神經安全管理學理論基礎及系統模型構建

摘 要：為深化安全管理研究，提升個體與組織的安全管理水平，推動安全科學的發展。在現有安全管理的基礎上，引入神經科學，分析了神經安全管理學提出的必要性與突破口，并闡明神經安全管理學的定義及內涵。從學科建設、研究對象與方法、研究框架、研究內容深入探究神經安全管理學的理論基礎。進而，以人的認知神經機制為核心，構建“刺激-狀態-行為”系統理論模型。結果表明：神經安全管理學由安全科學、行為科學、神經科學、管理科學4個核心學科和馬克思主義哲學、心理學、工效學等邊緣學科組成；核心研究主體為行為人，聚焦于個體與人、物、信息、環境等之間的神經交互過程；“刺激-狀態-行為”系統理論模型揭示了外部刺激因素通過影響作業人員的不安全狀態，引發行為變化的全過程。綜上，神經安全管理學的研究為理解作業人員在特定環境中的心理過程和行為提供了新的視角，填補了傳統安全管理理論在理解和預測人類行為方面的空白。

關鍵詞：安全科學技術基礎學科；神經安全管理學；學科建設；理論基礎；“刺激-狀態-行為”系統理論模型

中圖分類號：X 91""" 文獻標志碼：A

文章編號：1672-9315（2025）01-0026-09

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2025.0103

The theoretical foundations and system model construction

of neuro-safety management

TIAN Shuicheng "WANG Qingyan "LI Hongxia^2，3，4，

TIAN Fangyuan^2，3，4， NING Shiqiang FENG Shuai ³

（1.College of Safety Science and Engineering，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China；

2.Xi’an Key Laboratory of Intelligent Human Factors for Emergency amp; Safety，Xi’an 710054，China；

3.Institute of Safety and Emergency Management，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China；

4.College of Management，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China）

Abstract：To deepen safety management research，enhance the safety management capabilities of individuals and organizations，and advance safety science，the neuroscience was introduced into the existing safety management framework.The necessity and breakthrough points for neuro-safety management were analyzed with its definition and connotations clarified.The theoretical foundations of neuro-safety management were explored from the aspects of discipline construction，research subjects and methods，research framework，and research content.And a “Stimulus-State-Behavior” system theoretical model was established based on human cognitive neural mechanisms.The results show that neuro-safety management consists of four core disciplines：safety science，behavioral science，neuroscience，and management science，supplemented by boundary disciplines like Marxist philosophy，psychology，and ergonomics.The primary focus is on individual behavior，emphasizing the neural interactions between individuals and people，objects，information，and the environment.The model reveals how external stimuli influences unsafe states，leading to behavioral changes.

The neuro-safety management provides a new perspective to understand the psychological processes and behaviors of workers in specific environments，promoting traditional safety management theory related to human behavior understanding and prediction.

Key words：basic disciplines of safety science and technology；neuro-safety management；discipline construction；theoretical foundation；“Stimulus-State-Behavior” system theoretical model

0 引 言

習近平總書記指出，要用好學科交叉融合的“催化劑”，加強基礎學科培養能力，打破學科專業壁壘，對現有學科專業體系進行調整升級，瞄準科技前沿和關鍵領域，推動新工科的建設。在工業與生產領域，安全生產不僅關系到人民群眾的生命財產安全，更影響著經濟發展和社會穩定大局。根據國家統計局發布的2023年國民經濟和社會發展統計公報，全年各類生產安全事故共造成21 242人死亡，工礦商貿企業每10萬作業人員的生產安全事故死亡人數1.244人，較上年上升4.2%^[1]。其中，煤礦等高危行業人為因素所導致的生產安全事故占比已超過90%^[2]。因此，推動安全管理向更加人性化、精準化的作業人員管理方向轉變顯得尤為迫切。

安全管理的研究經歷了多個重要階段，各階段理論和方法的不斷豐富，推動了該領域的持續創新。在安全管理發展初期，研究主要基于大量事故的統計分析、識別事故的共性和找出潛在原因并提出預防策略^[3]。海因里希的事故因果理論通過對工業事故的分析發現，98%的事故是可以預防的，其中88%是由人為失誤導致的^[4-6]。這一理論奠定了“人的不安全行為是主要事故原因”的基礎。隨著不安全行為研究的深入，學者們嘗試識別和控制不安全行為，試圖通過教育培訓、操作規范等措施減少人為失誤的發生。甘文霞等提出了一種基于改進PoseConv3D的建筑工人臨邊不安全行為識別方法，能夠有效識別跨越護欄、拋物、打電話等6類不安全行為^[7]。然而，不安全行為作為作業人員的外部表征，僅通過不安全行為的研究難以實現事故從事中控制向事前預防轉變。因此，研究視角開始向不安全行為的前因轉變，即關注外部環境因素（如噪聲、照度等）與作業人員的狀態^[8]。作業人員的狀態逐漸被視為影響行為的核心因素之一。SHAPPEL等在人因分析與分類系統（Human Factor Analysis and Classification System，HFACS）中首次提出操作者狀態^[9]；田水承等針對礦工的狀態進行研究，提出了礦工不安全狀態的概念，認為礦工的不安全狀態先于不安全行為，是發生不安全行為的必要條件^[10]。隨著神經科學與技術的發展，得益于智能監測和神經測試技術的發展應用，安全管理開始步入新階段。從行為科學和神經科學的角度切入，通過分析個體的感知、信息處理與決策過程、肢體反應機制，深入了解和分析人的不安全狀態發生和發展過程^[11-12]。張宏等利用事件相關電位技術提出，P300信號可以作為評估礦工疲勞的有效指標^[13]；田方圓率先運用功能性近紅外光譜成像（Functional Near-infrared Spectroscopy，fNIRS）技術研究了輪班工作對中國煤礦工人認知功能的影響，從腦科學的角度提供了關于輪班工作對認知能

力影響的新見解^[14]。盡管在安全管理的交叉學科領域，已有不少具體應用研究探索了不安全狀態和不安全行為的演變規律，但仍缺乏從學科建設高度對神經安全管理領域進行系統的歸納升華和理論研究^[15-16]。

鑒于此，以跨學科與超學科融合為視角，提出多學科交叉融合的神經安全管理學，同時闡明神經安全管理學的定義和內涵，從理論基礎的角度出發，對神經安全管理學的研究對象和方法、研究框架、研究內容進行闡述，并基于神經安全管理學提出“刺激-狀態-行為”系統理論模型。

1 神經安全管理學的必要性和定義探究

1.1 必要性和突破口

現有的安全管理體系主要側重于設備維護、環境監控和制度規范等物理和系統層面的安全措施，卻忽視了人類心理和行為特征的復雜性和多變性，從而暴露出顯著的管理缺陷：①面對工作和生活復雜且多變的環境，傳統方法難以全面識別和覆蓋所有潛在風險；②忽略了個體差異，無法提供精準型的個性化安全培訓和干預防護措施，導致安全管理的針對性和效率較低；③缺乏對員工在高壓、疲勞和緊急情況下的認知和行為模式的深入了解，使得風險預警和應對措施不夠精準或缺失。

為彌補現有安全管理體系的不足，將神經科學的理論和方法融入安全管理中，特別關注大腦在面對風險時的決策機制，以及情緒、疲勞等因素對安全行為的影響^[17]。同時，利用大數據分析和人工智能技術，處理和解析大量的神經數據，以識別潛在的安全隱患，并預測不安全事件的發生概率，為安全管理決策提供支持。此外，基于個體的神經特征和行為模式，設計定制化的安全培訓方案，增強個人的安全意識和應急反應能力。通過以上3個方面的突破，提升現有安全管理體系的科學性、精準性和個性化水平，為企業提供更加全面和高效的安全管理解決方案。

1.2 定義和內涵

隨著認知神經科學的迅猛發展，該領域已從醫學、生理學拓展至心理學、社會學、經濟學和管理學等多個學科。馬慶國等將神經科學作為一種工具性方法引入管理科學，開創了神經管理學^[18]。神經管理學主要研究人在決策和管理過程中大腦神經元的活動，旨在優化管理決策、提高管理效率，極大地推動了管理科學的量化研究；張舒等從安全科學的角度提出了“神經安全學”理論^[19]，該學科借助神經科學技術，探討人在面對風險時的認知機制，如注意、感知、記憶等高級心理活動與行為決策的緊密聯系及其演變趨勢。其目標在于描述、解讀、預測、指導并控制人的心理與行為，從而進一步確保了心理與行為的安全度。

神經安全管理學專注于安全管理領域中作業人員的風險與隱患，運用神經科學的方法與技術，探究外部刺激對作業人員疲勞、情緒波動、感知障礙等不安全狀態的演變規律，厘清作業人員不安全狀態與不安全行為的關聯機制，實現全過程干預、管理與控制作業人員的不安全狀態與不安全行為。從源頭預防和控制不安全行為，保障員工職業安全與健康，提升組織的安全管理水平，推動安全管理工作向更深層次和更高階段發展。

神經安全管理學的內涵詮釋包括以下幾個方面。

1）跨學科與超學科融合。將神經科學、安全科學、心理學、行為科學、管理科學、系統科學等多領域的理念與方法融合為一個綜合性的學科體系。研究主體為安全科學，以便更全面地理解安全管理中的復雜問題與根本原因，提出更加創新和有效的解決方案。

2）深化行為洞察。主要關注作業人員的不安全狀態與行為，利用神經科學手段探尋背后的認知神經機制，從源頭入手進行行為調控。

3）系統化視角。從系統與整體的角度，將人和外部因素看做一個復雜系統，探討個體、團隊和環境等層面影響人的不安全狀態與行為的宏觀原因和微觀認知神經機制^[20]。

4）全域動態監測與管理。神經安全管理學作為神經安全學的延伸，區別于神經安全學在注意、感知、記憶等高級心理活動與決策過程的理論探索。其核心在于作業人員不安全狀態與行為的認知神經機制以及外部刺激的交互作用，開展不安全狀態與行為的全域性、動態性的監測與干預。通過神經科學手段實時捕捉情緒波動、疲勞等生理信號的變化，從而有效阻斷不安全狀態與行為的發生鏈條。

2 理論基礎分析

2.1 學科體系

學術界常依據研究對象+學科名稱來為新的交叉學科命名^[21]。盧寧將“相似性”作為其研究對象，并結合安全管理學，創立了“相似安全管理學”^[22]。神經安全管理學是以安全科學為基礎，結合神經科學的研究方法，以提升安全管理水平為目標所創立的交叉學科。在神經安全管理學的體系中，神經科學、安全科學和管理科學各自扮演著不可或缺的角色。因此，神經安全管理學既是社會科學下的一個分支，也屬于安全科學技術的一個子領域。

神經安全管理學作為一門新興學科，依托于多學科的融合與創新，強調跨學科與超學科的理念，旨在通過緊密聯系各學科領域，解決安全管理中的復雜問題，并培養人的創新思維和實際問題解決能力。該學科根據不同領域的特點拓展知識體系和結構，在跨學科融合中保留各領域知識的核心框架，同時進行重組和創新，構建以跨學科與超學科為基礎、結合領域特色化和國際化為支撐的多維度、立體化綜合學科體系^[23-24]。

如圖1所示，神經安全管理學由核心學科和邊緣學科共同構成，其中核心學科包含安全科學、行為科學、神經科學和管理科學。安全科學明確了神經安全管理學的研究主題，制定與維護安全標準，評估并監測安全管理的效果，確保工作環境符合安全規范。神經科學研究作業人員不安全狀態與行為背后的神經機理，包括大腦的功能分區及其運行機制，揭示風險評估、決策與反應模式背后的神經演變規律。行為科學進一步研究和監測人在工作環境中的行為模式與身心健康狀況，制定行為改進策略和心理支持措施，以提高整體安全績效。在此基礎上，結合前3個學科的理論與成果，管理科學融合安全科學，通過超學科的創新，構建系統化的安全管理體系，制定決策支持和績效評估方法，有效管理作業人員的不安全狀態與行為，確保安全資源配置和管理措施的高效實施。

神經安全管理學順應了安全科學和神經科學的發展趨勢，貫通了安全領域的神經科學、行為科學、管理科學，呈現從宏觀到微觀、從理論到實踐、從組織到個體的全新學科視角和方向，從而更系統、更全面地認知、管控與矯正作業人員的不安全狀態與行為。

在神經安全管理學的構建過程中，邊緣學科的參與賦予該學科多元、綜合的視角，豐富了其理論基礎。首先，馬克思主義哲學提供了研究的指導思想；社會學和倫理學幫助研究者從社會結構和道德倫理的維度，審視安全管理的社會影響及其倫理責任^[18]。其次，醫學為研究神經系統的生物化學機制與臨床應用奠定了基礎；計算機科學和系統科學為數據處理、建模仿真和系統優化提供了強大的工具；心理學深入探討員工在工作環境中的心理狀態與行為模式；認知科學探討人類認知過程與行為模式，對理解和改進安全管理中的認知與行為干預策略具有重要意義。最后，工程學、工效學、人因學與教育學的結合確保了研究得以實踐驗證。工程學和工效學專注于優化工作流程和環境設計，以減少不安全因素；教育學關注員工的安全培訓和教育，提升安全意識和技能；人因學通過研究人機交互和工作條件，進一步提升安全管理的科學性和實用性。各學科的交融與協同作用，使神經安全管理學在理論與實踐之間構建完整的學科體系。

2.2 研究對象與方法

神經安全管理學，沿襲經典安全管理的架構，重點探究人、機、環系統中與安全相關的復雜相互關系。該學科核心研究主體為行為人，聚焦于個體與人、物、信息、環境等之間的神經交互過程。

深究人的神經系統如何與物、信息、環境等因素互動，從而影響人的不安全狀態與行為過程。

神經安全管理學在文獻調研分析的基礎上，結合現場安全管理的現狀，總結出表1的研究方法，覆蓋試驗研究、數據分析和建模、問卷調查和訪談、心理和行為測試、神經反饋技術、系統分析與優化等關鍵環節。在試驗研究方面，例如腦電圖（Electroencephalogram，EEG）、功能性近紅外光譜成像（fNIRS）等技術為揭示腦部活動提供了技術支持。LIAO等在實驗室內模擬建筑施工現場，運用眼動追蹤和fNIRS多模態成像技術，分析人在識別危險時的認知神經機制，使得研究結果更具實踐意義^[25]。數據分析和建模方面，通過機器學習的高階算法，識別作業人員的不安全狀態與行為。如LI等基于可穿戴眼動追蹤技術提出的操作員多層次精神疲勞識別與分類方法，采用Toeplitz逆協方差聚類（Toeplitz Inverse Covariance-based Clustering，TICC）方法，利用監督學習算法實現操作者的多層次心理疲勞進行分類^[26]。每種方法都有其獨特的應用場景和技術手段，共同構成了綜合性的研究體系，為神經安全管理學的理論研究與實踐應用提供科學的支持。

2.3 研究框架

神經安全管理學探究作業人員和外部刺激之間的復雜交互，以及交互背后的認知神經機制。如圖2所示，基于該學科的4大核心研究對象，包括人際神經互動、人物神經交互、信息神經處理和環境神經適應4個研究維度，構建了神經安全管理學的系統研究框架。

在人際神經互動的探索中，重點在于群體或團隊的安全互動，包括團隊協同作業的神經原理、集體決策的神經依據，以及如何在神經層面上建立信任、協作。人物神經交互方面，關心人如何與外部機械設備交互，在保證安全的前提下，實現效率的提升，研究方向涵蓋人和機械交互的神經邏輯、物體的快速辨識，以及風險評估的神經機制。在信息神經處理方面，厘清大腦如何快速地處理、儲存與識別安全相關的信息，探究注意力分配、多任務操作以及信息決策的神經原理。環境神經適應的研究，專注于各環境參量對作業人員的不安全狀態與行為的影響，如高溫高濕環境下，開展作業人員環境適應與任務處理的研究。融合4個維度，神經安全管理學為策略制定者提供宏觀框架，洞悉個體在各種互動情景下的神經反應，同時指引未來的安全策略與實踐。

2.4 研究內容

神經安全管理學的研究內容涵蓋設計、生產前、生產中和生產后4個階段。在設計階段，重點關注生產現場安全標志的合理設置和設備安全性分析；生產前階段關注員工安全狀態的篩選、預警和應急能力評估；生產中階段側重安全生產決策分析、員工行為安全狀態的監測與干預；生產后階段則進行員工安全能力評估和精準安全培訓。通過這些研究，運用神經科學方法，確保各階段的安全管理措施有效實施，提升安全管理水平。

3 “刺激-狀態-行為”系統理論模型

基于人的認知神經機制，汲取安全風險決策階段性模型^[27]、安全行為管理“五位一體”模型^[28]、S-O-R（Stimuli-Organism-Response）模型和軌跡交叉事故因果連鎖模型的理論^[20，29]，構筑神經安全管理學的“刺激-狀態-行為”系統理論模型，從更深入、更細致的神經層面揭示了作業人員不安全狀態與行為的起因。

“刺激-狀態-行為”系統理論模型如圖3所示，模型在結構上呈現出外部刺激和人行為之間復雜動態的多階段過程。在第1階段，外部刺激（如人、物、環境和信息）通過人體感受器被接收，經過初步感知處理后傳入大腦的工作記憶。在第2階段，工作記憶中的信息和長期記憶中的既有信息進行匹配和對比，前額葉皮層負責信息分析、權衡選擇與決策制定。若在此過程中發生感知錯誤、記憶提取錯誤或信息匹配錯誤，則可能導致決策偏差，進而引發作業人員不安全狀態。相反，作業人員生理心理狀態不佳也會影響整個決策過程。例如，生理方面，疲勞會導致前額葉皮層功能下降，影響注意力分配和反應速度，使個體在信息處理與決策時更容易出現偏差。心理方面，高強度壓力下，杏仁核的過度活躍會抑制前額葉皮層的正常功能，導致決策時出現情緒化判斷或認知偏差。在第3階段，決策結果由神經信號傳至身體的各個部分，執行具體的行為。當作業人員處于不安全狀態時，會出現動作不協調、反應遲緩等行為特征，增加不安全行為發生的概率。在第4階段，作業人員的不安全行為與物的不安全狀態在同一時間和空間內交匯時，就會導致險兆事件或事故的發生。

在模型的系統層面，揭示作業人員在刺激影響下不安全狀態的演變規律，探討作業人員不安全狀態與行為之間的直接或間接關系，剖析作業人員不安全狀態轉化為具體行為表現的神經機制。該系統理論模型為各領域中作業人員精準化和個性化的安全管理提供了堅實的科學依據。其核心目標在于實現對作業人員不安全狀態與行為產生過程的實時監測與精準預測，借助智能化系統對作業人員的狀態與行為進行精準管控，協助管理者及時識別潛在風險，逐步推進安全管理從傳統的事后反應向更主動、更精準地預防和干預轉型，從而有效減少事故的發生，保障作業人員的安全和健康。

基于上述理論，進一步提出表2的刺激、狀態、行為多階段的綜合干預和管理策略。包括人、物、環境、信息、生理、心理、認知、監測、預警、糾正10大關鍵要素，覆蓋作業人員不安全狀態與行為的發生發展過程，構建了完整、系統的干預鏈^[30]。在外部刺激干預方面，完善安全管理制度和安全操作規程，從源頭減少影響作業人員不安全狀態的外部因素。對狀態的管理，實時關注個體的身體狀況，并提供心理支持和輔導，必要時建立不安全狀態檢測系統，智能研判作業人員狀態是否符合安全生產的要求^[31]。對于行為的管理，通過實時監控、預警與即時反饋，及時糾正不安全行為，防止事故發生^[32]。

4 結 論

1）提出了神經安全管理學的定義和內涵。運用神經科學方法與技術，探究外部刺激對作業人員疲勞、情緒波動、感知障礙等不安全狀態的演變規律，厘清作業人員不安全狀態與行為的關聯機制，全過程干預、管理與控制作業人員的不安全狀態與行為。

2）確定了神經安全管理學的理論基礎。核心學科包括安全科學、行為科學、神經科學和管理科學。研究框架包括人際神經互動、人物神經交互、信息神經處理和環境神經適應4個維度。

3）構筑了“刺激-狀態-行為”系統理論模型。以作業人員的不安全狀態與行為基石，提出刺激、狀態、行為多階段的綜合干預與管理策略，涵蓋人、物、環境、信息、生理、心理、認知、監測、預警、糾正等10大關鍵要素，全面提升安全管理效能。

參考文獻（References）：

[1] 國家統計局.中華人民共和國2023年國民經濟和社會發展統計公報[J].中國統計，2024（3）：4-21.National Bureau of Statistics of China.Statistical Communiqué of the People’s Republic of China on the 2023 national economic and social development[J].China Statistics，2024（3）：4-21.

[2]CHEN H，QI H，FENG Q.Characteristics of direct causes and human factors in major gas explosion accidents in Chinese coal mines：Case study spanning the years 1980—2010[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2013，26（1）：38-44.

[3]HYSKA P.Effect of the length of the work day on efficiency，absenteeism and accidents[J].Zdravotnické Aktuality，1963，152：15-27.

[4]KIM Y，SOHN H G.Disaster risk management in the Republic of Korea[M].Singapore：Springer Singapore，2018.

[5]MANUELE F A.Reviewing Heinrich[J].Professional Safety，2011，56（10）：52-61.

[6]李琰，趙梓焱，田水承，等.礦工不安全行為研究綜述[J].中國安全生產科學技術，2016，12（8）：47-54.LI Yan，ZHAO Ziyan，TIAN Shuicheng，et al.Review of research on unsafe behavior of miners[J].Journal of Safety Science and Technology，2016，12（8）：47-54.

[7]甘文霞，張宇軒，耿晶，等.改進PoseConv3D模型在建筑工人臨邊不安全行為識別中的應用[J].安全與環境學報，2024，24（7）：2712-2720.

GAN Wenxia，ZHANG Yuxuan，GENG Jing，et al.Application of improved PoseConv3D model in recognition of unsafe behaviors of construction workers near the edge[J].Journal of Safety and Environment，2024，24（7）：2712-2720.

[8]李敏，賈惠僑，李開偉，等.噪聲水平對人不安全行為的影響研究[J].中國安全科學學報，2017，27（3）：19-24.

LI Min，JIA Huiqiao，LI Kaiwei，et al.Effect of noise level on unsafe behavior of humans[J].China Safety Science Journal，2017，27（3）：19-24.

[9]SHAPPELL S A，WIEGMANN D A.Applying reason：The human factors analysis and classification system（HFACS）[J].Human Factors and Aerospace Safety，2001，7（1）：59-68.

[10]田水承，孫璐瑤，唐藝璇，等.礦工不安全狀態評價指標體系的構建與分析[J].西安科技大學學報，2021，41（3）：402-409.

TIAN Shuicheng，SUN Luyao，TANG Yixuan，et al.Construction and analysis of evaluation index system for mi-ners’ unsafe state[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2021，41（3）：402-409.

[11]NOGUEIRA M G，SILVESTRIN M，BARRETO C S F，et al.Differences in brain activity between fast and slow responses on psychomotor vigilance task：An fNIRS study[J].Brain Imaging and Behavior，2022，16（4）：1563-1574.

[12]HU Z，LIU G，DONG Q，et al.Applications of resting-state fNIRS in the developing brain：A review from the connectome perspective[J].Frontiers in Neuroscience，2020，14：476.

[13]張宏，路偉，田方圓，等.礦工疲勞的ERP特征[J].西安科技大學學報，2021，41（5）：787-792.

ZHANG Hong，LU Wei，TIAN Fangyuan，et al.The ERP characteristics of miners fatigue[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2021，41（5）：787-792.

[14]田方圓.煤礦工人情景意識的fNIRS腦功能連接特征與分類識別研究[D].西安：西安科技大學，2022.

TIAN Fangyuan.Characterization and classification identification of fNIRS brain functional connectivity for situation awareness of coal miners[D].Xi’an：Xi’an University of Science and Technology，2022.

[15]寧世強，高郭平，田水承，等.循證安全設計理論的探索[J].西安科技大學學報，2023，43（3）：505-513.

NING Shiqiang，GAO Guoping，TIAN Shuicheng，et al.Exploration of evidence-based safety design theory[J].Journal of Xi’an University of Science and Technology，2023，43（3）：505-513.

[16]吳超.近10年我國安全科學基礎理論的研究進展[J].中國有色金屬學報，2016，26（8）：1675-1692.

WU Chao.Some advances of safety science fundamental theories of China in recent ten years[J].The Chinese Journal of Nonferrous Metals，2016，26（8）：1675-1692.

[17]臧倩，趙小茗，李勇志，等.基于事件相關腦網絡分析的厭惡情緒神經機制研究[J].河北大學學報（自然科學版），2024，44（6）：666-672.

ZANG Qian，ZHAO Xiaoming，LI Yongzhi，et al.Neural mechanism of disgust based on event-related brain network analysis[J].Journal of Hebei University（Natural Science Edition），2024，44（6）：666-672.

[18]馬慶國，王小毅.從神經經濟學和神經營銷學到神經管理學[J].管理工程學報，2006（3）：129-132.

MA Qingguo，WANG Xiaoyi.From neuroeconomics and neuromarketing to neuromanagement[J].Journal of Industrial Engineering and Engineering Management，2006（3）：129-132.

[19]張舒，黃云芳，史秀志.神經安全學建設背景與基礎分析[J].中國安全科學學報，2021，31（5）：98-105.

ZHANG Shu，HUANG Yunfang，SHI Xiuzhi.Background and foundation analysis of construction of neuro-safety seience[J].China Safety Science Journal，2021，31（5）：98-105.

[20]張舒，史秀志，吳超.安全系統管理學的建構研究[J].中國安全科學學報，2010，20（6）：9-16.

ZHANG Shu，SHI Xiuzhi，WU Chao.Study on the building of safety system managament[J].China Safety Science Journal，2010，20（6）：9-16.

[21]王秉，吳超.循證安全管理學：信息時代勢在必建的安全管理學新分支[J].情報雜志，2018，37（3）：106-115.

WANG Bing，WU Chao.Evidence-based safety（EBS）management：A new branch of safety management in urgent need to be established in information age[J].Journal of Intelligence，2018，37（3）：106-115.

[22]盧寧，吳超，賈楠.相似安全管理學的創建[J].中國安全科學學報，2017，27（4）：1-6.

LU Ning，WU Chao，JIA Nan.Research on establishment of similar safety management science[J].China Safety Science Journal，2017，27（4）：1-6.

[23]張珈敏.知識生產模式轉型背景下環境設計專業教育研究[D].徐州：中國礦業大學，2019.

ZHANG Jiamin.Education research on environment design in the context of the transformation of knowledge production mode[D].Xuzhou：China University of Mining and Technology，2019.

[24]周萱.知識生產模式3背景下的高校通識教育超學科發展——以計算機通識教育為例[J].江蘇高教，2024（4）：72-81.

ZHOU Xuan.Transdisciplinary development of general education in colleges and universities under the background of knowledge production model 3：A case study of computer general education[J].Jiangsu Higher Education，2024（4）：72-81.

[25]LIAO P C，SUN X，ZHANG D.A multi-modal study to measure the cognitive demands of hazard recognition in construction workplaces[J].Safety Science，2021，133：105010.

[26]LI J，LI H，UMER W，et al.Identification and classification of construction equipment operators’ mental fatigue using wearable eye-tracking technology[J].Automation in Construction，2020，109：103000.

[27]張舒，余亞琦，史秀志.安全風險決策階段性模型構建：神經科學探索[J].科技促進發展，2020，16（12）：1639-1646.

ZHANG Shu，YU Yaqi，SHI Xiuzhi.Phased model construction for safety risk decision based on neuroscience[J].Science amp; Technology for Development，2020，16（12）：1639-1646.

[28]張書莉，吳超.安全行為管理“五位一體”模型構建及應用[J].中國安全科學學報，2018，28（1）：143-148.

ZHANG Shuli，WU Chao.Construction and application of “five-in-one’’ model for safety behavior management[J].China Safety Science Journal，2018，28（1）：143-148.

[29]張舒，史秀志.安全心理與行為干預的研究[J].中國安全科學學報，2011，21（1）：23-31.

ZHANG Shu，SHI Xiuzhi.Study on safety psychology and behavior intervention[J].China Safety Science Journal，2011，21（1）：23-31.

[30]方勝明，吳超.物質安全管理學學科構建研究[J].中國安全科學學報，2016，26（5）：1-6.

FANG Shengming，WU Chao.Study on construction of materials safety management science[J].China Safety Science Journal，2016，26（5）：1-6.

[31]李國為，田水承.煤礦崗前人員不安全狀態智能檢測系統研究——以紅柳林煤礦為例[J].中國安全生產科學技術，2023，19（2）：106-113.

LI Guowei，TIAN Shuicheng.Study on intelligent detection system for unsafe state of pre-job personnel in coal mine：Taking Hongliulin Coal Mine as example[J].Journal of Safety Science and Technology，2023，19（2）：106-113.

[32]金智新，王宏偉，付翔.HCPS理論體系下新一代智能煤礦發展路徑[J].工礦自動化，2022，48（10）：1-12.

JIN Zhixin，WANG Hongwei，FU Xiang.Development path of new generation intelligent coal mine under HCPS theory system[J].Journal of Mine Automation，2022，48（10）：1-12.

（責任編輯：高佳）