考虑人因可靠性的安全仪表功能SIL验证方法研究

油气站场一般设置有紧急停车系统（ESD）等存在操作员介入的非常规安全仪表功能（SIF）,为解决已有的安全完整性等级（SIL）评估方法不能针对此类SIF进行功能安全评价的情况。对存在操作员介入的非常规SIF进行研究,将其中的人为因素细分为观察、决策和执行3个阶段;根据各类人因可靠性分析方法优缺点,筛选CREAM和HCR方法分别分析紧急情景环境和应急响应时间对非常规SIF人因失效概率的影响,建立考虑人因可靠性的SIL验证模型;基于此模型选取某输油站典型SIF开展SIL评估,分析人因失效对SIF整体可靠性的影响水平,并提出改善措施。结果表明:将操作员应急响应过程中的人因失效概率引入传统的SIL验证模型中,可实现对非常规SIF的功能安全评价;人因失效对非常规SIF具有显著影响,筛选的人因可靠性模型可准确计算人因失效概率。     

塔机作业模糊认知可靠性与失误分析方法研究

为提高建设工程塔式起重机作业可靠性,防止人因失误酿成事故,综合运用模糊数学和认知可靠性与失误分析方法(CREAM),构建塔机作业人因可靠性分析模型。首先,剖析塔机作业环境特点,修正共同绩效条件(CPC),厘定各项CPC评估指标;其次,分析人因失误事故数据资料,构建高斯隶属度函数,模糊处理CPC评估指标;然后,融合CPC评估指标熵权,模糊计算塔机作业人员4类控制模式隶属度;最后,运用重心法进行控制模式隶属度去模糊化处理,实现塔机作业人因可靠性概率的量化评估。对湖北省某建筑企业施工现场塔机作业进行模糊认知可靠性与失误分析,验证模型有效性。结果表明:该建筑企业施工现场塔机作业人员控制模式为战略型,人因可靠性概率为99.83%。     

基于CREAM方法的人因失效概率预测模型研究

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)是第二代人因可靠性分析方法中的代表方法之一,通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。本文分析了该方法及其后续研究在人因可靠度评估时存在的主要问题,并以CREAM方法为基础建立新的人因失效概率预测模型。模型首先要求有针对性的对具体任务环境确定通用性能影响因子(CPC)权重,然后通过对CPC进行打分对任务环境进行量化,通过加权求和的方式分别计算出CPC的改进总分值G和降低总分值J,最后运用新建的预测模型计算出人因失效概率。新模型提出了三点改进:第一将任务环境设定为连续的空间;第二提出了不同的工作环境(任务环境)应该有其对应的CPC因子权重;第三考虑正影响CPC因子和负影响CPC因子的双重影响,建立双变量预测模型,预测结果更加合理。     

CREAM追溯法在交通事故人因分析中的应用研究

人因失效是道路交通事故发生的主要原因.认知可靠性和失误分析方法(CREAM)可以追溯事故发生的根原因,并对事故隐患进行预测.它强调情景环境对人的行为的重要影响,较符合驾驶员可靠性分析的需求.研究了CREAM中的追溯分析方法在道路交通人因失效事件根原因分析中的应用,建立了道路交通事故的人因失效模式,对人因失效基本原因的分类和后果-前因关系进行归纳、整理和补充,提出了适用于道路交通人因失效事件的“后果-前因”追溯表和具体的追溯分析步骤.进而对其定量计算进行了探索,并通过实例探讨了其应用,得到事故发生的根原因.     

基于CREAM和贝叶斯网络的航空维修人为差错概率预测

航空维修差错不仅严重威胁着飞行安全,同时也会增加航空公司的维修成本。针对航空维修人员发生差错成因的复杂性以及历史事故数据缺乏的情况下,将人因可靠性与失误分析方法（CREAM）和贝叶斯网络（BN）相结合,提出一种改进的维修差错分析模型。根据维修任务构建相应的贝叶斯网络模型,为各子节点设置条件概率表（CPT）;基于维修基地的实际维修环境,对行为形成因子（PSFs）进行评估,得到共同绩效条件（CPCs）的水平;利用各CPC因子下各个行为功能失效模式的权重因子,对各认知活动进行失效概率的修正;将修正概率作为贝叶斯网络根节点的输入,利用推理机制,得到差错发生概率。通过案例分析和计算,验证了所述方法的可行性和有效性。     

基于CREAM的建筑施工人因事故定量预测分析

结合建筑施工人因事故频发的现状及特点,借鉴认知可靠性与失误分析方法(CREAM),首先提出了一种从认知活动到失效模式的人因事故求解链,接着通过对人的认知失误概率基本预测公式缺陷的分析,结合专家提供的共同绩效条件(CPC)因子所对应的权重值,得出效应影响指数ρ,对基本预测公式进行扩展,并应用扩展后的公式对建筑施工中的人因事故进行定量预测;最后结合具体实例的分析,实证该方法的合理性。研究结论对施工企业采取预防措施,降低人因失误导致的建筑工程事故具有一定的借鉴意义。     

基于模糊理论和AHP的CREAM扩展法的改进

为提高人因可靠性定量预测的准确性,利用模糊理论和层次分析法(AHP)改进认知可靠性与失误分析方法(CREAM)中的扩展法,建立一种对共同绩效条件(CPC)权重及其所属水平等级量化的新方法。基于建立的CPC模糊因素集,利用AHP得到CPC模糊权重集;构造CPC模糊评价集,进而获得CPC因子所属水平等级,完成方法的改进;采用改进前后的CREAM扩展法,分析某煤矿人误事件中煤矿安全检查人员的可靠性,并与实际发生结果对比。对比结果显示,采用改进后的CREAM扩展法得到的预测结果更能凸显和衡量人因失误对事故的影响度。     

海洋平台作业人因可靠性与失误研究

为提高定量预测的准确性,基于认知可靠性与失误分析法(CREAM),建立海洋平台作业人因可靠性定量分析方法。针对海洋平台作业的情景环境,系统地划分CREAM中的诸共同绩效条件(CPC)的类别。用模糊推理的方法,实现对CPC的模糊化评价。用多元线性回归拟合方法,建立控制模式与CPC的对应关系模型,以增强CREAM的通用性,基于模糊量化规则,获得控制模式的隶属度。通过去模糊化实现人因失误概率(HEP)的定量计算。用所建方法,分析墨西哥湾深水地平线井喷事故案例。结果表明,该事故HEP为3.54×10-2,对应的控制模式为战术型/机会型,验证了该方法的可行性。     

贫数据条件下海底电缆故障概率评估方法*

为解决贫数据引起海底电缆失效概率评估的不确定性影响,实施有效的海底电缆故障风险管理,提出1种耦合模糊集理论、层次贝叶斯分析（HBA）和贝叶斯网络的海底电缆失效概率评估方法,识别海底电缆失效致因因素,梳理各因素之间的关联关系,并采用贝叶斯网络(BN)构建海底电缆失效模型;根据数据源特点将电缆失效因素分为数据完全缺失和具有稀少的先兆数据,采用模糊集理论(FST)计算完全没有可用数据的失效致因发生概率,通过HBA估计有稀少数据失效致因的发生概率;以失效致因发生概率为输入,通过贝叶斯网络实现海底电缆失效概率的动态评估。研究结果表明:FST-HBA-BN方法可以解决基本风险因素的数据稀缺问题,量化评估海底电缆失效概率,研究结果可为贫数据条件下的电缆失效风险管理提供支撑。     

户外端子箱操作人因可靠性及其风险评价*

为正确评价人为因素对户外端子箱失效的影响,利用CREAM(Cognitive Reliability and Error Analysis Method)模型的共同绩效条件分析端子箱操作过程中人的行为机理以及行为可靠性因素;应用SLIM(Success Likelihood Index Method)模型计算人为失误概率,并采用比例故障模型计算户外端子箱自身的故障率;以某断路器端子箱为例进行验证。结果表明:研究案例的人为失误概率为1.56%,设备故障率为0.84%,系统的风险值为10.7%,系统的风险等级为3;从概率的角度说明事故发生原因中人为因素的影响更大。因此,从行为可靠性影响因素层面对人为失误概率进行调控,可使户外端子箱操作人因可靠性得到提高,系统的风险等级随之降低。     

泥石流冲击下立式储罐失效概率分析

为评估泥石流引发的Natech事故风险,定量分析泥石流冲击对立式储罐的影响,首先建立泥石流作用下储罐的力学简化模型,将泥石流作用下储罐破坏模式分为弯曲破坏、罐体失稳、储罐浮离及储罐滑移;然后基于该分类,分别构建4组极限状态方程;其次基于贝叶斯网络和可靠性理论,建立储罐失效概率计算方法;最后,利用该方法分析计算某事故场景。结果表明:该事故场景下储罐失效概率为81.19%;在泥石流多发区,适当提高储罐充装率及降低大型储罐高径比可有效防控该类事故。     

基于CREAM的企业安全生产事故中人因失误的影响因素分析

安全生产是现代企业管理工作中的核心工作之一,通过对企业安全生产事故中人因失误的成因分析,总结了企业人因失误的类型,采用CREAM(认知可靠性和失误分析方法)对其影响因素进行追溯性分析,提出了相应的对策建议,能有效促进企业安全生产工作的开展。     

基于RBF神经网络的火灾报警系统失效概率预测

报警系统失效主要包括漏报、误报,对系统进行失效概率预测,可以帮助判断设备质量优劣,评估系统效能。利用Matlab软件编程,通过神经网络预测失效概率。根据不同场所正在使用的火灾报警器的失效数据作为原始数据,归纳总结失效原因,建立事故树,结合专家打分法与模糊理论得到网络的输入值与输出值。通过网络训练,得到可以对系统失效概率进行预测的RBF神经网络,测算效率大幅提高。以70组不同品牌、用途的火灾报警系统作为算例,通过训练数据,最终达到输入底事件发生概率可直接输出顶事件发生概率的目的。结果表明,RBF神经网络相较于BP网络与事故树算得的失效概率具有更高的拟合度,RBF神经网络模型在进行系统失效概率预测时具有可靠性。     

基于BN-CREAM的深水井控压井作业风险诱因研究

深水井控压井作业是有效控制溢流演化为井喷事故的二级井控工艺屏障。为提高深水井控压井作业可靠性,采用 BN-CREAM方法对其风险诱因进行研究。结合深水井控压井作业特点,考虑共因失效等因素,采用贝叶斯网络方法建立深 水井控压井作业风险演化模型。应用人因可靠性分析CREAM法计算深水压井人因失误先验概率,参考海洋可靠性数据手 册OREDA确定深水井控设备失效先验概率。依托贝叶斯网络的逆向推理能力辨识压井作业的主要风险节点,从而实现对 深水井控压井作业风险诱因的有效预测和评估。研究表明:深水井控压井作业共包含6个关键风险根节点,且压井作业人 因可靠性要低于设备可靠性;3级子节点“压井方法选择不合理”对深水压井作业的成功起到至关重要的作用,需进一 步开展风险分析研究。     

基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法

针对研究管制人因可靠性时存在的模糊性和片面性问题,采用认知可靠性与失误分析方法（CREAM）中的扩展预测法,计算10项管制通用任务的人误概率;在此基础上,以管制行为形成因子作为根节点构建贝叶斯网络,建立其与情景控制模式的不确定关系模型,对管制员在多任务中的人误概率进行预测。研究结果表明:在由相同评判者给出行为形成因子影响效应的前提下,由CREAM扩展预测法和构建贝叶斯网络的方法预测得到的多数任务的人误概率差异较大,从方法的客观性、合理性和适用性角度分析,贝叶斯网络在研究该问题时更具优势。     

城市雨水管网内涝失效的可靠性分析

为了提高雨水管网的排水的可靠性,将工程结构中的可靠性理论引入雨水管网,在可靠性的基础上利用定量风险分析方法对整个雨水管网进行分析,得出雨水管网的失效概率.首先分析雨水管网内涝失效的功能函数与极限状态函数,研究功能函数中各个随机变量的不确定性;接着提出将一次二阶矩法中的设计验算点法用于评估单个雨水管道内涝失效的可靠性,得出单个雨水管道的内涝失效的可靠指标,进而通过转化得出单个雨水管道的内涝失效概率,整个计算过程在Matlab中实现;最后运用事故树法对整个雨水管网进行定量风险分析,最终得出雨水管网出现内涝失效的概率.算例研究表明,现有的单个雨水管道的可靠性偏低,雨水管网的可靠性也偏低.     

油气输送管线失效后果模糊事件树分析

油气管线失效后果发生概率是管线风险评价的重要参数,可以通过事件树定量分析来确定管线失效概率和各后续事件发生概率,但这些数据往往因缺乏完整的事故统计资料而难以确定,为此提出采用模糊集合理论与专家语言判断相结合的方法来量化各后续事件发生的可能性。基于构建的油气长输管线失效后果通用事件树,利用模糊事件树分析法替代传统事件树分析法来确定失效后果发生概率,并基于模糊重要度指数和模糊不确定性指数对后续事件进行重要性分析。结果表明,利用该方法可得到管线失效后果发生概率的量化结果,能辨识重要的后续事件。     

数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险分析

面向数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险量化分析的需求,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和模糊集理论(FST)的概率风险分析方法。首先采用故障树分析(FTA)法分析水淹天然气管道泄漏失效致因,并映射得到相应的BN模型;然后针对基本事件失效概率数据缺失的情况,用专家知识引出概率,替代缺失的统计失效概率;为处理概率引出过程中专家知识的模糊性和主观性导致的不确定性,结合FST与多专家层次分析引出模糊概率,将其作为实际先验概率输入BN模型,进行量化分析。以某复线水淹天然气管道为例,应用所提方法分析其泄漏风险,结果表明:用该方法能够在数据缺失情况下表征并量化泄漏风险,同时BN的正向预测和概率更新能力可用来评估动态风险、识别关键失效因素。     

认知控制模式下的CREAM方法概率量化

研究了人因可靠性分析(Human Reliability Analysis,HRA)中人为差错概率的量化.首先,介绍了认知可靠性与差错分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM)中基本法的基本理论,讨论了两种概率化认知控制模式的确定方法——贝叶斯网络法和模糊逻辑法,强调了概率化认知控制模式下量化人为差错概率的必要性.然后,在分析认知模式下人为差错概率分布的基础上,通过理论推导,构建了概率化认知控制模式下人为差错概率的量化方法.为了提高计算效率,提供了人为差错概率的蒙特卡洛仿真算法.最后,通过实例,演示了方法的使用过程,并证明了方法的有效性.     

复杂系统中人误原因因素的层次分析法

介绍和评析了人误分析历史上有重要影响的几种人误原因因素分类方法:传统人因分类法、信息处理分类法和认知系统工程分类法.基于认知可靠性及失误分析方法(CREAM)的人误原因因素分类,运用层次分析法(AHP)基本原理,建立了大规模复杂人-机系统人误原因因素层次结构模型及相应的AHP程序,并以JCO公司超临界事故为实例进行了分析.分析和应用结果表明,本文所建立的人误原因因素层次结构模型及AHP程序能够辨识出大规模复杂人-机系统中人误的主要原因因素,进而寻找出最优预防方案,对预防和减少此类人误事故的发生有积极意义.