基于深度强化学习的腐蚀油气管道预防性维修策略研究

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中文摘要：为了对腐蚀油气管道不同时期内维修策略进行科学选择,提出基于深度强化学习的腐蚀油气管道预防性维修最优化模型.模型以残余退化量作为建模初始条件,运用Weibull分布模拟管道剩余壁厚的退化路径,在不完全维修理论的基础上,设计以成本最低为目标的动作-价值体系,建立以奖励函数为基础的更新学习机制;最后引入深度强化学习算法Double-DON对模型进行求解,并通过添加高斯噪声增加智能体策略选择的稳定性,迭代完成后得到腐蚀油气管道最优维修策略.实证结果表明:使用基于深度强化学习的腐蚀油气管道预防性维修最优化模型,某APILX52级钢制管道在计算期内进行4次小修和1次大修,使得管道服役周期增加10.84年,年平均成本为389.63元.此模型具有良好的实际应用价值.

作者：

杜宇晨、张新生

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作者单位：

西安建筑科技大学管理学院

关键词：

深度强化学习预防性维修策略不完全维修资金时间价值

基金：

国家自然科学基金陕西省社科基金项目

项目编号：

418775272018S34

出版年：

2024

经营与管理

天津市企业联合会　天津市企业家协会　天津企业管理培训中心

经营与管理

影响因子：0.24

ISSN：1003-3475

年,卷(期)：2024.(5)

参考文献量15