基于N-K模型的海上交通安全风险因素耦合分析

为定量分析海上交通安全风险因素间的影响关系,识别导致海上交通事故的关键因素,分别从单因素、双因素和多因素的角度分析了人、船、环境、管理等风险因素间的耦合关系,运用N-K模型构建了海上交通安全风险耦合度量模型,结合中国海事局、德国联邦海事事故调查局、英国船舶事故调查局和美国国家运输安全委员会等海事调查机构公布的710起海上交通事故,利用所构建的模型计算出不同风险耦合的发生概率和风险值。结果表明:风险耦合因素越多,海上交通事故的发生概率越高;人的因素是引发海上交通事故的重要原因。     

交通事故中的人因分析及其对策

1、引言 从我国大量的交通事故统计可以看出,由于人为失误导致的事故占了90％左有,道路交通环境条件引起的占30％左右,而因汽车技术状况诱发的事故约为10％。人作为各种社会活动的主体,人既是交通事故的受害者,同时又是交通事故的制造者,事故导致的各种人间悲剧都将降临在人的身上,由此可见分析交通事故中人的因素,对于预防和减少交通事故具     

谈谈消除安全生产中人为失误的办法

人为失误(又称人体差错)是一个比较复杂的问题,涉及主客观多种因素,对人的命运往往具有重大影响。据统计,因人为失误而发生的事故比重极大,对此,研究个中规律,找出防止对策,无疑是大大有益的。 一、引起人为失误的三要素 所谓人为失误,是指因人为因素使系统出现故障或发生机能不良的事件。人为失误的后果可能以某种形式给系统不良的影响。人为失误的主客观因素较为复杂,防不胜防。根据现有经验,影响人为失误的主要有以下三大基本因素。 1.安全态度差。 所谓安全态度,是指人体对来自内部或外部刺激进行评估时所持的立场和行为意向。从一些操…     

交通事故中的人因分析及其对策

1、引言 从我国大量的交通事故统计可以看出,由于人为失误导致的事故占了90%左有,道路交通环境条件引起的占30%左右,而因汽车技术状况诱发的事故约为10%.人作为各种社会活动的主体,人既是交通事故的受害者,同时义是交通事故的制造者,事故导致的各种人间悲剧都将降临在人的身上,由此可见分析交通事故中人的因素,对于预防和减少交通事故具有十分重要的意义.     

交通事故中的人因分析及其对策

从我国大量的交通事故统计可以看出，由于人为失误导致的事故占了90％左右，道路交通环境条件引起的占30％左右，而因汽车技术状况诱发的事故约为10％。人作为各种社会活动的主体，人既是交通事故的受害者，同时义是交通事故的制造者，事故导致的各种人间悲剧都将降临在人的身上，由此可见分析交通事故中人的因素，对于预防和减少交通事故具有十分重要的意义。     

城市交通事故现场处理时间及影响因素分析

为了分析城市交通事故现场处理的时间长度和影响因素,以城市交通事故现场处理时间为研究对象,将城市交通事故现场处理的过程细分为划定警戒区域、现场勘查、撤除现场3个阶段,运用事故现场数据采集和视频数据提取的方式,采集了 829条泸州市城市交通事故现场处理数据,从中提取可能影响城市交通事故现场处理时间的4个事故相关因素、5个现场处理相关因素和3个环境因素.以城市交通事故现场处理时间为因变量、12个可能的影响因素为自变量,采用逐步回归的方法提取显著影响因素.结果表明,城市交通事故现场处理的平均时间为15.28 min,警戒区域占道情况、当事人确认情况、事故发生时间和事故严重程度是影响城市交通事故现场处理时间的最主要因素,围观群众影响情况、事故类型、天气情况、道路等级和事故发生时段对城市交通事故现场处理时间也有一定的影响.模型验证表明,所建立的回归模型平均相对误差为3.95％,具有较好的适应性.     

重特大海上交通事故情景分析与救援装备配置策略研究

为提升重特大海上交通事故应急救援能力,结合重特大海上交通事故现状以及事故特征及主观、客观致因分析,提出重特大海上交通事故风险情景。基于情景-应对理论,从重特大海上交通事故发生、发展、演变、终结4个阶段特征和应对要求,提出应急救援装备配置策略。研究结果表明：重特大海上交通事故情景包括深远海交通事故、大规模人员伤亡、大吨位船舶沉没、大面积船舶污染等4种类型,应急救援装备配置需求包括船舶动态远程感知系统、深远海快速搜救飞机、大规模人命救生船舶、大吨位深水打捞装备、大面积污染处置装备等。研究结果可为我国海上交通安全应急领域规划编制和装备建设提供参考。     

环球要刊

<正>加拿大OHS Canada 2016年5—6月刊自动驾驶消除人为失误分心、疲劳、人为失误是交通事故的3大致因。而今,随着半自动驾驶技术成为现实,人为失误也将得到有效控制。半自动驾驶汽车具备自动泊车、监测盲区和碰撞前自动制动3项功能,可减少23%的追尾事故并减轻事故伤害。若能合理使用,同时再加强对司机的自动驾驶培训,便可极大提升工作场所安全水平。     

基于有序Logit与Probit模型的交通事故严重性影响因素分析

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入有序选择模型中的Ordinal Logit模型和Ordinal Probit模型,研究驾驶员、车辆、环境、管理因素与事故严重程度之间的耦合关系,利用计量经济学理论和统计学方法对模型进行显著性检验。并选择美国北卡罗来纳州2010年至2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型参数估计均符合Wald检验(p≤0.0001)和似然比检验(p≤0.0001),模型的拟合度也都符合Pearson检验(p=0.7976)、偏差检验(p=0.6006)和信息准则检验,模型预测精度指标值均大于0.7。所得两个模型中变量"安全带"(p≤0.001)、"路面状况"(p=0.0071)、"道路线形"(p=0.0077)、"路面类型"(p=0.0251)都对翻车事故的严重性具有显著影响,表明有序Logit模型和有序Probit模型均适用于分析和揭示影响交通事故严重性的各个因素。     

交通事故类型和违法类型对应分析

交通违法是导致交通事故的重要因素,从驾驶者发生交通事故类型及其历史交通违法类型的角度研究危险驾驶行为。利用归一化和阈值法,选取合适的交通违法类型;通过χ~2检验交通违法和交通事故两者关联性;再采用对应分析的方法,研究不同交通事故类型对应的主次要相关违法类型,并建立影响程度模型;同时,基于两者的交互影响,对部分交通事故类型和违法类型分类、合并。结果表明:交通事故类型和交通违法类型间有显著的相关性和对应关系,基于这种特性可预防交通事故,预判事故类型。     

基于灰色关联分析的LNG接收终端人因事故辨识方法

陆岸LNG接收终端是LNG海上进口系统中的重要设施。针对我国LNG接收终端人因事故不断增多的现状，基于航空事故调查分析中的HFACS事故致因分析模型，将人因事故的影响因素归纳为个人因素、人际因素、环境因素、监督因素和组织因素五大类，结合灰色理论中的灰色关联分析，得到了LNG接收终端人因事故辨识方法。最后，运用该方法对某LNG接收终端人因事故进行辨识，通过灰关联度的计算，找出其最主要的不安全事件来自“个人因素”中的个人“安全意识不强”。此方法克服了小样本事故数据带来的弊端，对保障LNG接收终端的安全运行具有一定的指导意义。     

基于零膨胀负二项回归模型的内河水上交通人命安全分析

运用零膨胀负二项回归模型,分析水上交通事故中人员死亡失踪数量的各影响因素的影响程度。通过Pearson相关分析得到与水上交通事故中人员死亡失踪人数密切相关的因素,建立ZINB回归模型得到各因素的参数估计值。运用弹性分析方法对不同影响因素的影响程度进行评估,根据影响程度对各影响因素进行排序。将该方法应用于长江海事局辖区范围内的水上交通事故人员死亡失踪分析,取得了理想效果。     

基于DEMATEL的铁路行车人因事故关键因素实证分析

针对铁路行车人因事故受多因素交互影响的问题,提出了一种基于信息熵和DEMATEL法耦合的铁路行车人因事故关键因素实证分析方法。首先依据铁路行车人因事故认知行为模型,从感知、决策、计划和执行4个过程分析铁路行车人因事故的影响因素;然后综合运用信息熵和DEMATEL法构建关键因素量化识别模型,利用中心度和原因度两个参数分析铁路行车人因事故的关键影响因素;最后,结合2008—2013年铁路行车人因事故数据进行实证分析。结果表明,机车操作人员相关情形记忆失误、情景诊断失误、未严格执行操作规则和采取错误行动是铁路行车人因事故的关键影响因素。     

基于贝叶斯网络模型的船舶搁浅事故分析

根据海上交通安全事故统计数据显示,船舶搁浅事故是主要的海上交通安全事故之一。为了研究船舶搁浅事故的发生机理,收集了我国东部海域部分海事局辖区的船舶搁浅事故样本。首先从人为因素、环境因素和船舶因素三方面分析导致船舶搁浅事故的原因,确定网络节点。然后找出每起搁浅事故的事故链,并建立船舶搁浅事故贝叶斯网络模型。再对建立的贝叶斯网络模型进行仿真,选取21起船舶搁浅事故对建立的模型进行验证,确定模型的有效性。最后,利用HUGIN软件找出船舶搁浅事故各影响因素的致因概率,得到导致船舶搁浅事故的致因链。在人为因素方面,瞭望不当和不熟悉航道情况占据的比例最高;在船舶因素方面,舵机设备故障对船舶搁浅事故影响最大;在环境因素方面,风/浪/流对船舶搁浅事故影响最大。     

航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型研究

为深入研究航空人为差错事故/事件的影响因素,以人为差错相关理论为基础,对比分析几种典型的人为差错分析模型;通过借鉴ECCAIRS分析框架,并在基元事件分析(EEAM)逻辑和CCAR396部的分类方法基础上,构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型,它从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层,分析航空事故和不安全事件的人为差错。此外,还将组织因素概念引入该模型。     

Why bad things happen to good people

Accidents in the process industries are extensively investigated to determine root causes, for lessons learned, and many times in search of the “guilty”. Accidents are seldom simple and most accidents have human elements that led to or facilitated the accident. Many times the people involved in these accidents, when considered individually on their merit, would be considered “good” people yet “bad things” (accidents) still occur.Human errors can be classified as individual, group, and organizational. Individual human errors have been addressed in a number of studies and papers. Many of these classify human errors and treat them probabilistically or cognitively. Less has been said regarding the individual psychological/sociological response/interaction mechanisms that might contribute to an industrial accident. These elements also contribute to a lack of situational awareness which often plays a large part in human error. Group and organizational interactions/dynamics can also contribute negatively to situational awareness and to the chain of events of an accident. Organization errors, which are typically latent, can also facilitate an accident and are many times people enabled for personal and business vested interests.This paper will discuss the effect of human error at the practical plant level in contributing to accidents in the process industries from individual, group, and organizational perspective. The discussion will include psychological/sociological response/interaction mechanisms that can contribute to situational awareness and human error. It will also discuss how complexity, veracity, and quantity of available information can affect the human decision-making process leading to mistakes.Accidents are seldom simple and most accidents have a number of elements that led to or facilitated the accident. When looking at individual elements probabilistically, multiplying probabilities together, it is hard to see how an accident could have occurred. A common refrain “That’s double jeopardy and we don’t have to consider that” is essentially a qualitative probabilistic analysis. Yet we have cases of triple, quadruple, n-jeopardy occurring to cause accidents. The paper will discuss the superimposition of causes and a similar concept of functional resonance in causing accidents.     

航空事故调查中人的因素安全建议框架研究

对航空事故中人的不安全行为进行了系统分析,将失误划分为感知失误、记忆失误、决策失误、技能失误4个类别,将违章划分为习惯性违章和偶然性违章。将人的因素干预维度确定为组织管理、人/团队、技术、任务和环境。针对不安全行为制定相应的初步改进措施后,还需从措施的可行性、可接受性、经济性和有效性4个方面进行综合评估和取舍。实证研究表明,人的因素干预矩阵是制定安全建议的有效工具,该框架具备良好的适用性。     

基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析

为高效准确挖掘航空器空中相撞事故与相应事故致因因素间的规律,利用事故数据,提出一种基于粗糙集和遗传算法的分析模型。首先运用粗糙集理论对SHELL模型提供的第一层次因素进行重要性程度排序,并确定其权重;然后分析事故中各环节的具体因素,结合遗传算法对这些子因素进行约简,约简时重点考虑重要度高的主因素,确定最终的事故因素及其决策规则;最后,实例分析得出导致事故的主要因素为机组违规、管制差错与违规、气象和空域。实例分析结果表明,该模型与算法能适应航空事故数据特点,能客观描述几个主要因素与事故发生之间的关联关系。     

核电厂HRA定性分析

人因可靠性分析(HRA)是核电厂概率安全评价(PSA)的重要组成部分,定性评价对核电厂庞大的数据进行筛选和分析,是HRA的基础和出发点.本文介绍了核电厂HRA定性分析的目的、原则、方法和程序,并以压水堆核电厂蒸汽发生器传热管破裂(SGTR)为具体实例进行说明.