《Journal of Marine Science and Engineering》：Local Rock-Dumping Protection Alters Scour Evolution Around a Subsea Pipeline: Field Measurements and CFD Simulations
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不完整的船舶信息仍可能决定某一条船舶法规条款是否适用。研究人员提出最小上下文适用性判定（Minimal-Context Applicability Qualification, MCAQ），用于在经来源验证的法规语义下，检验部分船舶上下文的所有可容许补全是否足
不完整的船舶信息仍可能决定某一条船舶法规条款是否适用。研究人员提出最小上下文适用性判定（Minimal-Context Applicability Qualification, MCAQ），用于在经来源验证的法规语义下，检验部分船舶上下文的所有可容许补全是否足以确定适用性。在纳入系统可解决信息与确定性依赖之后，澄清被限制为可被用户查询且能够改变决策的事实。一项确证性评估使用中国船级社（China Classification Society, CCS）R001-2025 的 25 个有效适用性边界和 100 个匹配案例，并在模型评估前冻结语义与参考标准。与原始证据推理相比，经验证的结构化语义表示与更高的规则级判别相关，即在“部分但可判定”与“未解决”上下文之间的区分能力：Qwen3-32B-AWQ 由 60% 提高至 100%，gpt-oss-20b 由 52% 提高至 84%，增益分别为 40 和 32 个百分点。形式化决策关键澄清集合的精确恢复分别达到 96% 和 80%。该比较评估的是法规表示与已知/未知船舶状态表示的联合变化；上述增益描述语言模型条件，而确定性 MCAQ 形式参考另行评估。上下文不完整性本身并不决定澄清需求。MCAQ 提供形式化适用性保证层，补充权威证据检索与法规解释；实质性技术合规仍是独立评估。
需要说明的是，上传文档题名指向海底管道局部抛石防护与冲刷演化，但摘要和正文实际围绕船舶规则适用性判定（MCAQ）展开；以下按摘要与正文实际内容进行浓缩总结。
研究背景方面，船舶设计受制于决定技术要求的法规条款，而某一条款是否适用并非由整部规则书固定，而取决于船型、尺度与总吨位、预期服务与航区、龙骨铺设或检验日期、继承的篇/章级范围以及显式排除或条件适用条款等。规则范围分散于条款、定义、表格、公式和交叉引用中，因此检索到相关条款后仍需回答：现有船舶事实是否足以确定该条款适用。部分上下文中，未知属性可能并不影响当前决策；反之，一个缺失事实也可能保留相反的适用性结果。现有计算法规工程、海事法规语义检索、检验知识图谱、船舶法规问答、可执行法规约束及可信工程检索等提供了证据与表示基础，但仅正确检索证据仍不能回答已知船舶事实是否固定决策。适用性评估研究、法规智能架构、生成式适用性分析、海事认证及选择性问答、澄清策略、信息价值方法、主动特征获取和规则推理基准等，分别提供了相关但不同的能力；本研究聚焦于在船舶描述不完整且适用性语义已由权威证据锚定时，如何判定条款适用性并识别决策关键澄清。其意义在于将适用性判定置于权威证据获取与实质性合规验证之间，提供决策充分性的形式判据。
研究人员提出 MCAQ，在部分船舶上下文的所有可容许补全上检验适用性。该方法以来源锚定的适用性谓词和声明式可容许语义为基础，通过正、负两个可满足性模理论（satisfiability modulo theories, SMT）查询区分四种状态：适用、不适用、未解决和上下文不一致。对于未解决状态，MCAQ 定义上下文本质变量，识别仅在该坐标上不同的两个可容许补全是否会产生相反适用性结果；在绑定固定法规常数、纳入系统可解决信息并评估确定性派生量后，将用户澄清限制为仍能改变决策的原始可查询变量，并在非空产品域与精确值一次性回答假设下刻画最小查询集。研究使用 CCS R001-2025 的 25 个有效适用性决策边界构建 25 组四上下文匹配案例，共 100 例，包括完整适用、完整不适用、部分但可判定和部分未解决四类；规则语义、案例参考和 D 类形式本质集在模型暴露前冻结。作者比较原始证据推理（B1）、结构化适用性推理（B2）、确定性缺失字段启发式（B3）和 MCAQ 形式参考（B4），并在 Qwen3-32B-AWQ 与 gpt-oss-20b 两个本地开放权重推理模型家族中进行三次重复推理，以规则簇为主要推断单位。结论表明，结构化语义表示条件与更高的规则级澄清判别相关，精确本质集恢复亦提高；但上下文不完整本身并不等于需要澄清，缺失字段策略无法区分部分但可判定与真正未解决上下文。
关键技术方法可概括为：以 MCAQ 的双 SMT 查询判定适用性四状态；以上下文本质性与最小精确值一次性查询识别决策关键信息；采用非空产品域与精确值回答假设；以 B1/B2/B3/B4 四条件比较原始证据、结构化语义、缺失字段启发式和形式参考；样本队列来源于 CCS R001-2025 的 25 个有效适用性边界及 100 个匹配案例；在 Qwen3-32B-AWQ 和 gpt-oss-20b 上执行三次重复推理，主分析以规则簇配对进行。
研究结果部分：
4.1 Effect of Structured Semantic Representation on Clarification Discrimination（结构化语义表示对澄清判别的影响）。通过预设的规则级 C/D 澄清判别终点比较 B1 与 B2，Qwen3-32B-AWQ 的成功率由 60% 提高至 100%，gpt-oss-20b 由 52% 提高至 84%；配对风险差分别为 40 和 32 个百分点，经 Holm 校正后仍显著。描述性案例级适用性裁定准确率亦提高：Qwen3-32B-AWQ 由 78/100 增至 100/100，gpt-oss-20b 由 77/100 增至 96/100。研究表明结构化语义表示减轻了从原始文本重建适用性守卫并同时判断未知属性是否重要的负担，但该比较是联合表示干预，不能单独归因于某一组件。
4.2 Missingness Versus Decision-Relevant Uncertainty（缺失性与决策相关不确定性）。通过分解 C 类与 D 类案例，研究发现 B1 下 Qwen3-32B-AWQ 与 gpt-oss-20b 在 C 类分别出现 4/25 和 5/25 次不必要澄清，在 D 类分别出现 6/25 和 6/25 次过早裁定；B2 下 C 类不必要澄清消失，D 类适当澄清分别达 25/25 和 23/25。B3 对所有 C 与 D 均返回未解决并请求信息，联合 C/D 判别成功为 0/25，说明句法缺失性不能替代决策相关性。
4.3 Decision-Critical Clarification in Unresolved Cases（未解决案例中的决策关键澄清）。以冻结形式本质集为参考，D 类精确请求恢复在 Qwen3-32B-AWQ 中由 B1 的 0/25 提高到 B2 的 24/25，在 gpt-oss-20b 中由 1/25 提高到 20/25；描述性宏平均精确率、召回率和 F 值亦相应提高。研究强调“认识到需要澄清”与“准确识别应问什么”是两个测量层级，状态识别成功不能等同于内容识别正确。
4.4 Repeat Stability and Failure Characteristics（重复稳定性与失败特征）。三次重复中 B1–B2 的方向保持一致；Qwen3-32B-AWQ 的 B1 规则簇成功稳定为 15/25，B2 为 25/25、25/25、24/25；gpt-oss-20b 的 B1 为 13/25、17/25、15/25，B2 为 21/25、23/25、24/25。全部 1200 次计划模型调用完成，14 个输出被严格解析器判为无效，均来自 gpt-oss-20b，占该模型家族 14/600；无效输出保留在分母中。研究区分输出格式合规失败与语义推理失败两个层次。
4.5 Complementary Validation and Diagnostic Results（补充验证与诊断结果）。32 例盲法人评与既有参考在 31/32 例初始一致，但该结果是对受控构建案例的定向一致性诊断，不是独立总体金标准。25 个合成最小查询验证夹具通过；在一个来源锚定的 CCS 规则 CFR-R23 上，SMT 与独立有限状态枚举在四个查询坐标子集上一致，识别出两个本质未知变量及基数為二的最小精确值查询。四臂表示因素诊断在七规则簇上未发现经 Holm 校正后显著的组件对比；跨评估的精确恢复差异受表示方式与评分映射覆盖限制，不能据此推断模型识别决策关键属性的内在能力发生变化。
讨论部分总结认为，部分船舶上下文可能已足以作出法规适用性判断；MCAQ 通过检验相反结果在可容许补全上是否仍可行来判定决策充分性。澄清需求出现在两种结果均可行时，其内容取决于哪些剩余变量能够改变决策；该判据补充语义不确定性估计。匹配 C/D 案例在固定法规语义下隔离决策相关性：两类均含未知船舶信息，但仅 D 类需要澄清，缺失字段基线在两类均请求信息，说明句法缺失性不编码决策相关性。B1–B2 对比是联合结构化语义表示干预，不能分离各组件贡献；四臂诊断未获显著组件效应。识别需要澄清与识别应问什么属不同能力；残差错误包括未映射请求、附加信息请求和无效序列化。所有原始确证 D 类均为单一未知用户可查询守卫变量和单例本质集，故缺失字段策略可轻易恢复 D 类内容却在 C 类产生不必要请求。MCAQ 在非空产品域与精确值一次性回答假设下提供逻辑充分性判据，自适应与成本敏感获取仍需额外目标与假设。补充分析提供有界证据：盲评一致性、最小查询验证及四臂诊断均有限，不能替代独立自然法规问题验证。局限包括 25 个目的性选择的单一 CCS 版本适用性边界、构造匹配上下文、两个开放权重模型家族、案例与 B4 参考共享作者构建的源锚定谓词，未评估带独立法规裁定的自然用户问题队列，方法亦未在实际运行中部署测量。
研究结论翻译：MCAQ 区分不完整的船舶上下文与法规适用性信息不足。它在可容许补全上检验适用性的两个极性，并识别能够改变结果的变量。在固定常数、确定性依赖和决策关键系统信息已解决之后，本质原始用户变量在非空产品域假设下构成最小精确值一次性查询。在来自 25 个 CCS R001-2025 适用性边界的 100 个匹配案例中，联合结构化语义表示条件与更高的规则级澄清判别相关：Qwen3-32B-AWQ 由 60% 提高至 100%，gpt-oss-20b 由 52% 提高至 84%，增益分别为 40 和 32 个百分点；形式本质集精确恢复分别达到 96% 和 80%。这些增益属于 B1 原始证据与 B2 结构化输入的语言模型条件比较；确定性 B4 参考则实例化 MCAQ 语义本身，其形式保证依赖于来源锚定语义、产品域与精确值一次性条件。请求每个未知守卫变量的策略未能区分部分但可判定上下文与真正未解决上下文。决策充分性资格将可解决的适用性查询与需要额外船舶信息的查询分开。形式保证仍以来源忠实语义及所述域和查询假设为条件；实证证据限于一个法规版本、两个模型家族和单例 D 类本质集。后续来源锚定 CCS 检查展示了一个双变量最小查询，七规则簇四臂诊断在 Holm 调整后未发现显著组件效应。这些有界检查将自然船舶查询和更广泛多变量模型性能留待进一步验证。MCAQ 关注条款适用性；一旦适用性确立，实质性合规评估随后进行。
