車務站段調車人身傷害事故的分析與對策

同濟大學交通運輸工程學院

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

關鍵詞：調車；事故樹；模糊分布

1 概述

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

2 調車人身傷害事故主要原因分析

本文以嘉興車務段嘉興東站的調車作業現場為例，調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 調車人身傷害事故樹

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

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

繪出成功樹進行布爾代數法計算過程如下：

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 調車人身傷害事故中基本事件概率的模糊化分析

根據故障率在概率上的模糊分布和長期統計，能夠確定基本事件的發生概率一般在（，）內，現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）確定調車人身傷害基本事件的因素集，；

（2） 結合專家評分法并確定K位專家的權重集，權重系數；

（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：邀請專家到鐵路調車作業現場，對上述因素按照事先給定的論域結合該調車作業現場各因素現狀進行打分。由K名專家打分得到評分集F.

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

首先，根據模糊數學原理將引起調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，采用問卷調查形式征詢5位專家，專家包括嘉興東站分管調車副站長1名，嘉興車務段安技科調車專業管理干部2名，嘉興東站首席技師1名和嘉興車務段安技科規章人員工程師1名，權重分別為， ， ， ， 。

采用層次分析法對6位專家在工作經驗（）、職業素養（）、研究領域（）、技術職稱（）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 構造兩兩比較判斷矩陣

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

按1-9比例標度，具體構造應用舉例的6個準則下的兩兩比較判斷矩陣，得出的比較矩陣數值根據層次分析法中單一準則下的權向量進行轉換得出

即：

2.2.2 模糊化綜合分析

確定評價等級：V={非常容易發生，容易發生，偶爾發生，不常發生，幾乎不發生，很難發生}，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基本事件發生概率的取值

事件代號評價結果概率等級

（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結構重要度分析