人工智能在环境事件预警中的应用：基于自然语言处理与机器学习的废水管理领先指标识别研究

《European Journal of Public Health》：OA20235. See the signals - a route to using AI to spot leading indicators of environments incidents

本刊推荐：为解决高风险行业难以从海量结构化与非结构化数据中提取有效预警信号的问题，Douglas Leith等人开展了利用人工智能（AI）技术（特别是自然语言处理NLP与机器学习ML）识别环境事件领先指标的研究。通过COMET? AI模块对废水行业案例的分析，研究表明AI能够从数万条事件记录中挖掘潜在规律，帮助机构优化干预措施、投资决策与资源配置，实现从被动应对到主动预防的转变，提升HSE数据决策价值。

　　

在水务与废水管理这类高风险行业中，每天都会产生海量的数据信息——从客户的问题报告、内部观察记录，到未遂事件报告和完整的事故报告。这些数据既包含结构化的数字与表格，也充斥着大量非结构化的文本描述，共同构成了一个能够帮助理解过去、评估现状乃至预测未来风险的宝贵资源库。然而，面对这些来源各异、格式不一、质量参差不齐的数据洪流，许多组织却感到束手无策。问题根源在于缺乏统一的数据结构、系统间互操作性差、缺乏高效的分析工具，以及数据本身质量不佳。这使得隐藏在数据背后的早期预警信号——即环境事件的“领先指标”（Leading Indicators）——难以被及时发现，组织往往只能被动地在事故发生后进行应对，而非主动预防。

正是在这一背景下，由Douglas Leish所领导的研究，聚焦于探索如何利用人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，特别是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和机器学习（Machine Learning, ML），来破解这一难题。该研究旨在开发一种能够消化吸收大规模多源数据，并从中学习、训练出有效模型的方法，最终将原始数据转化为可供决策的“可行动情报”（Actionable Intelligence）。这项研究成果以“See the signals - a route to using AI to spot leading indicators of environmental incidents”为题，发表在《European Journal of Public Health》上，为高风险行业的安全管理提供了新的思路和工具。

为了验证这一设想，研究人员开发了名为COMET? AI的模块。该技术的核心在于利用自然语言处理（NLP）解析非结构化的文本数据（如事故报告描述），并运用机器学习（ML）算法从海量历史数据（包括结构化数据如报告类型、时间、地点，以及经NLP处理后的文本特征）中识别出与最终环境事件发生存在统计关联的模式和趋势。研究以一个废水行业的真实案例为基础，通过COMET? AI模块分析整合了该行业积累的数万条相关记录。

结果

a) 决定最合适的干预措施

通过分析数据模式，AI工具能够揭示出哪些因素与事故风险高度相关。例如，分析可能表明，某些类型的设备故障频繁与特定的操作程序疏漏相关联，或者某些区域的事故报告常提及维护人员技能不足。这使得组织能够有针对性地采取干预措施，例如为维护团队提供特定技能的培训，或者修订和完善存在漏洞的操作规程，从而从根源上降低风险。

b) 决定最佳目标投资支出

AI分析能够帮助识别出哪些基础设施或工艺环节是潜在风险的集中点。研究案例显示，工具的输出可能建议将资本性支出（Capex）优先用于改善某些地下窖井的布局设计，以从根本上预防未来的洪水风险，而不是将资金主要用于事后洪水的处理和赔偿。这种基于数据的决策使投资更能发挥预防效应，提升资金使用效率。

c) 决定优化资源分配

通过预测不同区域、不同资产类型的风险概率，AI工具可以为人力资源的调度提供依据。例如，它可以提示在哪些时间段、哪些地点部署巡检或维护人员，能最有效地发现和消除潜在隐患，从而最大化人力资源在降低未来风险方面的贡献。

d) 决定先发制人的行动

COMET? AI的一个重要能力是识别并跟踪“潜在因素”（Latent Factors）的变化趋势。这些因素可能本身并未直接导致事故，但其数量的增加或强度的变化预示着系统可靠性正在下降，未来很可能成为事故的根因。通过监控这些领先指标，组织可以提前采取行动，在潜在因素演变成实际事故之前将其遏制。

e) 决定改进数据收集

在应用AI工具的过程中，研究人员也发现数据质量对分析结果至关重要。因此，该研究的一个衍生成果是能够指导组织如何改进数据收集工作。例如，AI分析可以揭示现有事故报告记录方式的不一致之处，进而建议采用统一的分类法（Common Taxonomy）来构建 incident 数据的记录结构，为后续更精准的分析奠定基础。

本研究通过一个废水行业的实际案例证明，利用人工智能（特别是NLP和ML）分析与环境事件相关的大量结构化和非结构化记录是可行的。COMET? AI模块能够从自然语言描述的规律中提取出以往难以察觉的结论。这些发现可以直观地展示出来，指明需要改进的领域，从而使专业人士能够从被动反应转向主动预防。

研究的核心启示在于，尽管AI工具已被证明能够处理非结构化数据并从中提取价值，但组织仍需持续努力提升所收集数据的质量，唯有如此才能最大化AI应用的效益，最终在干预措施和投资决策上做出更明智的选择。这项研究不仅为废水管理行业，也为其他高风险行业提供了一条利用数据驱动决策、迈向智能安全管理的清晰路径。通过捕捉领先指标，AI有望成为守护环境安全和公共健康的有力工具。