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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种韧性驱动的水下生产系统视情维修决策优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121212484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511767707.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种韧性驱动的水下生产系统视情维修决策优化方法及系统是由蔡宝平;张妍平;刘永红;王陈玉书;潘昭毅;邵筱焱;李清平;刘贵杰;隋中斐;高磊;葛伟凤;李心成;吴奇兵;王泓晖设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种韧性驱动的水下生产系统视情维修决策优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种韧性驱动的水下生产系统视情维修决策优化方法及系统，属于水下生产系统维修决策领域，该方法包括：预测系统剩余使用寿命，基于威布尔分布建模组件自然退化性能，结合泊松‑正态冲击模型量化随机冲击退化量，叠加计算系统总退化性能并预测剩余使用寿命；预测油气产量，采用I类广义数学模型拟合历史产量数据；实时韧性评估，融合技术指标与经济指标，通过性能保持度函数和产量稳定度函数计算综合韧性值；维修决策优化，以实时韧性值为输入变量，建立最大化系统韧性与最小化维修成本的双目标决策模型，采用多目标优化算法求解最优维修触发阈值，本发明通过韧性指标驱动维修决策，有效提高了水下生产系统的可靠性和经济性。

本发明授权一种韧性驱动的水下生产系统视情维修决策优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种韧性驱动的水下生产系统视情维修决策优化方法，其特征在于，包括：S1、预测系统剩余使用寿命：基于威布尔分布建模组件自然退化性能，结合泊松-正态冲击模型量化随机冲击退化量，叠加计算系统总退化性能并预测剩余使用寿命；S2、预测油气产量：采用I类广义数学模型拟合历史产量数据，建立产量预测函数；S3、实时韧性评估：融合技术指标与经济指标，通过性能保持度函数和产量稳定度函数计算综合韧性值；S4、维修决策优化：以实时韧性值为输入变量，建立最大化系统韧性与最小化维修成本的双目标决策模型，采用多目标优化算法求解最优维修触发阈值；所述S1包括：组件自然退化性能通过威布尔累积分布函数计算；式中，Fjt表示第j个组件在时间t的性能，一般为组件的失效概率，t表示时间变量，ηj为第j个组件的尺度参数，βj为第j个组件的形状参数；还包括：组件在全生命周期内的平均退化性能表示为:；式中，表示组件在全生命周期内的平均退化性能，T表示水下生产系统的全寿命周期长度，Fjt表示第j个组件在时间t的性能；计算组件j的退化敏感度；式中，N表示水下生产系统中组件的个数；第j个组件关于系统退化性能的权重占比Wj为；系统自然退化性能为各组件退化性能的加权和；式中，DNt为系统的自然退化性能，Wjt表示第j个组件的权重系数，N表示组件的总数；所述泊松-正态冲击模型中：冲击事件发生次数服从齐次泊松过程；式中，Nt表示在时间区间[0,t]内发生的事件总数，c表示随机变量Nt可能的取值，λ为强度参数，在整个时间区间内保持不变；单次冲击退化量服从正态分布；外在冲击事件给系统带来的累积退化性能为；其中，Yk为第k次冲击事件造成的系统退化性能，服从均值为μY，标准差为σY的正态分布；系统的总退化性能为自然退化带来的累积退化性能与外在冲击事件给系统带来的累积退化性能之和；当系统的性能退化至0时，系统达到失效状态，系统的剩余使用寿命表示为系统退化性能首次达到0的时间间隔，可以计算为：RUL=inf{t:Dt≤0|D0＞0}；所述S2的I类广义数学模型为；式中，表示油气年产量，a、b、c为模型常数，m为模型分类因子；其中参数a、b、c、m通过历史产量数据采用最小二乘法拟合确定；所述S3中：性能保持度函数为：；式中，RULt表示t`时刻的水下生产系统的实时剩余使用寿命，即自然退化与外在冲击共同作用下的剩余使用寿命，rult表示t`时刻水下生产系统的期望剩余使用寿命，即只有自然退化条件下的剩余使用寿命，t0为性能韧性评估周期的起始点，一般为0；产量稳定度函数为：；式中，Rprot表示t`时刻的产量稳定度，表示油气年产量，为经性能影响因子修正的实际产量；水下生产系统的实时韧性计算为：REt=λ·Rrult+1-λ·Rprot；其中，λ为技术维度的权重系数；所述实际产量通过性能影响因子修正；式中，rult表示系统在时刻t`的剩余使用寿命，Φt为性能影响函数，反映实际退化状态对产能的影响比例。

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