一种基于氢微泄漏判定的氢安全快速预警方法

    公开(公告)号:CN119124475A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411366302.0

    申请日:2024-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于氢微泄漏判定的氢安全快速预警方法。所述预警方法为:获取加氢站系统工艺流程信息,并进行危险源辨识,得到危险源辨识结果;明确加氢站中易发生氢泄漏的风险点,并制定以氢浓度变化率、氢浓度突变值、氢浓度阈值的联合判据;开展氢泄漏试验,确定氢泄漏判据的参数阈值;获取故障状态运行参数变化规律,对氢泄漏进行定位,以实现氢泄漏的快速预警。与现有技术相比,本发明结合了微泄漏试验与故障状态运行参数实验,在氢气微小泄漏阶段即实现泄漏报警,能很大程度提高涉氢系统的安全性。不仅适用于涉氢系统对氢气泄漏的快速预警,同样也适用于其他有毒气体或可燃气体的泄漏预警,具有广泛的应用场景。

    一种基于危险源辨识与微泄漏试验的氢泄漏快速预警方法

    公开(公告)号:CN118587846A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410490691.1

    申请日:2024-04-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于危险源辨识与微泄漏试验的氢泄漏快速预警方法。分析不同涉氢装备的工艺流程,明确系统的运行工况,并对氢泄漏事故进行危险源辨识;筛选不同年份投入使用的加氢站;结合危险源辨识和调研分析结果,明确易发生氢泄漏的风险点;获得关键泄漏点位的泄漏演化规律;制定不同年份氢微泄漏判据;建立氢泄漏流体动力学模型;组成氢微泄漏快速预警装置。与现有技术相比,本发明的氢泄漏预警方法结合了危险源辨识与微泄漏试验,经过多个加氢站的调研和工艺流程的分析,结论可靠,适用性强。不仅适用于涉氢系统对氢气泄漏的快速预警,同样也适用于一氧化碳、甲烷、天然气等有毒气体或可燃气体的泄漏预警,具有广泛的应用场景。

    一种结合装备运行特性的受限空间氢泄漏快速检测与定位方法

    公开(公告)号:CN118091033A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410169077.5

    申请日:2024-02-06

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种结合装备运行特性的受限空间氢泄漏快速检测与定位方法。对受限空间涉氢装备事故进行分析与危险源辨识;分析涉氢装备运行特性;开展氢泄漏试验,并进行涉氢装备的故障特性分析;获取受限空间涉氢装备故障特性表征参数集;监测涉氢装备运行指标监测与氢浓度;进行装备故障与氢泄漏数据融合,并进行受限空间涉氢装备运行故障和系统泄漏事故的监测与定位。与现有技术相比,本发明通过将装备的运行特性和氢浓度传感器数据相融合,实现对受限空间涉氢装备的氢泄漏快速检测与定位,降低系统燃爆风险。本发明不仅适用于涉氢系统对氢气泄漏的检测定位,也适用于一氧化碳、甲烷等有毒气体或可燃气体的泄漏检测与定位。

    一种受限空间氢安全排风系统布置方法

    公开(公告)号:CN119692222A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411599730.8

    申请日:2024-11-11

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种受限空间氢安全排风系统布置方法,包括以下步骤:S1:进行受限空间涉氢装备氢泄漏扩散试验,获取氢泄漏扩散特性;S2:建立受限空间涉氢装备的三维数据模型,对受限空间涉氢装备氢泄漏扩散进行仿真分析;S3:提取氢泄漏主被动通风装置的特征值;S4:基于S2中构建的仿真模型,结合S3中提取的特征值,进行不同拓扑特征值与风量特征值下排风系统的流体动力学仿真;S5:调用Kriging算法构建受限空间内剩余氢气浓度Q以及特征值的代理模型;S6:基于粒子群算法优化代理模型,确定最优排风系统布置方法。与现有技术相比,在发生氢泄漏事故时,能够快速完全排出箱体内氢气,降低甚至消除事故危害,有助于氢利用系统的安全性提升与规模化应用。

    一种基于疲劳特性分析的固态储氢装置失效预警方法

    公开(公告)号:CN119692090A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411599729.5

    申请日:2024-11-11

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于疲劳特性分析的固态储氢装置失效预警方法,包括以下步骤:S1:进行固态储氢罐体材料疲劳特性试验,获取固态储氢罐体疲劳特性材料参数;S2:进行固态储氢装置疲劳特性试验;S3:根据S1获得的疲劳特性材料参数,建立固态储氢装置疲劳失效有限元模型,预测储氢装置疲劳失效特性;S4:进行固态储氢装置疲劳特性分析,获取疲劳特性参数;获取不同疲劳状态下易失效位置、易失效压力以及失效时的应变;S5:运行工况下的固态储氢系统的在线状态监测,进行基于数据融合的固态储氢系统安全风险判定;S6:建立固态储氢装置失效预警系统。与现有技术相比,本发明能够准确预测固态储氢装置失效行为。提升其安全性。

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