《Process Safety and Environmental Protection》：A mechanics-data-driven methodology for dynamic risk evaluation of riser and new hang-off system
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针对台风条件下悬吊钻井 riser 系统的动态灾害风险评估难题，提出融合机械建模与数据驱动的方法论，构建包含故障树分析、粒子群优化-深度神经网络代理模型及动态贝叶斯网络的集成评估框架，有效量化非线性耦合与时间依赖性风险演变。摘要：
李彦伟|刘秀全|郭英坤|常远江|陈国明|孟慧星|李新红|郭伟华|陈康辉
中国石油大学（华东）机械与电子工程学院，高端海洋油气设备设计与制造山东省重点实验室
摘要
台风对钻井作业构成了巨大的可靠性挑战，尤其是在立管处于悬挂状态时。极端的水动力载荷和平台运动可能会引发非线性响应和级联故障，而新的悬挂系统与液压补偿机制的结合使得定量风险评估变得更加复杂。因此，本文开发了一种基于力学数据的风险评估模型，用于量化在恶劣海洋条件下立管和悬挂系统的动态灾难风险。该模型整合了故障树分析、机器学习和动态灾难模型，考虑了环境和设备的不确定性以及时间变化行为。动态灾难故障树识别了自然因素和设备相关的故障源，其中环境变量遵循Weibull分布，设备故障被建模为均匀过程。基于粒子群优化-深度神经网络的替代模型通过模拟数据训练来预测关键结构响应，而拉丁超立方抽样估计不同故障情景下的故障概率。通过总概率定理将文献中的动态定位系统故障概率纳入考虑范围，动态贝叶斯网络则捕捉时间依赖性和模式转换。将该模型应用于台风条件下的立管系统，验证了其有效表征非线性耦合和时间依赖性风险变化的能力，为提高立管安全性提供了可靠的基础。
引言
台风是南海最严重的极端海洋事件之一，对深水作业有显著影响。在深水钻井和完井过程中，钻井立管作为连接浮动平台和海底井口的至关重要的通道（Chang等人，2019；Meng等人，2021a；Wu等人，2023）。在台风来临之前，立管通常会被收回；然而，如果回收不完全，它们会保持悬挂状态，形成硬悬挂或软悬挂模式（Wang等人，2021）。在悬挂模式下，立管系统会受到台风引起的电流、波浪和平台运动的共同作用，导致强烈的动态响应。这种振动对立管的完整性构成严重威胁，可能导致立管断裂、LMRP（立管-海底接头）撞击和浮力模块损坏，从而造成重大经济损失和环境破坏（Liu等人，2017；Yang等人，2023）。因此，在台风条件下评估悬挂状态立管的安全性和可靠性对于深水钻井作业至关重要。
已有大量研究致力于悬挂状态下立管的机械行为和安全评估。以往的研究主要探讨了悬挂配置的动态响应和极端载荷特性（Ambrose等人，2001；Fan等人，2017；Mao等人，2019；Liu等人，2022），以及操作窗口的分析（Ju等人，2012；Wang等人，2014）和台风缓解策略（Song等人，2019）。Liu等人（2013）研究了立管在台风引起的环境载荷下的着陆行为，后续研究进一步阐明了轴向水动力力和结构阻尼对硬悬挂模式下立管动态的影响（Liu等人，2002；Liu等人，2020）。对于软悬挂模式，Zhang等人（2024）分析了张力器非线性对系统响应的影响，并提出了一个数据驱动的框架来预测立管的极端动态行为（Zhang等人，2025c）。最近的研究还考虑了多种不确定性因素，量化了风暴条件下立管系统的脆弱性（Zhang等人，2025b）。
除了确定性机械分析外，一些学者还采用了概率风险评估方法来评估立管系统的安全性和可靠性，研究范围超出了悬挂模式。Carr（2014）使用蒙特卡洛模拟来估计受腐蚀缺陷影响的立管和管道的故障概率。Chang等人（2018a）开发了一个基于贝叶斯网络（BN）的框架，用于分析钻井立管系统紧急断开操作相关的故障概率。随后，Chang等人（2018b）引入了模糊Petri网（FPN）方法来评估钻井立管的综合运营风险。Nie等人（2019）提出了一个动态贝叶斯网络和GO（DBN-GO）混合模型，用于预测钻井立管紧急断开的成功率。Chang等人（2019）进一步建立了动态贝叶斯网络方法，用于分析海底井口在整个服务寿命中的疲劳风险。Meng等人（2021b）构建了一个事故因果网络模型，以评估多源不确定性下的深水钻井风险。此外，概率风险评估技术还被应用于评估深水水平X树安装的风险（Meng等人，2024）和海底井口系统的可靠性（Wu等人，2023；Rao等人，2025）。
基于力学的安全评估方法主要关注环境载荷和设备缺陷，而概率风险评估方法则强调人为、操作和程序因素，并依赖于经验或实验数据（Parhizkar等人，2021；Slatnick等人，2022；Wu等人，2022）。尽管这两种方法对传统的海洋工程系统表现良好，但它们不太适用于新开发的设备，因为操作数据有限且系统级耦合机制尚未得到充分表征。这一限制在评估钻井立管和新开发的悬挂系统的安全性时尤为明显。新的悬挂系统——包括悬挂接头系统和液压补偿系统——旨在提高台风引起悬挂操作期间的立管安全性，如图1所示（Li等人，2024；Li等人，2025a；Li等人，2025b）。然而，其紧密耦合的机械、液压和控制子系统引入了复杂的动态相互作用，现有的评估框架无法充分捕捉这些相互作用，从而限制了它们评估系统整体风险的能力。
除了立管和新悬挂系统本身，类似的机械-液压耦合系统在海洋工程中也很常见，例如修井立管系统（Liu等人，2024）、无立管井干预系统（Wang等人，2023）、张力腿平台（TLP）的顶张立管（TTRs）（Pui等人，2017）、管理压力钻井（MPD）立管（Hao等人，2020；Nguyen和Al-Safran，2021）以及起伏补偿系统（Zhang等人，2025a）。这些混合系统集成了结构、液压和控制组件，表现出类似的非线性耦合行为和不确定性传播机制。因此，新悬挂系统在动态风险评估中遇到的挑战代表了更广泛的复杂海洋工程系统。讨论这些类似系统既提供了理论深度，也具有实际普遍性，使本研究能够将特定案例建模与通用动态风险分析联系起来。
为了解决这些挑战，提出了一种基于力学数据的动态灾难风险评估方法，用于评估立管和新悬挂系统的动态灾难风险。所提出的框架将基于力学的建模与概率风险评估相结合，结合结构力学模拟数据和经验信息，实现统一和全面的评估。通过明确考虑液压补偿系统、结构配置和环境载荷的耦合影响，该方法提供了一种更系统、更准确的评估台风条件下运营风险的方式。本文的创新贡献可以总结如下：
(1)提出了一种基于力学数据的框架，用于评估台风条件下立管和新悬挂系统的非线性和时间依赖性风险，将机械建模、故障树分析（FTA）、机器学习和动态灾难理论整合到一个统一的动态风险评估方案中。
(2)一种混合粒子群优化-深度神经网络（PSO–DNN）替代模型与DBN相结合，能够高效预测结构响应，并捕捉时间依赖性和故障转换。
(3)通过动态灾难故障树和贝叶斯推理纳入环境不确定性和非线性结构效应，所提出的方法提供了对海洋设备可靠性演变的全面评估。
本文的其余部分组织如下。第2节介绍了动态风险评估的方法论。第3节展示了定量风险评估模型。第4节描述了结果和讨论。第5节提供了结果和结论。
方法论部分
方法论
图1展示了立管和新悬挂系统的示意图（Li等人，2024；Li等人，2025a；Li等人，2025b）。该平台是一个动态定位（DP）平台，通过动态定位系统（DPS）和多个推进器实现定位。立管系统包括装有分布式浮力元件的立管接头、下部柔性接头和下部海洋立管包（LMRP）。新悬挂系统将立管连接到平台上。
定量风险评估模型
在第2节建立的方法论基础上，制定了一个定量风险评估模型，用于评估极端海洋条件下立管和新悬挂系统的故障风险。该模型包括三个部分：(1) 定义基本风险源的基本事件故障模型；(2) 量化时间依赖性故障概率的动态灾难概率分析模型；(3) 综合定量风险评估模型
基本数据
选择了一个半潜式平台进行风险分析。基础数据集，包括立管的水动力特性、新悬挂系统规格和液压补偿系统参数，详细列在Li等人（2025b）的表2、表4和表5中。下部柔性接头的旋转刚度值为127.4 kN·m/deg，而关节接头的旋转刚度值为0 kN·m/deg。立管系统参数列在表2中，而故障标准和结构设计
结论
开发了一种基于力学数据的概率方法论，用于在台风条件下对立管和新悬挂系统的动态灾难风险进行分析，同时考虑了设备相关因素和环境因素。通过将粒子群优化-深度神经网络（PSO-DNN）替代模型与动态贝叶斯网络（DBN）相结合，有效量化了非线性动态响应和时间依赖性故障传播。这种方法能够实现故障概率的
未引用的参考文献
（《海洋可靠性数据手册》，2015，Xu等人，2022）
CRediT作者贡献声明
陈国明：写作 – 审稿与编辑。常远江：写作 – 审稿与编辑、调查。郭英坤：验证、软件。刘秀全：写作 – 审稿与编辑、初稿撰写、概念化。李彦伟：写作 – 初稿撰写、方法论、形式分析。陈康辉：软件。郭伟华：软件。李新红：概念化。孟慧星：概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（项目编号：52271300，52071337）、国家重点科技计划（项目编号：2025ZD1403201-02）、国家关键研发计划（2022YFC2806501）、泰山学者计划（编号：tsqn202408100）以及高等教育科学研究计划（23SZH0424）的支持。
