Advances in Applied Mathematics
Vol.06 No.02(2017), Article ID:19928,7 pages
10.12677/AAM.2017.62017

Analysis of Human Factors in Underground Non-Coal Mine Accidents Based on HFACS

Yong He1, Hongsen Luo2

1College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou Hainan

2College of Engineering, Sichuan Normal University, Chengdu Sichuan

Received: Feb. 28th, 2017; accepted: Mar. 18th, 2017; published: Mar. 21st, 2017

ABSTRACT

With HFACS model, we summarize 5 first level indexes and 23 second level indexes of human factors in underground non-coal mine accidents. We compare all the indexes by using the analytic hierarchy process (AHP) to describe the weight of each index. Next, we invoke average scoring given by experts to construct judgment matrix and calculate maximum of matrix eigenvalue and consistency index with the help of Matlab; we get a good consistency from analytic hierarchy pro- cess and the weight of each index is reasonable. Whereas, judgment matrix depends on expert’s knowledge, level, personal preferences and some other subjective factors, hence, we plan to improve the construction method of the fuzzy consistent judgment matrix to verify whether the scoring method from the experts accords with the actual situation. Finally, we find that the prior fuzzy matrix given by experts has good consistency and greatly raise the credibility and practicability.

Keywords:Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), Analytic Hierarchy Process, Judgment Matrix, Fuzzy Consistency

基于HFACS的非煤地下矿山人因事故分析

何勇1,罗宏森2

1海南大学信息科学技术学院,海南 海口

2四川师范大学工学院,四川 成都

收稿日期:2017年2月28日;录用日期:2017年3月18日;发布日期:2017年3月21日

摘 要

通过HFACS模型,总结出非煤地下矿山人因事故的五个一级指标和二十三个二级指标,运用层次分析法对测评指标进行两两比较,描述了各个一级指标和二级指标的所占权重,采用专家打分取平均值的方法构造判断矩阵,用Matlab软件计算矩阵的最大特征值,一致性指标,得出层次分析排序的结果有满意的一致性,权系数的分配是合理的。因判断矩阵依赖于判断专家的知识结构、判断水平、个人喜好等主观因素影响,通过改进的模糊一致性判断矩阵构造方法进行修正,来验证专家的打分方法是否符合实际情况,经分析得到专家给出的优先矩阵有满意的模糊一致性,使可信度和实用性大大增强。

关键词 :HFACS模型,层次分析,判断矩阵,模糊一致性

Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

众所周知,我国是矿业大国,资源丰富,非煤矿山行业生产总值占全国GDP总值的1%左右,是国民经济发展的重要基础。但是,矿难时有发生,严重威胁着矿产资源的开发,各类矿难事故平均每年死亡约3000人,是矿山行业事故高发的国家之一,百万吨矿石死亡率超过美国、南非等矿业发达国家的30倍。各类伤亡事故造成的直、间接经济损失为GDP的1%~2.5%,照此计算,我国非煤矿山平均每年的事故损失约为11~26亿元 [1] 。据统计,2005年至2014年期间,全国非煤矿山累计发生事故17,919起,死亡21,025人,平均年发生事故1791起,死亡2102人 [2] ,是我国工业生产中伤亡事故最严重的行业之一,事故总量大、重特大事故比重高、死亡人数多、每年死亡人数仅次于煤矿事故和道路交通事故,在国内各行业中排第三 [3] 。2013年,地下矿山共发生事故378起、死亡480人,分别占事故总起数和死亡人数的57.4%,56.3% [4] ,可见地下矿山相对露天矿山危险性更大,伤亡更加严重,因此本文专门针对地下矿山进行研究。另外,通过权威部门近几十年来的统计调查,非煤地下矿山各类事故中,由于人的不安全行为而诱发的事故占到80%以上,其他原因主要指设备原因和自然灾害,这个数字已经成了不争的事实,因此我们当前的主要问题就是把人管好,约束和控制好人的行为,这个问题解决了,安全才有出路,那么如何解决人的问题,首先要深层次挖掘产生人因事故的本质原因,建立分析人因事故模型,进而针对原因展开工作。

2. HFACS模型指标体系

人因分析与分类系统(The Human Factors Analysis and Classification System, HFACS)是安全分析时广泛应用的人因分析工具之一,以航空为中心、在航海、铁道、煤矿、医疗等领域均被采用。使用该系统可以得出事故原因中的人为因素,并能从表层行为追溯到深层组织原因,无论在确定事故原因还是制定防范措施都具有重大意义 [5] 。但HFACS是以航空安全事故为背景设计的人因分析模型(表1),针对非煤地下矿山而言,不能完全套用,本文首先根据我国非煤地下矿山的实际情况和特点对HFACS框架的详

Table 1. HFACS model index system [6] [7] [8] [9]

表1. HFACS模型指标体系 [6] [7] [8] [9]

细内容进行全面的改良和补充,以提高HFACS分析的适用性,从而有利于HFACS框架在非煤地下矿山中的应用。

3. 模型分析

3.1. 评价因子集的建立

设地下非煤矿山安全行为等级的一级指标评价因子集为:

这里为评价方面个数,分别为—不安全行为、—不安全行为的前提、—不安全监督、—组织影响、—社会环境。

二级指标因子集记为,式子中,为第个评价方面评价因素的个数。记应分配的权重值,满足,且,为对应分配的权重值,满足,且

层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)是萨蒂(Saaty, 1971)提出的一套决策方法,主要应用于不确定情况下及具有多个评估准则的决策问题。它根据各个测评指标的相对重要性来确定权重,通过对测评指标进行两两比较,同时运用萨蒂给出的标度法,使复杂的、无序的定性问题能够进行量化处理。表2为层次分析法对重要程度的划分情况。

表2反应了两个测评指标相对重要程度的得分,例如一个指标相对于另一个指标略微重要,则测评指标相对测评指标的比较得分为3,反过来测评指标相对测评指标的比较得分为1/3。

3.2. 判断矩阵的构造

采用专家打分取平均值的方法构造判断矩阵,用Matlab软件计算矩阵的最大特征值,一致性指标为,查找相应的随机一致性指标。对,saaty给出了的值,如表3所示。

,随机一致性比率

层次分析排序的结果有满意的一致性,权系数的分配是合理的。并且,最大特征值所对应的特征向量为

做归一化处理可得,从计算结果可以看出,非煤地下矿山人因事故中,不安全行为和不安全监督占主要原因。作为作业人员,须加强对不安全行为的控制;作为监管部门,需要加大对不安全行为的监管力度。

同理,可以运用层次分析法得出二级综合指标,见表4

表4中,我们可以很清晰的看出,不安全行为中的决策失误占有绝对主导地位,不安全监督中的安全投入不到位和监督违规也同样占有主导地位。

从以上方法中可以看出,关键是构造判断矩阵,其一致性一般会受到专家的知识结构、判断水平、个人喜好差异等众多主观因素的影响,再加上人因事故本身的不确定性和模糊性,判断矩阵的一致性有时并不容易达到。下面我们采用改进的模糊一致性判断矩阵来验证专家的打分方法是否符合实际情况,其主要步骤是构造模糊互补矩阵,进一步得到模糊一致性判断矩阵,再通过两个检验的一致性标准进行评估。

决策者通过元素的两两比较重要性,通过0.1~0.9标度构造优先关系矩阵

,该矩阵满足以下特点:

1)

2)

3)

Table 2. Scale scale

表2. 比例标度表

Table 3. The value of RI

表3.的值

Table 4. The weight of each index in the index system

表4. 指标体系中各指标的权重

计算重要性排序指数,求模糊一致性判断矩阵元素为,这里的n为判断矩阵的阶数,得到模糊一致性判断矩阵为,为了验证专家给出的优先关系矩阵是否合理,我们给出两个一致性检验标准。

,这里,通过大量实践,我们认为取较为合理。

利用“和法”求得排序向量

,略大于0.1,说明专家给出的优先矩阵有满意的模糊一致性,比较符合实际情况,可以采纳。

4. 结论

本文从非煤地下矿山的实际出发,依据HFACS模型,总结出非煤地下矿山人因事故的五个一级指标和二十三个二级指标,通过层次分析法对测评指标进行两两比较,同时运用萨蒂给出的1~9标度法,使复杂的、无序的定性问题能够进行量化处理,描述了各个一级指标和二级指标的所占权重,从中可以更加具体的反正各个指标的影响力度,比较客观的反应了非煤地下矿山人因事故的各种影响指标所占权重。而判断矩阵依赖于判断专家的知识结构、判断水平、个人喜好等主观因素影响,因此本文又通过改进的模糊一致性判断矩阵构造方法进行了修正,来验证专家的打分方法是否符合实际情况,其主要步骤是构造模糊互补矩阵,进一步得到模糊一致性判断矩阵,再通过两个检验的一致性标准进行评估,得出更为合理的评价指标,可信度和实用性大大增强。

基金项目

海南大学教育教学改革研究项目(hdjy1639)。

文章引用

何勇,罗宏森. 基于HFACS的非煤地下矿山人因事故分析
Analysis of Human Factors in Underground Non-Coal Mine Accidents Based on HFACS[J]. 应用数学进展, 2017, 06(02): 146-152. http://dx.doi.org/10.12677/AAM.2017.62017

参考文献 (References)

  1. 1. 王启明, 鲍爱华. 我国非煤矿山安全生产现状与技术发展[J]. 采矿技术, 2005, 5(2): 11-13.

  2. 2. 王运敏, 李世杰. 金属非金属矿山典型安全事故案例分析[M]. 北京: 冶金工业出版社, 2015.

  3. 3. 潘成林. 非煤矿山安全避险体系的研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安建筑科技大学, 2014.

  4. 4. 王运敏, 李世杰. 金属非金属矿山典型安全事故案例分析[M]. 北京: 冶金工业出版社, 2015.

  5. 5. 江浩. HFACS及其应用研究综述[J]. 中国科技信息, 2015(5): 13-14.

  6. 6. 解学才, 杨振宏, 许贵阁. 基于改进的HFACS和SPA的矿山安全人因分析[J]. 安全与环境学报, 2015, 15(3): 37- 41.

  7. 7. 董追. 基于HFACS的煤矿安全事故人因分析和分类研究[D]: [硕士学位论文]. 太原: 太原科技大学, 2014.

  8. 8. 王黎静, 莫兴智, 曹琪琰. HFACS -MM模型构建与应用[J]. 中国安全科学学报, 2014, 24(8): 74-78.

  9. 9. 宋泽阳, 任建伟, 程红伟, 齐文宇, 贾宁. 煤矿安全管理体系缺失和不安全行为研究[J]. 中国安全科学学报, 2011, 21(11): 128-135.

期刊菜单