作为海油发展重大专项课题研究成果，安技服历时三年的完整研究，成功构建了行业首个全面涵盖海洋石油平台、船舶、管道的“海上-海面-海底”立体化设备设施风险耦合模型 ，融合了国内外最新图神经网络、知识图谱等技术方法，在海上油田、油气管道及船舶行业进行了应用验证，有效增强了设备设施安全风险的感知、监测、评估及预警处置能力，对国家能源安全、企业数字化转型等起到了强有力的支撑作用。
长期以来，针对海上油气田复杂、危害严重的重大风险场景，实现多因素耦合的“多输入-多输出”的风险评估一直是海洋石油行业设备设施管理的痛点，而同时解决海上平台、海面船舶及海底管道等设备设施风险评估问题，实现立体化的动态风险评估与监测更是国际权威机构一直重点攻关的难题。安技服研究团队聚焦国际化视野，利用机器学习技术建立面向海洋石油设备设施的多维耦合风险评估系统，实现了复杂场景下对海上设施多因素定量风险输出、评估及风险趋势智能预测分析 ，在相关技术上取得重大突破。
突破一： 多因素耦合 破解设备设施风险评估 “多输入-多输出”难题
目前，面对许多复杂、严重的重大风险场景，如井喷、爆炸、翻沉等“多输入-多输出”情况，是长期困扰国内外海洋石油从业者的难题。
该成果克服国内外普遍采用的单一风险评估技术的缺陷，建立考虑多维风险相互耦合的动态风险评估模型和分析技术，以图神经网络算法、知识图谱技术等全面革新了传统“人机料法环”框架式评估指标体系，将多维风险事故链通过图网络耦合在一起，完整描述了复杂海上环境的风险应对智能化图谱，形成的“海洋石油设备设施风险事故链”实现了多因素影响下事故的多路径、可视化追踪 。
突破二：立体化评估 实现数据实时分析 和风险程度动态变化的有效跟踪
现有常用的针对海洋石油设备设施不同风险评估的技术相对独立，单一的风险评估技术适用范围狭窄、管控措施无序、无法充分体现动态风险管理。
该成果同时针对海上平台、海面船舶及海底管道等三类目标，形成涵盖“海上-海面-海底”立体化海上设备设施的多维耦合风险评估技术。通过对各维度因素影响的风险数据的采集、量化、分析，结合熵权法等多种方式进行科学计算，实现动态风险评估及风险趋势的精准预测，已通过科技成果国际查新认证 。
突破三：智能化管控 促进设备设施风险管理数字化转型 和产业能力创新发展
当前传统设备设施风险评估技术手段大多是采用Excel表、小型单机软件(工具)或固定框架算法，是基于历史数据的分析或专家经验的判断，只能得出现阶段的某一类设备的静态风险，不仅方法陈旧、手段单一，而且算法固定、效率低下。
该成果通过对接客户现有系统，可实现数据实时抓取、动态风险评估 ，且整体风险评估结果可通过API接口输出给政府部门或第三方应用系统 。安技服研究团队已开发和验证多维风险耦合评估算法模型50个 ，系统支持120个 以上用户同时访问并申请训练/验证模型，可承载150台 套设备用户同时实施评估，成功通过工信部工业互联网中心二级等保验证 。
