大型海洋平台健康监测理论、试验及系统开发研究文档格式.doc

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渤海、黄海、东海和南海都有大面积的沉积盆地，石油资源储量约400×

108t、天然气约15×

1012m3。

海洋平台结构是海洋油气资源开发的基础性设施，是海上生产作业和生活的基地。

自1947年墨西哥Couissana海域建造第一座钢质海洋石油开采平台以来，随着海洋油气资源开发的大规模发展，世界上已建造有近6000座海洋石油开采平台。

海洋平台作为海上油气资源开发的主力军，对国家实施海洋战略具有重要意义。

我国自上世纪六十年代开发海洋石油以来，已在渤海、东海、南海和珠江口盆地等近海大陆架开发了几十个油田和区块，建造安装了200多座海洋平台。

目前建造使用的海洋平台结构型式主要有固定式（包括钢质导管架式、顺应塔式和钢筋混凝土重力式）、半潜式（包括钻井船等浮动采油系统）和张力腿式等。

海洋平台结构长期服役在恶劣的海洋环境中，并受到各种载荷的交互作用，如风载荷、海流、波浪载荷、冰载荷等，有时还要遭受到地震、台风、海啸、船碰撞等意外灾害，结构本身还要遭受环境腐蚀、海洋生物附着、海底冲刷等影响的作用。

在这些恶劣的环境载荷长期作用下，再加上设计或使用的不当，结构将出现材料老化、构件缺陷和机械损伤以及疲劳和裂纹扩展的损伤积累等现象，容易产生各种形式的损伤，使结构的承载能力下降，严重的还会导致平台失效。

在国内外海洋石油开发工程中，曾发生过多起由于结构失效而引起的灾难性海洋平台事故，造成了巨大的人员伤亡、经济损失以及不良的社会影响。

例如，1967年Sedco135型半潜式三角型平台在进行采油作业时，其尾部的水平撑杆破坏；

同年5月，在美国墨西哥湾，Ranged号自升式钻井平台后腿柱破坏失效，致使平台失去平衡，甲板倾斜坠落，并使前腿弯折屈曲而导致整座平台最终完全破坏；

1980年3月，北海的一座生活供应平台A.L.Kielland号撑杆处的水声器支座萌生的疲劳裂纹发生扩展，致使撑杆折断破坏，并导致与所支撑的承重腿柱相连的其它五根撑杆也因过载而破坏，随后承重腿柱失稳，平台失去平衡倾覆，致使123人丧生，造成巨大的经济损失；

2011年，世界上最大的半浮动式海上油井平台，巴西P-36号平台沉入大西洋底，该平台耗资3.56亿美元，仅事故造成的油井停产就使巴西每天损失300多万美元，该平台的沉没给巴西造成了巨大的经济损失和环境污染问题。

我国于1966年12月底成功地在渤海湾安装了第一座导管架平台，虽然我国海洋平台发展史不过仅40多年，然而事故也不少见。

如，1969年我国渤海2号平台被海冰推倒，并使一号平台严重受损，造成直接经济损失2000多万元；

1974年海冰推倒了渤海四号平台的烽火台等等。

随着石油开采向海洋发展，海洋平台的数量成倍增加，合适的设计方法确保结构能够抵抗住不可预测的载荷造成的损伤，但是损伤在海洋平台结构的服役期间是不可避免的，确保人的生命安全和减少财产损失的方法是诊断出结构的损伤，并能及时进行修复。

由此可见，提高海洋平台结构及设备的可靠性，确保海洋作业安全的问题日益突出，新平台的质量评价、旧平台的残余寿命估计和在役平台的结构安全保证将成为日益突出的问题。

为确保海洋平台结构的正常工作和安全可靠，必须对其进行损伤检测和在线健康监测，以达到对结构整体进行全面监测的目的。

海洋平台结构的损伤识别与健康监测己成为刻不容缓的重要课题，而且，这一技术的具有广阔的应用前景。

目前，结构损伤检测与识别方法大体上可以分为两类，有损伤检测与识别和无损伤检测与识别，由于有损伤检测与识别会造成结构的局部破坏，因此该方法在实际应用中受到了限制。

相对有损伤检测与识别，无损检测与识别方法具有简便易行、测试效率高等优点，在结构损伤检测中应用范围较广，目前有多种无损检测与识别方法，如目测法，光谱法、超声波法、声发射法、雷达法、热力场法等，这些方法属于局部损伤检测方法，大都需预先知道损伤的大概位置作为先决条件，而这对海洋平台来说难以满足，另外，较弱的视觉观测条件以及海洋生物的覆盖，都限制了局部损伤检测方法在海洋平台结构损伤检测上的应用。

此外，这些技术要求结构的损伤区域是已知作为先决条件，要求配备特殊额外的测试设备和专业人员，因此，这些方法的检测成本较昂贵。

与上述方法相比较，基于振动测试的结构损伤检测与识别方法是相对简单、成本较低的，被公认为是较有发展前景的全局性方法。

此类方法的基本原理是:

损伤将导致结构的系统刚度和阻尼矩阵发生改变，因而导致结构的动力特性参数（如结构的频响函数，模态参数等）的变化。

换言之，结构动力特性参数能够作为结构损伤诊断的指标。

这类方法最突出的优点是利用环境激励下的动力响应测试进行损伤诊断，整个损伤诊断操作过程不会影响结构的正常工作。

尽管基于振动测试的结构损伤检测与识别方法有很多优点，不同程度地解决了一些问题，但随着结构尺寸的增加，模态特性可能对局部损伤并不十分敏感；

再者，由于测量噪声以及测量模态的不完备性的影响，可能无法识别损伤导致的振型变化，使得这些方法很难用于像海洋平台这样的大型结构。

然而，随着神经网络的发展，为解决以上问题提供了新的途径。

神经网络是由大量的神经元相互连接而形成的高度复杂的非线性动力学系统，具有强大的自适应能力、学习能力、容错能力和较好的鲁棒性，能有效地处理定性的、不确定的以及不完备的信息，很适合用于故障分类和模式识别。

因此应用人工神经网络进行结构的损伤检测在一定程度上可以解决基于振动响应分析的损伤检测方法所遇到的困难。

为了保障已建成的许多重大工程结构和基础设施的安全性、完整性、适用性与耐久性，仅依靠损伤识别方法和技术尚不足够，急需采用有效的手段监测和评定其安全状况、修复和控制损伤，结构健康监测因而得以产生并蓬勃发展。

结构健康监测是结构损伤识别的进一步深化和发展，其利用先进的传感元件和数据采集设备对结构的物理力学性能进行无损监测，实时监控结构的整体行为，对结构的损伤位置和程度进行识别，对结构的服役情况、可靠性、耐久性和承载能力进行智能评估，为结构在突发事件下或结构严重异常时触发预警信号，为结构的维修、养护与管理决策提供依据和指导。

海洋平台结构的实时安全监测，对于平台结构检测、维修和控制的科学决策，保证结构安全运行具有重要的实际意义。

针对海洋平台，结构健康监测系统能够实时或适时地监测海洋结构整体工作性态、关键部位的应力、应变和裂纹起始与扩展过程，在计算机硬件和软件系统的支持和控制下，通过对测试和采集的数据进行处理和分析，自动地评定和显示海洋平台结构运行的整体和局部安全状态，并将监测和分析结果自动地存入计算机作为结构运行的历史档案。

随着各种传感元件、测试设备和计算机硬件、软件系统的发展以及结构参数识别、损伤识别和安全评定理论和技术研究的不断深入，重大工程结构的实时监测与安全评定已经得到国内外科技和产业部门的高度重视。

然而，重大工程结构体积大、跨度长、使用期限长，传统的传感元件和设备组成的监测系统的性能稳定性和耐久性都不能很好地满足工程实际的需要。

近年来研究和发展起来的诸如光纤、压电、形状记忆合金以及疲劳寿命丝（箔）等高性能、智能传感元件以及无线网络传输和信息融合技术，为重大工程结构实时安全监测系统的研究和发展提供了基础。

结构安全监测正向结构智能监测集成系统发展。

结构智能监测集智能传感元件、数据无线采集和实时处理、结构损伤识别、健康诊断与可靠性预测以及远程通讯与数据管理等硬软件系统于一体，是工程理论发展与综合的象征、高新技术开发与集成的标志，同时也是现代结构实验技术的集中体现。

结构智能监测已愈来愈成为重大工程结构设计验证、施工控制、安全运营与维修管理的重要保障技术。

如何通过精度高、灵敏度高的识别算法和检测、监测手段，从结构的动力响应中提取微小损伤的信息并与正常的初始随机缺陷相区别，既保证结构的正常施工和使用又能对隐患进行做出及时准确的判断是亟需解决的问题。

因此，针对空间结构的健康监测问题，基于随机有限元方法、模态分析技术和现代信号处理技术，寻求新的损伤识别指标，研究新的结构损伤识别方法，探索新的传感器优化布置策略，将提高其健康监测系统的效率，对推动结构健康监测的研究与应用具有重要的研究意义。

2）国内外研究现状及发展动态分析

段忠东和欧进萍等人系统地开展了海洋环境极值随机荷载与疲劳随机荷载及其组合的研究，研究了海洋环境单变量极值要素的概率模型和多变量极值要素的联合概率模型；

段忠东提出了海洋环境随机疲劳载荷谱的统一模型—疲劳环境要素概率分布、疲劳环境载荷功率谱和疲劳环境年持续时间等三位一体的模型。

国家科技部于“七五”期间成立了中国海上平台管节点委员会，在其的组织和协调下设立了国家“七五”科技攻关项目。

完成了国产海洋平台结构用钢材、T型管节点静力分析、疲劳试验分析和断裂力学分析等一系列课题，取得了一批有实际意义的研究成果，为加速我国平台用钢国产化、平台结构设计与评定合理考虑管节点性能以及分析结构累积损伤与抗力衰减提供了基础。

欧进萍等分析了疲劳损伤导致的构件抗力衰减规律，考虑疲劳荷载和损伤演变过程内在的随机性，得到了构件抗力衰减的数字特征。

目前，关于海洋环境荷载模型及海洋平台数值模拟和动力仿真的不足主要为：

需要针对具体的海洋环境和海洋平台结构形式进行概率统计并建立区域谱模型，有关海洋平台精细化有限元动力分析和薄弱部位的发现与仿真也需要加强。

模态参数是反映结构动力特性的重要指标，随着结构健康监测研究的兴起，模态参数被广泛地应用于结构损伤识别、有限元模型修正、传感器优化布置等领域，准确地分析模态参数是结构健康监测首先要解决的关键问题之一。

空间结构具有模态密集的特点，如何准确地测试和分析其模态参数，则是一个既关键又有较大难度的问题。

传统的试验模态分析主要方法可归纳为两种：

基于输入（激励）输出（响应）模态试验的试验模态分析（EMA）法和基于仅有输出（响应）模态试验的运行模态分析（OMA）法。

EMA是传统的模态分析方法，通常在实验室内完成，试验状态易于控制，测量信噪比较高。

OMA则通常在外场进行，利用自然激励，仅需测量输出响应，能够识别近频甚至重频模态，非常适合于大型结构的健康监测和损伤诊断。

近年来，一些先进的模态分析法，如频域分解法（FDD）、随机减量法（RDT）、基于ARMA模型的时序分析法、ITD法、特征系统实现算法（ERA）、自然激励技术（NExT）以及随机子空间识别（SSI）法等，受到了广泛的关注和深入的研究，但通过表现较为不明显的模态变化来识别损伤的位置和程度仍然是非常困难的。

在结构健康监测过程中，由于经济条件和结构运行状态等方面的原因，在结构大部份自由度上安置传感器是不可能也是不现实的，需要确定最优的传感器数量和布置位置，提高模态分析和损伤识别的精度和可靠性。

良好的传感器布置方案应做到：

（1）在含噪音的环境中，能够利用尽可能少的传感器获取全面、精确的结构参数信息；

（2）实测分析得的模态能够与有限元模型分析的结果建立起对应关系；

（3）能够通过合理添加传感器对感兴趣的部分模态进行数据重点采集；

（4）测得的时程记录将对模态参数的变化最为敏感；

（5）使模态试验结果具有良好的可视性和鲁棒性。

传感器优化布置的方法有很多，主要的方法有如下几种[36]：

模型缩聚法、MAC法、能量法、有效独立法、逐步累积（削减）法、奇异值分解法、遗传算法等。

各自优化布置方法的结果差异较大，需要根据结构的特点选择适当的方法。

空间结构的传感器的位置与数目对损伤识别的效果起着非常重要的作用。

如何确定传感器的数目与位置以实现对结构动力特性改变信息的最优采集，是结构损伤识别的关键问题之一。

健康监测的核心问题是损伤识别，即判断损伤的发生、位置和程度。

损伤识别方法可以包括：

基于模态的识别方法，如频率和振型变化、模态应变能法、柔度矩阵法、基于传