事故致因理论探讨

事故致因理论是从本质上阐明工伤事故的因果关系,说明事故的发生、发展过程和后果的理论。对事故致因理论进行研究和探索,可将事故发生全过程中的各种因素上升到理性来认识,找出事故产生的规律和特点,采取有针对性的方法和措施防止事故的发生。本文分类介绍了事故致因理论的主要论点,包括单因素事故致因理论、事故因果连锁理论、流行病学理论和系统理论,并对这些事故致因理论的主要观点进行了评价。最后,在总结事故致因理论发展的基础上对其发展趋势作了展望。     

轨迹交叉论在机务维修中的管理应用

<正>轨迹交叉论介绍轨迹交叉理论(trace intersecting theory)是一种从事故的直接和间接原因出发研究事故致因的理论,是由约翰逊、斯奇巴等诸多学者共同提出而来。该理论认为,在事故发展过程中,人的因素运动轨迹与物的因素运动轨迹的交点就是事故发生的时间和空间,也可以说人的不安全行为与物的不安全状态相遇时,则将在此时间、此空间发生事故。作为一种事故致因理论,轨迹交叉理论强调,人的因素和物的因素在事故致因中占有同样重要的地位。     

油库事故致因机理分析

本文目的是本着“安全第一,预防为主“的原则,对影响油库的危险因素采用海因希里致因机理理论进行分析,找出油库事故发生的本质及普遍规律,用于指导油库安全工作.本文讲述了致因机理理论的发展;致因机理理论具体在油库的应用;致因机理理论在实际应用中的不足.     

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。     

从“冯道骑马”谈事故的致因

根据事故的致因理论,讨论人的不安全因素在事故致因中的重要作用,提出从人的心理角度预防事故发生的几点注意事项。     

基于决策实验室分析法及解释结构模型的交通隧道施工事故致因链构建

为明确交通隧道施工事故致因之间纵向影响关系及层级结构,本文从事故发生全过程视角出发,在利用文本挖掘技术构建事故致因体系的基础上,借助决策实验室分析法（DEMATEL）及解释结构模型（ISM）判断各致因的重要性程度,建立事故致因多级递阶结构模型,确定关键致因因素,构建关键致因影响链,深入分析其纵向影响关系,并以WLM隧道为例进行验证,证实其实用性。研究结果表明：5方面20项交通隧道施工事故致因间存在明显的层级结构;人员、管理及环境因素对技术因素、机械设备与材料因素存在直接影响作用,其中安全意识及素养、安全监管、施工方案及各类环境因素在事故致因体系中占据重要位置,对其进行有效管控是良好安全管理的体现。本研究可为交通隧道施工安全管理提供参考与依据。     

基于扩充版“2-4”模型的煤矿重大事故致因分析

为系统研究煤矿重大事故的致因因素,强化安全管理体系,有效预防煤矿重大事故的发生,以2011—2020年间发生的74起煤矿重大事故为研究对象,结合煤矿重大事故特征,采用“2-4”模型事故致因链作为分析路径,定量统计分析了事故致因因素的发生频次和占比,总结得出重大事故发生的原因,构建了适用于煤矿重大事故的致因分析模型,采用卡方检验分析了重大事故上下层级致因因素之间的相关性,并提出了针对煤矿重大事故的预防措施。结果表明：煤矿重大事故相邻层级因素之间有20组影响因素的数据具有统计学意义,其中“安全重视程度不足—安全监管不到位—违规冒险作业—不具备生产施工资质”是煤矿重大事故最易发生的途径。     

瓦斯爆炸的脆性理论层次分析

针对导致煤矿瓦斯爆炸事故发生的各种致因,运用脆性理论和模糊层次分析法对其进行脆性分析.从事件级别上考虑瓦斯爆炸的脆性过程,分析瓦斯系统内部各个事件之间的脆性联系,从中找出使整个系统崩溃(事故发生)的因素集合,利用模糊层次分析法建立计算煤矿瓦斯爆炸事故中各种致因权重的层次分析模型.根据模型计算所得结果,确定了在瓦斯积聚产生的前提下,火源的4个主要致因权重的重要度排序,由大到小依次为:放炮、机电管理混乱、明火、撞击摩擦火花.对它们进行重点监控,可以很大程度地避免事故发生.该模型及其结果为控制和预防瓦斯爆炸提供了理论依据.     

基于煤矿水害事故报告的人为致因分析

为了揭示煤矿水害事故成因,探究其内在联系,通过改进的人因分析与分类系统来辨识事故报告中的不安全因素,在此基础上运用Apriori算法挖掘因素之间的强关联规则,从行为组织层面探究了事故内部影响关系,构建了事故发生的主要人为致因路径。结果表明：技术条件、技能型差错和习惯性违规是最频繁的问题形式;挖掘出了部分因素之间的组合关系,如出现了监督违规问题时,很容易导致工人发生习惯性违规;根据因果关系形成了“刻意性违规”和“错误性违规”两条主要事故发生链,总结了事故发生的主要原因并提出措施进行指导改善。     

大数据理论下的煤与瓦斯突出事故致因分析

煤与瓦斯突出事故致因分析对矿井的安全生产具有重要意义。文中将大数据理论应用于煤与瓦斯突出事故致因分析,旨在为突出事故提供一种新的研究方法。对近15 a来发生的一般及以上的煤与瓦斯突出事故进行统计分析与深度挖掘,提取影响煤与瓦斯突出事故发生的27个因素。采用关联分析对影响因素进行定量研究,分析其重要程度;并将其中7个主要因素分别与瓦斯含量和瓦斯压力进行交叉耦合分析,归纳煤与瓦斯突出事故发生的一般性规律。研究表明:造成煤与瓦斯突出事故的主要影响因素不仅是瓦斯含量和瓦斯压力,地质构造、煤层厚度、开拓方式、采煤工艺、作业方式和掘进工艺也对煤与瓦斯突出事故具有重要影响;在不同开采条件下发生煤与瓦斯突出的临界瓦斯含量差异较大,对于复杂地质构造的矿井,当瓦斯含量接近8 m3/t时采取区域防突措施,才能有效地防止突出事故的发生;利用大数据理论分析煤与瓦斯突出事故可以为事故的预测预警提供可信的依据,能有效提高煤与瓦斯突出预测的准确率。