海底控制模块（SCM）的可靠性评估是保证海底油气生产安全稳定的关键。SCM组件的故障概率和可靠性取决于时间和工作条件。为了分析考虑不同工作条件的SCM的可靠性，本文提出了一种新的基于数字孪生和动态贝叶斯网络（DBN）的模型，利用历史工作条件数据进行可靠性分析。在所提出的框架中，关键工况数据是通过基于传感器的数字孪生（DT）仿真获得的，并用于动态更新DBN可靠性分析模型中的参数，进而对实际的单片机电气系统进行了可靠性评估。通过实验结果，明确了系统中最可能的故障模式和最薄弱的组件。最后，基于该方法的后向分析能力进行故障预测，以预测发生意外情况时设备出现故障的概率。
