《Marine Pollution Bulletin》：A risk-based modelling approach to predict human error-induced oil pollution accident in bunker transferring operation
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1.566E-01。结合D-S证据理论、CREAM方法和故障树分析，系统量化了船舶过驳操作中人为失误导致的油污污染事故风险，为海事安全管理和污染防控提供决策支持工具。
埃姆雷·阿克尤兹（Emre Akyuz）| 塞尔丘克·切比（Selcuk Cebi）| 苏克鲁·伊尔克·塞泽（Sukru ?lke Sezer）
土耳其伊斯坦布尔技术大学海洋运输与管理工程系，图兹拉34940，伊斯坦布尔
摘要
在燃油转移作业过程中，石油污染的风险始终对海洋生态系统和安全构成严重威胁，因为人为错误是主要的促成因素。本文提出了一种概率风险建模框架，该框架整合了Dempster–Shafer证据理论（D-S）、认知可靠性与错误分析方法（CREAM）和故障树分析（FTA），以量化海洋运输中由人为错误引发的燃油污染事故。由于D-S-CREAM方法能够捕捉认知不确定性，并结合基于证据的推理和与情境相关的性能影响因素（PSFs）来量化人为错误概率，因此FTA用于进行石油污染事故的概率风险建模。研究结果表明，在船上燃油转移作业中发生石油污染事故的概率为1.566E-01。除了其坚实的理论基础外，这些发现将为安全与海洋环境研究人员、专业人士、船员和监督人员提供帮助，以减少石油污染风险并提高船舶间燃油转移作业的安全性。所提出的建模方法还将为海洋燃油转移作业中的风险管理及石油污染预防提供有力的决策支持工具。
引言
概率风险分析（PRA）为评估事件发生概率提供了一种系统且定量的方法。在海洋运输领域，它是国际海事组织（IMO）正式安全评估（FSA）框架的核心组成部分，该框架为监管评估和政策制定提供了基础（Yang等人，2013年）。在此背景下，为海洋运输行业建立稳健的概率风险建模已成为减少损失的关键研究重点。最近的趋势表明，人们越来越重视先进的、主动的方法，旨在加强运营安全、防止污染和降低风险，尤其是在技术先进的船舶领域（Puisa等人，2021年）。
人为失误仍是导致海洋和离岸行业石油污染事故的主要因素之一（Aydin等人，2021年；Ismail等人，2014年）。近年来，一些重要的研究强调了文献中由人为错误引发的石油污染风险（Elidolu等人，2025年；Liubartseva等人，2023年；Lan等人，2015年）。早期的研究主要使用定性或半定量方法，侧重于基于分类法的人为错误分类和石油泄漏事故案例调查（Asan，2024年；Aydin等人，2024年；Chen等人，2025年）。例如，HFACS（人为因素分析与分类系统）是一个重要的框架，它提供了关于潜在情况与海洋石油污染中主动失误之间相互作用的系统化见解（Ghasemi等人，2022年；Ye等人，2020年）。然而，这些方法往往缺乏衡量人为失误对系统总风险概率贡献的能力。从风险分析的角度来看，海洋领域的人为失误与环境、技术和运营因素之间存在复杂的相互作用。这些因素可能增加事件发生的概率并影响其后果的严重程度。在这种情况下，诸如培训不足、界面设计不佳、时间有限或程序不明确等次优性能影响因素（PSFs）的存在增加了不安全行为的可能性，从而导致石油泄漏或污染风险（Van Dorp和Merrick，2011年）。此外，根据事故数据库（如ITOPF和国际油轮船东污染联合会（ITOPF）和欧洲海事安全局（EMSA）提供的数据）的统计显示，海上运营中的石油污染事故中有超过三分之二是由人为和组织因素造成的（Hildebrand等人，2016年）。这表明，大部分报告的石油泄漏事件，尤其是小型到中型的泄漏事件（少于7吨），发生在燃油转移和货物转移作业期间，主要归因于人为和组织失误，而非结构或设备故障（ITOPF，2023年；EMSA，2022年）。例如，2017年鹿特丹发生的燃油泄漏事件是由于船岸人员之间的沟通失误导致的阀门关闭延迟，造成了局部海岸线污染（EMSA，2022年）。同样，2020年新加坡港的燃油转移事件也归因于人为干预不当，尽管没有任何技术设备故障（ITOPF，2021年）。对EMSA海洋事故数据库的分析进一步表明，虽然重大石油泄漏事件相对罕见，但由人为错误引发的小型石油泄漏事件频繁发生，对沿海水域和沿海航线构成轻微到中等的生态风险（EMSA，2022年；Chen等人，2020年）。尽管这类人为错误的发生频率高且对防止海洋石油泄漏具有重要意义，但在传统的海洋安全和风险评估中往往没有得到充分体现。这突显了需要基于风险的建模方法，以识别认知和操作层面的人为错误及其在燃油转移活动中导致石油污染事件的可能性。本文提出了一种概率风险建模方法，用于分析海洋运输中由人为错误引发的石油污染事件。与传统主要关注程序或监管缺陷的定性分析不同，本文结合了D-S-CREAM和FTA分析，系统地解决了人为、技术和运营要素之间的不确定性及其相互关系。所提出的方法通过将故障概率纳入故障树结构，弥补了人为错误分析与传统系统故障建模之间的差距，从而更准确地计算了由于船员错误导致的总体石油泄漏风险。尽管其他研究主要集中在导航或机械相关事件上（Liu等人，2024年；Chen等人，2022年；Akhtar等人，2012年），但本文首次全面评估了由船上燃油转移作业中的人为失误引发的石油泄漏风险。本文的结构如下：第一节介绍主题、研究范围和文献综述；第二节介绍材料和方法；第三节解释概率风险建模的设计过程；第四节对船上燃油转移作业中由人为错误引发的石油污染事故进行概率风险分析；第五节总结研究发现并提出未来研究的建议。
章节摘录
材料与方法
本文整合了Dempster–Shafer（D-S）证据理论、认知可靠性与错误分析方法（CREAM）和故障树分析（FTA），以应对燃油转移作业中由人为错误引发的复杂且充满不确定性的石油污染问题。选择CREAM是因为它能够明确表示模型中的认知控制模式和调节操作安全关键任务中人类表现的共同性能条件（CPCs）。
在D-S证据理论-CREAM方法下的数据推导
本节逐步解释了D-S证据理论和CREAM方法的数据集推导过程。
预测船舶间燃油转移作业中由人为错误引发的石油污染事故风险
本节对船上燃油转移作业中由人为错误引发的石油污染事故风险进行概率风险评估。
结论
由于石油污染风险，船舶间燃油转移作业始终需要格外小心。国际海事组织（IMO）制定了相关法规和公约，以防止潜在的石油泄漏风险，特别是在可能通过柔性软管进行的燃油转移作业中。本文对船上燃油转移作业中由人为错误引发的石油污染事故风险进行了概率风险建模，因为石油泄漏的后果可能非常严重。
作者贡献声明
埃姆雷·阿克尤兹（Emre Akyuz）：撰写、审稿与编辑、方法论、调查、概念化。塞尔丘克·切比（Selcuk Cebi）：审稿与编辑、方法论、调查。苏克鲁·伊尔克·塞泽（Sukru ?lke Sezer）：撰写、审稿与编辑、方法论、调查
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文报告的工作。
