海上能源平台是在高环境条件下运行的高风险社会技术系统，即使是小故障也可能迅速演变成影响整个设施的运营中断（Eneh, 2011; Zhang et al., 2017; Itiki et al., 2019）。在这种环境下，电力生产过程的连续性不仅对运营效率至关重要，也对平台的可持续和安全运行具有重要意义。然而，这些系统的动态性和不确定性特征凸显了传统风险分析方法的局限性，亟需采取基于韧性的方法（Itiki et al., 2019; Karlilar Pata and Balcilar, 2024）。由于其在恶劣环境中的社会技术特性，关键基础设施可能通过相互关联的故障路径快速陷入级联故障状态，而早期检测的缺失可能导致紧急情况的发生（Sarwar et al., 2018; Adumene et al., 2021）。因此，海上设施的安全性不仅取决于设备可靠性，还取决于预测破坏性事件、限制其影响以及保持系统功能和完整性的能力（Deyab et al., 2018）。
在复杂系统中，技术组件与组织组件之间的紧密交互可能导致故障从其起源点迅速扩散至整个运营结构（Nord et al., 2014; Haglind, 2008）。因此，韧性要求在“预测-吸收-适应-恢复”循环中分析技术和组织漏洞（Berkeley et al., 2010; Sarwar et al., 2018）。海上作业中强调多学科和基于场景的风险评估方法，表明这些知识差距需要整体或综合性的评估（Nguyen et al., 2016; Mazzetti et al., 2021; Guikema et al., 2015）。在此背景下，冷凝器系统作为海上终端复杂运营结构中的关键子组件发挥着重要作用（Islam et al., 2020）。诸如污染、腐蚀、管子开裂或传热效率下降等问题可能导致涡轮机背压升高，从而引发负荷损失、紧急停机或大规模运营中断（Nguyen et al., 2016; Mazzetti et al., 2021）。在海上平台，有限的可访问性和恶劣的环境条件不仅增加了故障发生的风险，还可能导致技术性能下降、其他子系统的可持续性受损以及人员安全问题（Deyab et al., 2018; Adumene et al., 2023）。因此，如果不及时控制冷凝器等核心组件的性能下降，可能会引发级联效应，使系统陷入危机和紧急情况。
本研究通过一个海上能源系统中冷凝器故障的案例研究，展示了这类故障在危机和应急管理中的重要性。所提出的基于贝叶斯网络的模型不仅用于故障检测，还作为一种概率决策支持工具，帮助在不确定性环境下进行故障缓解、准备、响应和恢复。该模型以概率方式表示故障机制，利用模糊逻辑处理不确定性，并通过观察到的症状进行动态风险评估。这种方法旨在提高海上平台的系统可靠性，同时为理解冷凝器引发的级联故障提供框架，支持运营决策，并系统地预防类似高风险工业系统中的危机。由此，本研究为海上能源系统中的韧性工程和基于风险的决策支持应用的发展做出了贡献，同时促进了危机和应急管理过程中对潜在故障的全面考虑（Li et al., 2021）。
