HFACS與24Model在高校實驗室事故分析中的應用

代亞清，付 凈，劉 虹，佟林全

HFACS與24Model在高校實驗室事故分析中的應用

代亞清1,2，付 凈1，劉 虹1，佟林全3

（1. 吉林化工學院 資源與環境工程學院，吉林 吉林 132022；2. 北京科技大學 土木與資源工程學院，北京 100083；3. 國家安全生產監督管理總局 職業安全衛生研究中心，職業衛生檢測評價中心，北京 102308）

為了使高校實驗室事故原因分析更為全面、判定方法更加科學合理，在對HFACS與24Model基本要素、結構及作用路徑比較分析的基礎上，通過實證研究進一步闡述兩者的應用差異。結果表明，應用HFACS和24Model可分別辨識出21項、28項事故致因要素，并確定19條、53條因果關聯路徑，24Model的分析結果可全部覆蓋HFACS的結果項，且具體化差異致因要素10項。與HFACS相比，24Model的研究對象全面、結構模塊含義明確、層級清晰且邏輯關系緊密，原因分析過程系統、科學，更適合于所選實驗室事故案例的調查分析。

實驗室事故；HFACS；24Model；布魯氏菌；事故分析

實驗室作為高校教學、科研的重要場所，由于其內部設備材料紛繁復雜，人員專業知識及操作技能存在差異，實驗室事故時有發生[1]。據統計，2001—2018年我國發生高校實驗室事故110余起[2-3]。2018年12月26日，北京某大學實驗室燃爆事故又一次引起了廣泛的社會關注[4]。為了有效地預防實驗室事故，越來越多的學者采用事故致因模型作為探究手段，對實驗室事故原因展開系統化的科學研究。如董繼業等采用事故致因24Model分析出實驗室事故中人的25種不安全動作規律特性[5]，賀蕾等根據軌跡交叉理論明確112起實驗室事故的直接原因為違反操作規程、操作不慎、試劑儲存不規范等5項“違規”行為[3]，付凈等采用危險源理論識別出導致實驗室火災爆炸事故的直接觸發因素為違規操作等[6]。由于選取的事故致因模型不同，具體原因分析過程、側重點及結果均存在一定差異。

在眾多事故致因模型中，HFACS（the human factors analysis and classification system）與24Model兩者都是以Reason的SCM（swiss cheese model）模型為理論基礎[7]。HFACS作為航空事故分析的有效方法和工具，將事故原因具體化，關注于人因因素的分類[8]。由傅貴教授團隊提出的事故致因24Model強調個體及組織行為控制的重要性[9]，本文基于HFACS和24Model的理論比較，采用實證研究法，針對一起典型實驗室事故應用2種模型對其原因進行系統分析，得出具體的事故原因要素，并歸納應用結果的差異性，為有效探究實驗室事故原因提供可行性參考。

1 HFACS與24Model的比較

1.1 基本要素比較

HFACS構建了清晰的事故原因分類目錄，具備科學性和實用性，是用于事故調查和分析的有效工具[10]。24Model是兼具整體性、關聯性、層次性、動態性的系統化事故致因模型[11]，分別從影響對象、應用范圍、結構組成、理論基礎等細節方面對比2個模型，具體比較結果如表1所示。

表1 HFACS和24Model的對比

1.2 結構及分析路徑比較

HFACS將事故原因定義為4個層級、19項具體要素[15]，事故原因分析路徑按照層級中列舉原因項進行，沒有特定的分析步驟，具體層級結構如圖1所示。

圖1 HFACS模型層級結構圖

24Model將事故原因分為個人、組織2個層面。在不斷發展和完善過程中，現已形成第5版模型，同時具有靜態因果性和動態系統性[16]。事故原因分析需按照模塊間的因果關系逐層推進，以確保致因因素確定的全面性。具體模型結構及分析路徑如圖2所示。

從系統結構分析可知，HFACS是一種鏈式結構，各模塊要素無顯著邏輯關系，通過舉例或描述來確定分析內容[13]。24Model兼具線性和系統網狀結構，各層級模塊間存在著緊密的邏輯關系[16]。HFACS中的不安全動作是導致事故發生的顯性失效因素，包含人的差錯和違規。24Model中人的不安全動作與物的不安全狀態同屬于直接原因模塊，且分類更為詳細。

圖2 24Model系統結構及分析路徑圖

為了進一步闡明2類事故致因模型的特點及針對實驗室事故原因分析的有效性，需以實證研究為手段，明確事故致因要素，驗證應用效果。

2 HFACS和24Model的應用

2.1 實證案例選取

根據相關學者的研究表明，常見的實驗室事故類型主要有火災、爆炸、中毒等，其中中毒事故發生次數少但后果影響嚴重[2]。2001—2018年間共發生6起中毒事故，影響人員480人[6]。2010年12月，東北某大學實驗室布魯氏菌感染重大教學責任事故，造 成28人受傷的嚴重后果，社會影響較大[17]。以該起事故為例，進行實證研究，事故經過時間序列如圖3所示。

圖3 東北某大學實驗室布魯氏菌感染事故時間序列

2.2 模型的應用

分別利用HFACS模型及24Model對東北某大學實驗室布魯氏菌感染事故進行分析，針對各模塊、致因要素及具體原因項進行編碼，事故分析鏈條結果如圖4[18-19]、圖5[20-21]所示。

為了更清晰地展示事故發生過程和各個致因要素之間的交互影響關系，繪制布魯氏菌感染事故各要素關聯路徑如圖6所示。

HFACS邏輯關系較為簡單，各層級元素間因果關聯路徑共19條。24Model邏輯關系較強，具有系統網狀結構，共分析出因果關聯路徑44條、不安全動作作用路徑9條（動作→文化4條、動作→管理1條、動作→習慣1條、動作→物態3條），其中涉及C21的因果關聯路徑最多，其次為C24，說明C21、C24與其他因素的關聯性最強，即預防布魯氏菌感染事故的發生需要加強實驗室安全教育，建立健全安全培訓制度及實驗室監督管理體系并落到實處，從而減少不安全動作的產生。

圖4 HFACS模型事故分析鏈

圖5 24Model事故分析鏈

2.3 分析結果比較

根據HFACS和24Model分析結果，針對識別出的事故致因因素進行對比研究，如圖7所示。

對比結果表明：

（1）24Model的分析結果包含HFACS分析確定的21項致因要素，有13項致因要素歸為個人層面，8項歸為組織層面。HFACS分析結果不包含24Model中涉及的間接原因2項（B23、B25）、根源原因8項（D22、D23、D24、D25、D26、D27、D28、D29）。24Model中的間接原因分析結果對應于HFACS中不安全行為的前提條件（B14、B15）。根本原因分析結果對應于HFACS中的不安全動作的前提條件1項（B16）、不安全監督3項（C11、C12、C13）、組織影響3項（D11、D12、D14）。

（2）24Model中不安全動作發出者包括組織內各層級人員，如實驗教師（A21、A23、A24、A25）、學生（A22）、管理層人員（A26），統一劃為不安全動作模塊。HFACS僅涉及一線操作者，即實驗教師（A11、A13、A14）和學生（A12），將管理層人員行為作為監管行為（C14、C15）。24Model中不安全物態因素（A25、A26、A27）與HFACS中的環境因素（B11、B12、B13）類似，均涉及到實驗山羊攜帶有布魯氏菌、實驗室環境臟亂差，前者中的不安全物態是導致事故發生的直接原因，后者中的環境因素是不安全行為的前提條件。

（3）應用HFACS查找出1項組織氛圍原因要素（D13）。應用24Model分析出9項安全文化缺欠要素（D21-D29）[22]，不僅包含安全的重要程度（D13、D21），還涉及事故可預防程度（D22）、安全融入管理（D23）等9項理念的缺失，24Model更關注于組織安全文化對事故的影響，原因要素分類更為詳細。

綜上所述，HFACS模型對事故原因分析具體，分類細致，但各模塊定義較模糊。24Model避免了分析原因空泛、定義模糊等問題，從事故致因鏈中更容易識別事故發生的個人及組織層面各類致因因素，原因分析具體、易操作[19]。

3 結語

本文基于HFACS模型和24Model的理論分析比較，采用實證研究檢驗其實際應用效果，得到以下結論：

（1）基本要素比較發現：2模型均以Reason模型為理論基礎，具有模塊化結構，24Model融合了組織行為學理念更加系統化。針對不安全動作發出者，24Model涵蓋組織內所有成員較HFACS全面。針對不安全動作原因，HFACS涉及較多生理/心理原因，如自滿、自負、精神疲勞、注意力分散、視覺局限等[18]，24Model未給出生理/心理原因的具體分類方法。

（2）結構及分析路徑比較發現：24Model具有系統網狀式結構，事故原因需依照模塊間的邏輯關系層層剖析，更具有邏輯性和動態性。HFACS是一種鏈式結構模型，模塊要素間無顯著邏輯關系，主要根據具體原因目錄進行歸類，未設定明確的分析步驟。

（3）實證研究表明，應用HFACS模型確定了21項致因要素，共分析出19條因果關聯路徑，其中環境因素與24Model中不安全物態因素類似。24Model確定了28項原因項，共分析出因果關聯路徑44條、不安全動作作用路徑9條，其中C21、C24與其他因素的關聯性最強，且有10項致因要素未在HFACS分析中得到有效識別。與HFACS分析結果比較，24Model確定了更詳細的組織文化缺欠，并作為獨立模塊強調其指導作用，且各原因要素之間邏輯性較強，更有利于對事故深層次原因的探究，具有很好的應用效果。

[1] 陳容容，魏東盛，靳永新，等.加強實驗室安全教育保障實驗室安全[J].實驗技術與管理，2016, 33(3): 233–234.

[2] 李志紅. 100起實驗室安全事故統計分析及對策研究[J].實驗技術與管理，2014, 31(4): 211–216.

[3] 賀蕾，廖嬋娟，盧麗麗，等. 112起高校實驗室事故分析統計與防控對策研究[J].中國公共安全（學術版），2017(2): 49–53.

[4] 北京市應急管理局.北京交通大學“12.26”較大爆炸事故調查報告[EB/OL]. (2019-02-14). http://www.aqsc.cn/anjian/201902/14/c99474.html.

[5] 董繼業，馬參國，傅貴，等.高校實驗室安全事故行為原因分析及解決對策[J].實驗技術與管理，2016, 33(10): 259–261.

[6] 付凈，劉虹，劉文博.高校實驗室火災爆炸事故原因分析及管理對策[J].吉林化工學院學報，2018, 35(5): 88–92.

[7] 張琥，傅貴. HFACS中不安全監管因素與事故致因24Model中不安全動作因素的對比分析[J].安全與環境學報，2017, 17(2): 582–586.

[8] 江浩. HFACS及其應用研究綜述[J].中國科技信息，2015(5): 13–14.

[9] 陳萍，李亞.事故致因24Model的形成及其版本演變[J].工業安全與環保，2017, 43(7): 51–54.

[10] 呂春玉，房春花.人為因素分析與分類系統（HFACS）及事故個例分析[J].中國民航飛行學院學報，2009, 20(2): 37–40.

[11] 傅貴，索曉，王春雪. 24Model的系統特性研究[J].系統工程理論與實踐，2018, 38(1): 263–272.

[12] 傅貴，索曉，賈清淞，等. 10種事故致因模型的對比研究[J].中國安全生產科學技術，2018, 14(2): 59–62.

[13] 傅貴.科學網_24Model與SCM的比較[EB/OL].(2018-04-01). http://blog.sciencenet.cn/blog-603730-1106817. html.

[14] 傅貴，薛宇敬陽，佟瑞鵬，等. HFACS與24Model不安全動作因素對應關系研究[J].中國安全科學學報，2017, 27(1): 8–12.

[15] 王黎靜，莫興智，曹琪琰. HFACS-MM模型構建與應用[J].中國安全科學學報，2014, 24(8): 74–78.

[16] 周琳，傅貴.我國危險化學品事故的安全管理體系原因研究[D].北京：中國礦業大學（北京），2018.

[17] 王帝，翟璐.東北農業大學28名師生因動物實驗感染嚴重傳染[EB/OL]. (2011-09-04). http://www.jyb.cn/high/gdjyxw/201109/ t20110904_452063.html.

[18] 傅貴，索曉，孫世梅. HFACS的細節層級元素在24Model中的對應研究[J].中國安全科學學報，2016, 26(10): 2–6.

[19] 米豐瑞，余金龍，李少翔.事故致因鏈的分析與對比[J].中國公共安全（學術版），2014(1): 41–44.

[20] 魯征，傅貴，薛忠智.天津港“8.12”危險品倉庫火災爆炸事故行為原因研究[J].災害學，2017, 32(1): 206–211.

[21] 傅貴，樊運曉，佟瑞鵬，等.通用事故原因分析方法[J]. 4版.事故預防學報，2016, 2(1): 7–12.

[22] 馬躍，傅貴.企業安全文化建設方法研究[D].北京：中國礦業大學（北京），2017.

Application of HFACS and 24Model in accident analysis of university laboratory

DAI Yaqing1,2, FU Jing1, LIU Hong1, TONG Linquan3

(1. College of Resources and Environmental Engineering, Jilin Institute of Chemical Technology, Jilin 132022, China; 2. School of Civil and Environmental Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China; 3. Occupational Health Testing and Evaluation Center, Occupational Safety and Health Research Center, State Administration of Work Safety Supervision and Administration, Beijing 102308, China)

In order to make the cause analysis of laboratory accidents more comprehensive and the judgment method more scientific and reasonable, and based on the comparative analysis of the basic elements, structure and action path of HFACS and 24Model, the application differences between them are further elaborated through the empirical research. The results show that the 21stand 28thaccident-causing factors can be identified by using HFACS and 24 Model respectively, and the 19theand 53rdcausal correlation paths can be determined. The results of the 24Model can cover all the results of HFACS, and 10 different causal factors can be specified. Compared with HFACS, the research object of the 24Model is comprehensive and the structure module has clear meaning, clear hierarchy and close logic relationship. The cause analysis process is systematic and scientific, which is more suitable for the investigation and analysis of selected laboratory accident cases.

laboratory accident; HFACS; 24Model; Brucella; accident analysis

X928.9

A

1002-4956(2019)10-0259-06

10.16791/j.cnki.sjg.2019.10.063

2019-03-10

吉林省教育科學“十三五”規劃一般規劃課題（GH170471）

代亞清（1996—），女，山西長治，碩士研究生，主要從事安全科學工程方面的研究。E-mail: dyq961207@163.com

付凈（1984—），女，吉林省吉林市，博士，講師，主要從事行為安全、系統安全理論方面的研究。E-mail: 13689796832@163.com