基于动态重要性排序的序列多目标维护优化：以海底运输系统为例

《Ocean Engineering》：Sequential multi-objective maintenance optimization with dynamic importance ranking: A case study of subsea transportation system

动态评估故障传播组件重要性并构建滚动时间窗口驱动的多目标维护优化模型，解决复杂工程系统中维护资源分配不匹配问题，提升系统可用性并降低维护成本。

　　
随着现代工程系统复杂性的显著提升，各子系统间的相互依赖性日益增强。以海底油气运输系统为例，其包含管道网络、转运站、计量站及辅助生产设施等关键组件，这些单元通过物理连接和功能协同形成高度耦合的系统架构。当某组件发生退化或失效时，依赖网络可能引发级联故障（Cascading Failures, CAFs），导致系统整体可用性急剧下降。传统维护策略因无法实时响应动态故障传播，常出现维护资源错配问题，具体表现为过度维护（增加成本）、维护不足（导致突发故障）或维护延迟（影响系统性能）。

针对上述问题，研究团队提出了动态重要性评估驱动的滚动窗口维护优化框架（SMOMO）。该框架的核心创新在于将静态的重要性评估方法升级为动态实时评估机制，并借助多目标粒子群优化算法实现维护计划的动态优化。具体实施路径包含三个关键环节：首先构建动态重要性评估模型，其次设计滚动窗口优化机制，最后通过多目标协同优化实现成本与可用性的平衡。

动态重要性评估模型突破了传统静态评估的局限，创新性地整合了传播重要性、功能重要性和位置重要性三个维度。传播重要性反映组件在故障扩散网络中的节点关键度，功能重要性量化组件对系统整体性能的贡献度，位置重要性则考虑组件在物理拓扑中的战略地位。这种三维评估体系不仅能够捕捉静态系统结构特征，还能实时追踪故障传播路径的动态演变。例如在海底管道系统中，某计量站可能因处于关键传输节点而具有更高的位置重要性，但若其关联的管道段存在高频腐蚀，其传播重要性会动态提升。

滚动窗口优化机制采用时间滑动的动态规划策略，将系统运行周期划分为多个重叠时间窗口。每个窗口内通过实时采集的设备状态数据更新重要性评估指标，并基于最新评估结果调整维护优先级。这种设计有效解决了传统固定窗口方法的滞后性问题，当窗口滑动至包含最新故障信息的时段时，系统能及时响应并调整维护策略。实验数据显示，滚动窗口机制使故障响应速度提升约40%，同时将维护资源浪费降低至传统方法的15%以下。

多目标粒子群优化算法（MOPSO）在该框架中承担核心优化功能。算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中持续追踪最优解集（Pareto前沿）。针对海底运输系统的多目标特性，算法在每次迭代中同步优化三个关键指标：维护成本、系统可用性以及故障恢复时间。这种并行优化机制使得维护计划既能控制年度预算（约降低22%），又能确保98%以上的系统可用性，同时将重大故障的恢复时间缩短至2.3小时（传统方法需5.8小时）。

研究团队通过某海底油气运输系统的实际案例验证了该框架的有效性。该系统包含3级转运站（A/B/C级）、4条主干管道（直径1.2-2.5米）及12个辅助设施，具有典型的高度耦合复杂系统特征。在模拟的台风季运行压力下，传统维护策略因未考虑动态故障传播，导致三个关键转运站出现维护延误，引发三次级联故障。而采用SMOMO框架后，系统通过动态评估将维护资源精准投放到B级转运站和直径2米的主管道接口处，在预算不变的情况下，将故障发生率降低67%，维护响应时间缩短至1.8小时。

该方法的创新性体现在三个层面：首先，动态重要性评估模型通过实时追踪故障传播路径的变化，实现了维护优先级的自适应调整。其次，滚动窗口机制与多目标优化算法的结合，既保证了计算效率（较传统遗传算法提升35%的求解速度），又兼顾了多目标优化中的帕累托最优解集。最后，建立的维护决策闭环系统（评估-优化-执行-反馈）显著提升了复杂系统的可维护性，在海上平台实测中，使预防性维护与预测性维护的衔接效率提高至92%。

研究团队特别关注了系统环境因素对动态评估的影响。在青岛港某海底管道系统的实地监测中，观察到潮汐压力（日均波动0.5-1.2MPa）、海水腐蚀（年腐蚀率0.3mm）和生物附着（年均增长2mm）等环境变量会改变各组件的相对重要性。例如在低潮位时段，位于海底0.8米深度的B级转运站因承受更大的流体静压力，其传播重要性指数较高潮位时段提升27%。这种动态变化特征促使维护计划必须具备环境自适应能力，这正是SMOMO框架相较于传统方法的重要突破。

在工程应用层面，该框架展现出显著的成本效益优势。在某能源公司的实际应用中，通过动态重要性评估将预防性维护预算降低18%，同时将计划外停机时间减少63%。特别在应对突发故障方面，系统利用滚动窗口机制快速调整维护策略，当检测到C级管道接口腐蚀超标时，可在4小时内完成资源调配并启动针对性维护，较传统流程缩短72小时。这种快速响应能力有效避免了因延迟维护导致的累计损失，据测算每年可减少约320万元的运营成本。

研究还揭示了动态维护决策中的关键规律：在海底运输系统中，位置重要性与功能重要性存在非线性关系。位于管道分岔点的转运站（如案例中的B级站），虽然其功能重要性评分仅处于中等水平（权重系数0.32），但因其在网络中的枢纽地位，位置重要性权重高达0.45。这种复合特征导致其综合重要性指数（0.78）显著高于单纯功能关键但位置次要的组件。因此，维护策略需要同时考虑组件的物理拓扑特征和功能特性。

关于算法优化部分，研究团队对MOPSO进行了改进以适应动态环境。主要调整包括引入自适应惯性权重（根据窗口内重要性变化率调整），动态调整粒子速度的惯性权重和认知系数，以及开发基于故障传播概率的边界约束机制。这些改进使算法在1000次迭代内的收敛速度提升41%，同时确保解集在可行域内分布更广。实验表明，优化后的MOPSO在处理具有时变约束的多目标问题时，求解效率比传统NSGA-II算法提高58%。

在复杂系统应用方面，研究团队扩展了该框架至海上风电运维场景。针对海上风电场的动态载荷和腐蚀问题，将原模型中的重要性评估指标扩展为：风载波动敏感度、盐雾腐蚀速率、雷击风险指数和海洋生物附着程度。通过引入四元动态权重模型，实现了对海上复杂环境的适应性调整。实测数据显示，在台风过境期间，该框架可将关键叶片的维护响应时间从72小时压缩至18小时，同时将非计划停机时间降低89%。

未来研究方向聚焦于三个维度：首先，开发基于数字孪生的实时重要性评估引擎，将模型响应时间缩短至分钟级；其次，构建多尺度优化模型，整合设备级、系统级和场站级的维护决策；最后，研究环境因素（如海底地震带活动）与设备老化过程的耦合作用机理。这些拓展将进一步提升框架在极端海洋环境下的鲁棒性和智能化水平。

该研究成果对海洋工程系统的运维具有重要指导价值。在海底油气管道维护中，建议每6小时进行一次动态重要性评估，并结合当日的潮汐周期、腐蚀监测数据和天气预警信息调整维护策略。对于海上风电场运维，推荐采用季度滚动窗口与月度全系统优化相结合的方式，既能保证短期故障的及时处理，又能实现长期维护资源的合理配置。这些实践建议已被纳入《近海油气设施智能运维指南（2025版）》，为行业提供了可操作的标准化流程。

研究还发现维护决策中的非线性效应显著。当某组件的综合重要性指数超过阈值0.85时，系统维护成本与可用性之间的权衡关系发生质变。例如在案例系统中，当B级转运站的重要性指数超过0.82时，继续投入预防性维护的边际效益会骤降，此时更优策略是转为基于状态监测的预测性维护。这种非线性特征要求维护优化模型必须具备动态自适应能力，这也是传统固定权重模型失效的根本原因。

在方法论层面，研究团队建立了动态评估-优化-反馈的闭环系统。具体实施时，每个滚动窗口的优化过程包含五个阶段：数据采集（15分钟间隔）、重要性评估（基于实时运行数据）、多目标优化（30分钟迭代）、决策执行（2小时响应窗口）和效果反馈（4小时周期）。这种分阶段处理既保证了计算效率，又实现了维护决策的实时性。实测数据显示，该闭环系统在应对突发故障时的平均响应时间为1.7小时，较传统月度评估模式提升3倍。

研究对行业实践的启示在于建立动态维护资源分配机制。建议企业将年度维护预算的20%-30%设置为动态调整基金，根据实时评估结果进行分配。例如在台风季节，系统会自动将预防性维护资源向潮汐通道段和腐蚀敏感区域倾斜，而在设备平稳运行期则侧重基础性维护。这种动态资源调配策略可使维护成本降低25%以上，同时将重大故障发生率控制在0.3次/百公里/年以内。

在技术实现层面，研究团队开发了配套的智能运维平台（DIP-MO）。该平台集成了物联网数据采集、动态评估模型和优化算法引擎，支持多终端访问。平台核心功能包括：①实时显示各组件的重要性三维雷达图；②动态优化维护窗口的起止时间和资源分配；③预测未来24小时内的故障传播风险；④生成可视化维护决策报告。目前该平台已在胜利油田海底管道网络和浙能舟山海上风电场投入试用，运维效率提升超过40%。

该研究为复杂工程系统的维护决策提供了新的方法论框架。其核心贡献在于建立了动态重要性评估与滚动优化决策的协同机制，有效解决了传统维护策略在应对级联故障时的响应滞后和资源错配问题。后续研究可进一步探索在极端环境（如深海高压、极地低温）下的模型适应性，以及与数字孪生技术的深度融合，这将为构建自主决策的智能运维系统奠定理论基础。