基于组合赋权三维云评估技术的深部煤矿顶板事故风险分析

为了更好地对深部煤矿顶板事故展开风险评价,提出了组合赋权三维云评估技术。基于事故统计及事故致因理论,对深部煤矿顶板事故风险指标体系展开研究,采用博弈论对改进层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法进行博弈分析,以实现风险指标的组合赋权,通过构建三维云模型,对深部煤矿顶板事故危险性进行可视化分析。结果表明:包括行为、技术、设备、环境、管理5大风险因素在内的一级指标并其下20个二级风险指标是深部煤矿顶板事故风险评价指标体系的主体内容,且以环境风险权重最大;由三维云评估技术分析可知,平煤九矿的顶板事故风险级别为Ⅲ级,即修复后可接受,与该矿生产实际情况相符。组合赋权三维云评估技术的提出有助于完善深部煤矿顶板事故风险评价方法,可应用于工程实践。

基于事故表征和案例推理的煤矿瓦斯爆炸预测研究

为更好地通过案例预测煤矿瓦斯爆炸事故结果,在融合事故树分析和防御性悲观思想后,提出煤矿瓦斯爆炸事故表征方法,包括事故表征结构模型、表征规范和案例库编码规则;为提升案例推理精度,通过专家置信度改进层次分析法的主观影响,提出针对不同类型表征信息的相似度计算方法,引入时间衰退系数修正案例时效性。通过山西某煤矿瓦斯爆炸事故案例对该方法进行验证,结果表明,该方法的预测结果与实际结果相吻合,并能推荐事故预防措施。研究结果可为煤矿安全管理提供支持。

基于Apriori算法的煤矿安全事故分析

为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF),提取了78个煤矿事故致因因素,其中人因层包括31个因素,设备层包括9个因素,管理层包括31个因素,环境层包括7个因素;然后,经过关联规则挖掘算法,得到了585条关联规则,绘制了其支持度、置信度和提升度的散点图;最后,根据Gephi生成的事故致因复杂网络图,分别分析了高支持度、高置信度和高提升度关联规则致因因素。结果表明:基于Apriori算法的煤矿事故致因分析,得到了人因层、管理层、设备层和环境层4个方面的关键致因因素;对煤矿关键致因因素进行直观、多视图的展现,有助于提高煤矿安全管理水平。

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。

煤矿安全事故的综合致因模型

为了系统研究导致煤矿安全事故的人机环因素,结合煤矿实际,将设备因素、环境因素与人因分析和分类系统(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)相结合,构建了煤矿安全事故的“弓弦箭”致因模型。其中,弓弦由设备因素11项、人因因素17项和环境因素11项的致因因素构成,箭表示发生不同人员伤亡数量、不同经济损失的安全事故,利用该模型可以综合描述煤矿安全事故发生的原因以及事故的后果。以“弓弦箭”致因模型为基础,借助蚁群聚类及Ucinet-netdraw方法,分别对100起典型煤矿安全事故进行分析研究。结果显示:(1)在统计的100起事故中,致因因素总频数为803,其中人因因素最高为644,占比80.2%,设备因素次之为92,占比11.5%,环境因素最少为67,占比8.3%;(2)以聚类数为4,最大迭代次数为1000,蚂蚁个数为100,阈值为0.9,蒸发率为0.1进行蚁群聚类分析,得到4类煤矿安全事故致因因素,表明煤矿安全事故是由设备因素、环境因素和人因因素交织作用产生,其中人因因素是最重要的致因因素,且操作者的不安全行为技能差错、决策差错、知觉差错和违反规章制度表现出一定的独立性;(3)Ucinet-netdraw分析显示煤矿安全事故的关键致因路径为:“管理过程漏洞”→“监督不充分”→“个人准备状态”→“违反规章制度”。

耦合均值-相关性的起重伤害事故致因ZIP模型研究

近些年来,起重伤害事故高发频发,导致了较大的直接经济损失和人员伤亡,受到行业的高度关注。为探究起重伤害事故致因的影响程度,采集2011—2021年376份起重伤害事故调查报告,依据事故致因24Model和系统安全分析法识别事故致因,构建起重伤害事故致因的零膨胀泊松回归模型(Zero-Inflated Poisson,ZIP),并通过Vuong方法和拟合优度检验准则进行检验;综合考虑事故致因发生频次的均值、致因和事故发生的相关性,运用弹性分析方法对事故致因的影响程度进行定量排序。结果表明:ZIP回归模型拟合效果优于泊松回归模型,各事故致因对起重伤害事故的影响程度排序为安全监管不到位C_(6)(T_(k)=1.0221)、安全意识淡薄H_(1)(T_(k)=0.5117)、作业人员违规作业H_(3)(T_(k)=0.4758)、作业人员无证上岗H_(2)(T_(k)=0.2116)、专项施工方案不合格C_(7)(T_(k)=0.1234)和结构构件破坏或连接不可靠M_(3)(T_(k)=0.1045)。研究从事故致因发生频次的均值、致因和事故发生的相关性两个维度刻画事故致因对起重伤害事故的影响程度,为起重伤害事故风险分级管控提供了新的研究思路和方法。

采用改进FRAM模型方法的管道爆裂事故分析

近年来,主蒸汽管道爆管事故频发,为了找出管道爆裂事故的致因路径,有效预防和控制此类事故发生,以某重大蒸汽管道裂爆事故为例,采用时间和事件序列图(Sequentially Timed Events Plotting,STEP)技术和蒙特卡罗模拟方法对功能共振分析法(Functional Resonance Analysis Method,FRAM)进行改进,进行事故致因分析并建立屏障措施。结果表明,改进后的FRAM模型可以全面识别功能信息并且定量确定FRAM模型中各功能的变化及耦合关系,减少功能性能变化及潜在耦合变化分析的主观性,找出系统发生共振的功能及失效连接。最后,根据失效连接制定相应屏障措施来预防此类事故的发生。

不同等级农村公路交通事故严重程度预测研究

为准确分析各因素及其组合对农村公路发生严重交通事故的影响,将道路类型、路侧防护设施、时间段、天气状况、事故位置等11个因素作为自变量,事故严重程度作为因变量,采用改进的Apriori关联算法,找出各影响因素间的内在联系,并求解得到关键因素的组合。然后,分别构建随机森林、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)预测模型对农村公路事故严重程度进行预测。结果显示:与改进前相比,改进后的Apriori算法的运行效率和挖掘准确度都有较大提升;相对于随机森林和GBDT模型,XGBoost模型在准确率、召回率、精确率和F1得分等方面表现最优;照明条件、路侧防护设施、道路类型,天气状况是影响农村公路事故严重程度的重要因素,且各影响因素间存在显著的交互效应。

扎根理论视角下安全生产责任保险事故预防功能发挥研究

作为安全生产社会治理体系的重要制度设计之一,安全生产责任保险借助社会专业力量防范化解事故风险,是安全生产工作理念实现从“管理”到“治理”的重要推手。为解决现阶段安全生产责任保险推行过程中事故预防功能发挥不显著这一问题,采用扎根理论探究了事故预防技术服务落实不到位的成因机制,包括参与主体内生动力不足、服务覆盖范围不全面、联动协调机制不健全、监管反馈工作未闭环以及规范性文件保障不坚实5个相互关联的主范畴,并通过差异显著性检验验证了主范畴的提炼效果。最后,提出深化宣传、拓宽范围、加强联动、定期评价、严格奖惩与完善标准6项措施建议,旨在推动安全生产责任保险从被动事后赔付向主动风险防控转变。

谱聚类和Apriori算法在建筑坍塌事故致因组合分析中的应用

建筑坍塌事故是人员伤亡和经济损失较大的事故类型之一。为探究建筑坍塌事故不同致因之间的关联和相互依存关系,首先,选取国内2015—2020年231份建筑坍塌事故报告作为研究对象,借助R语言平台进行文本挖掘,得到43个致因。其次,运用Python进行谱聚类,根据致因之间的关联强度对其进行聚类。最后,利用关联规则挖掘Apriori算法确定建筑坍塌事故致因之间的关键关联组合。结果表明,43个事故致因可分为5类,在每一个簇类中确定了最关键的致因组合,并提出了针对性的预防措施,为坍塌事故的预防和控制提供一种新的思路。

基于“灰色+非线性回归”的煤矿死亡人数预测

为探究我国煤矿现阶段安全管理水平,从煤矿近年死亡人数为切入点,分析灰色模型[Gray Model, GM(1,1)]、回归模型在煤矿事故的预测效果,进而建立“灰色+回归”模型。首先,建立灰色模型,利用后残差比值、小概率误差验证灰色模型的预测等级为“好”,满足改进要求;其次,对回归模型进行线性拟合,建立“灰色+回归”预测模型,并对3类模型的预测准确性进行评估;最后,利用“灰色+非线性回归”模型预测2023年煤矿死亡人数。结果显示:以2021—2022年数据为基准,“灰色+非线性回归”预测相对误差依次为4.5%和1.3%,预测结果接近实际值,适用于短中期预测;经分析,“灰色+非线性回归”对煤矿死亡人数预测具有较高的研究价值。2023年煤矿死亡人数控制在123~136人,煤矿死亡人数呈下降趋势。

融合GWO和SVR的建筑安全事故预测模型

当前建筑业迅速发展,但随之而来的是频频发生的建筑安全事故,造成不可逆转的损失和伤害。虽然近些年来在建筑安全事故控制方面的研究已取得一定的成果,但建筑安全事故仍未得到有效控制。针对建筑业市政工程安全事故总数和死亡人数,探究二者之间的关系,构建灰狼优化算法-支持向量回归机(Grey Wolf Optimization and Support Vactor Regression,GWO-SVR)组合模型,收集2008—2020年每个月的建筑安全事故数据及死亡人数数据集,发现二者之间成正向相关关系,以建筑安全事故数为特征对建筑死亡人数进行预测,精度达到95%以上,对建筑安全资源与人力投入有较大参考价值,有助于提升建筑安全管理水平。

基于贝叶斯网络的重特大交通事故关键因素分析

基于2013—2021年97起重特大交通事故数据,探究重特大交通事故关键致因。采用改进的灰色关联法构建关键影响因素集,以关键因素为节点变量建立了贝叶斯网络,通过网络结构学习和节点条件概率学习,分析了14个与事故相关的因素,并从中提取了15个单、多车事故死伤人数因素组合链,基于区间数理论对影响因素的危险性进行了排序。结果表明:单、多车事故致因存在差异,超载、存在大型客车、无物理隔离等因素对单、多车事故均有影响,但这些因素对单、多车事故死伤人数的影响程度不同,整体来看,多车事故后果更严重。贝叶斯网络可以反映各因素之间的真实关系,且具有较好的预测精度,研究结论有助于管理部门制定相应的预防策略以减少重特大交通事故发生频率。

基于Ordinal Logistic模型的事故严重性影响因素分析——以翻车事故为例

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入Ordinal Logistic模型研究驾驶员、车辆、环境因素对事故严重程度的影响,利用统计学方法对模型进行显著性检验。并使用该模型对北卡罗来纳州2010—2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型符合平行线检验(=0.115 1)和似然比检验(≤0.000 1)。通过模型分析得出变量"安全带"(≤0.000 1)、"路面状况"(=0.013 6)、"道路线形"(=0.005 7)对翻车事故的严重性具有显著影响,研究结果表明:Ordinal Logistic模型适合于分析与揭示影响交通事故严重性的各个因素。

通用航空事故致因文本挖掘和社会网络分析

为充分挖掘我国通用航空事故致因,明确通用航空安全管理方向,选取2016—2021年国内42例通用航空典型事故,基于文本挖掘和社会网络分析研究方法,以R语言、Ucinet、Gephi等软件为平台,对通用航空事故调查报告进行分词、特征降维、可视化等处理,分析了通用航空事故致因网络的中心性和核心边缘结构,提出了通用航空事故关键致因模型。结果表明:导致通用航空事故发生的关键因素共计24项,包括理论知识欠缺、制度不健全、观察不足、无航空警示标志等;天气意外因素、操作不规范、管理不到位、准备不充分、修正不及时、违章行为、机械故障、情境意识缺乏、风险管控缺失和特情处置不当是我国通用航空事故的核心致因。

区域海事事故治理效果动态综合评价

为准确评价区域海事事故治理效果,通过构建动态综合评价模型,为水上交通安全规划提供决策依据。首先,从事故的绝对指标与相对指标角度出发,建立包含8个指标的区域海事事故治理效果评价指标体系。其次,使用博弈赋权法对熵权法所得权重和指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation, CRITIC)所得权重进行组合,以确定各时段评价指标组合权重,并采用逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS)对各地区海事事故治理效果进行各时段静态综合评价。再次,通过混合时序算子集结各时段静态综合评价值,求得各地区海事事故治理效果的动态综合评价值,进而判断各地区海事事故的治理效果。最后,运用所建评价模型对2017—2021年上海、浙江、广东和山东4个地区海事事故治理效果进行动态综合评价。研究结果显示:与单一赋权TOPSIS法相比,博弈赋权-TOPSIS法所得静态综合评价结果更为合理可靠;与单一时序算子相比,混合时序算子所得动态综合评价结果更为合理可靠;随着海事事故治理策略和治理强度不同,上海和广东地区海事事故治理效果呈上升趋势,而浙江和山东地区海事事故治理效果呈下降趋势;广东地区海事事故治理效果稳定性最强,而浙江地区海事事故治理效果稳定性最弱;上海地区海事事故治理效果最好,而浙江地区海事事故治理效果最差。

塔吊作业事故关联规则挖掘及贝叶斯建模分析

为探究塔吊作业安全风险,深入挖掘事故特征,明确塔吊作业事故成因机制,提出了一种基于Apriori算法关联规则挖掘的改进朴素贝叶斯网络结构,采用数据驱动的方式训练模型,提升塔吊作业事故推理的效率和精度。通过诊断推理得出,塔吊倒塌事故多由物因缺陷造成,高处坠落事故多由人因缺陷造成,吊物伤人事故多由物因缺陷和不良环境共同造成。通过因果推理对诊断结果进行了验证,表明该模型可在设定条件及场景下有效进行事故推理分析。

基于sEMG的渣土车驾驶员肌肉疲劳与恢复研究

目的 为了解渣土车驾驶员肌肉疲劳发展与疲劳恢复特征,避免疲劳累积,降低肌肉骨骼损伤风险.方法 设计并组织渣土车模拟驾驶实验.招募8 名被试参与实验,测量驾驶过程和恢复阶段驾驶员主观疲劳评分数据与颈部左右斜方肌、腰部左右竖脊肌、左右多裂肌共6 个肌群的肌肉活动信息,运用统计学分析方法分析肌肉疲劳随驾驶时间和恢复时间而变化的特征.结果 经过180 min模拟渣土车驾驶任务后,驾驶员达到非常疲劳状态,所测量6 个肌群肌肉疲劳,腰部CR-10 评分高于颈部;经过5 min静坐和30 min静坐且听音乐休息后,驾驶员恢复至较清醒状态,所测6 个肌群中,身体左侧相关肌群逐渐恢复,身体右侧相关肌群仍然处于疲劳状态.结论 渣土车驾驶过程肌肉疲劳明显,静坐恢复方式有利于疲劳恢复,但是身体右侧斜方肌、竖脊肌和多裂肌仍处于疲劳状态.

交通替代攻击问卷的修订与信效度检验

目的 修订交通替代攻击问卷并检验其在我国驾驶员群体中的信效度.方法 采用交通替代攻击问卷对317 名驾驶员进行施测,共获得 305 份有效问卷.通过分析后得到修订版的中国交通替代攻击问卷.结果 修订后的交通替代攻击问卷共保留 24 个题目,累积方差贡献率 56.278%;该问卷的模型拟合度较好(GFI =0.870,IFI =0.920,TLI =0.911,NFI =0.860,CFI =0.919,RMSEA =0.062,χ2/df =2.148,SRMR = 0.045).问卷总的内部一致性系数为0.894,问卷各维度的内部一致性系数在0.677~0.936.问卷各维度与总分的相关系数在0.588~0.845 之间,且相关显著.问卷各维度与亲社会和攻击性驾驶行为量表之间部分相关显著,说明修订后的问卷具有良好的相容效度.结论 修订后的交通替代攻击问卷信度和效度较好,可以作为测量我国驾驶员交通替代攻击的一个可靠而有效的工具.

电力人身伤亡事故致因网络的构建与分析

为明确电力人身伤亡事故致因及其关系,提出将事故致因24Model与社会网络分析软件(University of California at Irvine NETwork, UCINET)相结合的方法。首先,基于事故致因24Model对2014—2022年发生的109起电力人身伤亡事故展开系统性研究,得到71项事故致因;其次,将分析出的事故致因用来构建电力人身伤亡事故致因网络;最后,运用UCINET确定电力人身伤亡事故的关键致因及路径。研究结果显示:电力安全知识不足、安全意识淡薄、一切事故均可预防理念理解欠缺等位于电力事故致因网络核心区域,是导致事故的关键因素;通过关键影响路径分析得到电力安全监管部门边界不清、职责不明会影响企业的安全生产,应予以重视;各凝聚子群间关联性较强,易诱发其他事故致因,致使事故发生。