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。

基于改进HFACS-MI模型的煤矿透水事故致因分析

为系统研究导致煤矿透水事故的影响因素,以100起典型煤矿透水事故案例为样本,归纳整理出煤矿透水事故的直接原因和间接原因,并基于改进的人因分析与分类系统(HFACS-MI)模型,结合煤矿透水事故特征,在修正和补充人为因素的基础上构建了基于改进HFACS-MI模型的煤矿透水事故致因体系,最后根据卡方检验和让步比分析了产生不安全行为的原因以及各致因层级间的因果关系。结果表明:不安全行为是造成煤矿透水事故的最主要原因,其中决策型差错、认知型差错和习惯违规表现最为突出,工人的准备状态和精神状态不佳是导致不安全行为的最直接原因,监管部门监督不到位是导致煤矿透水事故发生的深层原因,容易引起组织氛围缺失和组织过程漏洞,从而造成不安全的领导行为,为不安全行为的发生创造了前提条件。

高分辨裂解-气相色谱在前胡族系统分类中的应用

采用高分辨裂解 气相色谱法对前胡族 (PeucedaneaeDrude) 2 0属 35种植物的叶片成分进行分析 ,经过聚类分析得出以下结果 :35种植物基本可分为 3大类 ,对应于 3个亚族。阿魏亚族 (FerulinaeDrude)的球根阿魏属(SchumanniaKuntze)、伊犁芹属 (TalassiaKorov .)和簇花芹属 (SoranthusLedeb .)均应为独立属。环翅芹亚族(TordyliinaeDrude)的四带芹属〔Tetrataenium (DC .)Manden .〕和大瓣芹属 (SemenoviaRegeletHerd .)二者也作为独立属处理为宜 ,其中有争议的锐尖叶独活〔Heracleumlongilobum (Norman)ShehetT .S .Wang〕不应作为大瓣芹属成员 ,仍应保留于独活属。当归亚族 (AngelicinaeDrude)的山芎〔Conioselinumchinense (L .)Britton〕和东当归〔Angelicaacutiloba (Sieb .etZucc .)Kitagawa〕曾被作为阿米芹族 (AmmineaeKoch)的蛇床属 (CnidiumCuss .)或藁本属 (LigusticumL .)的成员 ,聚类图显示其属于前胡族的当归亚族是合适的。

基于HFACS的煤矿安全事故人因分析

为了分析煤矿安全事故发生的原因,以国家安全网上获取的瓦斯安全事故报告和山西汾西煤矿集团的煤矿安全事故报告2组调查报告为样本,利用人因分析和分类系统(HFACS),开展煤矿安全事故的人因分析和调查。研究表明:管理过程漏洞和管理文化缺失是重大煤矿安全事故发生的主要原因;管理文化缺失是一般煤矿安全事故发生的主要原因;重大煤矿安全事故的调查主要集中在管理组织缺失和不安全的领导行为2方面,一般煤矿安全事故的调查主要集中在不安全行为的前提和不安全的行为2方面。

煤矿安全事故人因分析的一致性研究

在利用人因分析和分类系统(HFACS)对同一组煤矿安全事故报告进行分析时,常会出现不同分析人员得出不同分析结果的情况。为解决这一问题,根据分析过程中是否反馈分析结果,设计煤矿安全事故人因的开环和闭环分析方法。以山西汾西煤矿集团的10起安全事故为样本,对不同分析人员应用2种方法得出的结果进行Cochran-Q检验,进而比较2种方法的优缺点。结果表明:闭环分析方法能较快地使分析结果满足一致性条件;开环分析方法能够充分保持分析人员的独立性,且分析结果的一致性主要取决于HFACS指标内涵及其表现形式的描述。

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。

煤矿安全事故人因分析结果的群决策集结方法

针对多位人员利用人因分析和分类系统(HFACS)分析同一份煤矿安全事故报告,得出人因分析结果不同的问题,基于群决策理论建立了煤矿安全事故人因分析结果的集结方法。在独立分析与集体讨论样本事故报告的基础上,根据两者的差异程度确定分析人员权重,对比独立分析结果加权求和后及群体讨论结果,将使二者一致性程度最高的点确定为阈值。同样,采用该方法分析一份新的事故报告,从而确定此份事故报告的各人因因素群体一致性分析结果,并通过实例验证方法的有效性。结果表明,利用建立的群决策相关方法能使煤矿安全事故人因分析过程更为简便。

船舶港口引航风险致因人-组织因素影响分析

为研究船舶港口引航风险中的人-组织因素(HOF),根据引航作业的实际情况描述引航风险HOF,尝试将人的因素分析与分类系统(HFACS)融合到综合安全评估(FSA)框架,辨识引航作业风险,对其进行评估;并据此建立基于贝叶斯网络(BN)的某港船舶引航风险HOF耦合关联模型;结合某港引航站的历年案例数据,分析不同类别引航员的风险致因影响因素。结果表明:绝大多数引航安全事故由不安全的引航行为导致,超过3/5的事故与不安全行为的前提条件有关,约1/4的事故与不安全的监督有关系。

矿井瓦斯爆炸危险性分析评价系统

针对目前煤矿安全生产过程中存在的瓦斯爆炸问题 ,采用事故树分析法并结合安全系统工程中的人 -机 -环境理论分析评价煤矿瓦斯爆炸 ,利用VB集成式开发环境和功能强大的高级ACTIVEX控件及方便简洁的编程语言 ,开发了基于WINDOWS98环境下的瓦斯爆炸危险性评价软件。

煤矿作业人员不安全行为的影响因素分析

为分析造成煤矿安全事故不安全行为的主要因素,基于人因分析和分类系统(HFACS),以山西汾西煤矿集团的煤矿安全事故报告为样本,将极大似然估计和模糊语义-数字概率估计方法相结合,构建煤矿作业人员不安全行为影响因素的贝叶斯网络,进而由浅入深地推理出不安全行为的影响因素。结果表明,个人准备状态差是造成作业人员不安全行为的最直接原因,而运行计划不恰当、监督不充分和资源管理不到位是造成作业人员不安全行为的主要深层次原因,作业人员状态对其不安全行为的产生有较大影响。

开滦煤矿安全事故的灰色关联分析与趋势预测

以开滦煤矿的人 -机 -环境系统为研究对象 ,运用灰色系统理论 ,结合煤矿生产实际 ,对煤矿事故与其相关因素进行了灰色关联分析 ;并运用灰色预测方法 ,依据煤矿事故统计数据 ,对煤矿事故发展趋势以及荆各庄矿 2 0 0 1和 2 0 0 2年的千人负伤率进行了预测 ,分别得出 8 10 4 3和 7 70 33的结果 .由分析预测的过程和结果表明 ,该方法简单易行 ,其结果可信 .既可为煤矿安全事故的定量研究提供理论参考 ,又可为煤矿企业安全管理决策提供依据 .

煤矿安全事故数据库系统的设计与开发

煤矿安全事故是由多种因素综合作用导致的。为了深入分析和挖掘煤矿安全事故的致因,找出导致煤矿安全事故的共性和本质原因,总结事故发生的规律,在人因分析与分类系统(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)框架的基础上,构建了煤矿安全事故致因模型,设计了相应的数据模型,建立了关系型煤矿安全事故数据库并开发了相应的数据库系统。该系统的开发有利于分层统计和深入分析事故发生的原因,能够为煤矿安全预警、煤矿灾害安全评价和决策支持等提供基础数据,从而便于煤炭企业有针对性和侧重点地采取措施预防煤矿安全事故的发生。

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.

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。

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。

基于带权重定性贝叶斯网络的煤矿事故人因推理

为分析影响煤矿安全事故的主要人因因素,以山西汾西煤矿集团的煤矿安全事故报告为样本,基于人因分析和分类系统,从中挑选出12个最重要的人因因素,并通过模糊语义-数字概率估计方法,构建煤矿安全事故人因因素的带权重定性贝叶斯网络,从而推理出造成煤矿安全事故的主要深层次人因因素。研究结果表明,企业轻视安全文化是造成煤矿安全事故的最主要深层次原因,煤矿作业人员的精神状态差是造成其不安全行为的最直接原因。

基于HFACS-MI改进模型的煤矿重特大事故人因分析

基于我国2010—2016年间85起煤矿重特大伤亡事故调查分析,改进煤矿人因分析与分类系统(HFACS-MI),对煤矿员工的不安全行为及影响不安全行为的外部因素、组织影响、领导行为及前提条件进行系统研究,在此基础上,运用卡方检验和让步比分析HFACS-MI框架各水平间的内在联系。研究结果表明:在外部因素中,管理因素对我国煤矿重特大事故有着最重要的影响,易引发组织过程漏洞等问题;在组织影响中,资源管理不当是最容易出现的问题,会引发监督不充分和运行计划不恰当等诸多问题;不安全的领导行为主要表现为监督违规,其亦是班组资源管理不当及精神状态差的重要原因;不安全行为发生的主要前提条件为精神状态差,可导致认知差错、决策差错及违规行为;而违章操作是不安全行为中最突出的表现。

蛋白质序列基于k-字的数值刻画及应用

基于氨基酸的一种5-字母分类模型,将蛋白质序列转化为5-字母序列,再借助序列中1-字和2-字的频数,将序列转化为一个30维的向量。通过计算两两向量间的欧氏距离得到物种间的进化距离,进而对两组蛋白质序列进行系统发生分析,结果证实了该方法的有效性。

基于群决策理论的煤矿安全事故人因分析结果集结方法

为了解决多位分析人员基于HFACS模型对同一份煤矿安全事故报告进行人因分析时分析结果不一致的问题,基于群决策理论构建了煤矿安全事故人因分析结果的集结方法。在判定人因分析结果群体一致性的基础上,根据分析结果的差异程度确定分析人员权重,进而通过分析结果加权集结得到煤矿安全事故中各项人因因素群体一致性分析结果,从而提高煤矿安全事故人因分析结果的客观性。进一步,通过实例验证了设计的煤矿安全事故人因分析结果集结方法的有效性。

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。