【摘 要】
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传统的水下采油树视情维修决策方法通过设置固定的阈值制定维修策略，难以灵活应对水下采油树工作条件的变化。针对固定阈值的局限性，提出基于强化学习的多组件系统视情维修决策智能优化方法。利用Gamma过程对系统组件的退化性能进行建模，采用深度Q学习算法建立基于神经网络的维修决策模型，以组件退化状态组合作为神经网络输入层，各组件维修决策组合作为输出层，并分别设置以生产收益和停产总损失为奖励的两种策略对决策模
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2022YFC2806102）； 国家杰出青年科学基金项目（52325107）； 山东省杰出青年科学基金项目（ZR2022JQ25）；
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传统的水下采油树视情维修决策方法通过设置固定的阈值制定维修策略，难以灵活应对水下采油树工作条件的变化。针对固定阈值的局限性，提出基于强化学习的多组件系统视情维修决策智能优化方法。利用Gamma过程对系统组件的退化性能进行建模，采用深度Q学习算法建立基于神经网络的维修决策模型，以组件退化状态组合作为神经网络输入层，各组件维修决策组合作为输出层，并分别设置以生产收益和停产总损失为奖励的两种策略对决策模型进行训练；以水下采油树为研究案例，验证基于强化学习的多组件系统视情维修决策智能优化方法的可行性。结果表明，以停产总损失为奖励的优化方法更适合于水下采油树的维修决策智能优化。
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