在离岸100英里的移动船舶上执行美国能源部（DOE）项目，很少能像教科书上写的那样按部就班。当未经验证的环氧涂层威胁到重达400万磅的关键螺栓连接的完整性时，我们面临着一个午夜抉择：要么停止每天耗资数百万美元的作业，要么证明系统是安全的。
所有可能出错的事情都发生了。初步测试表明存在特殊原因造成的偏差，但随后发现数据录入错误，将问题重新定义为高分散性常见原因变异。随着操作窗口的关闭，我们原计划的RSM DOE（响应空间测量实验）被迫缩减为一项简单的对比测试。在强风和船舶颠簸的环境下，我们使用非理想仪器，实施了“主螺栓”进行热漂移补偿，并启动了紧急MSA（测量系统分析）来验证测量结果。
当扳手故障进一步破坏了我们的最终运行结果时，我们得到的是不完整且不平衡的数据。我们没有依赖拟合度较差的线性模型，而是利用 JMP 构建了一个数字孪生可靠性模型。通过将现场获得的预载荷分布与来自全局立管分析的高保真载荷分布相结合，我们执行了大规模蒙特卡罗模拟，以评估法兰分离的概率。为了确保结果的可靠性，我们使用 I 和 MR 图分析了远尾分布的收敛稳定性。
本次课程将演示如何在“标准程序”失效的情况下保持统计严谨性。我们将展示如何将稀疏且杂乱的现场数据转化为概率安全论证，通过将真实世界的“噪声”与先进的结构模拟相结合，为继续开展关键的海底作业提供所需的工程信心。
