机器学习在危险环境风险评估中的最新趋势：文献精读（二）研究方法论

文献来源El-Sokkary, N., Arafa, A. A., Zahran, E. G., Hefny, H. A., Ramdan, N. (2026). Recent trends of machine learning techniques for risk assessment in hazardous environments.Artificial Intelligence Review, 59, 108. https://doi.org/10.1007/s10462-026-11507-81 系统性文献综述方法论概述1.1 研究方法的选择依据本研究采用系统性文献综述Systematic Literature Review, SLR方法这是一种识别、评估和解释所有与研究问题相关的可用研究的严谨方法。系统性文献综述与传统的叙述性综述不同它采用明确的、可重复的方法论来减少偏差确保研究结果的可靠性和有效性。在风险评估研究领域系统性文献综述具有特殊的重要性。由于风险评估涉及多个学科领域如工程学、统计学、计算机科学、管理学等相关研究分散在不同期刊和会议中。系统性文献综述能够整合这些分散的研究成果提供全面的研究图景。1.2 研究问题的界定本研究聚焦于以下核心研究问题主研究问题机器学习技术如何应用于危险环境的风险评估子问题一哪些机器学习算法在危险环境风险评估中应用最广泛子问题二不同危险行业如核能、化工、油气等在风险评估方法上有何差异子问题三当前研究中存在哪些局限性和研究空白子问题四未来研究方向是什么这些研究问题的设定遵循了PICOS原则Population, Intervention, Comparison, Outcomes, Study design确保研究范围的明确性和可操作性。2 文献检索策略2.1 数据库选择研究团队选择了三个主要学术数据库进行文献检索Google Scholar作为最大的学术搜索引擎Google Scholar覆盖了广泛的学术资源包括期刊文章、会议论文、学位论文、技术报告等。其优势在于检索范围广、更新及时适合进行全面的文献搜索。Web of Science作为权威的科学引文索引数据库Web of Science收录了高质量的核心期刊具有严格的选刊标准。其优势在于文献质量高、引文分析功能强大适合进行深入的学术分析。Scopus作为最大的同行评审文献摘要和引文数据库Scopus覆盖了科学、技术、医学、社会科学等多个领域。其优势在于收录范围广、检索功能完善适合进行跨学科的文献搜索。选择这三个数据库的原因在于它们能够相互补充确保文献检索的全面性和准确性。Google Scholar确保检索的广度Web of Science和Scopus确保检索的深度和质量。2.2 关键词设计文献检索涉及许多重叠的概念和术语导致风险和安全具有多种语境含义。区分不同的检索词对于确保通过文献综述程序找到所有相关文献是必要的。研究团队使用主题词和布尔运算符如AND和OR创建有效的检索查询。表1展示了文献检索中使用的关键词集合检索类别关键词组合核心概念Machine Learning AND Risk Assessment危险环境Hazardous Environment OR Hazardous Industry具体行业Nuclear OR Oil AND Gas OR Chemical OR Maritime技术方法Artificial Intelligence OR Deep Learning OR Neural Network风险类型Safety Risk OR Environmental Risk OR Operational Risk使用关键词组合如machine learning and risk assessment hazards对于检索相关文献是必要的。本综述重点关注主要涉及危险环境和智能风险评估的学术著作同时也包括从健康和安全角度进行风险评估的论文。2.3 检索时间范围文献检索的时间范围设定为过去十年约2014-2024年这一时间范围的选择基于以下考虑首先机器学习技术在风险评估领域的应用主要集中在近十年早期的研究相对较少。其次近十年的研究能够反映最新的技术发展趋势和应用实践。此外这一时间范围也便于识别研究趋势的变化和发展方向。3 文献筛选流程3.1 筛选流程概述研究团队制定了系统的文献筛选流程包括以下步骤步骤一数据库检索研究团队根据研究问题确定检索策略选择Google Scholar、Web of Science和Scopus作为最合适的学术数据库来识别与研究问题相关的信息。步骤二初步检索研究团队使用相关关键词进行全面的文献检索检索相关的文章、书籍、报告和其他来源这些来源解决了研究问题。步骤三质量评估研究团队通过评估所发现文献的可信度和可靠性来评估检索来源的质量和相关性。这一评估通过筛选程序进行根据五项评估标准缩小检索结果的范围。步骤四排除不相关文献研究团队排除过时、重复或与研究问题不相关的来源。步骤五文献管理研究团队使用EndNote引文管理工具组织和综合收集的文献以跟踪来源。步骤六信息提取研究团队创建矩阵来总结每个来源的主要发现、方法论和关键论点。步骤七跨领域比较比较不同领域的不同风险评估方法。包括提出新方法的论文该方法解决了风险管理过程的至少一个步骤以及该方法专门为危险系统创建或在危险系统中实施的领域。步骤八主题识别研究团队识别检索文献中的共同主题、概念或想法以识别现有研究中任何相互矛盾的发现或需要进一步调查的空白以及局限性或需要更多研究的领域。步骤九综合总结研究团队撰写所综述文献的综合总结突出关键发现和方法论贡献。3.2 第一阶段筛选标准表2描述了第一阶段应用的三项评估标准评估标准描述应用目的相关性文献内容是否与风险评估和机器学习直接相关确保文献与研究主题相关时效性文献发表时间是否在规定范围内确保研究内容的时效性语言文献是否以英语发表确保研究团队能够准确理解内容3.3 第二阶段筛选标准表3描述了第二阶段应用的两项额外评估标准评估标准描述应用目的方法论质量研究方法是否严谨、可重复确保研究结果的可靠性贡献度研究是否对领域有实质性贡献确保文献的学术价值3.4 筛选结果经过筛选流程220篇论文进入进一步评估阶段。根据第2节给出的选择标准最终150篇论文进入评估阶段。选定的研究通过各种方法提出或增强风险评估策略包括传统概率方法、数据驱动技术和基于机器学习的框架旨在改善风险评估、预测准确性和决策有效性。4 文献分类框架4.1 分类维度设计选定的论文按照六个主要标准进行系统评估研究目标、所采用的技术、评估类型、应用领域、数据来源和评估方法。这一框架允许对方法论趋势进行结构化比较并识别各个工业领域的新兴模式。研究目标维度分析每篇论文的主要研究目的包括方法开发、方法改进、应用研究或理论探讨等。技术维度识别论文中使用的主要技术方法包括传统统计方法、机器学习方法、深度学习方法或混合方法等。评估类型维度区分定性评估、定量评估和半定量评估方法。应用领域维度识别研究应用的工业领域如核能、化工、油气、建筑等。数据来源维度分析研究使用的数据类型包括历史数据、模拟数据、实验数据或专家判断等。评估方法维度识别研究使用的性能评估指标和验证方法。4.2 评估类型分类根据评估类型研究发现定量风险评估在150种方法中定量风险评估受到最多关注这说明了理解关键系统性质的重要性以及这如何导致从传统和定性风险评估向定量和动态风险评估的转变。定性风险评估部分研究采用定性方法主要适用于数据不足或不确定性较高的情况。半定量风险评估三项研究结合了两种方法半定量风险评估在定量和定性之间取得平衡。超过95%的综述文章提出并应用了定量风险评估。4.3 应用领域分类150项选定研究涵盖九个主要工业领域展示了机器学习方法在风险评估和管理中的广泛适用性和适应性。这些领域包括序号工业领域研究数量占比1核工业96.0%2化工和地下水污染1510.0%3海上油气作业53.3%4油气管道系统若干-5海上运输85.3%6危险材料和能源若干-7建筑项目若干-8医疗保健117.3%9银行和金融96.0%每个领域都具有独特的操作特征、数据复杂性和安全或可靠性挑战从而为分析机器学习技术如何设计和定制以满足特定领域的风险评估要求提供了整体基础。5 文献计量分析5.1 SciVal分析平台应用研究团队使用SciVal网站对150篇选定论文进行处理生成统计报告可视化和识别新兴研究趋势。SciVal是Elsevier提供的科研分析平台基于Scopus数据库提供全面的研究绩效分析和基准比较功能。5.2 研究领域分布图10展示了风险评估过程在不同领域的实施百分比。从图中可以看出风险评估过程在工程和环境领域得到广泛应用这些领域非常容易受到各种类型的危险影响。这些发现促使研究团队调查强大的机器学习算法在危险环境风险评估中的使用。5.3 出版物类型分布根据SciVal分析出版物分为两类会议论文25%和期刊论文75%。主要会议Electronics and Computer Engineering (TAEECE)IEEE相关会议IEEE Intelligent Transportation Engineering and Technology Symposium国际会议3篇论文主要期刊Reliability Engineering System Safety9篇文章Computers in Industry5篇论文Safety Science4篇论文Expert Systems with Applications2篇论文图11显示了出版物数量及其分享百分比。5.4 年度发表趋势图12提供了风险评估领域选定论文按年份分布的情况表明机器学习技术在风险评估过程中的使用在过去五年中不断增加。从图中还可以看出2020年在处理风险评估的研究论文数量方面发表数量最少。至于2024年在风险评估领域的贡献工作中最具势头。6 研究方法论的理论基础6.1 系统性综述的科学性系统性文献综述方法论的核心理念是减少研究过程中的偏差确保研究结果的客观性和可重复性。与传统的叙述性综述相比系统性综述具有以下特点透明性所有检索策略、筛选标准和分析过程都有明确记录使其他研究者能够复制研究过程。全面性通过多数据库检索和广泛的检索词组合确保尽可能全面地覆盖相关文献。结构性采用预定义的分类框架和分析维度确保分析过程的系统性和一致性。批判性对纳入文献进行质量评估确保研究结果的可靠性。6.2 文献综述的局限性尽管系统性文献综述具有诸多优势但也存在一些固有的局限性出版偏差已发表的研究可能倾向于报告正面结果而负面结果可能未被发表导致综述结果存在偏差。语言限制本研究仅纳入英语文献可能遗漏其他语言的重要研究。时间滞后文献综述反映的是已发表的研究成果可能无法完全捕捉最新的研究进展。领域覆盖某些新兴领域或交叉领域的研究可能尚未被主要数据库收录。6.3 方法论改进建议针对上述局限性研究团队提出以下改进建议首先在未来的研究中可以考虑纳入灰色文献如技术报告、学位论文等以减少出版偏差的影响。其次可以扩展语言范围纳入非英语文献以获得更全面的研究图景。此外可以采用实时更新的方式定期更新综述内容以反映最新的研究进展。7 小结本文详细介绍了研究方法论的设计与实施过程包括系统性文献综述的理论基础、文献检索策略、筛选流程、分类框架和文献计量分析。研究方法论的科学性确保了研究结果的可靠性和有效性。通过系统的文献检索和筛选最终纳入150篇高质量研究论文涵盖九个主要工业领域。这些研究为后续章节的深入分析提供了坚实的数据基础。下一篇文章将详细介绍主要的风险评估技术包括定性、定量和半定量方法。第二篇完请继续阅读第三篇主要风险评估技术