基于集對分析法的水利工程安全人因分析

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(1.三峽大學水利與環境學院，湖北宜昌443000；2. 武漢市漢陽市政建設集團有限公司，湖北武漢430000；3. 貴州省水投水務集團有限公司，貴州貴陽550002；4. 福建省水利水電工程局有限公司，福建泉州362000)

近年來，中國高度重視水利工程施工安全管理，加強了水利工程安全管理力度，但事故總起數與傷亡人數依舊偏高[1]。統計中國近10 a間的火災、交通、煤礦等事故，得出人因事故占總事故發生率的88%[2]。這表明人的因素已成為誘發事故的最主要因素之一[3]。因此，基于人因因素開展水利工程安全評價，對科學認識水利工程安全水平、預防控制事故發生具有重要意義。

人因分析作為水利工程施工安全評價的重要內容，眾多學者對此進行了深入研究。Jan K Wachter等[4]通過分析安全事故數據，強調了人對減少事故發生的重要性；Zheng等[5]建立HFACS模型揭示水利工程事故中人因致因機理；王崗等[6]通過研究水利工程施工作業過程中各因素與施工環境的聯系，運用多級可拓理論構建了水利工程施工環境評價指標與安全等級的關聯函數；孫志禹等[7]運用實證貝葉斯方法，研究了水利工程中人因事故引發的人員傷亡概率問題；孫開暢等[8]基于人因分析分類系統,識別水利工程高危作業人因因素，通過引入認知地圖理論，識別和分析事故中的關鍵人因因素；宋四新等[1]提出適用于水電工程施工安全風險分析的HFACS模型，建立了結構方程模型分析事故涉及人因因素之間的影響程度；鄭霞忠等[9]基于Euclid理論，從作業人員等4個方面建立了水利工程施工安全熵評價模型，分析水利工程施工安全水平。

上述研究從多個角度闡述了水利工程安全事故中的人因因素，對分析事故誘發機理具有重要意義，但在水利工程施工安全評價中，上述研究較少考慮評價過程中的模糊、隨機、中介和信息不完全等這些不確定性因素。鑒于此，筆者同時考慮水利工程施工安全評價中的確定性和不確定性因素，采用集對分析法，同時在指標權重確定過程中引入區間數學理論建立客觀的權重值，對水利工程施工安全現狀水平及安全態勢進行分析，以期為水利工程施工安全管理工作提供指導建議。

1 水利工程HFACS模型建立

HFACS模型是調查和分析安全事故中人因失誤的系統性工具，其基于Reason的瑞士奶酪模型，將事故致因的多重因果性自下而上依次表示為組織影響、不安全行為的監督、不安全行為的前提和不安全行為4個層次，可以同時考慮到安全事故中的直接因素和潛在因素[10]。

針對水利工程施工的復雜性和危險性，根據文獻分析[7-8]和現場調研，結合《企業施工安全標準化基本規范》等安全標準規范，綜合考慮事故致因分析的合理性。應用HFACS模型分析事故中人因因素，根據水利工程施工安全管理、施工作業和技術措施等特點，對原框架進行修改，使其滿足本行業法律法規和安全生產標準化體系。調整后的水利工程HFACS 模型共包括 5 類事故致因，23個人因因素，模型結構見圖 1。

圖1 改進后的水利工程事故HFACS模型

2 集對分析評價方法

2.1 集對分析法

安全評價方面集對分析法常被用來解決致因因素的確定性和不確定性問題[11-12]。集對分析法中把客觀事物之間的聯系視為一個確定不確定性的系統，通過2個相關集合構建集對，建立同、異、反聯系度，對集對中元素特征的同一性、差異性、對立性進行分析[13-14]。依據水利工程人因分類系統模型建立的指標體系，將水利工程安全管理涉及到的人因因素評價標準分數記作集合X，實際得分記作集合Y，組成集對記作：H=(X,Y)，分解兩集合間的聯系，得到N項特性聯系，S為兩集合共有特征,P表示兩集合相互對立的特征，將剩下的特性計作F，將水利工程施工評價中涉及到的指標間聯系度表示為：

(1)

由于實際問題中研究對象的復雜性，聯系度表達式通常根據具體問題會進行不同層次擴展，建立為一種多元聯系數表達聯系度公式，見式(2)：

(2)

式中wk——特征的權重。

2.2 集對勢

2.3 安全等級劃分

根據均分原則，設置水利工程安全等級U={Uj,j=1,2,3}，見表2。

2.4 悲觀勢

表1 集對勢等級分析

表2 安全等級劃分標準

3 指標綜合權重的確立

在運用集對分析的過程中，指標權重確立的科學與否關系到評價結果的客觀性。由于專家的自身經驗及知識儲備的差異性，會使得某些指標權重的確立存在不確定性；同時在傳統的AHP法中會依據專家在專業領域中的威望確立專家權重，使得在決策過程中不能體現專家客觀認識度[15]。為保證指標權重確立的客觀性，考慮到區間數學理論在解釋不確定性問題中的優勢，在指標權重確立的過程中，運用區間數來建立區間判斷矩陣，根據數據的差異性和相似性，確立專家置信度，進而根據相關公式計算得到指標的綜合權重。基于區間數學理論計算指標權值的具體步驟如下。

a) 確定專家的置信度:

(3)

式中ri——第i位專家的置信度；λi、ηi——在進行歸一化處理后，第i位專家和其他專家的評判結果間的相似性水平、差異性水平。

b) 確定指標主觀權重：

(4)

c) 確定指標客觀權重：

(5)

式中ωt2——專家對第t項評價指標的客觀權重；bdt——計算中間變量值；gt——專家主觀權重值的ωt1可靠度。

d) 確定指標綜合權重：

(6)

4 應用實例

以四川省內某水利工程為例，為評估該水利工程安全管理現狀狀況，結合本文建立的水利工程HFACS 模型涵蓋 5 類事故致因，23 類人因因素，采用不確定型AHP法確立各個因素權值，應用集對分析理論評價該水利工程的安全管理現狀。

4.1 指標賦權

運用區間數學理論，由4位專家針對該水利工程23類指標權重值進行評判，4位專家的置信水平依次為0.253 1、0.247 3、0.249 5、0.250 1。根據式(3)—(6)計算指標的綜合權重見表3。

計算各指標綜合權重ωt=(0.063，0.072，0.045，0.036，0.039，0.042，0.033，0.033，0.033，0.030，0.030，0.030，0.045，0.027，0.027，0.048，0.075，0.069，0.058，0.087，0.030，0.030，0.040)

4.2 聯系度計算

通過調查問卷的形式對該水利工程進行等級評定，根據集對分析模型中“同、異、反”3 種不同情況，對問卷中23 項指標設置“好”“一般”“差”3 個選項，向水利工程管理層、技術員、安全員、水利工程監管部門、參與工程建設的專家及驗收人員發放了 100份問卷(表4)。

表4 各級指標問卷調查統計數據

運用 SPSS 軟件對調查問卷數據進行信度檢驗，得到Cronbachα值為0.813，表明問卷數據具有可信度。歸一化處理后得到矩陣R。

將ωt和R代入式(2)進行計算，得到水利工程事故人因聯系度μ=0.653+0.251i+0.092j。

4.3 集對分析評價

a) 集對勢分析。通過集對分析法計算得到該水利工程的同一度a=0.653，差異度b=0.251，對立度c=0.092。由表1可以看出，該水利工程集對勢同一趨勢為主，但同一趨勢較弱，為弱同勢。差異度b=0.251表明部分指標有變壞趨勢，需要對表中部分指標進行調整。

b) 聯系度分析。在聯系度計算式中，當i=1時，此時μ=0.812，根據表2可知此時的安全狀態為“好”，當i=-1時，此時μ=0.310,安全狀態為“一般”。此水利工程聯系度μ∈[0.310,0.812]，處于“一般”與“好”等級間，這表明該水利工程安全管理中的人因管理工作較好。

c) 悲觀勢分析。根據聯系度表達式，在最不利情況下悲觀勢為1.903，表明該水利工程安全現狀處于“安全”等級。

d) 不確定性分析。系統的不確定性由差異度決定，差異度b值與系統不確定性有同趨性，此水利工程差異度b=0.251。表明此水利工程的不確定性較高，雖從總體來看，安全狀況較好，但仍需對某些人因因素及時排查整改。

5 結論

水利工程安全管理現狀評價是工程安全管理中的重要環節，結合HFACS模型構建水利工程安全管理中的人因因素，應用集對分析理論將安全評價等級轉化為同、異、反聯系數，在水利工程安全管理現狀評價的過程中，可以較好考慮水利工程安全管理系統的確定和不確定性問題，保證水利工程施工安全評價結果的客觀真實。

運用集對分析中集對勢、聯系度、不確定性和悲觀勢對評價進行定量分析，解決了HFACS 模型只能定性分析問題的局限，不僅更加客觀地從整體上把握水利工程人因安全現狀，還可以分析安全管理的未來趨勢，彌補了確定性評價結果的單一性。