基于空间注意力卷积神经网络浮筒软管状态预测的离岸转运作业安全保证策略研究

《Journal of Marine Science and Engineering》：Research on Safety Assurance Strategies for Offshore Transfer Operations Based on Floating Hose State Prediction

　　

随着离岸能源与矿产开发蓬勃发展，离岸压裂与深海采矿需借助浮式软管实现船-船及平台-船间固体颗粒转运。然而，传统用于原油输送的浮式软管难以满足颗粒物料长期稳定输送需求，固体颗粒在过度弯曲下易沉积堵塞；大规模离岸压裂作业中高压软管张力波动加剧磨损并损害结构完整性。针对上述挑战，研究人员提出融合神经网络预测与前馈-反馈复合控制策略的系统框架。空间注意力-卷积神经网络(SA-CNN)在各工况下取得最高预测精度与最强泛化能力；进而制定前馈-反馈复合控制策略，前馈分量源自SA-CNN预测，反馈分量由比例-积分-微分(PID)控制器提供，并引入基于预测置信度的自适应加权机制调节二者贡献，同时嵌入曲率安全约束以防过度弯曲。结果表明，该复合控制策略峰值张力降幅最大且均方根误差(RMSE)最低；纯PID引发剧烈振荡，而复合策略平滑收敛，证实前馈预测有效抑制反馈诱发振荡。本研究为高压压裂液输送与离岸固体颗粒转运中浮式软管安全保证提供理论基础与实用方案。

研究背景方面，随着海洋资源开发深入，船-平台与船-船间固体颗粒（如压裂支撑剂）转运需求频发。传统浮式软管（典型结构自内向外为防腐涂层、内衬层、中胶层、外帘线层、螺旋加强筋及外胶层）专为原油等液体设计，输送固体颗粒时易在波致小半径弯曲处发生沉降堵塞；同时风浪流引起的船-平台相对运动使软管张力剧烈波动，过大张力加速内壁磨损与连接点疲劳，过小张力则下垂增大曲率诱发堵塞。现有系统多被动悬吊、缺乏主动形状控制与智能海况适应。有限元时域仿真成本高，而人工智能模型在海洋工程响应预测中展现优势，但将神经网络预测与自适应PID控制集成于浮式软管张紧的研究尚不充分。该研究发表于《Journal of Marine Science and Engineering》，旨在为离岸软管转运避碰与安全作业提供理论依据。

主要关键技术方法上，研究人员首先建立软管物理模型，将其视为承受轴力、弯矩与分布载荷（自重、浮力、水动力）的细长柔梁-柱结构，推导截面面积、惯性矩、弯曲刚度(EI)、轴向刚度(EA)及张力和曲率耦合关系（欧拉-伯努利梁理论），指出伸长降张力但增曲率的物理矛盾，从而确定以张力为主控目标、曲率为安全约束。数据来源为OrcaFlex 11.0在三种海况（一年一遇、百年一遇、千年一遇）与三种软管长度（145 m、150 m、155 m）下耦合风浪流载荷的集总质量法仿真时序，采样10 Hz，以船舶六自由度(6-DOF)运动为输入，软管最大张力与最大曲率为输出。预测模型对比循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)、卷积神经网络(CNN)与空间注意力-卷积神经网络(SA-CNN)，SA-CNN在通道维做平均与最大池化拼接后经7×7卷积与Sigmoid生成空间权重图，按Hadamard积重标定特征图。控制策略为前馈（由SA-CNN预测值与目标张力算得）加反馈（PID），引入基于决定系数R2的自适应权值α=γ·R2/(R2+ε)，并在预测曲率超阈值κ_th时乘衰减因子β截断控制量；执行端为集成氮气压缸与电液伺服阀的智能张紧系统，辅以光纤受力测量实时校验。

研究结果部分，第2节技术方法阐明物理模型与SA-CNN结构及前馈-反馈公式。第3节数值仿真显示九种工况下张力曲率均满足设计准则（曲率半径与管径比R/d≥5即κ≤0.2 m^-1，最大张力≤60%极限抗拉），surge与张力相关系数0.997、与曲率?0.999，故以6-DOF为自变量合理；数据集按A类（145/150 m、年/百年海况）前70%训练、15%验证、15%测试，B类（155 m、千年海况）作泛化测试。第4节神经网络预测中，九组历史窗长H与预测步长P显示H10P5平衡优劣；SA-CNN在P=5 s时R2>0.99，年遇+145 m工况R2=0.9922、RMSE最低，千年+155 m极端工况R2仍达0.8737，优于RNN(0.7061)；风向波向夹角变化下SA-CNN泛化最优。第5节控制验证在MATLAB中以叠加方式评估，开环峰值张力116.43 kN，纯PID降至115.20 kN但RMSE由0.93升至1.53并严重振荡；复合策略峰值115.03 kN（降幅1.2%，为PID的2.4倍），RMSE 0.55（较开环改善40.9%、较PID改善64.0%）且平滑收敛；千年海况下开环曲率峰值0.2189 m^-1越限1.20%，无约束复合略降至0.2181 m^-1，启用曲率约束后锁至0.2000 m^-1、违例0%。研究人员承认局限：未全尺度海试、训练海况离散、控制器需针对管参重整。

讨论与结论翻译：针对船-船与平台-船固体颗粒浮式软管转运对安全稳定要求提升，该研究提出融合神经网络预测与前馈-反馈复合控制的系统框架。（1）SA-CNN在张力与曲率预测中最优，九组超参与全工况R2最高，空间注意力增强特征提取与跨工况泛化，预测步长决定精度、历史窗边际效应递减。（2）前馈-反馈复合策略显著优于纯PID：年遇海况下峰值张力降幅1.2%（PID的2.4倍），RMSE 0.55（较开环改善40.9%、较PID改善64.0%）；纯PID引剧烈振荡，复合策略平滑收敛，证前馈预测抑振。（3）集成的感知-预测-决策-执行系统在理论上被验证：实时感6-DOF、SA-CNN预测、前馈-反馈生成长度调节指令驱主动张紧，曲率约束在极端海况防过弯；虽10 m长度变仅致约0.1 kN张力变，框架仍保系统稳定可靠。该研究为浮式软管与颗粒流安全作业提供创新方法，支撑柔性软管智能控制，在离岸储层改造高压压裂液输送与离岸采矿固粒转运中具有工程适用性。