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1 第 16 卷 第 4 期 Vol.16 No.4 August 2016 交通运输系统工程与信息 Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology 文章编号 中图分类号 U698.6 文 献 标 志 码 A 水上交通事故人因可靠性定量评价方法 吴 兵 a,b,c 严新平*a,b,c 汪 洋 a,b,c 魏晓阳 a,b,c 武汉理工大学 a. 智能交通系统研究中心 b. 国家水运安全工程技术研究中心 c. 水路公路交通安全控制与装备教育部工程技术研究中心 武汉 4006 摘 要 水上交通事故人因可靠性 一方面在风险预防阶段会受到风险水平的影响 另 一方面 在险情发展及应对过程中会存在与外部影响因素的相互作用.因此 为全面评价 水上交通事故人因可靠性 从风险预防和险情应对这两个角度 提出了基于风险系数和 置信度的人因可靠性的定量评价方法.首先 利用三角模糊数分别建立了各风险要素和风 险系数的评价标准 并应用证据理论对这 个风险要素进行融合 获取了该险情的风险系 数.其次 引用人因交互模型全面分析了人因可靠性的影响因素 建立了人因可靠性检查 表 并利用置信度建立了各影响因素定量评价模型.最后 选取了一起典型沉船事故为案 例定量评价了人因可靠性 结果表明 本文提出的方法可以更为全面地分析人因可靠性. 关键词 水路运输 人因可靠性 证据理论 水上交通事故 定量评价 Quantitative Method to Human Reliability Assessment for Maritime Accident WU Binga,b,c, YAN Xin-pinga,b,c, WANG Yanga,b,c, WEI Xiao-yanga,b,c a. Intelligent Transportation System Research Center; b. National Engineering Research Center for Water Transport Safety ; c. Engineering Research Center for Transportation Safety (MoE), Wuhan University of Technology, Wuhan 4006, China Abstract: Human reliability, on one hand, is influenced by the risk level in the stage of risk mitigation; on the other hand, is affected by the influencing factors in the stages of emergency response. Therefore, in order to make comprehensive assessment on human reliability, the failure mode and effects analysis (FMEA) and belief degree are introduced in human reliability quantification from the perspective of both risk mitigation and emergency response. First, the evaluation criteria for risk factors and risk priority number is established by using triangular fuzzy numbers, and the risk factors are integrated by using evidential reasoning method, from which the risk priority number is obtained. Second, human factors interaction model is introduced to quantify all the influencing factors of human reliability. Moreover, the checklists of human factors are established, and the model for human reliability assessment is developed by using belief degree. Finally, a typical sinking accident is selected to verify the proposed model. The result demonstrates that the proposed method can make a comprehensive assessment on human reliability. Keywords: waterway transportation; human reliability; evidential reasoning; maritime accidents; quantitative assessment 收稿日期 修回日期 录用日期 基金项目 国家科技支撑计划/ Key Proect in the National Science & Technology Pillar Program 2015BAG20B05 高等学校博 士学科点专项科研基金/ Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China( ). 作者简介 吴兵 男 江西芦溪人 博士生. *通信作者 xpyan@whut.edu.cn

2 第 16 卷 第 4 期 水 上 交 通 事 故 人 因 可 靠 性 定 量 评 价 方 法 25 0 引 言 一 般 认 为 人 为 因 素 在 水 上 交 通 事 故 中 占 有 约 80%~85% 的 比 重 [1], 因 此 国 内 外 有 很 多 关 于 人 为 因 素 的 研 究 [2-4], 实 际 上, 由 于 人 为 失 误 是 和 其 所 处 的 外 部 环 境 是 紧 密 相 关 的 [1], 通 过 开 展 人 为 因 素 的 研 究 可 以 找 出 不 同 事 故 类 型 不 同 应 急 管 理 模 式 下 人 为 失 误 的 原 因, 从 而 对 这 些 方 面 进 行 改 进, 并 达 到 最 终 减 少 事 故 发 生 的 目 的. 因 此, 开 展 水 上 交 通 [5] 事 故 人 为 因 素 的 研 究 具 有 重 要 意 义.Mullai [6] 分 析 了 水 上 交 通 事 故 致 因 分 析 的 常 用 Bowtie 模 型 和 HFACS 模 型 [4], 如 图 1 所 示. 对 于 水 上 交 通 事 故 来 说, 其 发 展 过 程 一 般 分 为 初 始 状 态, 中 间 状 态 和 最 [7] 终 状 态.Bowtie 认 为, 通 过 有 效 的 风 险 预 防 和 险 情 应 对, 可 以 阻 止 险 情 向 最 终 状 态 发 展 ; 类 似 地, HFACS 模 型 认 为 事 故 是 由 事 故 致 因 链 造 成 的, 且 构 成 事 故 致 因 链 的 因 素 组 成 了 阻 隔 事 故 发 展 的 安 全 屏 障. 同 时,Kristiansen [8] 认 为 事 故 的 发 生 是 由 多 个 相 互 制 约 的 因 素 组 合 作 用 形 成 的. 结 合 前 述 的 Bowtie 和 HFACS 模 型, 可 以 认 为 人 因 可 靠 性 分 析 即 是 分 析 这 些 影 响 因 素 在 事 故 发 展 过 程 中 ( 包 括 风 险 预 防 和 险 情 应 对 两 个 阶 段 ) 产 生 的 作 用. 图 1 水 上 交 通 事 故 人 因 作 用 原 理 Fig. 1 Function of human factors in maritime accident process 为 综 合 考 虑 水 上 交 通 事 故 的 人 因 可 靠 性, 本 文 低 会 直 接 影 响 到 后 期 险 情 应 对 时 的 人 因 可 靠 性. 对 提 出 利 用 风 险 系 数 和 置 信 度 来 评 价 人 因 可 靠 性. 对 于 不 同 事 故 来 说, 其 难 度 的 大 小 可 以 用 FMEA 分 于 风 险 系 数, 考 虑 到 目 前 风 险 要 素 和 风 险 系 数 常 常 析 的 风 险 要 素 进 行 描 述. 为 更 为 精 确 地 描 述 事 故 原 [9-10] 采 用 模 糊 语 言 变 量 进 行 描 述, 且 存 在 有 模 糊 和 因, 引 入 风 险 系 数 λ 对 人 因 可 靠 性 进 行 评 价. [11] 概 率 两 方 面 的 不 确 定 性, 因 此 引 入 模 糊 证 据 理 论 对 其 评 价. 而 对 于 置 信 度, 考 虑 到 水 上 交 通 事 故 的 产 生 是 由 多 个 影 响 因 素 相 互 作 用 的 结 果, 因 此 根 据 各 语 言 变 量 描 述 的 不 同, 对 不 同 语 言 变 量 赋 予 相 应 的 效 用 值, 从 而 定 量 分 析 事 故 的 原 因 构 成. 1 人 因 可 靠 性 评 价 问 题 描 述 水 上 交 通 事 故 人 因 可 靠 性 定 量 分 析 包 括 两 方 面 的 内 容, 如 图 2 所 示. 一 方 面, 水 上 交 通 事 故 人 因 可 靠 性 会 受 到 难 度 系 数 的 影 响, 而 难 度 系 数 的 高 图 2 人 因 可 靠 性 评 价 框 架 Fig. 2 Framework for human reliability assessment 由 于 目 前 进 行 风 险 系 数 评 估 时, 常 常 采 用 语 言

3 26 交通运输系统工程与信息 变量进行描述[9-10] 令风险系数的语言评价变量为 H = {H n,n = 1,2,,N} (1) { } 素转换到风险系数.再次 将转换后的风险要素按 照模糊证据融合的过程对其进行融合.最后 对获 式中 H n 为第 n 个评价语言变量. 而 个风险要素的语言评价变量为 ~ ~ H = H m,m = 1,2,,M 量为参考变量 按照距离和面积的比例将风险要 取的风险系数进行解模糊化 获取风险系数的精 (2) 确值. 式中 = 1,2, 分别代表频度 O 严重度 S 和不 ~ 可探测度 D H m 代表第 m 个语言变量 令各风 险要素的权重为 w = {w, = 1,2,}. 由式 2 可以看出 用于评价风险系数和风险 要素的模糊语言变量的数量和评价标准均可能存 在一定的差异 在获取该险情的风险系数时 需 要首先将风险要素转换成风险系数的模糊语言变 量 [11] 然后对各个风险要素进行整合 从而获取不 同险情的风险系数. 另一方面 水上交通事故人因可靠性会受到 多个外部影响因素的影响 需要对各个影响因素 Fig. 图 风险系 数 模糊证 据融合过程 Fuzzy evidential reasoning process for risk priority number 模糊评价准则转换 由于风险要素和风险系数的模糊语言评价变 的作用进行定量评价.令 C t (t = 1,2,,4) 分别代表外 量会存在一定的差异 对于风险要素 往往会采用 部因素 人因可靠性 个人因素和工具/设备 4 类相 模糊语言变量进行描述 [9-10] 因此可以通过计算转 互作用的因素 引用置信度的方法 用 β t 代表第 t 换的语言变量与被投影语言变量之间的距离和面 类原因在事故发展过程中所发挥的作用 因此人 积 然后按照距离和面积的比例进行转换 [11].本文 因可靠性 S(C t) 可定量表示为 仅介绍含有两个关联的语言变量的情形 如图 4 所 S(C t) = {(β1,c1),(β 2,C 2),(β,C),(β 4,C 4)} () 式中 β t 1.当 β t < 1 时 表明事故发生原因 4 4 t=1 t=1 部分不明确.由于置信度的大小可以定量的描述各 个因素的作用 因此该方法可以很容易的分辨事 故的主要原因 次要原因和一般原因 同时还可以 分析事故的不确定性原因 从而实现事故人因可 靠性的定量分析. 综合风险系数和影响因素影响置信度评价结 示 对其他情形可以类推. ~ 首先 确定风险要素语言变量 H m 和风险系数 语言变量 H n 和 H n + 1 的交集 如图 4 所示 其交集面 积分别为 S n S n,n + 1 和 S n + 1 以及各个三角语言模 糊变量顶点之间的距离 d n 和 d n + 1. 其次 对交集中 H n 和 H n + 1 重叠的部分 S n,n + 1 重新分配 按照距离和面积的比例分别分配给 H n 和 H n + 1 如式(5)和式(6)所示. 果 人因可靠性的评价结果可进一步表示为 S λ(c t) = λ{(β1,c1),(β 2,C 2),(β,C),(β 4,C 4)} 2 (4) 人因可靠性定量评价方法 2.1 风险系数模糊证据融合方法 风险系数模糊证据融合过程 风险系数的模糊证据融合过程如图 所示 首 先获取风险要素和风险系数的模糊语言变量及其 对应的三角模糊值.其次 以风险系数模糊语言变 图 4 不同三角 模糊语 言评 价变量关系 Fig. 4 Relationship between the different triangular fuzzy numbers

4 第 16 卷 第 4 期 水 上 交 通 事 故 人 因 可 靠 性 定 量 评 价 方 法 27 AF n = 1 2 [(1 - d n S ) + n ] (5) d n + d n + 1 S n + S n + 1 AF n + 1 = 1 2 [(1 - d n + 1 S ) + n + 1 ] (6) d n + d n + 1 S n + S n + 1 最 后, 分 别 计 算 风 险 要 素 语 言 变 量 ~ Hm 隶 属 于 风 险 系 数 语 言 变 量 H n 和 H n + 1 的 程 度. Bel( ~ H m H n ) = S n + AF n S n,n + 1 S n + S n,n S n + 1 (7) Bel( ~ H m H n + 1 ) = S n AF n + 1 S n,n + 1 S n + S n,n S n + 1 (8) 通 过 上 述 转 换, 可 以 获 得 转 换 后 不 同 风 险 要 素 的 评 价 值. ~ H 2.1. 风 险 要 素 证 据 合 成 ={ Hn,γ n } (9) 在 确 定 了 不 同 风 险 要 素 的 评 价 值 后, 对 个 风 险 要 素 的 评 价 信 息 进 行 融 合 [11]. 令 m (H n ) 为 加 权 后 的 评 价 变 量, 即 m (H n ) = w γ n ;mˉ (H) 为 由 权 重 造 成 的 不 确 定 性 信 息 ;m (H) 为 初 始 的 不 确 定 性 信 息 ; m (H) 为 这 两 类 不 确 定 性 信 息 之 和 ;m(hˉn,n + 1 ) 为 属 于 H n 和 H n + 1 交 点 处 的 置 信 度 ;μ max H n.,n + 1 为 属 于 H n 和 H n + 1 交 点 处 的 最 大 隶 属 度. m(h n ) = K ì í m (H n ) + m (H) î = 1 [ ] - = 1 m (H) ý (10) þ ì m(hˉn,n + 1 ) = Kμ max H n.,n + 1íî [m (H n ) + m (H n + 1 ) +m (H)- ] = 1 [ ] = 1 m (H n ) + m (H) - = 1 m (H) = K ì í î mˉ(h) = K é ë ê K = ì N - 1 í (1 - μ max î n = 1 N - 1 μ max n = 1 æ H n.,n + 1 ç = 1 è ]) = 1 = 1 H n.,n + 1 ) æ è ç = 1 [ ] m (H n + 1 ) + m (H) + = 1 m (H) ý þ (11) m (H) mˉ (H) ýþ (12) - = 1 ù mˉ (H) ú (1) û [ m (H n ) + m (H)] - = 1 ö m (H) + ø [m (H n ) + m (H n + 1 ) + m (H)] [m (H n + 1 ) + - = 1 m (H) [ m (H N ) + m (H)] ý + = 1 þ -1 (14) 在 对 个 风 险 要 素 的 信 息 进 行 融 合 后, 将 由 权 重 造 成 的 不 确 定 性 信 息 进 行 重 新 分 配. { H n } ᾱ n = m(h n) 1 - mˉ(h) { Hˉn,n + 1 } ᾱ n,n + 1 = m(hˉn,n + 1 ) 1 - mˉ(h) m (H) H α H = 1 - mˉ(h) { } 风 险 系 数 解 模 糊 化 (15) (16) (17) 在 风 险 要 素 证 据 合 成 后, 其 合 成 的 评 价 变 量 中 还 存 在 { Hˉn,n + 1 }. 因 此 需 要 将 该 值 按 照 前 述 的 距 离 和 面 积 比 例 进 行 转 换 到 H n 和 H n + 1. ᾱ n,n + 1 ={ ( α n,h n ),( )} α n + 1,H n + 1 (18) 再 将 ᾱ n,n + 1 进 行 分 配, 即 可 获 得 风 险 系 数 的 各 个 评 价 值. { H n } α n = ᾱ n + α n (19) 由 于 采 用 的 是 三 角 模 糊 语 言 变 量, 因 此 需 要 对 各 语 言 变 量 进 行 解 模 糊 化, 采 用 和 文 献 [12] 相 同 的 方 法 (WMoM) 进 行 解 模 糊 化. 同 时 考 虑 到 当 [10-11] 有 不 确 定 信 息 的 存 在 时, 采 用 常 用 的 中 间 值 作 为 风 险 系 数. 需 要 指 出 的 是, 从 式 (20) 可 以 看 出, 只 有 存 在 不 确 定 性 时, 其 风 险 系 数 值 才 为 中 间 值, 式 中 ε n 表 示 第 n 个 三 角 模 糊 语 言 变 量 的 中 间 值. λ = N - 1 n = 1 α n ε n +(α N + α H )ε N + α n ε n +(α 1 + α H )ε 1 N n = 2 2 æ N ö è ç α n + α H n = 1 ø 2.2 人 因 可 靠 性 置 信 度 评 价 方 法 确 定 人 因 可 靠 性 影 响 因 素 (20) 根 据 Kristianse [8] 的 人 因 交 互 模 型, 建 立 人 因 可 靠 性 检 查 表, 如 表 1 所 示. 该 人 因 交 互 模 型 将 事 故 原 因 因 素 分 为 外 部 因 素 人 因 可 靠 性 个 人 因 素 和 工 具 / 设 备 4 个 方 面, 并 确 定 了 各 因 素 包 含 的 内 容, 如 表 1 所 示. 需 要 说 明 的 是, 考 虑 到 人 因 可 靠 性 会 受 到 操 纵 层 面 和 决 策 层 面 2 个 维 度 的 影 响, 对 人 因 可 靠 性 进 行 了 进 一 步 细 化. 确 定 这 些 影 响 因 素 时 既 考 虑 了 原 模 型 中 的 因 素, 也 引 用 了 其 他 文 献 的 成 果 [4,12].

5 28 交通运输系统工程与信息 表1 Table 1 人因可靠性检查表 Checklist for human reliability 人因可靠性 操纵层面 决策层面 险情发现 情境意识 险情报告 当前风险评估 条件限制行动 态势演变评估 应急行动失误 应急决策 外部因素 初始不安全状况 它船干扰 恶劣海况 外部侵入 建立语言变量评价方法 程 中 所 起 的 作 用 可 对 事 故 人 因 可 靠 性 进 行 评 重要程度时往往根据其顺序以及语言变量进行 确定.以某类常见事故调查报告为例 其语言变 量 分 别 为 主 要 因素 次要因素 和 一般因 素 令 h = {h v,v = 1,2,} 分别表示 主要因素 次 要 因 素 和 一 般 因 素 其 效 用 值 分 别 表 示 为 u(h,v = 1,2,).设( A,B,C )分别表示这 种因素.由 v 于事故调查报告中由一个 主要原因 一个 次要 因素 和多个 一般因素 组成 因此确定各失效模 式的效用值为 u(a ) = u(h ) + u(h )(P - P ) B u(b ) = u(h 2) - u(h)sgn(pc ) - u(h)sgn(p D ) + u(h)(p B - P A ) u(c ) = u(h )sgn(p ) 初始设计 技术问题 设备磨损 应急/救生设备 果为 Sl (C t) = {(β1l,c1),(β 2l,C 2),(βl,C),(β 4l,C 4)} 次要因素 等语言变量进行描述 因此在判定其 A 缺少知识 缺少技能 疲劳值班 心理压力 结果进行融合 第 l (l = 1,2,,L) 个专家的评价结 价.由于事故调查报告中往往采用 主要因素 工具/设备 有一定的理解偏差 因此需要对不同专家的评价 根据表 1 中所列的影响因素在事故发展过 1 个人因素 C (21a) (21b) (21c) 式中 (P A,P B,PC ) 分别表示 一般因素 分别属于这 种原因的个数 且满足信号函数公式. ìï1, x > 1 sgn(x) = í0, x = 0 ï î-1, x < 1 令各专家的权重为 w l 可以利用证据理论 [10] 实现多个专家的评价结果融合 从而获得式(1)的 评价结果.由于该证据理论相对模糊证据理论更为 简单 且基本原理相同 因此本文不对其进行详细 介绍. 人因可靠性定量评价案例.1 事故调查报告案例 2000 年 12 月 一艘船舶在自马来西亚米里港 MIRI 至张家港途中 遭遇强劲的东北季风 船体 破损进水 丧失稳性 经自救无效 被迫弃船.从事 故调查报告中摘录结果如下 货物绑扎和系固有 效 各种船舶 技术 证书齐全 稳性适航 全船配 员合适 船舶进水后 污水泵工作不正常 排量受 限 恶劣的天气 海况对船体造成损坏 船长等干 部船员对事故的危险局面发展程度判断不准 驾 (22) 值人员缺乏防范海上风险的警觉性 未能及时的 判断危情演变 有效地控制险情 船体可能存在的 潜在缺陷或薄弱部位在恶劣海况下破损 堵漏应 一般来说 效用值取值为 急程序难以实施. u(h1) = 0.6 u(h 2) = 0.4 u(h) = 险情风险系数评价 2.2. 多专家评价证据融合 考虑到事故调查过程中不同专家进行主观评.2.1 建立风险评价等级 在 FMEA 分析中 目前广泛采用模糊语言变 价时 其评价结果会存在一定的差异 而对于同一 份事故调查报告 不同专家也会对其影响因素会 量 [11,1] 参照文献[1-14]建立各风险要素模糊语言 变量 建立本文的模糊语言变量 如表 2 所示. 表2 Table 2 FMEA 分析语言评价变量 Linguistic evaluation variables for FMEA analysis 变 量 非常差 λ 低 O 非常低 S 可忽略的 D 非常不可能 (2) 差 较 低 低 临界的 不可能 中 一 一 一 可 等 般 般 般 能 好 非常好 较 高 高 高 非常高 严重的 灾难的 非常可能 毫无疑问的

6 第 16 卷 第 4 期 水上交通事故人因可靠性定量评价方法 29 参考文献[11-1]建立的三角模糊数评价等 64 份事故调查报告 沉船事故占 % 其频率仅次 级 建立与表 2 相对应的风险系数和风险要素三角 于 碰 撞 事 故 确 定 本 案 例 的 沉 船 事 故 频 度 为 模糊数评价值 如表 所示..2.2 转换模糊评价等级 风险系数语言变量需要转换到风险系数的模 糊语言变量.以严重度中 可忽略的 模糊语言变量 {(一般,0.1), (高,0.8),(非常高,0.1)}.同时由于沉船事 故都伴随有人员伤亡和船舶损失等后果 根据本 船 实 际 损 失 情 况 确 定 本 沉 船 事 故 的 严 重 度 为 为例 图 5 中表示为 4 转换到风险系数时与 个 {(严重的,0.2), (灾难的,0.8)}.本 事 故 发 生 时 遭 遇 语言变量相关 分别是 低 1 相当低 2 和 了 强 劲 的 东 北 季 风 这 就 需 要 引 起 驾 驶 人 员 足 一 般 其 相 交 的 面 积 分 别 表 示 为 S1 够 的 重 视 并 采 取 合 适 的 风 险 应 对 措 施 这 也 S 2 S 和 S 4 具体如图 5 所示. 是 综 合 安 全 评 估 的 基 本 要 求 因 此 确 定 本 次 沉 船 事 故 的 不 可 探 测 度 的 评 价 结 果 为 {(可能,0.), (非常可能,0.5), (毫无疑问的,0.2)}. 根据上一节的模糊评价等级转换结果 可以 将频度 严重度和不可探测度转换到风险系数的 评价等级 其结果如下 H 1 = {( H1,0 ), ( H 2,0 ), ( H,0 ), ( H 4,0.095), ( H 5,0.905)} H 2 = {( H1,0 ), ( H 2,0 ), ( H,0 ), ( H 4,0.007), ( H 5,0.99)} 效用值 风险系数与 风险要 素语 言 变量关系 图5 Fig. 5 Relationship between linguistic variables of risk priority number and risk factors 表 Table 三角模 糊 数语言 评 价变 量 Triangular fuzzy numbers for linguistic variables 变 量 λ O S D 非常差 差 中 等 (0,0,0.5) (0,0.5,1) (0.5,1,2) (0,1,2) (1,2,4) (2,4,8) (0,1,2) (1,2,4) (2,4,8) (0,1,2) (1,2,4) (2,4,8) 好 非常好 (1,2,7) (2,7,10) (4,8,10) (8,10,10) (4,8,10) (8,10,10) (4,8,10) (8,10,10) 由表 可以看出 各风险要素的三角模糊数相 同 因此第 1 个语言变量重新分配后的置信度可表 示为 H1 = {( H1,0.029), ( H 2,0.205), ( H,0.766)} 类似的 所有的语言变量均可以进行转换 其 结果为 H 2 = {( H,0 ), ( H 4,1)} H = {( H 4,0.684 ), ( H 5,0.16)} H 4 = {( H 4,0.0), ( H 5,0.967)} H 5 = {( H 4,0 ), ( H 5,1)}.2. 确定风险要素评价结果 根据收集的 年间由海事局公布的 H = {( H1,0 ), ( H 2,0 ), ( H,0 ), ( H 4,0.222 ), ( H 5,0.778)} 利用式(10)~式(17) 取 个风险要素具有相同 的权重 可确定 个风险要素的融合结果 该结果 包括了模糊语言变量的融合结果和交点处的融合 结果. αˉ n = [0,0,0,0.074,0.885] αˉ n + 1 = [0,0,0,0.041].2.4 获取人因可靠性评价结果 将 m(hˉn,n + 1) 重新分配给 H n 由于风险系数的 各语言变量交点处的隶属度( μ n,n + 1 )均为 0.5 因此 可确定 αˉ n,n + 1 = {( 0.5,H n ), ( 0.5,H n + 1)} 即可获得风险 系数的评价结果. α n = [0,0,0,0.095,0.905] 根 据 表 建 立 的 模 糊 语 言 变 量 可 确 定 ε n = [0,0.5,1,2,7].因此根据式(22)可确定风险系数. λ = = 人因可靠性置信度评价 从事故调查报告的描述来看 事故的主要因 素为外部因素 即遭遇强劲的东北季风 次要因素 为人因可靠性 即船员对于危险局面判断不准和 海上风险警觉性的缺乏 一般因素是堵漏应急程

7 0 交 通 运 输 系 统 工 程 与 信 息 序 难 以 实 施, 即 污 水 泵 工 作 不 正 常, 排 量 受 限 ; 同 时 还 存 在 一 不 确 定 性 因 素, 即 船 体 可 能 存 在 的 潜 在 缺 陷 或 薄 弱 部 位 在 恶 劣 海 况 下 破 损, 根 据 式 (21a)~ 式 (21c), 可 获 得 主 要 因 素 为 0.6, 次 要 因 素 为 0.2, 一 般 因 素 属 于 工 具 / 设 备 为 0.1, 还 有 一 个 一 般 因 素 属 于 不 确 定 性, 为 0.1. 可 获 得 置 信 度 评 价 结 果 如 下. S(C t ) ={ (β 1,0.6),(β 2,0.2),(β,0),(β 4,0.1)}.4 人 因 可 靠 性 最 终 评 价 根 据 前 面 获 得 的 人 因 可 靠 性 置 信 度 评 价 结 果, 引 入 风 险 系 数 可 获 得 最 终 的 评 价 结 果 为 S λ (C t ) = {(β 1,0.6),(β 2,0.2),(β,0),(β 4,0.1)} ={(β 1,2.777),(β 2,0.926),(β,0),(β 4,0.46)} 4 结 论 本 文 提 出 了 一 种 基 于 风 险 系 数 和 置 信 度 的 人 因 可 靠 性 评 价 方 法, 该 方 法 可 以 定 量 评 价 各 个 影 响 因 素 在 水 上 交 通 事 故 中 产 生 的 作 用. 水 上 交 通 事 故 的 产 生 是 多 个 因 素 作 用 的 结 果, 在 险 情 预 防 阶 段, 需 要 进 行 合 理 的 风 险 评 估, 确 定 不 同 险 情 的 风 险 系 数, 从 而 采 取 合 理 的 风 险 控 制 措 施. 而 风 险 系 数 的 高 低 一 方 面 可 以 体 现 船 舶 管 理 人 员 对 于 险 情 的 重 视 程 度, 另 一 方 面 也 被 认 为 是 险 情 的 难 度 系 数, 其 大 小 直 接 影 响 着 险 情 的 应 对 效 果. 而 在 应 对 阶 段, 引 入 人 因 交 互 模 型 来 确 定 各 影 响 因 素 的 作 用, 从 而 精 确 确 定 事 故 的 原 因 构 成. 本 文 提 出 的 方 法 一 方 面 可 以 精 确 确 定 某 类 事 故 的 原 因 构 成, 从 而 定 量 分 析 人 因 可 靠 性 ; 另 一 方 面 通 过 引 用 风 险 系 数, 可 以 比 较 不 同 事 故 的 人 因 可 靠 性 ; 同 时 还 考 虑 了 主 观 评 价 时 不 同 专 家 存 在 分 歧 的 意 见 的 合 成 方 法. 参 考 文 献 : [1] YANG Z L, BONSALL S, WALL A, et al. A modified CREAM to human reliability quantification in marine engineering[j]. Ocean Engineering, 201(58): [2] MUSHARRAF M, HASSAN J, KHAN F, et al. Human reliability assessment during offshore emergency conditions[j]. Safety Science, 201(59): [] UĞURLU Ö, YILDIRIM U, BAŞAR E. Analysis of grounding accidents caused by human error[j]. Journal of Marine Science and Technology, 2015, 2(5): [4] CELIK M, CEBI S. Analytical HFACS for investigating human errors in shipping accidents[j]. Accident Analysis & Prevention, 2009, 41(1): [5] 李 铃 铃, 仇 蕾. 基 于 Apriori 算 法 的 海 事 事 故 中 人 为 失 误 致 因 分 析 [J]. 交 通 信 息 与 安 全, 2014, 2(2): [LI L L QIU L. Causation analysis of human error related marine accidents using apriori algorithm[j]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 2 (2): ] [6] MULLAI A, PAULSSON U. A grounded theory model for analysis of marine accidents[j]. Accident Analysis & Prevention, 2011, 4(4): [7] MAZAHERI A, MONTEWKA J, KUJALA P. Modeling the risk of ship grounding-a literature review from a risk management perspective[j]. WMU Journal of Maritime Affairs, 2014, 1(2): [8] KRISTIANSEN S. Maritime transportation: Safety management and risk analysis[m]. Routledge, 201. [9] YANG J B, XU D L. On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty[j]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, 2002, 2(): [10] YANG J B, WANG Y M, XU D L, et al. The evidential reasoning approach for MADA under both probabilistic and fuzzy uncertainties[j]. European Journal of Operational Research, 2006, 171(1): [11] LIU H C, LIU L, LIN Q L. Fuzzy failure mode and effects analysis using fuzzy evidential reasoning and belief rule-based methodology[j]. IEEE Transactions on Reliability, 201, 62(1): 2-6. [12] HÄNNINEN M, KUJALA P. Influences of variables on ship collision probability in a Bayesian belief network model[j]. Reliability Engineering & System Safety, 2012 (102): [1] PAM E D, LI K X, WALL A, et al. A subective approach for ballast water risk estimation[j]. Ocean Engineering, 201(61): [14] LIU H C, LIU L, LIU N. Risk evaluation approaches in failure mode and effects analysis: A literature review[j]. Expert Systems with Applications, 201, 40(2):

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