随着深海油气开发的需求不断增大，用于深海油气开发的半潜式生产平台越来越受到人们的广泛关注。目前，张紧式系泊系统设计主要采用有限元软件开展数值模拟分析，或利用程序接口编写程序开展自动化分析。由于每一种方案都需进行动态分析，使得系泊系统整体设计耗费大量时间。中国石油大学（北京）殷启帅副教授通过接入OrcFx API接口构建自动仿真程序得到样本集，对反向传播神经网络进行训练，针对反向传播神经网络预测稳定性差的问题，利用遗传算法对其权重和偏置进行优化，得到最终优化结果，将GA-BP神经网络算法与自动化设计相结合，可为深水半潜式生产平台系泊系统的设计提供参考。相关研究认识刊登在《石油学报》第46卷第5期。
（1）GA-BP神经网络算法设计系泊系统方案相较于传统设计方案具有显著优势：系泊缆最大张力降低10.04%，平台位移量减少25.29%，且预测误差均控制在10%以内，不仅满足常规工程设计要求，同时可有效克服传统方案存在的计算效率低、计算工作量大等不足。
（2）采用遗传算法对反向传播神经网络中的权重和偏置进行优化，相较于普通的反向传播神经网络模型，系泊缆最大张力预测的相对误差减小了1.9%，平台最大位移预测的相对误差减小了1.95%，具有良好的优化效果。
（3）基于GA-BP神经网络算法进行训练，并通过输入不同环境条件与平台参数进行系统分析，可高效获得最优系泊系统方案。该模型可广泛应用于系泊系统的连接坐标优化、锚点参数设计和系泊缆各组件长度配置等多参数协同优化设计问题。
论文链接：http://www.syxb-cps.com.cn/CN/10.7623/syxb202505009
