油氣管道事故人因致因路徑研究

摘 要：為探究油氣管道事故人因因素及其關(guān)鍵致因路徑，基于人因事故鏈防控油氣管道事故，以油氣管道事故人因分析與分類系統(tǒng)（HFACS）模型為基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)分析了70起油氣管道事故。在此基礎(chǔ)上，首先，運(yùn)用卡方檢驗(yàn)和讓步比法探討了相鄰層級(jí)人因因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和事故致因路徑；然后，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型描述了非相鄰層級(jí)因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提出用統(tǒng)計(jì)結(jié)果OR值代替專家打分作為因素間邊權(quán)重賦值標(biāo)準(zhǔn)，通過對(duì)度中心度、特征向量中心性和中介中心性的分析，考慮非相鄰層級(jí)因素的事故關(guān)鍵致因路徑；最后，提出了有針對(duì)性的應(yīng)對(duì)防控措施。結(jié)果表明：僅考慮相鄰層級(jí)因素關(guān)聯(lián)關(guān)系時(shí)，油氣管道事故致因路徑有5條，而通過引入非相鄰層級(jí)因素關(guān)聯(lián)關(guān)系，能夠定位出關(guān)鍵事故致因路徑為“組織氛圍不良-監(jiān)督不充分-技術(shù)環(huán)境差-技能差錯(cuò)”；根據(jù)人因因素在關(guān)鍵事故致因路徑的傳遞過程，能夠形成更有針對(duì)性的系列化防控措施。油氣管道事故關(guān)鍵人因致因路徑的確定和研究，為更有效地阻斷事故致因鏈條，防范油氣管道事故提供了理論指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：人因致因路徑；管道事故；人因分析與分類系統(tǒng)模型；相關(guān)性分析；網(wǎng)絡(luò)分析

中圖分類號(hào)：X 937""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-9315（2025）01-0108-09

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2025.0110

Mechanism of human factors in oil and gas pipeline accidents

WEI Min SHI Yongjin³，F(xiàn)AN Zhiwei^4，5，JING Qi^4，5，XIONG Yi^4，5

（1.College of Marine Geosciences，Ocean University of China，Qingdao 266100，China；

2.Offshore Oil Production Plant，Shengli Oil field Branch Company，SINOPEC，Dongying 257237，China；

3.Drilling technology Research Institute，Shengli Oilfield Service，SINOPEC，Dongying 257017，China；

4.College of Safety and Ocean Engineering，China University of Petroleum，Beijing 102249，China；

5.Key Laboratory of Oil and Gas Safety and Emergency Technology，Ministry of Emergency Management，Beijing 102249，China）

Abstract：To research the human factors and critical causal paths of oil and gas pipeline accidents，and to prevent and control oil and gas pipeline accidents from the human factors accident chain，70 oil and gas pipeline accidents were statistically analyzed based on the Human Factors Analysis and Classification System（HFACS）model.On this basis，firstly，the correlation relationship between human factors at adjacent levels was analyzed by using chi-square test and odds ratio（OR）.Then，the social network model was used to describe the correlation between factors at non-adjacent levels，and" the statistical result OR value was propased to replace

expert scoring method as the edge weight assignment standard between factors.Through degree centrality，eigenvector centrality，and between centrality，the critical causation path of accidents considering non-adjacent factors was analyzed.And finally，targeted prevention measures were proposed.The results demonstrate that there are five distinct accident causation paths for oil and gas pipelines when considering only the correlation between adjacent levels factors.However，the introduction of the correlation between non-adjacent hierarchical factors allows for the identification of critical accident causation paths，which can be described as follows：“Poor Organizational Climate-Inadequate Supervision-Poor Technical Environment-Skill Based Errors.” The transmission process of human factors in the critical accident causation path allows for the formation of a more targeted series of prevention and control measures.

The identification and study of the key human factors causal path of oil and gas pipeline accidents provide theoretical guidance for better blocking the accident causal chain and preventing oil and gas pipeline accidents.

Key words：human factors causal paths；pipeline accidents；HFACS model；correlation analysis；network analysis

0 引 言

油氣管道運(yùn)輸因其成本低、占地少、輸量大和效率高等特點(diǎn)，已成為保障中國(guó)國(guó)家能源安全的重要一環(huán)^[1]。然而，隨著油氣管道建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大和管道服役時(shí)間的延長(zhǎng)，各種管道事故頻繁發(fā)生^[2]。為了更好地預(yù)防油氣管道事故，眾多學(xué)者開始有針對(duì)性地研究油氣管道事故的致因因素及其相互關(guān)系，深入探討其成因機(jī)制^[3]。

學(xué)者們首先針對(duì)油氣管道事故的原因開展了統(tǒng)計(jì)研究：帥健等通過統(tǒng)計(jì)國(guó)內(nèi)外管道事故的原因，將事故原因分成6大類^[3]；梁永寬、王鈺滔等發(fā)現(xiàn)中國(guó)管道的主要事故原因包括第三方施工破壞和打孔盜油/氣^[4-5]。

在此基礎(chǔ)上，馮慶善、付貴、宮運(yùn)華 等團(tuán)隊(duì)開展了管道事故致因模型的研究，提出或引入了包括“樹生”模型、“2-4”模型、“STAMP模型”在內(nèi)的多種模型，用以描述管道事故的致因機(jī)理^[6-8]。

這些研究結(jié)果揭示了油氣管道事故的主要致因因素及致因機(jī)理，包括了環(huán)境因素、設(shè)備因素和管理因素等多種來(lái)源。然而，上述研究缺乏從管理視角對(duì)人員行為、組織關(guān)系等深層次人因因素及其作用機(jī)制的聚焦^[9]，并且缺乏針對(duì)人因因素傳遞路徑的防控措施研究。

人為因素分析與分類系統(tǒng)（Human Factors Analysis and Classification System，HFACS）模型作為一種研究人因因素間內(nèi)在聯(lián)系的事故模型^[10-15]，已被黃萍等學(xué)者引入到典型油氣管道事故分析中，識(shí)別出事故中存在的主要人因因素，并確定了引起油氣管道泄漏爆炸事故的決定性因素^[16]。上述管道事故人因因素的研究主要依托于對(duì)某個(gè)具體操作或者單個(gè)典型事故的分析，缺乏對(duì)基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果的油氣管道人因因素及其關(guān)聯(lián)關(guān)系的全面探討。

綜上，為了深入探究油氣管道事故人因因素及其深層次聯(lián)系，并為油氣管道事故的預(yù)防提供理論參考與實(shí)踐指導(dǎo)，采用HFACS模型對(duì)收集到的70起國(guó)內(nèi)外油氣管道事故進(jìn)行了人因因素分析。基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果，展開因素間的相關(guān)性分析，旨在找出事故致因路徑及關(guān)鍵致因路徑。根據(jù)關(guān)鍵致因路徑上人因因素的傳遞過程分析結(jié)果，提出了有針對(duì)性的防控措施。

1 油氣管道事故人因模型構(gòu)建

油氣管道事故原因復(fù)雜多樣，為了構(gòu)建管道事故人因模型，首先，從HFACS模型出發(fā)，形成不良的組織因素、不安全的監(jiān)督、不安全行為的前提條件和不安全的行為4個(gè)人因?qū)蛹?jí)；其次，收集來(lái)自于美國(guó)、歐洲、英國(guó)和中國(guó)的70起油氣管道事故，并對(duì)事故報(bào)告原因進(jìn)行對(duì)應(yīng)歸類，得到4個(gè)人因?qū)蛹?jí)下的17個(gè)共性人因因素，其特征描述及對(duì)應(yīng)事故報(bào)告原因案例見表1。

收集到的70起事故具有普遍的代表性，包含了油氣管道3大類9小類的主要失效致因形式，具體包括：外腐蝕10起、內(nèi)腐蝕/磨蝕8起、應(yīng)力腐蝕開裂/氫致?lián)p傷13起、凹陷疲勞損傷事故4起、與制管有關(guān)的缺陷2起、與焊接/施工有關(guān)的因素10起、機(jī)械損傷19起、誤操作3起、自然與地質(zhì)災(zāi)害1起。通過對(duì)表1中事故原因與人因因素的配對(duì)分析，完成了70起事故的所有人因致因因素的對(duì)應(yīng)歸類，從而建立了油氣管道事故人因模型。

2 人因因素分類統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

2.1 基于事故報(bào)告的人因因素統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)建立的油氣管道事故人因模型對(duì)收集到的70起油氣管道事故進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到油氣管道事故人因因素頻率見表2。

由表2可知，在“不良的組織因素”這一層級(jí)中，“組織氛圍不良”占比最高（71.43%）；在“不安全的監(jiān)督”這一層級(jí)中，“監(jiān)督不充分”（42.86%）占比最高；在“不安全行為的前提條件”中，“技術(shù)環(huán)境差”占比最高（67.14%）；在“不安全的行為”中，“技能差錯(cuò)”占比最高（41.43%）。組織氛圍不良、監(jiān)督不充分、技術(shù)環(huán)境差和技能差錯(cuò)則分別是各層級(jí)中最常見的人因因素。

2.2 相鄰層級(jí)相關(guān)性及致因路徑分析

事故發(fā)生時(shí)，每個(gè)層次至少會(huì)發(fā)生一次故障，如果在任何時(shí)候糾正其中一個(gè)故障就可以防止事故的發(fā)生^[21]。因此，通過研究致因因素各層級(jí)間的相關(guān)性，找到油氣管道事故人因因素致因路徑，對(duì)于制定有效的預(yù)防措施具有重要意義。

為研究人因模型中各因素間關(guān)系，利用SPSS軟件對(duì)各層級(jí)因素人因因素進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，計(jì)算卡方檢驗(yàn)值χ2、概率p值和比值比（OR）。在卡方檢驗(yàn)中，概率p反映對(duì)應(yīng)層級(jí)是否存在關(guān)聯(lián)；而比值比則是衡量對(duì)應(yīng)層級(jí)關(guān)聯(lián)性大小的特征值。當(dāng)滿足plt;0.05、OR值＞1時(shí)，表明2個(gè)因素間存在顯著關(guān)聯(lián)性^[22]，各層級(jí)相關(guān)性分析的結(jié)果見表3。由表3可知，相鄰層級(jí)中一共有15對(duì)人因因素存在顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系，如圖1所示。其中，導(dǎo)致事故出現(xiàn)的路徑一共存在5條：“資源管理不當(dāng)-沒有糾正問題-物理環(huán)境差-偶然性違規(guī)”“組織氛圍不良-監(jiān)督不充分-技術(shù)環(huán)境差-技能差錯(cuò)”“組織氛圍不良-沒有糾正問題-物理環(huán)境差-偶然性違規(guī)”“組織過程不當(dāng)-監(jiān)督違規(guī)-班組資源管理不當(dāng)-決策差錯(cuò)”和“組織過程不當(dāng)-運(yùn)行計(jì)劃不恰當(dāng)-生理狀態(tài)差-決策差錯(cuò)”。從5條主要事故致因路徑可以看出，對(duì)“資源管理不當(dāng)”和“組織氛圍不良”因素，如果發(fā)現(xiàn)問題但沒有得到糾正，則可能通過影響管道周邊物理環(huán)境，增加工作人員的偶然性違規(guī)，從而導(dǎo)致管道事故；而“組織氛圍不良”在監(jiān)督不充分的情況下，還可能導(dǎo)致技術(shù)環(huán)境劣化，進(jìn)而耦合員工技能水平問題，通過技能差錯(cuò)引發(fā)管道事故；“組織過程不當(dāng)”因素則主要通過監(jiān)督違規(guī)和

不恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)行計(jì)劃傳導(dǎo)到“決策錯(cuò)誤”，最終引起管道事故。對(duì)比5條事故致因路徑可以發(fā)現(xiàn)，“資源管理不當(dāng)”和“組織氛圍不良”因素具有相同的致因傳導(dǎo)路徑，因此制定其預(yù)防措施可以有一定的相似性；而“組織過程不當(dāng)”因素可以通過2條不同的事故致因路徑借助“決策差錯(cuò)”最終導(dǎo)致管道事故，所以當(dāng)發(fā)現(xiàn)“組織過程不當(dāng)”因素，則應(yīng)重點(diǎn)從決策差錯(cuò)的角度調(diào)查事故原因并制定預(yù)防措施；最后，“組織氛圍不良”與“監(jiān)督不充分”的結(jié)合形成了一條獨(dú)立的事故致因路徑，該路徑不同于其他4條具有2個(gè)以上交點(diǎn)的致因路徑，應(yīng)單獨(dú)關(guān)注。

進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，上述HFACS因素間的聯(lián)系必須通過相鄰層級(jí)傳遞，而在人因因素頻率統(tǒng)計(jì)中，油氣管道事故案例調(diào)查報(bào)告可能出現(xiàn)人因分析層級(jí)不全的情況，這將導(dǎo)致相鄰層級(jí)相關(guān)性分析得到的致因路徑難以充分反映跨層級(jí)的因素傳遞現(xiàn)象。為了深入分析致因路徑中的關(guān)鍵因素，找出符合統(tǒng)計(jì)結(jié)果的關(guān)鍵事故致因路徑，從而制定更有針對(duì)性的管道事故防控措施，需要引入考慮非相鄰層級(jí)的相關(guān)性矩陣，構(gòu)建更為復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型。

3 關(guān)鍵事故致因路徑分析

3.1 油氣管道事故人因網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

為了進(jìn)一步研究油氣管道事故的關(guān)鍵致因路徑，考慮非相鄰層級(jí)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可以有效地補(bǔ)充事故人因因素間的聯(lián)系。簡(jiǎn)單的事故鏈圖無(wú)法探究因素間更深層次的聯(lián)系，因此需要將人因因素和因素間聯(lián)系分別抽象為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊^[23-27]。

對(duì)非相鄰層級(jí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以補(bǔ)充10對(duì)顯著性關(guān)聯(lián)關(guān)系的人因因素，結(jié)果見表4。

采用如圖2所示的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建油氣管道事故的人因網(wǎng)絡(luò)模型，用以定量研究因素間的深層次聯(lián)系。

為實(shí)現(xiàn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中引入事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并客觀評(píng)價(jià)對(duì)各節(jié)點(diǎn)間的影響關(guān)系，利用表3和表4中的因素相關(guān)性分析結(jié)果OR值，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的邊權(quán)重進(jìn)行賦值。

為避免直接使用OR值作為權(quán)重引起的數(shù)據(jù)分散性誤差，采用標(biāo)度法規(guī)范權(quán)重賦值^[27-28]，其判定標(biāo)準(zhǔn)見表5。根據(jù)OR值賦值可以得到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有節(jié)點(diǎn)連接邊的權(quán)重值。結(jié)合節(jié)點(diǎn)與連接邊權(quán)的數(shù)值關(guān)系，就可以通過度中心度（Degree）、特征向量中心性（Eigenvector Centrality）等參數(shù)，深入研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的致因關(guān)系。

3.2 致因路徑中關(guān)鍵因素分析

圖2所示的網(wǎng)絡(luò)模型中，度中心度是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)地位或網(wǎng)絡(luò)權(quán)利的量化指標(biāo)。節(jié)點(diǎn)的度中心度包括箭頭指向該點(diǎn)的邊權(quán)重和從該點(diǎn)出發(fā)的邊權(quán)重之和^[29]。節(jié)點(diǎn)的重要性不僅與度中心度相關(guān)，還取決于其鄰居節(jié)點(diǎn)的重要性。

因此，為了表征其重要性，可以使用節(jié)點(diǎn)的特征向量中心性這一指標(biāo)。

圖3給出了人因因素的特征向量中心性和度中心度相圖。相圖表明IV區(qū)域?qū)?yīng)度中心度和特征向量中心性均顯著重要的人因因素，其中組織管理層級(jí)（頂層A）的組織氛圍不良（A2）和不安全行為層級(jí)（底層D）的技能差錯(cuò)（D1）是最關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

對(duì)于中間層級(jí)（B和C），圖3所示的IV區(qū)域存在數(shù)值相近的多個(gè)關(guān)鍵因素，為了進(jìn)一步定位中間層級(jí)的關(guān)鍵致因因素，可以運(yùn)用由公式（1）表示^[30]的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中介中心性（Between Centrality）來(lái)表征中介節(jié)點(diǎn)控制作用強(qiáng)弱，以區(qū)分其重要性。

BC（k）=∑dij（k）dij

（1）

式中 dij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的最短路徑數(shù)量（利用邊權(quán)計(jì)算路徑長(zhǎng)短）；dij（k）為從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的最短路徑中經(jīng)過節(jié)點(diǎn)k的數(shù)量，分析結(jié)果如圖4所示。

技術(shù)環(huán)境差（C5）和監(jiān)督不充分（B1）分別在各自層級(jí)的中介中心性最高，表明這2個(gè)因素是2個(gè)中間層級(jí)的關(guān)鍵中介因素。結(jié)合中間層中介性的特點(diǎn)對(duì)事故進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)事故都經(jīng)過監(jiān)督不充分（B1）和技術(shù)環(huán)境差（C5）關(guān)聯(lián)到底層因素。

根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，考慮非相鄰層級(jí)關(guān)聯(lián)關(guān)系的各層級(jí)關(guān)鍵因素分別為組織氛圍不良、監(jiān)督不充分、技術(shù)環(huán)境差和技能差錯(cuò)，從而可以得出油氣管道事故關(guān)鍵致因路徑是5條致因路徑中的“組織氛圍不良-監(jiān)督不充分-技術(shù)環(huán)境差-技能差錯(cuò)”。通過這一關(guān)鍵致因可知，油氣管道企業(yè)安全管理文化不足導(dǎo)致管理層安全意識(shí)的缺失，這種缺失不僅可以通過員工培訓(xùn)中的監(jiān)督不充分影響員工的技能差錯(cuò)，也可以通過對(duì)安全投入的監(jiān)督不充分作用到技術(shù)環(huán)境，進(jìn)一步阻礙對(duì)員工技能差錯(cuò)行為的及時(shí)發(fā)現(xiàn)、預(yù)警或終止，這是事故致因因素的關(guān)鍵傳遞過程。

為了更好地管理油氣管道，防止事故發(fā)生，可以從油氣管道事故的關(guān)鍵致因路徑出發(fā)，對(duì)人因因素各個(gè)層級(jí)的關(guān)鍵路徑節(jié)點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的防控措施制定。結(jié)合事故原因進(jìn)行以下分析。

1）在組織管理層級(jí)中，組織氛圍不良（A2）主要表現(xiàn)為管道運(yùn)營(yíng)商的安全管理制度、文化欠缺或執(zhí)行機(jī)構(gòu)不健全，這是引起后續(xù)人因因素產(chǎn)生的根本原因。因此，應(yīng)該強(qiáng)化管道運(yùn)營(yíng)企業(yè)的安全意識(shí)，通過制定切實(shí)可行的安全制度、加強(qiáng)安全文化建設(shè)和構(gòu)建安全監(jiān)督體系，將相關(guān)的安全責(zé)任意識(shí)有效傳導(dǎo)到監(jiān)督層級(jí)中。

2）在不安全的監(jiān)督層級(jí)中，監(jiān)督不充分（B1）主要表現(xiàn)為管道運(yùn)營(yíng)商監(jiān)督者風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)不準(zhǔn)確、對(duì)員工安全教育培訓(xùn)管理和評(píng)價(jià)不到位。需要對(duì)監(jiān)督對(duì)象進(jìn)行完善的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，重視管道安全人員和實(shí)操人員定期培訓(xùn)，調(diào)整培訓(xùn)內(nèi)容和落實(shí)三級(jí)培訓(xùn)制度，采用模擬實(shí)訓(xùn)、演練考核、效能評(píng)價(jià)等形式完善監(jiān)督評(píng)估手段，確保相關(guān)人員的能力與崗位要求適配。

3）在不安全行為前提條件層級(jí)中，技術(shù)環(huán)境差（C5）是指管道監(jiān)測(cè)技術(shù)不到位、自動(dòng)化設(shè)備功能不全等問題。企業(yè)應(yīng)當(dāng)推進(jìn)管道數(shù)智化技術(shù)的發(fā)展，優(yōu)化行業(yè)技術(shù)環(huán)境，利用先進(jìn)的智能識(shí)別和預(yù)警技術(shù)來(lái)防范不安全行為的發(fā)生。例如現(xiàn)在已逐步應(yīng)用到管道施工、運(yùn)維過程中的不安全行為視覺識(shí)別技術(shù)，就能更好地改善技術(shù)環(huán)境。

4）在不安全行為層級(jí)中，技能差錯(cuò)（D1）的典型形式為員工技術(shù)能力不足導(dǎo)致事故的發(fā)生。根據(jù)事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，日常運(yùn)行中的不安全行為多表現(xiàn)為技能差錯(cuò)導(dǎo)致的誤操作。針對(duì)技能差錯(cuò)節(jié)點(diǎn)，除了通過改善前置節(jié)點(diǎn)來(lái)防止技能差錯(cuò)行為，還需要構(gòu)建有針對(duì)性的安全屏障以消除其影響。例如針對(duì)內(nèi)檢測(cè)數(shù)據(jù)解釋錯(cuò)誤的技能差錯(cuò)行為，建立數(shù)據(jù)解釋核查機(jī)制，通過多人分析、現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)等方式進(jìn)一步確認(rèn)，以消除數(shù)據(jù)解釋錯(cuò)誤帶來(lái)的負(fù)面影響。

4 結(jié) 論

1）70起管道事故人因因素頻率分析結(jié)果表明，組織氛圍不良、監(jiān)督不充分、技術(shù)環(huán)境差、技能差錯(cuò)是各層級(jí)中導(dǎo)致制造油氣管道事故發(fā)生的常見因素，針對(duì)其進(jìn)行重點(diǎn)防控可以從頻率上降低油氣管道事故發(fā)生的次數(shù)。

2）通過對(duì)相鄰層級(jí)間人因因素的相關(guān)性分析，得出5條事故致因路徑，考慮非相鄰層級(jí)因素間關(guān)聯(lián)關(guān)系，引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型描述油氣管道事故，提出基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果的OR值作為邊權(quán)重賦值構(gòu)建相關(guān)性矩陣，建立基于客觀統(tǒng)計(jì)結(jié)果的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。采用度中心度、特征向量中心性和中介中心性分析方法，定位關(guān)鍵致因路徑是“組織氛圍不良-監(jiān)督不充分-技術(shù)環(huán)境差-技能差錯(cuò)”，為把握關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，針對(duì)性制定油氣管道事故人因防控措施提供了理論指導(dǎo)。

3）基于關(guān)鍵致因路徑，結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了基于人因因素傳遞過程的系列控制措施，采用“安全文化建設(shè)和監(jiān)督體系構(gòu)建-基于評(píng)價(jià)結(jié)果的監(jiān)督方法-先進(jìn)不安全行為識(shí)別技術(shù)-技能差錯(cuò)安全屏障”方法有效阻斷油氣管道事故關(guān)鍵致因路徑。

參考文獻(xiàn)（References）：

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