智能化煤礦監(jiān)控作業(yè)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(shè)備管理中心, 河北 唐山 063000;2.遼寧工程技術(shù)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(shù)字化技術(shù)的發(fā)展,煤炭行業(yè)正經(jīng)歷根本性變革[1]. 近幾年,5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展為煤礦智能化建設(shè)提供了技術(shù)支持,煤礦企業(yè)致力于建設(shè)“生產(chǎn)監(jiān)控、生產(chǎn)調(diào)度、安全監(jiān)測、生產(chǎn)經(jīng)營、應(yīng)急指揮”等在內(nèi)的煤礦智能綜合管控平臺,屆時煤礦生產(chǎn)經(jīng)營、應(yīng)急調(diào)度、安全監(jiān)測等信息,將會在控制臺、大屏幕上一同展示,監(jiān)控作業(yè)人員面臨著從數(shù)目眾多的監(jiān)控界面中搜尋信息的任務(wù),出現(xiàn)異常情況時,需要準確判斷并迅速做出反應(yīng)。監(jiān)控作業(yè)人員的行為安全間接影響著煤礦智能化作業(yè)的安全運行。因此,探究煤礦監(jiān)控作業(yè)人員的人因問題對于煤礦安全生產(chǎn)有一定必要性和意義。

目前航空、交通運輸及化工等領(lǐng)域廣泛應(yīng)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(jié)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(gòu)建HFACS和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)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(guān)鍵影響因素;Ghasemi等[4]采用HFACS模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對有毒氣體泄漏事故進行關(guān)鍵影響因素分析。HFACS模型也被應(yīng)用于煤礦領(lǐng)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(jié)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(tǒng)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(fā)生路徑。在煤礦領(lǐng)域,少有針對煤礦監(jiān)控作業(yè)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(fā)生了改變,鮮有人分析智能化背景下煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤的影響因素。

鑒于此,從智能化煤礦監(jiān)控作業(yè)特點出發(fā),通過對煤礦監(jiān)控作業(yè)等的演進分析,得出煤礦監(jiān)控作業(yè)中的人因特點;據(jù)此構(gòu)建HFACS模型,探究煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤影響因素;最后利用灰色關(guān)聯(lián)分析對煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤影響因素進行分析,得出關(guān)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(jiān)控作業(yè)演進及特點分析

隨著智慧礦山建設(shè)的推進,監(jiān)控作業(yè)廣泛存在于煤礦系統(tǒng)中,作業(yè)人員的作業(yè)模式由操作逐漸轉(zhuǎn)為監(jiān)測控制。作業(yè)人員通過觀察和監(jiān)控大型設(shè)備,對煤礦生產(chǎn)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(chǎn)控制的監(jiān)控系統(tǒng)。監(jiān)控系統(tǒng)的投入對煤礦安全生產(chǎn)和應(yīng)急調(diào)度都產(chǎn)生了積極的影響[7]. 煤礦監(jiān)控作業(yè)的發(fā)展已經(jīng)到了網(wǎng)絡(luò)分布、遠程協(xié)同時代[8],見圖1.

圖1 煤礦監(jiān)控作業(yè)、人機交互模式及監(jiān)控作業(yè)人員演化對應(yīng)關(guān)系

由圖1可知,傳統(tǒng)監(jiān)控作業(yè)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(yīng)用等。隨著數(shù)字化技術(shù)的引進,集控室自動化控制越來越普及,在這種情況下,監(jiān)控作業(yè)人員的任務(wù)從開始的參與控制過程逐漸變?yōu)楸O(jiān)視與處理緊急情況,認知過程和行為響應(yīng)方式都發(fā)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(jiān)控作業(yè)人因分析模型及灰色關(guān)聯(lián)分析

2.1 模型構(gòu)建

HFACS模型是人為因素分析領(lǐng)域中應(yīng)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(fā)生的根本原因。根據(jù)煤礦監(jiān)控作業(yè)特點,借鑒該方法在航空領(lǐng)域[9]、化工事故領(lǐng)域[10]、建筑事故領(lǐng)域[11]、地鐵事故領(lǐng)域[12]等的應(yīng)用,構(gòu)建基于HFACS的煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤分析模型,見圖2.

2.2 人為因素灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法是一種多因素統(tǒng)計分析的方法,對樣本數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)程度,與多種經(jīng)驗和統(tǒng)計方法分析得出的結(jié)果具有較好的一致性[13].

由于因煤礦監(jiān)控作業(yè)人員引起的事故較少,為了便于分析,擬采用灰色關(guān)聯(lián)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(tǒng)中各變量的量綱不同,一般都要進行數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)系數(shù)計算。

k=1,2,…,n;i=1,2,…,m

(7)

式中:ρ為分辨系數(shù),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(guān)聯(lián)度計算。

(8)

得出的γ(x0,xi)越大,說明兩者關(guān)聯(lián)度越高。將該方法應(yīng)用到煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤的影響因素的關(guān)聯(lián)度分析,可為企業(yè)對人因事故的預防提供相應(yīng)的依據(jù)。

3 煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤分析及預防措施

3.1 樣本數(shù)據(jù)來源、篩選及記錄

查閱并整理出2019—2022年國內(nèi)發(fā)生的24起有關(guān)煤礦監(jiān)控作業(yè)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(guān)聯(lián)分析,結(jié)果見表1.

表1 2019—2022年煤礦監(jiān)控作業(yè)人因失誤影響因素統(tǒng)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(jiān)控作業(yè)人員人因失誤分析模型中的4個層級進行灰色關(guān)聯(lián)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(jiān)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(fā)生數(shù)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(guī)(A14)、偶然性違規(guī)(A15)及知識儲備不足(A16)子層級影響因素的數(shù)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(guān)聯(lián)度γ的統(tǒng)計表,見表2. 由表2可知,在第一層級中,導致煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤的主要影響因素為習慣性違規(guī)和知識儲備不足。

表2 第一層級影響因素灰色關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)分析結(jié)果,由此可得:導致煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤不安全行為的前提條件層級發(fā)生的主要影響因素為安全意識淡薄、技術(shù)環(huán)境和個人工作準備。

表3 第二層級影響因素灰色關(guān)聯(lián)度

3.2.3 不安全監(jiān)管層級分析

表4為第三層級影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果,由此可得:導致煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤第三層級發(fā)生的主要影響因素為監(jiān)督不充分和監(jiān)督違規(guī)。

表4 第三層級影響因素灰色關(guān)聯(lián)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(guān)聯(lián)分析結(jié)果,由此可得:導致煤礦監(jiān)控作業(yè)人員人因失誤第四層級發(fā)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(guān)聯(lián)度

3.3 人因失誤影響因素整體分析

為了從系統(tǒng)的角度明晰煤礦監(jiān)控作業(yè)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(guān)聯(lián)分析。依據(jù)重要程度的排序關(guān)系,為整體性人因失誤事件制定相應(yīng)預防措施。人因失誤影響因素完整灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果見表6.

表6 整體性灰色關(guān)聯(lián)度

由表6得,對于煤礦監(jiān)控作業(yè)事故中出現(xiàn)的人因失誤而言,從系統(tǒng)完整性的角度分析煤礦監(jiān)控作業(yè)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(fā)生的概率最大的影響因素主要有資源管理、監(jiān)督違規(guī)、安全意識淡薄、監(jiān)督不充分、個人工作準備、組織氛圍、習慣性違規(guī)及組織過程;從各層級與整體的關(guān)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(jié)果具有較強的一致性。

3.4 預防措施

針對以上分析結(jié)果采取相應(yīng)的改進措施,以減少人因失誤事件在煤礦監(jiān)控作業(yè)中發(fā)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(chǎn)主體責任,嚴厲打擊違規(guī)作業(yè)行為,同時強化監(jiān)管能力建設(shè)及安全檢查工作,及時掌握煤礦監(jiān)控生產(chǎn)建設(shè),及時發(fā)現(xiàn)并制止違法違規(guī)行為,確保煤礦監(jiān)控監(jiān)測的正常進行,保障煤礦安全生產(chǎn)。

2) 在不安全監(jiān)督層級中,需強化安全培訓,加強監(jiān)管力度,安全培訓范圍不僅要涉及每個監(jiān)控作業(yè)班組,更要落實到每個管理監(jiān)控作業(yè)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(jiān)管監(jiān)測工作,及時將監(jiān)測數(shù)據(jù)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(jiān)控作業(yè)人員的安全知識。

4) 在不安全行為層級中,通過設(shè)置獎罰制度來約束監(jiān)控作業(yè)人員的不良工作習慣,提升作業(yè)人員的素養(yǎng),進行安全警示教育,提高監(jiān)控作業(yè)人員對日常工作規(guī)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(jié) 論

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

2) 將HFACS模型應(yīng)用到煤礦智能監(jiān)控作業(yè)的人因分析研究中,構(gòu)建了組織影響、不安全監(jiān)督、不安全行為的前提條件和不安全行為4個層級煤礦監(jiān)控作業(yè)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(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法對煤礦監(jiān)控作業(yè)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(jiān)督違規(guī)、安全意識淡薄、習慣性違規(guī)等是影響人因失誤事件發(fā)生概率最大的因素。