基于SHELL模型的智能船舶海上测试风险识别

齐维种 田延飞 温小飞 淦学甄

【摘 要】 为更好地保障智能船舶海上测试活动安全，应用SHELL模型，对第三类智能船舶海上测试活动风险因素进行识别。基于该模型，共识别出20个“软件―人”界面风险因素、17个“硬件―人”界面风险因素、13个“环境―人”界面风险因素和20个“人―人”界面风险因素等，可为针对性地采取安全保障措施及后续进行智能船舶海上测试活动综合风险评估等提供支持。

【关键词】 智能船舶;海上测试;风险识别;SHELL模型

0 引 言

当前，国内外在智能船舶标准指南文件的起草、软件系统的开发、船舶建造等方面都取得了突破性进展。这不仅让智能船舶成为国际海事界的新热点，更让智能船舶离早日投入市场使用更近一步。2018年5月，国际海事组织（IMO）海上安全委员会（MSC）第99届会议将“智能船舶”即“海上自主水面船舶（Maritime Autonomous Surface，MASS）”定义为：能够不同程度地独立于人际交往的船舶。为了便于实施监管，按照自治程度将智能船舶分为4个不同级别：第1级，海员在船上操作并控制船上系统和功能，且某些操作是自动化的船舶;第2级，船上有海员的遥控船，但船舶由数据中心遥控和操作，船上海员可随时接管船舶;第3级，船上没有海员的遥控船，船舶由数据中心遥控和操作;第4级，完全自主的船舶。

如今，智能船舶的安全问题已经成为各国关注的焦点，并引起了国内外众多学者的关注。为识别智能船舶的航行风险，全球不同机构的诸多学者先后成立了相关研究项目，但针对智能船舶海上测试阶段航行风险因素进行识别的研究很少。笔者以第3级智能船舶为研究对象，应用SHELL模型识别其海上测试活动时面临的风险因素，以期为针对性地采取风险防范措施提供支持。

1 SHELL模型

SHELL模型是一种以人为因素为核心的、分析系统其他要素与人相互影响的工具。SHELL模型由软件（software，S）、硬件（hardware，H）、环境（environment，E）、人（liveware，L）等4个部分组成。当“软件与人”“硬件与人”“环境与人”“人与人”界面出现故障或不协调时，则可能引发不安全事件。

将SHELL模型用于分析智能船舶海上测试活动的风险因素。此时，S、H、E、L具体指代如下：

（1）软件（S）。软件即管理。这里的管理指的是海事主管机构对智能船舶海上测试的备案要求和测试过程中的安全要求，以及参与测试组织内部的如安全操作流程、船舶维护方案等安全管理要求。

（2）硬件（H）。硬件包括两类：第一类指智能船舶各功能系统的运行程序，如感知程序、自动决策程序、导航定位系统、通信系统等;第二类指智能船舶船体及设施设备，如主机、副机、舵设备、锚设备、环境感知器等。

（3）环境（E）。环境是指智能船舶海上测试时的自然环境（海域天气情况、能见度、风力、浪高、湿度等）、船内工作环境（温度、亮度、噪声等）、交通和地区安全形势等。

（4）人（L）。人包括在岸参与测试的测试人员、在海上和智能船舶上参与测试的测试人员两类。

2 风险识别

根据SHELL模型的原理并结合智能船舶的特点，在查阅相关文献后，识别出以下智能船舶海上测试阶段的风险因素。

2.1 “软件―人”界面

智能船舶海上测试方案由人设计并由人执行。在对智能船舶进行海上测试活动时，“软件―人”界面风险主要来源于海事主管机构管理失效和测试单位管理失效2个方面。

海事主管机构管理失效有2种情况：（1）尚未出台关于智能船舶的相关标准文件，海事主管机构在执法时缺少法律依据;（2）海事主管机构监管不全面，未能及时发现错误并督促改正。

测试单位管理失效有3种情况：（1）测试单位制度或标准要求不合理，未能起到引导或约束作用;（2）测试单位背离制度或标准要求，违反规章制度和准则进行测试;（3）测试单位安全检查不到位，出现漏查、少查、容错等情况。

基于SHELL模型，智能船舶海上测试活动“软件―人”界面风险因素见表1。

2.2 “硬件―人”界面

在对智能船舶进行海上测试活动中，硬件设备的可靠度、程序软件的稳定性和人―机交互的顺畅度都是影响智能船舶海上测试安全的重要因素。“硬件―人”界面风险主要源于硬件设备故障、程序软件故障和人―机交互不当等3个方面，其中：硬件设备故障是指因船舶动力系统、供电系统、环境识别系统等机械设备故障，导致设备功能无法实现而产生的风险因素;程序软件故障是指船舶搭载的程序软件不稳定，导致不能正常运行而产生的风险因素;人―机交互不当是指测试人员操控设备不顺畅而产生的风险因素。

基于SHELL模型，智能船舶海上测试活动“硬件―人”界面风险因素见表2。

2.3 “环境―人”界面

在对智能船舶进行海上测试活动时，船舶内外部的恶劣环境都会对智能船舶海上测试活动安全造成影响。船外的环境包括自然环境、测试海域交通环境和地区安全等3类，船内的环境主要指船内测试人员的工作环境。

在船外的3类环境中，自然环境恶劣指的是测试海域出现各种极端天气，交通环境恶劣指的是测试海域航行环境差，地区安全形势不佳指的是测试海域内非法分子对船舶的威胁。船内测试人员的工作环境恶劣是指因船舶构造导致测试人员需要在不良环境中进行测试工作。

基于SHELL模型，智能船舶海上测试活动“环境―人”界面风险因素见表3。

2.4 “人―人”界面

海事领域普遍認可的管理理论认为，人的因素处于主导地位，对海上安全事故的发生和发展起关键作用。在对智能船舶进行海上测试活动时也是如此，人的因素将是影响测试活动安全的主要原因。要降低智能船舶海上测试活动的风险，不仅要保证参与测试的测试人员有良好的安全素质，还要保证班组内测试人员之间能够进行无障碍的交流和合作;因此可将“人―人”界面的风险因素分为个人缺陷和班组缺陷两类。

个人缺陷有5种情况：（1）测试人员没有经过合格的安全培训，没有足够的安全意识;（2）测试人员责任意识差，对岗位工作不重视;（3）测试人员技能培训不合格，不能适任工作岗位;（5）测试人员生理有缺陷，不能完成工作任务;（5）测试人员心理有缺陷，不正常的心理状态会影响测试安全。

班组缺陷主要是指班组内测试人员之间相处困难、合作不顺畅，导致测试工作无法顺利进行。

基于SHELL模型，智能船舶海上测试活动“人―人”界面风险因素见表4。

将SHELL模型应用于第三级智能船舶海上测试活动时的风险因素识别。由识别结果来看，风险因素来源于4类、共有70个，其中“软件―人”界面风险因素20个、“硬件―人”界面风险因素17个、“环境―人”界面风险因素13个、“人―人”界面风险因素20个。

3 结 语

风险识别是进行综合风险评估和针对性采取安全保障措施的基础。智能船舶海上测试活动风险识别对于保障测试活动安全具有重要意义。基于SHELL模型框架对第三级智能船舶海上测试活动时的风险进行识别，共识别出风险因素70个，风险识别结果可为智能船舶海上测试综合风险评估和针对性采取安全保障措施提供依据，进而更好保障海上测试活动安全。