Risk Assessment Skill 是一个面向海洋与海上作业（marine and offshore operations）的风险评估与概率分析技能，版本 1.0.0，分类为 sme，作者 Claude，创建与更新日期均为 2026-01-06。其标签包括 risk、probabilistic、monte-carlo、reliability、uncertainty、sensitivity-analysis、marine-safety。
用途 该技能用于专家级的风险评估与概率分析，覆盖蒙特卡洛模拟、可靠性计算、不确定性量化以及在风险条件下的决策。当需要执行以下任务时使用：为不确定性量化执行蒙特卡洛模拟；计算系统可靠性与失效概率；开展敏感性分析以识别关键参数；创建用于危害评估的风险矩阵；执行概率化设计与分析；量化海洋作业中的不确定性；在不确定性下依据风险指标做决策；对照可靠性目标验证设计。
主要能力 技能围绕四个核心知识领域组织。
-
蒙特卡洛模拟：提供 RandomVariable 数据类，支持 normal、lognormal、uniform、weibull、exponential 等分布，通过 sample 方法生成随机样本；monte_carlo_simulation 函数接收模型函数、随机变量列表、样本数与随机种子，返回包含输入样本与输出结果的字典；calculate_statistics 函数计算均值、标准差、最小值、最大值、中位数、变异系数以及指定百分位数（默认 5、50、95）。
-
可靠性分析：calculate_reliability 函数根据响应数据与极限状态阈值（支持 less_than 与 greater_than 两种模式）计算样本数、失效数、失效概率 pf、可靠度 reliability、可靠度指标 beta，并判断是否达到目标（示例中为 0.9999）；system_reliability_series 计算串联系统可靠度（各分量可靠度之积）；system_reliability_parallel 计算并联系统可靠度（1 减去各分量失效概率之积）；calculate_form_reliability 实现一次二阶矩法（FORM），依据均值、协方差矩阵与极限状态梯度计算可靠度指标 beta、失效概率 pf 与可靠度。
-
敏感性分析：sensitivity_analysis_correlation 使用皮尔逊相关系数评估各输入变量与输出的相关性，并按绝对值排序、给出排名；sensitivity_analysis_variance 通过分区计算条件方差，近似给出基于方差的一阶敏感性指数（Sobol 指数近似）；tornado_plot_data 生成龙卷风图数据，对每个变量在低值与高值（其余变量保持标称值）下计算输出并得出摆动幅度 swing，按摆动排序。
-
风险矩阵与危害评估：定义 Severity（NEGLIGIBLE、MINOR、MODERATE、MAJOR、CATASTROPHIC）、Likelihood（RARE、UNLIKELY、POSSIBLE、LIKELY、ALMOST_CERTAIN）、RiskLevel（LOW、MEDIUM、HIGH、VERY_HIGH）枚举，以及 Hazard 数据类（包含 id、description、severity、likelihood、existing_controls、residual_risk），并提供 calculate_risk_level 函数基于 5x5 风险矩阵由严重度与可能性计算风险等级。
使用方式 技能以 Python 代码形式提供可复用的函数、数据类与枚举，依赖 numpy、scipy、pandas 等库。典型用法为：定义随机变量及其分布参数，编写模型函数，调用 monte_carlo_simulation 执行模拟，再用 calculate_statistics 与 calculate_reliability 分析结果，或调用敏感性分析函数识别关键参数，或使用风险矩阵相关类型与函数进行危害评估。代码示例中展示了系泊张力模型（mooring_tension_model）等海洋工程场景的调用方式。
适用场景 适用于海洋与海上作业中的概率化设计与分析、系统可靠性与失效概率评估、不确定性量化、关键参数识别、危害评估与风险矩阵构建，以及在不确定性下依据风险指标进行决策和对照可靠性目标验证设计。
限制 资料未提供该技能的安装方式、运行环境要求、收费或价格信息、平台支持情况、性能或效果数据，以及除上述内容外的其他功能说明。