同霄 蔣繼輝 朱妍

(1.長慶油田分公司油氣工藝研究院 西安 710018； 2.低滲透油氣田勘探開發(fā)國家工程實驗室 西安 710018)

0 引言

生產(chǎn)安全事故常會造成人員傷亡和財產(chǎn)損失，中斷正常的生產(chǎn)活動。2018年11—12月國內(nèi)共發(fā)生86起生產(chǎn)安全事故，造成333人死亡[1]。生產(chǎn)安全事故的發(fā)生與人員的不安全行為密切相關(guān)，據(jù)統(tǒng)計由人為原因?qū)е碌氖鹿收急燃s為總數(shù)的70%～80%[2]，在煤礦行業(yè)中，由礦工的不安全行為引發(fā)的事故高達97.67%[3]。由此可見，針對人員不安全行為的研究是生產(chǎn)安全事故預(yù)防的一個重要基礎(chǔ)。目前學(xué)者們對各種行業(yè)工作人員的不安全行為進行了大量的分析研究，其中對煤礦工人的不安全行為研究最多[4]，而針對石油勘探開發(fā)行業(yè)中鉆井、井下等高風(fēng)險作業(yè)人員的不安全行為研究較少。

鉆井、井下作業(yè)屬于野外施工，環(huán)境艱苦、體力繁重、工序復(fù)雜，生產(chǎn)過程中危險性較大，一旦發(fā)生事故，將對人員、環(huán)境、設(shè)備和油氣藏造成傷害。2003年12月23日晚21時，中石油西南油氣田分公司川東北氣礦羅家16H井，在起鉆作業(yè)中，突然發(fā)生溢流，造成井噴失控，共造成243人死亡，6萬余名群眾緊急疏散，經(jīng)濟損失近億元[5]。造成該起事故的直接原因為[6]：(1)起鉆前泥漿循環(huán)時間嚴重不足；(2)起鉆過程中沒有按規(guī)定灌注泥漿；(3)當(dāng)班人員未及時發(fā)現(xiàn)溢流征兆；(4)違章卸下回壓閥；(5)未及時放噴點火，焚燒高濃度硫化氫天然氣?？梢钥闯錾鲜?條事故的直接原因均為井場作業(yè)人員的不安全行為(違章作業(yè)、違章指揮)造成。為了保障油氣田安全生產(chǎn)，確保井場作業(yè)人員的人身安全，必須重點研究井場作業(yè)人員不安全行為的機理以及影響因素。本文以井下作業(yè)為例，基于成本收益理論，對不同條件下井場作業(yè)人員的行為決策進行了仿真計算，重點研究了正向激勵、負向激勵和監(jiān)督力度3個因素對作業(yè)人員不安全行為產(chǎn)生的影響程度，從而為油田企業(yè)的安全管理提供思路，為合理控制作業(yè)人員不安全行為提供決策支持與理論依據(jù)。

1 井下作業(yè)不安全因素

井下作業(yè)是指在油氣田開發(fā)過程中，根據(jù)油田調(diào)整、改造、完善、挖潛的需要，保證油水井正常生產(chǎn)的技術(shù)手段，主要有油水井維修、油水井大修、油層改造和試油等[7]。井下作業(yè)的事故類型按照危害程度和風(fēng)險的大小，從高至低可以分為井噴、中毒、火災(zāi)、電氣、機械、雷電襲擊、地質(zhì)災(zāi)害7種類型。造成這些事故的不安全因素主要包括：物的不安全狀態(tài)、人的不安全行為、施工環(huán)境的不安全限制和安全管理上的缺陷。本文主要圍繞人的不安全行為，基于成果收益理論，構(gòu)建得到井場作業(yè)人員的決策模型，探討作業(yè)人員不安全行為決策的影響因素，確保企業(yè)的安全生產(chǎn)。

2 決策模型構(gòu)建

2.1 成本收益理論

美國著名的經(jīng)濟學(xué)家BECKER認為經(jīng)濟學(xué)可以用來分析人的行為，基于大量實驗數(shù)據(jù)，BECKER利用經(jīng)濟學(xué)中的成本-收益理論計算人類的行為決策，從而解釋和預(yù)測人類的行為傾向。他提出人類的行為決策是根據(jù)不同行為帶來的成本與收益的大小而決定的，若選擇某一行為可以從中獲得正收益時(成本<收益)，人類就會追求該利益，表現(xiàn)為優(yōu)先選擇該行為；若選擇某一行為帶來的為負收益(成本>收益)，則人類表現(xiàn)為避免選擇該行為。基于成本收益理論，眾多學(xué)者以個人為研究對象，對不同主體的行為進行了研究，李曉明和睢黨臣等[8-9]對于個人的貪腐行為進行分析，并提出控制腐敗的措施建議；吳克明等[10]對高中生的高考棄考行為進行了分析；黃冰潔等[11]對大學(xué)生逃課的行為決策進行了計算；劉亞洲等[12]對養(yǎng)殖戶處理死豬的不同行為進行了研究；付全通等[13]研究了礦工的不安全行為。由此可見，成本收益理論在針對個體行為決策方面已經(jīng)廣泛應(yīng)用，本文基于成果收益理論，構(gòu)建了描述油氣田井場作業(yè)人員的行為決策模型，用來研究不同條件下作業(yè)人員的行為模式。

2.2 模型構(gòu)建

基于成本收益理論，作業(yè)人員行為決策模型為

U1=R1-C1

(1)

U2=R2-C2

(2)

式中，U1，U2為安全行為、不安全行為帶來的凈收益；R1和R2為安全行為、不安全行為的總收益，其中R1包括作業(yè)人員的基礎(chǔ)工資BR、無事故發(fā)生時的HSE獎勵ER；R2中基礎(chǔ)工資BR不變，HSE獎勵存在由不安全行為導(dǎo)致事故發(fā)生后被扣除的可能性，用不安全行為導(dǎo)致事故發(fā)生的概率N乘以HSE獎勵ER來表示(若獎勵被扣除時為負收益，若沒有導(dǎo)致事故發(fā)生則為正收益)，除此之外還應(yīng)包括當(dāng)不安全行為被管理者監(jiān)督發(fā)現(xiàn)后的懲罰PR(懲罰為負收益)，PR可以用不安全行為被管理發(fā)現(xiàn)的概率M乘以罰金GP來表示；C1,C2為人員安全行為、不安全行為的成本，這里主要是指其勞動成本。由上式可推出：

U1=BR+ER-C1

(3)

U2=BR+N·ER-M·GP-C2

(4)

作業(yè)人員按照HSE各項要求作業(yè)，即選擇安全行為時，其行為成本(勞動成本)體現(xiàn)為作業(yè)人員所承受的倦怠度，可用倦怠水平E[14]來表示安全行為的成本C1。當(dāng)作業(yè)人員選擇不安全行為時，其工作強度、心理壓力相對較低，倦怠感得到緩解，行為成本隨之減少。本文采用安全行為倦怠水平E減去隨機數(shù)來定義不安全行為的成本C2，為

(5)

(6)

式中，n為連續(xù)工作時間，h；im為壓力增長率，在(3%，5%)中隨機取值；ε為倦怠水平初始值，不同作業(yè)人員對壓力承受力不同，可在0～5內(nèi)隨機取值；σ為隨機數(shù)，本文在0～3內(nèi)隨機取值。

通過式(6)可以分別計算得到作業(yè)人員的安全行為凈收益U1和不安全性行為凈收益U2。假設(shè)井場作業(yè)人員為“完全理性人”，根據(jù)成本收益理論，當(dāng)作業(yè)人員的安全行為凈收益U1>不安全性行為凈收益U2時，作業(yè)人員會選擇安全行為，反之則會選擇不安全行為。

2.3 計算工況

本文以井下作業(yè)中的試油作業(yè)為例，在多主體建模工具Netlogo中進行仿真計算，建立的決策分析模型中包括試油隊、射孔隊、壓裂隊等作業(yè)人員共30名，并配置工程監(jiān)督1名。仿真計算中作業(yè)時間選擇8小時制，共計算800 h，即100個工作日。初始時刻t1，作業(yè)人員均處于安全行為狀態(tài)，如圖1(a)所示；隨著作業(yè)時間遞進至t2時刻，根據(jù)每個作業(yè)人員的自身情況，計算比較個人的安全行為凈收益U1與不安全性行為凈收益U2，當(dāng)U1

(a)初始時刻t1 (b)作業(yè)過程中t2

決策模型中包括的計算參數(shù)共有5個，如表1所示。工況1為初始狀態(tài)，基本工資BR=10、HSE獎勵ER=3、罰金GP=2、監(jiān)督力度M=50%，根據(jù)海因里希事故法則，發(fā)生300次違章行為會導(dǎo)致1次重大安全事故，事故發(fā)生概率N取值為1/300。設(shè)置工況2～3中改變HSE獎勵水平，工況4～5改變罰金水平，工況6～7改變監(jiān)督力度，工況8～11改變罰金和監(jiān)督力度，對比各工況的計算結(jié)果，研究正向激勵、負向激勵和監(jiān)督力度3個因素對作業(yè)人員不安全行為產(chǎn)生的影響程度。

表1 仿真計算參數(shù)取值

3 計算結(jié)果分析

3.1 正向激勵的影響

工況1為原始HSE獎勵水平ER=3，工況2，3為HSE獎勵水平ER提高1.5倍和2.0倍，其余參數(shù)保持不變。對比3種工況下不安全行為次數(shù)的曲線，如圖2所示，隨著HSE獎勵ER的提高，在100個工作日內(nèi)平均不安全行為次數(shù)由19.78次，分別下降至17.66次和15.46次，下降幅度為10.7%和21.8%。由此可見，提高HSE獎勵水平(正向激勵)，可以提高作業(yè)人員的安全行為收益，有效預(yù)防作業(yè)人員的不安全行為，在保證利潤的基礎(chǔ)上，油田企業(yè)可以適度增大安全生產(chǎn)的獎金水平，保障企業(yè)的安全生產(chǎn)。

3.2 負向激勵的影響

工況1為原始罰金水平GP=2，工況4，5為罰金水平GP提高1.5倍和2.0倍，其余參數(shù)保持不變。對比3種工況下不安全行為次數(shù)的曲線，如圖3所示。

圖2 獎勵水平ER對不安全行為的影響

隨著罰金水平GP的提高，在100個工作日內(nèi)平均不安全行為次數(shù)由19.78次，分別下降至17.86次和16.37次，下降幅度為9.7%和17.2%。從計算結(jié)果來看，提高罰金水平(負向激勵)在一定的范圍內(nèi)可減少作業(yè)人員的不安全行為，相比正向激勵，提高罰金水平對不安全行為的影響較弱。考慮最低工資、作業(yè)人員的心理承受能力和工作氛圍等因素，油田企業(yè)應(yīng)該合理控制罰金水平，避免因懲罰力度過大造成作業(yè)人員的逆反心理。

圖3 罰金水平GP對不安全行為的影響

3.3 監(jiān)督力度的影響

監(jiān)督力度M表示工程監(jiān)督對作業(yè)人員不安全行為的發(fā)現(xiàn)概率，監(jiān)督力度越大，不安全行為被發(fā)現(xiàn)并處以罰金的可能性越大，從而降低選擇不安全行為的收益，對作業(yè)人員不安全行為決策產(chǎn)生影響。圖4(a)為罰金水平GP為原始值時，監(jiān)督力度M從50%提高至70%和90%的計算結(jié)果，在100個工作日內(nèi)平均不安全行為次數(shù)由19.78次，分別下降至19.10次和18.12次，下降幅度為3.4%和8.45%；圖4(b)為罰金水平GP提高1.5倍后，監(jiān)督力度M從50%提高至70%和90%的計算結(jié)果，在100個工作日內(nèi)平均不安全行為次數(shù)由17.86次，分別下降至15.72次和14.44次，下降幅度為12.0%和19.1%；圖4(c)為罰金水平GP提高2.0倍后，監(jiān)督力度M從50%提高至70%和90%的計算結(jié)果，在100個工作日內(nèi)平均不安全行為次數(shù)由16.37次，分別下降至12.59次和10.91次，下降幅度為23.1%和33.4%。由此可見，單獨提高罰金水平GP對不安全行為的影響較弱，而提升監(jiān)督力度M和提高罰金水平GP二者共同作用下，最終不安全次數(shù)可降低至10.91次，與初始狀態(tài)相比，降低幅度為44.8%，對預(yù)防作業(yè)人員的不安全行為效果顯著。

(a)原始罰金水平GP

(b)GP提高1.5倍

(c)GP提高2.0倍

4 結(jié)論

(1)以成本收益理論為基礎(chǔ)，建立油氣田井場作業(yè)人員的行為決策模型，為油田企業(yè)制定不安全行為干預(yù)策略和評估安全管理效果提供理論依據(jù)。

(2)定量計算表明，在變化幅度相同的條件下，正向激勵和負向激勵可有效降低作業(yè)人員的不安全行為次數(shù)，降低幅度為21.8%，17.2%，正向激勵效果較強，負向激勵效果較弱。負向激勵和監(jiān)督力度二者共同作用下，對不安全行為的降低效果最為顯著，可降低44.8%。

(3)綜合考慮油田企業(yè)的生產(chǎn)成本、利潤水平、最低工資等因素，企業(yè)應(yīng)合理提升HSE獎勵水平，控制罰金水平的同時通過制定有效的安全生產(chǎn)規(guī)章制度、健全員工互相監(jiān)督機制等手段加大管理監(jiān)督力度，從而有效預(yù)防作業(yè)人員的不安全行為，保障企業(yè)的安全生產(chǎn)。