中，所述事故后果子模型按照事故类型分为物理爆炸子模型、射流火焰子模型、闪火子模型、气体云爆炸子模型，所述物理爆炸模型用于描述近地爆炸，所述射流火焰子模型用于估计射流火焰产生的热辐射，所述闪火子模型用于估计泄露与点火之间的延滞时间内的燃烧，所述气体云爆炸子模型用于估计爆炸能。

物理爆炸是指由于压力容器压力过大引起的爆炸，通常是由于压力容器过度充装或过热引起的。估计这些爆炸参数的第一步是确定爆炸能，一旦计算出来爆炸能，可以将该能量用于估计超压峰值(peak overpressure)。而超压峰值是用于评价爆炸危害的最重要的参数之一。为估计爆炸能，可以假定为等熵爆炸，并由此计算出始态和终态的内能之差。

基于上述，在本实施例中的物理爆炸模型的构建包括：

以等熵爆炸为前提，根据始态和终态的内能之差计算爆炸能，计算公式为：

E

其中M为流体质量，E

根据爆炸能E

根据比例距离结合容器形状按照预设关系选择对应的乘数因子；

根据比例距离确定爆炸参数

通过上述计算得到超压峰值p

在本发明的一个实施例中，所述预设关系为：

对于球形容器，当比例距离

对于圆柱形容器，当比例距离

表1

射流火焰是氢气沿小孔或管道连续性泄漏时，由于在泄漏口附近点燃引起的一种喷射火焰现象。射流火焰的产生的热辐射可对人造成伤害，因此评价射流火焰主要是估计射流火焰产生的热辐射，本实施中射流火焰子模型用于气体泄漏射流火焰的计算。

射流速度或者扩张半径计算如下：

射流速度为：

扩张半径为：

其中，

ρ

m＝质量流量[kg/s]；

v

r

表面辐射能是热辐射通过火焰表面区域产生的热通量。对于射流火焰来说，表面辐射能可以表示为：

其中，

F

m＝质量流量[kg/s]；

H

A＝火焰的总表面区域[m

F

火焰的表面辐射能随着经过火焰的平均辐射路径长度的不同而不同，分别选择W

侧面辐射(Emission through flame sides)：

末端辐射(Emission through flame ends)：

考虑到氢气密度远小于天然气，氢气射流具有离开近地面上扬的特性，因此可以预计用此模型估计氢气射流火焰将使得计算结果更为保守。

闪火的形成是由于泄漏与点火之间有一定的延滞时间，因而在更广区域内形成可燃混合气体，造成更大的危害。一旦云团混合浓度达到燃烧下限，即可发生闪火，因此，对氢气闪火而言，发生闪火的区域即为UDM统一扩散模型中计算出的4％氢气浓度廓线区域。

在受限空间或半受限空间发生内的闪火，有可能进一步演变为气体云爆炸。可燃气体云爆炸是由于氢气和氧气剧烈燃烧形成的化学爆炸，因此与物理爆炸相比，除了爆炸超压产生的危害以外，还增加了由于燃烧产生的热辐射危害。

对于爆炸超压的估算，基本思想是由爆炸能确定超压，与上述物理爆炸所采用的公式也大致全相同，因此不再赘述。唯一的差别在于，求解过程中，由比例距离

对于气体云爆炸的热辐射危害，对于氢气而言，根据DNV的建议可用闪火危害区域近似代替。因此本文模型中处理气体云爆炸的危害，是用Baker模型估算爆炸超压并考虑闪火热辐射危害的叠加效应。

需要说明的是，本实施例中所述安全评价模型为小孔释压分析子模型、管道释压分析子模型、瞬时释压分析子模型、气体扩散子模型和事故后果子模型其中任一或组合。

在步骤S3中，基于氢气传感器对各设备实时进行采集，获取传感器数据。

该步骤中用于对加强针的各设备进行实时采集，以得到氢气浓度数据，其中所采用的传感器可以为钯合金薄膜氢气传感器。

在步骤S4中，将传感器数据输入到安全评价模型中，对是否发生氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测。

在本发明的一实施例中，步骤S4包括：

将传感器数据输入到安全评价模型中，通过传感器数据与事故后果子模型进行对比，如果符合事故后果子模型，则确定存在氢气泄露，反之，不存在氢气泄露；

根据传感器数据与释压阶段的小孔释压分析子模型、管道释压分析子模型和瞬时释压分析子模型、或扩散阶段的气体扩散子模型进行对比，确定氢气泄露发生的阶段。

该对比过程具体包括：如果氢气泄露是一元后果，将会导致物理爆炸，利用物理爆炸子发模型进行分析；如果是多元后果，则继续判断，如果是直接点燃，则采用射流火焰子模型进行分析，如果是延迟点燃，则可能是闪火或气体云爆炸，采用闪火子模型、气体云爆炸子模型进行分析，即在广阔区域就是闪云，在空间受限的区域就是气体云爆炸。例如，根据氢气浓度输入到安全评价模型，确定当前的氢气泄露发生在内部释压阶段还是扩散阶段，在内部释压阶段还可以进一步根据不同的分析子模型确定氢气泄露的情形，进而确定是储氢罐上的小孔泄露还是管道的泄露。

本实施例对于使用中的加氢站既要储存又要提供加氢，多数情况是处在动态变化的过程中，对于储气罐的储氢容量与加注能力匹配进行计算，计算公式为；

PV＝ZmRT (39)

其中P为储气压力，V为储气容积，Z为压缩因子，m为储气质量，R为气体常数，T为储气温度，压缩因子的计算公式为：

Z＝f(P，T)＝1+α*P/T (40)

其中α为拟合系数，与温度和压力有关。

图4为本发明实施例中压缩因子与温度的关系曲线图，图5为本发明实施例中压缩因子与压力的关系曲线图。选取压力为1MPa-100MPa和温度为223K-373K这一氢气常用温度压力范围内的数据进行拟合，数据采用美国国家标准技术所(NIST)材料性能数据库提供的真实氢气性能数据，如表1所示。

表1常用范围内氢气压缩因子数据

例如，拟合系数α取值为1.8922，得到拟合结果为Z＝1+1.8922*10

图6为本发明实施例中温度环境在298K下压缩因子的拟合方程中压力与压缩因子的关系与NIST数据的对比结果示意图，如图6所示，拟和结果与实验数据具有较好的一致性，最大误差约1.2％，测量精度高，符合要求。根据公式(39)和(40)，得到氢气的质量方程为：

M＝P*V/(T*R+1.8922*10

公式中R＝4124.18Nm/kg.k，V为储氢瓶组的水容积，P为储氢瓶组内氢气的压力，T为储氢瓶组内氢气的温度。

另外，由于氢气爆炸极限是体积浓度范围在4.0％～75.6％，即氢气在空气中的体积浓度在4.0％～75.6％之间时，遇火源就会爆炸，而当氢气浓度小于4.0％或大于75.6％时，即使遇到火源，也不会爆炸。因此本实施例对加氢站氢泄露的危险设置为：泄漏浓度达到1％时进行报警，泄露浓度达到3％时自动关闭所有设备，以保证整个加氢站的安全。

本发明上述实施例的提供的基于安全评价模型的氢泄露的预测方法具有如下效果：

通过对氢泄露的各个阶段和不同情形利用数值进行分析建模，然后结合传感器检测的传感器数据实时对氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测，为加氢站的安全管理提供保证。

图7为本发明另一实施例还提供一种基于安全评价模型的氢泄露的预测系统的组成示意图，如图7所示，该系统400包括：训练数据获取模块410、模型训练模块420、数据采集模块430和泄露预测模块440。

其中训练数据获取模块410用于获取加氢站的各设备的氢气数据；模型训练模块420用于根据氢气数据对泄露过程按照释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段进行数值模拟分析分别构建分析子模型，并生成安全评价模型，其中释压阶段、扩散阶段和燃烧爆炸阶段为逻辑划分；数据采集模块430用于基于氢气传感器对各设备实时进行采集，获取传感器数据；泄露预测模块440用于将传感器数据输入到安全评价模型中，对是否发生氢气泄露以及发生泄露的阶段进行预测。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。