本發(fā)明屬于水下生產(chǎn)系統(tǒng)信息處理及智能運維，具體涉及一種基于過程挖掘和mcdm的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)。
背景技術：
1、水下生產(chǎn)系統(tǒng)是海洋油氣田開發(fā)的核心裝備，主要用于油氣資源的開采、輸送及處理。由于其工作環(huán)境極端(高壓、深海、高腐蝕性)，系統(tǒng)設備長期處于高負載和復雜工況下，導致設備故障頻發(fā)，維護成本高昂，且維護過程往往依賴于經(jīng)驗判斷，缺乏數(shù)據(jù)支撐和科學分析。
2、現(xiàn)有的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護方法主要包括基于時間的定期維護(tbm)和基于狀態(tài)的預測性維護(cbm)。定期維護雖能減少突發(fā)故障，但容易造成過維護或維護不足，增加運營成本。預測性維護基于監(jiān)測數(shù)據(jù)進行健康評估，但當前方法往往基于單一故障模式或有限數(shù)據(jù)集，無法全面考慮設備運行過程中的多因素影響，缺乏對設備維護關鍵性進行系統(tǒng)化分析的方法。
3、過程挖掘技術能夠從運行數(shù)據(jù)中提取設備的真實操作流程，揭示關鍵流程環(huán)節(jié)和瓶頸，而多準則決策(mcdm)方法能夠在多種影響因素(設備健康狀態(tài)、故障頻率、維修成本等)之間建立科學的決策框架。若能結合過程挖掘和mcdm方法，開發(fā)一種系統(tǒng)化的維護關鍵性分析系統(tǒng)，將有助于提高維護策略的精準性和科學性，優(yōu)化運維資源配置，降低系統(tǒng)整體風險。過程挖掘技術可通過分析設備運行日志、傳感器數(shù)據(jù)和維護記錄，自動提取水下生產(chǎn)系統(tǒng)的實際運行模式，并結合mcdm方法，對維護關鍵性進行智能分析和排序，為運維人員提供可靠的決策依據(jù)。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明目的是提供一種基于過程挖掘和mcdm的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術中存在的問題。包括如下模塊或功能：
2、模塊1，數(shù)據(jù)采集模塊；采集水下生產(chǎn)系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、控制日志、設備健康狀態(tài)、故障記錄；
3、模塊2，數(shù)據(jù)預處理模塊；對數(shù)據(jù)采集模塊采集的原始數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、標準化處理，形成統(tǒng)一的事件日志；
4、模塊3，過程挖掘分析模塊；采用流程發(fā)現(xiàn)算法挖掘設備運行模式；識別設備的關鍵活動、瓶頸環(huán)節(jié)和異常模式；計算設備運行的關鍵性指標；
5、模塊4，多準則決策分析模塊；采用逐步加權評估比率分析法對關鍵性指標進行權重計算；采用基于全乘比例分析多目標優(yōu)化的方法對設備進行關鍵性排序，確定最需要維護的部件；可擴展性支持新指標、新準則的動態(tài)調(diào)整；
6、模塊5，可視化與決策支持模塊；以圖形化方式展示設備運行流程、故障分布、關鍵性分析結果；生成維護建議，輔助運維人員制定最優(yōu)維護決策。
7、本發(fā)明公開一種全新的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、預處理、過程挖掘分析、多準則決策分析及可視化決策支持，實現(xiàn)對水下生產(chǎn)系統(tǒng)設備維護關鍵性的科學分析。所提出的系統(tǒng)包括以下五個核心模塊：數(shù)據(jù)采集模塊：實時收集水下生產(chǎn)系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、控制日志、設備健康狀態(tài)和故障記錄等；數(shù)據(jù)預處理模塊：對原始數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、標準化處理，生成統(tǒng)一的事件日志；過程挖掘分析模塊：采用alpha算法挖掘設備運行模式，識別關鍵活動、瓶頸環(huán)節(jié)和異常模式，并計算關鍵性指標(kpi)；多準則決策分析模塊：采用swara方法計算關鍵性指標的權重，并利用multimoor方法進行關鍵性排序，確定最需維護的設備部件，同時支持新指標和新準則的動態(tài)調(diào)整；可視化與決策支持模塊：提供交互式圖形化界面，展示設備運行流程、關鍵性分析結果，并生成維護建議，以輔助運維人員制定最優(yōu)維護決策。
8、本發(fā)明有益效果包括：
9、(1)精準識別關鍵維護對象
10、通過過程挖掘技術自動分析設備運行模式，能夠精準識別影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的關鍵活動和瓶頸環(huán)節(jié)；結合mcdm方法對關鍵性指標進行量化評估，從而科學確定維護優(yōu)先級。
11、(2)提升維護決策的科學性和智能化水平
12、現(xiàn)有維護策略主要依賴人工經(jīng)驗，本發(fā)明通過數(shù)據(jù)驅動的智能分析方法，提高維護策略的科學性和決策效率；采用swara和multimoor方法進行多準則優(yōu)化分析，使決策更加符合實際需求。
13、(3)提高水下生產(chǎn)系統(tǒng)運行的安全性與經(jīng)濟性
14、通過優(yōu)化維護決策，有效減少因關鍵設備故障導致的停產(chǎn)損失，提高系統(tǒng)可靠性和運行穩(wěn)定性；維護資源的優(yōu)化分配能夠降低不必要的維護成本，提高運維效率。
15、(4)增強系統(tǒng)的可擴展性和適應性
16、該系統(tǒng)支持動態(tài)調(diào)整維護指標和決策準則，適用于不同型號的水下生產(chǎn)系統(tǒng)設備；可集成至現(xiàn)有的智能運維平臺，便于進一步擴展和升級。
17、(5)直觀的可視化分析與決策支持
18、采用圖形化展示方式，使運維人員能夠直觀了解設備運行狀態(tài)、故障模式及維護建議，便于快速做出維護決策；提供交互式數(shù)據(jù)分析功能，支持運維專家進行深度分析和優(yōu)化。
1.一種基于過程挖掘和mcdm的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，其特征在于，包括如下模塊：
2.根據(jù)權利要求1所述的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，其特征在于，
3.根據(jù)權利要求1所述的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，其特征在于，
4.根據(jù)權利要求1所述的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，其特征在于，
5.根據(jù)權利要求1所述的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，其特征在于，
6.根據(jù)權利要求1所述的水下生產(chǎn)系統(tǒng)維護關鍵性分析系統(tǒng)，其特征在于，