基于改進HFACS的危化品罐車公路運輸事故致因分析

王 玉，王 超，莊 潔，宋潤澤

（山東科技大學 交通學院，山東 青島 266590）

1 引言

我國是危化品第一生產大國，危化品作為重要的工業原料，對我國經濟發展做出了突出貢獻。5 000 余種常用化工原料，95%以上需要異地運輸[1]。公路運輸憑借我國完善的、覆蓋范圍廣泛的路網，加之其可靈活銜接不同運輸方式、運輸成本低等優勢，成為了危化品運輸的主要途徑。然而，危化品公路運輸事故頻發，這不僅對經濟發展產生了負面影響，還造成了重大的經濟損失。

危化品公路運輸安全受到多方面因素的影響，如駕駛員因素、車輛因素、罐體設計因素、道路條件、天氣等，是涉及多方面、多角度、多學科的復雜問題。澳大利亞凱諾斯公司的SHE（Safety Health Environment，SHE）管理系統在安全、健康和環境三個方面設立21 個安全要素，170 項工作要求，有效預防危化品事故發生，并創造了連續4年無一例危化品事故發生的記錄。美國危化品安全管理局根據危險度由低到高分為三級，在生產、運輸、存儲等方面依次加強管理等級。德國設立專門的監管部門對危化品的生產、包裝、運輸、存儲等環節監督，并配套有完整的危化品預警和救援系統，大大降低了事故發生率[2]。國內危險貨物運輸風險分析起步較晚，危險品風險分析研究進展相對較為緩慢[3]。對危化品公路運輸安全風險評估多從系統工程理論方面進行。黃文成[4]等將道路危險品運輸系統分成人、機、環、管4 個子系統,搜集歷史數據并計算每個子系統引發安全事故的概率,采用熵權法計算系統的耦合協調度等指標,建立一個新的道路危險品運輸系統風險評價方法，減小了系統風險評價中的隨機性和不確定性，客觀評價了道路危險品運輸系統的風險。胡海波[5]在對危化品道路運輸及其事故特點進行分析的基礎上，構建危化品道路運輸風險評價模型，據此有針對性的從人、物、環境三個方面，采取相應的危化品道路運輸風險防范和控制措施。任常興等[6]對運輸風險分級進行了深入研究，并以風險影響因素、風險分級指數和安全補償因子對危險品道路運輸風險快速分級方法進行了改進。沈小燕等[7]對國內2004 年至2011 年886 起危化品運輸事故的原因進行了深入分析，得出人的因素在各種原因中占67%的結論。吳文輝等[8]認為人因失誤是影響危險品運輸安全的主要因素，從影響危險品運輸安全的培訓與組織管理、車輛與設備、危險品類型、道路及環境因素等四個典型行為形成因子（Performance Shaping Factors，PSFs）出發，將貝葉斯理論和成功似然指數法（Success Likelihood Index Method，SLIM）結合，實現融合專家判斷的人誤概率計算方法。目前人因分析與評價的研究仍然處于經驗階段，并且在各種人因分析方法中，或多或少存在缺陷，如缺乏人因可靠性分析數據、數據量化存在一定的片面性。因此，深入了解導致運輸事故的各種不安全行為及其影響因素，將為探索危化品運輸事故的致因提供重要指導和重要參考，并提出更有效的預防措施。

Shappell和Wiegmann[9]通過分析大量的航空事故數據，基于瑞士奶酪模型，開發了一個更加全面的人因分析和分類系統模型（Human Factors Analysis and Classification System，HFACS），可以從組織影響、不安全領導、不安全行為的前提條件和不安全行為4個層次詳細分析事故中的人為因素。因此，HFACS 模型不僅能夠區分導致事故的人為失誤，還能從組織執行過程和組織環境中發現潛在的風險因素。隨著相關研究的深入和推進，HFACS 模型已逐漸應用于其他領域。Metin Celik 等[10]建立基于模糊層次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP）的人為因素分析與分類系統，以識別人因差錯在船舶事故中的作用，FAHP 的集成改進了HFACS 框架，提供了分析基礎和群體決策能力，以確保對航運事故進行定量評估。Rulin Liu[11]在人因分析與分類系統模型的基礎上，根據煤礦的實際情況，在對收集到的調查數據進行分析的基礎上，建立了結構方程模型，分析了模型的層次結構關系（Human Factor Analysis and Classification System for Coal Mines，HFACS-CM），對影響礦工不安全行為的因素類型進行分類和驗證，揭示其對礦工不安全行為的顯著影響，提出了一套綜合的礦工不安全行為防控體系。

綜上所述，HFACS 模型是一種較為成熟的分類方法，是對各種事故進行人為因素分析的最有力工具[12]。并且，當HFACS模型應用于不同領域時，可以根據特定領域事故的特點對原有模型進行改進，并將其應用于鐵路、航海等其他領域[13]。另外，HFACS是一種定性分析工具，因此考慮危化品運輸行業事故特點，對其進行改進，并結合專家經驗，利用三角模糊層次分析法分析人的不安全因素及其權重，從而提出危化品運輸不安全行為的預防措施。

2 危化品公路運輸安全概述

危化品自身的理化性質，使得危化品在各個環節都存在風險，據2013年至2018年危化品事故發生環節的統計數據顯示：涉及危化品的事故有41%是在運輸過程中發生的。根據中國化學品安全協會公布的信息，我國每年通過公路運輸的危化品數量占危化品運輸總量的60%以上，占公路年運輸總量的30%以上，且呈現出逐年上升的趨勢。而危化品運輸過程中，人的不安全行為和危化品的不安全狀態是引發危化品運輸事故的兩大潛在因素[8]。危化品的不安全狀態是運輸過程中固有現象，而人的行為類型是最活躍、最不穩定、最難控制的因素，人的行為按照技能型、規則型、知識型分析差錯特征具體見表1。

3 HFACS模型與調整的HFACS模型

3.1 HFACS模型

Reason事故致因模型[14]認為，事故發生的顯性原因是出現了不安全行為，但反過來說，出現了不安全行為并不是事故發生的全部原因，其他一些隱性因素不會直接導致事故發生，卻能產生連鎖性失誤，使顯性因素失效，導致事故發生，其結構如圖1 所示。Reason 模型從事故的深層尋找誘發事故的因素，能夠快速找到人因事故發生的前因后果，并制定對應的策略，但也存在調查不足，對事故誘發因素的認識不夠，結果的準確性降低等弱點。

圖1 Reason事故致因模型結構

HFACS模型是在Reason事故致因模型的基礎上提出的人因分析與分類系統，對Reason 模型所提出的導致事故發生的4 個層次原因進行了具體化[9]，由表層行為原因追溯到深層的組織原因，對人因失誤產生的原因因素進行分解。無論從事故原因的確定還是防范措施的制定上，都具有重大意義，是系統化的人因事故分析方法。HFACS 模型結構如圖2 所示。

圖2 HFACS模型結構圖

3.2 HFACS模型改進

針對危化品公路運輸的復雜性和危險性，根據文獻分析和實際調研，綜合考慮事故致因分析的合理性，采用HFACS模型分析事故中人因因素，人因失誤既有人體內部的心理和生理兩種因素影響，同時還受到外部環境等條件的影響，所以在特定的環境中人的行為失誤產生因素極其復雜，根據危化品公路運輸安全管理等特點，本文以危化品罐車公路運輸為例對原模型框架進行修改。調整后的危化品罐車公路運輸HFACS 模型定義了不安全行為、不安全行為的前提條件、不安全的監督和組織影響4個層次的失效，包括15個人因因素，模型結構如圖3所示。

HFACS 模型中4 個層次在多個領域應用中得到論證，但部分因素在危化品罐車公路運輸中的意義模糊，不能直接將其應用于電力行業中，因此對各個因素進行簡單描述，具體見表2。

選取國內典型的52例危化品運輸事故案例進行編號。在HFACS框架中判定每個事故案例是否包含某個HFACS因素。事故統計數據（部分）見表3。

圖3 危化品罐車公路運輸HFACS模型調整

表2 HFACS模型的類別描述

從直觀的數據上來看，比重最大的三種因素分別是：決策差錯（63%），違規（52%），組織管理（49%）；比重最小的三種因素是：技能（16%），監督違規（25%），駕駛員身體/智力局限（31%）。

4 三角模糊層次分析法

4.1 模糊層次分析法

模糊層次分析法就是結合層次分析的系統性和模糊理論的科學性，通過分層次構建模糊判斷矩陣來進行評判的定量性與科學性的分析方法，主要由指標權重確定和模糊綜合評價兩部分組成。

在建立評價指標體系的基礎上，根據專家提供的評判信息，建立模糊判斷矩陣，確定各指標的權重。本文以基于三角模糊數的方法對權重大小進行計算。采用三角模糊數表示兩影響因素間重要程度，得到相應的模糊判斷矩陣。

4.2 三角模糊數

荷蘭學者F.J.M.VanLaarhoven 和W.Pedrycz 提出了用三角模糊數表示模糊比較判斷的方法[15]。設論域R 上的模糊集M，如果M 的隸屬度函數μM：R→[0,1]表示如公式（1）：

三角模糊數M表示為(l,m,u)，式中l ≤m,l ≤u，l和u表示M 的下界和上界值以及模糊度的程度，l-u的值越大，模糊程度越大，當x=m時，x完全屬于M。

為了考慮人的模糊性使評判過程能夠進行定量計算，兩因素的對比采用數值度量標準，見表4。

表4 評價集元素及對應的三角模糊數

那么綜合模糊值的計算方式如公式（2）所示:

計算Mx ＞My用三角模糊數定義如公式（3）：

一個模糊數大于其他n個模糊數的可能度定義如公式（4）：

5 危化品罐車公路運輸人因影響因素影響權重分析

（1）建立父類致因的全局影響關系三角模糊判斷矩陣。根據建立的評價指標體系，參照案例具體情況，由行業3 位專家給出判斷意見，對事故中可能存在的HFACS 模型的4 個父類致因“不安全行為”、“不安全行為的前提條件”、“不安全監管”和“組織影響”間的因果關聯性進行成對比較，3位專家通過表2來確定兩事故致因間的影響程度，分別得到對應的三角模糊數，得到具體模糊判斷矩陣。

根據三角模糊運算法則，對表4數據進行平均運算，將3個模糊數整合成1個，然后根據公式（2）對一級指標的重要程度進行計算，得到模糊矩陣，見表5。

表5 準則層指標模糊判斷矩陣

可以算出A1權重，(0.196 7,0.334 0,0.534 9)，同理，Ma2=(0.199 2,0.322 1,0.517 2），Ma3=(0.106 5,0.172 2,0.269 7)，Ma4=(0.108 2,0.171 6,0.322 1)；

（2）依據公式（3）和（4）去模糊化并標準化。去模糊化可得：

標準化可得：(ωa1,ωa2,ωa3,ωa4)=(0.369 3,0.356 1,0.114 8,0.159 8)

同理求出指標層子因素模糊判斷矩陣及其相應的權重，最終得出結果見表6。

表6 危化品罐車公路運輸安全性人因評價體系

在所整理和分析的幾類影響因素中，如圖4 所示，與傳統統計方法所得的結果不同，表6 所展示實際結果表明：不安全行為因素和不安全行為的前提因素是產生危化品罐車公路運輸人因失誤的兩類主要影響因素，影響程度較小的三種因素是：技能、監督違規、駕駛員身體/智力局限，這與表3所示的52例實際案例數據分析的結論一致。不安全行為前提因素中的駕駛員狀態因素和環境因素，是運輸過程中人產生失誤的關鍵因素，危化品本身的危險性和環境的復雜性給駕駛員的心理和生理產生了很大影響。在不安全行為因素中，決策差錯與違規情況占有相當大的權重，這與管理層過度的追求效益有關。組織管理上忽視由人的不安全狀態所升級成的人的不安全行為，從而誘發危化品及環境本身潛在的不安全狀態能量的釋放，最終導致安全事故的出現，因此組織管理也就顯得相當重要。

圖4 基于HFACS模型的危化品罐車運輸風險因素權重

6 總結

基于HFACS模型，結合危化品運輸行業特征，構建適用于該行業的HFACS 模型，利用調整之后的HFACS 模型，通過對組織影響、不安全監督、不安全行為的前提、不安全行為4個層次的致因因素進行總結，對事故原因進行分析和分類，結合專家經驗，利用三角模糊層次分析法分析各因素重要程度，增加了事故分析結果的有效性。

從這些影響因素的權重排序中，可以更加清楚造成危化品罐車公路運輸人因失誤的主要因素，有助于危化品運輸企業針對失誤的主要影響環節加以改善，更好的預防和控制人因失誤的產生，具體對策歸納為：

（1）加強對駕駛員的管理。駕駛員作為危化品公路運輸的主體，應從從業資格、培訓及運輸過程的監督進行全方位管理。嚴格考察其駕駛資質，包括心理素質、身體素質、駕駛技能等；對駕駛員進行崗前培訓，增加駕駛員危化品知識儲備，提高他們判斷危險的能力；完善福利制度，從生理上、情感上滿足員工的需要，培育融洽的工作環境。

（2）完善車輛動態監控系統。采用先進的網絡和信息處理與集成技術，研發危化品罐車公路運輸安全監控管理系統，實現對駕駛員在危化品運輸過程中的行為實時監控與管理，對車輛運行實時狀態信息的自動采集與管理，在糾正不安全行為和狀態的同時，為設備維護及管理等提供輔助決策支撐，提升危化品公路運輸安全監控管理水平，確保運輸安全。

（3）建立健全規章管理制度及其保障體系。各項規章管理制度是企業的諸多專家和一線的技術人員對多年工作實踐經驗的總結,并經過調研分析、優化出來的最佳操作和作業行為準則,只有嚴格執行各項規章管理制度,才能在危化品運輸生產過程中保證安全,切實有效地提高運輸生產的效率。