[发明专利]数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法及系统

说明书

本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法及系统。数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法，包含五个大步骤：确定各模块退化模式、性能退化过程动态贝叶斯网络建模、动态可靠性计算、剩余寿命计算和基于数字孪生的寿命信息管理与更新。数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测系统，包括水上控制模块数据采集与处理子系统、液压动力单元数据采集与处理子系统、电力动力单元数据采集与处理子系统、水下控制模块数据采集与处理子系统、水下采油树数据采集与处理子系统和数字孪生寿命监测控制系统。

技术领域

本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法及系统。

背景技术

水下生产系统作为完成海洋石油开采的重要媒介，已经成为深海海洋工程技术的重要组成部分。由于其系统整体性和结构的复杂性，任何部件的失效都可能导致整个系统的故障，如果故障排除不及时就有可能酿成恶性事故，造成巨大的人员伤亡和财产损失。水下生产系统主要设备包括水下井口头、水下采油树、管汇、跨界管、管线终端以及脐带缆、控制系统、分配系统等。

传统的故障预测方法以历史寿命数据为基础，通过对寿命数据的统计分析确定设备故障出现时间，但对于一些大型设备，其寿命数据往往无法体现各组件的故障情况以及寿命信息，造成后续的维修信息不全面等问题。数字孪生技术可以同步水下设备的模块状态并进行远程故障预测，可以大大缩短故障预测花费的时间，提升故障预测的效率。因此，提出一种数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法及系统显得尤为必要。

发明内容

为克服现有技术存在的缺陷，本发明提供一种数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法及系统。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，一种数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测方法，包含五个大步骤：

S1：确定各模块退化模式。将水下生产系统划分为电控模块、液压模块和机械部分进行退化分析，获取水下生产系统运行中的状态监测数据进行参数估计，并结合现场专家经验，进行各个退化模型中的参量的不确定分析和概率分布的修正。

S2：性能退化过程动态贝叶斯网络建模。建立水下生产系统各模块性能退化静态贝叶斯网络，并将水下生产系统各模块的退化模型输入到各模块性能退化静态贝叶斯网络中，建立水下生产系统性能退化静态贝叶斯网络，确定水下生产系统性能退化静态贝叶斯网络中随时间变化的节点，将水下生产系统性能退化静态贝叶斯网络拓展成为水下生产系统性能退化动态贝叶斯网络。

S3：动态可靠性计算。通过对水下生产系统性能退化过程动态贝叶斯网络的时间扩展，以年为时间单位，计算从当前时刻开始未来数年内水下生产系统各模块的可靠度，整合水下生产系统各模块的可靠度，得到水下生产系统整体的可靠度。

S4：剩余寿命计算。当系统在内部因素和外部影响下退化一段时间后，性能逐渐退化，当性能低于失效阈值时，系统将不能完成正常的工作。基于水下生产系统整体的动态可靠度，计算检测点时刻开始到失效点结束的时间段，获取水下生产系统的剩余寿命。

S5：基于数字孪生的寿命信息管理与更新。利用物理世界的传感器数据、集成分析技术和持续更新的数字孪生应用程序搭建数字孪生故障预测系统，实现水下生产系统数字化镜像的工作过程内的全周期寿命管理。

按照本发明的另一方面，一种数字孪生驱动的海洋石油水下生产系统故障预测系统，包括安装在水上控制模块的水上控制模块数据采集与处理子系统、安装于液压动力单元的液压动力单元数据采集与处理子系统、安装于电力动力单元的电力动力单元数据采集与处理子系统、安装于水下控制模块的水下控制模块数据采集与处理子系统、安装于水下采油树的水下采油树数据采集与处理子系统，以及安装于水上控制站的数字孪生寿命监测控制系统。

水上控制模块数据采集与处理子系统，包括水上控制模块电控模块数据采集单元、水上控制模块可靠性计算单元和第一声呐信号发射单元。