专项2

深水管缆综合监测软件方案汇报

围绕指南的完整方案、技术路线、先进性与团队基础

骨 | 机理模型

整体动力学、VIV、疲劳与海床接触

脑 | 工业AI

PINN / 神经算子 / 多模态异常识别

体 | 软件交付

数字孪生、预警评估、自动报告

联合团队：中科院力学所 × 北京工业大学 2026.04

任务理解：紧扣“指南信息”定义软件边界

不是单点监测工具，而是服务深水对象运行期安全保障的一体化软件

对象边界

• 海管、柔性立管、脐带缆、动态缆
• 覆盖平台边界、海床接触与复杂服役环境
• 强调深水关键细长结构的一体化监测

能力边界

• 多源监测接入与治理
• 状态反演、异常预警、疲劳与寿命评估
• 支持历史回放、场景推演与自动报告

交付边界

• 输出可部署的软件平台
• 不是仅做算法 demo 或单次仿真分析
• 形成模型库、数据集与规则库

一句话定义

构建“多源监测接入 - 机理建模 - 工业AI反演 - 风险预警 - 寿命评估 - 决策支持”一体化软件平台，实现设计、试验、运行与运维闭环。

为什么必须做“综合监测软件”

深水对象服役环境复杂、传感稀疏、离线仿真与在线监测长期割裂

问题牵引

环境复杂

波、流、平台运动、海床接触、内流耦合
响应非平稳、强噪声、跨尺度

测量稀疏

真实工程无法高密度布设传感器
必须从少量测点反演全场状态

标签稀缺

真实失效样本少、场景多变
研发数据集不足制约算法落地

软件断层

设计软件强，运行软件弱
仿真、监测、运维尚未真正闭环

?

本专项要解决的核心问题

01
如何把有限监测点转化为整条管缆的可解释状态估计？
02
如何把成熟机理模型与实时监测数据统一到同一软件闭环？
03
如何让在线分析既有工程可信度，又具备实时性和软件可部署性？

国内外相关技术与工业软件现状

国际已形成若干成熟单项工具，但多源监测、机理、AI与运行期决策的一体化平台仍有整合空间

软件/方向	定位	公开能力 / 对本专项的启示	短板/空白
OrcaFlex	整体动力	海洋系统全局动力分析、自动化接口启示：适合作为系统级高保真基线与接口协同	在线监测/AI需自建
SHEAR7	VIV/疲劳	立管与缆索的VIV和疲劳预测启示：适合作为 VIV 校核与教师模型	偏专用，不覆盖全栈
Helica	截面/疲劳	柔性管、脐带缆截面载荷分担与寿命分析启示：适合作为局部行为与寿命对照	不等于综合在线平台
DeepLines	在位/安装	复杂海洋系统在位与安装分析启示：适合作为复杂工况分析链补充	监测和AI需外接
Subsea RMS	数字孪生服务	实时数据驱动的立管监测与虚拟 twin 启示：证明产业正走向“监测+数字孪生”	对象与功能范围仍较聚焦

💡

判断：可借鉴的软件很多，但围绕深水管缆“在线监测 + 物理反演 + 寿命评估 + 决策支持”的自主一体化平台仍有明显建设空间。

我们的总体主张

用“机理 + 数据 + 物理神经网络 + 软件交付”替代传统“离线仿真 + 阈值报警”的割裂模式

软件不是把监测数据“显示出来”，而是把有限监测转化为可解释的结构状态、风险等级与运维建议。

骨：机理模型 BONE

• 整体动力学
• VIV / 疲劳 / 接触
• 边界耦合与高保真校核

血：监测数据 DATA

• 多源监测与环境场
• 时空对齐与质量控制
• 事件/检修闭环

脑：工业AI BRAIN

• PINN / PINO 反演
• 神经算子快速代理
• 异常识别与传感器优化

体：软件平台 BODY

• 数字孪生服务
• 预警评估与自动报告
• 工程可部署与可扩展

深水管缆综合监测软件总体架构

数据接入 - 机理求解 - 工业AI - 数字孪生 - 风险决策五层闭环

多源监测接入

●张力/应变/位移/加速度
●姿态/光纤/温压/内流
●波浪/海流/平台运动
●数据治理与时空对齐

→

机理仿真底座

●梁-索-管耦合动力学
●VIV/疲劳/海床接触
●局部高保真校核
●工业软件协同接口

→

工业AI中枢

●PINN/PINO状态反演
●神经算子快速代理
●异常检测与工况识别
●传感器优化布设

→

数字孪生服务

●全场响应重建
●健康度与寿命视图
●历史回放与情景推演
●自动报告与模型管理

→

决策与运维

●风险分级预警
●维修窗口与复核建议
●寿命延寿决策支持
●设计-运维闭环反馈

核心主张：用“物理约束 + 稀疏感知 + 快速代理 + 软件交付”替代传统“离线仿真 + 阈值报警”的割裂模式

关键价值：从原始监测信号一步步走到“全场状态 - 风险等级 - 剩余寿命 - 运维建议”的软件闭环。

模块一：多源监测接入与数据治理

先解决“数据可用”，再解决“智能分析”

结构监测

张力 / 应变 / 位移 / 加速度 / 姿态 / 光纤 / 温压

环境驱动

ERA5 / HYCOM / Copernicus Marine

平台边界

平台运动 / 上部边界 / 工况切换

运维日志

巡检 / 维修 / 异常 / 人工复核

统一对象模型

数据建模

建立“对象 - 部件 - 测点 - 工况 - 事件”五元数据模型

数据治理

完成时钟同步、数据清洗、缺测补全、工况切片与标签化

目标输出：输出给机理与 AI 模块的不是原始信号，而是可计算的标准数据资产

模块二：机理仿真底座与工业软件协同

不重复造所有求解器，而是沉淀自主接口、参数同化与在线服务能力

自研核心机理

动力学耦合

梁-索-管耦合动力学

环境交互

流固耦合与海床接触

边界与工况

平台边界与安装/在位工况

损伤追踪

疲劳累积与关键热点跟踪

协同使用的公开成熟工具

OrcaFlex

系统级整体动力分析与自动化接口

SHEAR7

VIV 响应、阻力放大与疲劳损伤预测

Helica

柔性管/脐带缆截面受力分担与寿命分析

DeepLines

在位与安装工况分析链补充

定位：工业软件用于高保真基线与对照分析，自研平台沉淀在线同化、稀疏反演和数字孪生服务能力。

模块三：工业AI核心 - 物理神经网络（PINN / PINO）

重点突破“少传感器、强约束、可解释”的全场状态反演

输入 (Input)

有限测点时序
环境与边界条件
材料/几何参数
已知先验与规则

物理神经网络 (PINN/PINO)

物理法则嵌入动力学方程残差 + 边界/初始条件

数据驱动融合观测一致性约束

演化机制疲劳演化与物理先验

输出 (Output)

全场位移/应变/张力
危险截面载荷
状态健康度评分
可解释反演结果

先进性在于：用物理约束把“纯数据拟合”提升为“可解释的工程反演”。

模块四：快速代理模型与传感器优化

让原本分钟级、小时级的仿真推演变成可在线调用的秒级服务

01

为什么需要代理模型

• 高保真仿真可信，但难以支撑在线推演
• 现场需要对工况变化快速做响应预测和方案比较
• 因此必须沉淀可在线调用的 surrogate 能力

02

技术路线

• 用参数化仿真样本训练神经算子/代理模型
• 学习“环境与边界 → 响应场”的算子映射
• 与 PINN 一起构成“反演 + 预测”的双模型体系

03

工程收益

• 支持秒级场景推演与在线预警
• 用于传感器布设优化与关键工况筛选
• 降低对大规模重复仿真的依赖

与海洋立管最相关的前沿信号

DeepVIVONet（2025）表明：深度神经算子可利用稀疏时空测量重建和预测海洋立管的涡激振动响应，并可用于传感器最优布设。

=> 启示：本专项完全可以把“稀疏监测 + 代理推演 + 布设优化”设计成一个统一的软件能力。

模块五：异常诊断、疲劳评估与寿命管理

从“发现异常”走向“解释异常、预测演化、给出处置建议”

1

信号异常

监测偏离
测点漂移
突变工况

2

机理残差异常

模型与实测不一致
提示边界/损伤变化

3

疲劳累积更新

关键热点损伤增长
寿命重估

4

风险决策

预警等级
复核建议
维修窗口

软件输出必须是“工程语言”

包括：风险分级、触发原因、涉及部位、建议复核项、建议停机/限载/检修策略，
以及可追溯的计算依据。

研发数据集：不是附属工作，而是核心交付

以统一对象模型打通仿真、实验、现场和知识四类数据

知识规则库

标准规范、故障模式、专家判据、运维案例

用于解释、校核与自动报告

现场监测库

张力/应变/加速度/姿态/环境/检修记录

用于在线校准、事件学习与示范验证

实验标定库

水槽/波浪/流固耦合/颗粒-运动管道试验

用于机理辨识与模型标定

仿真样本库

整体动力、VIV、局部高保真、多损伤情景

用于大规模训练和边界覆盖

统一数据标签

●对象：海管/立管/脐带缆
●部件：接头/弯曲限位/局部位
●测点：类型、坐标、采样率
●工况：流、浪、平台、内流
●事件：异常、复核、维修、结

为什么必须前置建设

✗
没有标准化数据集，AI 很难形成可复用的软件能力
✗
没有实验和高保真样本，PINN/代理模型难以校准
✗
没有事件与检修闭环，预警规则无法持续演进

数据集一旦建立，可同时服务
算法、软件和验收

核心创新点

不是“多做一点功能”，而是重构深水管缆软件的方法论

01

从看测点到看全场

用 PINN / PINO 在稀疏感知条件下重建全场状态，而不是只显示传感器曲线

02

从黑箱 AI到物理约束 AI

把方程、边界和监测数据统一建模，提高泛化能力和工程可信度

03

从慢仿真到快服务

用神经算子与代理模型把高保真知识沉淀为在线服务能力

04

从算法堆砌到数据-模型-软件协同

研发数据集、机理求解、AI 引擎和软件平台围绕同一对象模型共同演进

项目辨识度 = 深水对象 + 稀疏感知 + 物理神经网络 + 软件交付

指标与验证思路

把“能研究”落实为“能验收、能对比、能示范”

验证层级	核心问题	建议指标表达
数据层	接入是否稳定、质量是否可控	监测接入成功率、缺测率、时钟对齐精度、数据治理延迟
模型层	反演是否可信、预测是否快速	典型工况误差、危险位置识别率、单次推演耗时
软件层	预警是否可追溯、流程是否闭环	预警准确率、误报漏报情况、报告生成时间
示范层	是否能支撑真实运行决策	示范对象上线运行、历史事件复盘一致性、专家复核通过率

建议验收导向：监测接入可用、状态反演可信、预警评估可追溯、平台能够示范部署。

团队基础（一）：中科院力学所

负责机理与实验底座 | 强项在海洋力学、流固耦合、试验平台、高保真模型与工程问题拆解

已形成的能力基础

▸海洋内波传播演化及其与海洋结构物作用研究
▸波流生成与演化、非线性波-结构相互作用模型
▸液相内流-结构-尾流非线性耦合 VIV 预测
▸垂直管道颗粒输送和固液两相流动分析

实验与条件支撑

▸流固土耦合水槽
▸多功能波动水槽
▸粗颗粒-运动管道相互作用实验平台

适用于机理辨识、标定与示范验证

对本专项的直接价值

01 基线支撑提供对象建模与高保真仿真基线
02 机理校核支撑 VIV / 疲劳 / 接触等关键机理验证
03 物理落地形成实验样本与示范对象的物理解释链

团队基础（二）：北京工业大学

负责工业AI与软件智能中枢 | 强项在多模态建模、可解释AI、模型压缩、端到端分析链路与系统实现

AI 与智能分析能力

▸多模态大模型与图像-文本理解
▸可解释人工智能与模型压缩
▸高效推理部署与系统化技术积累

适合承担 PINN / 异常识别 / 智能报告

已有海洋方向合作基础

▸已与力学所合作开展海洋内波预测
▸形成识别、跟踪、参数化、预测、结构化输出链路

说明具备跨学科问题落地能力