事故致因模型體系及建模一般方法與發展趨勢*

黃　浪，吳　超

(中南大學 資源與安全工程學院，湖南 長沙 410083)

0　引言

事故致因理論是從大量典型事故調查與分析中提煉出的事故發生機理，大量研究與實踐已經證明事故致因模型在安全科學理論研究與事故預防實踐中的重要性，具體表現在：是事故預防與控制的理論依據，也是事故調查與分析工具；安全科學原理研究的路徑之一[1]，安全學是從研究生產安全事故層面發展起來的；是特定時期人們安全理念的集中反映，同時事故模型影響人們對安全的認識[2]。針對已提出的大量事故致因模型，國內學者鐘茂華[3]、羅春紅[4]、樊運曉[5]、魏曉陽[6]，以及國外學者Sklet[7]、Swuste[8-10]等進行了一些梳理，但在時效性、系統性等方面還存在欠缺，尤其是對事故致因建模的基本問題(如方法論、結構體系等)的研究還不足。鑒于此，本文對目前國內外的事故致因模型進行總結與歸納，提煉事故致因建模的一般方法等基礎性問題。在此基礎上，對未來事故致因建模所遇到的挑戰和發展趨勢進行展望，以期為事故致因建模的研究與應用提供借鑒。

1　事故致因模型綜述與分析

1.1　已有事故致因模型歸類比較

吳超等[11]將安全系統劃分為微觀安全系統、中觀安全系統和宏觀安全系統；Coze[12]指出在系統安全分析和事故致因分析中，在個人層級和社會層級之間建立“微觀-中觀-宏觀”聯系屬于基礎理論和方法論問題；Durugbo[13]從“微觀-中觀-宏觀”3個維度論述系統信息流建模研究現狀；Yoon等[14]認為在事故分析是應該從宏觀、中觀和微觀3個層面分析事故致因?；诖?，以系統粒度為切入點，從微觀、中觀、宏觀3個層面綜述與比較事故致因模型(如圖1所示)：微觀層面的事故致因模型主要著眼于微觀安全系統，如以人或機為中心的、以人機交互為中心的事故致因模型；中觀層面的事故致因模型主要著眼于中觀安全系統，如以公司等組織系統為中心的事故致因模型；宏觀層面的事故致因模型主要著眼于宏觀安全系統，如以社會技術系統的大環境為背景的事故致因模型。對現有事故致因模型的歸納分析如表1所示。

從表1可知，現有事故致因模型主要集中在微系統層面和中系統層面，這是由生產方式的變化、人在生產過程中所處地位的變化和人們安全理念的變化決定的。

可預見的是隨著科學技術的發展，宏系統層面的事故致因模型將會得到越來越多的關注，這也是面對Leveson[61]提出的技術飛速發展、事故本質發生改變、新的危險源類型的出現、系統復雜性和耦合性的提高、單類型事故容錯性下降、安全需求和功能需求沖突等挑戰時，新一代事故致因模型最基本的特征。

圖1　安全系統的劃分Fig.1　Division of safety system

表1　事故致因模型歸類

1.2　事故致因的層次體系

根據上述分析及文獻[52]對事故致因因素的數目與分布的論述，人們對事故致因的認識經歷了從局部到系統的轉變，即從系統元素到系統整體的轉變。因此，以“點-線-面-體”為主線分析事故致因的結構體系(如圖2所示)，其中：點源事故致因模型將事故歸咎于單一致因(如圖2中的“A1-A”，“A2-A”等)，只是從某一方面或某一角度研究事故發生規律，如早期的事故頻發傾向理論和事故遭遇傾向性理論。該類模型忽略了事物間的普遍聯系，因此逐漸被新的事故鏈模型所取代，由單一致因因素向多因素理論發展；線源事故致因模型將單個的“點源”因素視為有前后關聯的事件，將事故描述為線性的鏈式結構(如圖2中的“A11-A1-A”，“A31-A14-A1-A”等)，如Heinrich提出的因果連鎖模型，以及后期Bird，Adams和北川徹三改進Heinrich模型以后分別提出的事故因果連鎖模型。線源事故模型從縱深方向理清了事故致因，但忽視了因素間的橫向關聯。此外，該類模型將“線”的末端作為事故的初始事件，這和點源事故致因模型類似；面源事故致因模型，隨著系統復雜程度的提高，事故致因的范圍不再局限于單一的點源或線源事故模型，而是“多點”、“多線”組成的事故致因網絡，即面源事故致因模型(如圖2中的“A11-A1-A”和“A31-A3-A”組成的事故致因網)，如軌跡交叉模型、瑟利模型、流行病學模型、“2-4”模型等；體源事故致因模型，事故致因不再是簡單的事故連，也不是同一層面的事故致因網絡，而是在線源事故致因和面源事故致因的基礎上，考慮不同致因鏈關鍵節點之間的橫向關聯，即事故致因具有等級層次結構的立體網狀結構(如圖2中的“A11-A1-A”，“A13-A14-A2-A”，“A31-A3-A”和“A11-A14-A31”之間的立體事故致因體系)。該類模型指出事故因素間存在遞進的層次結構，這種層次結構的躍遷對應著事故的涌現過程，如綜合論事故致因模型、AcciMap模型、STAMP模型等。

圖2　事故致因的結構體系Fig.2　Structure system of accident-causing

2　事故致因建模的一般方法

方法是1種特定順序或形式，即單一目的的規程或實踐，方法學是研究方法、方式的綜合與提煉。在事故致因建模方法方面，魏曉陽等[6]進行了初步分析，但對事故致因建模方法的提煉方面還存在欠缺。因此，筆者在對上述50余種事故致因模型歸納分析的基礎上，從建模的理論基礎與建模的一般方法2方面提煉事故致因建模的方法學基礎性問題。事故是復雜的系統涌現現象，事故致因理論建模涉及多種建模理論，如模型輪、相似理論、系統論和系統辨識等最基本理論，還有復雜系統理論、自組織理論、網絡理論、定性理論等。

基于安全科學方法學[3]的視角，通過分析與歸納現有事故致因模型的構建思路與方法，提煉事故致因建模的一般方法：相似比較法、概率統計法、推理歸納法、組合改進法、因果分析法(見表2)。

3　事故致因建模方法的發展趨勢

不同的生產力發展階段出現的安全問題不同，現有模型都是在特定的時代和特定的應用背景下提出來的，因此也就有其特定的適用范圍。隨著社會技術系統復雜性的提高，尤其是進入信息時代、大數據時代、工業4.0時代、人工智能時代以后，傳統的事故致因模型將不能滿足復雜系統事故調查與分析。因此，如何抓住科技和社會變革時機，扭轉傳統的事故致因建模理論、方法與技術滯后于科學技術發展的局勢，提前對事故致因建模所受到的沖擊和變革進行研究將會對人類的安全發展，以及安全科學學科發展帶來巨大影響。

1)大數據思維與方法將對事故調查與分析、事故致因建模產生變革性影響：由于數據統計和分析方法的限制，傳統的事故致因建?？赡芎鲆暬蚝喕艘恍┲乱蛞蛩兀髷祿⒏淖儼踩珨祿牟杉⑼诰蚝头治龇椒ǎ瑢崿F安全數據的全樣本采集與分析，更加科學地揭示事故致因；傳統事故致因模型注重因果關系分析和對事故的解釋(解釋型事故致因模型)，基于大數據的事故致因建模更加注重事故現象和安全數據之間關聯關系的分析；傳統的事故致因模型基本都是定性分析，基于大數據的事故模型可發現事故發生的潛在規律，如事故發生的周期性、關聯性、地域性、時間性等規律，使事故致因分析從定性向定量轉變；傳統的事故模型都是基于對已經發生的事故分析基礎上構建的，盡管對預防事故具有重要意義，但通過經歷事故來獲取預防措施具有滯后性。大數據的核心理念是如何利用大數據進行預測，基于大數據的事故模型有助于提前、快速的識別將要發生的事故，真正做到事故的超前預防；基于大數據的事故致因模型可構建全新的安全科學分支學科(即安全大數據學)，進而拓展安全科學的內涵和外延；從動態和變化的觀點來分析事故致因的模型很少，不利于系統分析事故致因，基于大數據的事故致因模型可給出對事故調查分析、預測預防更為普遍和有效的方法。

表2　事故致因理論建模一般方法

2)在人工智能時代和工業4.0時代，社會技術系統越來越數字化、網絡化、復雜化與智能化，將對傳統的事故致因建模產生深遠影響：復雜巨系統事故的多米諾效應越來越大，而這些變化都是以信息驅動為基礎的，系統對信息的依賴性更強，系統信息流(信息損失、不正確信息和信息流異常流動)或信息不對稱在事故致因中將越來越突出，基于“安全信息”的事故致因建?？赡艹蔀樾乱淮闹髁魇鹿誓Ｐ?；傳統的事故致因理論和系統安全各自發展，從不同的視角提供事故預防的手段，但二者之間缺少聯系，新形勢下人類的安全認識觀和安全價值觀將發生變化，向事故學習的觀念也將發生變化；雖然系統思維已經成為社會技術系統事故分析的主導范式，認為事故是1種復雜的系統現象，但對事故的認識仍然是不完全的，社會技術系統重特大事故依然時有發生。此外，基于傳統事故模型的事故調查與分析還可導致處于系統“尖底”的人或設備被不正確指責；事故性質的變化，數碼技術、信息技術、互聯網技術、大數據技術給大多數行業帶來一場革命，帶來新的系統故障模式，進而改變事故性質。例如一些應用于電器元件的傳統方法(冗余)，在面對使用數字技術和軟件技術而導致的事故時是不充分的。冗余在某種程度增加系統的復雜性，進而增加系統風險；安全科學的研究對象和研究手段也將發生變化，事故調查與分析、事故致因建模需要跨學科、跨領域、跨部門的新研究模式。

此外，新的安全科學研究范式(如安全韌性理論、高可靠性理論、正常事故理論等)也會對對事故致因模型及其建模方法產生沖擊。

4　結論

1)以系統粒度為切入點，提出以“微觀-中觀-宏觀”為主線的事故致因模型比較分析框架，并對現有國內外已經提出的50余種事故模型進行歸納分析。

2)通過分析現有事故致因模型從系統局部到系統整體的發展沿革，提煉以“點源-線源-面源-體源”為分析主線的事故致因模型結構體系。

3)基于安全科學方法學的視角，通過分析與歸納現有事故致因模型的構建思路與方法，提煉事故致因建模的一般方法：相似比較法、概率統計法、推理歸納法、組合改進法與因果分析法，并通過實例分析，論證了所提煉方法的合理性和科學性。

4)對新形勢(信息時代、大數據時代、工業4.0時代、人工智能時代)下的事故致因模型及其建模方法所遇到的挑戰與發展趨勢進行了分析。

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