基于TimesNet深度学习框架的浮式生产储卸平台及卸载码头系泊缆张力多周期建模

《Ocean Engineering》：Multi-period modeling of floating production storage and offloading dock mooring line tensions using TimesNet-based deep learning framework

浮式生产储卸油船（FPSO）码头系泊系统动态耦合效应及多周期特性建模与预测方法研究。基于ANSYS-AQWA高保真数值模型，提出TimesNet框架结合深度学习（LSTM/BiLSTM/CNN/CEEMDAN-CNN-LSTM-AT）的系泊张力超短期预测模型，验证其在9秒时间步内R2达0.982，潮汐变化场景下MAE降低68%。研究突破传统模型多周期建模不足、瞬态载荷捕捉不充分等瓶颈，为系泊绞车自适应控制与预防性维护提供理论支撑，并奠定数字孪生系统开发基础。

　　
海洋工程装备智能预测与动态耦合研究新进展
——基于多周期时空建模的FPSO泊位系泊张力预测方法探索

1. 研究背景与问题聚焦
海洋油气田开发中，浮式生产储卸油船（FPSO）的泊位系泊系统稳定性直接关系到平台结构安全与能源运输效率。当前研究面临三大核心挑战：其一，传统静力学模型难以捕捉风浪流多频耦合作用下的动态张力变化，特别是潮汐周期（12-24小时）与海浪周期（5-15秒）的复杂时频关系；其二，系泊系统存在显著的瞬态冲击载荷问题，如极端天气下张力值可从350kN骤增至550kN，这对预测模型的实时响应能力提出严苛要求；其三，现有数据集多依赖短期实验室测试，缺乏长期多工况耦合的实测数据支撑模型泛化能力。

传统数值分析方法虽能建立静力学平衡模型，但在处理多时间尺度耦合问题时存在显著局限性。以Natarajan和Ganapathy（1995）开发的SHIP MOOR程序为例，其基于静力平衡方程的求解方法仅适用于小波浪工况，无法有效表征动态耦合效应。后续研究虽在模型维度有所突破，如Abdelwahab等（2021）采用非线性弹簧系统模拟系泊结构，Ziylan和Nas（2024）提出的准静态分析方法，但均未解决多周期性建模的系统性缺陷。

2. 技术路线与模型创新
本研究构建了"高保真数值仿真-多周期特征提取-智能预测"三位一体的技术框架。核心创新体现在以下三个层面：
2.1 动态耦合数值仿真平台升级
采用ANSYS AQWA建立全耦合仿真环境，整合流体力学、结构动力学与系泊系统特性。通过频率域与时间域双重视角，实现波浪辐射力、水流载荷与系泊线形变动的精确耦合。特别针对FPSO泊位作业场景，创新性地引入潮汐-海浪-流速多物理场耦合算法，可精确模拟不同潮汐阶段（如高潮/低潮）对系泊系统动态响应的影响规律。

2.2 多周期时空特征建模技术
突破传统时序预测的单一维度局限，研发基于FFT频谱分析的周期分解算法。通过识别3-5个主导周期（如2秒波谱特征、12小时潮汐周期、72小时长期漂移），将1D时间序列转化为三维时空张量（时间×频率×周期）。该技术有效解决了现有LSTM、Transformer等模型在处理长周期耦合数据时的特征提取瓶颈，使模型能同时捕捉瞬态波动（毫秒级）与长期趋势（周际尺度）。

2.3 智能预测模型架构优化
构建包含6种主流模型的对比研究体系：
- 经典LSTM/BiLSTM时序网络
- CEEMDAN-CNN-LSTM-Attention混合模型
- Reservoir Computing时频联合模型
- Transformer架构优化模型
通过引入可学习的二维卷积核（2D-CBK），在原始时序数据升维过程中同步提取多周期关联特征。实验表明，该架构使极端工况下的预测误差降低达68%（高潮期MAE从40.074kN降至12.025kN），R2值提升至0.982，较传统模型提高18.6%。

3. 关键技术突破与验证
3.1 多周期特征解耦技术
研发的周期解耦算法可精准分离系泊张力的三个主要成分：
- 短周期波动（0.5-2秒，海浪主导）
- 中周期调制（6-12小时，潮汐影响）
- 长周期趋势（周际尺度，水流漂移）
该技术使模型在预测不同周期特征时保持独立通道，避免信息混淆。实测数据显示，在潮差4m的极端低平潮阶段，模型仍能保持97.4%的R2精度，验证了多周期解耦的有效性。

3.2 动态耦合效应建模
通过建立"环境载荷-结构响应-系泊调整"的闭环仿真模型，首次完整揭示以下耦合机制：
- 风浪流三向耦合激励（风速8-25m/s，波高1-3m，流速0.5-1.5m/s）
- 系泊线几何非线性（应变率敏感性达15%-20%）
- 柔性护舷器非线性压缩（压缩刚度与位移平方呈正相关）
该模型成功将传统单工况模拟的误差率从32%降至7.8%，为智能预测提供可靠基准数据。

3.3 预测性能优化策略
研发的模型架构包含三大创新模块：
- 时频联合特征提取层：通过可学习的周期分解网络（PCDNet）实现时域信号的频域重构
- 多尺度注意力机制：构建跨周期注意力矩阵，动态分配不同时间尺度的特征权重
- 异常检测反馈回路：实时监控预测误差，触发周期自适应调整（调整频率范围±30%）
在超短期预测（9秒时间步）中，模型对系泊线张力的捕捉精度达到0.982的R2值，较传统LSTM提升41.6%。实测数据显示，在潮汐变化率超过0.5kN/s的工况下，预测误差仍控制在8%以内。

4. 工程应用价值与拓展方向
4.1 智能控制应用场景
研究成果已成功应用于某南海FPSO泊位改造工程，实现以下功能：
- 实时张力预测（预测延迟<3秒）
- 自适应绞车控制（响应时间缩短至15秒）
- 预防性维护预警（故障提前量达72小时）
工程数据显示，在潮汐变化剧烈区域（如珠江口），系泊系统故障率下降62%，维护成本降低45%。

4.2 数字孪生技术融合
研究团队正与中船集团合作开发数字孪生系统，集成以下模块：
- 多物理场耦合仿真引擎（支持8种海洋环境工况）
- 基于迁移学习的跨平台模型迁移机制
- 边缘计算节点（延迟<200ms）
该系统已在北海某深水泊位完成原型验证，实现预测-控制-维护全链条数字化管理。

4.3 技术延伸应用领域
该方法论已拓展至以下新兴领域：
- 海上风电安装船动态定位（预测精度达95.7%）
- 深水铺管船张力控制（绞车响应速度提升2.3倍）
- 潮汐能转换装置状态监测（异常检测准确率98.2%）
在南海某100MW漂浮式风电场项目中，成功将系泊结构疲劳损伤预测误差控制在8%以内。

5. 学术贡献与发展趋势
本研究在三个方面实现理论突破：
- 揭示系泊张力多周期耦合机制（发现3-5周期共振现象）
- 建立动态误差补偿模型（补偿因子与海况关联度达0.89）
- 提出数字孪生系统架构标准（涵盖6大核心模块）
当前研究已形成标准化技术包，包含：
- AQWA-ML接口模块（兼容12种主流仿真软件）
- 多周期特征提取工具包（支持8种时频分析算法）
- 模型自优化平台（参数优化时间缩短至5分钟）

未来发展方向将聚焦三个维度：
- 多源异构数据融合（整合卫星遥感、浮标监测、无人机数据）
- 自进化模型架构（引入强化学习实现模型在线更新）
- 数字孪生系统扩展（覆盖全生命周期管理）
初步试验表明，融合卫星遥感数据后，模型预测精度可提升至99.1%，响应速度达到毫秒级。

该研究为海洋工程装备智能化转型提供了关键技术支撑，特别是在极端天气应对、多周期耦合预测、数字孪生系统构建等方面形成重要理论突破，对保障海洋能源开发安全具有重大实践价值。