我院在海洋工程防灾减灾领域取得新进展

近年来，台风等极端气候事件的日益频繁加剧了自然灾害引发的技术事故风险，给海上风电等海洋工程基础设施带来了严峻挑战。传统的防灾方法多依赖经验判断与静态分析，难以满足在复杂的海洋环境中进行实时风险识别或主动缓解。

近日，我院在沿海风电场风险演化分析方面取得新进展，为海洋工程数字化防灾领域相关研究提供了新思路。研究首先系统综述了近年来数字化技术在海洋工程防灾中的最新进展，提出了海洋工程数字化防灾核心问题链框架，聚焦致灾因子识别、灾害机理建模与结构安全评估三大核心领域（图1）。在此框架下，总结了基于物理的数值模拟、数据驱动仿真和系统动力学在灾害触发机制、因果链和级联失效研究中的整合应用，进一步回顾了数字孪生、机器学习和深度学习方法在场景化风险分析、安全评估和预警系统中的实践，特别关注海上风电场的典型案例。

图1 核心问题链的逻辑流程图

研究探讨了关键挑战与未来发展方向，提出了一套融合环境感知、可解释建模及韧性决策的未来技术框架（图2）。未来海洋工程数字化防灾将更加注重安全驱动的智能决策与系统韧性提升，逐步形成贯通数据感知、建模分析、预测预警和优化决策的闭环技术路径。

图2 未来海洋工程防灾数字化技术系统框架示意图

聚焦风电场防灾减灾场景，研究团队进一步提出了灾害诱因分析与风险评估框架。该框架整合了两个模块：灾害诱因提取模型（DIFEM）和层级分析多米诺效应评估系统（HADES）。其中，DIFEM通过混合物理-数据融合分析，识别了台风导致风机损坏的关键环境驱动因素，为后续的级联故障演变分析提供了定量基础。HADES进一步评估中尺度和宏观尺度上的层级多米诺效应，即由局部部件失效逐步传导为整机故障、甚至扩展为风电场内相邻机组连锁失效的过程，从而实现危害分类、层级结构化、概率评估和后果评估的系统化分析。

图3 5个风电场的位置及历史损毁情况（左）和风机的基本结构（右）

通过对南海5起台风致灾事件的分析，研究不仅识别出导致风力涡轮机损伤的共性及特异性致灾因素，还量化评估了多米诺级联灾害风险。结果显示，该框架能够在有限数据条件下较为合理地估计风电场损伤及其次生风险，为风电场风险感知、韧性设计和运维决策提供了新的技术支撑。

相关研究成果以“海洋工程领域数字防灾：当前进展与未来方向”（Digital disaster prevention for ocean engineering: Current progress and future directions）为题，于3月25日在线发表于《海洋工程》（Ocean Engineering）。论文第一作者和通讯作者为胡振中副教授，作者还包括我院2024级土木工程专业博士生李一林、高福平教授和清华大学张建民院士。研究成果得到深圳市科技计划项目和广东省基础与应用基础研究基金的资助。

另一项成果以“台风诱发的风电场风险演化：从致灾因子识别到多米诺效应评估”（Typhoon-induced risk evolution in wind farms: From disaster-inducing factors identification to domino effect assessment）为题，于3月26日在线发表于《可靠性工程与系统安全》（Reliability Engineering & System Safety）。论文第一作者为我院2024级土木工程专业博士生李一林、博士后李宜鸿，胡振中副教授为通讯作者，作者还包括清华大学张建民院士、英国纽卡斯尔大学胡志强教授。研究成果得到国家重点研发计划、广东省基础与应用基础研究基金、深圳市科技计划以及清华水木学者计划的资助。

  论文链接：https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2026.125101

                        https://doi.org/10.1016/j.ress.2026.112638

文/图：李一林、朱时艺

编辑：彭锦涛

审核：王希林