用于海上平台工艺区域泄漏监测的大型模型驱动布局优化方法

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Large Model-Driven Layout Optimization Method for Leakage Monitoring in Offshore Platform Process Areas

　　

Xiuquan Cai|Jinjiang Wang|Yuxin Xie

摘要

目前，海上平台传感器布置策略大多依赖工程经验判断或传统优化算法。这类方法具有高度主观性，难以覆盖各种运行条件，且可解释性较差。为解决这些问题，本文提出了一种混合智能优化方法——DPC-LLM，该方法将密度峰聚类算法与大型语言模型相结合。首先，构建了海上平台工艺区域泄漏事件的三维仿真模型，通过改变泄漏位置、孔径和风速，生成了324种不同的运行场景，并在区域内的多个监测点收集时间序列浓度数据。接着，运用DPC算法从这324种复杂的泄漏风险分布中提取风险特征，为大型语言模型生成定制化的布局策略提示。最后，将这些由DPC算法产生的风险提示输入到大型语言模型中，该模型将分析结果转化为易于理解、符合工程要求的传感器布置决策框架。在甲烷、二氧化碳和硫化氢泄漏场景中，与均匀网格布局法、遗传算法、粒子群优化算法和贪心算法相比，DPC-LLM方法的平均覆盖率显著更高。同时，在中等至高密度的传感器配置下，其覆盖标准差更低，且在空间分布方面也达到了经过工程验证的平衡状态。所提出的方法能够在所有运行条件下保持稳定的监测性能，同时确保高风险区域得到优先覆盖。

章节节选

引言

海上石油和天然气平台是国家能源战略的重要组成部分，其安全运行对于保障能源供应稳定、保护海洋生态环境以及维护重要人员和资产安全至关重要[1]。平台工艺区域内的密集管道、储罐和加工设施在高压且具有腐蚀性的海洋环境中运行，极易出现疲劳损伤和腐蚀穿孔等问题[[2], [3]]

理论基础

DPC算法是一种能够自动发现簇中心并高效对任意形状数据进聚类的方法。它的核心基于两个原则：簇中心应位于局部密度较高的区域，而且这些高密度点之间必须保持一定距离，即每个簇中心应与其他高密度点相距较远[[34], [35], [36]]。主要

理论框架

所提出的DPC-LLM方法框架用于优化海上平台的泄漏监测布局，整个流程包括“基于仿真数据的分析→风险聚类分析→基于大型模型的决策制定”，如图1所示。首先，通过有限元分析获取多种运行条件下的泄漏浓度仿真数据。随后，DPC算法根据局部密度等指标确定风险簇的中心位置

仿真场景设置

为获取用于监测布局优化的泄漏数据，本研究以南海某海上平台的上层模块工艺区域为研究对象，以甲烷作为泄漏介质。共进行了108种仿真场景测试，分析了在不同泄漏位置、风速、风向和孔径条件下的甲烷扩散情况。该海上平台的三维几何模型

不同算法应用效果的比较

为全面验证所提出的DPC-LLM融合模型在海上平台甲烷泄漏监测传感器布局优化方面的优势、有效性及工程实用性，本文选择了四种基于不同原理的代表性算法进行对比分析：均匀网格布局法、遗传算法、粒子群优化算法以及基于顺序决策的贪心算法。这四种算法的核心配置如下

结论

为解决海上平台甲烷泄漏监测布局优化问题，本研究开发了一种名为DPC-LLM的混合智能优化方法，开展了多场景风险分析及智能决策研究。主要结论如下：

• (1)
  所提出的DPC-LLM集成框架将算法智能与领域知识相结合。DPC算法通过特定方式实现了对复杂泄漏风险模式的自适应聚类和特征提取

CRediT作者贡献说明

Xiuquan Cai：方法验证、软件开发、方法设计。Jinjiang Wang：资金筹集。Yuxin Xie：数据整理。