《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Recent trends of machine learning techniques for risk assessment in hazardous environments
编辑推荐：
面对核电站、海上油气、危化品存储等高价值高风险设施对时效性风险评估的迫切需求，本文献综述系统梳理了机器学习（ML）技术在风险识别、评估及灾害缓解方面的应用，着重分析了危险环境下的相关研究。文章总结并论证了ML方法在风险评估中的强大效力及其应用潜力，同时指出了该领域仍需深入研究的方向，为相关学者提供了未来研究的参考。
在当代工业社会中，核电站、海上油气平台以及危险材料储存库等设施，如同嵌在社会运转齿轮上的高能部件，它们提供了不可或缺的能源与资源，却也潜藏着巨大的风险。一旦发生事故，其对生态系统和人类健康的负面影响将难以估量。因此，对这些高危设施进行精确且及时的风险评估，不仅是法律法规的要求，更是保障公共安全与生态平衡的生命线。传统的风险评估方法在面对日益复杂的系统和海量数据时，常常显得力不从心，决策的时效性与准确性面临挑战。与此同时，机器学习（Machine Learning, ML）技术正以前所未有的速度发展，并在各个工业领域展现出强大的问题解决能力。那么，一个自然而核心的问题便是：机器学习这把“利刃”，能否以及如何应用于高危环境的风险评估，以更高效地识别风险、预测后果并助力减灾？这正是发表于《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》的综述文章“Recent trends of machine learning techniques for risk assessment in hazardous environments”旨在探索的核心议题。
为了系统地回答上述问题，研究人员开展了一项详尽的文献综述研究。他们旨在识别并分析与风险评估、后果类型及灾害缓解相关的文献，特别聚焦于那些在危险环境中应用机器学习方法的研究。通过对检索到的文章从不同风险评估维度进行分析与评述，报告每篇文章的研究发现与不足，从而勾勒出该领域的全貌、验证机器学习方法的效力并指明未来的研究方向。
本研究主要基于系统的文献检索与内容分析方法。研究人员设定了明确的文献纳入标准，针对高风险环境（如核能、油气、危化品存储）与机器学习技术在风险评估中的应用主题，从相关学术数据库中进行检索。随后，对符合标准的文献进行深入研读，并从多个维度（如风险类型、ML算法类型、应用场景、评估指标等）进行梳理、比较与归纳，以此构建出该领域技术应用的趋势图谱与研究缺口。
通过对现有文献的梳理与分析，本研究得出了多方面的结论：
研究结果证实了机器学习在高风险环境评估中的广泛应用与显著效力。 分析表明，机器学习技术已被成功应用于诸如核电站系统故障预测、海上平台结构完整性监测、危险化学品泄漏扩散模拟等多个关键场景。这些应用涵盖了从风险识别、概率评估到后果预测与应急决策支持的完整链条。
多种机器学习算法被探索并适用于不同的风险评估子任务。 文献中报告了包括监督学习（如用于故障分类的支持向量机、用于风险值回归的神经网络）、无监督学习（如用于异常检测的聚类算法）以及强化学习（用于优化风险缓解策略）在内的多种ML范式。这些算法能够处理高维、非线性且有时序关联的复杂数据，从而提升了风险评估模型的准确性与适应性。
尽管应用广泛，但现有研究仍存在明显的方法学与领域覆盖缺口。 研究发现，许多研究侧重于验证特定算法在孤立问题上的有效性，缺乏对不同算法在统一框架下的系统比较与基准测试。同时，对于某些极端但后果极其严重的低频高风险事件，由于数据稀缺，机器学习模型的训练与验证面临巨大挑战。此外，大多数综述文章并未专门针对高危工业领域进行深入剖析，本研究填补了这一空白。
该领域是一个持续演进且需求迫切的研究方向。 综合来看，利用机器学习进行高风险环境评估是一个活跃且快速发展的研究主题。技术的进步与工业界对精准风险管理不断增长的需求共同推动着该领域向前发展。然而，要充分发挥机器学习的潜力，仍需在算法可解释性、小样本学习、多源异构数据融合以及模型在实际工业环境中的部署与长期验证等方面开展更多深入研究。
本研究通过系统的文献综述，有力地论证了机器学习方法在提升高风险环境风险评估时效性、准确性与可靠性方面的强大能力与广阔前景。文章不仅总结了当前主要的技术应用趋势与成效，更重要的是，清晰指出了该领域在方法学完备性、极端场景应对以及跨研究比较等方面存在的关键缺口。这些发现为后续研究者提供了明确的路标：一方面需要开发更稳健、可解释且能处理稀缺数据的先进ML模型；另一方面，亟需建立标准的评估基准与真实场景下的长期验证框架。这项综述不仅是对过往研究的总结，更是对未来智能风险工程学发展的一个有力推动，为构建更安全、更具韧性的高危工业设施贡献了重要的学术洞察与方向指引。
