本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法。融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，包含三个步骤：数字孪生模型建立、退化过程重预测模型建立和剩余寿命计算模型建立。融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统，包括安装于水下分配单元的水下分配单元信息采集子系统、安装于水下控制模块的水下控制模块信息采集子系统、安装于水下阀组的水下阀组信息采集子系统、安装于井口机械模块的井口机械模块信息采集子系统、安装于水下控制模块的水下环境信息采集模块和安装于水上控制站的水下采油树数字孪生子系统。
1.一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：包括三个步骤，数字孪生模型建立、退化过程重预测模型建立和剩余寿命计算模型建立；
S101：针对水下采油树的物理结构，建立数字孪生的几何尺寸模型，该模型包括电子结构几何尺寸模型，液压结构几何尺寸模型和机械结构几何尺寸模型，三种结构的几何尺寸模型反映物理系统的几何尺寸和装配关系；
S102：针对水下采油树的海洋环境，建立数字孪生的生产环境模型，该模型包括台风、内波流、海水温压海洋环境监测数据构成的实时动态数据；
S103：针对水下采油树的过程参数，建立数字孪生的生产流程模型，该模型包括常规采油、化学药剂注入、清蜡油气生产过程数据；
S104：针对水下采油树的监测参数，建立数字孪生的生产状态模型，该模型包括机械结构、液压结构、电子结构的多源传感器系统状态数据；
S201：读取水下采油树的系统状态数据，计算各组件随时间变化的退化量，读取水下采油树历史进程的电子结构的电压信息、液压结构的压力、流量信息和机械结构的应力应变信息，利用水下采油树失效模式确定历史退化量；
S202：基于退化数据估计维纳过程参数，对于水下采油树，各结构的退化模型符合维纳过程：X(t)＝X(0)+λt+σBB(t)
其中，λ为漂移系数，σB为扩散系数，B(t)为标准布朗运动；
针对n组退化数据，每组退化数据有i个监测点，退化量记为X，时间记为T，利用极大似然估计方法对维纳过程参数进行参数估计：其中Φn＝diag(ΔTn,t1,ΔTn,t2,…,ΔTn,ti)；
将得到的维纳过程参数代入维纳过程中，分别得到电子结构、液压结构和机械结构的服从维纳过程的退化量；
S203：建立水下采油树初始退化预测模型，在构建的数字孪生模型中利用卡尔曼滤波进行水下采油树的初始退化预测，卡尔曼滤波可以对状态估计值和状态测量值进行最优化选择，进而得到最优预测值，卡尔曼滤波包括五个步骤：①状态预测：
其中Ft是状态转移矩阵，Bt是控制矩阵，代表着控制变量ut对当前时刻的影响， 表示基于前一时刻状态对当前时刻的估计值；
其中zt代表观测值，H代表观测矩阵，ξ为观测噪声；
使用卡尔曼滤波对维纳过程进行状态预测，需要将维纳过程转化为状态空间方程：在维纳过程中认定λt＝λt‑1，则构建的卡尔曼滤波为：
利用维纳过程构建的卡尔曼滤波算法，结合给定的初始条件，通过卡尔曼滤波对系统估计值和测量值的最优估计，实现对退化量的初次预测；
S204：建立水下采油树退化重预测模型，在数字孪生模型中利用贝叶斯网络将维纳过程建立为动态贝叶斯网络；首先维纳过程的主要参数：漂移系数均值，μλ、漂移系数方差，
σλ、扩散系数的平方值σB 和退化量X成为静态贝叶斯网络的节点，节点间的箭头表示节点间的物理关系，经过时间扩展得到t个时间片的动态贝叶斯网络，E代表证据节点，可以将物理实体中的补充信息输入到动态贝叶斯网络中，实现动态贝叶斯网络的信息更新；
信息更新后的动态贝叶斯网络计算结果作为新的状态测量值被输入到S203建立的卡尔曼滤波算法中，进行退化量的二次计算；二次计算根据了初始的状态估计值和动态贝叶斯网络计算的测量值的可信度进行二次优化预测，即退化量的重预测，可表示为：其中zDTs表示动态贝叶斯网络计算的新的测量值；
最后，将电子结构、液压结构和机械结构的退化量与电子结构、液压结构和机械结构的总体性能的比值定义为电子结构、液压结构和机械结构的退化率，则含有n个组件的电子结构的整体退化率为：ye＝1‑(1‑ye1)·(1‑ye2)·...·(1‑yen)含有n个组件的液压结构的整体退化率为：
yh＝1‑(1‑yh1)·(1‑yh2)·...·(1‑yhn)含有n个组件的机械结构的整体退化率为：
ym＝1‑(1‑ym1)·(1‑ym2)·...·(1‑ymn)则系统整体退化率为：
S205：更新水下采油树物理实体信息至数字孪生模型,将环境信息和工作状态信息作为补充信息输入到数字孪生模型的动态贝叶斯网络模型的证据节点中，实现数字孪生模型的退化量实时计算；数字孪生模型重预测后的退化量同时被反馈给水下采油树物理实体，通过与实际退化量的对比，不断修正维纳过程参数，实现数字孪生模型的修正；
S301：基于数字孪生模型重预测的退化数据和失效阈值计算优化的剩余寿命，根据系统失效数据确定系统失效阈值，当退化量达到失效阈值的时刻称为失效时间，认定在失效时间后系统将不能正常工作；将剩余寿命定义为从检测时间到失效时间的时间段；
S302：计算水下采油树随时间变化的剩余寿命概率分布模型，根据维纳过程退化的特点，其剩余寿命的概率分布可被定义为：其中，xth为失效阈值；
S303：反馈寿命信息至数字孪生模型，实现数字孪生模型的信息更新；
融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，应用于融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统上，该系统包括六个部分：水下分配单元信息采集子系统、水下控制模块信息采集子系统、水下阀组信息采集子系统、井口机械模块信息采集子系统、水下环境信息采集模块和水下采油树数字孪生子系统；
水下分配单元信息采集子系统，包含水下分配单元液压信息采集模块、水下分配单元退化率计算模块和水下分配单元电子信息采集模块；
水下控制模块信息采集子系统，包含水下控制模块液压信息采集模块、水下控制模块退化率计算模块和水下控制模块电子信息采集模块；
水下阀组信息采集子系统，包含水下阀组液压信息采集模块和水下阀组退化率计算模块；
井口机械模块信息采集子系统，包含井口机械模块机械信息采集模块和井口机械模块退化率计算模块；
水下采油树数字孪生子系统，包含系统退化率计算模块、初始退化预测模块、退化过程重预测模块、剩余寿命计算模块和信息更新模块。
2.根据权利要求1所述的融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：水下分配单元信息采集子系统的水下分配单元液压信息采集模块通过线缆与液压分配模块相连，用于采集液压分配模块的退化数据；水下分配单元电子信息采集模块通过线缆与电子分配模块相连，用于采集电子分配模块的退化数据；水下分配单元退化率计算模块通过线缆与水下分配单元液压信息采集模块和水下分配单元电子信息采集模块相连，用于处理水下分配单元液压信息采集模块和水下分配单元电子信息采集模块采集的退化数据，计算水下分配单元的退化率。
3.根据权利要求1所述的融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：水下控制模块信息采集子系统的水下控制模块液压信息采集模块通过线缆与第一电磁阀、第二电磁阀、第三电磁阀、第四电磁阀、第五电磁阀和第六电磁阀相连，用于采集第一电磁阀、第二电磁阀、第三电磁阀、第四电磁阀、第五电磁阀和第六电磁阀的退化数据；
水下控制模块电子信息采集模块通过线缆与水下电子模块相连，用于采集水下电子模块的退化数据；水下控制模块退化率计算模块通过线缆与水下控制模块液压信息采集模块和水下控制模块电子信息采集模块相连，用于处理水下控制模块液压信息采集模块和水下控制模块电子信息采集模块采集的退化数据，计算水下控制模块的退化率。
4.根据权利要求1所述的融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：水下阀组信息采集子系统的水下阀组液压信息采集模块通过线缆与化学药剂注入阀、转换阀、环空翼阀、生产翼阀、生产主阀和环空主阀相连，用于采集化学药剂注入阀、转换阀、环空翼阀、生产翼阀、生产主阀和环空主阀的退化数据；水下阀组退化率计算模块通过线缆与水下阀组液压信息采集模块相连，用于处理水下阀组液压信息采集模块采集的退化数据，计算水下阀组的退化率。
5.根据权利要求1所述的融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：井口机械模块信息采集子系统的井口机械模块机械信息采集模块通过线缆与井口机械模块相连，用于采集井口机械模块的退化数据；井口机械模块退化率计算模块通过线缆与井口机械模块机械信息采集模块相连，用于处理井口机械模块机械信息采集模块采集的退化数据，计算井口机械模块的退化率。
6.根据权利要求1所述的融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：水下环境信息采集模块通过线缆与水下电子模块相连，用于采集水下采油树水下环境信息，并将水下环境信息输入到水下电子模块中。
7.根据权利要求1所述的融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，其特征在于：水下采油树数字孪生子系统的系统退化率计算模块通过线缆与水下分配单元信息采集子系统的水下分配单元退化率计算模块、水下控制模块信息采集子系统的水下控制模块退化率计算模块、水下阀组信息采集子系统的水下阀组退化率计算模块和井口机械模块信息采集子系统的井口机械模块退化率计算模块相连，用于处理水下分配单元退化率计算模块、水下控制模块退化率计算模块、水下阀组退化率计算模块和井口机械模块退化率计算模块计算的退化率信息，计算水下采油树整体退化率；初始退化预测模块通过线缆与系统退化率计算模块相连，用于初次预测系统退化状态；退化过程重预测模块通过线缆与初始退化预测模块相连，用于优化初始退化预测模块预测的系统退化状态，实现退化过程的重预测；剩余寿命计算模块通过线缆与退化过程重预测模块相连，用于计算水下采油树系统整体剩余寿命；信息更新模块通过线缆与剩余寿命计算模块相连，用于更新系统的寿命信息；信息更新模块通过线缆与水下电子模块相连，用于获取水下采油树环境信息和工作状态信息，实现环境和工作状态的信息更新；信息更新模块通过线缆与系统退化率计算模块相连，用于将更新后的寿命信息、环境信息和工作状态信息输入到系统退化率计算模块中，实现系统退化率计算模块的参数更新。
融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法
技术领域
[0001] 本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法。
背景技术
[0002] 随着全球石油消费量的增加，海洋石油的开发越来越受到重视。水下采油树是完成海底原油开采的关键设备之一。水下采油树系统包含液压系统、控制系统和各种阀门，用于测试、操作、关闭和节流开采的石油、天然气和其他流体。液压系统主要负责为水下阀门提供液压动力。控制系统主要负责调节油井生产，控制安装在树体和管线上的阀门。采油树的主要功能包括：安全隔离储油层、隔离海底各类不明液体、控制井下闸阀和监测环空压力等，与陆上采油树相比，水下采油树的结构更加复杂，应用环境更苛刻，工作压力更高。
[0003] 剩余寿命预测是视情维修过程中的主要目标之一，准确的寿命信息预测有助于提高系统或设备的可用性和可靠性，同时利用剩余寿命进行后续的维修策略的制定，以达到减少维修费用的目的。传统的剩余寿命预测或是根据统计分析建立寿命模型，或是根据退化数据进行数据驱动的寿命分析，但对于动态系统，在工作环境、工作载荷发生变化后，剩余寿命也会随之波动，对于水下采油树，其水下环境更为复杂，实现对寿命预测结果的优化极为困难。数字孪生技术通过构建与物理实体相同的虚拟对象、工作状态和工作环境，同时融合卡尔曼滤波的预测优化及贝叶斯网络的不确定分析，可以实现剩余寿命的重预测，解决传统方法的不足。因此，提出一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法显得尤为必要。
发明内容
[0004] 为克服现有技术存在的缺陷，本发明提供一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法。
[0005] 为实现上述目的，按照本发明的一个方面，一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，包含三个步骤：数字孪生模型建立、退化过程重预测模型建立和剩余寿命计算模型建立。
[0006] 数字孪生模型建立的具体步骤为：
[0007] S101：针对水下采油树的物理结构，建立数字孪生的几何尺寸模型；
[0008] S102：针对水下采油树的海洋环境，建立数字孪生的生产环境模型；
[0009] S103：针对水下采油树的过程参数，建立数字孪生的生产流程模型；
[0010] S104：针对水下采油树的监测参数，建立数字孪生的生产状态模型。
[0011] 退化过程重预测模型建立的具体步骤为：
[0012] S201：读取水下采油树的系统状态数据，计算各组件随时间变化的退化量；
[0013] S202：基于退化数据估计维纳过程参数；
[0014] S203：利用卡尔曼滤波建立水下采油树初始退化预测模型；
[0015] S204：利用卡尔曼滤波和贝叶斯网络建立水下采油树退化重预测模型；
[0016] S205：更新水下采油树物理实体信息至数字孪生模型。
[0017] 剩余寿命计算模型建立的具体步骤为：
[0018] S301：基于数字孪生重预测的退化数据和失效阈值计算优化的剩余寿命；
[0019] S302：计算水下采油树随时间变化的剩余寿命概率分布模型；
[0020] S303：反馈寿命信息至数字孪生模型，实现数字孪生模型的信息更新。
[0021] 按照本发明的另一方面，一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统，包括安装于水下分配单元的水下分配单元信息采集子系统、安装于水下控制模块的水下控制模块信息采集子系统、安装于水下阀组的水下阀组信息采集子系统、安装于井口机械模块的井口机械模块信息采集子系统、安装于水下控制模块的水下环境信息采集模块和安装于水上控制站的水下采油树数字孪生子系统。
[0022] 水下分配单元信息采集子系统，包含水下分配单元液压信息采集模块、水下分配单元退化率计算模块和水下分配单元电子信息采集模块；
[0023] 水下控制模块信息采集子系统，包含水下控制模块液压信息采集模块、水下控制模块退化率计算模块和水下控制模块电子信息采集模块；
[0024] 水下阀组信息采集子系统，包含水下阀组液压信息采集模块和水下阀组退化率计算模块；
[0025] 井口机械模块信息采集子系统，包含井口机械模块机械信息采集模块和井口机械模块退化率计算模块；
[0026] 水下采油树数字孪生子系统，包含系统退化率计算模块、初始退化预测模块、退化过程重预测模块、剩余寿命计算模块和信息更新模块。
[0027] 相对于现有技术，本发明的有益结果是：融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法根据各模块的退化数据，进行系统退化量的初次预测，然后通过融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的算法实现系统退化量的重预测，利用数字孪生技术进行初次预测结果的优化，最后通过系统退化量的优化结果计算剩余寿命，结果更贴近系统的真实寿命。融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统通过采集各模块退化信息，更新实时的环境信息和工作状态信息，通过数字孪生系统实现第二场景的寿命信息预测和优化。
附图说明
[0028] 图1是融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测流程图；
[0029] 图2是水下采油树退化重预测动态贝叶斯网络；
[0030] 图3是水下采油树示意图；
[0031] 图4是融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统示意图。
[0032] 图中，101、水下分配单元，102、液压分配模块，103、电子分配模块，104、水下控制模块，105、控制先导阀，106、第一电磁阀，107、第二电磁阀，108、第三电磁阀，109、水下电子模块，110、第四电磁阀，111、第五电磁阀，112、第六电磁阀，113、水下阀组，114、化学药剂注入阀，115、转换阀，116、环空翼阀，117、生产翼阀，118、生产主阀，119、环空主阀，120、井口机械模块，201、水下采油树数字孪生子系统，202、初始退化预测模块，203、退化过程重预测模块，204、剩余寿命计算模块，205、信息更新模块，206、系统退化率计算模块，207、水下分配单元信息采集子系统，208、水下分配单元液压信息采集模块，209、水下分配单元退化率计算模块，210、水下分配单元电子信息采集模块，211、水下控制模块信息采集子系统，212、水下控制模块液压信息采集模块，213、水下控制模块退化率计算模块，214、水下控制模块电子信息采集模块，215、水下阀组信息采集子系统，216、水下阀组液压信息采集模块，217、水下阀组退化率计算模块，218、井口机械模块信息采集子系统，219、井口机械模块机械信息采集模块，220、井口机械模块退化率计算模块，221、水下环境信息采集模块。
具体实施方式
[0033] 如图1所示，一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，包含三个步骤：数字孪生模型建立、退化过程重预测模型建立和剩余寿命计算模型建立。
[0034] 数字孪生模型建立的具体步骤为：
[0035] S101：针对水下采油树的物理结构，建立数字孪生的几何尺寸模型，该模型包括电子结构几何尺寸模型，液压结构几何尺寸模型和机械结构几何尺寸模型，三种结构的几何尺寸模型反映物理系统的几何尺寸和装配关系；
[0036] S102：针对水下采油树的海洋环境，建立数字孪生的生产环境模型，该模型包括台风、内波流、海水温压海洋环境监测数据构成的实时动态数据；
[0037] S103：针对水下采油树的过程参数，建立数字孪生的生产流程模型，该模型包括常规采油、化学药剂注入、清蜡油气生产过程数据；
[0038] S104：针对水下采油树的监测参数，建立数字孪生的生产状态模型，该模型包括机械结构、液压结构、电子结构的多源传感器系统状态数据。
[0039] 退化过程重预测模型建立的具体步骤为：
[0040] S201：读取水下采油树的系统状态数据，计算各组件随时间变化的退化量。读取水下采油树历史进程的电子结构的电压信息、液压结构的压力、流量信息和机械结构的应力应变信息，利用水下采油树失效模式确定历史退化量；
[0041] S202：基于退化数据估计维纳过程参数，对于水下采油树，各结构的退化模型符合维纳过程：
[0042] X(t)＝X(0)+λt+σBB(t)
[0043] 其中，λ为漂移系数，σB为扩散系数，B(t)为标准布朗运动。
[0044] 针对n组退化数据，每组退化数据有i个监测点，退化量记为X，时间记为T，利用极大似然估计方法对维纳过程参数进行参数估计：
[0045]
[0046] 其中Φn＝diag(ΔTn,t1,ΔTn,t2,…,ΔTn,ti)。
[0047] 将得到的维纳过程参数代入维纳过程中，分别得到电子结构、液压结构和机械结构的服从维纳过程的退化量。
[0048] S203：建立水下采油树初始退化预测模型，在构建的数字孪生模型中利用卡尔曼滤波进行水下采油树的初始退化预测，卡尔曼滤波可以对状态估计值和状态测量值进行最优化选择，进而得到最优预测值。卡尔曼滤波包括五个步骤：
[0049] ①状态预测：
[0050]
[0051] 其中Ft是状态转移矩阵，Bt是控制矩阵，代表着控制变量ut对当前时刻的影响，表示基于前一时刻状态对当前时刻的估计值。
[0052] ②协方差矩阵：
[0053] Pt‑＝FPt‑1FT+Q
[0054] 其中P是协方差矩阵，Q是预测模型的噪声。
[0055] ③观测值：
[0056] zt＝Hxt+ξ
[0057] 其中zt代表观测值，H代表观测矩阵，ξ为观测噪声。
[0058] ④状态更新：
[0059]
[0060] 其中，Kt是卡尔曼系数，可以表示为：
[0061] Kt＝Pt‑HT(HPt‑HT+R)‑1
[0062] 其中R为观测噪声的协方差矩阵。
[0063] ⑤协方差矩阵的更新：
[0064] Pt＝(I‑KtH)Pt‑
[0065] 使用卡尔曼滤波对维纳过程进行状态预测，需要将维纳过程转化为状态空间方程：
[0066]
[0067] 在维纳过程中认定λt＝λt‑1，则构建的卡尔曼滤波为：
[0068]
[0069] 预测模型的噪声Q可以表示为
[0070]
[0071] 初始状态可以表示为：
[0072]
[0073] 初始协方差矩阵可以表示为：
[0074]
[0075] 利用维纳过程构建的卡尔曼滤波算法，结合给定的初始条件，通过卡尔曼滤波对系统估计值和测量值的最优估计，实现对退化量的初次预测。
[0076] S204：建立水下采油树退化重预测模型，在数字孪生模型中利用贝叶斯网络将维纳过程建立为如图2所示的动态贝叶斯网络。首先维纳过程的主要参数：漂移系数均值，μλ、2 2
漂移系数方差，σλ、扩散系数的平方值σB和退化量X成为静态贝叶斯网络的节点，节点间的箭头表示节点间的物理关系，经过时间扩展得到t个时间片的动态贝叶斯网络，E代表证据节点，可以将物理实体中的补充信息输入到动态贝叶斯网络中，实现动态贝叶斯网络的信息更新。
[0077] 信息更新后的动态贝叶斯网络计算结果作为新的状态测量值被输入到S203建立的卡尔曼滤波算法中，进行退化量的二次计算。二次计算根据了初始的状态估计值和动态贝叶斯网络计算的测量值的可信度进行二次优化预测，即退化量的重预测，可表示为：
[0078]
[0079] 其中zDTs表示动态贝叶斯网络计算的新的测量值。
[0080] 最后，将电子结构、液压结构和机械结构的退化量与电子结构、液压结构和机械结构的总体性能的比值定义为电子结构、液压结构和机械结构的退化率，则含有n个组件的电子结构的整体退化率为：
[0081] ye＝1‑(1‑ye1)·(1‑ye2)·...·(1‑yen)
[0082] 含有n个组件的液压结构的整体退化率为：
[0083] yh＝1‑(1‑yh1)·(1‑yh2)·...·(1‑yhn)
[0084] 含有n个组件的机械结构的整体退化率为：
[0085] ym＝1‑(1‑ym1)·(1‑ym2)·...·(1‑ymn)
[0086] 则系统整体退化率为：
[0087] y＝1‑(1‑ye)·(1‑yh)·(1‑ym)
[0088] S205：更新水下采油树物理实体信息至数字孪生模型,将环境信息和工作状态信息作为补充信息输入到数字孪生模型的动态贝叶斯网络模型的证据节点中，实现数字孪生模型的退化量实时计算。数字孪生模型重预测后的退化量同时被反馈给水下采油树物理实体，通过与实际退化量的对比，不断修正维纳过程参数，实现数字孪生模型的修正。
[0089] 剩余寿命计算模型建立的具体步骤为：
[0090] S301：基于数字孪生模型重预测的退化数据和失效阈值计算优化的剩余寿命，根据系统失效数据确定系统失效阈值，当退化量达到失效阈值的时刻称为失效时间，认定在失效时间后系统将不能正常工作。将剩余寿命定义为从检测时间到失效时间的时间段。
[0091] S302：计算水下采油树随时间变化的剩余寿命概率分布模型，根据维纳过程退化的特点，其剩余寿命的概率分布可被定义为：
[0092]
[0093] 其中，xth为失效阈值。
[0094] S303：反馈寿命信息至数字孪生模型，实现数字孪生模型的信息更新。
[0095] 如图3所示，水下采油树，包含水下分配单元101、水下控制模块104、水下阀组113和井口机械模块120；其中，水下分配单元101位于采油树外侧，安装于海底支架上，包括：液压分配模块102和电子分配模块103；液压分配模块102通过液压管线与控制先导阀105相连，用于提供控制先导阀105的液压动力；电子分配模块103通过线缆与水下电子模块109相连，用于提供水下电子模块109的电力动力；水下控制模块104位于水下分配单元101与水下采油树之间，安装于海底支架上，包括：控制先导阀105、水下电子模块109、第一电磁阀106、第二电磁阀107、第三电磁阀108、第四电磁阀110、第五电磁阀111和第六电磁阀112；控制先导阀105通过液压管线与第一电磁阀106、第二电磁阀107、第三电磁阀108、第四电磁阀110、第五电磁阀111和第六电磁阀112相连，用于为六个电磁阀提供液压动力；水下电子模块109通过线缆与第一电磁阀106、第二电磁阀107、第三电磁阀108、第四电磁阀110、第五电磁阀111和第六电磁阀112相连，用于控制六个电磁阀的开关；第一电磁阀106通过液压管线与环空翼阀116相连，用于控制环空翼阀116的开关；第二电磁阀107通过液压管线与化学药剂注入阀114相连，用于控制化学药剂注入阀114的开关；第三电磁阀108通过液压管线与环空主阀119相连，用于控制环空主阀119的开关；第四电磁阀110通过液压管线与转换阀115相连，用于控制转换阀115的开关；第五电磁阀111通过液压管线与生产主阀118相连，用于控制生产主阀118的开关；第六电磁阀112通过液压管线与生产翼阀117相连，用于控制生产翼阀
117的开关；水下阀组113位于采油树上，安装于水下采油树树体，包括化学药剂注入阀114、转换阀115、环空翼阀116、生产翼阀117、生产主阀118和环空主阀119；化学药剂注入阀114、转换阀115、环空翼阀116、生产翼阀117、生产主阀118和环空主阀119与输油管线相连，用于控制油液的运输；井口机械模块120位于水下井口，安装于水下采油树底部；井口机械模块
120与输油管线相连，用于提供水下油气运输动力。
[0096] 如图4所示，融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统，包括安装于水下分配单元101的水下分配单元信息采集子系统207、安装于水下控制模块104的水下控制模块信息采集子系统211、安装于水下阀组113的水下阀组信息采集子系统215、安装于井口机械模块120的井口机械模块信息采集子系统218、安装于水下控制模块104的水下环境信息采集模块221和安装于水上控制站的水下采油树数字孪生子系统201。
[0097] 水下分配单元信息采集子系统207，包含水下分配单元液压信息采集模块208、水下分配单元退化率计算模块209和水下分配单元电子信息采集模块210；水下分配单元液压信息采集模块208通过线缆与液压分配模块102相连，用于采集液压分配模块102的退化数据；水下分配单元电子信息采集模块210通过线缆与电子分配模块103相连，用于采集电子分配模块103的退化数据；水下分配单元退化率计算模块209通过线缆与水下分配单元液压信息采集模块208和水下分配单元电子信息采集模块210相连，用于处理水下分配单元液压信息采集模块208和水下分配单元电子信息采集模块210采集的退化数据，计算水下分配单元101的退化率。
[0098] 水下控制模块信息采集子系统211，包含水下控制模块液压信息采集模块212、水下控制模块退化率计算模块213和水下控制模块电子信息采集模块214；水下控制模块液压信息采集模块212通过线缆与第一电磁阀106、第二电磁阀107、第三电磁阀108、第四电磁阀110、第五电磁阀111和第六电磁阀112相连，用于采集第一电磁阀106、第二电磁阀107、第三电磁阀108、第四电磁阀110、第五电磁阀111和第六电磁阀112的退化数据；水下控制模块电子信息采集模块214通过线缆与水下电子模块109相连，用于采集水下电子模块109的退化数据；水下控制模块退化率计算模块213通过线缆与水下控制模块液压信息采集模块212和水下控制模块电子信息采集模块214相连，用于处理水下控制模块液压信息采集模块212和水下控制模块电子信息采集模块214采集的退化数据，计算水下控制模块104的退化率。
[0099] 水下阀组信息采集子系统215，包含水下阀组液压信息采集模块216和水下阀组退化率计算模块217；水下阀组液压信息采集模块216通过线缆与化学药剂注入阀114、转换阀115、环空翼阀116、生产翼阀117、生产主阀118和环空主阀119相连，用于采集化学药剂注入阀114、转换阀115、环空翼阀116、生产翼阀117、生产主阀118和环空主阀119的退化数据；水下阀组退化率计算模块217通过线缆与水下阀组液压信息采集模块216相连，用于处理水下阀组液压信息采集模块216采集的退化数据，计算水下阀组113的退化率。
[0100] 井口机械模块信息采集子系统218，包含井口机械模块机械信息采集模块219和井口机械模块退化率计算模块220；井口机械模块机械信息采集模块219通过线缆与井口机械模块120相连，用于采集井口机械模块120的退化数据；井口机械模块退化率计算模块220通过线缆与井口机械模块机械信息采集模块219相连，用于处理井口机械模块机械信息采集模块219采集的退化数据，计算井口机械模块120的退化率。
[0101] 水下环境信息采集模块221通过线缆与水下电子模块109相连，用于采集水下采油树水下环境信息，并将水下环境信息输入到水下电子模块109中。
[0102] 水下采油树数字孪生子系统201，包含系统退化率计算模块206、初始退化预测模块202、退化过程重预测模块203、剩余寿命计算模块204和信息更新模块205；系统退化率计算模块206通过线缆与水下分配单元信息采集子系统207的水下分配单元退化率计算模块209、水下控制模块信息采集子系统211的水下控制模块退化率计算模块213、水下阀组信息采集子系统215的水下阀组退化率计算模块217和井口机械模块信息采集子系统218的井口机械模块退化率计算模块220相连，用于处理水下分配单元退化率计算模块209、水下控制模块退化率计算模块213、水下阀组退化率计算模块217和井口机械模块退化率计算模块
220计算的退化率信息，计算水下采油树整体退化率；初始退化预测模块202通过线缆与系统退化率计算模块206相连，用于初次预测系统退化状态；退化过程重预测模块203通过线缆与初始退化预测模块202相连，用于优化初始退化预测模块202预测的系统退化状态，实现退化过程的重预测；剩余寿命计算模块204通过线缆与退化过程重预测模块203相连，用于计算水下采油树系统整体剩余寿命；信息更新模块205通过线缆与剩余寿命计算模块204相连，用于更新系统的寿命信息；信息更新模块205通过线缆与水下电子模块109相连，用于获取水下采油树环境信息和工作状态信息，实现环境和工作状态的信息更新；信息更新模块205通过线缆与系统退化率计算模块206相连，用于将更新后的寿命信息、环境信息和工作状态信息输入到系统退化率计算模块206中，实现系统退化率计算模块206的参数更新。
