事故案例管理系統的開發與運用

李興強，秦海蓮

(太原鐵路局 介休車務段，山西 介休 032000 )

事故案例管理系統的開發與運用

李興強，秦海蓮

(太原鐵路局 介休車務段，山西 介休 032000 )

闡述事故案例管理系統的開發需求、開發原則、系統功能和管理模式，分別從定期安全風險研判、專題安全風險研判、特定類型事故案例教育、階段性重點安全工作、日常安全風險研判等方面分析事故案例管理系統在鐵路實際生產中的運用，為鐵路安全風險管理提供參考。

事故；數據庫；系統；安全；風險研判

事故案例管理一直是鐵路安全工作的重要內容之一，在全路安全管理 7 項工作制度的深入推進為更快捷、更全面地獲取海量事故信息提供渠道保障，以及信息技術的快速發展為基層單位對事故數據進行組織、分析和挖掘提供技術保障的基礎上，運用大數據思維，通過對大量歷史數據進行分析、研究，找出各事故間的異同點，為安全作業及安全管理提供決策依據，有利于充分發揮事故案例的警示教育和風險防控作用，彌補傳統事故案例管理的弊端[1]。

1 基于大數據的事故案例管理系統

1.1 開發需求

隨著安全管理規范化、信息化水平的不斷提高，基層車間班組實時獲取事故信息已經不再困難，但對事故案例的反省度與關注度仍然存在較大的局限性，主要表現為：①只局限于近期發生的事故，對幾個月以前甚至幾年以前曾經發生的事故缺乏主動了解；②對每件事故缺乏足夠的分析和研究，導致隨著時間的流逝，事故及其對人們的警示作用逐漸被遺忘；③在總結吸取特定事故教訓經驗時，難以將其與相關崗位客觀存在的有可能發生的其他事故類型聯系在一起；④沒有將吸取事故經驗教訓與專題培訓、隱患排查、風險研判、措施修訂等管理行為有機結合；⑤日常發生安全問題后沒有與特定的事故教訓結合起來進行更具針對性的警示教育。上述局限性導致事故案例的安全風險研判較為被動，不能系統地對現場實際作業進行實時判別，事故案例教育仍然只停留在就事論事階段，沒有結合同類事故針對不同工種實現定項案例教育。針對上述問題，收集整理近年來全路發生的事故

1.2 開發原則

對近 10 年來全路發生的事故案例信息進行收集整合，形成數據庫雛形。在數據案例管理系統開發階段，主要遵循以下 3 個原則[2]。

（1）全局性原則。考慮鐵路安全風險受多種因素影響，具有全員性、系統性、典型性和易發多變性，根據實際需求確定事故案例管理系統的管理菜單和應用菜單，結合現行規章對事故概況、成因進行系統分類、分析和統計。

（2）相關性原則。對各類信息數據進行錄入，對系統界面進行優化，實現不同類型的組合查詢和關聯分析。按照不同季節、不同時段、不同類型、不同工種、不同作業環節等對各類事故案例進行統計分析，實現事故案例在各種分項內容下的歸納整理。

（3）開放性原則。對各類網絡用戶進行分級管理，支持分布式錄入 (即支持網絡范圍內的特定用戶分別錄入)，完成各分類項目的數據庫系統制作，對事故案例數據庫功能進行定型、完善，完成數據信息發布及接收等流轉功能。在系統測試階段，對照系統開發需求對各項系統功能進行測試，對存在的問題進行修改，確保系統運行穩定，各項功能簡潔明了，系統操作便捷。

1.3 系統功能

（1）支持安全風險研判。事故案例管理系統收集納入 2006 年以來發生在全國路網內的鐵路交通事故，通過精確查詢、模糊查詢和組合查詢，可以分崗位、分季節、分時段、分類型、分工種、分作業環節對同類事故案例進行有針對性的分析和安全風險研判，從而形成特定條件下的安全風險預警[3]。

合并前，兩館都使用《中國圖書館分類法》，但在各自的分編工作中，兩館的分類規則有差別，導致索書號不同，南館圖書使用的索書號是用著者號排序，北館則使用種次號排序。這兩種不同的排序法會造成讀者從北館借閱的書還到南館后上不了架。由于索書號的取號法、館藏標記符號等方面存在差異，如何將讀者所借的北館上萬冊圖書歸入南館分類排架系統中，是合并后圖書館所面臨的一個迫切任務。

（2）支持事故案例教育。事故案例數據庫通過分類檢索功能，突出實現事故案例教育功能。①實現新發事故案例警示教育，同時重溫歷史同類事故教訓；②實現定期事故案例專題培訓，分季節、分崗位、分工種、分作業環節對某一類典型事故案例進行專題學習；③實現典型問題一事一教，針對現場關鍵崗位、關鍵作業、關鍵環節、關鍵時間段存在的典型突出問題，結合事故案例數據庫中同類崗位、作業、環節和時段發生的事故，以事故案例現身說法，進一步提高現場作業人員標準化執行力和安全責任意識。事故案例管理系統組合查詢界面如圖 1 所示。

圖 1 事故案例管理系統組合查詢界面

（3）支持日常違章和違紀 (以下簡稱“兩違”)

鏈接。系統將每起事故對應的“兩違”相關條款單獨嵌入小數據庫，系統用戶操作時通過雙擊彈出具體條款窗口，形成鏈接查詢，方便用戶查詢日常特定“兩違”以往發生過的事故集合，提高事故案例教育的針對性。事故案例管理系統“兩違”問題關聯事故查詢界面如圖 2 所示。

（4）支持核心因素分析。系統將特定條件窗口化，根據核心因素，實現事故發生概率統計，方便用戶進一步開展日常安全風險研判。系統可以根據事故線別、事故等級、事故環節、事故性質、責任所屬、事故因素等多種方式對事故案例數據庫進行特定條件統計與分析[4]。事故案例管理系統自定義統計界面如圖 3 所示。

圖 2 事故案例管理系統“兩違”問題關聯事故查詢界面

圖 3 事故案例管理系統自定義統計界面

1.4 管理模式

（1）分級管理。系統用戶分為系統管理員、一般管理用戶及普通查詢瀏覽用戶 3 級。系統管理員可以對其他用戶信息、事故信息欄目做添加、修改、刪除操作，對其他用戶賦予相應用戶管理及瀏覽內容權限；一般管理用戶可以對事故信息進行添加、修改、刪除等編輯操作，并且可以對事故案例信息進行發布；普通查詢瀏覽用戶只可以對事故案例信息進行搜索查詢、統計、學習，以及對發布信息進行接收。以系統管理員權限定義用戶可操作界面，一般管理用戶操作方便，終端普通查詢瀏覽用戶界面簡潔明了。事故案例管理系統分級管理界面如圖 4 所示。

（2）系統欄目及分類信息動態管理。系統欄目管理主要分為事故信息編輯欄目和事故信息查詢欄目，2 個欄目屬性均為活動狀態，可無限添加、修改、刪除同級或子級節點；分類信息管理是根據事故案例發生時所屬局段、線別、事故等級、事故定性、事故發生作業環節、責任所屬、責任工種、違章或違紀所屬具體條款、事故相關規章學習及防控措施等 11 大項進行系統分類統計分析。其中，每一項系統分類均為獨立的小數據庫，分別充實具體分類內容，通過整合最終嵌入事故案例管理系統，實現對特定條件下事故案例的精確檢索及統計分析功能[5]。事故案例管理系統信息動態錄入界面如圖 5 所示。

圖 4 事故案例管理系統分級管理界面

2 事故案例管理系統的運用

2.1 在定期安全風險研判中的運用

在定期安全風險研判中運用事故案例管理系統，充分發揮關鍵事故案例警示作用[5]。

（1）通過往年同期事故匯總，研判周期安全風險，進行針對性防控。例如，可在每月安全生產分析會議中，通過運用事故案例管理系統，重點對往年該月發生的事故進行匯總分析，研判季節性、特定性安全風險并加以重點防控。

（2）通過事故案例管理系統的時間條件檢索功能對特定時間階段內發生的事故進行檢索，通過分析、研究事故發生的規律規避、防控階段性安全風險。例如，對春節、元宵節、勞動節、國慶節等中國傳統節假日前后 3 天內發生的事故進行不完全統計表明，節后 3 天內發生事故的概率遠遠超出節前和節中，進一步分析發現，節后管理工作松懈是誘發事故發生的最主要因素。因此，加強對各項工作及相關工作人員的組織、管理是節后安全風險防控的重要內容。

圖 5 事故案例管理系統信息動態錄入界面

2.2 在專題安全風險研判中的運用

事故案例管理系統針對各類分項內容的統計分析功能，為實現專題風險研判提供便利條件。以車務系統安全風險研判為例，根據事故案例管理系統的統計分析，近年來全路車務系統近 1/4 的 C 類事故是因“電力機車、動車組帶電進入停電區”(C19 類) 造成的事故。為了進一步強化接觸網停、送電的安全風險防控，通過事故案例管理系統的分類型條件檢索功能，對 2006 年以來全路發生的 23 起一般 C19 類事故從作業類型 (列車、調車)、作業環節 (施工、接發列車、調車轉線、出入庫)、作業階段 (停電初期、后期)，以及事故發生位置 (區間、站內) 等方面進行分析，發現防控措施不落實、群體性違章、干部盯控流于形式等因素是造成各起事故的最主要原因。此外，因機車出入庫聯系確認不到位原因發生的事故共 6起，所占比例為 26%；因多項施工、天窗交織原因發生的事故共 5 起，所占比例為 22%，為鐵路車務系統的安全防控進一步提供數據警示。

2.3 在特定類型事故案例教育中的運用

利用事故案例管理系統的事故類型條件檢索功能，查詢匯總同類事故案例，以點帶面，放大樣本，促進相關工作人員認真吸取事故案例的經驗教訓。例如，較為典型的一般 C9 類“未辦或錯辦閉塞 (方向)發出列車”事故近年來共發生 14 起，通過查詢事故案例管理系統對同類事故發生的時間段、作業程序、環節等方面進行分析發現，“一看、二扳 (按)、三確認、四顯示 (呼喚)”工作執行不到位、崗位聚眾聊天、違反交接班制度等是誘發該類事故的主要原因。因此，在以后的工作中需要對此類問題制定針對性防控措施，更有效、更全面地防控相關安全風險。

2.4 在階段性重點安全工作中的運用

利用事故案例管理系統的精確查詢檢索功能，通過前期相關事故案例教育及風險研判，為穩步推進落實階段性重點安全工作打好堅實基礎。

（1）針對定期進行的集中修、施工作業。利用事故案例管理系統對 248 件施工類事故案例進行匯總，組織干部職工進行專題事故案例培訓教育，同時對事故案例研判施工安全風險，分析發現人身傷亡，列車碰撞施工機具，接發列車錯辦，錯誤操縱、放行電力機車，調車作業脫軌、擠岔，超范圍施工，施工作業耽誤列車運行等事故較為頻發，具體表現為一般 A1 類、B1 類、B2 類人身傷亡事故共 32 起，所占比例為 13%[6]；一般 C13 類列車碰撞施工機具事故共 33 起，所占比例為 13.3%[7]；一般 C24 類超范圍施工事故 19 起，所占比例為 7.7%；一般 D9 類、D10 類、D14 類、D21 類施工作業耽誤列車運行事故

共 54 起，所占比例為 21.8%[7]。對此進行分析總結得出，為防止人身傷亡事故的發生應禁止施工人員提前上道，為防止列車碰撞機具事故的發生應嚴卡施工作業完畢后的機具清理工作，為防止超范圍施工事故的發生應加強對調度命令的核對與執行，為防止調車作業擠岔、脫軌耽誤列車運行事故的發生應及時確認調車作業方向及進路出清的作業匯報工作，從而有效防控施工安全風險。

（2）針對冬季道岔除雪上線作業。利用事故案例管理系統對 9 起道岔除雪期間發生的事故案例進行匯總，組織干部職工專題學習，吸取事故經驗教訓，研究發現人身傷亡事故、設備故障耽誤列車運行事故及調車脫軌、擠岔事故發生的風險較高。其中，較大、一般 A1 類、B1 類人身傷亡事故共 5 起，所占比例為 56%；一般 D9 類設備故障耽誤列車運行事故 2 起，所占比例為 22%；一般 D2 類、D3 類調車脫軌、擠岔事故 2 起，所占比例為 22%。對于人身傷亡高危安全風險，需要在室內外對人員著裝、來車通知進行重點互控，原則上嚴禁使用風力除雪機，在緊急情況下不得不使用時必須針對落實請求批準制度制定詳實措施，嚴把道岔除雪人身安全關。

2.5 在日常安全風險研判中的運用

針對“兩違”、事故隱患等安全問題的日常分析，有效利用事故案例管理系統的關鍵字模糊查詢及對應事故等級，鏈接相關事故案例進行分析幫教，提高事故案例教育的針對性和實效性。例如，在平調電臺使用管理方面，2015 年 2 月 28 日 11 : 55，1 臺機車在推進 50 輛車輛的調車過程中調車長在距機車 10車距離的位置顯示信令，違反了應在距機車 3～5 車的位置顯示信令的規定，極易在電臺發生故障時造成調車事故。為了加深對此類事故的教育警示作用，在分析此問題時利用事故案例管理系統鏈接其他相關事故案例，發現在 2010 年 6 月 20 日 13 : 31，一臺臨時調車機車在侯家廟站進行調車作業時，將 25 輛車輛推送去宣東專用線作業前，調車長將平調電臺與領車連結員進行互換，而平調電臺又臨時發生故障，其所在位置無法正常顯示手信號，造成調車車列與停留車相撞，停留車溜逸并與土擋發生沖突，構成鐵路交通一般 D1 類調車沖突事故。將這 2 件相關事故結合在一起進行配套教育更加突出電臺故障的不可預期性及調車長遠離機車指揮可能因應急乏力造成嚴重后果，有效提高責任調車長自覺吸取教訓和按標作業的主動性，警示作用明顯。

3 結束語

收集整理近年來全路發生的事故案例，運用大數據思維[8]搭建事故案例管理系統，針對既有事故信息進行統計分析，總結相關事故發生的規律，提出針對性的防控措施，為鐵路職工現場作業提供參考。運用事故案例管理系統，將經過分析處理的事故數據作為安全風險研判的依托，將經過系統歸納梳理的事故信息作為案例教育的素材，通過將日常安全問題與事故信息進行鏈接比較，不斷提升作業人員的安全風險意識和事故防控水平，實現各類安全風險研判，對于確保鐵路運輸安全具有重要的現實意義

[1] 崔洪剛，唐 浩，汪永超. 大數據運用模式與安全風險[J].科技視界，2016(12)：250.

[2] 周 浩，宋保華. 大數據在安全生產中的作用[J]. 安全，2015，36(10)：8-11. ZHOU Hao，SONG Bao-hua. Roles of Big Data in Safety Production[J]. Safety，2015，36(10)：8-11.

[3] 齊 超，關于粗糙集-遺傳算法的鐵路貨運事故分析[J].鐵道貨運，2015，33(8)：22-25. QI Chao. Analysis on Railway Freight Ttansport Accidents based on Rough Set-Genetic Algorithm[J]. Railway Freitght Transport，2015，33(8)：22-25.

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[6] 中華人民共和國國務院. 鐵路交通事故應急救援和調查處理條例：中華人民共和國國務院令第501號[A]. 北京：中華人民共和國國務院公報，2007.

[7] 中華人民共和國國務院. 鐵路交通事故調查處理規則：鐵道部令第30號[A]. 北京：中華人民共和國國務院，2008.

[8] 李金昌. 大數據與統計新思維[J]. 統計研究，2014，31(1)：10-15. LI Jin-chang. Big Data and New Mind on Statistics[J]. Statistical Research，2014，31(1)：10-15.

（責任編輯 金艷萍）

Development and Application of Accident Case Management System

LI Xing-qiang, QIN Hai-lian
(Jiexiu Train Transportation Depot, Taiyuan Railway Administration, Jiexiu 032000, Shan’xi, China)

Based on elaborating on the development requirement, development principle, system function and management model of the accident case management system, this paper analyses the application of accident case management system in actual production of railway from these perspectives of regular safety risk assessment, specific safety risk assessment, specific type accident case education, periodical key safety work and daily safety risk evaluation in order to provide

for railway safety risk management.

Accident; Database; System; Safety; Risk Assessment

1004-2024(2016)09-0034-07

TP399; U298.5

B

10.16669/j.cnki.issn.1004-2024.2016.09.08

2016-07-26

李興強 (1976—)，男，山西芮城人，大學本科。秦海蓮(1977—)，女，山西靈石人， 大學本科。