高处坠落事故的人因失误与干预策略研究

为系统分析导致高处坠落人因事故的产生机理,通过统计152起建筑工程高处坠落事故的调查与分析报告,从组织影响、安全监管、不安全行为前提条件和不安全行为等4个层次,辨识影响高处坠落事故的人为失误因素,修订人为因素分析与分类系统框架（HFACS）。设计高处坠落人因失误调查问卷,开展一线高处作业人员问卷调查,建立高处坠落人因失误结构方程模型,对导致高处坠落事故的人为失误因素进行路径分析。结果表明:各潜在因素间均呈正相关,且高处坠落人因失误事故的关键路径为资源管理不到位→安全监督培训不充分→班组管理不良→操作违规。综合各因素间相关性,提出了针对性的预防高处坠落事故的人因干预策略。     

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。     

HFACS-MI改进模型在危险化学品仓储事故人因分析中的应用

为了研究危险化学品仓储事故的关键人因,通过人因分析与分类系统-煤矿(Human Factors Analysis and Classification System-Mine, HFACS-MI)改进模型从员工的不安全行为、影响不安全行为的前提条件、监督行为、组织影响和企业外部因素5个层次系统地分析65起危险化学品仓储事故,并运用卡方检验和让步比分析了产生不安全行为的原因和各层次间的内在关系。结果表明,外部管理、组织过程、监督不充分、个人因素、技能差错和违规是导致危险化学品仓储事故发生的重要因素。HFACS-MI改进模型上下层级的人为因素间存在显著的因果关系,且主要的危险化学品仓储事故致因路径共有5条,其中“外部管理因素—组织过程漏洞—监督不充分—个人因素—违规”是最关键的致因路径。改进的HFACS-MI模型可以有效分析危险化学品仓储事故人因因素。     

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。     

一种基于HFACS模型的人为因素分析应用方法

为了提高航电试验机飞行试验的质量和安全,减少飞行试验中人因差错事件发生的机率,提出了一种基于HFACS模型的人为因素分析应用方法.建立了适用于航电试验机飞行试验领域的专业性人为因素分析模型,利用灰色关联分析法对影响飞行试验人因差错事件发生的致因因素进行了子层级归类和整体性分析.从归类和整体性分析结果来看,影响飞行试验人因差错事件发生的核心致因因素主要有协同管理、组织过程、技能差错、身体/能力限制、精神状态、组织氛围、监督不充分及决策差错等.研究表明,该人为因素分析应用方法对挖掘和分析航电试验机飞行试验人因差错事件发生的核心致因因素具有较好的效果.     

煤矿瓦斯爆炸事故统计分析及应急管理研究

为研究近几年我国煤矿瓦斯爆炸事故特征，统计分析了2015—2021年发生的63起瓦斯爆炸事故，运用数理统计法、改进人因分析与分类系统(Human Factor Analysis and Classification System, HFACS)模型、卡方检验和让步比分析法对瓦斯爆炸事故的发生规律和致因因素进行了研究。结果表明：山西、陕西、黑龙江3个省瓦斯爆炸事故起数和死亡人数分别占全国的28.57%和37.9%,是重点防控省份；每年的12月发生的瓦斯爆炸事故最多，造成的伤害最大，且在交接班时段及每班接班后的第1～2 h事故频发率最高；管理因素、组织氛围缺失、监督不到位、操作者不良状态、操作失误是影响瓦斯爆炸的5大高频致因因素和导致瓦斯爆炸发生的高频因果链，是瓦斯爆炸事故应急管理的防控重点。     

HFACS中组织影响与24Model中组织行为的对应关系研究

HFACS是一种广为接受的事故致因模型,具有复杂的结构和内容,24Model由作者课题组建立,其内容及表达方式符合国内习惯,为深入了解HFACS并完善24Model,对2个模型中均包含的事故组织层面的原因进行对比研究。剖析HFACS中组织影响和24Model中组织行为的具体含义,并应用2个模型分析"8·12"天津港火灾爆炸事故。研究表明:HFACS的组织影响和24Model的组织行为有对应关系,但24Model更便于事故分析,得到的分析结果有利于提出事故预防措施;24Model中安全文化元素表还需完善。     

基于HFACS模型的制造企业机械伤害事故致因分析

为探究我国制造企业机械伤害事故发生的部分原因，首先以206份机械伤害事故报告为样本，基于人因分析与分类系统(HFACS)模型，运用SPSS软件分析样本数据频率及相关性，其中，较常见的致因因素是组织氛围、监督不到位、不良的心理状态和偶然性违规；各致因因素间的关联强度值为1.994～5.407,组织氛围-监督不到位-不良的心理状态-偶然性违规是关联强度之和最大的关键事故致因路径；然后利用Super Decisions软件计算致因因素权重，其中，不安全行为的前提条件权重值为0.330 1,是所占权重最高的关键层级，不安全的监督层级中的计划任务不恰当权重值为0.150 1,是权重最高的关键因素；最后通过分析提出预防机械伤害事故发生的策略。研究结果表明：机械伤害事故的发生是各致因因素间相互作用的结果，减少制造企业机械伤害事故需要阻断事故致因路径、加强对关键层级和关键因素的管控。     

基于HFACS模型的化工事故致因分析

为探究我国化工企业安全管理应重点防范的问题,首先,基于化工事故特点,识别人因分析和分类系统(HFACS)中各致因类别在化工领域的具体表现形式;然后,完善HFACS模型,并以某化工企业2012—2016年的102起事故为样本,应用该模型分析事故致因,针对具体致因提出相应的控制与改善措施。结果表明:员工的不安全行为主要包括习惯性违规和技能型失误,其主要形式为未对设备/工艺进行风险评估;不安全行为的前提条件主要源于操作者注意力不集中、警惕性不强以及作业时未穿戴个人保护设备(PPE);不安全监管的主要形式为未进行监督和风险评估;组织影响主要形式为安全氛围未形成。     

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HFACS-BN模型的危险化学品事故人因路径分析*

为提高危险化学品安全管理水平,收集我国134起以人为主因的危险化学品事故,构建危险化学品事故的HFACS-BN模型,并基于贝叶斯网络对危险化学品事故中的人因路径及各因素灵敏度进行分析。研究结果表明:行为违规是导致事故的最主要不安全行为;在复杂路径中,环境因素和操作者状态具有较高的灵敏度,与其相关的风险认知与处理不当是阻碍事故预防的关键因素;在非复杂路径中,操作者状态与运行计划不当具有较高的灵敏度,其所涉及的监督违规、组织过程和组织氛围,是导致危险化学品事故的根本起点,并可依此分析事故直接原因和间接原因;操作者状态在2种路径中均表现出高灵敏度,因此化工企业在人员管理上要加强关注职工状态,减少不安全行为的出现。     

危化品事故应急救援能力提升方法研究——基于天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故教训

为提升危化品事故应急救援能力,保障消防救援队员救援时安全,基于2015年天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故教训,从应急管理生命周期的角度构建危化品应急管理体系,研究危化品事故应急救援能力提升方法。结果表明:事故发生及特大伤亡与预防和应急准备工作不足有密切关系。构建基于应急管理生命周期的危化品企业、有关监管部门、技术服务机构、消防队联动应急管理体系是提升危化品应急救援能力的重要方法。危化品企业、有关监管部门、技术服务机构、消防队应做好危化品事故预防与应急准备工作,通过充足的预防和准备工作促使有效应急响应。事故发生后,危化品企业做好早期处置利于消防队采取针对性应急救援方案。对于复杂性危化品事故,及时成立抢险救援指挥部,科学应急响应,可保障消防救援的安全有效。     

基于社会技术系统的复工企业疫情防控风险路径研究*

为对复工企业疫情防控中的风险致因因素进行分析,探寻复工企业疫情防控的风险路径,基于社会技术系统理论,建立宏观工效学模型,通过查阅并分析国家、地方政府、企业文件以及相关文献,从人员、技术、组织管理、内部环境及外部环境5个子系统出发,识别出16个复工企业疫情失控致因因素;运用社会网络分析（SNA）构建复工企业疫情防控关系网络,对各因素节点中心度进行计算,分析各节点在网络中的位置及影响程度;采用贝叶斯网络（BN）进行参数学习和推理学习,找出复工企业疫情失控的最大致因链。结果表明:复工企业疫情失控关系网络中,存在政府监督管理不力→防疫物资筹备不足→日常监管不到位,政府监督管理不力→ 防疫宣传、培训缺失→员工防疫知识欠缺,政府监督管理不力→防疫宣传、培训缺失→日常监管不到位3条最长风险路径。研究结果可帮助复工企业针对最长风险路径中的因素进行管理,从而有效地为复工企业防疫提供理论支持。     

Human and organizational factors in Chinese hazardous chemical accidents: a case study of the ‘8.12’ Tianjin Port fire and explosion using the HFACS-HC

Human and organizational factors have been proven to be the prime causes of Chinese hazardous chemical accidents (HCAs). A modified version of the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), namely the HFACS-Hazardous Chemicals (HC), was developed to identify the human factors involved in Chinese HCAs. The ‘8.12’ Tianjin Port fire and explosion, the costliest HCA in recent years, was reanalyzed using this framework, and the results were compared with the official accident inquiry report to determine their differences related to the identification of human and organizational factors. The study revealed that interacting human factors from different levels in Ruihai Company led to this catastrophe, and the inquiry report had limitations in the identification of human factors and the guidance for similar accident prevention. This study showed the applicability of the HFACS-HC in HCA analyses as well as the necessity to recommend this approach for future HCA investigations.     

人因失误机理及原因因素研究

在复杂社会技术系统中,人因失误已成为引发事故的最主要原因之一.给出了国内外学者对人因失误的定义.从个体和组织层次上分析了人因失误的机理,并基于此失误机理分析了人误原因因素,给出了个体和组织层次下的原因因素图.     

基于贝叶斯网络的煤矿事故人因推理

煤矿事故的不可重现性决定了事故原因的调查具有很强的不确定性,如何通过事故发生后的相关信息提高事故深层次原因调查的准确性是非常重要的。将HFACS与贝叶斯网络相结合,以煤矿事故HFACS分析结果为样本,通过卡方检验和让步比分析建立人因的贝叶斯网络因果图,进一步利用最大似然估计算法确定了煤矿事故人因的贝叶斯网络参数。最后,以双柳煤业顶板事故的调查信息为证据推理导致煤矿事故发生的深层次原因,提高事故原因调查的准确性,从而验证模型的有效性。     

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.