问题——深海油气开发向更深、更远海推进，水下生产系统长期处于高压、低温、强腐蚀等极端环境，设备一旦发生故障，定位难、处置慢、窗口期短。
与陆地或浅海不同，深海维修往往受制于作业船期、气象海况、潜水与水下作业能力以及物资保障，任何一次处置延误都可能引发停产、二次损伤甚至安全事故。
如何让设备在故障发生后快速恢复功能、降低系统级风险，成为深海工程运维的关键命题。
原因——从技术层面看，深海设备结构复杂、工况多变，故障机理与耦合关系更为隐蔽，传统依靠经验的检修决策难以覆盖极端工况；从管理层面看，应急维修涉及人员、装备、流程与海况等多因素联动，风险点分散且动态变化，若缺少统一的量化评估与流程优化，容易出现“能修但不最优”“可行但风险偏高”等问题；从产业层面看，深海油气开发对连续稳定生产依赖度高，任何长时间停产都会放大经济与供应链影响，倒逼运维体系向“预测—预警—处置—复盘”的闭环化、全生命周期管理升级。
影响——在上述背景下，张妍平围绕海洋石油装备智能运维与自主健康管理开展研究，提出“韧性驱动”的运维思路，将设备故障处置从被动修复转向面向恢复能力的系统设计。
其代表性成果之一，是“基于维修操作风险的紧急维修流程优化方法”，通过对维修操作环节进行风险识别与量化评估，结合数据与模型推演，对应急处置流程进行优化配置，使深海设备应急维修更可控、更高效。
该方法已在南海流花油田等现场应用，体现为维修效率提升、故障风险降低、处置决策更具一致性与可追溯性。
对行业而言，这类技术突破不仅关乎单台设备“修得快”，更关乎海底生产系统“恢复得稳”，为保障海洋油气开发安全运行提供了可复制的工程路径。
对策——深海装备运维能力提升，既要依靠单点技术攻关，也需要体系化推进。
一是强化数据底座建设，完善故障数据、作业数据、环境数据的采集与治理，提升模型训练与决策支持的可靠性；二是推进风险导向的流程标准化，把“风险评估—流程优化—资源配置—效果验证”嵌入应急维修全链条，减少临场决策的不确定性；三是加强产学研用联动，在现场应用中持续迭代模型与流程，使研究成果能够经受复杂工况检验并沉淀为工程标准；四是面向国家能源安全需求，围绕关键装备可靠性、备件保障、远程诊断与智能决策等薄弱环节开展协同攻关，提升深海开发整体韧性。
前景——当前，我国海洋油气勘探开发持续向深水深层拓展，深海装备运维正从“人工经验+事后检修”迈向“数据模型+主动防控”。
随着传感监测、数字孪生、风险评估与智能决策等技术融合加速，以全生命周期为主线的安全运维体系将成为行业共识。
张妍平在国际交流中展示研究成果、参与学术合作，也从侧面反映出我国在海洋能源装备智能运维领域的研究正在走向更广阔舞台。
面向未来，围绕深海装备“快速恢复、持续稳定、风险可控”的目标，更多可推广的中国方案有望在工程现场落地，为深蓝能源开发提供更坚实的技术支撑。
一名青年学者的科研攻关路，折射出新时代中国科技工作者的责任担当。
张妍平用实际行动诠释了科研报国的深刻内涵，她的成长轨迹启示我们：只有将个人理想融入国家发展大局，在服务国家重大战略中实现人生价值，才能在新时代的科技创新征程中书写无愧于时代的青春华章。