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(yīng)對(duì)水下采油樹工作條件的變化。針對(duì)固定閾值的局限性提出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(duì)系統(tǒng)組件的退化性能進(jìn)行建模，采用深度Q學(xué)習(xí)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(jiǎng)勵(lì)的兩種策略對(duì)決策模型進(jìn)行訓(xùn)練；以水下采油樹為研究案例，驗(yàn)證基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)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）