人的不安全行为对高危行业从业人员安全评价的影响研究

从危险源、事故隐患的理念出发,定义安全工程中"不安全人"的概念;提出了某些从业人员由于生理心理上的影响,因而有其不可控制性;存在着不可控制的隐患,需要进行基于定量方法的测量、辨识和评估。在现代安全工程需要安全评价的基础上,建立一套全新的针对高危行业从业人员的安全评价方法,是对目前的安全评价的有益补充。

聚类分析法在行业事故风险分级中的应用

对聚类分析进行概括,通过对近几年各行业万人重伤率和万人死亡率为指标进行聚类分析,并依据行业的不同对事故进行风险分级,按行业风险大小由低到高分成10级。风险分级结果显示:采掘业的风险等级始终是最高的,其次是电力、煤气及水的生成和供应业,而教育文化艺术及广电业、农林牧渔业、金融保险业、国家机关政党机关和社会团体和卫生、体育和社会福利业的伤亡事故风险等级相对是最低的。该分级结果可以为安全生产管理部门和保险部门提供决策的依据。

基于FBN的高校实验室不安全行为风险评估

为有效减少高校实验室不安全行为,首先,利用人因分析和分类系统(HFACS)模型、贝叶斯网络法、专家评估法以及三角模糊数估算概率法,构建高校实验室不安全行为的模糊贝叶斯网络(FBN)模型;然后,应用模型推理分析,确定高校实验室不安全行为主要影响因素。结果表明:高校实验室不安全行为包括外部影响、组织影响、不安全监管、不安全行为的前提条件和不安全行为5个层级,共24个风险因素,由此导致不安全行为的不可接受概率高达86%;在24个风险因素中,组织氛围不佳的灵敏度值为24.1%,对不安全行为的影响最大;导致不安全行为发生的最根本因素是立法不完善,进而传递到不可接受的外部因素和不安全监督,形成最可能致因链。

基于客户分类选择条件下的个人信用报告信用评价指标研析

个人信贷交易行为中存在着严重的信息不对称现象,这给处于信息劣势方的商业银行带来极大的信用风险,而个人信用评价体系可以有效预防此类风险。以客户分类选择为条件,对中国人民银行征信中心个人信用报告信用评价指标体系中各信用指标对客户选择的影响进行研析,并采用数据挖掘的方法对其进行优化,将18个评价指标减少到8个。使用决策树对优化后的指标体系有效性进行了验证,结果表明,优化后的8个指标体系能很好地对客户对象进行预测分类,同时大大降低了分类成本,操作简便。

基于HFACS模型的化工事故致因分析

为探究我国化工企业安全管理应重点防范的问题,首先,基于化工事故特点,识别人因分析和分类系统(HFACS)中各致因类别在化工领域的具体表现形式;然后,完善HFACS模型,并以某化工企业2012--2016年的102起事故为样本,应用该模型分析事故致因,针对具体致因提出相应的控制与改善措施。结果表明:员工的不安全行为主要包括习惯性违规和技能型失误,其主要形式为未对设备/工艺进行风险评估;不安全行为的前提条件主要源于操作者注意力不集中、警惕性不强以及作业时未穿戴个人保护设备(PPE);不安全监管的主要形式为未进行监督和风险评估;组织影响主要形式为安全氛围未形成。

煤矿瓦斯事故不安全动作原因分类特征研究

为直观地辨析不安全动作及其相关因素,提高行为控制的有效性.基于24Model理论构建了煤矿瓦斯事故不安全动作原因分类特征研究框架,并应用Gephi0.9.2.工具对选取的215起重特大瓦斯爆炸事故的关联信息进行了分类特征展示.结果表明,统计范围内的71类不安全动作具有不同风险值,其中违规组织生产、违章爆破的风险级别最高为1级,同时突出显示违章操作26项与44类相关人员之间关联度的差异性,煤矿企业可制定具有针对性安全培训方案及行为预防控制策略.

基于支持向量机和决策树CART的个人信用评估

为了更好地控制借款人的信用风险,利用支持向量机对个人信用进行预测与分析,在支持向量机对个人信用评估产生缺陷的基础上提出基于代价敏感学的CART决策树预测个人信用的方法。实证分析表明:该方法能够较好地对借款人信用状况进行预测,为互联网金融机构进行相关风险管理提供理论依据。

基于人格特质和机器学习分类算法的建筑工人不安全行为识别

获取建筑工人个性特征是实现其不安全行为精准化、个性化干预管理的重要前提,而人格特质是分析建筑工人个性特征的重要依据。以292名一线建筑工人为研究对象,通过问卷调研和深度访谈探究人格特质与不安全行为之间的映射关系,基于大五人格生成不安全行为偏好,利用机器学习分类算法实现建筑工人的不安全行为识别。研究表明:高外倾性、中神经质、中宜人性、低责任心、低开放性映射习惯偏差型不安全行为;中外倾性、低神经质、低宜人性、低责任心、高开放性映射程序偏差型不安全行为;中外倾性、高神经质、中宜人性、高责任心、中开放性映射感知偏差型不安全行为;中外倾性、中神经质、中宜人性、中责任心、中开放性映射技能偏差型不安全行为。同时通过比选分类与回归树(classification and regression tree, CART)、随机森林(random forest, RF)、自适应提升树(adaptive boosting, AdaBoost)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)四种分类算法模型的评估指标,结果发现GBDT算法的不安全行为预测性能最优。

“三同时”制度:个人数据跨境流动风险监管之创新

[研究目的]如今个人数据跨境流动制度多聚焦于数据跨境风险预防,后续数据跨境同步追踪与监管规则不甚完善。为有效提升数据跨境透明度,避免制度决策无据或回应过甚,有必要探讨风险审查评估的有效路径。[研究方法]在分析个人数据跨境流动隐忧及风险监管困境的基础上,依据环境风险与数据危机在风险控制方面的共通性,参照环境保护“三同时”制度,将个人数据跨境流动过程切分为数据流通初始意向、数据流动规划与实施、数据后续提供与使用三环节,构建个人数据跨境流动“三同时”制度。[研究结论]个人数据跨境流动“三同时”制度根据数据流动过程的三个环节,分别完善不同场景合同中的动态风险防控机制、落实风险等级分类管理与审查多元架构和跨境风险审查委托与问责机制。该制度可将数据流动与安全审查双线紧密结合,是数据风险监管的有效策略。

孟村煤矿安全管理模式剖析

煤炭企业安全管理工作多年来始终在较为粗放的发展模式下进行,对于安全管理模式也始终在摸索中。文中通过对陕西彬长孟村矿业有限公司现行安全管理模式进行剖析,较为全面的阐明了矿井当前已基本成熟的安全管理模式,以期对煤矿安全管理工作模式定型、升级提供帮助,同时也希望通过自我剖析,让更多安全管理领域专家指导矿井安全管理工作转型升级。

基于定量风险评估的苯酚异丁烯罐区重大危险源辨识分级及社会与个人风险研究

案例企业苯酚异丁烯罐区的危险化学品重大危险源分级为三级.运用CASST-QRA定量评估罐区储罐在不同泄漏条件下的危险类型及影响范围,结果表明:异丁烯储罐最严重灾害模式为BLEVE,其死亡半径125 m,覆盖了厂区内绝大部分车间及厂外道路和其他工厂;而闪火、云爆和池火,其风险最小的死亡半径为21 m,风险最大的死亡半径为35 m,都能波及到距离最近的对叔丁基苯酚车间和北侧厂外道路;苯酚储罐因管道破裂或多米诺引发池火,死亡半径9 m,仅波及到异丁烯储罐和罐区西边的部分厂内道路,不会波及其他厂内及厂外设施;因苯酚异丁烯罐区各种潜在的火灾、爆炸等危险造成区域内人员的个体风险,处于可以接受区域;社会风险有少部分风险概率处在容许范围与不容许范围之间的“尽可能降低区”;异丁烯罐区与厂内其他建构筑物的防火间距满足现实适应规范的要求.