人的可靠性分析:历史、需求和进展

人的可靠性分析 (HRA)是人机工程、安全科学极为关注的问题。近年来 ,该领域的理论研究和应用技术发展很快 ,尤其将认知科学与人的失误的研究相结合 ,从失误模型到计算方法都更加与现实情景相吻合。笔者介绍了HRA的发展历史和相关的第一代HRA计算方法及其特点 ,并且就HRA在我国核电领域中的应用状况和前景进行了探讨 ,重点介绍了国际原子能机构赞助的中国核电厂操纵员可靠性研究项目 ,其成果对于进一步完善安全管理和提高我国核电厂人员可靠性提供了科学的依据和借鉴经验。     

复杂工业系统中班组人因失误分析

在复杂工业系统中 ,人因可靠性分析 (HRA)是预防和减少人因失误的有效方法。人在复杂工业系统中的生产活动 ,往往是由组织中班组成员集体完成的 ,完整的HRA必须充分考虑班组人误的产生。班组人误的产生有其自身的规律 ,如何合理地定义人员行为形成因子 (PSFs)是班组人因失误分析的难点 ,也是班组人因失误分析的重要手段 ,被广泛应用在核电厂 ,航空和造船工业领域的事故分析中。笔者详细分析和探讨了班组人因失误的定义、产生过程及相关的人的行为形成因子 ,以期能使大规模工业系统中的人因失误分析更加合理和完善。     

人的失误理论研究进展

人的失误理论研究已进入结合认知心理学并以人的失误动态过程为研究热点的阶段。笔者回顾了人的失误理论研究的进展,讨论了相关的人的认知行为类型、认知失误的基本概念和人的失误模型。例如适用于不同情景和应用条件的几种模型:刺激-调制-响应(S-O-R)模型;失误的决策阶梯(Step-ladder)模型;通用GEMS模型以及Worledge认知模型。由于人的行为的复杂性和难以预测性造成了人的可靠性分析(HRA)的困难,因此,对人的行为的深入了解必须从人的行为特性及其规律性入手,将人的可靠性分析与行为科学理论结合起来,揭示人的失误发生的内在规律。与此同时,重点分析了概率安全评价技术(PSA)中如何对人的失误事件进行定量估计;如何考虑人的心理因素影响的几种重要的人的失误理论模型,并对今后这该领域中的研究方向进行了讨论。     

核电厂HRA组织定向研究

概率安全评价(PSA)已经成为核电厂定量化安全评价的主要方法,人因可靠性分析(HRA)是其中重要组成部分.传统的HRA方法研究对象主要是"个体失误",而HRA的全面评估必须考虑"组织情景",HRA必须组织定向.分析了HRA各主要方法对于组织因素考虑的不足,提出了HRA组织定向的必要性和基本原则.在提出组织定向的假设条件基础上,建立了HRA(A、B、C类事故)与核电厂相关特定组织之间的映射模型.     

人因可靠性分析方法

回顾了人因可靠性分析 (HRA)的发展历史 ;汇总了近几十年来的各种人因可靠性分析方法 ;详细介绍了人的失误率预测技术 (THERP)、人的认知可靠性模型 (HCR)、成功似然指数法 (SL IM)的背景、使用步骤、特性等 ;分析了 THERP+ HCR的优势 ,并给出了一个应用实例。最后 ,指出了目前 HRA方法的不足并预测了 HRA的发展趋势     

核电站事故前人因可靠性分析方法

人因可靠性分析 (HRA)已成为概率安全分析 (PSA)必不可少的内容 ,事故前人因事件可靠性分析对有效预防维修、调校工作中的人因失误有着重要作用 ,是人因可靠性分析的重要组成部分 ,对PSA最终计算结果有重要影响。笔者结合核电站人因可靠性分析的实际需求 ,运用了以THERP为主的人因失误概率评价方法 ,创建了事故前人因事件分析的基本程序、方法及分析文档模式 ,表述了程序化的事故前人因事件分析模式 ,为我国核电站事故前人因可靠性分析提供了完整和有效的分析方法 ,并有效用于秦山核电站的PSA。     

PSA中人因失误模型化研究

主要研究PSA模型如何考虑人因失误的影响,系统地提出如何在电厂系统模型中建立相对应的人因失误分析模型。利用事件树把系统故障和人因失误相结合的方法,探讨如何最大可能地真实描述事故后的操纵员行为,确定重要人因事件发展序列以及根据系统响应确定合理可分析的人因题头,建立完整的人因失误模型化的体系,并以实例说明具体分析过程。此项研究能够较好地描述硬件可靠性和人因可靠性之间的关联关系,降低HRA出力并满足PSA对于事故后人员行为的概率分析需求。     

基于RBF的起重作业岗位人因可靠性预测

为提高起重作业可靠性,防止人因失误酿成事故,针对人因失误的随机性、模糊性和不确定性特点,提出运用具有非线性映射能力和容错能力的径向基函数(RBF)神经网络,分析人因失误非线性动力学过程。以起重机操作岗位作为人因可靠性分析(HRA)实例,首先,建立基于"作业人员、交流界面、作业环境、作业特性、作业组织"的人因可靠性预测指标体系,并对指标进行量化;其次,根据人因可靠性原理,统计出人因失误次数,给出人因失误率;最后,通过对"人的疲劳和情绪、交流通道、作业复杂程度和时间裕度、照明环境和风力影响、工作强度和安全监管"等因素的分析,构建基于RBF的起重机操作岗位人因可靠性预测分析神经网络模型。分析结果表明,RBF预测分析同时包含人的操作可靠性与认知可靠性,预测结果同现场实际观测结果的符合度达到92.0%。     

人因失误的机理及其可靠性研究

随着科技的发展 ,在系统安全中 ,机器设备可靠性越来越高 ,由于人本身的复杂性 ,人因失误变得愈来愈严重。本文基于人行为的原理 ,对人因失误的机理、影响人失误的因素、人行为的模型和失误模型及其可靠性的量化进行了分析 ,建立了计算人可靠性的威布尔分布模型 ,并对其参数进行了讨论 ,可用此来评价人的可靠性。     

基于APJE-SLIM的海运人因失误概率的确定

安全是海运行业永恒的主题,调查研究表明,人因失误是造成海事的主要原因。为了对海运人因失误进行研究,探讨引起人因失误的行为形成因子(PSF),确定在PSF影响下的人因失误概率。在调查海上避让行为的人因失误和这些失误的行为形成因子的基础上,采用APJE和SLIM相结合的方法对航海人员避让行为中的可靠性进行分析。结果表明,航海人员疲劳与健康程度、知识、经验与培训水平、任务复杂程度、安全管理水平与组织有效性等PSF对人因失误概率有着不同程度的影响,相应提高PSF水平,可极大地减少人因失误概率。利用APJE确定端点绝对失误概率,解决了SLIM方法中难以获得参考点概率的问题,获得了在不同种类不同水平PSF影响下的海运人因失误概率。     

基于人误系统复合状态(MSHES)的人误防范理论研究

评析国内外以第一代人因可靠性分析(静态)、第二代人因可靠性分析(动态)为主体形成的人误防范理论和方法;针对目前不能量化人的生理、认知、心理等相关非结构性和非确定性参数和数据的"瓶颈",建立基于人-机-环系统业务流程的人误系统复合状态(Multiplex State ofHumanErrors System,MSHES)结构模型;探求运用粗糙集数据挖掘,对资深专业人员的经验规则信息、人因事故或事件分析的信息,挖掘人因层次结构中的根因与人误层次结构中的差错之间的关联关系,构建基于规则的人误防范专家系统结构模型;探究人的风险性评估和人误防范理论。     

A taxonomy of performance influencing factors for human reliability analysis of emergency tasks

This paper introduces the process for, and the result of, the selection of performance influencing factors (PIFs) for the use in human reliability analysis (HRA) of emergency tasks in nuclear power plants. The approach taken in this study largely consists of three steps. First, a full-set PIF system is constructed from the collection and review of existing PIF taxonomies. Secondly, PIF candidates are selected from the full-set PIF system, considering the major characteristics of emergency situations and the basic criteria of PIF for use in HRA. Finally, a set of PIFs is established by structuring representative PIFs and their detailed subitems from the candidates. As a result, a set of PIFs comprised of the 11 representative PIFs and 39 subitems was developed.     

基于人因失误率预测法改进的事故后人因可靠性分析技术

人因可靠性分析是概率风险分析的重要组成部分,事故后人因事件分析是人因可靠性分析的核心内容.工程应用中的人因可靠性分析技术应在满足分析准确性需求的基础上尽可能简单与规范.本文分析了人因失误率预测法(THERP)的主要不足及事故序列评估程序人因可靠性分析技术(ASEP HRA)所做出的重要改进,描述了事故后ASEP HRA在工程应用中的基本程序,给出了一个应用实例.     

基于贝叶斯网络的人因可靠性评价

提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价(HRABN)方法,其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点,该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分析。在定性分析上,节点的因果关系(HRA中的因子关系)及需要改进的薄弱节点都直观地显示在层次图中;在定量分析方面,对节点因子后验概率的推断通过HRA中的先验信息(包含仿真数据、现场操作及专家知识等)和最新信息得到。如果人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,模型的可信性就可通过贝叶斯因子进行定量验证。贝叶斯网络扩展性好,当有新的节点因子需要考虑时,只需要补充对应的节点;笔者的方法也能很好地应用在不同行业的HRA。     

Issues of the Human Reliability Analysis in the Context of Probabilistic Safety Studies

This article addresses methodological issues of the human reliability analysis (HRA) in the context of probabilistic safety studies. Several conventional HRA techniques, more often used for the evaluation of the human error probabilities (HEPs), have been classified. A taxonomy of human actions, failure events, and related factors is outlined in order to distinguish action phases, human behavior types and incorrect outputs (errors of omission or commission), error types (slips, lapses, and mistakes), and performance-shaping factors (PSFs) influencing the human performance. A tree is proposed to facilitate the selection of a specific method for the evaluation of human reliability with regard to attributes of the situation analyzed. A software system based on the expert system technology to facilitate and document PSA and HRA is outlined. At the end of the article some research challenges in the domain are discussed.     

Human error analysis in furnace start-up operation using HEART under intuitionistic fuzzy environment

To address human error in system reliability, Human Reliability Analysis (HRA) is an essential issue. Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) as a rather straightforward technique for HRA has successfully been used in many areas to predict human error probability (HEP). However, knowledge acquisition of experts during assessed proportion of affect (APOA) calculation is subjected to vagueness and ambiguity. To overcome this challenge, in this paper Intuitionistic Fuzzy (IF) set due to their advantage to represent more fuzzy information than a classical fuzzy set adopted through APOA calculation. To demonstrate this hybrid approach short for, IF-HEART, the furnace start-up operation is handled, since analysis shows that most of explosions and losses occur during furnace start-ups operation. Further, a sensitivity analysis is carried out to approve the proposed integrated approach. In addition to its academic contribution, the results of the paper enable to improve the overall safety level of a furnace by taking into account potential human error.