安慧, 黃艾, 安敏, 范歷娟, 金鎂

(1.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院， 宜昌 443002； 2.三峽大學(xué)水庫移民研究中心， 宜昌 443002； 3.三峽大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 宜昌 443002； 4.葛洲壩集團(tuán)交通投資有限公司， 武漢 430000)

建筑行業(yè)面臨許多職業(yè)傷害和死亡風(fēng)險(xiǎn)，因其戶外作業(yè)和高空作業(yè)的特點(diǎn)，高處墜落是具有高發(fā)性和高危害性的建筑事故[1]。發(fā)生高處墜落事故不僅對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)、聲譽(yù)、發(fā)展產(chǎn)生巨大影響；同時(shí)對(duì)人員的生命安全產(chǎn)生威脅，給家庭帶來重大打擊；甚至?xí)绊懮鐣?huì)穩(wěn)定[2-3]。相比于傳統(tǒng)建筑，超高層建筑是一個(gè)更為復(fù)雜的系統(tǒng)，其高度更高、規(guī)模更大、結(jié)構(gòu)形式更多樣、功能更繁多、建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)更高。對(duì)于這樣一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，其事故原因涉及人、機(jī)、料、法、環(huán)、測等多重要素，每個(gè)要素在現(xiàn)場又是復(fù)雜多變、環(huán)環(huán)相扣的，從建筑設(shè)計(jì)、施工過程、材料、設(shè)備到人員工作，任何一個(gè)要素出現(xiàn)問題都可能引發(fā)安全事故[4]。因此，深入分析高處墜落事故產(chǎn)生的原因，開展建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)后果分析，通過采取安全管理措施可減少傷亡事故發(fā)生，提高高處作業(yè)的可靠性。

目前，學(xué)者們對(duì)于高處墜落事故的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分為定性分析和定量分析，在定性分析方面，眾多學(xué)者通過事故分析法、文獻(xiàn)挖掘法、因果分析法或采用故障樹分析法等深度分析了事故原因。如李鈺等[5]利用文獻(xiàn)挖掘法，以事故調(diào)查報(bào)告為基礎(chǔ)，構(gòu)建了高處墜落事故的致因集合，并明確出28項(xiàng)事故致因因素。張淑玲等[6]通過因果分析方法，從人、物、方法、環(huán)境和管理方面分析了建筑施工高處墜落事故的原因。劉朝陽等[7]以事故樹為架構(gòu)，針對(duì)橋梁工程從定性角度分析了高處墜落事故發(fā)生的影響因素。以上學(xué)者都從定性的角度分析了高處墜落事故的致因因素，但僅從定性的角度無法估量風(fēng)險(xiǎn)大小，于是有學(xué)者從定量的角度對(duì)高處墜落事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。采用的主要分析方法有“2-4”模型、解釋結(jié)構(gòu)模型、故障樹分析法等。孫世梅等[8]采用行為安全“2-4”模型從行為原因方面研究了事故的發(fā)生規(guī)律。鄭霞忠等[9]通過建立高處墜落事故人因失誤結(jié)構(gòu)方程模型研究人因事故的產(chǎn)生機(jī)理，識(shí)別了關(guān)鍵人為失誤因素和關(guān)鍵路徑。李永清等[10]、張玉明等[11]通過構(gòu)建建筑施工高處墜落解釋結(jié)構(gòu)模型分析了各影響因素間的相互關(guān)系，并根據(jù)分析得出的影響因素的作用路徑提出相應(yīng)對(duì)策。高姝蕾[12]利用故障樹分析法確定了高處墜落事故底事件的結(jié)構(gòu)重要性，同時(shí)計(jì)算了關(guān)鍵因素重要度和發(fā)生概率。Shi等[13]基于“人-機(jī)-環(huán)境-管理”的復(fù)雜系統(tǒng)，建立了高空墜落危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的層次模糊評(píng)價(jià)模型，給出了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

可以看出，學(xué)者們針對(duì)高處墜落事故進(jìn)行了大量研究，但是以上研究沒有將定性分析與定量計(jì)算有效結(jié)合起來；且在構(gòu)建事故致因評(píng)估模型時(shí)，多以專家主觀判斷為基礎(chǔ)，但事故致因因素存在模糊性與不確定性，專家的經(jīng)歷與經(jīng)驗(yàn)也不盡相同，使得判斷結(jié)果具有一定的誤差，從而導(dǎo)致分析結(jié)果缺乏客觀性與準(zhǔn)確性；另外，現(xiàn)有研究大多只識(shí)別出關(guān)鍵致因要素，但并未針對(duì)這些關(guān)鍵致因要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)后果分析，評(píng)估結(jié)果無法全面表征出實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)大小，使得管理人員因僅對(duì)風(fēng)險(xiǎn)存在片面的認(rèn)識(shí)而忽略了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的防范與控制。為解決以上問題，現(xiàn)擬將模糊集理論與故障樹分析法相結(jié)合，對(duì)超高層建筑施工高處墜落事故成因進(jìn)行分析，尋找主要的風(fēng)險(xiǎn)因素，進(jìn)而運(yùn)用建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)矩陣來評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)后果，評(píng)定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，從而更精確地表征風(fēng)險(xiǎn)大小。以期為管理人員制定高處墜落預(yù)防措施并對(duì)現(xiàn)場管理提供更具針對(duì)性建議，有效防范此類事故的發(fā)生。

1 高處墜落模糊故障樹風(fēng)險(xiǎn)分析模型

1.1 基于模糊集理論的故障樹分析流程

使用模糊故障樹模型對(duì)建筑施工高處墜落事故發(fā)生可能性評(píng)價(jià)的流程如圖1所示。

圖1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程Fig.1 Risk assessment process

1.2 故障樹分析法

故障樹分析(flaut tree analysis,FTA)法是一種邏輯演繹推理方法，其思想是選取系統(tǒng)中需要分析的事件作為頂事件，通過因果關(guān)系逐層分析找出引起頂事件發(fā)生的直接原因作為中間事件，繼續(xù)分解到無法進(jìn)行分解的故障原因作為底事件，各層事件之間通過邏輯門連接[14-15]，即得到一個(gè)故障樹。故障樹分析法具有直觀、因果關(guān)系清晰、邏輯性強(qiáng)的特點(diǎn)，是安全系統(tǒng)工程中被用來分析重大安全事故因果關(guān)系的重要方法之一[16-17]。傳統(tǒng)的故障樹分析需要精確的底事件概率才能有效計(jì)算出頂事件失效概率，但是，對(duì)于施工項(xiàng)目來說，很難獲得各底事件的精確概率，其主要原因：一是項(xiàng)目建設(shè)周期長，外界環(huán)境易發(fā)生重大變化導(dǎo)致項(xiàng)目建設(shè)發(fā)生突發(fā)情況，無法準(zhǔn)確進(jìn)行預(yù)測；二是項(xiàng)目建設(shè)具有一次性和獨(dú)特性，歷史事故的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不能完全用于評(píng)估當(dāng)前項(xiàng)目事故的發(fā)生率，且由于時(shí)間和成本的限制往往無法統(tǒng)計(jì)大量的歷史事故獲得可靠性數(shù)據(jù)；三是由于造成事故發(fā)生的各種因素相互交錯(cuò)，定義界限不明確，且人為判斷有誤差和不一致性，使得大量事件存在模糊不確定性。這種情況下，純概率法得出的結(jié)果并不精確。然而，引入模糊綜合評(píng)判法可有效解決以上問題。模糊故障樹分析法既可進(jìn)行定性分析[18]，通過因果結(jié)構(gòu)關(guān)系找出所有能使故障事件發(fā)生的底事件組合，并依據(jù)結(jié)構(gòu)重要度排序確定各致因因素對(duì)故障事件產(chǎn)生影響的大小，為管理人員確定采取防范與整改措施的優(yōu)先順序提供基本的依據(jù)；又可進(jìn)行定量分析和系統(tǒng)評(píng)價(jià)[19]，識(shí)別出關(guān)鍵致因因素，為制定有針對(duì)性的管理措施提供定量分析依據(jù)。其分析結(jié)果對(duì)于管理人員來說相當(dāng)于一個(gè)形象的管理維修指南，有助于他們及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，進(jìn)行有針對(duì)性的防范與整改，可提高建筑施工高處墜落系統(tǒng)的安全性和可靠性。因此，應(yīng)用模糊故障樹分析法可以簡單有效地對(duì)建筑施工高處墜落事故進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

故障樹定性分析包括最小割集與結(jié)構(gòu)重要度，兩者關(guān)系式為

(1)

式(1)中：Iφ(i)表示第i個(gè)底事件的結(jié)構(gòu)重要度；K表示最小割集總數(shù)；Kj表示第j個(gè)最小割集；nj表示第i個(gè)底事件所在的第Kj最小割集中的底事件總數(shù)。

故障樹定量分析包括概率重要度系數(shù)[IP(Xi)]和臨界重要度系數(shù)[C(Xi)]，計(jì)算公式分別為

(2)

(3)

式中：P(T)為頂事件T的概率；P(Xi)為底事件Xi發(fā)生的概率。

1.3 基于模糊理論和專家評(píng)判法的模糊概率求解

傳統(tǒng)的故障樹分析需要精確的底事件概率才能有效計(jì)算出頂事件失效概率，但是由于工程項(xiàng)目的特殊性，大多底事件是不確定且模糊的，無法有效獲得其失效概率。因此，通過經(jīng)驗(yàn)豐富的專家對(duì)底事件進(jìn)行人為判斷是一種行之有效的方法。另外，模糊集理論[20]可以平衡事故致因因素的模糊性與不確定性[21]。因此，可利用模糊集理論并結(jié)合專家綜合評(píng)判的方法來量化高處墜落事故的失效概率。

有研究顯示專家在綜合評(píng)判2個(gè)元素時(shí)，評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)劃分在5～9具有更高的準(zhǔn)確性和有效性[22-23]。因此，邀請(qǐng)專家采用5種語言值對(duì)建筑施工高處墜落事故的底事件進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估語言包括：小(L)、較小(RL)、中等 (M)、較大(RH)、大(H)，分別表示事故致因因素對(duì)故障事件的影響程度。當(dāng)使用自然語言進(jìn)行不確定描述時(shí)，需要采用模糊隸屬函數(shù)[24]將其定量表述出來。因?yàn)樘菪文：瘮?shù)具有距離較為寬廣的屬性，計(jì)算過程簡單、高效，因此采用梯形模糊隸屬函數(shù)(圖2)來映射專家評(píng)判語言。表達(dá)式為

(4)

式(4)中:a和d分別表示梯形模糊數(shù)的上下界；區(qū)間[b，c]表示梯形模糊數(shù)的中值。

圖2 專家判斷的自然語言模糊數(shù)Fig.2 Natural language fuzzy numbers of expert judgment

不同的專家對(duì)同一事物的看法往往與其經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)相關(guān)，也就可能出現(xiàn)專家的判斷存在沖突和一致的情況，但由于造成高處墜落事故發(fā)生的事件本身具有模糊、難以量化的特點(diǎn)，也就無法明確專家判斷的正確與否。 Hus和Chen提出的算法[25]是一種將個(gè)體模糊意見聚合成一組模糊一致意見的方法，可消除以上專家判斷出現(xiàn)矛盾的情況，降低主觀性。因此，將采取該算法對(duì)專家意見進(jìn)行聚合處理，步驟如下：

(1)確定相似度。

(5)

式(5)中：Zk、Zy分別為第k、y位專家的評(píng)估語言；q為模糊數(shù)；S(Zk，Zy)為兩個(gè)專家評(píng)估語言的相似度，0≤S(Zk，Zy)≤1。

(2)確定平均一致程度。

(6)

式(6)中：N為專家總數(shù)。

(3)確定相對(duì)一致程度。

(7)

(4)確定聚合權(quán)重。因各專家的經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)不同，所作評(píng)估的權(quán)威性也不同，需對(duì)各專家分配不同的權(quán)重值。通過職稱、學(xué)歷和工齡三方面對(duì)專家進(jìn)行不同的賦值[26-27]，給出不同專家的權(quán)重值φk，具體賦值情況如表1所示。則聚合權(quán)重為

Wk=βφk+(1-β)Rk

(8)

式(8)中：β為松弛因子，反映看重個(gè)體意見還是群體意見，β∈[0,1]。

表1 專家能力指標(biāo)體系

(5)匯總不同的專家意見，確定底事件的模糊數(shù)。為便于模糊數(shù)的合成運(yùn)算，應(yīng)用模糊集合中的α截集理論將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為區(qū)間數(shù)再進(jìn)行計(jì)算，梯形模糊數(shù)Fα的α截集區(qū)間數(shù)計(jì)算公式為

Fα=[a+(b-a)α,d-(d-c)α]

(9)

模糊數(shù)形式和α截集見表2。

表2 模糊數(shù)形式和α截集

則應(yīng)用α截集下專家組評(píng)價(jià)的平均模糊數(shù)為

(10)

(6)計(jì)算模糊可能性值。專家給出的評(píng)判語言量化后仍是模糊數(shù)，具有不確定性，采用左右模糊排序法[28]將其轉(zhuǎn)化為模糊可能性值FPS[29]，首先需要獲得模糊最大化集和最小化集，分別為

(11)

(12)

則左右模糊可能度分別為

(13)

(14)

模糊可能性值為

(15)

(7)計(jì)算模糊失效概率。最終計(jì)算的模糊失效概率是一個(gè)精確地概率值，本文中通過Onisawa公式[30]進(jìn)行計(jì)算，即

(16)

(17)

2 風(fēng)險(xiǎn)后果分析模型

建筑施工高處墜落事故會(huì)造成多種風(fēng)險(xiǎn)后果，選取發(fā)生事故后直接影響最大且具有普遍性的風(fēng)險(xiǎn)后果進(jìn)行分析，即從人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響3方面來評(píng)估[2]。城鎮(zhèn)化建設(shè)的工作原則是以人為本、安全第一，因此將人員傷亡放在第一位；其次安全事故的發(fā)生會(huì)讓一個(gè)家庭直接失去經(jīng)濟(jì)來源，會(huì)給企業(yè)造成重大利益損失，與民生息息相關(guān)，因此將經(jīng)濟(jì)損失放在第二位；相比于人身安全和民生問題，發(fā)生安全事故造成的社會(huì)影響可放在第三位，將其權(quán)重分別設(shè)為0.5、0.3、0.2[31]。根據(jù)生產(chǎn)安全事故等級(jí)的分類標(biāo)準(zhǔn)建立建筑施工高處墜落的風(fēng)險(xiǎn)后果分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[32]，如表3所示。風(fēng)險(xiǎn)后果的綜合評(píng)價(jià)值計(jì)算公式為

Ri=0.5d1i+0.3d2i+0.2d3i

(18)

式(18)中：dij為人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

依據(jù)梯形模糊數(shù)的運(yùn)算法則求出各底事件的風(fēng)險(xiǎn)概率，建立建筑施工高處墜落各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的概率定量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，如表4所示。

然后，構(gòu)建5×5的風(fēng)險(xiǎn)矩陣[32]，如表5所示。其中，假定Ⅰ為低風(fēng)險(xiǎn)記2分，Ⅱ?yàn)橐话泔L(fēng)險(xiǎn)記4分，Ⅲ為中等風(fēng)險(xiǎn)記6分，Ⅳ為較高風(fēng)險(xiǎn)記8分，Ⅴ為高風(fēng)險(xiǎn)記10分。

表3 風(fēng)險(xiǎn)后果分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

表4 風(fēng)險(xiǎn)概率分級(jí)表

表5 模糊風(fēng)險(xiǎn)矩陣

圖3 建筑施工高處墜落故障樹Fig.3 Fault tree of falling accidents of building construction

最后，將所有得分相加得到建筑施工高處墜落的風(fēng)險(xiǎn)總值C[31]，即

(19)

式中：m為風(fēng)險(xiǎn)事件的總數(shù);Ri為各風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)后果得分。

將建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值占風(fēng)險(xiǎn)總評(píng)價(jià)值的比例記為Q=C/(10m)，并按照如表6所示的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分。

表6 模糊風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

3 實(shí)例分析

以上模型可以量化高處墜落的風(fēng)險(xiǎn)，下面通過實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。宜昌市某地區(qū)在建超高層建筑主樓高230 m，是一棟45層的綜合體，是目前宜昌在建最高樓。此建筑一旦發(fā)生高處墜落事故，將會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)后果，對(duì)生命安全和經(jīng)濟(jì)財(cái)務(wù)的危害性極大，需進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估并采取相應(yīng)的措施來避免事故發(fā)生。針對(duì)該案例實(shí)況并咨詢參與該項(xiàng)目的業(yè)內(nèi)專家意見對(duì)可能造成建筑施工高處墜落事故的風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行識(shí)別，最終確定的風(fēng)險(xiǎn)因子如表7所示。然后在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上構(gòu)建該工程建筑施工高處墜落的故障樹，如圖3所示。假設(shè)建筑施工高處墜落的底事件是相互獨(dú)立且僅有發(fā)生與不發(fā)生兩種狀態(tài)。然后根據(jù)已建立故障樹引入模糊集理論對(duì)該案例高處墜落風(fēng)險(xiǎn)事故作如下分析。

3.1 定性分析

3.1.1 求最小割集

通過布爾代數(shù)分配法求解，得到該案例共有630組最小割集：K1={X1,X11,X20}，K2={X1,X11,X21}，…，K630={X10,X19,X26}。說明建筑施工高處墜落事故發(fā)生的潛在組合共有630個(gè)，數(shù)量較大，體現(xiàn)了施工現(xiàn)場的危險(xiǎn)源較多，易發(fā)生事故，應(yīng)采取一定的措施進(jìn)行預(yù)防。

3.1.2 結(jié)構(gòu)重要度分析

表7 建筑施工高處墜落事故風(fēng)險(xiǎn)因子

Iφ(12)=Iφ(13)=Iφ(14)=Iφ(15)=Iφ(16)=Iφ(17)=Iφ(18)=Iφ(19)>Iφ(1)=Iφ(2)=Iφ(3)=Iφ(4)=Iφ(5)=Iφ(6)=Iφ(7)=Iφ(8)=Iφ(9)=Iφ(10)。

由以上排序可看出底事件X20～X26對(duì)建筑施工高處墜落事故的發(fā)生影響最大，其次是X11～X19，集中在個(gè)人因素和環(huán)境因素。為了降低建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)，更要針對(duì)以上因素提出防治對(duì)策。

3.2 模糊概率求解

首先計(jì)算出各底事件的失效概率，以安全技術(shù)交底不到位X1為例進(jìn)行介紹。通過電子郵件發(fā)送調(diào)查問卷向三位涉及該項(xiàng)目建設(shè)的行業(yè)專家[一位資深專家(職稱：正高，學(xué)歷：博士，工齡：≥35)、一位教授(職稱：副高，學(xué)歷：博士，工齡：20≤q<35)、一位資深建筑事故調(diào)查官(職稱：副高，學(xué)歷：本科，工齡：20≤q<35)]獲取評(píng)估語言，三位專家對(duì)該事件的評(píng)估語言分別為較小、大、較大，利用式(5)～式(8)可以求出三位專家意見的平均一致程度B1=0.562 5，B2=0.637 5，B3=0.700 0，相對(duì)一致程度R1=0.296 1，R2=0.335 5，R3=0.368 4；三位專家的能力權(quán)重φ1=0.384 6，φ2=0.320 5，φ3=0.294 9，對(duì)評(píng)估意見進(jìn)行聚合，式中α取0.5，則W1=0.340 3，W2=0.328 0，W3=0.331 7。然后，根據(jù)式(9)～式(15)得出左右可能性值為FPS,R(W)=0.739 2，F(xiàn)PS,L(W)=0.498 3 ，F(xiàn)PS,T(W)=0.620 5。最后，利用式(16)、式(17)去模糊化，求得模糊數(shù)FFR=0.011 1，即發(fā)生安全技術(shù)交底不到位的概率為0.011 1。

依次類推可計(jì)算出其他模糊事件的失效概率，如表8所示。

表8 底事件失效概率

3.3 定量分析

首先計(jì)算出每個(gè)最小割集發(fā)生的概率：P(K1)=2.036×10-6，P(K2)=5.074×10-6，…，P(K630)=6.57×10-7。進(jìn)而求得該建筑施工高處墜落事故的失效概率為P(T)=P(K1)+P(K2)+…+P(K630)≈8.849×10-4。

根據(jù)式(2)、式(3)分別計(jì)算出各底事件的概率重要度系數(shù)IP(Xi)和臨界重要度系數(shù)C(Xi)，如表9所示。

表9 底事件重要度系數(shù)

臨界重要度系數(shù)反映了底事件的重要程度，它是制定建筑施工高處墜落防范措施的一個(gè)重要依據(jù)。通過以上計(jì)算可以看出，結(jié)構(gòu)重要度相同的不同底事件對(duì)頂事件發(fā)生的敏感程度也不一樣，盡管事件X1和事件X23的發(fā)生概率相同[P(X1)=P(X2)=0.011 1],但是X1在系統(tǒng)中比X23重要[IP(X1)>IP(X23)],而雖然事件X17和事件X18在敏感度系統(tǒng)中對(duì)頂事件的影響相同[IP(X17)=IP(X18)=0.004 0]，但是X17要比X18更容易導(dǎo)致頂事件的發(fā)生[C(X17)>C(X18)]，因此X17要比X18優(yōu)先解決。結(jié)合臨界重要度系數(shù)與概率重要度系數(shù)可更加精確識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)因子的重要程度，其中，臨界重要度系數(shù)大于0.1的共有12項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因子，排除其中兩項(xiàng)概率重要度系數(shù)為0.004的風(fēng)險(xiǎn)因子，確定出X1、X2、X3、X10、X17、X21、X22、X23、X24、X25為主要導(dǎo)致高處墜落事故的底事件，需要優(yōu)先解決。

通過建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)定性與定量分析可以了解到：高處墜落事故的發(fā)生并不是單一因素造成的，往往是多個(gè)因素共同作用的結(jié)果，單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子在整個(gè)系統(tǒng)中的重要度不是取決于它本身的概率大小，而是在于它所在的最小割集在整個(gè)體系中所處的位置，對(duì)于處于同一地位的風(fēng)險(xiǎn)因子，則可以通過臨界重要度系數(shù)劃分優(yōu)先級(jí)。盡管風(fēng)險(xiǎn)因子發(fā)生的概率差不多，它們?cè)谙到y(tǒng)中的作用類似，依然可以劃分出哪些風(fēng)險(xiǎn)因子屬于應(yīng)盡早修改的，哪些風(fēng)險(xiǎn)因子可以放緩一段時(shí)間，而且可以很清晰地了解到各風(fēng)險(xiǎn)因子之間的邏輯關(guān)系。通過該案例識(shí)別出的缺乏安全教育培訓(xùn)、安全技術(shù)交底不到位、支撐設(shè)備本身存在缺陷、惡劣的自然環(huán)境等事故致因要素為管控重點(diǎn)，要優(yōu)先進(jìn)行排查與防范。

3.4 風(fēng)險(xiǎn)后果分析

針對(duì)以上主要導(dǎo)致高處墜落事故發(fā)生的底事件計(jì)算其風(fēng)險(xiǎn)后果，結(jié)合表3可知X1、X2、X3、X10、X17、X21、X22、X23、X24、X25的風(fēng)險(xiǎn)概率等級(jí)。再請(qǐng)以上3位專家對(duì)這10個(gè)風(fēng)險(xiǎn)事件可能導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)后果進(jìn)行評(píng)分，根據(jù)式(18)處理得到風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，如表10所示。

表10 風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)表

將以上各風(fēng)險(xiǎn)事件的得分進(jìn)行匯總，由式(19)得到建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)分值C=79.7，進(jìn)而得到建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值占風(fēng)險(xiǎn)總評(píng)價(jià)值得比為Q=0.797。對(duì)照表6模糊風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)表得出建筑施工高處墜落風(fēng)險(xiǎn)后果等級(jí)為四級(jí)，屬于較高風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)事故致因要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)后果分析，更準(zhǔn)確地表征了實(shí)際施工過程中的風(fēng)險(xiǎn)大小，盡管該案例發(fā)生高處墜落事故的概率較小，但是引起的后果很嚴(yán)重，提示管理人員不可松懈對(duì)施工安全的管理，在實(shí)際操作過程中要多加防范。

4 結(jié)論

運(yùn)用故障樹分析法、模糊數(shù)學(xué)理論和風(fēng)險(xiǎn)矩陣建立建筑施工高處墜落系統(tǒng)可靠性分析模型，并利用工程實(shí)例對(duì)所建評(píng)估模型的可行性進(jìn)行驗(yàn)證，得到如下結(jié)論。

(1)將故障樹分析法和模糊集理論結(jié)合運(yùn)用到建筑施工高處墜落事故成因及風(fēng)險(xiǎn)分析中，從定性和定量的角度評(píng)估高處墜落事故致因要素及失效概率。該方法克服了傳統(tǒng)分析法中難以獲得底事件精確概率以及專家評(píng)判法存在誤差的問題，使得評(píng)估結(jié)果更加準(zhǔn)確。

(2)針對(duì)定性與定量分析確定的建筑施工高處墜落事故致因要素運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)矩陣來評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)后果，更準(zhǔn)確地表征了實(shí)際施工過程中的風(fēng)險(xiǎn)大小，有助于管理者及時(shí)根據(jù)評(píng)估結(jié)果加強(qiáng)監(jiān)管。

(3)通過案例實(shí)證方法的可用性和有效性。研究發(fā)現(xiàn)該案例發(fā)生高處墜落事故的概率較低，風(fēng)險(xiǎn)后果評(píng)估等級(jí)為較高風(fēng)險(xiǎn)，缺乏安全教育培訓(xùn)、安全技術(shù)交底不到位、支撐設(shè)備本身存在缺陷、惡劣的自然環(huán)境等事故致因要素為管控重點(diǎn)。因此，管理人員需要高度重視，加強(qiáng)現(xiàn)場監(jiān)管。同時(shí)表明，模糊故障樹分析法結(jié)合了概率不精確性和工程不精確性，使復(fù)雜的問題變得簡化，提高了靈活性，在可靠性工程中有很大的應(yīng)用價(jià)值。