当极端天气导致秸秆原料运输受阻，或加工厂突发故障，生物燃料供应链如何避免“断供危机”？近日，天津大学研究团队在《Frontiers of Chemical Science and Engineering》发表研究，提出一种能精准识别供应链薄弱环节、平衡经济性与抗风险能力的优化设计方法，为可再生能源稳定供应提供新思路。

研究背景：生物燃料供应链的“阿喀琉斯之踵”
随着“双碳”目标推进，生物燃料作为替代化石能源的重要选项，其供应链稳定性日益关键。但秸秆等原料受气候、地域影响大，供应链节点（如收集点、加工厂）一旦中断，可能引发“多米诺骨牌效应”。传统设计方法要么过度追求低成本导致抗风险能力弱，要么盲目备份造成资源浪费，始终难以平衡“省钱”与“安全”。

以我国南方秸秆资源为例，其分布分散、运输半径长，仅广东省潜在秸秆年产能就超千万吨，但台风、洪涝等灾害常导致局部供应中断。如何让供应链既“经济”又“扛造”？团队将目光投向“风险量化”与“弹性设计”的结合。

技术创新：给供应链装“风险扫描仪”
研究的核心突破在于两个“利器”：

一是节点中断影响指数（NDIIi (α)），相当于给每个供应链节点装了“风险扫描仪”。通过计算节点中断后供应链的成本变化，该指数能给节点贴上“高风险”或“低风险”标签。更巧妙的是，它自带“风险偏好调节器”——参数α。企业可根据需求调整α：想省钱就调低α（成本优先），想稳当就调高α（风险抵御优先），且不会误判节点的风险属性。

二是两阶段随机规划模型（NDII-TSSP），好比为供应链制定“动态应急预案”。模型先通过5种典型场景模拟原料供应波动（如丰收年、歉收年），再用NDIIi指数“标记”高风险节点，对其施加“供应波动惩罚”（扩大极端情况发生概率）。这种设计能“倒逼”供应链减少对薄弱节点的依赖，自动增加备份存储或调整运输路线。

实验验证：广东案例中的“抗压测试”
团队以广东省生物燃料供应链为“试验场”，对比了三种方案：传统确定性模型（只看成本）、普通随机规划模型（考虑波动但不辨风险）、新模型（NDII-TSSP）。结果显示：

成本与弹性的“跷跷板”：新模型总成本最高（9.21×10⁸元/年），但备份存储量达16.24×10⁴吨，是普通随机模型的1.7倍，传统模型的“无备份”模式更是无法比拟。这意味着它通过适度增加成本，换取了“抗打击资本”。

极端场景“大考”：当高风险节点（如茂名、湛江）中断时，新模型表现亮眼：茂名节点中断时，市场燃料缺口仅1.78×10⁶加仑，比普通模型减少近30%；中断后总成本9.45×10⁸元，显著低于其他方案。

未来展望：从“单点防御”到“全链弹性”
该方法目前聚焦原料供应节点风险，未来可扩展到运输、转化等全链条环节。研究还发现，参数α如同“风险旋钮”：调得越高，供应链对极端事件越敏感，备份成本也随之上升。企业可根据实际需求“量身定制”——比如台风频发地区可将α设为0.8（高风险防御），而资源稳定区域可设为0.3（成本优先）。

业内专家指出，这种“量化风险+动态优化”的思路，不仅适用于生物燃料，还可为粮食、医药等民生供应链提供参考。在极端天气频发、全球供应链重构的背景下，给关键产业装上“风险扫描仪”，或许是平衡效率与安全的关键一步。

来源: 化学工程前沿FCSE