24 Model在道路运输事故成因中的应用

为预防道路运输事故,基于事故致因“2-4”(24 Model)模型,对2015—2021年发生的215起道路运输事故的行为原因进行研究。从个人层面和组织层面分析导致事故发生的直接原因、间接原因、根本原因及其根源原因。结果表明:发生频次最多的不安全动作是驾驶员超速行驶(占10.67%);22.33%的道路运输事故存在管理者违章安排无资质员工上岗作业;管理者和领导者对57.67%的道路运输事故的发生有重要影响;由人为因素产生的不安全物态占比达71.53%;驾驶员、车辆安全生产管理制度欠缺或执行不到位在根本原因中尤为突出(占20.92%)。基于此,提出道路运输事故预防对策并构建出道路运输系统各因素关系图。

HFACS与24 Model:不安全动作原因的对比研究

不安全动作的定义、分类与识别尚未有统一标准,这给事故分析与预防带来许多困难。基于此,对人因分析与分类系统(HFACS)和24 Model中的不安全动作层面进行对比研究。在不安全动作对应方面:HFACS中的不安全动作均能对应到24 Model中的不安全动作,但HFACS没有涉及24 Model中不违章、未引起事故但高风险的不安全动作,因而无法实现事前预防。在间接原因对应方面,HFACS中不安全动作的产生原因均可与24 Model中的1个或多个间接原因相对应;HFACS中不安全动作的产生涉及较多生理、心理层面的原因,而考虑到实用性原则,24 Model暂未给出该两方面原因的具体分类方法。在不安全动作发出者方面:24 Model涉及组织内各层级人员,而HFACS仅指一线员工。在实际应用方面:两种模型均可用于不安全动作原因的统计分析;24 Model给出的不安全动作分类范围较HFACS广,在事故分析时所受局限性小,但易造成不安全动作遗漏;在用24 Model进行不安全动作分析时,应尽量细化动作分类及分析的深入程度,以及动作发出者的员工层级。

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。

采用STAMP-24Model的多组织事故分析

安全生产事故往往由多组织交互、多因素耦合造成,事故原因涉及多个组织。为预防和遏制多组织生产安全事故的发生,基于系统理论事故建模与过程模型(Systems-Theory Accident Modeling and Process,STAMP)、24Model,构建一种用于多组织事故分析的方法,并以青岛石油爆炸事故为例进行事故原因分析。结果显示:STAMP-24Model可以分组织,分层次且有效、全面、详细地分析涉及多个组织的事故原因,探究多组织之间的交互关系;对事故进行动态演化分析,可得到各组织不安全动作耦合关系与形成的事故失效链及管控失效路径,进而为预防多组织事故提供思路和参考。

基于改进24Model-ISM-SNA建筑工人不安全行为关联路径研究

建筑施工现场环境复杂,为有效控制不安全行为发生,基于行为安全“2-4”模型对360份具有代表性的建筑安全事故调查报告进行分析,提取出22个不安全行为的主要影响因素。利用灰色关联分析方法(GRA)改进的集成ISM-SNA模型,将不安全行为风险因素划分为表层、过渡层与深层,然后对风险因素进行可视化分析、中心度分析及凝聚子群分析,揭示了各致因因素间的关联关系和传导路径。结果表明,建筑工人不安全行为影响因素可划分成7级3阶的多级递阶结构,安全意识、现场监管、外部环境是建筑工人不安全行为的关键影响因素,同时现场监管和隐患排查到位能有效降低不安全行为的发生。

基于24Model-D-ISM的地铁站火灾疏散影响因素研究

为预防地铁站火灾事故,深入了解地铁站火灾人员疏散影响因素间的内在联系与层次结构,基于第6版“2-4”模型(24Model)分析63起地铁站火灾疏散事故,充分考虑各个因素之间的交互作用,提取19个影响地铁站人员疏散的关键因素,建立地铁站火灾人员疏散影响因素指标体系;采用算子客观赋权法(C-OWA)改进决策试验与评价实验法(DEMATEL),确定地铁站火灾人员疏散的重要影响因素;在此基础上,采用解释结构模型(ISM)分析各个因素间的层次结构及相互作用路径,构建地铁站火灾人员疏散影响因素的多级递阶结构模型。研究结果表明:疏散引导、恐慌从众行为、人员拥挤为地铁站火灾人员疏散的关键影响因素;地铁站火灾人员疏散受表层因素、中间层因素、深层因素共同作用的影响,其中,疏散教育与培训、设施维护与检查、疏散预案等因素是根源影响因素,重视根源影响因素的改善有利于从本质上预防和控制事故的发生。

24Model与LCM原因因素定义对比研究

为探究损失致因模型(LCM)原因因素定义与事故致因“2-4”模型(24Model)存在的异同和优缺点,梳理2个模型各层面原因和结果的定义,对比定义内容及其对事故原因分析等安全实务的指导作用,并以一起瓦斯爆炸事故为例加以实证分析,获得二者分析结果之间的差异。研究结果表明:LCM是首个将管理因素纳入事故致因分析的一维事件序列模型,可明确各层面原因因素的定义和因素间的逻辑关系,但部分定义存在交叉重复的问题,并没有揭示安全工作指导思想等深层次事故致因因素;24Model作为系统性事故致因模型,对各类因素的定义均以组织为主体,描述事件、事故、安全的概念内涵,划分个体安全动作、安全能力和组织安全管理体系的类别并给出含义解析,探究组织安全文化层面的问题并以32个元素体现;2个模型的事故原因分析方法均建立在对各层级原因因素定义的基础上,并适用于模型理论体系本身。

基于24Model与csQCA的煤矿安全事故组态构型

煤矿安全事故对人身安全和周围环境构成严重威胁。为研究煤矿安全事故的致因因素构型,通过搜集、筛选出数据真实且事故原因明确的26起典型煤矿安全事故案例,利用24Model事故致因模型,从不安全行为、不安全物态、习惯性行为、安全管理体系以及安全文化5个维度提取煤矿安全事故致因因素,并通过清晰集定性比较分析(csQCA)方法对煤矿安全事故致因因素的组态构型进行了分析。结果表明:采用24Model与csQCA相结合的方法分析煤矿安全事故的组态构型,能够说明煤矿安全事故致因因素与事故之间存在多重并发因果关系,并存在6种典型的组态构型,可归纳为煤矿单位管理不严型、企业安全文化建设缺失型、工作人员安全意识淡薄型、组织安全行为异化型。根据各种组态构型的特点剖析煤矿安全事故的发生机制,可为煤矿安全生产和管理工作提供对策和建议,以保障煤矿行业安全和推动经济发展。

基于24Model的重特大道路交通事故致因网络分析

为探究导致重特大道路交通事故的致因因素及其演化关系,运用24Model分析收集的62起重特大道路交通事故调查报告,从不安全动作因素、不安全物态因素、个体安全能力、管理体系因素、安全文化因素以及外部环境因素6类因素展开分析,确定了53个致因因素,进一步构建重特大道路交通事故致因网络,并分析该网络模型的相关拓扑特征指标,结果表明:安全知识不足,安全意识淡薄,安全习惯不佳,心理状态不佳等10项致因因素中心性较高,处于社会网络核心位置,易于诱发其他致因因素,网络的平均路径长度以及网络直径较小,这表明该致因网络具有小世界性,进一步分析社会网络边权占比,得到了1条致因因素关键影响路径,针对关键致因因素及路径进行协同控制对预防重特大道路交通事故发生具有重要意义。

基于24Model的房屋市政工程事故致因组态研究

为探索房屋市政工程事故的影响因素与关联组态路径,依据案例的完整性、代表性与可靠性选取2018—2022年发生的70起较大及以上规模房屋市政工程生产安全事故作为研究对象,运用定性比较分析方法和“2-4”模型寻找该类事故的致因组态。研究结果表明:组织安全管理体系的执行情况是导致事故发生的重要影响因素;安全文化型和不安全动作型是事故的主要发生机制;事故致因与结果之间存在多重并发的因果关系。房屋市政工程生产安全管理需夯实安全管理体系,利用致因组态强化事故预防措施,以改善工程的经济与社会效益。

IFAM与24Model的对比研究

为完善和推动事故致因理论的发展,提高事故防控水平,在对信息流事故致因模型(IFAM)和事故致因2-4模型(24Model)理论基础、组成要素和分析过程对比研究的基础上,通过实例分析辨识二者之间的异同。研究结果表明:IFAM与24Model都有较强的理论基础,部分组成要素存在对应关系,但原因类别划分存在差异。IFAM以信息流和组织为研究对象,研究过程相对复杂,更适用于分析单起事故;24Model以组织为研究对象,事故原因模块通用性和逻辑性强,适用于分析单起或某类事故。在实际应用中,IFAM与24Model均可用于事故调查分析和事故分级定责,具有一定的理论和实践价值。IFAM通过信息流表征事故致因,直观描述组织外部原因因素,但对个体能力的深入研究欠缺;而24Model认为组织外部因素需要通过组织内部原因模块的欠缺体现,认为个体能力是引发事故的间接原因并进行细致分析,但对组织间相关关系的探究欠缺。研究结果可为事故预防工作提供新视角和理论支撑。

基于24Model的受限空间事故行为致因分析

为有效预防化工行业受限空间事故,减少人员伤亡,基于化工行业受限空间事故统计数据,明确事故发生规律。应用24Model系统探究“4·15”重大着火中毒事故致因要素,并深入挖掘要素间的内在关联,计算各致因要素总输入输出度,由此明确预防措施的优先级。研究结果表明:我国化工行业受限空间事故发生数呈平稳变化趋势,事故级别多为较大事故(占比65.6%),主要事故类型为中毒和窒息事故(占比59.1%)。在“4·15”重大着火中毒事故致因要素中,车间地下室不正确存放LMZ冷媒增效剂总输入输出度最大(C_(B1)=0.44),具有预控的优先级别。研究结果为化工行业受限空间事故预防措施的制定提供数据支持及策略参考。

基于24Model的化工安全事故原因分析和对策建议

化工行业是国民生产的重要支柱,可是因其复杂的工艺过程和原材料的多样性,在生产过程中容易存在诸多隐患,发生伤亡事故的可能性极大。基于24Model理论,以浩业化工有限公司“1•15”爆炸事故为例,进行原因分析,进而提出对策,旨在预防和控制化工安全事故的发生,提升企业安全绩效。

骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)影响因素分析及预测模型研究

目的探讨万古霉素在骨科术后患者中的24 h曲线下面积(AUC_(0~24h))的影响因素,并预测分析AUC_(0~24h)较好的药代动力学模型。方法纳入新疆医科大学第六附属医院2018年1月至2022年12月进行骨科手术并使用万古霉素的患者,收集患者的基本信息、用药情况、血常规和血生化指标,分析影响骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)的因素。采用一级药代动力学公式、个体化给药辅助决策系统(JPKD)和万古霉素日剂量消除率公式计算AUC_(0~24h)。结果最终纳入91例患者,结果发现胱抑素C(OR=189.168,P=0.005)和单次剂量(OR=19.160,P<0.001)是骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)的独立保护因素,视黄醇结合蛋白是万古霉素AUC_(0~24h)的独立危险因素(OR=0.910,P<0.05)。通过对骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)模型预测分析,JPKD软件和万古霉素日剂量消除率公式的绝对权重偏差均低于30%,JPKD软件和万古霉素日剂量消除率公式的AUC_(0~24h)与一级药代动力学公式的AUC_(0~24h)组内相关系数分别为0.781和0.524。结论胱抑素C是影响骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)的重要因素,JPKD软件较万古霉素日剂量消除率公式方法更适用于预测骨科术后万古霉素AUC_(0~24h)。

STPA与24Model的对比分析

为完善和发展事故致因理论,从基础理论、相关定义、分析过程和分析难度4个方面,对比分析系统理论过程分析(STPA)与“2-4”模型(24Model),并分别进行实例应用。研究结果表明:两者都有很强的理论基础;24Model和STPA总体依照线性模式展开,部分元素可得到对应。STPA的研究对象为系统中的损失,更擅长系统交互研究,研究复杂程度较高,研究误差较大,更适用于单起事故分析;而24Model的研究对象为组织中的事件,事故原因划分更加明确与通用,分析过程简单,研究误差较小,在单起事故和多起事故分析中均可使用,两者都具有较好的拓展性。在应用方面,STPA能够明确指出系统内危险源与损害的联系,但应用过程复杂,致因因素分析主观性强,缺乏对管理体系和安全文化的研究;24Model原因分析结果全面,应用步骤明确,但缺乏对组织间的交互和设计缺陷分析。

基于24Model-5Why的航运企业安全文化薄弱环节研究

安全文化是企业有效地控制事故风险的根源驱动力。在事故致因模型24Model的基础上,提出了24Model-5Why事故分析方法。选取了2015—2019年中国海域发生的63起较大及以上等级的船舶碰撞事故作为对象,开展了航运企业事故致因分析和安全文化的薄弱环节诊断,确定了17个航运企业安全文化关键要素。结果表明,安全意识、安全促进、问题识别、安全反应性、风险感知等环节在航运企业安全文化中较为薄弱。讨论了领导层、管理层和员工层等对安全文化建设的决定作用,针对于航运企业安全文化薄弱环节提出了改进措施。研究对于航运企业诊断安全文化薄弱环节和进行企业安全文化建设具有借鉴意义。

基于24Model-D-ISM的高校实验室安全管理影响因素研究

该文将事故致因“2-4”模型(24Model)与决策实验室分析法(DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)集成,构建了高校实验室24Model-D-ISM模型。使用该模型对100起高校实验室安全事故分析,首先识别事故原因得到不安全动作与不安全物态因素,然后用24Model方法对典型事故进行深层次分析得到组织层面致因因素,基于此构建了包含4个一级指标和16个二级指标的高校实验室安全管理指标体系,最后用DEMATEL-ISM方法建立递阶结构模型对因素间关系进行分析,结果表明安全管理监管与责任体系缺失是导致事故发生的整体性根源原因。分析结果验证了24Model-D-ISM模型在高校实验室安全管理影响因素识别与分析中的有效性,该模型可为高校实验室安全管理体系的改进提供支持。

基于24Model的电力企业伤亡事故行为原因研究

为预防电力企业伤亡事故,采用行为安全24Model方法,分别从个体动作、个体能力、管理体系和组织文化4个方面对2003—2020年95起电力企业伤亡事故进行行为原因分析,并从领导者、管理者和员工角度提出对策。结果表明:在95起电力伤亡事故中存在23种255次不安全动作、13种50次不安全物态和17种348次管理体系的欠缺;企业安全文化欠缺使得管理体系建设和执行不到位,影响组织成员个体能力养成与提升,导致个体不安全动作产生或形成不安全物态;事故预防需要领导者牢固树立企业安全文化理念,管理者健全完善企业安全管理体系,员工注重养成和提升个体能力。

高职院校“体育”课混合教学模式构建与应用——以简化24式太极拳课堂教学为例

为提高高职院校学生体育基本素质、贯彻落实“文体兼修,以体促文”的体育素质教育理念,高职院校将太极传统文化融入“体育”课堂教学中以促进学生综合素养的提升。在推进教学改革的过程中,可构建“线上+线下”混合教学模式,发挥信息技术优势,提高体育教学质量与效率。通过对高职院校构建体育课混合教学模式的重要性加以分析,探讨了混合教学模式构建流程,并以简化24式太极拳课堂教学为例,对高职院校“体育”混合教学实践展开讨论,以期为相关教学活动提供参考。

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。