基于CREAM与D-S证据理论融合的海上搜救(SAR)人因可靠性提升研究

为解决海上搜救(SAR)行动中人因决策失误导致的重大风险，研究人员创新性地将认知可靠性分析方法(CREAM)与D-S证据理论结合，构建了量化人因可靠性的集成框架。通过模拟SAR场景验证，得出人因可靠性为8.75E-01，较传统方法显著提升评估精度，为海上应急决策培训与系统设计提供了科学依据。

　　

在波涛汹涌的海洋上，每一次搜救行动都是与死神赛跑。尽管现代船舶装备了先进的导航和通信系统，但国际海事组织(IMO)的数据显示，高达80%的海难事故仍源于人为失误——一个错误的判断可能让整场救援功亏一篑。更棘手的是，海上搜救(SAR)特有的高压、多变的作业环境，使得传统人因可靠性分析(HRA)方法难以准确量化船员认知失误风险。现有技术要么像第一代HRA那样忽视情境动态性，要么如CREAM等二代方法虽引入绩效形成因子(PSFs)却缺乏处理不确定性的数学工具，这正是导致SAR行动中"决策黑箱"现象的关键瓶颈。

针对这一挑战，伊斯坦布尔理工大学（Istanbul Technical University）的Sukru Ilke Sezer和Emre Akyuz团队在《Ocean Engineering》发表突破性研究。他们巧妙地将认知可靠性分析方法(CREAM)与擅长处理不确定性的D-S证据理论嫁接，构建出首个能同时捕捉人因认知动态与证据冲突的量化框架。这项研究不仅为风浪中的生死决策提供了科学标尺，更开创了人-机-环境复杂交互研究的新范式。

研究团队采用三项核心技术：基于CREAM的认知失误溯源系统，通过9类PSFs（如时间压力、团队协作）建立错误概率基线；D-S证据理论的多源信息融合算法，处理传感器数据与专家判断间的冲突；以及模拟SAR场景的案例验证法，包含遇险定位、资源调度等关键决策节点。

方法论创新
研究突破体现在将CREAM的"共同绩效条件(CPCs)"转化为D-S理论的辨识框架，用基本概率分配函数量化PSFs影响。例如"能见度差"这类环境因子被赋予0.15-0.3的证据权重，通过与操作流程等证据的合成运算，最终输出动态调整的人因失误概率。

SAR场景验证
在模拟货船碰撞救援中，集成模型显示：当能见度<1海里且时间压力>0.8时，传统CREAM评估可靠性为0.72，而新方法通过证据合成修正为0.81——更贴近专家实际判断。全局分析得出SAR整体人因可靠性达8.75E-01，显著优于单一方法结果。

结论与展望
该研究首次实现SAR环境下认知可靠性的动态量化，其创新点在于：用D-S理论弥补了CREAM在不确定性表达方面的缺陷；建立的PSFs-证据映射规则可推广至其他应急场景；提供的8.75E-01基准值为SAR培训强度设定提供依据。未来可结合数字孪生技术实现实时人因状态监测，这对构建新一代智能航海辅助系统具有重要指导意义。正如研究者强调，这项成果不仅适用于船舶驾驶台决策优化，更能为海上风电运维、深海勘探等高危作业的人机协同设计提供方法论支撑。