随着深海油气开发向超深水领域推进，动态定位（DP）系统在 riserless light well intervention（RLWI）作业中的失效风险已成为制约深海安全作业的关键瓶颈。研究团队针对传统失效模式与影响分析（FMEA）在复杂海洋工程系统中的局限性，创新性地构建了融合系统理论与人工智能技术的增强型FMEA分析框架，为深海作业设备安全管控提供了新范式。
传统FMEA在应对现代DP系统时面临多重挑战。首先，机械导向的组件分析模式难以捕捉系统级耦合失效。例如，DP系统涉及的位置控制、网络通信、人机交互等多维度耦合，可能导致软件逻辑错误、传感器时滞耦合等系统性失效。传统方法往往局限于识别硬件物理损伤，而忽视了控制回路异常、人机交互失效等软性系统风险。其次，专家经验主导的评价体系存在显著不确定性。在深海极端环境下，风险因素权重分配过度依赖专家资历，导致评估结果易受主观偏差影响。第三，现有FMEA工具在风险量化与模式分类方面存在技术瓶颈。传统风险优先数（RPN）方法未充分考虑深海作业场景的特殊性，如低概率高严重性失效的放大效应，且排名算法易受参数调整导致结果反转。
针对上述问题，研究团队构建了多层次协同分析框架。在失效模式识别阶段，创新性地引入系统理论过程分析（STPA）方法。通过解构DP系统的控制架构，重点分析三个关键层级：1）控制回路间信息交互机制，识别因传感器数据融合异常导致的定位偏差；2）人机协同决策界面，捕捉操作员误指令与系统响应延迟的耦合失效；3）多系统协同失效边界，预防动力单元与导航模块的协同失灵。这种自上而下的系统分析方法，成功将传统硬件失效识别率提升37.6%，新增12类系统级失效模式。
在风险量化评估方面，研究突破性地将T-spherical模糊理论（TSF）与人工智能技术深度融合。TSF理论通过引入维度参数q，可同时表征隶属度、非隶属度及犹豫态度，有效处理专家对风险因素"部分认可"的模糊判断。例如在评估"控制算法失效"时，专家既认可其高严重性（S=9），又对发生概率（O=4）存在认知分歧，TSF模型通过量化隶属度区间（[0.32,0.78]）和犹豫区间（[0.15,0.43]），使风险评分更贴近实际作业场景。
数据融合机制方面，研究团队开发了双循环专家赋权系统。首先应用主成分分析（PCA）对32位专家的评价数据进行降维处理，消除专业背景差异带来的冗余信息；其次通过共识模型计算各风险因素的权重分布熵值，当熵值低于0.35时触发专家二次论证机制。这种主客体重合的赋权方法，使O、S、D三个权重的标准差从传统方法的18.7%降至5.2%，显著提升评估客观性。
在风险排序与聚类阶段，研究构建了动态安全阈值模型。基于ABAC（替代性比较）算法，引入环境扰动因子（EDF）修正系数，将传统评分标准扩展为：RPN' = RPN × (1 + EDF)，其中EDF通过监测近期作业环境数据（如洋流速度、海底地形复杂度）实时计算。结合改进的K-means算法，系统可自动将200余种潜在失效模式划分为五个风险层级：1级（监测预警）-5级（紧急停机），实现分级管控策略。
案例研究选取南海某超深水区块的RLWI作业平台，其DP系统包含6个冗余控制回路、48个传感器节点和15套安全联锁装置。应用该模型后取得显著成效：1）识别出"多传感器数据融合时滞"（风险值RPN'=87.6）和"人机交互协议冲突"（RPN'=85.3）两大核心系统风险，较传统方法提前3个月预警；2）通过TSF-ABAC算法计算，将原本分散的硬件失效（如液压阀卡滞、陀螺仪漂移）整合为"动力单元协同失效"综合风险项，使处理效率提升60%；3）K-means聚类显示，前3%的高风险失效模式（如总控系统固件崩溃）占全部失效的58.7%，据此优化安全预算分配，关键部件冗余度从2.1提升至2.8。
研究创新体现在三个维度：方法论层面，构建了STPA-FMEA-AI的递进式分析框架，将系统理论的控制结构解耦与人工智能的数据处理能力有机结合；技术层面，开发出具有自适应能力的TSF评估体系，其参数q可根据作业水深动态调整（500米水深时q=0.32，3000米时q=0.67）；应用层面，形成"风险热力图-控制策略树-应急响应链"三位一体的决策支持系统，实现从风险识别到处置的全链条闭环管理。
工程验证表明，该模型在深水环境（3000米）下的预测准确率达89.7%，较传统FMEA提升42个百分点。特别在应对突发性海况变化时，TSF模型的模糊区间处理能力有效抑制了风险误报率（从17.3%降至3.8%）。实际应用案例显示，通过模型输出的风险热力图，作业团队成功优化了DP系统控制参数，使平台在8级台风中的定位稳定性提升至99.99%，为后续超深水作业提供了可靠技术支撑。
该研究对海洋工程安全管理的启示在于：1）系统失效具有多源性、复合性和涌现性特征，需建立跨学科分析体系；2）人工智能技术可有效缓解专家经验的主观性局限，但需构建领域知识约束的机器学习模型；3）风险防控应从单一失效处理转向系统韧性提升，特别是要关注控制逻辑失效这类"蝴蝶效应"风险。研究团队正在将模型拓展至水下机器人协同作业系统，计划2026年完成南海深水试验场的中尺度验证。
该成果已获得国家自然基金（52325107等）和科技重大专项（2025ZD1403503）资助，相关技术标准正在编制中。研究团队与中远海运能源、中国海油研究院等企业建立联合实验室，计划三年内实现该模型在深水作业平台的全流程数字化应用，预计可降低系统失效导致的作业损失成本达23亿元/年。
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