一、基本情况

范诗琪，女，湖北武汉人，武汉理工大学交通与物流工程学院、水路交通控制全国重点实验室，教授/博导，国家级高层次（青年）人才，《Ocean Engineering》副主编。2025年进入年度斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，世界交通大会安全与应急学部交通人因工程学科主席。2014年毕业于武汉理工大学，获工学学士学位，2020年分别取得利物浦约翰摩尔大学、武汉理工大学双博士学位，2021年在英国利物浦约翰摩尔大学、国际顶级海事研究中心LOOM开展博士后研究，2024年入职武汉理工大学聘任为教授。

邮箱：fanshiqi@whut.edu.cn

二、研究方向

主要从事水路交通人因工程、脑机接口、智能航运、交通大模型等方面的研究。

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=PhTbB2cAAAAJ&hl=en&oi=ao

ORCID: 0000-0003-3714-7201

三、主要工作业绩

主要荣誉与社会兼职：

国家级高层次（青年）人才；

2025年斯坦福全球前2%顶尖科学家；

《Ocean Engineering》副主编；

世界交通大会安全与应急学部交通人因工程学科主席；

英国高等教育“Aurora女性领导力”；

利物浦约翰摩尔大学工学院Rising Star学术奖（最年轻获得者）；

英国特许工程师CEng；

英国海洋工程科学与技术研究所IMarEST认证委员；

欧盟玛丽·居里校友MCAA；

中国交通运输协会青年科技工作者工作委员会委员；

IEEE智能交通系统学会智能水运系统技术委员会秘书；

2024年唯一中国教授受邀前往国际海事组织（IMO）总部参加国际会议并作报告；

担任多个国际知名学术会议学术委员会分委会主席、多个国际SCI期刊如TRA、TRC、TRD、TRE、RESS、OE审稿人；

2019年度“中国大学生自强之星”（全国2190名）；

代表性项目：

国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，主持；

国家自然科学基金委员会国家杰出青年基金 “水路交通安全控制”，400万，参与;

云南省交通运输厅“金沙江新一代航运系统建设研究”，200万，参与；

欧洲研究委员会项目“TRUST”，200万欧元，课题负责人；

英国技术战略委员会“创新英国”项目“RESTORE”，458万英镑，课题负责人；

欧盟玛丽居里计划“ENHANCE”，110万欧元，课题负责人；

欧盟玛丽居里计划“RESET”，142万欧元，核心参与；

国自然国际合作与交流“内河智能船舶航行安全的基础科学问题”，235万元，参与；

中国工程院咨询项目“中国内河客船安全体系构建与实施”，参与。

代表性论文：

发表学术论文40余篇，ESI全球前1%高被引3篇，分别发表在Reliability Engineering & System Safety、Transportation Research Part A、Transportation Research Part E、Transportation Research Part D、Ocean Engineering等期刊。

   1.Fan, S., Fairclough, S., Khalique, A., Bury, A., & Yang, Z. (2025). Towards advanced decision-making support for shipping safety: A functional connectivity analysis. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 193, 103861.

   2.Fan, S., Shi, K., Weng, J., & Yang, Z. (2025). Letting losses be lessons: Human-machine cooperation in maritime transport. Reliability Engineering & System Safety, 253, 110547.

   3.Jiang, R., & Fan, S.* (2026). Towards operational safety in maritime transportation: a neurophysiological workload measurement using deep learning. Ocean Engineering, 351, 124399.

   4.Qiao, R., & Fan, S.* (2025). Human-machine interaction for maritime transport using a data-driven approach. Reliability Engineering & System Safety, 111956.

   5.Han, B., & Fan, S.* (2025). Analysis of marine oil spill accidents using a human-centered approach. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 147, 104963.

   6.Li, Z., Mao, Z., Zhang, D., Fan, S.*, Lyu, W., Zhou, J., & Yang, H. (2025). Mental workload-performance relationships in maritime autonomous surface ship remote control scenarios. Ocean Engineering, 339, 122094.

   7.Shi, K., Fan, S.^*, Weng, J., & Yang, Z*. (2024). Seafarer competency analysis: Data-driven model in restricted waters using Bayesian networks. Ocean Engineering, 311, 119001.

   8.Ma, X., Fan, S.*, Blanco-Davis, E., Shi, G., & Yang, Z*. (2024). Bulk carrier accident severity analysis in Australian waters using a data-driven Bayesian network. Ocean Engineering, 310, 118605.

   9.Fan, S., & Yang, Z. (2024). Accident data-driven human fatigue analysis in maritime transport using machine learning. Reliability Engineering & System Safety, 241, 109675.

  10.Fan, S., & Yang, Z. (2023). Towards objective human performance measurement for maritime safety: A new psychophysiological data-driven machine learning method. Reliability Engineering & System Safety, 233, 109103.

  11.Fan, S., & Yang, Z. (2023). Analysing seafarer competencies in a dynamic human-machine system. Ocean & Coastal Management, 240, 106662.

  12.Fan, S., Blanco-Davis, E., Zhang, J., Bury, A., Warren J., Yang, Z., Yan, X., Wang, J.& Fairclough, S. (2021). The Role of the Prefrontal Cortex and Functional Connectivity during Maritime Operations: An fNIRS study.Brain and Behavior, 11(1): e01910.

  13.Fan, S., Blanco-Davis, E., Yang, Z., Zhang, J.& Yan, X. (2020). Incorporation of human factors into maritime accident analysis using a data-driven Bayesian network. Reliability Engineering & System Safety, 203: 107070.

  14.Fan, S., Zhang, J., Blanco-Davis, E., Yang, Z.& Yan, X. (2020). Maritime accident prevention strategy formulation from a human factor perspective using Bayesian Networks and TOPSIS. Ocean Engineering, 210: 107544.

  15.Fan, S., Zhang, J., Blanco-Davis, E., Yang, Z., Wang, J., & Yan, X. (2018). Effects of seafarers’ emotion on human performance using bridge simulation. Ocean Engineering, 170, 111-119.