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建筑安全事故人为因素分类研究 被引量:62
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作者 叶贵 陈梦莉 汪红霞 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期131-137,共7页
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-... 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。 展开更多
关键词 建筑业 安全事故 人为因素 建筑安全事故人为因素分类分析系统
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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 被引量:5
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作者 张琥 傅贵 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期582-586,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 安全管理工程 事故人为因素 HFACS 监管因素 事故致因24 MODEL
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强降雨导致的建设工程安全事故人因分析 HC-GC模型 被引量:1
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作者 陈伟 田仪帅 +2 位作者 曾卫华 郭道远 赵卓雅 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期15-23,共9页
为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(... 为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联,绘制事故人为致因链;选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明:优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率;在事故人因链中,政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素,现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素,技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈,事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。 展开更多
关键词 强降雨 建设工程安全事故 建设工程强降雨事故(CPHRA)下人为因素分析与分类系统(HFACS)(HC) 遗传算法(GA)优化的连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC) 人为致因
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Contribution of Human Factors to Fishing Vessel Accidents and Near Misses in the UK
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作者 Iraklis Lazakis Rafet Emek Kurt Osman Turan 《Journal of Shipping and Ocean Engineering》 2014年第9期245-261,共17页
The research paper in hand presents a thorough exploration of the fishing vessel accidents and near misses in the UK fishing industry as well as the underlying human element factors and sub-factors contributing to the... The research paper in hand presents a thorough exploration of the fishing vessel accidents and near misses in the UK fishing industry as well as the underlying human element factors and sub-factors contributing to them. In this respect, the regulatory regime in the fishing industry both at a national and international level is initially examined while also complemented by the investigation of past research efforts to address these issues. Furthermore, the analysis of the fishing vessels accidents and near misses as recorded in the UK MAIB (Marine Accident Investigation Branch) database for a period of 19 years is performed in order to derive the very causal factors leading to the fishing vessel accidents. It is initially shown that the fatalities and injuries taking place due to fishing vessels' accidents have alarmingly remained unchanged over the last 15-20 years. Another key finding is that the number of accidents and near misses per day and night shifis is quite similar while most accidents take place in coastal waters. Furthermore, human factors are related to the vast majority of fishing vessels accidents with the principal ones referring to "non-compliance', "equipment misuse or poorly designed", "training" and "competence". Finally, remedial measures are also suggested in order to address the main accident causes identified. 展开更多
关键词 Fishing vessels accidents near misses human factors accident factors accident sub-factors.
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