人工智能赋能的关键绩效指标监测与多国灾害响应中的自适应风险分担：一种工程流程安全框架

《Process Safety and Environmental Protection》：AI-Enabled Key Performance Indicator Monitoring and Adaptive Risk Sharing in Multinational Disaster Response: An Engineering Process-Safety Framework

　　

**摘要**

多国灾害响应需要在数据碎片化、灾害演变和权限分散的条件下做出快速决策。本研究提出了一种过程安全框架，该框架将预测性关键绩效指标监测、基于阈值的预警以及明确人为问责下的跨机构风险自适应分担连接起来。对68项研究的结构化综述为架构设计、模型选择标准、安全屏障映射和治理控制提供了依据。功能可行性通过可复现的合成洪水响应模拟进行了检验，模拟采用了时间序列的训练、验证和留出测试划分。梯度提升树在医疗物资延迟预测中取得了测试平均绝对误差1.19小时、R2为0.85的成绩；分形保形区间在名义90%水平下达到了89.4%的覆盖率。在17小时预警阈值下，灵敏度为91.1%，误报率为4.8%。模拟还展示了约束性责任重新分配，同时未取代法定问责。这些结果支持概念验证的可行性，而非现场有效性，后者需要通过多国演习进行验证。

**引言**

多国灾害响应行动结合了时间压力、不确定的灾害、稀缺的资源以及分散在民防机构、军事支援单位、人道主义组织和地方政府之间的权限。这些特征使得响应系统成为一个临时性的安全关键过程：短暂的延迟、未被报告的屏障失效或物流中断都可能通过指挥、运输、医疗和基础设施等功能传播，造成继发性的生命或环境损失。传统计划仍然是必要的，但它们不适合在暴露情况、优先级和资源可用性发生变化时反复更新（Azmat和Siddiqui, 2023, Antoniou和Tsioulpa, 2024）。一种有用的决策支持方法必须能够及早检测微弱信号，量化绩效偏差，并保持从分析证据到行动授权的追踪链条（Alrasheed, 2025, Barraza de la Paz等, 2023）。

人工智能（AI）和预测分析可以通过从演习日志、传感器数据、物流记录、影像和指挥消息中提取时间和横断面模式来支持这一任务。相关应用包括到达时间预测、需求估算、资源调度、损害评估、异常检测和动态风险评估（Abositta等, 2024, Salimimoghadam等, 2025）。近期的灾害管理研究还展示了结构化AI决策支持、概率性资源规划和数据驱动的民防协调的价值，同时强调模型输出必须保持可解释性和可运营治理（Dcruz等, 2025, Ivanov和Georgiev, 2025, Kamyabniya等, 2024）。实际的困难不仅仅在于算法的可用性。应急数据在不同组织和安全域中碎片化分布，以不同速度更新，并且可能在决策最为关键时恰好不完整（Poulsen等, 2025）。

过程安全研究为框定这些困难提供了一种规范化的方法。动态风险评估将偏差视为演进的证据，而非事后静态评分；屏障管理考察预防性和减缓性保障措施是否仍然有效；保护层逻辑将阈值超限与授权的干预措施联系起来。本文提出的框架利用这些原则来组织多国演习前、中、后的运营指标。其目的不是自动化指挥，而是为情景规划、预警、资源协调和事后学习提供一个有边界的分析层。

最近在《过程安全与环境保护》领域的工作中，机器学习被应用于自然灾害引起的化学释放、化工集群爆炸的动态应急规划、混合风险评估、预警设计和弹性安全屏障（H. Yang等, 2025; Lu等, 2025; Noumeur等, 2025; Zeng等, 2025; Zhou等, 2025）。这些研究表明，损失预防推理可以延伸到永久工艺装置之外，当灾害通过耦合的技术和组织系统传播时亦然。多国灾害响应呈现出一个相关但并非完全相同的情境：指挥安排和现场物流是临时的，但其失效仍然可能破坏屏障、延迟减缓并放大后果。因此，知识转移需要进行重新参数化和基于演习的验证，而非假定直接等价。

随着危机系统变得更加数据密集，AI支持的应急管理也在扩展。机器学习、深度学习和文本挖掘可以预测任务延迟、估算物流需求、安排人员和设备、分类损害并识别新兴风险模式（Galera-Zarco和Floros, 2024, Lim等, 2024, Taboada等, 2023, Zheng和Qiang, 2022）。数字孪生和互操作性感知平台进一步允许在现场条件变化时更新预测（Chen等, 2025, Chong等, 2025）。然而，来自灾害医学和军民演习的证据指出，实施方面仍存在持续的约束，包括数据质量不均、信息权限不明确以及需要将分析建议与人道主义和法定义务相协调（Burkle等, 2025, Janzen等, 2024, Lopez Lopez等, 2026）。这些约束使得预测仅仅是一个可辩护运营系统的一个组成部分。

现有方法覆盖了所需决策周期的部分环节，但很少将它们连接起来。事件指挥系统定义了权限和通信路线，但通常不量化前瞻性的关键绩效指标（KPI）偏差。动态风险评估方法更新灾害状态，但很少将这些变化转化为跨机构责任权重。数字孪生和AI决策支持架构提高了态势感知能力，但通常假定责任保持不变。因此，未解决的问题在于预测、屏障相关的预警、授权干预和可问责责任调整之间的运营链接。本研究回答三个问题：（1）如何将异质性响应数据转化为对过程安全和韧性有意义的前瞻性指标；（2）这些指标如何在不取代法定问责的前提下，为跨机构责任的临时变化提供信息支持；（3）如何在现场部署前对分析闭环进行界定、解释和评估？

为回答这些问题，本研究将结构化证据综述与框架构建和可复现的合成概念验证模拟相结合。贡献有四方面。第一，它将运营KPI偏差映射到动态风险评估、安全屏障退化和阈值触发的干预措施。第二，它规定了具有明确目标、更新边界、滞后、停止规则和人为授权的监督反馈架构。第三，它将自适应风险分担形式化为包含能力限制和问责底线的约束分配问题。第四，它在留出合成数据上评估了预测和预警组件。模拟检验的是功能连贯性；它不替代真实多国演习中的验证。

**章节片段**

**证据综述与筛选**

由于研究寻求的是可转移的设计原则而非合并效应估计，因此采用了结构化综述。在Scopus、Web of Science核心合集和Google Scholar中检索了2019至2025年间的英文出版物。核心检索式将领域术语（"灾害响应"或"应急管理"或"民防"或"过程安全"或"损失预防"）与方法术语（"预测分析"或"机器学习"或"人工智能"或"动态……

**证据综合与框架架构**

证据综合确定了在工程、过程安全和应急管理研究中反复出现的四项运营功能：响应时间预测、物流负荷估算、资源调度和安全风险监测。在过程安全解读下，这些并非独立的管理任务。一支迟到的车队可能消耗医疗屏障；通信延迟可能延缓升级；而看似高效的分配可能增加响应人员暴露。图2

**预测方法与模型选择标准**

预测分析将历史和当前观测转化为对未来运营状态的估计。在本框架中，目标可以是救援队到达时间、物流延迟、避难所入住率、屏障状态或通信延迟。统计模型、时间序列方法、机器学习和深度学习在样本需求、计算负担、可解释性和表示非线性交互的能力方面各不相同。因此，选择与决策……

**风险识别与评估**

自适应风险分担始于对暴露、因果贡献、能力和法定职责的共同理解。这些量在任务阶段间发生变化，不能可靠地从单一的事后评分中推断。AI可以通过结合历史记录、演习观测、物流状态和当前现场报告来支持评估，但专家和法律解释仍然是必要的。监督模型估计标注结果，如延迟或屏障失效；随机……

**技术有效性与运营稳健性**

数据集成仍然是首要的技术约束。响应数据来自传感器、指挥日志、现场报告、医疗系统、物流记录和合作伙伴组织，每种数据都有不同的语义和延迟。小型、选择性或延迟的样本可能扭曲模型及其不确定性估计（Zabala-Vargas等, 2023）。因此，所提议的数据质量关卡在模型输出可以发布之前检查完整性、时效性、范围和来源出处。

**透明性验证计划**

验证应分阶段进行。技术回放应首先比较线性、集成和时间基线在数据缺失和分布漂移条件下的表现。第二阶段应使用桌面演习测试阈值理解、预警确认、覆盖和争议解决。最终阶段应将在现场演习中嵌入锁定的模型版本，但不允许其发出自主指令。演习证据应包括……

**结论**

本研究开发了一种过程安全框架，将多国灾害响应中的预测性KPI监测、不确定性感知的预警和约束性跨机构风险分担连接起来。该框架将响应操作视为临时性的安全关键过程，并将持续的KPI偏差映射到屏障审查、升级标准和授权决策路径。其贡献在于已建立方法的整合与治理，而非新的机器学习……

**作者贡献**

所有作者均参与了本研究并批准了提交的版本。

**未引用的参考文献**

（Ajirotutu等, 2024, Emmanuel等, 2021, Lafhaj等, 2024, Mohite等, 2024, Nenni等, 2025, Schrage等, 2024, Talaei Khoei和Kaabouch, 2023, Yang等, 2025, Yazdi等, 2024）

**资助**

本研究得到了嘉兴南洋职业技术学院横向科研项目"EPC项目动态成本管理（从中标到竣工）：工程管理公司全过程咨询视角（监理+审计）"（项目编号：HX2026034）的资助，以及浙江省教育厅2025年浙江省职教一流人工智能课程项目（浙教办函）的资助。

**CRediT作者贡献声明**

Mengyi Kong：撰写—审阅与编辑，撰写—原稿，可视化，验证，监督，资源获取，方法学，经费获取。Yong Wang：可视化，验证，调查，形式分析，数据管理，概念化。Nooh Abu Bakar：项目管理，方法学，形式分析，数据管理，概念化。

**生成式AI和AI辅助技术在写作过程中的使用声明**

在修订过程中，作者使用了一种AI辅助语言工具来提高清晰度和语法。作者对所有输出进行了审阅和编辑，并对内容承担全部责任。

**利益冲突声明**

作者声明，他们没有已知的可能影响本论文所述工作的竞争性经济利益或个人关系。

Mengyi Kong | Yong Wang | Nooh Abu Bakar