滩海储油罐平台动力响应：流固耦合与集中质量模型对比

本文档深入探讨了人工智能在机器学习领域的应用，特别是在滩海储油罐平台的计算模型方面。针对海洋油气资源开发中的关键设施——储油罐平台，该研究着重于解决储油罐与罐内液体之间的流固相互作用问题，因为这种相互作用对平台的动力响应有重大影响，尤其是在波浪和地震等极端条件下。 首先，论文采用了Housner集中质量法，这是一种数值模拟方法，用于模拟储油罐体与罐内液体的动力交互。作者建立了在波浪荷载和地震荷载作用下的导管架平台运动控制方程和有限元离散方程，构建了一个包括桩-土相互作用的储油罐平台的有限元分析模型。通过这种方式，研究者分析了诸如罐内液面高度、地震动输入方向、不同地震波类型以及动力荷载种类等因素如何影响平台的动力响应。 接着，作者基于流固耦合理论，进一步推导出储油罐与内部液体的位移-压力关系的有限元离散方程，将固体域和流体域结合，构建了更精细的有限元分割模型。这个模型不仅关注平台整体的受力情况，还特别关注了罐内液体的动力反应特性，同样对各种因素的影响进行了深入探究。 论文的关键发现表明，在储油罐平台的初步设计阶段，Housner集中质量模型是一个经济高效的选项，因为它能够提供足够的计算精度且节省时间。然而，在详细设计阶段，为了获取更为全面的结构响应，包括储油罐体和整个平台的精确受力情况，流固耦合模型是不可或缺的。 本研究通过对比分析不同计算模型在空罐和满罐条件下的自振频率、位移和应力等参数，验证了在处理像储油罐这样刚度较大的结构时，这两种模型都能给出相近的结果。这对于优化储油罐平台的设计和安全评估具有实际意义，为海洋石油工程领域的人工智能应用提供了理论依据和技术支撑。