基于FBN的高校实验室不安全行为风险评估

为有效减少高校实验室不安全行为,首先,利用人因分析和分类系统(HFACS)模型、贝叶斯网络法、专家评估法以及三角模糊数估算概率法,构建高校实验室不安全行为的模糊贝叶斯网络(FBN)模型;然后,应用模型推理分析,确定高校实验室不安全行为主要影响因素。结果表明:高校实验室不安全行为包括外部影响、组织影响、不安全监管、不安全行为的前提条件和不安全行为5个层级,共24个风险因素,由此导致不安全行为的不可接受概率高达86%;在24个风险因素中,组织氛围不佳的灵敏度值为24.1%,对不安全行为的影响最大;导致不安全行为发生的最根本因素是立法不完善,进而传递到不可接受的外部因素和不安全监督,形成最可能致因链。