摘要
复杂的海上石油和天然气系统的概率风险评估常常面临统计数据不足和多重不确定性带来的挑战。传统的点值概率模型以及标准贝叶斯网络无法完全体现并传递这些不确定性，从而可能误导高风险环境下的决策制定。为解决这一问题，本文提出了一种新的混合风险评估框架，将区间值T球面模糊集与可信度网络相结合。首先，利用区间值T球面模糊集来量化多位专家的主观风险感知，有效捕捉他们的犹豫、模糊态度以及群体分歧。此外，还引入了一种改进的概率映射机制，将语言描述与客观的故障频率空间相对应，从而避免系统性转换偏差。接着，运用不精确泄漏噪声-或模型构建区间条件概率表，以此缓解复杂因果结构中参数维度激增的问题，并明确保留参数的不确定性。最后，应用2U算法在可信度网络中进行精确的区间推断。通过单点系泊系统的实际案例，验证了该方法的可行性和优势。实验结果清晰地给出了系统故障风险的上限和下限，并通过诊断推理和敏感性分析确定了关键的脆弱节点。本研究在模糊决策制定和不确定性建模领域具有理论价值，它通过结合先进的模糊认知量化方法和不精确概率传播技术，为数据匮乏情况下基于专家经验的风险筛选提供了结构化的不确定性表达工具。
