人工智能在船舶建造安全风险识别与分级中的应用探索

摘要：随着船舶建造技术的持续不断发展，安全风险识别与分级变得愈发重要。本文旨在探讨人工智能在船舶建造安全风险识别与分级中的应用，以提高船舶建造过程的安全性和效率。通过对相关文献的综述和案例分析，阐述了人工智能技术在船舶建造安全风险识别与分级中的优势、挑战及未来发展方向，为船舶建造行业的安全管理提供新的思路和方法。

关键词：人工智能；船舶建造；安全风险识别；分级

一、引言

船舶建造是一类复杂且高风险的工业活动，其涉及众多环节和大量人员、设备。安全风险识别与分级对于保障船舶建造过程的安全性、提高生产制造的效率、降低事故率具有重要的意义。传统的风险识别与分级方法往往依赖于专家经验和统计分析，普遍存在主观性强、效率低、难以处理复杂数据等系列问题。而人工智能技术的兴起及应用，为解决这些问题提供了全新的途径。

二、人工智能在船舶建造安全风险识别中的应用

（一）数据收集与分析

在船舶建造安全风险识别领域，数据收集与分析是人工智能发挥效用的基础环节。船舶建造现场环境非常复杂，潜藏众多隐秘的安全风险，为精准把控全局，需要借助多元化传感器构建严密数据采集网络。比如现场架设高清摄像头，能全方位捕捉工人作业动态，记录其一举一动；压力传感器、温度传感器等则巧妙嵌入各类设备，实时感知设备运行时的物理参数变化，同时对生产建造场地的温湿度、气压等环境条件进行细致全面的监测。这些传感器如同敏锐的“触角”，可以源源不断采集海量原始数据，涵盖工人操作行为细节、设备运行实时状态以及环境条件的动态演变。

此外，人工智能算法依托强大的算力，可以对这些海量数据展开高效处理与深度挖掘。它能够迅速过滤冗余信息，精准提取关键特征，将原始数据转化为富有价值的信息资源，为后续风险识别工作筑牢数据根基。以工人操作行为分析为例来说，人工智能借助图像识别技术，深度解析摄像头采集的操作视频，从肢体动作、工具使用方式等不同的维度入手，精准甄别出未佩戴安全帽、违规操作设备等不安全行为模式，为及时纠正违规操作、防范安全事故提供有力的依据。

（二）风险识别模型

基于前期收集并处理的数据，人工智能开启风险识别模型构建工作。这些模型仿若智能“大脑”，具备自主学习能力，能深入钻研数据中的特征与规律，实现对船舶建造过程中各类风险的自动、精准识别。在模型搭建的过程中，诸多成熟的机器学习算法各显神通，决策树算法通过构建树形结构，依据数据特征进行层层分类，清晰梳理风险因素间的逻辑关系；支持向量机则擅长在高维空间中寻找最优分类超平面，实现风险与正常状态的精准划分；神经网络模拟人脑神经元结构，通过大量数据训练调整内部参数，构建复杂映射关系，深度挖掘数据背后隐藏的风险模式。以船舶碰撞风险识别为例，借助神经网络强大的学习与预测能力，将船舶航向、航速、与周边物体的距离等关键参数作为输入，经海量样本数据反复训练优化，使模型能够精准解析参数变化趋势，提前预判船舶是否面临碰撞风险，为船舶航行安全保驾护航。

（三）实时监测与预警

人工智能技术赋予船舶建造过程实时监测与预警能力，可以极大地提升安全风险管理效能。系统紧密连接各类传感器，对采集的实时数据进行高频次、不间断分析。一旦数据出现异常波动，触及预设风险阈值，系统即刻启动预警机制，通过声光警报、信息推送等多元方式，迅速将潜在安全风险告知相关人员，为及时干预、化解危机争取宝贵时间。 在船舶航行场景下，人工智能系统如同一位忠诚的“卫士”，持续紧盯船舶航行状态。借助高精度定位设备、传感器收集船舶位置、航向、航速等信息，结合电子海图数据，实时比对船舶航行轨迹与预设航道。一旦检测到船舶偏离航道或靠近危险区域，系统瞬间发出警报，提醒船员及时调整航向，规避潜在碰撞、触礁等风险，确保船舶航行的平稳、安全。

三、人工智能在船舶建造安全风险分级中的应用

（一）风险因素权重确定

在船舶建造安全风险分级体系里，精准界定各个风险因素的权重，无疑是重中之重的工作。传统方法依赖专家经验，存在主观性强、受认知局限等不同的问题。而人工智能技术凭借其非常强大的学习能力，可以深度剖析海量历史数据，并融合专家知识，实现风险因素权重的自动化、科学化确定。以层次分析法与神经网络相结合的方法为例来说，层次分析法能够将复杂的船舶建造风险问题拆解为多个层次，梳理出各个风险因素间的相互关系。在此基础上，神经网络模型介入，对大量样本数据进行反复训练，通过优化算法，精准探寻每个风险因素对整体风险的影响程度，让权重分配更贴合实际情况，确保风险评估更具准确性与可靠性。

（二）风险分级模型

构建科学有效的风险分级模型，是人工智能赋能船舶建造安全风险分级的核心环节。这类模型依据风险严重程度以及发生概率两大关键维度，将船舶建造过程中的风险细致划分为高风险、中风险、低风险等不同层级，为风险管理提供清晰指引。在实际应用中，模糊综合评价模型与贝叶斯网络模型备受青睐。就拿模糊综合评价模型来说，针对船舶建造过程中的火灾风险分级，该模型会全面考量易燃物存放状况、电气设备运行状态、人员操作规范程度等多元因素。各因素属性具有模糊性，难以精确量化，模糊综合评价模型运用模糊数学原理，将这些模糊信息转化为数学语言，通过模糊推理机制，综合运算得出精准的火灾风险等级，为制定针对性消防措施提供有力的支撑。

（三）动态风险分级

船舶建造进程并非一成不变的，风险状况受多种内部和外部因素的影响，始终处于动态变化之中。因此，建立实时更新风险等级的方法迫在眉睫。人工智能技术在此展现出独特优势，借助对新采集数据的实时学习以及模型参数的动态调整，实现动态风险分级。以船舶航行场景为例，天气突变、海况恶化等环境因素瞬间改变，船舶碰撞风险随之起伏。搭载人工智能系统的船舶设备，可持续采集风速、浪高、能见度、周边船舶位置等实时数据，快速输入预先构建的风险评估模型。模型依据新数据实时运算，动态刷新碰撞风险等级，为船舶驾驶人员调整航行策略、做出科学航行决策提供及时、精准的数据依据，全方位保障船舶航行的安全。

四、相关案例分析

（一）Maersk的AI-Powered风险管理系统

Maersk作为全球领先的集装箱航运公司，已经将人工智能技术合理应用于其风险管理系统中。该系统通过分析来自船队的大量数据，包括船舶性能、航线特征和环境条件等，利用机器学习算法识别模式和异常，从而预测和缓解与航行、机械故障和环境危害相关的风险。这不仅提高了Maersk船舶和船员的安全性，还保持了高效运营。

（二）DNVGL的Veracity平台

DNVGL开发的Veracity平台利用人工智能进行预测性维护和风险管理。该平台可以全面收集并分析来自船舶系统的数据，如发动机、泵和导航设备等。通过应用机器学习模型，平台能够预测设备故障并推荐维护措施。这种主动方法的应用，有助于船舶运营商维护船舶的安全性和可靠性，同时最小化运营中断。

五、结语

总之，人工智能技术在船舶建造安全风险识别与分级中具有巨大的应用潜力。通过数据收集与分析、构建风险识别与分级模型以及实现实时监测与预警，人工智能能够提高船舶建造过程的安全性和效率。然而，在应用过程中也面临着数据质量、模型解释性、人员培训等各项挑战。未来，随着人工智能技术的不断发展和数据资源的不断丰富，其在船舶建造安全风险识别与分级中的应用将更加深入和广泛，为船舶建造行业的安全管理提供更加强有力的支持。

参考文献

[1]史誉州,葛珅玮,王栋臣.船舶建造安全生产管理现状及应对措施研究[J].珠江水运,2024,(21):76-78.

[2]刘峰,周星扬.船舶建造安全风险分析及规避策略研究[J].中国设备工程,2024,(S2):4-6.