海洋石油水下采油樹視情維修決策智能優(yōu)化方法

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摘要：傳統(tǒng)的水下采油樹視情維修決策方法通過設(shè)置固定的閾值制定維修策略，難以靈活應對水下采油樹工作條件的變化。針對固定閾值的局限性提出基于強化學習的多組件系統(tǒng)視情維修決策智能優(yōu)化方法，利用Gamma過程對系統(tǒng)組件的退化性能進行建模，采用深度Q學習算法建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維修決策模型，以組件退化狀態(tài)組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層，各組件維修決策組合作為輸出層，并分別設(shè)置以生產(chǎn)收益和停產(chǎn)總損失為獎勵的兩種策略對決策模型進行訓練；以水下采油樹為研究案例，驗證基于強化學習的多組件系統(tǒng)視情維修決策智能優(yōu)化方法的可行性。（剩余16662字）