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        基于改進(jìn)HFACS的危化品罐車公路運(yùn)輸事故致因分析

        2019-10-11 01:43:48宋潤(rùn)澤
        物流技術(shù) 2019年9期
        關(guān)鍵詞:罐車人因危化品

        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。

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