影响我国民航飞行安全的个体与组织因素——基于HFACS框架的事件分析

主要通过民航事故征候(事件)的分析,对影响飞行安全的人的因素进行研究。数据分析主要采用编码分析的方法,结果发现:在个体层面,对事故征候影响顺序是技能差错、决策差错与知觉差错;机组内部的沟通与协调不畅在各个飞行阶段都存在;在组织层面,监督、资源管理、文化与氛围是比较有影响的组织因素;组织内部与外部的信息界面是飞行安全的隐患之一。与此同时,分析了该项目研究的不足之处,提出改善民航飞行安全的建并指出今后研究的方向。

基于HFACS系统理论的签派人误分析

文章依据HFACS理论及签派工作中发生人误事件的分析结果,通过相关论证,确定了引发签派人误不安全事件的最主要原因,最后以目前民航签派工作为载体,分析签派的安全状况,详细提出了预防签派工作中人误事件发生的一些意见和建议。

化工行业临时用电安全HFACS模型及安全管理框架构建

为提高化工行业临时用电安全管理水平,本文考虑HFACS中各致因类别在化工行业临时用电作业中的具体表现形式,构建了适用于该领域的HFACS模型,并通过某典型案例分析验证了模型的适用性。最后,基于行业作业特点分析及HFACS事故致因机理,构建了化工行业临时用电安全管理框架,提出了针对该领域的安全管理措施。

基于HFACS的空中相撞事故分析及建议

空中相撞事故往往是由诸多人为差错相互叠加、耦合和作用而导致的,要找出事故的真正诱因,防止类似事故再次发生,难度非常大。为了有效地分析和定位人为差错,以更好地服务于防相撞的管理与决策,提出一种基于人为因素分析分类系统(HFACS)的空中相撞事故分析方法,它按照从显性差错到隐性差错的思路来分析事故的诱因,最终找出组织因素对事故的影响。并利用HFACS对巴西卡欣布上空发生的一起空中相撞事故进行了系统分析。案例分析结果表明,该方法不仅能够找出导致空中相撞事故的人为差错,解释事故发生的原因和过程,而且能够据此提供防止相撞事故发生的安全建议。

机场跑道入侵人为因素识别与预防研究

人为因素是造成机场跑道入侵(RI)的重要因素,本文结合人为因素分析与分类系统(HFACS)和空管人误分析技术(HERA-JANUS)两个模型针对跑道入侵这一类造成特定不安全事件的领域进行研究,同时结合机场道面运行的特点对两个模型进行了改进,对引起跑道入侵的关键人员,即飞行员和管制员的人为因素,提出了改进的分类和识别预防方法,最后结合了多个跑道入侵的真实案例进行了分析,结果表明,本方法用于造成跑道入侵人为因素的分类和预防识别是可行的。

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。

基于HFACS的化工企业火灾爆炸事故人因分析

为研究化工企业火灾爆炸事故的主要人为因素,以63起火灾爆炸事故案例为样本,构建人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,进行火灾爆炸事故人为因素分类统计与分析,并利用卡方检验和比值比分析HFACS模型上下层级间的因果关系。结果表明:HFACS模型中上下层级人为因素间存在显著的因果关系,层级1中的“不良的组织氛围”及“组织过程漏洞”和层级2中“监督不充分”在HFACS模型中可以显著增大事故发生的可能性,且“资源管理漏洞”、“不良的组织氛围”、“组织过程漏洞”→“监督不充分”→“人员因素”→“违规”是引发事故的关键路径,并根据HFACS模型中引发事故的关键路径及其人为因素的主要表现形式,提出针对性的化工企业火灾爆炸事故预防措施。

基于HFACS的煤矿顶板事故人因分析

煤矿顶板事故是我国煤矿安全事故的重点防范对象之一,在我国煤矿事故中顶板事故发生的频率尤为密集,且一旦发生顶板事故就有可能对国家经济造成巨大损失.针对事故率较高的煤矿顶板事故,结合HFACS基本框架模型,应用统计学软件SPSS20.0对我国发生的150起典型煤矿顶板事故原因进行统计,并通过卡方检验、让步比(OR)来系统分析煤矿顶板事故人因各层次的因果关系.结果表明:基于HFACS模型的检验分析,可以得出顶板事故相邻各层次中人为因素都存在着显著的因果关系,且管理者和操作者的失信是导致煤矿顶板事故的主要原因,并针对此问题提出对策性建议.通过对煤矿顶板事故的人因分析,能较好的为煤矿顶板事故的预防提供理论支持.

HFACS-MM模型构建与应用

为解决我国煤矿安全事故缺乏系统性的人为因素调查、分析和分类方法的问题,基于航空领域的人为因素分析与分类系统(HFACS),提出改进的煤矿事故HFACS(HFACS-MM)。该系统包含6个事故致因层级,23个分类条目。采用专家评分、判断矩阵权重计算和一致性检验相结合的方法,确定事故致因及其权重。以辽宁省调兵山晓明矿为例,发现不安全行为是造成事故的最主要原因,其中违规操作表现最为突出。结果表明:调查和分析煤矿事故,必须综合考虑社会因素、组织的影响、不安全的监管、不安全行为的前提条件、不安全行为和事故处理等因素,充分分析造成事故发生的具体因素及其影响程度。

基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价

为准确预测地铁车站施工高处坠落可能性,构建基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价模型。首先,基于人为因素分析和分类系统(HFACS)框架,识别地铁车站施工高处坠落致因因素,并将其映射为贝叶斯网络(BN);然后,将基于正态分布权重的群决策法、模糊最佳最差法(fuzzy-BWM)、全局相对值等方法相结合,并应用到BN中获取根节点的先验概率和中间节点的条件概率,依托BN的正向推理计算高处坠落节点处于各状态下的概率,敏感性分析辨识关键致因因素;最后,选取成都地铁11号线3个车站进行实例分析。研究结果表明:回龙路站、钓鱼嘴站和芦角村站的高处坠落最可能状态分别为严重故障、无故障、无故障状态,均与实际施工情况基本一致;安全教育培训不到位、移除防坠落x措施、踩空踩滑、安全意识薄弱、站在不安全位置、照明不足为高处坠落事故的关键致因因素,应重点管控。

强降雨导致的建设工程安全事故人因分析 HC-GC模型

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。

煤矿安全事故人因的灰色关联分析

针对煤矿安全事故人因因素众多、复杂且呈现出典型的灰色系统特征的问题,将HFACS与灰色系统理论相结合,以从汾西煤矿集团获取的45起煤矿安全事故报告为对象,在利用HFACS对事故调查报告分析的基础上,利用灰色关联研究煤矿安全事故人因之间的相互关联关系。研究表明:煤矿安全事故四个层次的人因失误与人因失误总数之间的灰色关联度呈现出两端弱,中间强的现象;利用传统统计方法获得人因影响关系与利用灰色关联分析获得的结论具有一定的差异性,并指出灰色关联方法更适合于分析煤矿安全事故人因的相互影响关系。

基于贝叶斯理论的工程施工事故发生的人为因素分析

应用人为因素分析和分类系统框架对导致事故发生的人为因素进行贝叶斯分析。首先将事故伤亡的严重程度分级,根据水电工程施工的特点确定框架的应用形式,对每种因素进行统计并作初步分析。接着运用实证贝叶斯方法,研究施工事故引发的不同层次的人员伤亡概率问题。研究表明,施工人员判定失误,隐患未整改,安全监管不善是最易引发严重事故的前三个因素。研究结果对于指导施工危险源辨识与评价工作具有实际意义。

基于贝叶斯理论的施工事故原因分析

本文应用人为因素分析和分类系统框架对导致事故发生的人为因素进行贝叶斯分析。根据水电工程施工的特点确定了框架的应用形式,然后对每种因素进行统计分析。然后将事故分成四个等级,运用经验贝叶斯方法,研究工程施工引发的不同等级事故的人员伤亡概率。研究表明,施工人员判定失误,隐患未整改,安全监管不善是最易引发严重事故的前三个因素。

基于HFACS的煤矿瓦斯事故人因分析

煤矿瓦斯事故是煤矿安全事故的主要类型之一,在煤矿事故中瓦斯事故发生频率最高,死亡率最高,经济损失最大。针对发生事故率最高的瓦斯事故,参考HFACS框架图,采用SPSS13.0对国内近10年发生的100起典型的煤矿瓦斯事故原因进行分析,运用统计分析、卡方检验、让步比(OR)来分析煤矿瓦斯事故的人员失信情况。通过典型的瓦斯事故分析得出我国瓦斯事故的发生主要是由于管理者的失信和操作者的失信,并针对此问题提出对策性建议。

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。

煤矿安全管理体系缺失和不安全行为研究

现阶段我国煤矿的安全技术、生产设备都有大幅提高,但事故发生率仍居高不下,其主要原因是安全管理体系的缺失和存在不安全行为。为预防事故的发生,研究煤矿安全管理体系和不安全行为是十分必要的。为此,构建适合分析煤矿安全管理体系缺失和不安全行为的HFACS框架。按照HFACS框架,采用SPSS13.0对515起煤矿伤亡事故发生的原因进行整理分类,运用χ2检验和让步比(OR)分析安全管理体系缺失情况,不安全行为发生的原因,以及两者之间的内在联系。研究结果表明,安全管理体系缺失主要表现在管理文化的缺失和监督不充分,不安全行为主要表现在决策差错和习惯性违规。安全管理体系缺失是导致不安全行为的潜在根本原因。

签派放行中人因差错研究

对签派员人因差错进行定义并对其分类,然后结合签派放行工作中的实际情况并在美国海军提出的HFACS理论模型的基础上进行改进,提出针对签派员放行工作的HFACS人因差错模型。接着介绍了基于此模型的数据处理方法--灰色相关联理论法。将航空公司调研收集到的签派人误不安全事件的相关数据进行灰色关联度分析,得出各影响因素的排序。最后在该模型的基础上结合关联度排序提出减少签派人因差错的措施及对策。