深水水下生產系統損傷監測及預警技術現狀與發展趨勢

摘要：在全球能源結構轉型與能源安全的雙重壓力下，深水油氣資源憑借其豐富的儲量和巨大的開發潛力已成為全球能源戰略的核心焦點。在復雜的海洋環境和嚴苛的技術條件下各國通過創新和實踐不斷推動淺水向深水油氣開發的跨越，取得了顯著成效。作為深水開發的關鍵設施，水下生產系統的安全性直接關系到經濟效益與生態保護；然而高壓低溫環境、強腐蝕性流體及動態載荷等復雜因素顯著增加了系統損傷與泄漏的風險；現有監測與預警技術也面臨著工況耦合、噪聲干擾和精度不足等挑戰。系統分析水下生產系統的潛在損傷模式和機制，綜述水下油氣開采泄漏監/檢測、識別與預警技術的最新發展動態，提出在持續提升本質安全、增強高效風險防控與應急響應能力、推動智能化轉型及健康管理等方面的研究建議，進一步促進深水水下生產系統智能監測與早期預警技術的發展，助力實現深水油氣開采的安全、高效、智能與可控。

關鍵詞：水下生產系統； 檢測與監測技術； 損傷分析技術； 定位技術； 預警技術

中圖分類號： TE 58"" 文獻標志碼：A"文章編號：1673-5005（2025）02-0001-15

Status and development trends of damage monitoring and early warning technologies for deepwater subsea production systems

ZHANG Laibin^1，2，3， WU Shengnan^1，2，3， LIN Rong^1，2，3

（1.College of Safety and Ocean Engineering， China University of Petroleum （Beijing）， Beijing 102249， China;

2.Key Laboratory of Oil and Gas Production Safety and Emergency Technology， Ministry of Emergency Management，Beijing 102249， China;

3.Key Laboratory of" State Administration for Market Supervision and Regulation（Quality Inspection and Health Diagnosis of Oil and Gas Production Equipment），" Beijing 102249， China）

Abstract： Under the dual pressures of global energy transition and energy security， deepwater oil and gas resources have emerged as a strategic focus due to their abundant reserves and development potential. Through innovation and practical advancements， nations worldwide have successfully transitioned from the shallow to the deepwater oil and gas development， achieving significant breakthroughs. As the core infrastructure for deepwater resource extraction， subsea production systems play a crucial role in ensuring economic efficiency and environmental protection. However， the complex deepwater environment， characterized by high pressures， low temperatures， highly corrosive fluids， and dynamic loads， significantly elevates the risks of system damage and leakage. Monitoring and early warning systems face challenges such as coupled operating conditions， difficulties in noise interference and insufficient precision. In view of the high risk and high difficulty of exploitation challenges in the deep water complex environment， the potential damage modes and mechanisms of subsea production system were analyzed. We review the latest development trends of leakage monitoring/detection and identification/early warning technology for offshore oil and gas production， and put forward research suggestions for continuously intrinsic safety， enhancing the efficient risk prevention and control and emergency response capabilities， and promoting intelligent transformation and health management， etc. The review further promotes the development of intelligent monitoring and early warning technology for deepwater subsea production systems. It also helps to realize safety， high efficiency， intelligence and controllability of deepwater oil and gas production.

Keywords： subsea production systems; detection and monitoring technology; damage analysis technology;" localization technology; early warning technology

作為全球能源供應的重要組成部分，石油和天然氣一直是全球經濟的重要驅動力，深刻影響著各國的工業發展與民眾生活。隨著社會不斷進步與城市化進程的推進，全球陸地油氣資源逐漸枯竭，而能源需求卻持續增長。在這一背景下深水油氣資源由于其豐富的儲量和巨大的勘探開發潛力，成為全球油氣勘探領域的重點與關鍵發展方向。根據相關數據，過去10年新發現的海上油氣儲量占全球總儲量的60%，其中深水和超深水油氣占海上油氣總儲量的61.99%。這些油氣資源主要分布于墨西哥灣、大西洋東西海岸、澳大利亞西北陸架及中國南海等區域^［1］。面對能源安全與低碳轉型的雙重挑戰，各國正加快推動海洋油氣資源的勘探與開發，將其視為保障能源供應的重要戰略舉措。在過去30年中，海上石油工業在提升海上石油生產能力方面取得了顯著進展，深水開采深度已從約500 m上升至3 000 m，目前美國、英國、挪威、巴西等國家在海洋油氣開采方面投入巨大，取得了領先地位^［2］。相比之下，中國在海洋油氣勘探與開采技術的研究起步較晚，但近年來，隨著中國對深水油氣開采技術的持續攻關，特別是在深水油氣開采的風險評估與防控方面取得了一定的進展，極大地促進了中國南海深水鉆探的安全高效實施^［3］。然而，隨著勘探深度的不斷增加，深水油氣資源開發所面臨的海洋環境日益復雜和惡劣。習近平總書記在2022年4月海南考察時指出：“建設海洋強國是實現中華民族偉大復興的重大戰略任務。要推動海洋科技實現高水平自立自強，加強原創性、引領性科技攻關，把裝備制造牢牢抓在自己手里，努力用我們自己的裝備開發油氣資源，提高能源自給率，保障國家能源安全。”這一戰略指示為中國開發智能水下生產設備、保障深水油氣資源開發過程中的安全運行提供了重要方向。目前，為了實現海洋油氣資源的安全、大規模開發與運輸，必須依賴水上生產平臺及管道網絡。水下生產系統作為深水油氣開采的核心設施，具備高技術含量、高投資和高風險的特點，且由于其能將生產設備部署于海底，避免了建設昂貴海上采油平臺的需求，從而節省了大量建設成本并提高了抗自然災害的能力，已經成為深水油氣開發的必然趨勢。因此深入研究水下生產系統的監測與預警技術具有重要的現實意義。筆者系統分析水下生產系統的潛在損傷模式和損傷機制，綜述水下油氣開采泄漏監/檢測、識別與預警技術的最新發展動態，提出在持續提升本質安全、增強高效風險防控與應急響應能力、推動智能化轉型及健康管理等方面的研究建議，旨在進一步促進深水水下生產系統智能監測與早期預警技術的發展，助力實現深水油氣開采的安全、高效、智能與可控。

1 水下生產系統損傷機制

深水水下生產系統主要面臨結構疲勞、腐蝕失效和機械損傷等損傷模式，這些損傷由環境因素、材料退化、機械載荷及操作失誤等多重因素驅動，其演化機制涉及壓力-溫度耦合效應、流體侵蝕、應力集中及疲勞累積。精準識別損傷模式、影響因素及演化機制，可有效優化風險管理策略，增強系統監測與預警的可靠性，從而提升深水油氣開發的安全性與可持續性。

1.1 水下生產系統損傷模式

水下生產系統通常由多個核心組件組成，包括水下井口、水下采油樹、水下管匯、海底油氣管道、臍帶纜、控制系統及其他油氣處理設施等，其系統結構如圖1所示。由于水下生產設備所處的海洋環境和各個子系統的功能差異，系統中的各個部件可能會面臨不同的損傷模式。這些損傷模式的表現形式因部位不同而各異。主要損傷模式及原因見表1。

1.2 水下生產系統損傷因素

油氣生產系統的穩定運行受到人、機、料、法、環、管六大關鍵因素的綜合影響，這些因素貫穿于油氣開采的全生命周期，并對系統的安全性、可靠性和運營效率起著決定性作用^［4］。深水水下生產系統的主要損傷因素可歸納為人為、機械、環境、材料、流體及管理因素。人為因素涉及水下生產系統的設計、運行、維護和管理等各個環節，操作失誤、決策偏差及應急響應不足均可能成為導致系統失效的關鍵因素。機械因素則表現為應力集中區域（如焊縫、彎頭）設計不足、疲勞冗余度低，以及制造缺陷（如夾雜物、涂層不均）加速腐蝕和損傷擴展。機械載荷（如立管振動、閥門頻繁開關）導致疲勞損傷與應力集中，外部沖擊（如漁網拖拽、錨擊）也可能引發機械破壞。環境因素包括海水電化學腐蝕（均勻腐蝕、點蝕、縫隙腐蝕）、微生物腐蝕及應力腐蝕開裂等直接影響材料的退化；高壓環境加劇密封失效風險，低溫條件下水合物生成和材料脆化（如橡膠硬化）問題尤為突出；動態海洋載荷（如洋流、波浪）導致結構疲勞與振動。材料退化表現為長期服役中的老化、涂層失效及焊接缺陷所引發的結構劣化。流體因素則涵蓋高壓高溫、砂蝕、水合物堵塞及應力腐蝕開裂對管道和設備的侵蝕。而運營管理不當，如缺乏有效的監測、檢測和預防性維護策略，導致潛在損傷未能及時發現。此外，頻繁的啟停過程中壓力與溫度波動加速了設備疲勞與密封失效^［5-6］。

深水水下生產系統的損傷通常是多因素耦合作用的結果，降低風險的關鍵在于通過材料、設計、監測、預警和維護實現全生命周期管理。核心任務是預防環境腐蝕、抑制疲勞擴展、保障流動安全，同時依據行業標準（如API 17N、DNVGL-RP-F113）進行完整性評估^［7］，從而實現對關鍵風險因素的系統性識別與控制，提升生產效率、降低運營成本，推動深水油氣資源的安全與高效開發（圖2）。

1.3 水下生產系統損傷機制

根據關鍵六要素，水下生產系統的主要損傷模式涵蓋腐蝕損傷、疲勞損傷、機械損傷、沖蝕損傷、水合物堵塞、材料老化及密封失效（圖3）。其中，腐蝕與疲勞損傷最為突出，對系統結構完整性與長期服役性能構成嚴重威脅。

海底管道的腐蝕主要表現為電化學腐蝕，包括均勻腐蝕、點蝕、應力腐蝕、微生物腐蝕及H2S/CO2 腐蝕。盡管其作用機制較為明確，但溫度、冷凝速率、水合乙二醇溶液及有機酸濃度等因素均會影響腐蝕速率與形態^［8］。不同腐蝕模式（均勻腐蝕、局部腐蝕、組合腐蝕）對海底管道結構強度的影響各異，解析了腐蝕損傷與結構失效的關聯機制^［9］。此外，多場耦合作用下的機械-電化學耦合效應已成為研究重點，其深入解析不僅有助于揭示復雜服役環境下的腐蝕損傷演化機制，也為提升水下設備的長期服役可靠性提供了重要的理論支撐。

海底管道在沙波環境下易受渦激振動影響，從而加速疲勞損傷，已明確其作用機制并提出相應的防護措施^［10］。針對海底管道鋼材的腐蝕疲勞行為，其裂紋擴展主要由應力腐蝕和氫致開裂共同驅動，并揭示了多因素耦合作用對疲勞腐蝕演化的影響^［11］。然而，由于水下生產系統服役環境極端且多變，特別是在深海高壓、低溫及高流速等極端工況下，機械、電化學及環境因素的復雜交互作用對疲勞損傷機制的影響仍需深入探索。未來可結合先進監測技術、智能預測模型及新材料研發，優化水下設備的設計與維護策略，從而提升深海油氣開發的安全性與經濟性。

2 水下生產系統檢測與監測關鍵技術

深水油氣開采因其高度復雜性和風險性，對水下生產系統的安全性與完整性管理提出了更為嚴格的要求。為了確保深水油氣資源的安全與高效開采，迫切需要建立一套適應深水環境特點的安全檢/監測技術體系，實現對關鍵設備與系統的實時狀態感知、性能評估與風險預警。先進的檢測與監測技術已成為保障水下生產系統完整性、降低操作風險、確保系統長期穩定運行的核心手段，對于提高系統可靠性、優化維護決策、延長設備使用壽命等方面具有重要意義。

2.1 水下生產系統檢測關鍵技術

水下生產系統檢測技術需應對深海高壓、低溫及低能見度等復雜環境，涵蓋結構完整性、腐蝕、疲勞等多種損傷類型。核心技術包括無損檢測、管道檢測儀結合智能傳感器、機器人輔助檢測系統、聲吶技術及熒光檢測技術等。這些技術的協同應用能夠實現水下生產系統的全面、精準監控，確保其在復雜環境下的安全穩定運行。

2.1.1 基于無損檢測的關鍵技術

無損檢測技術是保障水下生產系統可靠性與安全性的核心手段之一，其在深海環境下的應用尤為廣泛。常見的無損檢測方法包括漏磁檢測（magnetic flux leakage， MFL）、超聲波檢測（ultrasonic testing， UT）、渦流檢測（eddy current testing， ECT）及射線檢測（radiometric testing， RT）等。

（1）經典技術及應用。基于MFL的檢測技術發展迅速，已研發出基于機器人爬行器的MFL傳感器和漏磁清管器，能夠高效檢測水下管道結構完整性及腐蝕情況。其應用范圍包括深水立管及多種復雜管道系統，尤其在評估大直徑管道的外壁損傷時表現較為優異。針對海底電纜故障檢測，應用ECT開發了定制化的傳感器線圈與電探針電路，通過動態測試實現了對電纜外周缺陷的靈敏監測^［12］。此外，基于脈沖渦流的發射器-接收器型探頭可有效檢測雙金屬襯里管的壁厚變薄及界面脫黏，為復雜結構的缺陷評估提供了新途徑^［13］。RT檢測廣泛應用于柔性立管的疲勞損傷和老化評估^［14］。定制化海底機器人結合RT技術，已在淺水環境中成功實現原位檢測，并通過精確成像識別結構缺陷^［15］。超聲波檢測設備在識別裂紋缺陷方面具有極高精度，例如，阿聯酋LINSCAN公司和瑞士PIPECARE公司分別開發了高精度超聲波檢測系統，能夠精確識別金屬損耗、點蝕及裂紋等缺陷，前者可檢測直徑40.64～91.44 cm管道的縱向和軸向裂紋，檢出率高達90%;后者在缺陷的深度、寬度及長度測量精度上分別達到0.4、5和4 mm ^［16］。

（2）新型技術及創新進展。隨著深海環境中復雜問題的出現，傳統無損檢測技術不斷創新以應對挑戰。例如，針對強磁場背景下傳統MFL信號難以識別的難題，開發了剩余漏磁技術，能夠檢測深度達1 mm（相當于壁厚的12.5%）的淺表裂紋^［17］。在重要深海裝備如“大連開拓者”號鉆井船的建造中，采用了相控陣超聲檢測與超聲波時差衍射法，成功檢測焊縫缺陷，檢測范圍覆蓋直徑76～200 mm、管壁厚度6～50 mm的管道，達到國際船級社標準^［18］。新型電磁聲換能器與聲共振技術的結合，實現了長距離管道腐蝕缺陷及環焊縫裂紋的精準檢測、定位及定量分析。

無損檢測技術正加速向智能化和自動化方向發展。通過傳感器與自動化系統集成，工程師可以實時獲取設備健康數據，顯著提升深海復雜環境下的檢測效率與精度。隨著人工智能算法和大數據分析技術的不斷進步，無損檢測將在水下生產系統的在線監測、預測性維護和可靠性評估中發揮更加關鍵的作用，為深水油氣開發的安全與高效運行提供堅實保障。

2.1.2 基于管道檢測儀的關鍵技術

管道檢測儀（pipeline inspection gauge，PIG）主要用于清除管道內生產流體中沉淀物和碎屑，以防止其在管道中堆積，保障管道運輸效率。然而，隨著技術發展和需求升級，PIG的功能已逐步擴展，結合無損檢測技術實現對管道異常的檢測、定位和表征，成為現代管道維護中不可或缺的工具。目前PIG被認為是執行管道檢測與維護任務中最有效的設備之一，其核心功能包括清管、幾何測繪、異常檢測及定位等。常見的PIG主要分為慣性幾何清管器、漏磁清管器及超聲波清管器3種類型。為滿足特殊工況和應用需求，智能PIG、遠程PIG及SmartBall PIG技術已被研發并應用于小直徑管道內表面檢測及泄漏定位。為了提高管道檢測的精準度，慣性測量單元（inertial measurement unit，IMU）廣泛應用于PIG定位，結合無跡卡爾曼濾波的高級過濾技術進行傳感器數據融合，能夠實現PIG軌跡的精確跟蹤和精確定位^［19］。

針對小直徑管道，提出了一種基于微機電系統的IMU的新方法，降低了位置均方根誤差約85%，實現了管道的精確三維測繪^［20］。在長距離海底管道運行中，針對摩擦波動及速度偏差問題，開發了改進無跡卡爾曼濾波器與自適應反步控制器相結合的技術，有效減少了摩擦力波動和速度波動，分別降低了59%和88%以上，驗證了其在復雜工況下的可靠性與有效性^［21］。為提升PIG的實時定位與監測精度，設計了3種不同的跟蹤程序，并結合實時數據傳輸和多通道處理技術，確保了檢測信息的高效獲取與精確分析^［22］。未來，PIG技術將在多功能集成、智能化和自動化方面持續創新，進一步提高檢測效率、精度與環境適應性，成為深海油氣開發中管道維護與安全保障的關鍵工具。

2.1.3 基于機器人輔助檢測的關鍵技術

深水環境中復雜的工作條件和潛在風險使無人水下航行器（unmanned underwater vehicles，UUV）成為人類操作員的重要替代工具。UUV通常分為兩大類：遙控潛水器（remotely operated vehicles，ROV）和自主水下航行器（autonomous underwater vehicles，AUV）。兩類設備各有特點，在深海資源開發、水下設施檢查、結構維護、深海勘探及水下救援等領域得到了廣泛應用。

（1）ROV技術的應用與發展。ROV作為一種由電纜或系繩連接至控制站的水下操作設備，在深水作業中具有廣泛的適用性。ROV結合無損檢測技術可對水下生產系統的損傷進行高精度檢測。針對水下設備表面缺陷識別的挑戰，研發了集成單目RGB相機、ECT和UT三種傳感器的水下機器人系統，通過在ASTM A-36碳鋼測試板上引入人工誘導缺陷進行實驗，RGB相機數據分類器在3種缺陷類別中的平均精度為67.7%，ECT分類器在測試集中準確率高達98.8%，3種分類器的協同工作充分展現了無損檢測數據融合的潛力^［23］。為解決聲像噪聲干擾問題，設計了一種基于聲學相機的自適應拼接框架，該框架可搭載于ROV，并成功生成高分辨率的聲學全景圖，提供了在復雜水下環境中實現高質量成像的有效解決方案^［24］。盡管ROV技術已被廣泛應用，但其電纜連接的工作方式限制了機動性與作業范圍，因此，AUV技術的發展至關重要，它將顯著提升水下設備的自主性與作業能力，推動深海作業向更廣闊的應用前景邁進。

（2）AUV技術的優勢與前景。AUV是一種無系留、全自主的水下設備，依靠自身動力推進，具有更高的機動性和更廣的任務覆蓋范圍。在自主視覺檢測與定位方面，AUV通過搭載水下成像與定位設備，能夠獨立完成管道巡檢、設施評估及環境測繪，相關研究在視覺檢測與導航精度方面取得了一定成果^［25］。在靈活性與持續性方面，相較于ROV，AUV能夠覆蓋長距離任務區域，在復雜地形中保持高效運行，為深海探測提供了重要技術支持。

隨著深海開發需求的持續增長，水下機器人技術創新成為必然趨勢。未來，UUV的研發重點將集中于通過引入人工智能算法與多傳感器融合技術，提升水下機器人的自主決策能力，支持復雜環境下的高效操作。研發集成檢測、維護、采樣與救援功能的多任務設備，以滿足深海環境中多樣化的任務需求；針對深海低光、強腐蝕和高壓環境，優化設備的材料選擇與信號處理算法，增強UUV的環境適應性和可靠性。開發新型能源系統與高效的推進技術，進一步提升設備的續航能力和任務覆蓋范圍。

2.1.4 基于聲吶檢測的關鍵技術

目前聲吶技術在水下檢測領域得到了廣泛應用，常見的聲吶檢測手段主要包括側掃聲吶和多波束測深聲吶，通常由船舶或AUV搭載以執行水下探測任務。針對海南島南部近海輸氣管道的損傷檢測與安全性評估，研究通過側掃聲吶發射的扇形聲波束反射與散射信號的處理，生成直觀的海底地形聲學成像，從而準確判斷管道的損傷狀況^［26］。在海底管道氣體泄漏檢測方面，采用搭載于AUV上的多波束測深聲吶，并結合支持VxWorks操作系統的嵌入式處理單元，可實現對泄漏點的實時定位。該方法經過湖試和海試驗證，表現出良好的檢測能力與可靠性^［27］。此外，在海底管線懸空檢測的實際應用中，通過多波束聲吶和側掃聲吶對渤海遼東灣某油氣田的非溝內與溝內懸空管線進行工程實測，發現兩種聲吶各有適用場景：側掃聲吶適用于精度要求不高且時間較為寬裕的作業環境，而多波束聲吶則在海況復雜、精度要求較高的作業條件下更具優勢^［28］。然而，當海底管道部分裸露或短距離懸空時，聲吶探測的檢測精度會明顯降低。聲吶技術僅適用于完全暴露于海床之上的管道，對于埋入海床或部分掩埋的管道，其探測效果受限^［29］。因此在實際應用中，聲吶技術的局限性需要結合其他檢測手段加以彌補，以提高檢測的全面性和準確性。綜上，聲吶檢測技術在海底管道損傷與泄漏檢測中發揮了重要作用，其發展方向應集中于提升復雜工況下的探測精度、拓展探測能力范圍以及與其他先進技術的融合應用。

2.1.5 基于熒光傳感檢測的關鍵技術

熒光技術在深海探測中應用廣泛，可用于檢測溶解有機物、微生物以及原油等物質。在紫外光的照射下，油類物質會產生特定的熒光特性，為海洋油污染的監測提供了科學依據。目前，基于紫外熒光原理開發的多種探測方法，已在水下生產溢油事故的檢測與預警中展現出良好的應用前景。例如，針對海底管道溢油，研發了一種搭載于AUV的熒光溢油檢測裝置，通過試驗驗證了其在溢油泄漏檢測中的可靠性，為海底管道監測提供了一種創新方法^［30］。在石油平臺的防溢油監測方面，也有研究開發了一種基于紫外熒光法的智能化監測與預警系統，該系統的監測范圍通常局限于平臺周圍1～5 m內，其性能受環境因素影響，因此需要對環境變量進行校正。此外該系統的技術尚需進一步優化以提升其適應性和檢測精度^［31］。激光熒光傳感器因受干擾較少，在溢油遙感監測中具有一定的優勢。這種傳感器通過激發特定波長的激光，捕捉油類物質的熒光信號，實現對溢油的高效識別。然而，其缺點也較為明顯：設備成本高昂、尺寸較大，且檢測精度和效率受激發光源的選擇及熒光信號處理算法的影響顯著。因此，未來應著力于傳感器的小型化、成本控制和信號處理技術的優化，以提高其實用性。

2.2 水下生產系統智能監測關鍵技術

水下生產系統的損傷監測技術是確保水下設施安全運行的關鍵手段，也是應對深海復雜環境中結構與環境狀態實時監測與評估的核心。該技術主要依托多種傳感器的聯合應用，實時測量并分析內部壓力、溫度、流速及介質密度等關鍵參數，實現對設備狀態的全面評估。通過綜合運用分布式傳感技術、現場電位信號、聲學監測技術及電化學傳感器等手段，可以顯著提高監測的可靠性與精度，為水下設施的長期穩定運行提供強有力的技術支持。

2.2.1 基于分布式光纖傳感的監測技術

針對深水設備，特別是管道完整性監測及事件定位問題，分布式光纖傳感（distributed fiber-optic sensing， DFOS）技術已成為一種廣泛研究和應用的解決方案，實現了管道全生命周期的實時監控。常見的DFOS技術包括分布式應變傳感（distributed strain sensing， DSS）、分布式溫度傳感（distributed temperature sensing， DTS）和分布式聲學傳感（distributed acoustic sensing， DAS），分別基于布里淵散射、拉曼散射和瑞利散射原理。這些技術能夠提供精確的空間分布信息，為管道監測提供持續、高效的保障。

在DFOS技術的研發與應用方面，國際上取得了諸多突破。例如，瑞士早期研發的DITEST系統實現了管道三維變形與泄漏的實時監測^［32］。Ugalde等^［33］使用總長為120 km的海底光纖通信電纜，對加那利群島70 d的DAS數據記錄進行了調查和分析，確認了使用海底光纖通信電纜進行水下地震探測的可行性。此外在海底電纜監測領域，英國研發了嵌入光纖的電纜監測技術，具備高精度定位與應變監測能力，適用于電纜狀態的實時監控^［34］。在深水井口控制方面，美國PERTT實驗室開展的高壓現場試驗驗證了分布式DTS和DAS傳感器在油藏天然氣與水體界面監測中的應用潛力^［35］。荷蘭利用DAS技術實現了對海底光纖電纜船舶定位與監測，驗證了DAS在海底基礎設施附近聲源監測中的應用潛力^［36］。

中國在DFOS技術的研究與應用上也取得了一定進展。例如，中國石油新疆油田分公司采用進口的DTS和DAS設備對油藏壓裂施工過程中的聲波及溫度變化進行實時監測，以評估井筒沿線注液量^［37］。針對監測范圍的限制，國內學者研發了一種超長分布式振動傳感器，能夠在615 km范圍內實現小于125 m的空間分辨率^［38］。

此外利用布里淵光時域分析技術（Brillouin optical time domain analysis，BOTDA）建立的溫度監測系統，在500 kV油浸式交流海底電纜的試驗中表現出良好的靈敏度與精度^［39］。

在管道監測領域，中國自主研發了光纖監測解釋軟件及硬件設備，但整體應用仍處于試驗與探索階段。基于DFOS技術與半監督學習算法的管道健康評估框架顯著提高了故障檢測率和管道安全性^［40］。此外，通過BOTDA傳感器監測管道外表面縱向應變，可用于橫向屈曲檢測，但實時監測能力仍需進一步提升。在管道泄漏監測方面，DFOS技術顯示出良好的檢測能力，但泄漏定位精度有待改進^［41］。

綜上所述，DFOS技術具備長距離、連續、高靈敏度和實時監測能力，能夠滿足惡劣環境下的大型基礎設施監測需求。然而，其單一散射機制限制了可測參數的范圍；同時，大量連續數據的管理、存儲、可視化及安全性問題亟待解決。此外，針對惡劣環境設計的專用光纖傳感器成本高昂且誤報率較高，成為其普及應用的重要瓶頸。未來研究應聚焦于多散射機制融合、低成本高可靠傳感器開發及數據處理算法優化，以提升DFOS技術的實用性與應用前景。

2.2.2 基于現場電位信號的監測技術

現場電位信號監測（field signature method， FSM）是一種由挪威Corrocean公司開發的新型監測技術，主要用于金屬結構的腐蝕監測。FSM通過監測金屬表面電位分布的變化，間接反映結構的腐蝕程度及損傷情況，為關鍵設備的完整性管理提供支持。目前，國內研發了基于云服務器的FSM腐蝕監測系統，實現了實時、在線及遠程控制功能，提升了監測的智能化與便捷性^［42］。在智能油井損傷監測方面，Ge等^［43］構建了智能井FSM油管損傷監測模型，并基于此提出了一種基于電位信號變化規律的油管損傷評估方法，為復雜工況下的油井安全監測提供了新思路。然而在實際應用中，FSM技術在中國的推廣仍面臨諸多挑戰。一方面，FSM設備成本高昂，主要依賴國外進口，增加了油氣田監測的經濟負擔；另一方面，復雜的監測數據解析技術仍被國外企業壟斷，國內用戶不僅需要依賴進口設備，還需依托國外的技術服務來完成數據分析與解讀，導致自主性嚴重不足。此外監測精度和穩定性的問題也限制了FSM技術的進一步推廣與應用。為實現FSM技術的廣泛應用并提高其經濟性和可靠性，結合國內油氣田的具體工況，開發具有高精度、高靈敏度的FSM在線監測設備，降低對進口設備的依賴。研發適用于復雜工況的監測數據解析算法及軟件，提升監測數據的處理效率和解讀準確性，打破國外技術壟斷。探索FSM與其他監測技術的融合應用，例如結合分布式光纖傳感技術或人工智能算法，提升綜合監測能力與故障預警水平。

2.2.3 基于聲發射的監測技術

聲發射（acoustic emission， AE）技術是一種成熟的無損檢測方法，通過安裝在材料表面的黏附式傳感器實時監測材料內部的腐蝕、疲勞及腐蝕疲勞行為。在管道泄漏定位與監測中，AE技術通過捕獲壓力驟降引發的噪聲信號或振動，結合多個傳感器接收到的聲波信號進行時間延遲計算，可實現泄漏位置的精準定位。通過大規模腐蝕疲勞試驗研究驗證了遠程AE技術在水下系泊鏈節腐蝕疲勞損傷檢測、定位及監測中的可行性與有效性^［44］。同時，利用非接觸式AE技術對S420NL狗骨試樣的腐蝕疲勞行為進行監測，結果表明，在50～450 kHz頻率范圍內能夠以高信噪比捕捉損傷誘導的超聲信號，展示了非接觸式AE技術在識別和監測腐蝕疲勞損傷中的潛力^［45］。此外，Li等^［46］通過研究海底天然氣管道內壓力變化、孔徑及泄漏形狀等因素對聲學特性的影響機制，開發并優化聲學模型以促進其在實際深水泄漏監測中的應用。這些研究成果表明，AE技術在復雜惡劣的海洋環境中能夠實現對結構早期損傷的識別，為深水設施的完整性管理提供了重要的技術支持。盡管聲發射監測技術在深水設施中的應用潛力巨大，但其實際應用仍面臨諸多挑戰。首先，在復雜海洋環境中，如何有效區分噪聲信號與背景干擾，直接關系到監測結果的可靠性。其次，不同材料與結構的聲發射特性存在顯著差異，這要求針對具體應用場景對信號處理算法及傳感器參數進行優化。此外，傳感器布置方式的合理性也對檢測精度有重要影響。未來的研究應著眼于開發高效的噪聲干擾抑制算法，以提升AE信號的識別能力；優化傳感器布置方案，提高檢測覆蓋范圍和精度；探索AE技術與其他無損檢測技術（分布式光纖傳感、超聲檢測）的協同應用，構建綜合監測體系；利用先進的數據處理與機器學習算法提升復雜信號環境中的自動分析與評估能力。

2.2.4 基于電化學傳感器的監測技術

在海底泄漏監測與腐蝕防控領域，電化學傳感器作為一種高效可靠的技術手段得到了廣泛應用。傳統的海底腐蝕監測探頭通常基于電化學原理，能夠有效捕捉材料表面的電化學反應信號，從而實現腐蝕狀態的實時監控^［47］。這一技術憑借其靈敏度高、響應迅速的優勢，在復雜的海洋環境中顯示出顯著的適應性。近年來，研究者對電化學傳感器進行了多種創新性改進，以拓展其應用場景。例如，Porter等^［48］研發了一種基于薄膜有機電化學晶體管的新型傳感器，用于原油泄漏監測。該傳感器通過檢測吸附在溝道表面的微量油（最低檢測限為10 μg），表現出源極-漏極電流的統計學顯著變化，使其在海底環境原油泄漏監測中具有良好的實用性與推廣潛力。未來，電化學傳感器的研究與應用將進一步集中于通過優化電極材料與表面修飾技術，提升對微量物質濃度變化的響應能力，以滿足極端海洋環境下的精確監測需求。將電化學傳感器與其他類型傳感器（光學傳感器和聲學傳感器）相結合，實現多參數同步監測，為環境監測提供更加全面的數據支持。針對深海高壓、高鹽環境，研發更加耐用的材料與結構設計，以延長傳感器在惡劣條件下的使用壽命。結合人工智能算法實現傳感器數據的自動分析與異常檢測，提升監測效率與精確度。

3 水下生產系統損傷識別與預警技術

水下生產系統的損傷識別與預警技術需要結合多模態傳感器融合、數據分析算法以及智能診斷與預測方法，以實現對腐蝕、疲勞、沖蝕等多種損傷的高效識別、精準定位和早期預警。本節重點分析了水下生產系統損傷識別與定位的核心技術，系統總結了相關領域的研究進展，并深入探討了預警技術的發展現狀，旨在為該領域的進一步研究與實際應用提供堅實的理論支持和技術指導。

3.1 水下生產系統損傷識別技術

水下生產系統的損傷識別依托傳感器網絡、數據分析與智能算法，實現對系統完整性及損傷狀態的實時或周期性評估，為全生命周期管理提供精準決策支持。

3.1.1 傳統結構健康監測損傷識別技術

基于振動的傳統結構健康監測（structural health monitoring， SHM）技術主要依賴模態參數（如固有頻率、振型和模態阻尼比）及其衍生量（如模態應變能）作為損傷識別的核心特征，基于模態參數構建損傷演化指標，從而實現結構狀態評估與損傷識別^［49］。盡管該方法在工程實踐中展現出一定適用性，但其靈敏度仍存在局限，且通常依賴健康狀態作為參考基準，難以識別未知損傷模式。此外，在信號干擾、多模式耦合等復雜工況下，其適用性進一步受限。因此，傳動的SHM與新興技術（數字孿生、邊緣計算）的融合可推動損傷識別向實時化、智能化、高精度方向發展，以提升損傷識別的精度、魯棒性及適應復雜環境的能力。

3.1.2 數據驅動的損傷智能識別技術

水下生產系統的智能損傷識別依托多種檢/監測技術，如傳感器網絡、聲學檢測、光學測量、水下無線傳感網絡及UUV巡檢等，并結合機器學習與AI算法，實現損傷的精準識別。近年來，深度學習技術在水下損傷識別領域取得重要進展。其中，卷積神經網絡因其良好的圖像處理能力成為結構損傷識別的主流方法。例如，Stamoulakatos等^［50］ 基于ResNet-50深度卷積網絡開發了自動圖像注釋框架，可對海底調查事件中的關鍵特征進行自動檢測與分類。針對復雜環境中的信號噪聲干擾，融合CNN、LSTM及CNN-LSTM的隨機振動響應估計方法被廣泛應用于損傷識別領域，可有效提升識別精度，并精準定位平臺損傷的位置及嚴重程度^［51］。YOLOv5單階段卷積神經網絡已成功應用于水下危險物體檢測，提升了潛在風險的識別效率^［52］。動態貝葉斯網絡（dynamic Bayesian network，DBN）因其靈活性和適應性，在故障診斷領域得到廣泛應用。研究表明，基于DBN的逆向分析可構建故障診斷規則，并結合工程經驗優化判斷準則，從而提升診斷精度^［53］。結合Wiener過程與期望最大化算法的DBN模型，可有效刻畫性能退化過程，實現對系統剩余壽命的預測^［54］。融合Noisy-OR等多種算法的HDBN可對安全屏障系統進行動態性能評估，增強故障識別的精準性與可靠性^［55］。盡管深度學習在水下生產系統的損傷識別中展現出巨大潛力，其實際應用仍面臨高質量標注數據的依賴、泛化能力受限、計算資源需求高等臨諸多挑戰。未來研究將朝著高魯棒性、自適應性和高效性的方向演進，以滿足復雜動態環境下的安全監測需求。

3.2 水下生產系統損傷定位技術

水下生產系統的損傷定位技術在深水油氣開發中至關重要。近年來，基于聲學信號（被動聲學定位、主動聲吶掃描）、分布式光纖傳感、機器人輔助近距離檢測、壓力/流量分析、化學示蹤劑示蹤以及數據融合與智能算法的多維協同定位技術逐步成熟，實現了損傷數據的智能處理與動態精準定位。在管道自由跨度監測、極端壓力變化檢測及漏油定位等應用場景中，研究提出了BP神經網絡、物聯網集成監測系統、無源聲學傳感器網絡及3D實時聲吶系統等高效方法，顯著提升了監測精度與效率，為深水油氣開發提供了有力技術支撐。例如，針對海底管道漏油檢測的復雜性，內部移動球形探測器的三維定位方法成功應用于30 km長的成品油管道測試，絕對定位誤差僅為1.2 km，驗證了其實用性與高效性^［56］。集成3D實時聲吶系統的自動監測與定位技術，通過YOLOv5和區域增長算法實現聲吶圖像自動識別與損傷評估，并結合海底管道、ROV及跟蹤船的空間映射關系，實現高精度實時監測^［57］。

然而，水下復雜環境帶來的信號衰減、噪聲干擾及高精度數據采集和處理能力的不足仍是制約損傷定位技術發展的核心瓶頸。未來研究需重點突破信號增強與噪聲抑制技術，優化多傳感器融合策略，強化智能優化算法，結合物聯網和人工智能構建一體化監測與控制平臺，可有效提高監測系統的可靠性與實時性，為深水油氣開發的安全保障提供更智能、高效的解決方案。

3.3 水下生產系統損傷預警技術

水下生產系統的損傷預警技術通過實時監測、智能分析和預測建模，提前識別潛在風險，實現主動維護與風險規避。其核心涵蓋高精度傳感技術、智能算法模型與系統集成優化，構建多源數據融合與動態評估體系，提升故障診斷與預警的精準性。

3.3.1 自動管道安全預警系統

光纖油氣自動管道安全預警（pipeline safety early warning，PSEW）系統是一種集危險行為識別、定位、預警、現場檢查及實時數據記錄于一體的智能監測系統，基于光纖傳感技術實現對管道狀態的實時監控，并在多個實際應用中取得了初步成果。然而，現有系統仍面臨若干挑戰，主要集中在特征提取與識別算法的局限性。首先，傳感器信號的時空特性不斷變化，導致系統的空間遷移能力較弱，傳統算法在復雜環境下的適應性不足。其次，環境中的強噪聲、弱信號和信號波動等因素，使得在理想條件下訓練的算法難以有效擬合實際應用場景，從而影響識別精度。此外，模型的計算復雜度和延遲問題進一步限制了系統的實時性能。為應對這些挑戰，相關研究提出了基于相干瑞利散射技術的長距離光纖傳感器實時動作識別方法^［58］，取得了良好的實踐效果。同時，針對管道安全的實時監控，提出了基于稀疏堆疊自編碼器的半監督學習模型^［59］，用于損傷事件的識別與時空定位，并已在中國管道局的長距離能源管道中實現了良好的識別與定位效果。這些創新性研究為提升光纖PSEW系統的實時性和準確性提供了堅實的技術支撐。

3.3.2 數字孿生驅動的預警技術

數字孿生（digital twin， DT）作為一種創新技術，憑借其實時監控、模擬、優化和精準預測的優勢，已在多個領域展示出廣泛的應用前景。隨著物聯網和大數據技術的進步，DT的功能得到了顯著提升。當前，DT技術在預警系統中的應用不斷取得突破，尤其在海底生產系統中的復合故障診斷領域，結合虛擬與現實數據的DT驅動方法已取得了良好的效果^［60］。在監測預警方面，物聯網與DT技術的融合，促進了信息物理平臺的建設，能夠有效生成、收集并智能利用海量數據，同時通過深度學習技術實現事故識別、定位、異常檢測及警告功能^［61］。基于數字孿生的實時定位系統通過分析位置和加速度數據，并與自適應模型實時連接，持續監控生產狀態，提供精準的預警和績效信息^［62］。這些技術創新為水下生產系統的安全監控與預警提供了堅實的技術支撐，并為未來智能化水下生產系統的應用奠定了重要基礎。

3.3.3 模型及數據驅動的早期預警技術

近年來，模型與數據驅動的早期預警技術在復雜工程與災害監測中得到了廣泛應用，并顯現出重要的實踐價值。在海底管道氣液流動不穩定問題上，提出了一種自適應早期預警方法^［63］，該方法通過分析差壓信號的動態響應，篩選最佳預警信號并構建EMD-LSTM預測模型，已在實驗室管道-立管系統和海上油田的實際數據中驗證，表現出較好的適應性和可靠性。針對深水浮動結構系泊破壞問題，基于數值模擬，研究了系泊失效對平臺性能的影響，并通過實時監測異常信號，采用綠色、黃色和紅色三種信號進行預警分級^［64］，實現了對惡劣環境下系泊問題的動態監測與預警。在地質災害預警領域，某研究機構開發的Soliton早期預警系統^［65］基于實時洋流與海水溫度跨層數據分析，能夠快速檢測孤立波及其他強流現象，為海上鉆井平臺和船舶提供及時預警。此外，針對重大海洋災害（如海嘯、地震等），提出的基于SMART電纜的多功能預警系統^［66］已獲得全球海洋科學組織的廣泛認可。隨著模型算法的不斷優化及多源數據融合技術的發展，早期預警系統將在水下復雜工程、極端氣象與地質災害領域發揮更大作用，為防控重大安全風險提供更加精準的技術支持。

4 未來展望與趨勢

在全球能源需求增長與生態環境保護的雙重約束下，如何實現經濟高效、智能安全、環境友好的深水油氣開發已成為國際油氣工業亟待解決的核心議題。深水油氣資源的高效開發不僅關乎國家能源安全，也影響全球能源格局的穩定。為落實“加強深海油氣開采安全技術攻關，確保能源安全”的國家戰略，亟需構建集高效生產、本質安全與環境友好于一體的深水水下生產系統技術體系，推動深水油氣智能化勘探與高效開發。

近年來，國內外研究機構和工業界在深水油氣生產系統的損傷機制、水下檢測、智能監測、損傷識別及預測預警等方面取得了重要進展，并已初步建立了一套多層次、多技術融合的安全保障體系（圖4）。然而，隨著深海油氣勘探和開發向更深、更復雜的極端環境推進，現有的水下生產系統安全保障技術正面臨一系列新的挑戰。

（1）智能化、普適化與高精度需求。現有監測與預警技術在復雜深水環境中的適應性、數據傳輸穩定性及智能化程度仍需提升，以滿足長周期、高可靠性監測需求。

（2）技術經濟性與設備優化。現有監測設備在檢測精度、響應速度及成本控制等方面仍有較大優化空間，需發展低成本、高效能的傳感與監測技術，提高系統經濟性。

（3）深水環境適應性與信號處理挑戰。極端壓力、溫度變化及海流擾動對信號降噪、數據融合處理等核心技術提出更高要求，需突破抗干擾、高精度傳感器研發、智能化數據處理算法等關鍵技術瓶頸。

（4）核心技術自主化與裝備研發能力。中國在高端水下裝備、深水傳感系統、智能監測與控制軟件等核心領域仍依賴進口，制約了深水油氣開發的技術競爭力，亟需加快核心技術國產化進程。

針對深水油氣開發的核心挑戰，應采取科技創新、體系優化、學科交叉與國際合作等多維度戰略措施，以推動技術向更高水平邁進。研發高精度水下傳感器、智能數據處理算法、深海環境適應性裝備，提升監測技術的精確度、穩定性和適應性。在技術體系優化的同時，還需建立覆蓋在線監測、故障診斷、預測預警、應急響應的安全保障技術體系，實現深水油氣生產系統的全生命周期健康管理，提高深水生產系統的風險管控能力。同時，推進多學科交叉合作與國際交流，建立國家級深水油氣安全監測與智能控制技術研發平臺，推動核心技術自主研發及產業化。未來，通過持續創新與實踐積累，推動中國深水油氣開采技術邁向更加安全、高效、綠色的方向，為保障全球能源供應與生態環境保護做出更大貢獻。

4.1 深水水下生產系統本質安全的持續提升

深水油氣勘探與開發已成為全球能源戰略布局的重要方向，其快速發展推動了相關技術與裝備的持續創新。深水區域因蘊藏豐富油氣資源，成為全球勘探開發的核心戰場，中國近年來在該領域取得了重要突破。從淺水向深水邁進的技術跨越以及“深海一號”等標志性工程的成功實施，充分展示了中國在深水油氣開發中的自主創新能力與工程技術水平。然而，深水環境的極端復雜性，包括低溫高壓、強海流沖蝕、動載荷影響以及水下設備長期暴露于高腐蝕性介質中，使得深水生產系統面臨嚴峻的安全與可靠性挑戰。因此實現深水生產系統的本質安全已成為深水油氣開發的關鍵目標。

在深水油氣開發中，本質安全不僅直接關系到生產效率與成本控制，更是保障海洋生態環境安全、減少事故發生的根本途徑。深水生產系統的本質安全要求涵蓋材料與結構優化、智能監測技術、風險評估體系等多個層面，需在技術、裝備與管理體系上進行全面優化，以實現高效、穩定、智能化的安全管控。

（1）材料與結構優化，耐高壓、抗腐蝕與輕量化設計。開發新型高性能材料包括耐高壓的超高強度合金、抗腐蝕的高分子復合材料及納米涂層技術，以提升裝備在低溫高壓、高鹽度環境中的耐久性；采用拓撲優化與輕量化設計，在保證設備強度與剛度的前提下，降低自重，提高作業效率，同時增強結構的抗疲勞與抗沖擊能力。

（2）智能監測技術，全生命周期安全監控與數字孿生。利用分布式光纖傳感技術、超聲波監測以及聲學成像檢測等手段，構建全面覆蓋的水下監測網絡，并結合數字孿生技術實現遠程智能監控、故障預測與優化決策，提高設備全生命周期管理能力。

（3）綜合風險評估體系，大數據驅動的智能化安全管理。建立多傳感器融合和大數據驅動的動態風險評估技術和智能應急響應體系，將風險管理貫穿于深水生產系統的設計、建設、運營和退役全生命周期。

4.2 深水水下生產系統數字化與智能化發展

深水油氣資源的高效開發高度依賴于先進技術的支撐，而數字化轉型與智能化應用已成為提升深水水下生產系統運行效率與安全保障能力的關鍵動力。隨著物聯網、大數據、人工智能及數字孿生技術的深入融合，水下生產系統的智能化管理水平不斷提升，為應對深海復雜環境與資源開發挑戰提供了強有力的技術支撐。數字化轉型的核心技術包括：（1）智能感知與自適應健康監測技術。物聯網技術在深水油氣開采中的應用日益成熟，通過部署高精度、多功能的水下傳感器（光纖傳感、聲學-光學傳感、電磁傳感等）可實現裝備運行過程中的應力、溫度、振動等關鍵參數的高精度實時監測和多維度數據采集；通過系統自學習與自適應能力，根據監測環境的變化動態調整參數，提高監測精度和響應速度，為設備狀態評估、故障預測及優化運行提供精準數據支持。

（2）數字孿生驅動智能運維技術。數字孿生技術在深水水下生產系統中的應用可實現物理生產系統的動態運行狀態與虛擬模型的實時映射，從而構建精確的虛擬仿真環境；通過該技術可實時監控水下生產裝備的運行狀況，開展預測性維護和運行參數優化、智能分析和決策能力，提高系統的安全性、可靠性及運行效率。

（3）人工智能賦能的智能決策與自主優化技術。人工智能（如Deepseek大模型）與機器學習技術為深水生產系統的智能化決策提供了重要手段，深度學習算法可對復雜的監測數據進行高效分析，精準識別潛在風險，并通過數據驅動優化運行策略，減少非計劃停機，提高設備運行穩定性；此外，基于強化學習的智能控制技術可實現水下設備的自適應調節，提高深海環境下設備的自主運行能力。人工智能的深入應用將促進水下生產系統的高度智能化，實現從數據感知、狀態評估到自主優化決策的全鏈條智能化管理。

4.3 多學科融合的水下裝備健康管理技術體系

隨著深水油氣開發向更復雜、更極端的海洋環境推進，水下裝備的長期可靠性與運行安全面臨嚴峻挑戰。因此結合機械工程、材料科學、信息技術及人工智能等領域知識，構建多學科融合的健康管理技術體系，實現水下裝備的全生命周期智能監測、狀態評估與壽命預測，對于提升系統安全性、延長設備服役壽命具有重要戰略意義。

（1）健康狀態評估體系。通過融合高精度傳感技術與物聯網技術，結合物理模型與數據驅動方法，構建自學習、自適應的智能監測網絡和健康狀態評估體系，實現裝備狀態的早期異常識別與預警。

（2）壽命預測與故障診斷技術。依托人工智能與機器學習等建立裝備的劣化模型與剩余壽命預測模型；構建數字孿生平臺，實現裝備運行狀態的實時映射、精準預測及故障演化分析。

（3）健康管理生態體系。水下裝備健康管理體系應覆蓋裝備的設計、制造、運行、維護及退役全生命周期，構建從可靠性設計到智能運維的系統化解決方案；通過強化數字孿生、AI預測分析、智能監測等關鍵技術，實現裝備的全生命周期優化管理；加強跨學科協作與國際合作，推動全球范圍內的水下裝備健康管理生態體系建設，促進技術共享與標準化制定，提高行業整體智能化水平，為深水油氣開發及海洋工程提供更高效、更安全的技術保障。

5 結束語

深水水下生產系統的損傷監測與預警技術是保障深海油氣開發安全和效率的核心，通過整合多學科理論與前沿技術可實現對系統運行狀態的全面感知與精準預測；目前研究主要聚焦于損傷機制分析、高精度檢測及監測感知、損傷識別定位及智能預測預警技術，為應對深海復雜環境提供技術支撐；未來需重點突破本質安全設計、技術的數字化與智能化及全生命周期健康管理體系，推動深水水下生產系統向更高效、更可靠、更可持續的方向發展，為全球深海能源開發提供堅實保障。

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（編輯 沈玉英）

基金項目：國家重點研發計劃項目 （2022YFC2806101）

第一作者：張來斌（1961-），男，中國工程院院士，博士，研究方向為油氣生產系統及裝備安全科學與工程理論、方法及技術。E-mail：zhanglb@cup.edu.cn。

通信作者：武勝男（1986-），女，副教授，博士，研究方向為復雜油氣開采、油氣關鍵安全裝備風險評估等。E-mail：wushengnan@cup.edu.cn。

引用格式：張來斌，武勝男，林蓉.深水水下生產系統損傷監測及預警技術現狀與發展趨勢［J］. 中國石油大學學報（自然科學版），2025，49（2）：1-15.

ZHANG Laibin， WU Shengnan， LIN Rong. Status and development trends of damage monitoring and early warning technologies for deepwater subsea production systems［J］. Journal of China University of Petroleum （Edition of Natural Science），2025，49（2）：1-15.