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期刊简介
中国科协高质量科技期刊分级目录安全科学领域T1级、环境科学领域T2级
中国科学引文数据库（CSCD）核心库源期刊
中文核心期刊
中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）
Scopus数据库收录期刊
中国科技期刊提能拓展计划入选期刊
主办单位：北京理工大学、中国环境科学学会、中国职业安全健康协会
刊期：月刊
ISSN 1009-6094 CN 11-4537/X 邮发代号：2-770
融合证据理论和贝叶斯网络的矿石码头韧性评估
唐梦宇;张艳伟;谭栋;周平伟;卿晨;左京宇;码头是全球航运贸易网络的重要组成部分，容易受到自然灾害等风险的干扰。为应对风险，制定提高码头韧性的策略，提出了一种五阶段评估码头韧性的方法。首先，确定和识别影响码头的主要风险。其次，设计一个改进的韧性层次结构，将韧性分为准备能力、响应能力和恢复能力，对三种能力的评估策略进行分类。在此基础上，提出一种D-S证据融合-贝叶斯网络模型，采用D-S证据理论融合不同专家关于风险和策略先验概率的判断。最后，对模型进行敏感性和信念传播分析，确定增强韧性的关键策略，并验证网络模型的合理性。以中国某大型矿石码头为例实施案例分析，结果表明，该矿石码头模拟的韧性值为0.718 8,韧性处于较高水平。技术提升、设备冗余、先进的修复技术是增强码头韧性最关键的三个策略。
基于FFTA-BPNN的远洋散货船航行倾覆风险研究
陈祥峰;王雨辰;张可;耿杰哲;褚冠全;胡玉昌;高林峰;为解决远洋航行系统风险实时评估能力不足的问题，提出了一种基于模糊故障树分析(Fuzzy Fault Tree Analysis, FFTA)法与反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)相结合的风险预测方法。针对实际航行情况并结合专家经验，根据故障树分析(FTA)法构建可靠的风险模型，系统表达散货船远洋航行中的风险层次结构及逻辑关系。结合拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)和概率修正方法获取数据库，通过BPNN建立高预测精度的风险动态预测模型，同时通过敏感性分析识别影响远洋散货船航行倾覆风险的关键因素。结果表明，所建立的远洋散货船航行风险预测模型决定系数高达0.997 8,满足了散货船远洋航行场景中对实时性和准确性的双重需求。且在远洋航行过程中环境因素的重要性明显高于人和物的因素，应重点关注恶劣环境条件的出现。
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基于YOLOv10框架的海上恶劣环境船舶检测算法
孙永强;时梓铭;王宇川;杨涛宁;邵明智;针对雨雪雾霾等海上复杂气象条件下图像特征退化、目标模糊及边缘设备计算资源受限等问题，提出了一种基于YOLOv10目标检测框架的海上恶劣环境船舶检测算法。首先，设计幽灵多尺度卷积(Ghost Multi-Scale Convolution, GMSConv)模块，并构建幽灵多尺度特征提取骨干网络(Ghost Multi-Scale Feature Extraction Backbone Network, GMS-Net),以增强特征表达能力并缓解语义瓶颈问题。其次，引入形状一致交并比(Shape-Consistent Intersection over Union, SCIoU)作为定位损失函数，在回归过程中综合考虑目标框的宽高比与中心距离，提高定位精度与模型收敛速度。最后，提出补偿一致性匹配度量(Compensatory Consistency Matching Metric, CCMM)机制，对原有匹配策略进行优化，降低交并比(Intersection over Union, IoU)与回归分数波动对标签分配稳定性的影响，从而增强模型的鲁棒性。试验结果表明，所提出的算法优于主流算法，并且在海上恶劣气象环境下的平均检测精度(Mean Average Precision, MAP)达到78.3%,在保持实时性的同时显著提升了小目标检测性能和环境适应能力。
海上船舶碰撞事故关联规则挖掘及致因分析
田延飞;何琪;滑林;张俊;牟军敏;为探究海上船舶碰撞事故致因及事故演化规则，收集浙江沿海海上交通事故案例213例，基于人为因素分析与分类系统框架，从组织影响、不安全监督、不安全行为的前提条件、船员不安全行为4个层面识别得到26个事故致因。利用Apriori算法挖掘得到船舶碰撞事故较强关联规则781条；基于支持度、置信度、提升度等每项指标下的前10条强关联规则，得到瞭望疏忽A2、未使用导助航设备A4、碰撞估计不充分A6、未采取有效避碰措施A9是船舶碰撞事故的4项重要致因。构建船舶碰撞事故贝叶斯网络模型；进行最大致因路径与敏感性分析，得到：“未使用导助航设备→瞭望疏忽→船舶碰撞”为最大致因路径，“未使用导助航设备”的敏感值最大。研究可为识别海上船舶碰撞事故致因、认识事故发展过程和有针对性地采取事故风险防范措施等提供支持。
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摇摆条件下数字化工业系统操作员作业疲劳累积特征
易灿南;康银娟;郑钊;胡鸿;赵彩俊;雷济充;为了研究摇摆条件下数字化工业系统操作员作业疲劳累积特征，以降低人因失误风险，保障系统安全运行，研究设计了典型数字化工业系统操作员作业试验，测量23名被试在3种摇摆条件(静止、低和高摇摆)下的表面肌电(surface Electromyogram, sEMG)信号、心率变异性(Heart Rate Variability, HRV)信号，记录主观疲劳评分，并对数据进行分析。结果显示：操作员作业疲劳随时间延长而显著累积；摇摆显著影响操作员作业疲劳，在10～80 min,静止、低和高摇摆条件下，作业疲劳差异显著；在摇摆条件下，左右上斜方肌、左右冈下肌、左右竖脊肌、左右多裂肌和右桡侧腕屈肌9个肌群肌肉疲劳明显；左右上斜方肌、右冈下肌和右桡侧腕屈肌为摇摆敏感性肌群，疲劳累积速度随摇摆级别增加而加快；摇摆和时间均显著影响低频成分(Low Frequency, LF)、高频成分(High Frequency, HF)和低频与高频比值(Ratio of Low Frequency to High Frequency,RLF/HF);在摇摆条件下，操作员自主神经系统出现阶段性响应特征，0～30 min为急性应激期，>30～60 min为中期适应期，>60～80 min为后期严重期。研究构建操作员作业疲劳累积评估模型，可为作业疲劳预防、识别与干预提供理论基础。
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