海上钻井平台地震响应 AI 快速评估

面向地震作用下钻井平台关键响应的快速获取需求，建立有限元动力分析与数据驱动预测链路。研究先以回归模型估计关键测点峰值响应，再将任务扩展至 LSTM 时程预测，并探索批量场结果的三维表达。

项目概述

传统动力时程分析能够细致刻画结构响应，但批量计算的时间成本较高。本项目将有限元分析得到的结构响应整理为监督学习数据，依次研究关键点峰值回归和完整响应时程预测，并验证结果自动处理与三维展示流程。

有限元动力分析峰值响应回归 LSTM 时程预测三维结果展示

回归与 LSTM 属于两个连续研究阶段，分别使用独立的有限元模型版本和样本集，确保峰值回归与时程预测各自保持一致的数据口径。

研究建立钻井平台有限元模型，并以缩尺试验模型辅助核对结构构型与关键响应位置。LSTM 阶段模型采用梁单元与壳单元描述主体结构，主要关注中心塔双向弯曲和起重机局部振动等响应特征。

批量动力时程分析为两类预测任务提供监督样本，模型迭代与数据处理均按各自研究阶段独立组织。

第一阶段从 132 组水平双向地震动中提取 PGA、PGV、PGD、标准累积绝对速度、Arias 强度和强震持时等 9 个指标，采用 K 折交叉验证训练 GradientBoostingRegressor，分别预测塔顶最大倾角和两处最大加速度。

第二阶段将预测目标从峰值扩展到完整时程。数据集包含 78 组水平双向地震动，输入由双向加速度进一步扩展为双向速度、双向位移和 Arias 强度等 7 个特征；模型采用 20 步回看窗口、MSE 损失函数和 Adam 优化器。

扩展输入特征后，预测曲线对主要响应时段和衰减过程的跟踪更稳定。局部峰值、相位偏差及不同响应量之间的泛化能力仍需继续检验，现阶段不以统一“准确率”描述模型性能。

为将批量响应还原到结构空间位置，研究进一步串联数据预处理、ABAQUS 任务提交、场结果自动处理和 OBJ 模型加载，形成三维场结果展示原型。该流程用于核对结果的空间分布，并为后续快速评估界面提供基础。

项目形成了从有限元数据构建、机器学习预测到三维结果表达的完整方法链路，同时保留了对模型误差和计算性能的审慎判断。