安全管理论文哪里有？本研究通过决策树模型分析了化工生产场景下的人机安全操作，旨在回答人工操作与智能操作的特长及其在安全管理中的协同方式。
1绪论
1.4研究创新点
（1）人机安全操作测量工具
本文提出了一种基于人/机场景下操作安全要素，分析人机安全操作特长的可量化测量工具，采用具有全局优化能力的进化决策树从多变量复杂系统中识别病量化安全要素之间的关系。这一工具的提出弥补了以往研究中对安全操作有效测量方法的缺失，为人机安全操作特长分析提供有力的理论支撑。
（2）人机安全操作特长分析
本文利用人/机场景下决策树的安全要素节点所处位置分析人机安全操作特长，分析得到在安全操作方面人工操作的特长包括可靠性、即时性、预测性和事实性；智能操作的特长包括合理性、准确性、容错性和事实性。当前人机安全操作的分析研究主要从理论层面分别探讨人类和人工智能在信息处理、学习能力、适应性等方面的差异，但缺乏对具体操作场景下关键要素的系统性特长分析。明确特长为分析企业在具体生产任务中如何管理人机协同提供了理论依据。
（3）人机协同安全操作管理
在全面分析操作类型和各关键要素优势基础上，本文提出了一套以“优势互补”为核心的人机协同安全操作管理模式，针对不同操作场景设计了灵活的人机配合策略。概括为在非标准化情境中，人工操作需凭借灵活应对、即时处理能力弥补智能操作在动态复杂任务中的不足；在高效性与标准化操作需求下，智能操作需借助数据支持精准控制优化了整体生产安全。
3研究对象分析
3.1聚酯纤维生产的流程与安全管理现状
3.1.1聚酯纤维
聚酯纤维又名涤纶，是全球化工产品中的重要组成部分，广泛应用于纺织、包装、电子等专业化工领域，其生产流程属于连续式工艺，与间歇式或批量化工生产相比，连续化工生产的安全管理更依赖于实时监控和操作流程的精确执行，具备人机操作安全比较分析的典型性。
3.1.2安全管理现状
总体来说，目前化工厂的聚酯纤维生产管理强调人工控制为主、智能操作为辅的方式。整体操作流程在扫码确认、计量称重等确认步骤与各类系统的启动关闭依赖人工操作，而在投料、反应控制和监测反馈等流程化的步骤中则更多依赖智能操作系统。流程中使用了包括DCS控制系统、APC系统、温度传感器、阀门、真空泵、搅拌设备在内的多种设备。这些智能化控制系统与设备结合进行自动化控制、实时监测、精确控制和物料转移等功能，其中关键环节是数据通信与反馈需要，操作员和AI系统共同完成操作控制。但是，在多系统（如DCS、APC）协同的情况下，存在协同联动不够及时的问题，特别是在操作节点的关键路径上，信息传递存在延迟，可能导致设备运行不一致。如何通过人机操作的合理管理，确保数据的实时反馈、设备的同步控制和操作的精确性是当前企业安全管理中亟待解决的问题。
在实际生产过程中，对操作员要求具备高度的敏感性和经验程度，能够在短时间内完成操作确认、流程监控等操作，同时需要对工艺、设备、DCS系统和APC系统的操作有充分了解，特别是对异常情况的应对能力要求较高。但由于缺少人机协同场景下定量分析风险程度的方法，导致在实际生产过程中智能操作难以满足工厂的管理要求，智能系统、智能设备的使用程度较低。
5数据分析与研究结果
5.1安全问题概率决策树
决策树模型的评估和选择是决策树应用中至关重要的一部分。在众多决策树算法中，演化算法决策树在属性选择、处理连续型属性和缺失值等方面进行了改进，同时具备剪枝策略，因此可能更适合本研究。通过演化算法的全局搜索能力，可以避免传统决策树容易陷入的局部最优问题。这种全局搜索特性使得模型能够更全面地探索所有特征组合，而不是只依赖于局部分割的特征重要性。这样，得出的特征重要性更具有全局性和可靠性，有助于更加准确地理解哪些特征在整体模型中发挥关键作用。
对于本研究的人机操作安全的要素研究，通过演化算法生成的决策树往往具有更好的稳定性，尤其是在处理噪声数据或样本较少的情况下。传统决策树方法（如CART）有时在特征重要性评估上易受到训练数据的偏差影响，而演化算法可以通过多轮迭代选择出更稳健的特征组合，从而使得特征重要性分析的结果更具稳定性。因此本文选用基于演化算法的决策树构建模型。
本文通过收集问卷数据，组成安全要素-安全问题概率的映射计算决策树。决策树的特点之一是能够根据变量所在节点的深度进行重要性排序，越靠近根节点的变量，对决策目标的重要程度越高[102]，因此本文采用安全要素在决策树所处的深度对要素的重要程度进行排序，并在此基础上对处于各个重要程度的安全要素进一步排序并分析解释，确保模型整体的合理程度。
5.2人/机场景下操作比较分析
针对人工操作和智能操作场景下的每个大类操作进行比较分析的原因有助于理解两种协同场景的显著差异。通过这种分别分析，可以更精确地识别和优化人机安全操作的特长，提高整体操作的安全性和效率。
操作决策树构建如下。
6结论与建议
6.2研究启示
在化工生产场景下，安全操作很大程度上取决于人机协同，即智能操作、人工操作的有机结合。通过合理划分操作任务的协同类型，可以有效减少操作风险并提升生产效率。为了充分发挥人工操作与智能操作的特长，应针对不同特征分类下的操作给出以操作特征为核心的人机协同管理建议，最终在整个生产流程上输出人机协同管理建议，实现最优的风险控制与效能保障。
实时控制型（C类、E类）的共同点是具有实时性，同时控制流程较为固定。人工在此类操作中存在预测性、持久性特长；机在此类操作中存在稳定性、事实性特长，因此实时控制型操作应以智能操作为主，通过高效数据处理和自动化执行保障稳定性与精确性；同时在应对特定复杂场景时调度人工操作，依靠经验和实时调整应对，最终实现人机协同安全操作。
协同适应型（F类、G类）的特点是强调适应性，同时流程以协作为主。人工在此类操作中存在事实性、合理性特长；机在此类操作中存在稳定性、可靠性特长，因此协同适应型操作应以人工操作为主，基于实时信息协调系统逻辑并合理分配优先级；同时智能系统通过实时监测、精准调整和预警辅助人工保持稳定运行，最终实现人机协同安全操作。
复杂反应型（M类）的特点是复杂程度高，同时反应参与对象极多。人工在此类操作中存在容错性特长；机在此类操作中存在合理性特长，因此复杂反应型应以人工操作为主，根据化学反应原理灵活应对突发状况，确保流程连续性；同时智能系统通过实时控制和自动调控辅助人工决策，保障生产条件稳定，实现人机协同安全操作。
参考文献（略）
