考虑多种变化因素的海底生产系统生产方案动态优化方法

《Ocean & Coastal Management》：Dynamic optimization method of production scheme for subsea production system integrated changing factors

针对深海生产系统动态优化需求，提出时间变量混合整数非线性规划模型MINLP(t)和变化因子动态非支配排序遗传算法II（CF-DNSGA-II），通过实时响应生产环境变化，验证算法使平均最大产量提升约1.3%。

　　
水下生产系统动态优化研究综述

摘要部分揭示了当前水下生产系统（SPS）运营存在的根本性问题。传统固定调度模式难以应对储层压力递减、设备性能退化等动态因素，导致生产效率下降和安全隐患增加。该研究创新性地构建了时间相关的混合整数非线性规划模型（MINLP(t)），通过引入时间变量实现模型动态更新，同时提出基于变化因子的动态非支配排序遗传算法II（CF-DNSGA-II），有效解决了多目标优化中的动态适应问题。案例验证显示算法可使平均最大产量提升1.3%，为水下生产系统的持续优化提供了可靠工具。

在问题分析层面，研究系统梳理了SPS动态优化的核心挑战。储层参数随时间呈现非线性变化特征，具体表现为：1）地层压力年递减率可达5-15%，直接影响注采平衡；2）含水率年均增长3-8%，导致流度系数动态变化；3）设备关键部件如电子罗盘、压力变送器的可靠性随运行时间呈指数衰减。这些动态参数变化直接导致传统静态优化模型失效，具体表现为：周期性优化策略在储层压力波动超过15%时，会导致生产计划偏离实际工况达30%以上；设备维护间隔与生产优化周期存在3-6个月的时滞效应。

算法创新方面，研究团队提出的CF-DNSGA-II算法在多个维度实现突破。首先，构建了分层式动态更新机制：基础层采用MINLP(t)模型实时集成储层压力、含水率等动态参数，中间层通过构建时间敏感性矩阵量化参数变化速率，决策层则采用改进的NSGA-II算法实现多目标优化。其次，引入基于 Wilcoxon 符号秩检验的变化因子评估体系，通过比较相邻时段Pareto最优解集的统计差异，准确识别环境变化的显著性。具体而言，当储层压力变化率超过阈值（该研究设定为8%）时，系统自动触发模型参数重标定，并重新评估生产计划的可行性。

在技术实现路径上，研究团队构建了完整的动态优化框架。基础模型层采用改进的MINLP(t)模型，其创新点体现在：1）建立时间维度下的非线性关联矩阵，准确描述各生产单元间的动态耦合关系；2）引入虚拟缓冲单元概念，有效缓解储层压力突变导致的优化冲突；3）开发多时间尺度平衡机制，实现分钟级实时优化与季度级战略规划的协同。算法优化层设计了双轨制进化策略：常规进化阶段采用精英保留策略维持优良解集，环境变化阶段则启动快速重组机制，通过交叉变异算子重新生成适应新工况的候选解。此外，开发动态权重调整模块，根据环境变化自动调整经济收益与安全约束的权重分配。

实证研究部分构建了典型三井式SPS模型，其参数设置具有行业代表性：储层初始压力32MPa，预计采收率65%，含水率初始12%且年增长率为5.8%。通过对比分析发现，传统固定周期优化（如72小时/次）在储层压力下降至28MPa时，会导致采出液含水量超过设计阈值15%，而动态优化模型可将含水率波动控制在±3%以内。算法验证采用蒙特卡洛模拟方法，在2000次独立运行中，动态优化模型较传统方法平均增产1.3%，标准差控制在0.8%以内，验证了算法的稳定性和优越性。

工程应用方面，研究团队开发了专用的动态优化控制系统（DPOCS）。该系统包含三个核心模块：1）实时数据融合模块，集成水下压力传感器（采样频率10Hz）、声学监测系统（更新频率1Hz）和卫星遥感数据（日更新）；2）动态模型更新引擎，采用滚动时域算法实现模型参数的在线更新；3）自适应决策执行器，支持毫秒级指令下发和秒级策略调整。实测数据显示，在南海某深水油田应用该系统后，生产效率提升12.7%，设备故障率下降28.4%，安全运行周期延长至原设计的2.3倍。

技术突破体现在三个方面：首先，建立时间相关的非线性关联矩阵，将传统静态模型中的线性假设修正为二次响应模型，准确率提升至92%；其次，开发基于数字孪生的虚拟试运行系统，可将实际优化周期从72小时压缩至4.5小时；最后，创新性地将环境变化因子分解为可量化参数，包括储层压力梯度（dP/dt）、含水率变化率（dW/dt）和设备健康指数（dH/dt），形成三维动态评估体系。

在工程实施层面，研究团队构建了完整的系统架构。基础层集成水下生产系统实时数据流，通过边缘计算节点实现每30秒的模型参数更新。中间层部署动态优化引擎，采用分布式计算架构处理多目标优化问题。决策层则与现有的SCADA系统无缝对接，通过OPC UA协议实现毫秒级指令传递。系统测试表明，在模拟极端工况（储层压力日降率8%，含水率周增率5%）下，系统仍能保持98%的指令执行准确率。

该研究对行业发展的启示主要体现在：1）建立动态优化模型需要突破三个关键瓶颈：非线性关系的时变建模、多目标约束的平衡机制、环境变化的快速响应；2）算法创新应注重工程适用性，如将计算周期控制在4小时内对实时优化至关重要；3）系统集成需解决异构数据融合难题，建议采用OPC UA 2.0标准实现跨平台数据互通。这些发现为后续研究提供了重要方向，特别是在人工智能与物理模型融合、边缘计算与云端协同等前沿领域。

未来研究方向可重点考虑三个维度：首先，开发环境预测模块，结合机器学习技术对储层压力、含水率等参数进行多步预测，实现预测-优化-控制的闭环系统；其次，研究分布式优化算法在深水多节点系统的适用性，特别是在网络延迟超过200ms的极端环境下；最后，探索数字孪生技术在SPS全生命周期管理中的应用，构建从设计优化到运维管理的完整数字映射体系。这些技术突破将推动水下生产系统从"定期优化"向"实时自适应"跨越式发展。

作者贡献声明清晰界定了团队分工：Tongming Liu负责整体架构设计、算法开发与模型验证；Guijie Liu统筹项目管理和资金获取；Gongbo Li主导系统架构设计与工程实现；Bo Hu承担数据采集与预处理工作；Xin Fang负责算法仿真与参数调优；Guanghao Li开发配套软件系统。这种跨学科团队协作模式有效整合了机械工程、数据科学和优化算法领域的专业优势。

致谢部分特别指出国家自然科学基金（52471306）和泰山学者计划（tstp20231215）的资助，这些科研项目的支持为技术创新提供了重要保障。同时，开放实验室（SL2504）提供的测试平台和行业数据集，为算法工程化落地奠定了坚实基础。

该研究成果标志着水下生产系统优化进入智能动态时代。通过建立"环境感知-模型更新-算法优化-决策执行"的完整闭环，实现了生产计划的毫秒级动态调整。实际应用案例显示，在南海B区块应用该系统后，单井日产量提升3.2%，含水率控制精度达到±1.5%，设备使用寿命延长18个月。这些数据充分验证了理论研究成果的工程价值。

当前行业面临的主要挑战在于如何平衡计算精度与实时性要求。现有研究表明，当优化周期超过4小时时，模型参数的时变特性将导致优化结果偏离真实工况。因此，未来研究应着重提升动态优化模型的实时响应能力，探索基于量子计算的新一代优化算法，以及结合数字孪生的虚实交互优化机制。这些技术突破将推动水下生产系统向更高效率、更安全、更智能的方向持续演进。