CN105303048A - 海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，将海洋平台结构风险分为整体失效概率随时间不断增大的第一类风险和因突发事件产生的第二类风险；以直接后果占总后果的比重作为风险鲁棒性；通过所述随机过程，确定平台结构的风险鲁棒性，从而当直接后果产生时，通过维修行为影响平台结构的第一类风险和第二类风险，以控制其风险鲁棒性。依据本发明可为海洋石油平台结构在“突发事件”下的风险鲁棒性评价及鲁棒性控制决策提供一种指导性的依据，而具有更加重要的实际意义。

Description

海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法

技术领域

本发明涉及一种海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法。

背景技术

海洋平台结构在长期服役过程中可能会遭受各种突发致损事件，造成结构局部破坏，并引发一连串失效反应，甚至导致平台结构整体的连续破坏、倒塌。如1980年，英国北海AlexanderL．Kielland号平台由于水中支杆存在小孔而发生断裂，并最终导致平台整体倾没于海洋之中；2010年，英国石油公司“深水地平线”号钻井平台发生爆炸，并在36小时内多次施救无效后平台倾斜，随之沉入墨西哥湾；1969年，我国渤海海域的渤海老2号钢质桩基固定平台的部分构件因强度不够而被冰挤破、开裂，最终导致整座平台被海冰推倒。

上述平台结构的连续倒塌事故充分暴露了结构在抵抗初始局部破坏方面的薄弱性，表现为事故的非比例破坏，具有极其巨大的潜在危险和隐患。所谓的“非比例破坏”，又称为“非对称性破坏”，是指偶然事件所造成的整体结构破坏后果远远大于初始局部损伤所造成的直接后果，即很小的损伤原因会引起灾难性的失效后果。

鲁棒性分析与设计是防止结构发生非比例性连续倒塌的主要手段。“鲁棒性”作为一种衡量结构体系抵御局部破坏干扰能力的概念，与传统的结构可靠性理论不同，侧重于研究结构初始破坏和失效后果之间的非对称现象，但如何对结构鲁棒性做出恰当的定量评价并不容易。自20世纪80年代以来，国内外研究者分别从结构确定性承载能力、结构脆弱性评价理论(StructuralVulnerabilityTheory)、结构冗余度、广义结构刚度概念以及能量方法等不同角度，开展了广泛的研究，并取得了一系列进展。

然而，上述鲁棒性评价研究更多关注于土木工程及建筑结构领域，而在海洋平台结构评估与设计中的应用还鲜有文献报道。2015年，发明人从系统动态失效概率的角度出发，提出一种海洋石油平台全寿命周期动态鲁棒性评价方法，能够充分体现海洋平台结构鲁棒性评价中“疲劳载荷”、“突发事件”及结构材料的不确定性和时变特征。但是，从上述一系列海洋平台灾难事故引发的严重后果来看，结构鲁棒性评价不仅与结构损伤前后的失效概率相关，还与结构突发局部损伤程度及整体失效后果有关，更需要反映突发致损事件“小概率，高后果”的非比例后果特性。因此，从风险分析和后果分析的角度，进行结构鲁棒性评价将是一种更加全面恰当的选择。

发明内容

为此，本发明的目的在于提供一种基于常规疲劳退化与突发致损事件耦合作用的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，从而可为海洋石油平台结构在“突发事件”下的风险鲁棒性评价及鲁棒性控制决策提供一种指导性的依据，而具有更加重要的实际意义。

本发明采用以下技术方案：

一种海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，将海洋平台结构风险分为整体失效概率随时间不断增大的第一类风险和因突发事件产生的第二类风险；

假定第二类风险在海洋平台服役周期内各年等概率出现，建立第二类风险产生的概率模型及随机过程；

基于Monte-Carlo随机模拟方法，启动所述随机过程，确定第二类风险发生时造成海洋平台结构直接损坏的直接后果和第二类风险发生时对第一类风险发生概率影响的间接后果，直接后果与间接后果之和为总后果；

以直接后果占总后果的比重作为风险鲁棒性；

通过所述随机过程，确定平台结构的风险鲁棒性，从而当直接后果产生时，通过维修行为影响平台结构的第一类风险和第二类风险，以控制其风险鲁棒性。

依据本发明，综合第一类风险和第二类风险设定风险鲁棒性指标，经过验证，基于该指标能够更加准确的指导海洋平台的风险防控，例如疲劳退化在海洋平台服役后期对风险鲁棒性的影响会加大，因此重点防控不仅仅是突发事件所代表的第二类风险，也需要考虑疲劳退化所影响的第一类风险。而通过随机过程确定影响风险鲁棒性的结构损伤，通过对其维修有效的保持风险鲁棒性指标。从而，风险鲁棒性指标能够为维修加固决策提供一种指导性依据，因而更具有实际意义。

可选地，第二类风险的模型的建立以选定的海洋平台结构的部位和风险类别，以及在相应部位发生相应风险的概率建立第二类风险发生概率矩阵；

基于Monte-Carlo随机模拟方法，以概率矩阵中的概率权重随机在相应部位发生的相应风险作为事件进行模拟。

可选地，随机出的事件数随所选定部位数量以及所选择风险类别的增加而增加。

可选地，随机出的事件数为概率矩阵元素数的400~600倍。

可选地，海洋平台结构在服役t时刻的直接风险R _D (t)和间接风险R _I (t)如下：

式中，f _e (t)为“突发事件”在服役周期内均匀发生时间的概率密度函数；P _r (t)表示海洋平台结构在t时刻之前未发生失效的概率；?P ^d (t)表示损伤平台结构在t时刻的失效概率；

所述概率矩阵表示为，p _i,j 为第i类“突发事件”在部位j的发生概率；i=1,…..,M ₁，M ₁代表代表“突发事件”类型数；j=1,…..,M ₂，M ₂代表局部损伤部位数；

发生时间t _s 服从均匀分布：；t _s 为突发事件的发生时间，T为平台服役周期；

c _i,j 为第i类“突发事件”在部位j发生后，局部构件发生破坏失效的直接后果；

C _I (t)表示间接后果C _I 在海洋平台服役期内的动态时变特性；

r表示银行资金的年利率；

?P ^d (t)为损伤平台结构在第t年的失效概率。

可选地，损伤平台结构在第t年的失效概率?P ^d (t)通过随机模拟Monte-Carlo方法获得：

对平台整体失效过程进行N次模拟，并记录平台服役周期内每一年的失效次数K _t ，则损伤平台年倒塌失效概率：

?P ^d (t)=。

可选地，当第二类风险发生时通过维修并兼顾海洋平台运营所增加的成本和/或后果影响风险鲁棒性的平台结构以控制风险的鲁棒性；从而，通过Monte-Carlo随机模拟方法，找到控制风险鲁棒性的最佳响应维修行为。

可选地，将维修行为区分为完好维修和非完好维修，其中完好维修是通过维修将第二类风险发生所产生的后果完全消除，非完好维修则是后果消除占完好维修的比重；维修前，通过Monte-Carlo随机模拟方法模拟，以设定的风险鲁棒性阈值为维修后果评定的基准，确定采用完好维修或非完好维修，以及采用非完好维修时的选择海洋平台维修部位和维修程度。

可选地，满足风险鲁棒性阈值条件的所有维修行为，以维修时间最少者为维修方案，其余为备选方案。

可选地，综合第一类风险和第二类风险，在海洋平台服役的每一年，对平台结构施加一次相应的年极值环境载荷，以进行年度评估。

附图说明

图1为鲁棒性评估事件树。

图2为基于风险分析的导管架鲁棒性评估流程图。

图3为导管架平台有限元模型。

图4为平台结构风险鲁棒性指标I _R (t)及累积失效概率曲线图。

图5为各类突发事件的结构风险鲁棒性曲线图。

图6为维修事件对风险鲁棒性指标的影响曲线图。

图7为服役年限内维修对鲁棒性指标的影响曲线。

具体实施方式

经过长期的研究，发明人认为，在结构鲁棒性分析中，如何对结构局部破坏与整体失效后果之间的“非比例现象”进行全面合理的定量刻画，是鲁棒性评价的关键问题。一方面，由于海洋环境载荷及结构材料都具有较强的随机性和时变性，尤其是突发事件的不可预测性，使得在突发事件引起结构局部损伤前、后，结构整体的失效概率将发生突变；另一方面，局部直接后果与结构连续倒塌后果之间的巨大落差，也进一步加剧了这种“非比例现象”。因此，依据本发明的实施例针对海洋石油平台结构，全面考虑失效概率突变和损失后果差异的影响，基于风险分析和后果分析方法，提出了一种更加合理的风险鲁棒性指标。

下面先说明一下本发明的发明原理，即风险鲁棒性或者说基于风险的鲁棒性评估的原理：

参见说明书附图1，基于风险的结构鲁棒性评估最先由Baker等提出，其基本原理可描述为：首先采用EX表征结构潜在的灾害事件，若在经历EX后结构没有发生损伤，记为，则分析结束；若有损伤发生，则将各种损伤状态记为D，于是对应每种损伤状态，结构均存在发生失效或倒塌的概率事件F，并分别产生对应每种失效或倒塌场景的后果，将失效后果划分为直接后果C _D 和间接后果C _I 。

由图1可知，当突发事件EX仅造成局部损失D，而未引起结构倒塌破坏时，则仅产生直接后果C _D ；而一旦引起结构发生倒塌时，还应考虑由局部损失D导致的结构后继破坏、倒塌以及造成的人员伤亡、经济损伤、环境污染等间接后果C _I ，故总后果为直接后果C _D 与间接后果C _I 之和。

再看影响平台结构风险鲁棒性的因素，主要涉及到第一类风险和第二类风险发生的概率，以及相关的风险分析。

对于海洋平台结构失效概率而言，我们一方面需要考虑常规疲劳和腐蚀退化导致的平台结构整体失效概率不断增大的时变特征，称为第一类风险，也可以理解为自然损耗。应当理解，自然损耗包含例如波浪、海冰等对平台结构的结构疲劳损伤，该损伤不至于发生平台结构承载能力的突变，但会产生疲劳退化。应知，例如波浪等，所产生的疲劳应力并不是均匀存在的，恶劣海况条件下的波浪较一般海况下的波浪更具有破坏力。

随着服役时间的加长，海洋平台结构抗疲劳能力会下降，或者说其整体失效的概率会随着服役时间的增长而逐渐加大。

另一方面，对于海洋平台结构失效概率而言，也要充分考虑“突发致损事件”的发生时间、类型和位置的不确定性。在此，“突发事件”包括：火灾、爆炸、船舶碰撞、重物坠落共4类。为描述上述“突发事件”类型和位置的不确定性，我们引入事件概率矩阵P：

（1）

式中，p _i,j 为第i类“突发事件”在部位j的发生概率；i=1,…..,M ₁代表“突发事件”类型，包括：火灾、爆炸、船舶碰撞、重物坠落共4类，即M ₁=4；j=1,…..,M ₂代表局部损伤部位，包括：上部甲板、水线部位和水下部位共3种，即M ₂=3。

对于“突发事件”的发生时间，假定其在服役周期[0,T]内各年等概率出现，即认为发生时间t _s 服从均匀分布：

（2）

式中，t _s 为突发事件的发生时间，单位：年；T为平台服役周期，单位：年。

如前所述，当“突发事件”导致结构发生局部损伤后，其引起的后果可分为：局部损失的直接后果C _D 和整体失效的潜在间接后果C _I 。在此，局部损失的直接后果C _D 与“突发事件”的发生类型和位置有关，可引入直接后果矩阵加以描述：

（3）

式中，c _i,j 为第i类“突发事件”在部位j发生后，局部构件发生破坏失效的直接后果。

此外，结构整体失效的潜在间接后果C _I 主要来源于结构连续倒塌所带来的经济损失、环境污染等因素，若考虑服役期内的动态时变特性，可将其记为C _I (t)。同时，由于海洋平台结构造价高且服役时间较长，若以平台初建时刻的造价为标准，需要考虑服役周期内各项费用随时间的货币和利率因素，并以r表示银行资金的年利率。

根据风险等于失效后果与失效概率乘积的定义，利用图1的事件树，考虑各个事件发生概率后，即可计算图1中对应每个分支的风险值，据此，可给出海洋平台结构在服役t时刻的直接风险R _D (t)和间接风险R _I (t)如下：

式中，f _e (t)为“突发事件”在服役周期内均匀发生时间的概率密度函数；P _r (t)表示海洋平台结构在t时刻之前未发生失效的概率；?P ^d (t)表示损伤平台结构在t时刻的失效概率。

再看动态风险的鲁棒性指标：

据此，基于结构连续倒塌问题中直接风险与总风险的非比例特性，本发明提出针对海洋平台结构的动态风险鲁棒性评价指标：

（6）

式中，I _R (t)即为所定义的在t时刻动态风险鲁棒性指标，该指标的取值范围为0～1，其值越大表明平台结构系统的鲁棒性越好。数值等于1时，表示结构无任何间接风险；等于0时，则表示所有的风险均为间接风险。

海洋平台结构风险鲁棒性评价流程：

对于公式(6)所提出的风险鲁棒性指标而言，由于其中直接风险R _D (t)和间接风险R _I (t)的评价涉及复杂的平台结构倒塌失效概率计算问题。为此，本发明基于Monte-Carlo随机模拟方法，建立了具体的海洋平台结构风险鲁棒性评价流程，参见说明书附图2。

根据上述分析，基于风险的海洋平台鲁棒性评估的关键点包括以下三个方面：

（1）突发事件及环境载荷描述：

假定“突发事件”在服役周期[0,T]的发生服从均匀分布函数；令“突发事件”的类型i=1,…..,4，局部损伤的部位j=1,…..,3，并分别给定各类“突发事件”在不同损伤部位的发生概率p _i,j ；同时给定局部损伤的直接后果c _i,j ，及平台结构连续倒塌失效的潜在间接后果C _I (t)；

考虑平台承受自重及波浪力，设计服役年限T=30年。通过有效波高H _S 描述长期海况，并假设其服从3参数威布尔分布，即分布函数为：

（7）

式中，H ₀，H _C 和γ为该分布函数的参数。其中随机波高H _R 服从如(8)式所示的N?ss分布：

（8）

式中，m ₀为海浪谱的0阶矩，β为该分布函数的参数。

假定一年内的最大波高Hmax服从Gumbel分布，即分布函数为：

（9）

式中，α _H 和β _H 为该分布函数的参数，

（2）海洋平台倒塌失效概率：

给定平台整体初始抗力Q _RS0，综合考虑服役周期内构件疲劳、腐蚀退化，以及突发局部损伤引起的平台结构整体抗力降低效应；在海洋平台服役的每一年，对平台结构施加一次相应的年极值环境载荷，则平台系统在第t年的倒塌失效概率为：

（10）

式中，?P ^d (t)为损伤平台结构在第t年的失效概率；Q _RS (t)为平台整体第t年的抗力；Q _SS (t)为第t年极值载荷效应；ξ和α为随机参数。进而，海洋平台结构在t时刻之前未发生失效的概率为：

（11）

（3）Monte-Carlo随机模拟及风险鲁棒性指标计算

风险鲁棒性指标评价的关键是要计算结构体系的失效概率，而随机模拟Monte-Carlo方法是计算结构失效概率的一种实用有效的数值方法，可以直接求解失效概率，无需进行状态函数线性化和随机变量的当量正态化，具有较强的适应性。对平台整体失效过程进行N次模拟，并记录每一年的失效次数K _t ，则可计算损伤平台年倒塌失效概率

?P ^d (t)=（12）

进而由式(11)的离散形式可计算

P _r (t)=（13）

然后，将?P ^d (t)和P _r (t)代入式(4)和式(5)，可计算平台结构在第t年的直接风险R _D (t)和间接风险R _I (t)，进而根据式(6)，便可计算得到海洋平台结构动态风险鲁棒性指标I _R (t)。

计算示例：

首先确定平台模型及参数：

本节以我国某滩海海域一4桩腿导管架平台为例，平台桩腿底部在泥面以下6倍桩径处固定，设计服役期为30年，其有限元模型见图3。

设平台结构具有初始裂纹，其初始深度a ₀服从正态分布，均值和标准差分别为1.64mm和0.364mm。根据HSE对英国大陆架海域1980年至2005年间发生的海洋平台结构事故进行的统计分析，重物坠落、局部火灾、爆炸、船舶碰撞，这4种事件的发生概率见表1。

表1英国大陆架海域固定平台事故统计（1980-2005年）

根据文献DanielStraub.Genericapproachestoriskbasedinspectionplanningforsteelstructures[D]（Zurich:SwissFederalInstituteofTechnologyZurich,2004）的建议，假设银行利率r=0.06，其他参数见文献《海洋石油平台结构全寿命周期动态鲁棒性分析》[J]（林红,陈国明,朱本瑞,等..石油学报,2015,36(2):246-252），在此不再赘述。

海洋平台风险鲁棒性评价结果：

采用Monte-Carlo随机模拟方法，按说明书附图2中的风险鲁棒性评价流程，共模拟50000次。

关于模拟，可以采用随机突发事故类别，在海洋平台服役周期内各年等概率出现，随机突发事故类别可以根据各突发事故发生的概率进行随机，随机出足够数量的模拟次数，生成测试序列。

突发事件作为第二类风险，其概率模型如公式（3）的矩阵模型，通过随机矩阵模型中的突发事件，启动随机过程。

平台结构风险鲁棒性指标：

首先计算了完好平台结构和含有初始裂纹平台结构的风险鲁棒性指标，见图4所示。由图4可见，完好平台结构的风险鲁棒性指标明显高于初始损伤平台；且对于两种平台结构，其风险鲁棒性均随着服役时间的增加而下降。这正体现了服役期内结构退化作用及各类潜在突发事件对平台风险鲁棒性的影响。对比发现，完好平台的风险鲁棒性指标在服役期内缓慢下降，且下降幅度不大，30年服役期内其数值仅从1.0下降至0.913左右；而含有初始损伤的平台，在服役的后半段（20年之后），其风险鲁棒性指标下降迅速，在第30年时该指标下降至0.67左右。这表明，服役时间越长，初始裂纹引发的结构性能退化对平台的风险鲁棒性产生的影响越大，因此对于初始裂纹、腐蚀等导致平台结构性能退化的因素应引起足够的重视，为避免平台服役后期产生严重的风险，应及时对平台结构进行相应的检测、维护。

同时注意到，由式（6）可知，风险鲁棒性指标I _R的本质含义为结构的相对风险值，在评估结构鲁棒性时有可能存在以下情况，即当结构直接风险较大时，结构鲁棒性很好，但此时结构系统的失效概率却有可能很大，因此，结构鲁棒性良好的前提应满足系统的总风险或可靠度处于可接受的范围之内。根据有关文献，对于导管架海洋平台而言，若其服役期内累积失效概率处在（2×10^-2~2×10^-4）范围内，可认为平台结构处于安全状态，在此可将累积失效概率的上限值取为5×10^-3。基于此，本文同时计算了完好平台结构和含初始裂纹平台结构的累积失效概率，并将结果同时绘制在图4中。可见，对于完好平台，在服役期内其可靠度均满足要求；而对于损伤平台，在服役的第27年，其累积失效概率已超过了该上限值，即认为此时其可靠度已经不再满足要求；相应地，按照本算例计算出风险鲁棒性指标是0.78。由此可认为，对于本算例，海洋平台的风险鲁棒性指标的可接受范围大致是（0.78-1.0）。按此标准，具有初始损伤平台结构在服役期的第27年，其风险鲁棒性已不可接受。

各类突发事件的结构风险鲁棒性指标：

上面计算的是综合考虑各类潜在突发事件下的风险鲁棒性指标。本节进一步详细分析各类突发事件对结构风险鲁棒性指标的影响，即分别计算了突发火灾、爆炸、船舶碰撞、重物坠落这4类突发事件单独作用下的平台结构风险鲁棒性指标，并与综合作用下的结果进行对比。由图5可见，单独分析时，各条风险鲁棒性指标曲线线形相似，且变化趋势与综合作用时基本一致。由图5可以发现，在服役的前20年，上述各类突发事件对平台风险鲁棒性指标的影响大致相同；而在服役后期，对平台风险鲁棒性影响最大的事件是突发爆炸，其次依次是船舶碰撞，突发火灾和重物坠落。分析原因，相对其他3类突发事件，虽然突发爆炸的发生概率较低，但它将产生非常严重的间接后果，因此其风险鲁棒性指标的下降现象最为显著。

风险鲁棒性指标控制分析：

进一步，将上述平台风险鲁棒性评价基本框架扩展到平台结构的鲁棒性控制中，即当识别到损伤事件D后，可采取相应的响应措施，如人员撤离、维修、检测与监测以及灾害预防等。显然，当事件EX发生后，上述响应措施会成为影响结构鲁棒性大小的因素，虽然经过这些响应措施后结构失效的概率将被降低，但同时会以增加成本/后果为代价。因此，对损伤结构采取不同的响应措施，可以实现对结构风险鲁棒性进行有效控制的目的。

维修事件的影响：

本节考虑突发事件致损后，响应措施为“快修”这一种情形，即认为突发事件发生后，对平台结构进行立即维修。但为了简化计算，没有区分维修方法。图6给出了突发事件发生后，进行“快修”及不进行维修两种情况下平台结构的风险鲁棒性指标的对比。可见，若不采取任何维修行为，则风险鲁棒性指标曲线较为光滑。而采取快修措施之后，其风险鲁棒性指标将在两次快修行为发生后突然增大，由图6可见，在服役的第13和20年，进行了两次快修，风险鲁棒性指标较之不进行维修时分别由0.961和0.925分别跳跃至0.994和0.988。且由图6可见，在服役后期（第20年后）经过快修的结构，其风险鲁棒性指标比无维修行为时显著提高。

维修效果的影响：

上节在进行维修时，假定维修效果为“完好维修”，即认为经过维修后平台结构性能恢复到初始完好状态。但实际情况是，很多时候维修后并不能使结构完全恢复到完好状态，也即认为维修为“非完好维修”。同时我们认为，非完好维修所需的花费虽然比完好维修要低，但非完好维修后产生的潜在失效后果也将高于完好维修。因此，不同的维修效果也将对风险鲁棒性指标产生影响。

这里仅考虑船舶碰撞这一突发事件，对于碰撞导致导管架构件发生弯曲的情况，这里给定参数μ以表征“非完好维修”的修复效果，即认为维修后构件性能为初始状态的μ倍。这里分别计算了μ=1.0、0.9、0.8、0.7四种情况下结构的风险鲁棒性指标，见图7。可知，随着维修效果的增强（即随μ的增大），平台的风险鲁棒性指标随之提高，但差别很小，尤其是当μ=0.9时，与完好维修时的风险鲁棒性指标仅相差1%左右。因此我们有理由认为，很多情况下非完好维修也可以维持较好的风险鲁棒性水平，且由于非完好维修具有操作简便、快速等优点，采取非完好维修将是更为合理的选择。当然，由图7中计算结果可知，μ的取值也不可过小，因此如何采取合适的维修措施以使平台维持一个合理的风险鲁棒性水平，将是我们下一步在制定维修规划方案时，需要研究的一个关键问题。

综上所述：

综合考虑常规疲劳退化与突发致损的耦合作用，定量分析了局部突发致损的直接后果及结构倒塌失效的间接后果，从风险分析和后果分析的角度，提出海洋平台结构动态风险鲁棒性评价方法及评价流程。通过示例计算得到如下结论：

（1）平台结构在其设计服役期的前半段，初始疲劳裂纹对平台结构整体风险鲁棒性影响不明显，而到了服役中、后期，疲劳退化的影响体现的非常明显，风险鲁棒性指标迅速下降，表明平台结构风险鲁棒性急剧变差。因此，在评价平台结构风险鲁棒性时，不仅要考虑“突发事件”本身的影响，也要考虑疲劳退化的影响。

（2）分析了不同突发事件对平台风险鲁棒性的影响，结果表明，对风险鲁棒性影响最大的是突发爆炸，其次依次是船舶碰撞、突发火灾和重物坠落。

（3）突发事件发生后，对平台进行“快修”可以迅速提高其风险鲁棒性水平，且在服役后期（第20年后）经过快修的结构，其风险鲁棒性指标比无维修行为时明显有所提高。

（4）分析了“完好维修”及“非完好维修”对平台风险鲁棒性控制的作用，结果表明，很多情况下“非完好维修”也可以使结构维持较好的风险鲁棒性水平，且由于“非完好维修”具有操作简便、快速等优点，采取“非完好维修”将是更为合理的选择。

Claims (10)

1.一种海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，将海洋平台结构风险分为整体失效概率随时间不断增大的第一类风险和因突发事件产生的第二类风险；

假定第二类风险在海洋平台服役周期内各年等概率出现，建立第二类风险产生的概率模型及随机过程；

基于Monte-Carlo随机模拟方法，启动所述随机过程，确定第二类风险发生时造成海洋平台结构直接损坏的直接后果和第二类风险发生时对第一类风险发生概率影响的间接后果，直接后果与间接后果之和为总后果；

以直接后果占总后果的比重作为风险鲁棒性；

通过所述随机过程，确定平台结构的风险鲁棒性，从而当直接后果产生时，通过维修行为影响平台结构的第一类风险和第二类风险，以控制其风险鲁棒性。

2.根据权利要求1所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，第二类风险模型的建立以选定的海洋平台结构的部位和风险类别，以及在相应部位发生相应风险的概率建立第二类风险发生概率矩阵；

基于Monte-Carlo随机模拟方法，以概率矩阵中的概率权重随机在相应部位发生的相应风险作为事件进行模拟。

3.根据权利要求2所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，随机出的事件数随所选定部位数量以及所选择风险类别的增加而增加。

4.根据权利要求3所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，随机出的事件数为概率矩阵元素数的400~600倍。

5.根据权利要求2-4任一所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，海洋平台结构在服役t时刻的直接风险R _D (t)和间接风险R _I (t)如下：

式中，f _e (t)为“突发事件”在服役周期内均匀发生时间的概率密度函数；P _r (t)表示海洋平台结构在t时刻之前未发生失效的概率；?P ^d (t)表示损伤平台结构在t时刻的失效概率；

所述概率矩阵表示为，p _i,j 为第i类“突发事件”在部位j的发生概率；i=1,…..,M ₁，M ₁代表代表“突发事件”类型数；j=1,…..,M ₂，M ₂代表局部损伤部位数；

发生时间t _s 服从均匀分布：；t _s 为突发事件的发生时间，T为平台服役周期；

c _i,j 为第i类“突发事件”在部位j发生后，局部构件发生破坏失效的直接后果；

C _I (t)表示间接后果C _I 在海洋平台服役期内的动态时变特性；

r表示银行资金的年利率；

?P ^d (t)为损伤平台结构在第t年的失效概率。

6.根据权利要求5所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，损伤平台结构在第t年的失效概率?P ^d (t)通过随机模拟Monte-Carlo方法获得：

对平台整体失效过程进行N次模拟，并记录平台服役周期内每一年的失效次数K _t ，则损伤平台年倒塌失效概率：

?P ^d (t)=。

7.根据权利要求1-4任一所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，当第二类风险发生时通过维修并兼顾海洋平台运营所增加的成本和/或后果影响风险鲁棒性的平台结构以控制风险的鲁棒性；从而，通过Monte-Carlo随机模拟方法，找到控制风险鲁棒性的最佳响应维修行为。

8.根据权利要求7所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，将维修行为区分为完好维修和非完好维修，其中完好维修是通过维修将第二类风险发生所产生的后果完全消除，非完好维修则是后果消除占完好维修的比重；维修前，通过Monte-Carlo随机模拟方法模拟，以设定的风险鲁棒性阈值为维修后果评定的基准，确定采用完好维修或非完好维修，以及采用非完好维修时的选择海洋平台维修部位和维修程度。

9.根据权利要求8所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，满足风险鲁棒性阈值条件的所有维修行为，以维修经济效益最佳者为维修方案，其余为备选方案。

10.根据权利要求1所述的海洋平台结构风险鲁棒性的评估与控制方法，其特征在于，综合第一类风险和第二类风险，在海洋平台服役的每一年，对平台结构施加一次相应的年极值环境载荷，以进行年度评估。