【摘 要】
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我国的海域有着丰富的油气资源，FPSO(Floating Production Storage andOffloading浮式储油卸油装置)在我国渤海以及南海的油气田开发中，得到了广泛的应用，而且随着技术的进步，石
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我国的海域有着丰富的油气资源，FPSO(Floating Production Storage andOffloading浮式储油卸油装置)在我国渤海以及南海的油气田开发中，得到了广泛的应用，而且随着技术的进步，石油产量的不断提高，FPSO吨位也在不断增加近年来，随着FPSO吨位的增加和海洋环境的复杂多变，出现了许多FPSO系泊事故本文研究如何将更具前沿性优化性的深度学习算法应用于数据融合技术上，将此技术应用于FPSO监测预警系统的预测功能中，并以海洋石油113号船的监测数据为学习对象，验证基于深度学习的数据融合在FPSO监测系统中的应用优势本文首先介绍了深度学习的起源背景和相关算法，重点阐述了深度学习中的深信度网络算法然后，简要介绍了传统的数据融合技术以及人工神经网络在数据融合上的应用，但是由于人工神经网络自身的缺陷，导致数据融合在效率和复杂度上有待改进接着，本文介绍了FPSO监测预警系统，并以海洋石油113号为例，分析了监测预警系统的结构随后，本文详细分析如何将基于深信度网络的数据融合应用于FPSO监测预警系统中，解释算法步骤，构建应用模型，并对应用模型做以详细阐释最后，以实际工况数据作为学习对象，对模型进行实现，并对结果进行分析，验证基于深度学习的数据融合在FPSO预警功能上的优越性
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