机器学习在危险环境风险评估中的最新趋势：文献精读（一）引言与研究背景

文献来源El-Sokkary, N., Arafa, A. A., Zahran, E. G., Hefny, H. A., Ramdan, N. (2026). Recent trends of machine learning techniques for risk assessment in hazardous environments.Artificial Intelligence Review, 59, 108. https://doi.org/10.1007/s10462-026-11507-81 摘要与核心贡献1.1 摘要风险评估是监管决策过程中的关键步骤在政治和立法要求的框架内进行同时需要根据可用资源及时做出决策。核电站、海上油气设施和危险物质储存场所等关键危险设施对社会非常有用但本质上具有风险性。对于这些设施故障具有更高的严重性会对生态系统和人类健康造成不利影响。因此风险评估过程对这些行业具有时间敏感性。由于工业领域近期的技术发展风险管理的重要性日益增加风险的识别、评估、报告和管理受到持续关注。机器学习在工业应用中变得越来越强大许多解决方案已经付诸实践更多方案正在研究中。大多数文章并未对危险行业进行综述。本综述旨在识别和分析有关风险评估的文献研究风险类型、后果类型和灾害缓解重点关注使用机器学习方法的研究特别是在危险环境中。检索到的文章从不同风险评估角度进行分析和综述报告每篇文章的研究发现和差距。分析结果证明了机器学习方法在风险评估中的强大能力并突出了它们在危险环境中的应用。研究结果还表明这是一个持续的研究课题需要更多研究来实现最大效益。此外本综述可以为研究人员提供该领域的未来方向。1.2 研究背景与动机在当今工业化快速发展的背景下危险环境中的风险管理已成为保障社会安全与可持续发展的核心议题。危险环境是指那些存在潜在高风险因素的工业场所或操作环境包括但不限于核电站、海上油气平台、化工生产设施、危险物质储存场所以及地下矿井等。这些环境的特点是系统复杂度高、操作风险大、事故后果严重一旦发生安全事故往往造成重大的人员伤亡、财产损失和环境污染。近年来随着气候变化、人口密度增加、关键系统操作人员不安全行为以及安全措施执行不到位等因素的影响危险环境中的风险持续增长。因此理解、尝试控制和缓解这些风险构成了关键系统的基本使命。风险评估作为组织安全政策的基础方法包括识别风险、评估所有潜在风险、降低风险以及记录后果等环节。国际标准化组织ISO将风险管理定义为一项国际标准为公司提供风险管理的指导原则。风险评估过程不是独立运作的而是被视为风险管理过程的关键组成部分它确定风险的可能性和影响并为未来相关决策提供支持。2 风险评估的核心问题框架2.1 风险评估的三个基本问题风险评估关注回答以下三个核心问题第一个问题可能出什么问题这是风险识别阶段的核心任务。在危险环境中需要全面识别可能导致系统故障、事故或灾害的所有潜在因素。这包括设备故障、人为错误、外部事件如自然灾害、设计缺陷以及操作程序不当等。风险识别需要系统性地分析整个系统的各个组成部分考虑正常操作条件和异常情况下的潜在风险源。第二个问题出问题的可能性有多大这是风险分析阶段的关键内容。在识别潜在风险后需要定量或定性地评估每种风险发生的概率。这涉及对历史数据的统计分析、专家判断、模型模拟等多种方法的应用。在危险环境中由于系统复杂性和数据不确定性概率评估往往面临重大挑战。第三个问题如果出问题会有什么后果这是后果分析的核心问题。需要评估风险事件发生后可能造成的影响范围和严重程度包括人员伤亡、环境污染、经济损失、社会影响等多个维度。在危险环境中后果往往具有连锁效应和放大效应一个小规模的初始事件可能演变成重大灾难。2.2 风险管理的延伸问题风险管理建立在风险评估的基础上进一步回答以下三个问题第一个延伸问题可以做什么有哪些可用选项这涉及风险应对策略的制定包括风险规避、风险转移、风险缓解和风险接受等不同策略的选择。第二个延伸问题在所有成本、效益和风险方面的相关权衡是什么这要求对各种风险应对方案进行成本效益分析考虑直接成本、间接成本、潜在收益以及残余风险。第三个延伸问题当前管理决策对未来选项有什么影响这强调风险管理的动态性和长期性当前的决策可能影响未来的风险管理能力和选择空间。3 人工智能与机器学习的发展脉络3.1 从人工智能到深度学习的演进随着人工智能技术的不断进步和计算能力的指数级增长人工智能的应用变得越来越有吸引力。人工智能已被广泛应用于不同技术水平的各个行业。机器学习作为人工智能的一个分支被视为计算机科学、工程学和统计学的交汇点。机器学习提供了分析大数据、解释数据、发现数据中有意义模式并基于此做出决策的能力。它能够执行多种任务如预测、分类和决策制定。机器学习涉及多个学科包括统计学、概率论、逼近理论、凸分析和复杂性理论。图展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。人工智能是最广泛的概念机器学习是人工智能的子集而深度学习又是机器学习的子集。这种层级关系反映了技术发展的演进路径从基于规则的系统到统计学习方法再到深度神经网络。AI ⊃ ML ⊃ DL \text{AI} \supset \text{ML} \supset \text{DL}AI⊃ML⊃DL其中AI代表人工智能Artificial IntelligenceML代表机器学习Machine LearningDL代表深度学习Deep Learning。3.2 机器学习在安全领域的应用机器学习算法已被用于多个安全相关领域安全培训领域机器学习可以用于开发智能培训系统根据学员的学习进度和薄弱环节提供个性化的培训内容提高培训效果。环境健康监测通过分析环境监测数据机器学习可以识别潜在的健康风险因素预测污染事件为环境保护决策提供支持。个人防护装备改进机器学习可以分析事故数据和防护装备使用数据识别防护装备的薄弱环节指导防护装备的设计改进。职业健康强化在石油和能源电厂等高危行业机器学习可以用于监测工人的健康状况预测职业病风险提供健康干预建议。3.3 深度学习算法概述深度学习领域存在多种算法主要包括径向基函数网络RBFNs这是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。RBFNs具有通用逼近能力可以逼近任何连续函数在模式识别、时间序列预测和控制系统等领域有广泛应用。人工神经网络ANN这是深度学习的基础架构由输入层、隐藏层和输出层组成。ANN通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式具有强大的非线性建模能力。卷积神经网络CNN这是一种专门用于处理网格状数据的神经网络在图像识别、计算机视觉等领域取得了突破性进展。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合能够自动提取数据中的层次特征。机器学习算法在后果分析、安全性和危险特性预测方面的应用直到二十世纪末才出现。此外过去几十年人工智能和计算机科学领域的快速发展增加了机器学习的重要性与传统统计方法相比机器学习具有多重优势。4 研究目标与论文结构4.1 研究目标通过文献综述研究团队发现很少有先前的研究关注危险行业的风险评估以及如何使用机器学习和人工智能技术来处理这些系统中的大量数据以改进风险评估和决策过程。因此本文的目标是对风险领域的最新进展进行综述特别关注危险工业领域和人工智能技术在风险评估研究中的应用以找到研究差距的答案。本综述的目标是提供过去十年文献的全面和结构化综述以及机器学习如何帮助风险评估特别是在危险行业中。研究团队阐明了使用机器学习技术进行危险环境风险评估的当前状态和最新趋势以便从传统风险评估技术转向动态和智能风险评估技术。4.2 论文结构安排本文的组织结构如下第2节提供综述制作的方法论包括文献检索策略、筛选标准和分类框架。第3节介绍主要的风险评估技术包括定性、定量和半定量方法。第4节描述风险评估的利益相关者分析不同参与者在风险管理中的角色和责任。第5节总结不同行业风险评估的已发表工作建立行业分类框架。第6节研究危险行业的风险评估重点关注高风险工业领域。第7节总结危险行业风险评估面临的挑战识别当前研究的局限性。第8节介绍使用机器学习技术的风险评估方法分析AI技术在风险评估中的应用。第9节讨论研究发现、结论、 remarks和未来研究方向。5 危险环境的分类与特征5.1 危险环境的定义与范围危险环境是指那些存在潜在高风险因素的工业场所或操作环境。这些环境通常具有以下特征系统复杂度高、操作风险大、事故后果严重、涉及危险物质处理、需要特殊安全措施。危险环境的识别和分类是风险评估的基础工作有助于针对性地制定风险管理策略。5.2 基于风险等级的行业分类本文根据两个主要维度对行业进行风险评估等级分类环境后果事故或故障造成污染、生态损害或长期环境退化的可能性和人类生命安全系统故障时对工人和公众造成伤害、伤害或死亡的可能性。基于这两个维度行业被分为三个风险等级高风险行业故障或事故可能对人类生命和环境造成灾难性后果的行业。包括石油和天然气、核能、化工、采矿和航空航天领域。这些行业的特点是事故后果极其严重可能造成大规模人员伤亡和长期环境污染。中等风险行业对安全或环境有重大但局部影响的行业通常通过程序控制和自动化来缓解。包括制造业、建筑业、运输业和能源分配。这些行业的事故影响相对有限但仍需严格的风险管理措施。低风险行业操作故障对人类安全或环境影响有限的行业通常是服务导向或技术型领域。包括IT服务、物流以及行政或教育部门。这些行业的风险主要涉及财务和运营层面对人身安全和环境的直接影响较小。5.3 危险行业的详细排序本文按照风险降序排列考虑环境和人类安全两个方面第一级核工业领域环境后果高风险由于潜在的放射性污染和长期影响人类生命安全高风险由于辐射暴露第二级化学工业和地下水污染环境后果高风险由于化学品泄漏、地下水污染和空气污染人类生命安全中等到高风险取决于暴露严重程度第三级海上石油和天然气工业环境后果中等风险如石油泄漏人类生命安全中等风险如平台事故第四级石油和天然气管道工业领域环境后果中等风险如管道泄漏人类生命安全中等风险如爆炸、泄漏第五级海上运输和事故环境后果中等风险如石油泄漏、沉船人类生命安全中等风险如海上事故第六级危险材料和废物与能源环境后果中等风险如不当处置人类生命安全低到中等风险如处理危险材料第七级建筑领域环境后果低到中等风险如噪音、粉尘人类生命安全中等风险如坠落、事故第八级医疗领域环境后果低风险如医疗废物人类生命安全中等风险如接触传染病第九级银行部门环境后果可忽略人类生命安全低风险主要是办公室工作表1总结了危险行业的风险等级分类排序行业领域环境后果人类生命安全综合风险等级1核工业高高极高2化学工业高中-高高3海上油气中中中-高4油气管道中中中5海上运输中中中6危险废物中低-中中7建筑低-中中中8医疗低中低-中9银行可忽略低低6 小结本文作为系列文献精读的第一篇介绍了研究背景、风险评估的核心问题框架、人工智能与机器学习的发展脉络以及危险环境的分类与特征。后续文章将深入探讨研究方法论、主要风险评估技术、危险行业风险评估挑战、机器学习在风险评估中的应用以及研究结论与未来方向。在危险环境中风险评估的重要性不言而喻。传统的风险评估方法在处理复杂系统、不确定性和大量数据方面存在局限性这为机器学习技术的应用提供了广阔空间。随着人工智能技术的不断发展机器学习在风险评估领域的应用前景将更加广阔。第一篇完请继续阅读第二篇研究方法论