当极端天气导致秸秆收集点停运，生物燃料工厂如何避免"无米下锅"？我国天津大学化学工程团队在《Frontiers in Chemical Science and Engineering》发表研究，提出一种融合节点中断影响指数的两阶段随机规划模型，通过量化不同供应节点的"脆弱性"，使生物燃料供应链在中断时的市场缺口降低66%，为可再生能源稳定供应提供新方案。

从"木桶短板"到"风险雷达"：给供应链装上"预警系统"
生物燃料作为交通领域减碳的关键抓手，其供应链却常因农业季节性波动、极端天气等问题"掉链子"。传统供应链设计多假设原料稳定供应，如同闭眼组装木桶——若某块木板（节点）突然断裂，整桶水（燃料供应）将迅速流失。

天津大学团队创新提出节点中断影响指数（NDIIi），像给供应链装上"风险雷达"：通过计算节点中断导致的成本增量与平均成本的比值，精准识别高脆弱性节点。指数中引入可调节参数α（取值0-1），α越大，高风险节点的"存在感"越强。例如当α=0.6时，系统会自动"疏远"那些中断后损失惨重的节点，就像暴雨天避开积水深的路段，提前规划更安全的运输路线。

在此基础上构建的NDII-TSSP两阶段模型，堪称供应链的"智能应急预案"：第一阶段先规划正常工况下的最优结构，比如在哪建预处理中心、生物精炼厂规模多大；第二阶段则模拟9种可能的供应波动场景（如原料减产30%），通过扩大高风险节点的波动范围，倒逼系统增加备份存储或调整选址，相当于给供应链穿上"防弹衣"。

广东案例验证：30万吨燃料需求如何稳供？
研究团队以广东省生物燃料供应链为"试验场"——该地区年需30万吨生物燃料，依赖21个秸秆收集中心和4个集中供应商。对比传统确定性模型（DO）、普通随机规划模型（TSSP）与新模型（NDII-TSSP）发现：

在湛江节点因台风中断的场景下，NDII-TSSP模型将市场缺口从649万加仑降至224万加仑，相当于保住了8.5万辆公交车的月燃料供应。虽然新模型总成本（9.21亿元/年）比传统模型高7%，但备份存储量提升67%，且通过调整α值可灵活平衡"成本"与"韧性"——α=0.8时更侧重安全，市场缺口仅185万加仑；α=0.2时成本接近传统模型，实现"按需定制"。

更关键的是，该模型识别出肇庆、江门等4个高风险集中供应商（NDIIi>1），建议减少对其依赖，转而在粤东、粤西布局预处理中心，形成"东西互济"的供应网络。这种"不把鸡蛋放一个篮子"的策略，使珠三角高需求区的燃料保障率提升至92%。

从实验室到田间地头：给产业链吃"定心丸"
当前我国生物燃料产业面临"原料收集难、供应不稳定"的共性问题。该模型的落地将带来双重价值：企业可通过α参数调整风险偏好，比如能源巨头可设α=0.7优先保供应，初创企业可设α=0.3控制成本；政府部门则能据此优化产业布局，例如在河南、黑龙江等农业大省推广"分散预处理+区域调配"模式，减少对单一物流枢纽的依赖。

不过，模型仍需突破场景数量限制——当节点超过20个时，计算时间会显著增加。研究团队计划下一步引入AI算法加速求解，让"风险雷达"反应更快。正如论文通讯作者Yiqing Luo教授所言："未来的生物燃料供应链，应当像热带雨林一样——某棵树倒下，整个生态依然生机勃勃。"

来源: 化学工程前沿FCSE