考慮事件關聯性的施工安全事故致因分析

褚召強，楊高升

(河海大學 商學院， 江蘇 南京 211100)

建筑業作為國民經濟的支柱產業，是僅次于采礦業第二危險的行業，雖然近年來安全管理方面持續改進，但總體安全生產形勢嚴峻，安全事故和傷亡人數居高不下。因此研究其發生發展機理，提高安全管理水平，加強對安全事故的預防和控制極其重要。

安全隱患的識別與消除是預防和控制施工安全事故的重要手段。現有文獻一方面集中在風險因素的辨識上，通過確定關鍵因子進行針對性管理[1]；另一方面集中在風險演化機理的研究上，闡明風險因素與事故之間的關系進而對風險傳播路徑加以控制[2]。然而以上研究忽略了因子間的相互作用關系。實際上，建筑項目是一個由人 - 機 - 管 - 環組成的龐大系統，風險因素間的相互作用往往對施工安全造成很大影響[3]。Moura等[4]認為生產活動中元素間的相互作用不容忽視，人類因素、技術和組織之間的復雜互動，能夠引發重大災難；陳偉珂等[5]基于尖點突變理論指出，建筑施工系統中人 - 機 - 管 - 環多因素耦合導致風險演化發生突變，從而引發安全事故的發生；Marle等[6,7]針對風險間的相互作用進行了一系列研究，他認為風險間相互作用是客觀存在的事實，傳統風險管理方法因缺乏這方面的考慮而存在一定缺陷，首先分析研究了考慮事件相關的23種風險評估方法[6]，然后提出了基于RSM(Risk Structure Matrix)的風險聚類方法，該方法有利于管理協調，提高安全管理的效率[7]。

隨著新技術、新方法在建筑施工中的應用，施工系統變得更加復雜，越來越多的學者開始應用不同方法來研究施工安全影響因子間的關系。有學者[8,9]以數理統計和參數檢驗為基礎對因子進行關聯分析，如結構方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)、χ2檢驗(卡方檢驗)等，這些方法一方面受主觀因素的影響，另一方面功能單一，對事故進行評估預測不夠，宜與其他工具配合使用；另有學者[10]基于大量的事故案例研究通過Apriori算法挖掘風險關聯規律，并通過機器自學習用于風險預控、預警，此方法應用于具體的事故案例仍需具體分析；以復雜網絡[11]、系統動力學[12]、Stamp等[13]為代表的系統論將風險因子當作節點，因子間的關系使得節點相互聯系形成網絡系統，演化風險傳遞的過程，但往往應用于整個施工項目，考慮多個參與方，甚至延伸至宏觀層面，較少聚焦于具體的安全事故。

故障樹作為一種常見風險分析工具，相較于以上方法應用更加簡便。現有研究將故障樹廣泛地運用在安全工程的各個領域，根據事件間邏輯關系識別風險因素，預測系統失效概率，找出系統失效原因。然而大多研究是建立在基本事件相互獨立的假設上，這與實際情況不符。基于此，本文嘗試考慮基本事件相關性，對故障樹進行改進，提出改進故障樹的建立和分析方法，旨在研究基本事件相關性對安全事故的影響，以期對施工預防和管控提供一些幫助。

1 基本事件關聯性

1.1 關聯性分析

一個施工安全事故的發生往往是多因素共同作用的結果，這些因素之間是彼此聯系而非相互獨立的。例如警示標識的缺失或者不醒目會加大工人誤入危險區域的幾率；現場安全監管不負責對工人不系安全帶、隨意攀爬等行為視而不管，將會放縱施工人員的不安全行為等。像這種某一因素A會對另一因素B的原有發生概率產生影響我們稱之為兩因素之間存在關聯性，即P(B|A)≠P(B) 。一般情況下，正向相關是施工安全研究的重點，正向相關是指因素A的發生會加大因素B的發生概率，即P(B|A)>P(B)。假設某事故T的影響因素合集為(X1,X2,…,Xn)，它們之間的概率關系滿足：

P(T)=F[P(X1),P(X2),…,P(Xn)]

(1)

風險因子發生的概率越高，安全事故發生的概率就會越高，即：

(2)

當風險因素之間存在正向相關的時候，因素發生概率增加，安全事故發生概率就會增加，因此在施工安全事故的預測中，基本事件相互獨立的假設趨于保守，低估了事件發生的可能性。

1.2 關聯性度量

關聯度λ是指一個基本事件發生對另一個基本事件發生概率的影響程度，用于測度基本事件間精確的關聯程度。λ∈[0,1] ，λ=0表示基本事件相互獨立；λ=1表示基本事件絕對相關，即一個基本事件發生時另一基本事件絕對發生；0<λ<1時，其值越大，代表關聯程度越大。

要想得到基本事件間精確的關聯度λ，需要對完整的事故數據進行訓練或者采用問卷調查法得到。因為事故統計的不完整性[14]，宜采用問卷調查的形式對建筑行業施工及管理人員展開調查以獲得原始數據，運用SPSS軟件對問卷結果進行信度檢驗，當各基本事件具有較高的信度水平時，方可繼續分析。

為避免直接定量分析與實際的不對應，首先對可能存在的關系進行定性分析，在此基礎上，進一步對存在相關關系事件間的關聯程度進行度量，對分析結果為相互獨立的變量不做計算。用Person相關系數來表示基本事件間的相關程度[15]，其值在-1～1之間，絕對值越大，表示關聯程度越強，運用SPSS軟件根據Person相關系數公式對相關程度進行計算：

(3)

2 考慮事件關聯性的安全分析模型

經過上述分析，考慮事件關聯性將影響施工安全事故發生概率評估的結果。故障樹作為一種常用的預測安全事故或是特定系統失效概率的工具，能夠很好的體現事件之間的因果關系，但在實際應用中往往假設事件之間相互獨立。本文將建立考慮事件關聯性的改進故障樹模型，分析事件關聯性對施工安全事故概率預測的影響。

2.1 改進故障樹的建立

(1)傳統故障樹的建立

建筑施工安全事故故障樹的建立首先選擇需要分析的事故類型作為頂上事件，在詳細的資料調查基礎上以系統思想自上而下演繹推理事件間的邏輯關系，最后以樹狀圖的形式表達出整個事件的致因機理。

(2)基本事件關聯性定性分析

造成施工安全事故的因素巨多，依據4M理論主要分為四類：人(Man)、物((Machine)、管(Management)、環(Medium)[16,17]，它們會直接影響事故發生的概率[18]，對各類風險因素進行深究可得到許多二級風險因子，如表1所示。

表1 建筑安全事故風險識別

本文重點對人為因素進行研究，因為人是建筑安全事故中的核心，人不僅是施工最直接參與者、接觸者，也是施工安全的實現者，物因、管因、環因以及人為因素本身均會對人的不安全行為造成影響。風險因素間的關系如圖1所示。

圖1 風險因素關系圖

各類因素之間的關系是通過二級風險因子的聯系確定的，許多研究已經驗證了因素之間的影響路徑，具體表現在以下三點：

(1)物因主要是指物的不安全狀態，是事故隱患和危險源所在。物對人的作用體現在建筑材料、機械設備及防護裝置等不合格或不合理對人的不安全行為造成的影響。機械設備設計的不合理與施工人員的普遍認知、工作習慣不匹配，超出工人控制范圍，導致不安全行為的產生；或者貪圖省事而故意違反規程主動產生的不安全行為都會增大事故產生的可能性。而防護對人員的影響主要在于防護警示的不合理使施工人員誤入危險區域、防護設備不合理使人員難以運用等[19]。

(2)管因是事故發生的根本，是控制整個施工環境的最深層因素。管對人的作用是建筑施工事故中聯系最緊密的一種關系，主要體現在管理不當的各個方面對工人違規操作和操作失誤的影響。管理不注重安全文化的傳播，忽視安全教育培訓以及現場、預警管理，使員工安全意識淡薄、專業技能不足，不能及時有效地識別危險源，主動或被動地做出不符合規定的不安全行為，突破層層防線與事故直接接觸，大大提高了事故發生的概率。Bird 指出失控的管理過程造成了人的不安全行為[20]，許多研究[21,22]也驗證了管理因素對人行為的影響路徑及關系。

(3)環因指環境的不良狀態，是引起事故的物質基礎，建筑活動的特點使得施工過程受環境影響較大。作業環境與人員直接接觸，是導致人的不安全行為的重要因素。作業環境的缺陷一方面使作業人員在進出場地、施工動作、施工轉移中造成困難而操作失誤；另一方面作業人員為順應環境缺陷施工而違規操作，此類不安全行為均會促進事故的發生。萊溫的“場論”和“破窗理論”表明不良作業環境不僅會對工人安全心理造成暗示，誘導工人趨于疏忽和放縱，也會影響工人的行為選擇，增大工人不安全行為出現的可能性[19,23]。因子間的關聯關系總結如圖2所示。

圖2 因子聯絡圖

(4)改進故障樹的建立

圖3 改進故障樹模型

2.2 改進故障樹的計算

(1)基本事件概率預測

基本事件發生的概率具有不確定性，不同的施工條件下，各基本事件發生的概率是變化的，且難以估計準確數值。采用專家調查法對各基本事件發生概率區間進行估計，依據IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)提出的七級風險概率描述對事件發生的可能性進行打分，如表2所示。

表2 IPCC概率描述

(2)最小割集分析

每個最小割集就是一條風險傳播路徑，對最小割集發生概率預測可以找到事件發生的關鍵路徑，從而針對性地進行控制。首先對最小割集的組成形式進行分析，共得到三類最小割集。第一類是基本事件間彼此獨立；第二類是最小割集中基本事件間有相關性關系并連成有向無環鏈；第三類是最小割集中存在若干個有向無環鏈，但相關鏈間相互獨立。最小割集中基本事件的關系如圖4所示。

圖4 最小割集分類

(3)路徑概率計算

假設施工安全故障樹的最小割集合集為K={K1,K2,…,Km}，接下來分別對三類最小割集的發生概率展開計算。

第一類：當基本事件相互獨立的時候，則第j(1≤j≤m)個最小割集發生的概率為：

第二種方法是做點手腳，在Photoshop中使用動感模糊工具。這張照片我們用的是第二種方法，然后給畫面右側的小碼頭制造出明顯的重影效果，這樣多少可以讓人認出拍攝地。最后的效果看起來相當不錯。

P(Kj)=P(X1∩X2∩…∩Xn)

(4)

式中：P(Xi)指第i個基本事件發生的概率，Xi包含在最小割集Kj中；n為基本事件的個數。

第二類：當基本事件之間存在關聯關系時，假設最小割集中只存在兩個基本事件，即n=2，X1與X2的關聯度為λ，則最小割集發生的概率利用哈馬邱爾積算子[24]求解為:

(5)

當n≥3時，最小割集發生的概率為：

P(Kj)=P(X1∩X2∩…∩Xn)

=P(X1)P(X2|X1)P(X3|X1X2)…

P(Xn|X1X2…Xn-1)

(6)

首先計算X1與X2同時發生的概率，將其同時發生看作一基本事件，按上式計算它與X3同時發生的概率，因發生概率較大的風險因素會產生更大風險流，耦合風險偏向于風險流較大的風險因素[24,25]，所以取兩者發生概率大者與X3的關聯度近似看作共同發生事件與X3的關聯度，然后將X1，X2，X3同時發生看作一基本事件，按上式計算其與X4同時發生的概率，以此類推，最終最小割集發生的概率為：

(7)

第三類：假設第三類最小割集中含有k個獨立的事件相關鏈或基本事件，每個有向無環鏈的概率按第二類最小割集的算法計算，第l個事件相關鏈用Dl表示，則第三類最小割集的概率采用下式計算。

(8)

3 實例分析

高處墜落事故作為“五害之首”，事發頻繁，傷亡慘重，是安全監控的重中之重。截止2019年7月24日，住建部[26]共通報安全事故427例，造成491人死亡，32人重傷。其中高處墜落225例，占比52.69%，為所有安全事故類型之最，因高空墜落死亡237人，占比48.27%，同樣為所有安全事故中最多。統計發現，高空墜落事故平均每天發生1.10例，造成1.15人次死亡，雖然國家和行業高度重視此類事故，但事故案例及傷亡仍居高不下，因此對建筑施工高處墜落事故的分析研究很有必要。

3.1 改進故障樹的建立及概率預測

本文選取研究較為成熟的案例作為樣本，在其基礎上進行改進并與之比較。張明軒等[27]所作的研究是用傳統故障樹分析高處墜落事故的經典文獻，在知網同類文章中有最高的下載量和引用，具有較高認同。本文在其構建傳統故障樹模型基礎上，默認地面防護失效，將下墜事件與墜落事故等同，根據4M理論對因素分類稍作調整，得到傳統故障樹原型。基本事件發生概率難以預測，邀請五位專家對概率區間進行打分，得到概率區間的平均值，取區間中位數作為高處墜落事故基本事件的概率，如表3所示。

表3 基本事件概率

續表3

如上文所述，首先將27個基本事件歸類到本文所識別的二級因子下，如表3所示。基本事件間的關系服從所隸屬的二級因子的關系，例如X4現場缺乏安全檢查或安全檢查不全面、不徹底屬于B15現場安全監管，X14攀坐不安全位置屬于B6違規操作，則X4與X14的關系服從于B15與B6的關系，即X4的發生會增大X14發生的概率。在傳統故障樹基礎上添加基本事件關系得到高處墜落改進故障樹模型如圖5所示。

圖5 高處墜落改進故障樹模型

3.2 最小割集分析

運用FreeFta軟件進行最小割集的求解，共得到720個最小割集。每個最小割集均由三個基本事件組成，即當任一最小割集中的三個基本事件同時發生時，則高處墜落事故發生。根據基本事件間的關系，可將720個最小割集分成三類，第一類最小割集共有273個；第二類最小割集共有87個；第三類最小割集共有360個。

3.3 相關度分析

本文以問卷調查形式對32名建筑行業高處作業施工及管理人員展開調查以獲得原始數據。問卷采用李克特5分量表，1～5分別表示基本事件對高處墜落事故的影響程度為不重要、稍微重要、一般重要、比較重要、非常重要。運用SPSS軟件對問卷結果進行信度檢驗，各基本事件的Cronbach’sα均大于0.7，具有較高的信度水平。運用SPSS軟件根據Person相關系數公式對相關程度進行計算，結果如表4所示。

表4 基本事件相關度

3.4 結果分析

運用上述計算公式將數據代入計算，得出以下結果：

(1)最小割集概率分析

將三類最小割集的發生概率分別按照從小到大的順序排列，如圖6所示。每類最小割集有明顯的層次，顯現出不同的特點。第一類最小割集總體發生概率最小，浮動范圍小；第二類最小割集發生概率最大，浮動范圍大；第三類最小割集發生概率及浮動范圍處于一二類之間。由式(7)可知，最小割集的概率由基本事件發生概率及關聯關系兩部分決定，而關聯程度由關系復雜性和關聯緊密性兩部分構成。三類最小割集從關系上來看，第二類割集中基本事件聯系最緊密，其次是第三類，再者是第一類。從概率上來看第一類最小割集中一些基本事件概率大的組合超過第三類，第三類最小割集中一些關聯度大的組合甚至超過第二類，因此得出結論，基本事件概率越大，基本事件間的關系越復雜，聯系越緊密，風險路徑發生的可能性越大。同時通過計算得出(違章指揮，使用不安全設施，作業面狹小)最小割集發生概率最大，即此條傳播路線是造成高處墜落的關鍵路徑，該路徑上的因素是需控制的關鍵因素。

圖6 最小割集概率分析

圖7 最小割集概率比較

(2)相關、獨立比較

按傳統故障樹求解方式計算每個最小割集發生的概率，求解方式與第一類最小割集相同，將其與改進故障樹作比較，如圖7所示。在基本事件相互獨立的假設下求出的路徑發生概率比基本事件相互關聯分析下求出的概率要低，且不同的關聯情況呈現不同的差距，第一類基本事件相互獨立因此結果相同，第三類在分析基本事件關系后概率相對提高，第二類提高更多。因此，基本事件間的相互關系越復雜，獨立假設下的概率與實際相差越大。本文對基本事件相互關系進行了定性分析和定量計算，提高了路徑發生概率估算的精度。

4 結論及啟示

本研究旨在分析因素關聯對事故造成的影響。首先定性分析了以人為核心的基本事件之間的關聯關系，提出考慮基本事件關聯性的改進故障樹建立方法；其次運用哈馬邱爾算子對各最小割集的概率分類求解，實現不同關聯情況下的概率預測；在高處墜落事故的應用中，數據表明基本事件關聯度越高，對事故的影響程度越大，改進故障樹模型能提高事件預測的精度，對關鍵線路和關鍵因素的提取也更加準確。新模型具有較強適用性，對提升安全管理針對性及效率有一定幫助。基于改進故障樹模型，本文提出如下管理建議：

(1)安全管理工作要點面結合。首先安全管理的任務之一是盡量避免安全事故的發生，施工的復雜性決定了安全管理要全面系統識別風險因素并對其進行控制，其中風險因素間的關聯同樣應該重視，因為其改變了風險傳播的軌跡。改進故障樹兼具傳統故障樹的風險識別功能，并能對考慮關聯性后的因素間及事故的關系進行度量，可以成為安全管理的應用工具。其次安全管理的另一目標是抓住重點，針對性地對發生頻率高、影響后果嚴重的因素進行嚴格控制。改進故障樹在風險識別的基礎上，更精確地提取出造成安全事故的關鍵因素和關鍵線路，在施工前可對施工現場的各處潛在事故點進行分析，指導現場監管及施工人員工作，可有效降低事故率。

(2)安全管理要從源頭抓起，對現場負責。管理因素是安全預控的根本，首先要加強制度建設，建立全面的安全管理制度體系并嚴格執行。管理因素與人的行為有緊密聯系，良好的管理有利于形成和諧的工作氛圍，增強員工整體安全意識及安全生產意愿，提高應對風險的能力并減少不安全行為的發生。因此要健全操作規程，合理組織勞動，加強安全教育培訓。另一方面，人是事故發生的主體，加強現場監管是控制事故發生的關鍵，應嚴格監督施工人員行為，確保主體行為的正確，遠離危險；另外要保證施工環境，提供安全工作條件，減少危險源。在高處墜落改進故障樹割集分析中，管理因素從根源影響事故發生，和人為因素構成事故發生的必然條件，揭示了安全管理的方向。