同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院
摘要:調(diào)車人身傷害事故是鐵路車務(wù)站段最為頻發(fā)的事故之一。運(yùn)用事故樹的最小徑集法并結(jié)合模糊分布理論進(jìn)行量化分析,以找出調(diào)車人身傷害事故的主要風(fēng)險(xiǎn)因素并建立初步的安全預(yù)控措施。
關(guān)鍵詞:調(diào)車;事故樹;模糊分布
1 概述
在鐵路車務(wù)站段發(fā)生的各種類型的人身傷害當(dāng)中,調(diào)車人身傷害所占的比例是比較高的,因此,如何在眾多調(diào)車人身傷害事故的因素中,找出問(wèn)題的關(guān)鍵,采取最有效的安全措施來(lái)防止此類事故的發(fā)生,一直是鐵路安全管理者們最為關(guān)注的問(wèn)題之一。本文采用事故樹分析的方法,對(duì)調(diào)車人身傷害事故進(jìn)行事故樹分析,并結(jié)合模糊分布理論計(jì)算出基本事件的發(fā)生概率,以替代統(tǒng)計(jì)大量現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的工作量和彌補(bǔ)由于歷史數(shù)據(jù)的缺失帶來(lái)的不足,進(jìn)而通過(guò)量化分析找出調(diào)車人身傷害事故發(fā)生的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,進(jìn)而建立針對(duì)性的預(yù)控措施,以盡可能防止車務(wù)站段調(diào)車人身傷害事故的發(fā)生。
2 調(diào)車人身傷害事故主要原因分析
本文以嘉興車務(wù)段嘉興東站的調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)為例,調(diào)車人身傷害事故為頂上事件,通過(guò)事故原因和潛在危險(xiǎn)因素繪出事故樹,如圖1
2.1 事故樹最小徑集分析
圖1 調(diào)車人身傷害事故樹
由圖1可以看出,調(diào)車人身傷害(T)這一頂上事故發(fā)生的原因是由A1:調(diào)車人身安全作業(yè);A2:防護(hù)措施不當(dāng);A3:進(jìn)入車檔作業(yè);A4:調(diào)車作業(yè)中上下車等中間事件造成的。
基本事件: X1:調(diào)整鉤位,處理碰頭鉤;X2:動(dòng)態(tài)車輛中摘接風(fēng)管;X3:搶越作業(yè)中的“天窗”到反面作業(yè);X4:進(jìn)入車檔處理鉤銷;X5:其他進(jìn)入車檔的作業(yè),如開(閉)折角塞門等;X6:作業(yè)人員超速上下車;X7:作業(yè)完畢后以車代步;X8:扶梯狀態(tài)不良未確認(rèn);X9:作業(yè)中的人員失誤,如進(jìn)入車檔作業(yè)防護(hù)不當(dāng),作業(yè)人員不了解情況發(fā)出錯(cuò)誤指令等;X10:作業(yè)中防護(hù)裝置故障,如平面調(diào)車燈顯設(shè)備不能正常使用等。
繪出成功樹進(jìn)行布爾代數(shù)法計(jì)算過(guò)程如下:
T′=A1′+A2′ = A3′·A4′+A2′
=X1′X2′X3′X4′X5′X6′X7′X8′+X9′X10′
成功樹的2個(gè)最小割集經(jīng)對(duì)偶變換就是事故樹的2個(gè)最小徑集,事故樹分析中的最小徑集P為:
P1={ X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8};
P2={ X9,X10}。
2.2 調(diào)車人身傷害事故中基本事件概率的模糊化分析
根據(jù)故障率在概率上的模糊分布和長(zhǎng)期統(tǒng)計(jì),能夠確定基本事件的發(fā)生概率一般在(,)內(nèi),現(xiàn)將美國(guó)杜邦公司將故障概率劃分為、、、、和6個(gè)等級(jí)的劃分方法用于確定安全分析中基本事件的故障概率。當(dāng)基本事件的概率被量化后,事故樹便可以進(jìn)行定量分析。
(1)確定調(diào)車人身傷害基本事件的因素集,;
(2) 結(jié)合專家評(píng)分法并確定K位專家的權(quán)重集,權(quán)重系數(shù);
(3)確定評(píng)價(jià)集,由于在評(píng)價(jià)等級(jí)劃分中各因素具有一定的模糊性,因此對(duì)評(píng)語(yǔ)取值模糊化得到與評(píng)價(jià)集V相對(duì)性的論域,Ω=(0~10,11~30,31~50,51~70,71~90,91~99)。
(4)模糊綜合評(píng)價(jià):邀請(qǐng)專家到鐵路調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場(chǎng),對(duì)上述因素按照事先給定的論域結(jié)合該調(diào)車作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)各因素現(xiàn)狀進(jìn)行打分。由K名專家打分得到評(píng)分集F.
各因素評(píng)分值為:U=FA,根據(jù)模糊分布理論,采用嶺型函數(shù)作為隸屬函數(shù),分別為論域Ω=(0~10,11~30,31~50,51~70,71~90,91~99)的隸屬函數(shù)。對(duì)于某一因素的評(píng)分X, 。組成的向量即表示該種狀態(tài)對(duì)第i評(píng)價(jià)的隸屬度,所以當(dāng)時(shí),可以認(rèn)為該種狀態(tài)屬于第i等級(jí)。由U和V組成評(píng)價(jià)集,由此得到基本事件發(fā)生的概率。
首先,根據(jù)模糊數(shù)學(xué)原理將引起調(diào)車人身傷害事故的基本事件建立因素集U,U={ X1, X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9,X10 };其次,采用問(wèn)卷調(diào)查形式征詢5位專家,專家包括嘉興東站分管調(diào)車副站長(zhǎng)1名,嘉興車務(wù)段安技科調(diào)車專業(yè)管理干部2名,嘉興東站首席技師1名和嘉興車務(wù)段安技科規(guī)章人員工程師1名,權(quán)重分別為, , , , 。
采用層次分析法對(duì)6位專家在工作經(jīng)驗(yàn)()、職業(yè)素養(yǎng)()、研究領(lǐng)域()、技術(shù)職稱()和對(duì)被評(píng)價(jià)問(wèn)題的熟悉程度()等5個(gè)方面進(jìn)行兩兩比較。采用1-9比例標(biāo)度表在某一準(zhǔn)則下比較了兩個(gè)元素的重要性。
2.2.1 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣
在單準(zhǔn)則下分別構(gòu)造,即在G(目標(biāo)得出比較合理的評(píng)分)下對(duì),,,,構(gòu)造A;分別在,,,,下對(duì)專家A、專家B、專家C、專家D、專家E,構(gòu)造A。
按1-9比例標(biāo)度,具體構(gòu)造應(yīng)用舉例的6個(gè)準(zhǔn)則下的兩兩比較判斷矩陣,得出的比較矩陣數(shù)值根據(jù)層次分析法中單一準(zhǔn)則下的權(quán)向量進(jìn)行轉(zhuǎn)換得出
即:
2.2.2 模糊化綜合分析
確定評(píng)價(jià)等級(jí):V={非常容易發(fā)生,容易發(fā)生,偶爾發(fā)生,不常發(fā)生,幾乎不發(fā)生,很難發(fā)生},進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià):各因素評(píng)分值為:U=FA
=(61.40, 67.82,50.74,48.44,55.90,41.30,51.70,30.22,27.02,35.92),將U模糊化后與V組成向量組,綜合求出各基本事件的模糊概率值,見表1。
表1基本事件發(fā)生概率的取值
事件代號(hào)評(píng)價(jià)結(jié)果概率等級(jí)
(0,0,0,1,0,0)
(0,0,0,0.816,0.184,0)
(0,0,0.615,0.375,0,0)
(0,0,0.735,0.265,0,0)
(0,0,0,1,0,0)
(0,0,1,0,0,0)
(0,0,0,0.754,0.246,0,0)
(0,0.535,0.465,0,0,0)
(0,0.903,0.097,0,0,0)
(0,0,1,0,0,0)
2.3.3結(jié)構(gòu)重要度分析