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多模態(tài)神經(jīng)工程技術(shù)解碼熱應(yīng)激下的態(tài)勢(shì)感知與工作負(fù)荷

瀏覽次數(shù):367 發(fā)布日期:2026-1-15  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
極端濕熱環(huán)境如何“掏空”大腦?多模態(tài)神經(jīng)工程技術(shù)解碼熱應(yīng)激下的態(tài)勢(shì)感知與工作負(fù)荷 
引言/背景介紹 
 
在工業(yè)5.0時(shí)代,生產(chǎn)系統(tǒng)高度強(qiáng)調(diào)“以人為中心”,操作員的認(rèn)知可靠性成為保障復(fù)雜系統(tǒng)安全的關(guān)鍵。然而,在核電站等嚴(yán)苛工業(yè)環(huán)境下,操作員常面臨極端濕熱暴露導(dǎo)致的熱應(yīng)激。這種環(huán)境壓力會(huì)顯著損害個(gè)體的認(rèn)知與執(zhí)行功能,增加次生災(zāi)害的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

雖然學(xué)術(shù)界已廣泛采用最大適應(yīng)性模型(Maximal Adaptability Model)來描述人體績(jī)效與環(huán)境負(fù)荷之間的關(guān)系,即認(rèn)為在一定范圍內(nèi)人體可通過資源調(diào)節(jié)維持績(jī)效穩(wěn)定。但現(xiàn)有研究多集中在濕球黑球溫度(Wet Bulb Globe Temperature, WBGT)低于35℃的常規(guī)熱環(huán)境,WBGT 是一種衡量熱負(fù)荷的綜合指標(biāo),反映了環(huán)境對(duì)人體熱平衡的影響。目前針對(duì)超過 35℃ WBGT的極端環(huán)境實(shí)證研究依然匱乏,且缺乏結(jié)合多維度生理測(cè)量手段來深度解析其底層生理—心理機(jī)制 (Physiological-psychological mechanism) 的系統(tǒng)性工作。
 
 
文章信息
 
清華大學(xué)安全科學(xué)學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)綜合運(yùn)用心電圖(Electrocardiogram, ECG) 監(jiān)測(cè)心臟神經(jīng)活動(dòng)、功能性近紅外光譜(Functional Near-infrared Spectroscopy, fNIRS)評(píng)估前額葉能量代謝,以及眼動(dòng)追蹤(Eye Tracking)技術(shù)分析視覺搜索策略,旨在探究極端濕熱環(huán)境對(duì)操作員高級(jí)認(rèn)知功能的影響。這一探索不僅旨在驗(yàn)證并擴(kuò)展最大適應(yīng)性模型,更為極端災(zāi)害場(chǎng)景下的人員管理與應(yīng)急響應(yīng)提供了基于神經(jīng)工程學(xué)的科學(xué)決策依據(jù)。(論文題為:Operators’ cognitive performance under extreme hot-humid exposure and its physiological-psychological mechanism based on ECG, fNIRS, and Eye Tracking)

研究方法
研究人員采用了一種從宏觀到具體的多層級(jí)實(shí)驗(yàn)方法,涵蓋模型層、任務(wù)層和數(shù)據(jù)層,旨在系統(tǒng)評(píng)估極端環(huán)境對(duì)操作員的影響。

 
 
圖1. 實(shí)驗(yàn)概述。模型層總結(jié)了操作員所需的認(rèn)知過程和典型能力。任務(wù)層級(jí)設(shè)定涵蓋模型層級(jí)中提及元素的基本任務(wù)。數(shù)據(jù)層尋求任務(wù)中的具體方法和指標(biāo),以量化表現(xiàn)、認(rèn)知能力和生理活動(dòng),反映操作員的心理狀態(tài)
 
1. 被試
共有30名志愿者(16名女性和14名男性)參與了該實(shí)驗(yàn),年齡在20至39歲之間(平均年齡:26±5歲)。
 
2. 多維度數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
為了深度解析操作員的生理—心理狀態(tài),研究組構(gòu)建了集成化的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(如圖2所示)。在生理層面上,研究人員利用三導(dǎo)聯(lián)心電圖監(jiān)測(cè)自主神經(jīng)活動(dòng),采用8通道功能性近紅外光譜測(cè)量前額葉皮層的能量代謝,并結(jié)合眼動(dòng)追蹤技術(shù)分析視覺搜索模式。在心理與績(jī)效層面,研究人員應(yīng)用態(tài)勢(shì)感知全局評(píng)估技術(shù) (Situation Awareness Global Assessment Technique, SAGAT)評(píng)估感知、理解、預(yù)測(cè)三個(gè)層級(jí)的態(tài)勢(shì)感知能力;采用 NASA 任務(wù)負(fù)荷指數(shù)(NASA-TLX)量表從心理需求、生理需求、時(shí)間需求等六個(gè)維度評(píng)估工作負(fù)荷; 通過 2-back 任務(wù)評(píng)估工作記憶。通過上述多模態(tài)數(shù)據(jù)的同步采集,該研究得以從神經(jīng)工程學(xué)視角審視極端濕熱環(huán)境下操作員認(rèn)知績(jī)效的損益過程及其底層機(jī)理。
 
 
圖2. 集成化的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖
 
3. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
實(shí)驗(yàn)在恒溫恒濕實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)室可調(diào)節(jié)溫度范圍為 20°C-80°C(精度 ±0.8°C),濕度范圍為 30%-95%(精度 ±5%),工作空間尺寸為 6m×5m×4.7m,以模擬緊急情況下的高溫高濕環(huán)境。
研究以濕球黑球溫度(WBGT)為核心自變量,設(shè)置四組溫濕度條件,具體參數(shù)如下:
 
表1. 4種工況設(shè)置
 
 
溫度(Ta)和相對(duì)濕度(RH):是實(shí)驗(yàn)中直接控制的環(huán)境基礎(chǔ)參數(shù),分別描述空氣的冷熱程度和水汽飽和程度,是獨(dú)立可調(diào)節(jié)的變量。
WBGT(濕球黑球溫度):是基于 Ta、RH 等環(huán)境因素,結(jié)合輻射熱、風(fēng)速等影響(本實(shí)驗(yàn)中環(huán)境可控,主要耦合 Ta 和 RH)計(jì)算得出的綜合指數(shù),用于量化人體面臨的實(shí)際熱應(yīng)激水平,是反映 “環(huán)境對(duì)人體熱負(fù)荷” 的綜合指標(biāo)。
 
4. 任務(wù)模擬與操作流程
研究者基于 MATLAB 開發(fā)了虛擬中央控制室軟件,模擬核電站典型的監(jiān)測(cè)、檢查、響應(yīng)和溝通任務(wù)。實(shí)驗(yàn)程序(圖3)包含基線靜息、三項(xiàng)主要的故障檢測(cè)與處理任務(wù)(如蒸汽發(fā)生器傳熱管破裂 SGTR 等事故處理),以及后續(xù)的心理測(cè)量環(huán)節(jié)。被試在每組環(huán)境中暴露總時(shí)長約120分鐘,完成以上任務(wù)和測(cè)量。
 
 
圖3. 實(shí)驗(yàn)程序示意圖
 
研究結(jié)果
研究結(jié)果揭示了極端濕熱暴露對(duì)認(rèn)知功能的非線性影響,并驗(yàn)證了其底層的生理—心理機(jī)理。
1. 任務(wù)績(jī)效與認(rèn)知能力的非線性變化
統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,操作員的任務(wù)表現(xiàn)隨環(huán)境惡化呈現(xiàn)出顯著差異(見圖4)。操作員在工況2(26.88 ℃ WBGT)下表現(xiàn)出最短的任務(wù)完成時(shí)間和最低的工作負(fù)荷,顯示出最佳的認(rèn)知狀態(tài)。在工況3(31.92 ℃ WBGT)下,操作員在響應(yīng)任務(wù)中的誤操作顯著增加,且態(tài)勢(shì)感知(Situation Awareness, SA)的理解力得分顯著下降,表明思維開始變得遲鈍。在工況4(36.81 ℃ WBGT)下,出現(xiàn)了一個(gè)出人意料的現(xiàn)象——簡(jiǎn)單反應(yīng)任務(wù)的完成速度顯著加快,但涉及高級(jí)認(rèn)知功能的團(tuán)隊(duì)溝通和工作記憶卻急劇受損。這反映出在極端熱應(yīng)激下,人體由于應(yīng)激反應(yīng)產(chǎn)生的瞬時(shí)加速是以犧牲高級(jí)認(rèn)知可靠性為代價(jià)的。
 
 
圖4. 箱形圖顯示了在工作表現(xiàn)、態(tài)勢(shì)感知、工作負(fù)載和工作記憶方面的結(jié)果

2. 自主神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)失效
心電圖及心率變異性(Heart Rate Variability, HRV)數(shù)據(jù)為這種績(jī)效變化提供了神經(jīng)生理學(xué)證據(jù)。隨著環(huán)境溫度升至工況 4(見圖5),操作員的心率顯著升高,而反映神經(jīng)調(diào)節(jié)能力的 RMSSD(相鄰RR間期差值的均方根)和 PNN50(相鄰RR間期差值超過50 ms的百分比)大幅下降。這表明極端濕熱會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的心理壓力,使操作員處于不可持續(xù)的生理高負(fù)荷狀態(tài)。
 
 
圖5. 箱線圖展示了心電圖(ECG)特征的顯著結(jié)果,紅線代表平均值
 
3. 前額葉能量代謝與功能連接特征
通過fNIRS對(duì)前額葉皮層的監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)(圖6),在工況2到工況3的范圍內(nèi),前額葉皮層的激活通道增多,這被認(rèn)為是一種補(bǔ)償機(jī)制,即操作員需要投入更多的認(rèn)知資源來對(duì)抗疲勞和困倦。在極端工況4下,雖然前額葉皮層的激活受限,但功能連接(Functional Connectivity, FC)強(qiáng)度顯著增強(qiáng)。這種腦區(qū)間的協(xié)同性增強(qiáng)解釋了為何簡(jiǎn)單任務(wù)績(jī)效會(huì)有所提升,但這種高耗能狀態(tài)受限于物理耐受極限,無法長久維持。
 
 
圖6. 不同條件與任務(wù)下的前額葉皮層(PFC)激活圖。紅色圓圈代表有效激活通道(β 值顯著異于 0)

4. 視覺搜索模式與注意力分配
眼動(dòng)追蹤結(jié)果直觀展示了注意力分配的惡化(見圖7)。在適宜環(huán)境下(工況 2),操作員表現(xiàn)出更精確的視覺搜索策略和更大的掃視角度。進(jìn)入極端環(huán)境(工況 4)后,視覺搜索區(qū)域變得雜亂且無序,瞳孔直徑顯著增大,反映了極高的心理努力和注意力分散(見圖7和圖8)。
 
 
圖7. 熱力圖。第 1 行:各任務(wù)的興趣區(qū)(AOI)設(shè)置;第 2-5 行:對(duì)應(yīng)工況 1-4;第 1-3 列:主要任務(wù) 1(故障檢測(cè)任務(wù))的興趣頁;第 4-6 列:主要任務(wù) 2(故障檢測(cè)任務(wù))的興趣頁;第 7-8 列:主要任務(wù) 3(操作任務(wù))的興趣頁;第 9 列:2-back 任務(wù)
 
 
圖8. 工況4下,操作員的瞳孔直徑顯著增大(第二列)
 
總結(jié)與討論 
本研究通過多模態(tài)生理—心理測(cè)量手段,系統(tǒng)揭示了極端濕熱暴露下操作員認(rèn)知績(jī)效的演變規(guī)律及其底層機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn),操作員的績(jī)效隨環(huán)境負(fù)荷呈現(xiàn)顯著的階段性特征:在 26.88°C WBGT的適宜環(huán)境下,操作員憑借高效的前額葉皮層激活表現(xiàn)最佳;隨熱應(yīng)激增至 31.92°C WBGT,認(rèn)知資源因補(bǔ)償機(jī)制大量消耗,導(dǎo)致理解力受損及錯(cuò)誤率上升;而在超過 35°C WBGT 的極端環(huán)境下,雖然應(yīng)激反應(yīng)誘發(fā)了簡(jiǎn)單任務(wù)績(jī)效的短暫提升,但涉及態(tài)勢(shì)感知與團(tuán)隊(duì)溝通的高級(jí)認(rèn)知功能卻急劇崩潰。這一發(fā)現(xiàn)成功驗(yàn)證并擴(kuò)展了最大適應(yīng)性模型,將其適用邊界延伸至人類耐受極限邊緣,為工業(yè) 5.0 時(shí)代下核電應(yīng)急管理及人員篩選提供了關(guān)鍵的神經(jīng)工程學(xué)證據(jù)。

 
 
圖9. 修正后的最大適應(yīng)性模型
原文鏈接
Zhang, Y., Jia, M., Li, M., Wang, J., Hu, X., Xu, Z., & Chen, T. (2024). Operators' cognitive performance under extreme hot-humid exposure and its physiological-psychological mechanism based on ECG, fNIRS, and Eye Tracking. arXiv preprint arXiv:2403.00020.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.00020

研究團(tuán)隊(duì)介紹
本文的研究團(tuán)隊(duì)是來自清華大學(xué)安全科學(xué)學(xué)院的陳濤研究員團(tuán)隊(duì),本研究得到了中國核電工程有限公司國家核電安全技術(shù)與設(shè)備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(編號(hào) K-A2021.402)和中國國家自然科學(xué)基金(編號(hào) 72374118、72304165、72204136 號(hào))的支持。
 
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