王 玉，王 超，莊 潔，宋潤(rùn)澤

（山東科技大學(xué) 交通學(xué)院，山東 青島 266590）

1 引言

我國(guó)是?；返谝簧a(chǎn)大國(guó)，?；纷鳛橹匾墓I(yè)原料，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。5 000 余種常用化工原料，95%以上需要異地運(yùn)輸[1]。公路運(yùn)輸憑借我國(guó)完善的、覆蓋范圍廣泛的路網(wǎng)，加之其可靈活銜接不同運(yùn)輸方式、運(yùn)輸成本低等優(yōu)勢(shì)，成為了?；愤\(yùn)輸?shù)闹饕緩?。然而，?；饭愤\(yùn)輸事故頻發(fā)，這不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了負(fù)面影響，還造成了重大的經(jīng)濟(jì)損失。

?；饭愤\(yùn)輸安全受到多方面因素的影響，如駕駛員因素、車輛因素、罐體設(shè)計(jì)因素、道路條件、天氣等，是涉及多方面、多角度、多學(xué)科的復(fù)雜問(wèn)題。澳大利亞凱諾斯公司的SHE（Safety Health Environment，SHE）管理系統(tǒng)在安全、健康和環(huán)境三個(gè)方面設(shè)立21 個(gè)安全要素，170 項(xiàng)工作要求，有效預(yù)防危化品事故發(fā)生，并創(chuàng)造了連續(xù)4年無(wú)一例?；肥鹿拾l(fā)生的記錄。美國(guó)?；钒踩芾砭指鶕?jù)危險(xiǎn)度由低到高分為三級(jí)，在生產(chǎn)、運(yùn)輸、存儲(chǔ)等方面依次加強(qiáng)管理等級(jí)。德國(guó)設(shè)立專門的監(jiān)管部門對(duì)?；返纳a(chǎn)、包裝、運(yùn)輸、存儲(chǔ)等環(huán)節(jié)監(jiān)督，并配套有完整的危化品預(yù)警和救援系統(tǒng)，大大降低了事故發(fā)生率[2]。國(guó)內(nèi)危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)分析起步較晚，危險(xiǎn)品風(fēng)險(xiǎn)分析研究進(jìn)展相對(duì)較為緩慢[3]。對(duì)?；饭愤\(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多從系統(tǒng)工程理論方面進(jìn)行。黃文成[4]等將道路危險(xiǎn)品運(yùn)輸系統(tǒng)分成人、機(jī)、環(huán)、管4 個(gè)子系統(tǒng),搜集歷史數(shù)據(jù)并計(jì)算每個(gè)子系統(tǒng)引發(fā)安全事故的概率,采用熵權(quán)法計(jì)算系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度等指標(biāo),建立一個(gè)新的道路危險(xiǎn)品運(yùn)輸系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法，減小了系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的隨機(jī)性和不確定性，客觀評(píng)價(jià)了道路危險(xiǎn)品運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。胡海波[5]在對(duì)危化品道路運(yùn)輸及其事故特點(diǎn)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建危化品道路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，據(jù)此有針對(duì)性的從人、物、環(huán)境三個(gè)方面，采取相應(yīng)的?；返缆愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)防范和控制措施。任常興等[6]對(duì)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)進(jìn)行了深入研究，并以風(fēng)險(xiǎn)影響因素、風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)指數(shù)和安全補(bǔ)償因子對(duì)危險(xiǎn)品道路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)快速分級(jí)方法進(jìn)行了改進(jìn)。沈小燕等[7]對(duì)國(guó)內(nèi)2004 年至2011 年886 起?；愤\(yùn)輸事故的原因進(jìn)行了深入分析，得出人的因素在各種原因中占67%的結(jié)論。吳文輝等[8]認(rèn)為人因失誤是影響危險(xiǎn)品運(yùn)輸安全的主要因素，從影響危險(xiǎn)品運(yùn)輸安全的培訓(xùn)與組織管理、車輛與設(shè)備、危險(xiǎn)品類型、道路及環(huán)境因素等四個(gè)典型行為形成因子（Performance Shaping Factors，PSFs）出發(fā)，將貝葉斯理論和成功似然指數(shù)法（Success Likelihood Index Method，SLIM）結(jié)合，實(shí)現(xiàn)融合專家判斷的人誤概率計(jì)算方法。目前人因分析與評(píng)價(jià)的研究仍然處于經(jīng)驗(yàn)階段，并且在各種人因分析方法中，或多或少存在缺陷，如缺乏人因可靠性分析數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)量化存在一定的片面性。因此，深入了解導(dǎo)致運(yùn)輸事故的各種不安全行為及其影響因素，將為探索危化品運(yùn)輸事故的致因提供重要指導(dǎo)和重要參考，并提出更有效的預(yù)防措施。

Shappell和Wiegmann[9]通過(guò)分析大量的航空事故數(shù)據(jù)，基于瑞士奶酪模型，開(kāi)發(fā)了一個(gè)更加全面的人因分析和分類系統(tǒng)模型（Human Factors Analysis and Classification System，HFACS），可以從組織影響、不安全領(lǐng)導(dǎo)、不安全行為的前提條件和不安全行為4個(gè)層次詳細(xì)分析事故中的人為因素。因此，HFACS 模型不僅能夠區(qū)分導(dǎo)致事故的人為失誤，還能從組織執(zhí)行過(guò)程和組織環(huán)境中發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。隨著相關(guān)研究的深入和推進(jìn)，HFACS 模型已逐漸應(yīng)用于其他領(lǐng)域。Metin Celik 等[10]建立基于模糊層次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP）的人為因素分析與分類系統(tǒng)，以識(shí)別人因差錯(cuò)在船舶事故中的作用，F(xiàn)AHP 的集成改進(jìn)了HFACS 框架，提供了分析基礎(chǔ)和群體決策能力，以確保對(duì)航運(yùn)事故進(jìn)行定量評(píng)估。Rulin Liu[11]在人因分析與分類系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)煤礦的實(shí)際情況，在對(duì)收集到的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立了結(jié)構(gòu)方程模型，分析了模型的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系（Human Factor Analysis and Classification System for Coal Mines，HFACS-CM），對(duì)影響礦工不安全行為的因素類型進(jìn)行分類和驗(yàn)證，揭示其對(duì)礦工不安全行為的顯著影響，提出了一套綜合的礦工不安全行為防控體系。

綜上所述，HFACS 模型是一種較為成熟的分類方法，是對(duì)各種事故進(jìn)行人為因素分析的最有力工具[12]。并且，當(dāng)HFACS模型應(yīng)用于不同領(lǐng)域時(shí)，可以根據(jù)特定領(lǐng)域事故的特點(diǎn)對(duì)原有模型進(jìn)行改進(jìn)，并將其應(yīng)用于鐵路、航海等其他領(lǐng)域[13]。另外，HFACS是一種定性分析工具，因此考慮?；愤\(yùn)輸行業(yè)事故特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，利用三角模糊層次分析法分析人的不安全因素及其權(quán)重，從而提出?；愤\(yùn)輸不安全行為的預(yù)防措施。

2 ?；饭愤\(yùn)輸安全概述

?；纷陨淼睦砘再|(zhì)，使得?；吩诟鱾€(gè)環(huán)節(jié)都存在風(fēng)險(xiǎn)，據(jù)2013年至2018年?；肥鹿拾l(fā)生環(huán)節(jié)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：涉及?；返氖鹿视?1%是在運(yùn)輸過(guò)程中發(fā)生的。根據(jù)中國(guó)化學(xué)品安全協(xié)會(huì)公布的信息，我國(guó)每年通過(guò)公路運(yùn)輸?shù)奈；窋?shù)量占?；愤\(yùn)輸總量的60%以上，占公路年運(yùn)輸總量的30%以上，且呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì)。而?；愤\(yùn)輸過(guò)程中，人的不安全行為和?；返牟话踩珷顟B(tài)是引發(fā)?；愤\(yùn)輸事故的兩大潛在因素[8]。?；返牟话踩珷顟B(tài)是運(yùn)輸過(guò)程中固有現(xiàn)象，而人的行為類型是最活躍、最不穩(wěn)定、最難控制的因素，人的行為按照技能型、規(guī)則型、知識(shí)型分析差錯(cuò)特征具體見(jiàn)表1。

3 HFACS模型與調(diào)整的HFACS模型

3.1 HFACS模型

Reason事故致因模型[14]認(rèn)為，事故發(fā)生的顯性原因是出現(xiàn)了不安全行為，但反過(guò)來(lái)說(shuō)，出現(xiàn)了不安全行為并不是事故發(fā)生的全部原因，其他一些隱性因素不會(huì)直接導(dǎo)致事故發(fā)生，卻能產(chǎn)生連鎖性失誤，使顯性因素失效，導(dǎo)致事故發(fā)生，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。Reason 模型從事故的深層尋找誘發(fā)事故的因素，能夠快速找到人因事故發(fā)生的前因后果，并制定對(duì)應(yīng)的策略，但也存在調(diào)查不足，對(duì)事故誘發(fā)因素的認(rèn)識(shí)不夠，結(jié)果的準(zhǔn)確性降低等弱點(diǎn)。

圖1 Reason事故致因模型結(jié)構(gòu)

HFACS模型是在Reason事故致因模型的基礎(chǔ)上提出的人因分析與分類系統(tǒng)，對(duì)Reason 模型所提出的導(dǎo)致事故發(fā)生的4 個(gè)層次原因進(jìn)行了具體化[9]，由表層行為原因追溯到深層的組織原因，對(duì)人因失誤產(chǎn)生的原因因素進(jìn)行分解。無(wú)論從事故原因的確定還是防范措施的制定上，都具有重大意義，是系統(tǒng)化的人因事故分析方法。HFACS 模型結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 HFACS模型結(jié)構(gòu)圖

3.2 HFACS模型改進(jìn)

針對(duì)危化品公路運(yùn)輸?shù)膹?fù)雜性和危險(xiǎn)性，根據(jù)文獻(xiàn)分析和實(shí)際調(diào)研，綜合考慮事故致因分析的合理性，采用HFACS模型分析事故中人因因素，人因失誤既有人體內(nèi)部的心理和生理兩種因素影響，同時(shí)還受到外部環(huán)境等條件的影響，所以在特定的環(huán)境中人的行為失誤產(chǎn)生因素極其復(fù)雜，根據(jù)?；饭愤\(yùn)輸安全管理等特點(diǎn)，本文以?；饭捃嚬愤\(yùn)輸為例對(duì)原模型框架進(jìn)行修改。調(diào)整后的?；饭捃嚬愤\(yùn)輸HFACS 模型定義了不安全行為、不安全行為的前提條件、不安全的監(jiān)督和組織影響4個(gè)層次的失效，包括15個(gè)人因因素，模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

HFACS 模型中4 個(gè)層次在多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用中得到論證，但部分因素在危化品罐車公路運(yùn)輸中的意義模糊，不能直接將其應(yīng)用于電力行業(yè)中，因此對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行簡(jiǎn)單描述，具體見(jiàn)表2。

選取國(guó)內(nèi)典型的52例?；愤\(yùn)輸事故案例進(jìn)行編號(hào)。在HFACS框架中判定每個(gè)事故案例是否包含某個(gè)HFACS因素。事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（部分）見(jiàn)表3。

圖3 ?；饭捃嚬愤\(yùn)輸HFACS模型調(diào)整

表2 HFACS模型的類別描述

從直觀的數(shù)據(jù)上來(lái)看，比重最大的三種因素分別是：決策差錯(cuò)（63%），違規(guī)（52%），組織管理（49%）；比重最小的三種因素是：技能（16%），監(jiān)督違規(guī)（25%），駕駛員身體/智力局限（31%）。

4 三角模糊層次分析法

4.1 模糊層次分析法

模糊層次分析法就是結(jié)合層次分析的系統(tǒng)性和模糊理論的科學(xué)性，通過(guò)分層次構(gòu)建模糊判斷矩陣來(lái)進(jìn)行評(píng)判的定量性與科學(xué)性的分析方法，主要由指標(biāo)權(quán)重確定和模糊綜合評(píng)價(jià)兩部分組成。

在建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，根據(jù)專家提供的評(píng)判信息，建立模糊判斷矩陣，確定各指標(biāo)的權(quán)重。本文以基于三角模糊數(shù)的方法對(duì)權(quán)重大小進(jìn)行計(jì)算。采用三角模糊數(shù)表示兩影響因素間重要程度，得到相應(yīng)的模糊判斷矩陣。

4.2 三角模糊數(shù)

荷蘭學(xué)者F.J.M.VanLaarhoven 和W.Pedrycz 提出了用三角模糊數(shù)表示模糊比較判斷的方法[15]。設(shè)論域R 上的模糊集M，如果M 的隸屬度函數(shù)μM：R→[0,1]表示如公式（1）：

三角模糊數(shù)M表示為(l,m,u)，式中l(wèi) ≤m,l ≤u，l和u表示M 的下界和上界值以及模糊度的程度，l-u的值越大，模糊程度越大，當(dāng)x=m時(shí)，x完全屬于M。

為了考慮人的模糊性使評(píng)判過(guò)程能夠進(jìn)行定量計(jì)算，兩因素的對(duì)比采用數(shù)值度量標(biāo)準(zhǔn)，見(jiàn)表4。

表4 評(píng)價(jià)集元素及對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)

那么綜合模糊值的計(jì)算方式如公式（2）所示:

計(jì)算Mx ＞My用三角模糊數(shù)定義如公式（3）：

一個(gè)模糊數(shù)大于其他n個(gè)模糊數(shù)的可能度定義如公式（4）：

5 ?；饭捃嚬愤\(yùn)輸人因影響因素影響權(quán)重分析

（1）建立父類致因的全局影響關(guān)系三角模糊判斷矩陣。根據(jù)建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，參照案例具體情況，由行業(yè)3 位專家給出判斷意見(jiàn)，對(duì)事故中可能存在的HFACS 模型的4 個(gè)父類致因“不安全行為”、“不安全行為的前提條件”、“不安全監(jiān)管”和“組織影響”間的因果關(guān)聯(lián)性進(jìn)行成對(duì)比較，3位專家通過(guò)表2來(lái)確定兩事故致因間的影響程度，分別得到對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)，得到具體模糊判斷矩陣。

根據(jù)三角模糊運(yùn)算法則，對(duì)表4數(shù)據(jù)進(jìn)行平均運(yùn)算，將3個(gè)模糊數(shù)整合成1個(gè)，然后根據(jù)公式（2）對(duì)一級(jí)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行計(jì)算，得到模糊矩陣，見(jiàn)表5。

表5 準(zhǔn)則層指標(biāo)模糊判斷矩陣

可以算出A1權(quán)重，(0.196 7,0.334 0,0.534 9)，同理，Ma2=(0.199 2,0.322 1,0.517 2），Ma3=(0.106 5,0.172 2,0.269 7)，Ma4=(0.108 2,0.171 6,0.322 1)；

（2）依據(jù)公式（3）和（4）去模糊化并標(biāo)準(zhǔn)化。去模糊化可得：

標(biāo)準(zhǔn)化可得：(ωa1,ωa2,ωa3,ωa4)=(0.369 3,0.356 1,0.114 8,0.159 8)

同理求出指標(biāo)層子因素模糊判斷矩陣及其相應(yīng)的權(quán)重，最終得出結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 危化品罐車公路運(yùn)輸安全性人因評(píng)價(jià)體系

在所整理和分析的幾類影響因素中，如圖4 所示，與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法所得的結(jié)果不同，表6 所展示實(shí)際結(jié)果表明：不安全行為因素和不安全行為的前提因素是產(chǎn)生?；饭捃嚬愤\(yùn)輸人因失誤的兩類主要影響因素，影響程度較小的三種因素是：技能、監(jiān)督違規(guī)、駕駛員身體/智力局限，這與表3所示的52例實(shí)際案例數(shù)據(jù)分析的結(jié)論一致。不安全行為前提因素中的駕駛員狀態(tài)因素和環(huán)境因素，是運(yùn)輸過(guò)程中人產(chǎn)生失誤的關(guān)鍵因素，?；繁旧淼奈ｋU(xiǎn)性和環(huán)境的復(fù)雜性給駕駛員的心理和生理產(chǎn)生了很大影響。在不安全行為因素中，決策差錯(cuò)與違規(guī)情況占有相當(dāng)大的權(quán)重，這與管理層過(guò)度的追求效益有關(guān)。組織管理上忽視由人的不安全狀態(tài)所升級(jí)成的人的不安全行為，從而誘發(fā)?；芳碍h(huán)境本身潛在的不安全狀態(tài)能量的釋放，最終導(dǎo)致安全事故的出現(xiàn)，因此組織管理也就顯得相當(dāng)重要。

圖4 基于HFACS模型的?；饭捃囘\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重

6 總結(jié)

基于HFACS模型，結(jié)合?；愤\(yùn)輸行業(yè)特征，構(gòu)建適用于該行業(yè)的HFACS 模型，利用調(diào)整之后的HFACS 模型，通過(guò)對(duì)組織影響、不安全監(jiān)督、不安全行為的前提、不安全行為4個(gè)層次的致因因素進(jìn)行總結(jié)，對(duì)事故原因進(jìn)行分析和分類，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，利用三角模糊層次分析法分析各因素重要程度，增加了事故分析結(jié)果的有效性。

從這些影響因素的權(quán)重排序中，可以更加清楚造成?；饭捃嚬愤\(yùn)輸人因失誤的主要因素，有助于?；愤\(yùn)輸企業(yè)針對(duì)失誤的主要影響環(huán)節(jié)加以改善，更好的預(yù)防和控制人因失誤的產(chǎn)生，具體對(duì)策歸納為：

（1）加強(qiáng)對(duì)駕駛員的管理。駕駛員作為危化品公路運(yùn)輸?shù)闹黧w，應(yīng)從從業(yè)資格、培訓(xùn)及運(yùn)輸過(guò)程的監(jiān)督進(jìn)行全方位管理。嚴(yán)格考察其駕駛資質(zhì)，包括心理素質(zhì)、身體素質(zhì)、駕駛技能等；對(duì)駕駛員進(jìn)行崗前培訓(xùn)，增加駕駛員?；分R(shí)儲(chǔ)備，提高他們判斷危險(xiǎn)的能力；完善福利制度，從生理上、情感上滿足員工的需要，培育融洽的工作環(huán)境。

（2）完善車輛動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)和信息處理與集成技術(shù)，研發(fā)?；饭捃嚬愤\(yùn)輸安全監(jiān)控管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員在?；愤\(yùn)輸過(guò)程中的行為實(shí)時(shí)監(jiān)控與管理，對(duì)車輛運(yùn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)信息的自動(dòng)采集與管理，在糾正不安全行為和狀態(tài)的同時(shí)，為設(shè)備維護(hù)及管理等提供輔助決策支撐，提升?；饭愤\(yùn)輸安全監(jiān)控管理水平，確保運(yùn)輸安全。

（3）建立健全規(guī)章管理制度及其保障體系。各項(xiàng)規(guī)章管理制度是企業(yè)的諸多專家和一線的技術(shù)人員對(duì)多年工作實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),并經(jīng)過(guò)調(diào)研分析、優(yōu)化出來(lái)的最佳操作和作業(yè)行為準(zhǔn)則,只有嚴(yán)格執(zhí)行各項(xiàng)規(guī)章管理制度,才能在?；愤\(yùn)輸生產(chǎn)過(guò)程中保證安全,切實(shí)有效地提高運(yùn)輸生產(chǎn)的效率。