煤矿作业人员不安全行为的影响因素分析

为分析造成煤矿安全事故不安全行为的主要因素,基于人因分析和分类系统(HFACS),以山西汾西煤矿集团的煤矿安全事故报告为样本,将极大似然估计和模糊语义-数字概率估计方法相结合,构建煤矿作业人员不安全行为影响因素的贝叶斯网络,进而由浅入深地推理出不安全行为的影响因素。结果表明,个人准备状态差是造成作业人员不安全行为的最直接原因,而运行计划不恰当、监督不充分和资源管理不到位是造成作业人员不安全行为的主要深层次原因,作业人员状态对其不安全行为的产生有较大影响。     

基于改进的HFACS和SPA的矿山安全人因分析

为了更好地服务于矿山安全管理,同时解决矿山人为因素调查、分析和评价方面存在的缺失,对部分矿山事故进行了统计分析,研究了诱发事故发生的人因因素,并分析了各因素发生的原因。在此基础上,结合对部分矿山安全管理现状的研究,建立了矿山HFACS分析模型。该模型包括5类事故致因、24个人因因素。应用该模型,结合集对分析方法,可实现矿山人因因素定量与定性分析。以陕西省某矿山为例,建立了该矿山的HFACS模型。采用专家评分法、层次分析法确定各因素的权重,计算出系统的联系度表达式。利用该表达式对该矿山的集对势、联系度、不确定性和悲观势进行了分析。结果表明,该矿山人因安全状况良好,个别人因因素指标需要改善和提高。矿山HFACS模型可以很好地涵盖矿山事故中的人因因素,通过对矿山人因现状的集对分析,可以有效提高矿山安全性。     

“五因素分析法”和动机要因调查法在安全事故分析中的运用

正事故分析作为事故处理的重要一环,目的是通过对事故原因的探寻,提出预防事故再发生对策。事故原因分析的准确性和深度往往在很大程度上决定了后续事故预防措施的有效性。为了全面、深层次地探寻安全事故发生的根源,以采取正确策略,预防安全事故再发生,笔者认为,应采用"五因素分析法",从人、机、料、法、环等5个维度分析事故发生原因,同时结合动机要因调查法,对人的不安全行为背后的动机要因     

基于HFACS的电梯事故人因分析

为找出电梯事故的主要人为因素,并分析其间的关系,首先以53起电梯事故案例为样本,采用人因分析与分类系统(HFACS)模型,进行电梯事故分类统计与分析;然后利用卡方检验和比值比分析HFACS上下层人因间的相关性,最后从组织层面和个人层面分别提出预防电梯事故的对策。结果表明:安全文化缺失、违规、技能差错、监督不充分和监督违规是导致电梯事故的高频人因;精神状态差、个人准备状态、身体/智力缺陷和技术环境是不安全行为的主要原因,安全文化缺失和资源管理漏洞是不安全行为的根本原因。     

基于BN的锅炉超压爆炸事故原因推理与故障诊断

分析了锅炉爆炸的原因,讨论了事故树与贝叶斯网络的特点,编制了以"锅炉超压爆炸事故"为顶事件的事故树,将其转化为锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构,利用贝叶斯网络的技术优势,针对锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构分别进行了原因推理与诊断推理。实例应用表明,在原因推理中,根节点V_1(压力上升)发生时锅炉超压爆炸事故发生的可能性最高;在诊断推理中,当锅炉超压爆炸事故发生时,根节点V_1(压力上升)一定发生,其次为V_4(定压不准),V_(11)(未装疏水管)发生的可能性最小,为企业进行锅炉超压爆炸事故预测与故障诊断提供了理论依据。     

化工行业临时用电安全HFACS模型及安全管理框架构建

为提高化工行业临时用电安全管理水平,本文考虑HFACS中各致因类别在化工行业临时用电作业中的具体表现形式,构建了适用于该领域的HFACS模型,并通过某典型案例分析验证了模型的适用性。最后,基于行业作业特点分析及HFACS事故致因机理,构建了化工行业临时用电安全管理框架,提出了针对该领域的安全管理措施。     

HFACS与24Model不安全动作因素对应关系研究

不安全动作是导致事故发生的直接原因,为明确和统一不安全动作的定义及判定标准,采用对比分析的方法梳理人因分析与分类系统(HFACS)和24Model中不安全动作的定义和判定标准,建立HFACS与24Model不安全动作因素的对应关系,并以实际事故为例论述对应关系的应用过程。结果表明,HFACS定义的不安全动作可以通过对应关系与24Model定义的不安全动作相对应;所建立的对应关系统一了不安全动作的判定标准。     

基于前导事件和贝叶斯网络的储罐溢油动态风险评价

部分高风险危化品企业搬迁改造困难重重,为控制风险、保护周围人民生命和财产安全,有必要建立动态风险评价系统,对事故发生概率进行监控和预测。采用贝叶斯网络对事故发生概率进行定量分析。先在利用蝴蝶结模型辨识事故原因和后果的基础上,将其转化为贝叶斯网络模型;再导入"前导事件"信息和先验概率推导后验事故发生概率,量化分析事故发生随时间的变化概率;最后,以储罐溢流场景为例进行动态风险计算,结果表明,随化工装置生产时间和"前导事件"增长,元件失效概率和事故风险呈显著增长趋势。因此建议企业应重视"前导事件"并采取措施减少"前导事件",如优化检维修方案、及时更换关键部件、进行全面的事故调查等。     

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。     

A systems approach to extraordinarily major coal mine accidents in China from 1997 to 2011: an application of the HFACS approach

This study aimed to provide a greater understanding of the systemic factors involved in coal mine accidents and to examine the relationships between the contributing factors across all levels of the system. Ninety-four extraordinarily major coal mine accidents that occurred in China from 1997 to 2011 were analyzed using the human factors analysis and classification system (HFACS). The empirical results showed that the frequencies of unsafe behaviors, inadequate regulation and failure to correct hidden dangers were the highest among five levels, 14 categories and 48 indicators, respectively. The odds ratio technique was applied to quantitatively examine the relationships between contributing factors. Various statistically significant associations were discovered and should receive greater attention in future attempts to develop accident measures. In addition, several strategies concerning the main contributing factors and routes to failure are proposed to prevent accidents from reoccurring in an organization.     

基于HFACS的中国特别重大煤矿事故研究

特别重大煤矿事故一直被认为是中国最严重的社会问题之一。本论文的研究目标有两个。首先,分析中国特别重大煤矿事故的致因因素;其次,定量考察事故致因因素间的相互作用关系。基于HFACS模型,在层级层面上,94起特别重大煤矿事故的实证表明:"不安全行为"的发生频率最高;在类别层面上,"监管不力"的发生频率最高;在指标层面上,"对违法行为失察或制止不力"的发生频率最高。借助OR技术,计算得出上一层级对下一层级指标的影响关系,并得到了一系列致因因素间的影响路径,这为遏制和预防特别重大煤矿事故提供了"路线图"。     

基于HFACS的化工企业火灾爆炸事故人因分析*

为研究化工企业火灾爆炸事故的主要人为因素,以63起火灾爆炸事故案例为样本,构建人为因素分析与分类系统（HFACS）模型,进行火灾爆炸事故人为因素分类统计与分析,并利用卡方检验和比值比分析HFACS模型上下层级间的因果关系。结果表明:HFACS模型中上下层级人为因素间存在显著的因果关系,层级1中的“不良的组织氛围”及“组织过程漏洞”和层级2中“监督不充分”在HFACS模型中可以显著增大事故发生的可能性,且“资源管理漏洞”、“不良的组织氛围”、“组织过程漏洞”→“监督不充分”→“人员因素”→“违规”是引发事故的关键路径,并根据HFACS模型中引发事故的关键路径及其人为因素的主要表现形式,提出针对性的化工企业火灾爆炸事故预防措施。     

建筑安全事故人为因素分类研究

为系统研究导致建筑安全事故的人为因素及对策,首先,在文献分析和专家访谈的基础上结合建筑行业特征提出人为因素分类分析系统（HFACS）框架中应增加社会环境层,在修正框架层次和人为因素的基础上构建建筑安全事故人为因素分类分析系统（C-HFACS）框架;其次,对150起建筑安全事故进行案例分析,探讨C-HFACS框架中对事故影响显著的人为因素及其内在关联性,验证了构建C-HFACS框架的合理性;最后,得出政府监管等九个人为因素对事故和下层人为因素影响显著,并从政府、企业、现场和个体四个维度提出独立第三方“飞行式”巡检等有针对性的对策,以期为建筑安全事故分析和管理提供新的方法和工具。     

Analysis on causes of chemical industry accident from 2015 to 2020 in Chinese mainland: A complex network theory approach

Chemical manufacturing is a long-process industry, where an end product may pass through numerous dangerous and complex steps. In such long chains of coordinated activity, accidents remain common. This study made loss-prevention recommendations for the chemical industry after conducting a review of accident reports and creating a complex network model. A human factor analysis and classification system (HFACS) was used to classify data from 109 investigation reports from the Chinese mainland (2015–2020). Levels Ⅱ and Ⅲ of the HFACS output were fed into a complex network model to generate a map of causes and chains of risk. It was shown that most accidents were directly or indirectly caused by human action, and human factors played a decisive role in occurrence, evolution, and resolution. The model used was visualized in Gephi, and the key cause nodes were identified by their topological characteristics. A modularity algorithm was used to derive the community structures and segment the network map. Crucial nodes in each community were compared with factors for each class in the HFACS model. It was also found that there was a biasing factor in the causal processes of explosive accidents and poisoning and asphyxiation accidents according to the associations classified by modularity. Risk abatement strategies were proposed for the crucial factors.     

Revising HFACS for SMEs in the chemical industry: HFACS-CSMEs

Chemical accidents have occurred frequently in recent years, and most have occurred in small and medium-sized enterprises (SMEs). SMEs in the chemical industry face greater challenges than large enterprises with regard to accident prevention. However, SMEs have been unable to effectively learn from accidents due to the limited resources. The accident causation model is an effective tool to help the analyst learn from accidents. As a systematic accident causation model, the causes classification in the human factors analysis and classification system (HFACS) can match the characteristics of SMEs, but the cause of chemical accidents can be ineffectively identified by HFACS. In this study, HFACS was revised for the SMEs in the chemical industry, mainly consisting of three parts. First, based on the definition of factors in the original HFACS, the extended HFACS framework was obtained, which include 78 manifestations with the characteristics of the chemical accidents. Second, 101 accidents occurring in a SME in the chemical industry from 2012 to 2016 were analyzed though the extended HFACS framework. Finally, a new model, known as the HFACS-CSMEs, was obtained by further revising the manifestations and causes classification according to the statistical results of the accident analysis. HFACS-CSMEs consists of 15 cause factors and 56 manifestations, which can effectually identify and distinguish the causes in chemical accidents. Moreover, the easy-to-understand and statistically acceptable features of HFACS-CSMEs can cater to the SMEs regarding accident analysis. HFACS-CSMEs solves the problem that HFACS cannot be directly applied to chemical accidents and provides new ideas about preventing accidents in SMEs in the chemical industry.     

HFACS中不安全监管因素与事故致因24 Model中不安全动作因素的对比分析

为了使HFACS这种事故分析方法能够在我国各种类型事故中得到应用,研究了HFACS的不安全监管因素中各指标的定义和分类,并将其与事故致因24 Model中的不安全动作因素进行对比,得出两者的对应关系和各自特点。结果表明:HFACS中多数不安全监管因素属于24 Model中的不安全动作,这些不安全动作的发出者都是监管者;24 Model中不安全动作的发出者既可以是事故的直接引发者,也可以是监管者。从监管的范畴来看,HFACS中不安全监管因素的范围小于24 Model中的监管范围,只包括组织内部的监管。     

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CA-SEM的煤矿安全事故风险因素结构模型

围绕煤矿安全风险管理的内涵,通过因子分析和层次聚类分析,识别煤矿安全事故风险主要包含人因风险、管理风险、信息风险、环境风险和设备风险5个风险因素层的22项风险因子。以人因风险层的6个风险因素为内源潜变量,其他4个风险层的16个风险因素为外源潜变量,构建煤矿安全事故风险因素的CA-SEM模型。运用SPASS17.0和AMOS7.0剖析各风险因素层以及各风险因子对煤矿安全事故风险的综合影响及其作用机理,从而为实现煤矿本质化安全提供决策依据。