論文の概要: Managing the unexpected: Operator behavioural data and its value in predicting correct alarm responses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10917v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 15:10:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.454482
- Title: Managing the unexpected: Operator behavioural data and its value in predicting correct alarm responses
- Title（参考訳）: 予期せぬデータを管理する:オペレータの行動データとその正しいアラーム応答の予測における値
- Authors: Chidera W. Amazu, Joseph Mietkiewicz, Ammar N. Abbas, Gabriele Baldissone, Davide Fissore, Micaela Demichela, Anders L. Madsen, Maria Chiara Leva,
- Abstract要約: 心理学的尺度は、コントロールルームオペレーターの行動、認知、精神労働負荷状態に関する洞察を与えることができる。
眼球追跡やEEGキャップなどのウェアラブルな生理計測ツールは、侵入的であり、日常の手術での使用には適さないとみなすことができる。
本稿では,異常シナリオにおけるプロセスとオペレーター-システム間相互作用のリアルタイムデータの利用の可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data from psychophysiological measures can offer new insight into control room operators' behaviour, cognition, and mental workload status. This can be particularly helpful when combined with appraisal of capacity to respond to possible critical plant conditions (i.e. critical alarms response scenarios). However, wearable physiological measurement tools such as eye tracking and EEG caps can be perceived as intrusive and not suitable for usage in daily operations. Therefore, this article examines the potential of using real-time data from process and operator-system interactions during abnormal scenarios that can be recorded and retrieved from the distributed control system's historian or process log, and their capacity to provide insight into operator behavior and predict their response outcomes, without intruding on daily tasks. Data for this study were obtained from a design of experiment using a formaldehyde production plant simulator and four human-in-the-loop experimental support configurations. A comparison between the different configurations in terms of both behaviour and performance is presented in this paper. A step-wise logistic regression and a Bayesian network models were used to achieve this objective. The results identified some predictive metrics and the paper discuss their value as precursor or predictor of overall system performance in alarm response scenarios. Knowledge of relevant and predictive behavioural metrics accessible in real time can better equip decision-makers to predict outcomes and provide timely support measures for operators.
- Abstract（参考訳）: 心理生理学的指標から得られたデータは、コントロールルームオペレーターの行動、認知、精神労働負荷状態に関する新たな洞察を与えることができる。
これは、重要な植物条件(すなわち臨界警報応答シナリオ)に対応する能力の評価と組み合わせることで特に有用である。
しかし、眼球追跡やEEGキャップなどのウェアラブルな生理計測ツールは、侵入的であり、日常の手術での使用には適さないと見なすことができる。
そこで本稿では,分散制御システムの履歴やプロセスログから記録・検索可能な異常シナリオにおいて,プロセスとオペレータ間のインタラクションからリアルタイムデータを使用することの可能性について検討する。
本研究は,ホルムアルデヒド製造プラントシミュレータと4つのヒト-イン・ザ・ループ実験支援装置を用いた実験から得られた。
本稿では,動作と性能の両面での異なる構成の比較について述べる。
この目的を達成するために、ステップワイズロジスティック回帰とベイズネットワークモデルが用いられた。
その結果,アラーム応答シナリオにおけるシステム性能の予測器としての価値が示された。
リアルタイムにアクセス可能な関連的で予測的な行動指標の知識は、意思決定者に対して、結果を予測し、オペレータに対してタイムリーに支援する手段を提供するのに役立つ。
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