“海洋油气工程技术与智能化重点实验室”是中国海洋石油集团有限公司唯一聚焦海洋油气工程技术及智能化的重点实验室，依托中海油研究总院有限责任公司建设。实验室深入贯彻落实习近平总书记重要指示批示精神，立足海洋油气工程技术及智能化领域科技前沿，致力于重大装备设计与研制、关键共性技术攻关及技术成果转化应用，构建海洋油气智能、安全、高效开发技术体系，为我国海上油气田智能开发提供重要的技术支撑和保障。
(一)资助方向：油气生产装备技术
课题1：《携砂稠油重力沉降与高频电场破乳特性研究》
- 研究内容：聚焦海上超稠油开采快速高效集输处理达标需求，考察固相颗粒对含表面活性剂油水混合体系界面性质和稳定性的影响;发挥高频/高压脉冲交流电场和化学药剂的协同破乳作用，研究非牛顿连续流体中非均质固相颗粒和乳化液滴的运动学、动力学行为及微观作用机理，分析电场、流场、表界面性质和介质物性等因素的影响规律;阐明电场、重力场和流场耦合作用下油-水-固相颗粒体系的相分布形态及界面变化规律，建立沉降分离性能预测模型及相界面位置的优化调控方法。
(二)资助方向：无人化/智能化工程技术
课题2：《面向物联网的边缘智能计算技术研究》
- 研究内容：面向智慧油气田应用场景，针对数据感知、分布式智能计算及其可靠性保障三个层面需求，研究面向物联网的边缘智能计算技术。针对油气物联网数据感知质量问题，研究无人机辅助的边缘群智感知技术，提出任务分配机制、激励机制和招募方法。针对智能计算的性能保障问题，建立基于聚类联邦学习的分布式模型训练框架，设计智能模型协同推理机制，提出资源聚合和任务卸载方法。针对设备和计算节点的故障预测和可靠性保障问题，建立节点可靠性模型，提出故障预测、冗余备份和服务迁移方法。
课题3：《海上风电机组浮式基础健康状态评估与智能运维策略研究》
- 研究内容：面向海上漂浮式风机在役期间的安全保障需求，探明海洋环境与浮式基础运动协同变化规律，研究不完备样本集下漂浮式风机系泊张力智能预测模型泛化机制，优化改进Diffusion Model人工智能算法，构建海上漂浮式风机系泊张力智能预测模型;研究海上漂浮式风机浮态智能调载方法，建立压载系统-系泊系统-叶片三者相耦合的漂浮式平台运动数值模型，结合优化改进的强化学习智能算法，实现漂浮式风机浮态智能调载。
课题4：《基于机器学习的工艺新型模拟方法研究》
- 研究内容：针对海上工艺系统存在的问题，开展基于机器学习的新型工艺模拟方法和技术的研究。利用模式识别以及灵敏度分析等方法识别影响天然气三甘醇脱水系统的关键因素及参数;开展基于机器学习和大数据分析的仿真模型构建研究，建立设备物理参数、工艺操作参数及现场监测参数为输入状态向量的脱水系统数据驱动仿真模型，开展数据驱动仿真模型的优化研究;完成工艺和控制参数优化研究及基于现场实测数据的应用验证。
课题5：《基于多模态数据融合、深度学习及目标优化的无人平台机器人巡检技术研究》
- 研究内容：针对海上生产设施特别是无人平台巡检需求以及人工巡检存在的安全问题，研究四足机器人控制机理与运动约束方法，完成四足机器人全地形适用运动控制框架的改进以适应海上平台工作环境。基于图优化的SLAM算法设计回环检测流程，规划最佳路径，实现全局自主导航。通过研究石油特色视觉识别检测技术，建立轻量级注意力机制的红外视觉和声纹识别多模态数据融合故障预测及检测模型，完成海上平台智能机器人运动控制机理、全局自主导航及巡检算法的测试验证。
课题6：《基于数字孪生的水下生产系统防护设施智能监测研究》
- 研究内容：研究构建水下生产系统防护设施精确数字孪生模型，涵盖防护系统顶盖物理特性、运行参数及环境条件。基于应变等传感器采集关键运行数据，借助有限元全尺寸模型获取模拟数据，建立孪生体数据库。搭建数据存储管理系统，对原始数据清洗、过滤与标准化。运用传统统计方法对处理后数据建模分析。建立数字孪生体，通过实验室物理模型数据或现场实测数据，进行数字孪生体性能验证，实现对水下生产设施防护设施的智能监测。
(三)资助方向：节能低碳技术
课题7：《海上油气工程能碳计量及节能路径规划策略研究》
- 研究内容：基于海上油气工程的能源结构、用能需求及产业特点，综合考虑用能安全、系统不确定性、极端天气下能源保供能力和低碳经济等多目标，研究海上油气工程多能协同运行模式及能-碳耦合机理;面向海上油气工程自发电和岸电两种发电模式，设计一套实时能耗监测方案，并根据生产设施和排放类别的不同，构建海上油气工程的能耗计量体系;分析海上油气工程的节能目标需求，并结合能耗计量数据和能-碳耦合机理，提出海上油气工程可持续发展的节能路径规划方案。
