智能化煤礦監控作業人因失誤影響因素研究

鄭占彬,楊金輝,趙 津

(1.開灤(集團)有限責任公司 設備管理中心, 河北 唐山 063000;2.遼寧工程技術大學 工商管理學院, 遼寧 葫蘆島 125105;3.天津理工大學 管理學院 天津 300384)

隨著數字化技術的發展,煤炭行業正經歷根本性變革[1]. 近幾年,5G、大數據、人工智能等技術的快速發展為煤礦智能化建設提供了技術支持,煤礦企業致力于建設“生產監控、生產調度、安全監測、生產經營、應急指揮”等在內的煤礦智能綜合管控平臺,屆時煤礦生產經營、應急調度、安全監測等信息,將會在控制臺、大屏幕上一同展示,監控作業人員面臨著從數目眾多的監控界面中搜尋信息的任務,出現異常情況時,需要準確判斷并迅速做出反應。監控作業人員的行為安全間接影響著煤礦智能化作業的安全運行。因此,探究煤礦監控作業人員的人因問題對于煤礦安全生產有一定必要性和意義。

目前航空、交通運輸及化工等領域廣泛應用HFACS模型分析事故中的人因問題,其中宋志紅等[2]把HFACS模型和故障模式與影響分析法相結合,對民機總裝過程中人為失誤風險因子進行分析;王軍武等[3]通過構建HFACS和貝葉斯網絡相結合的地鐵車站施工高處墜落的模型,分析了高空墜落事故的關鍵影響因素;Ghasemi等[4]采用HFACS模型和貝葉斯網絡相結合的方法對有毒氣體泄漏事故進行關鍵影響因素分析。HFACS模型也被應用于煤礦領域,沈中芹等[5]將礦井透水事故案例分析與改進HFACS-MI模型相結合,剖析了煤礦透水事故中人的行為及所造成的影響;白彥龍等[6]對煤礦事故進行統計,基于HFACS模型,運用卡方檢驗和讓步比分析得出了4條煤礦一般事故的發生路徑。在煤礦領域,少有針對煤礦監控作業人員人因失誤的分析,且隨著煤礦智能化工作面的增加,人因事故的影響因素發生了改變,鮮有人分析智能化背景下煤礦監控作業人員人因失誤的影響因素。

鑒于此,從智能化煤礦監控作業特點出發,通過對煤礦監控作業等的演進分析,得出煤礦監控作業中的人因特點;據此構建HFACS模型,探究煤礦監控作業人員人因失誤影響因素;最后利用灰色關聯分析對煤礦監控作業人員人因失誤影響因素進行分析,得出關鍵影響因素,從而有針對性的制定人因失誤預防措施。

1 煤礦監控作業演進及特點分析

隨著智慧礦山建設的推進,監控作業廣泛存在于煤礦系統中,作業人員的作業模式由操作逐漸轉為監測控制。作業人員通過觀察和監控大型設備,對煤礦生產管理進行集中控制。我國自20世紀80年代從國外引進主要用于生產控制的監控系統。監控系統的投入對煤礦安全生產和應急調度都產生了積極的影響[7]. 煤礦監控作業的發展已經到了網絡分布、遠程協同時代[8],見圖1.

圖1 煤礦監控作業、人機交互模式及監控作業人員演化對應關系

由圖1可知,傳統監控作業是人通過按鈕手動進行操作的,緊接著接入鍵盤,可以利用計算機進行信息集中處理,再寬屏顯示、軟控制、遠程化、跨控制室應用等。隨著數字化技術的引進,集控室自動化控制越來越普及,在這種情況下,監控作業人員的任務從開始的參與控制過程逐漸變為監視與處理緊急情況,認知過程和行為響應方式都發生了根本性的改變,對人的認知能力和操作水平提出了更高要求,人的可靠性問題凸顯。

2 煤礦監控作業人因分析模型及灰色關聯分析

2.1 模型構建

HFACS模型是人為因素分析領域中應用較廣的模型之一[2]. 通過運用回溯性分析方法從個體不安全行為角度挖掘出事故發生的根本原因。根據煤礦監控作業特點,借鑒該方法在航空領域[9]、化工事故領域[10]、建筑事故領域[11]、地鐵事故領域[12]等的應用,構建基于HFACS的煤礦監控作業人員人因失誤分析模型,見圖2.

2.2 人為因素灰色關聯分析

灰色關聯分析法是一種多因素統計分析的方法,對樣本數據量沒有太大要求;該方法通過判斷參考序列和比較序列曲線的相似或相異程度,來衡量兩者之間的關聯程度,與多種經驗和統計方法分析得出的結果具有較好的一致性[13].

由于因煤礦監控作業人員引起的事故較少,為了便于分析,擬采用灰色關聯分析法。具體操作步驟[14]:

1) 確定分析序列。

參考序列為X0,即

X0(k)={x0(1),x0(2),…,x0(n)}

k=1,2,…,n

(1)

比較序列為Xi,即

Xi(k)={xi(1),xi(2),…,xi(n)}

k=1,2,…,n;i=1,2,…,m

(2)

2) 變量的無量綱化。

由于系統中各變量的量綱不同,一般都要進行數據的無量綱化處理,得到新的序列,即

{x′(1),x′(2),…,x′(n)}k=1,2,…,n

(3)

3) 序列作差。

對處理后的參考序列和比較序列進行差運算,即

k=1,2,…,n;i=1,2,…,m

(4)

4) 序列矩陣最小值和最大值求解。

k=1,2,…,n;i=1,2,…,m

(5)

k=1,2,…,n;i=1,2,…,m

(6)

5) 灰色關聯系數計算。

k=1,2,…,n;i=1,2,…,m

(7)

式中:ρ為分辨系數,ρ越小,分辨力越大。當ρ≤0.546 3時,分辨力最好,通常ρ取0.5.

6) 灰色關聯度計算。

(8)

得出的γ(x0,xi)越大,說明兩者關聯度越高。將該方法應用到煤礦監控作業人員人因失誤的影響因素的關聯度分析,可為企業對人因事故的預防提供相應的依據。

3 煤礦監控作業人員人因失誤分析及預防措施

3.1 樣本數據來源、篩選及記錄

查閱并整理出2019—2022年國內發生的24起有關煤礦監控作業人因失誤事件[15],每年6個事故。以模型為標準,對24起人因失誤事件的影響因素進行灰色關聯分析,結果見表1.

表1 2019—2022年煤礦監控作業人因失誤影響因素統計

3.2 人因失誤影響因素子層級歸類分析

為進一步剖析4個層級中的重要影響因素,分別對煤礦監控作業人員人因失誤分析模型中的4個層級進行灰色關聯分析。其中,不安全行為為第一層級,不安全行為的前提條件為第二層級,不安全監管為第三層級,組織影響為第四層級。

3.2.1 不安全行為層級分析

以不安全行為(A1)的發生數量為參考序列X0(k),k代表年份;以技能差錯(A11)、決策差錯(A12)、認知差錯(A13)、習慣性違規(A14)、偶然性違規(A15)及知識儲備不足(A16)子層級影響因素的數量為比較序列Xi(k),i代表影響因素的種類。

依照式(3)—(8),將參考序列X0(k)和比較序列Xi(k)分別代入進行運算,得到第一層級灰色關聯度γ的統計表,見表2. 由表2可知,在第一層級中,導致煤礦監控作業人員人因失誤的主要影響因素為習慣性違規和知識儲備不足。

表2 第一層級影響因素灰色關聯度

3.2.2 不安全行為的前提條件層級分析

表3為第二層級影響因素灰色關聯分析結果,由此可得:導致煤礦監控作業人員人因失誤不安全行為的前提條件層級發生的主要影響因素為安全意識淡薄、技術環境和個人工作準備。

表3 第二層級影響因素灰色關聯度

3.2.3 不安全監管層級分析

表4為第三層級影響因素灰色關聯分析結果,由此可得:導致煤礦監控作業人員人因失誤第三層級發生的主要影響因素為監督不充分和監督違規。

表4 第三層級影響因素灰色關聯度

3.2.4 組織影響層級分析

表5為第四層級影響因素灰色關聯分析結果,由此可得:導致煤礦監控作業人員人因失誤第四層級發生的主要影響因素為資源管理和組織過程。

表5 第四層級影響因素灰色關聯度

3.3 人因失誤影響因素整體分析

為了從系統的角度明晰煤礦監控作業人員人因失誤影響因素,對分析模型中的22個影響因素的重要程度進行整體性灰色關聯分析。依據重要程度的排序關系,為整體性人因失誤事件制定相應預防措施。人因失誤影響因素完整灰色關聯分析結果見表6.

表6 整體性灰色關聯度

由表6得,對于煤礦監控作業事故中出現的人因失誤而言,從系統完整性的角度分析煤礦監控作業人員人因失誤分析模型中4個層級22個影響因素,影響人因失誤事件發生的概率最大的影響因素主要有資源管理、監督違規、安全意識淡薄、監督不充分、個人工作準備、組織氛圍、習慣性違規及組織過程;從各層級與整體的關系角度分析:7個概率最大的影響因素均在其所在的層級中概率最大,說明分析結果具有較強的一致性。

3.4 預防措施

針對以上分析結果采取相應的改進措施,以減少人因失誤事件在煤礦監控作業中發生的概率。

1) 在不良的組織影響層級中,要嚴格落實安全生產主體責任,嚴厲打擊違規作業行為,同時強化監管能力建設及安全檢查工作,及時掌握煤礦監控生產建設,及時發現并制止違法違規行為,確保煤礦監控監測的正常進行,保障煤礦安全生產。

2) 在不安全監督層級中,需強化安全培訓,加強監管力度,安全培訓范圍不僅要涉及每個監控作業班組,更要落實到每個管理監控作業的人員身上。

3) 在不安全行為的前提條件層級中,管理者要加強監管監測工作,及時將監測數據上傳,避免事故隱患;同時還需傳達安全精神,并按周期召開安全培訓以提高監控作業人員的安全知識。

4) 在不安全行為層級中,通過設置獎罰制度來約束監控作業人員的不良工作習慣,提升作業人員的素養,進行安全警示教育,提高監控作業人員對日常工作規范性的認識,進一步增強其安全風險意識、異常情況立即報告的意識。

4 結 論

1) 通過分析智能化監控作業的演進過程,明確監控作業的變化使得認知過程和行為響應方式都發生了根本性的改變。

2) 將HFACS模型應用到煤礦智能監控作業的人因分析研究中,構建了組織影響、不安全監督、不安全行為的前提條件和不安全行為4個層級煤礦監控作業人員人因失誤分析模型,為分析不安全行為提供了一種新的思路和方法。

3) 應用灰色關聯分析法對煤礦監控作業人員人因失誤的影響因素進行重要度排序分析,得出了資源管理、監督違規、安全意識淡薄、習慣性違規等是影響人因失誤事件發生概率最大的因素。