基于SHERPA方法的船舶生物污损检测人因可靠性分析与风险防控研究

为解决船舶生物污损检测中人为失误导致的生态风险与安全隐患，研究人员采用系统人误减量预测法(SHERPA)对潜水员船体检测、压载舱检测及ROV检测三类场景开展任务导向型人因分析，识别出检查疏漏(31.7%)和操作失误(28.3%)为主要错误类型，提出标准化检查清单与自动化设备应用等改进策略，为海事检测安全提供理论支撑。

　　

海洋中潜伏着一种肉眼可见的生态威胁——船舶生物污损(Biofouling)，这种由微生物、藻类和无脊椎动物在船体表面形成的"生物装甲"，每年造成航运业高达300亿美元损失，同时使船舶燃料消耗激增30%。更严峻的是，它已成为入侵水生种(IAS)跨洋传播的"特洛伊木马"，国际海事组织(IMO)2023年最新指南将其列为全球海洋生态安全的重点防控对象。然而当前依赖人工作业的检测体系存在致命短板：潜水员可能忽略船体接缝处的藤壶群落，压载舱检测员或遗漏角落的生物膜，甚至ROV操作员会误判摄像头焦距——这些人为失误轻则导致船舶能效下降，重则引发如新西兰海域外来物种入侵等生态灾难。

研究人员创新性地将核工业领域成熟的系统人误减量预测法(SHERPA)移植到海事检测场景，构建了涵盖潜水检测、密闭空间检测和机器人检测的完整分析框架。通过分解63项关键操作步骤，发现检查类错误(如未验证气密性)和动作类错误(如跳过检测区域)合计占比超60%，其中压载舱检测的通讯错误风险高达22.5%，而ROV操作的选择错误(如误选摄像头模式)达17.8%。研究特别揭示：在模拟潜水员检测任务时，31%的错误节点可能直接导致漏检关键污损区域；密闭空间作业中，氧气检测仪校验疏漏与紧急通讯失效构成致命组合风险。

关键技术方法包括：1)基于IMO指南和各国法规建立三级任务层级模型；2)采用SHERPA错误分类体系(动作/检查/检索/通讯/选择)进行专家评估；3)对澳大利亚、新西兰等典型检测规程进行失效模式模拟；4)结合人因工程学提出防错设计建议。

【Hierarchical Task Analysis】
研究构建了三种检测场景的标准化任务流程：潜水检测包含17步核心操作，从潜水装备检查到水下定位标记；压载舱检测突出8项安全关键步骤，含气体检测与紧急逃生预案；ROV检测则细化12项技术参数校验流程。任务模型显示，90%的检测规程存在模糊性指令，为人为失误埋下隐患。

【Discussion】
对比分析发现：传统潜水检测中，能见度不足导致46%的检查错误；密闭空间场景下，时间压力使动作错误率提升35%；而ROV检测中，界面设计缺陷引发83%的选择错误。研究提出"3E"改进框架：工程控制(Engineering)如安装污损自动报警传感器，教育训练(Education)推行虚拟现实(VR)模拟培训，执行强化(Enforcement)实施双人交叉验证制度。

【Conclusion】
该研究首次量化了船舶生物污损检测中的人因风险谱系，证实SHERPA方法可提前识别82.4%的潜在失误节点。提出的"检测风险热力图"模型已被IMO 2023版指南采纳，预计可使检测漏报率降低57%。特别在压载舱场景中，标准化通讯协议的应用使事故率下降73%，而ROV检测的自动化辅助决策系统将误判率压缩至5%以下。这些成果不仅为船舶绿色运营提供技术支撑，更为制定全球统一的生物污损防控标准奠定了人因工程学基础。