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        車務(wù)站段調(diào)車人身傷害事故的分析與對策

        2014-12-31 00:00:00崔永錄
        基層建設(shè) 2014年10期

        同濟大學交通運輸工程學院

        摘要:調(diào)車人身傷害事故是鐵路車務(wù)站段最為頻發(fā)的事故之一。運用事故樹的最小徑集法并結(jié)合模糊分布理論進行量化分析,以找出調(diào)車人身傷害事故的主要風險因素并建立初步的安全預(yù)控措施。

        關(guān)鍵詞:調(diào)車;事故樹;模糊分布

        1 概述

        在鐵路車務(wù)站段發(fā)生的各種類型的人身傷害當中,調(diào)車人身傷害所占的比例是比較高的,因此,如何在眾多調(diào)車人身傷害事故的因素中,找出問題的關(guān)鍵,采取最有效的安全措施來防止此類事故的發(fā)生,一直是鐵路安全管理者們最為關(guān)注的問題之一。本文采用事故樹分析的方法,對調(diào)車人身傷害事故進行事故樹分析,并結(jié)合模糊分布理論計算出基本事件的發(fā)生概率,以替代統(tǒng)計大量現(xiàn)場數(shù)據(jù)的工作量和彌補由于歷史數(shù)據(jù)的缺失帶來的不足,進而通過量化分析找出調(diào)車人身傷害事故發(fā)生的主要風險因素,進而建立針對性的預(yù)控措施,以盡可能防止車務(wù)站段調(diào)車人身傷害事故的發(fā)生。

        2 調(diào)車人身傷害事故主要原因分析

        本文以嘉興車務(wù)段嘉興東站的調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場為例,調(diào)車人身傷害事故為頂上事件,通過事故原因和潛在危險因素繪出事故樹,如圖1

        2.1 事故樹最小徑集分析

        圖1 調(diào)車人身傷害事故樹

        由圖1可以看出,調(diào)車人身傷害(T)這一頂上事故發(fā)生的原因是由A1:調(diào)車人身安全作業(yè);A2:防護措施不當;A3:進入車檔作業(yè);A4:調(diào)車作業(yè)中上下車等中間事件造成的。

        基本事件: X1:調(diào)整鉤位,處理碰頭鉤;X2:動態(tài)車輛中摘接風管;X3:搶越作業(yè)中的“天窗”到反面作業(yè);X4:進入車檔處理鉤銷;X5:其他進入車檔的作業(yè),如開(閉)折角塞門等;X6:作業(yè)人員超速上下車;X7:作業(yè)完畢后以車代步;X8:扶梯狀態(tài)不良未確認;X9:作業(yè)中的人員失誤,如進入車檔作業(yè)防護不當,作業(yè)人員不了解情況發(fā)出錯誤指令等;X10:作業(yè)中防護裝置故障,如平面調(diào)車燈顯設(shè)備不能正常使用等。

        繪出成功樹進行布爾代數(shù)法計算過程如下:

        T′=A1′+A2′ = A3′·A4′+A2′

        =X1′X2′X3′X4′X5′X6′X7′X8′+X9′X10′

        成功樹的2個最小割集經(jīng)對偶變換就是事故樹的2個最小徑集,事故樹分析中的最小徑集P為:

        P1={ X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8};

        P2={ X9,X10}。

        2.2 調(diào)車人身傷害事故中基本事件概率的模糊化分析

        根據(jù)故障率在概率上的模糊分布和長期統(tǒng)計,能夠確定基本事件的發(fā)生概率一般在(,)內(nèi),現(xiàn)將美國杜邦公司將故障概率劃分為、、、、和6個等級的劃分方法用于確定安全分析中基本事件的故障概率。當基本事件的概率被量化后,事故樹便可以進行定量分析。

        (1)確定調(diào)車人身傷害基本事件的因素集,;

        (2) 結(jié)合專家評分法并確定K位專家的權(quán)重集,權(quán)重系數(shù);

        (3)確定評價集,由于在評價等級劃分中各因素具有一定的模糊性,因此對評語取值模糊化得到與評價集V相對性的論域,Ω=(0~10,11~30,31~50,51~70,71~90,91~99)。

        (4)模糊綜合評價:邀請專家到鐵路調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場,對上述因素按照事先給定的論域結(jié)合該調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場各因素現(xiàn)狀進行打分。由K名專家打分得到評分集F.

        各因素評分值為:U=FA,根據(jù)模糊分布理論,采用嶺型函數(shù)作為隸屬函數(shù),分別為論域Ω=(0~10,11~30,31~50,51~70,71~90,91~99)的隸屬函數(shù)。對于某一因素的評分X, 。組成的向量即表示該種狀態(tài)對第i評價的隸屬度,所以當時,可以認為該種狀態(tài)屬于第i等級。由U和V組成評價集,由此得到基本事件發(fā)生的概率。

        首先,根據(jù)模糊數(shù)學原理將引起調(diào)車人身傷害事故的基本事件建立因素集U,U={ X1, X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10 };其次,采用問卷調(diào)查形式征詢5位專家,專家包括嘉興東站分管調(diào)車副站長1名,嘉興車務(wù)段安技科調(diào)車專業(yè)管理干部2名,嘉興東站首席技師1名和嘉興車務(wù)段安技科規(guī)章人員工程師1名,權(quán)重分別為, , , , 。

        采用層次分析法對6位專家在工作經(jīng)驗()、職業(yè)素養(yǎng)()、研究領(lǐng)域()、技術(shù)職稱()和對被評價問題的熟悉程度()等5個方面進行兩兩比較。采用1-9比例標度表在某一準則下比較了兩個元素的重要性。

        2.2.1 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣

        在單準則下分別構(gòu)造,即在G(目標得出比較合理的評分)下對,,,,構(gòu)造A;分別在,,,,下對專家A、專家B、專家C、專家D、專家E,構(gòu)造A。

        按1-9比例標度,具體構(gòu)造應(yīng)用舉例的6個準則下的兩兩比較判斷矩陣,得出的比較矩陣數(shù)值根據(jù)層次分析法中單一準則下的權(quán)向量進行轉(zhuǎn)換得出

        即:

        2.2.2 模糊化綜合分析

        確定評價等級:V={非常容易發(fā)生,容易發(fā)生,偶爾發(fā)生,不常發(fā)生,幾乎不發(fā)生,很難發(fā)生},進行模糊綜合評價:各因素評分值為:U=FA

        =(61.40, 67.82,50.74,48.44,55.90,41.30,51.70,30.22,27.02,35.92),將U模糊化后與V組成向量組,綜合求出各基本事件的模糊概率值,見表1。

        表1基本事件發(fā)生概率的取值

        事件代號評價結(jié)果概率等級

        (0,0,0,1,0,0)

        (0,0,0,0.816,0.184,0)

        (0,0,0.615,0.375,0,0)

        (0,0,0.735,0.265,0,0)

        (0,0,0,1,0,0)

        (0,0,1,0,0,0)

        (0,0,0,0.754,0.246,0,0)

        (0,0.535,0.465,0,0,0)

        (0,0.903,0.097,0,0,0)

        (0,0,1,0,0,0)

        2.3.3結(jié)構(gòu)重要度分析

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