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      安全管理“事不過三”的數(shù)學(xué)原理

      2015-01-18 07:12:02劉文生易龍濤
      關(guān)鍵詞:海因里希概率密度傷害事故

      劉文生,易龍濤

      (湖北工業(yè)大學(xué) 土木工程與建筑學(xué)院,湖北 武漢430068)

      隨著傳統(tǒng)企業(yè)向現(xiàn)代企業(yè)的轉(zhuǎn)型,安全管理在企業(yè)的整體管理活動中占據(jù)了越來越重要的地位[1]。工作時,一次小小的失誤,人們都能理解和接受,但一而再、再而三地失誤,就不能為人們所接受。領(lǐng)導(dǎo)的口頭警告常常是:“事不過三、下不為例”[2]?!笆虏贿^三”是我們的生活總結(jié),為什么不是“事不過四”或者“事不過五”呢?這里又有什么理論依據(jù)呢?

      1 海因里希法則

      美國人海因里希(W.H.Heinrich)對無傷害事件進(jìn)行過較為深入的研究,他在調(diào)查了55萬多起傷害事故后發(fā)現(xiàn),每發(fā)生330起意外事件,有300件未產(chǎn)生人員傷害,29件造成人員輕傷,1件導(dǎo)致重傷或死亡,即重傷或死亡、輕傷和無傷害事件的比例為1∶29∶300。重傷和死亡事故雖然有偶然性,但是不安全因素或動作在事故發(fā)生之前就已暴露過許多次,如果在事故發(fā)生之前,抓住時機,及時消除不安全因素,許多重大傷亡事故是完全可以避免的。因此,重視無傷害事件可提高企業(yè)安全管理水平,達(dá)到預(yù)防和控制事故的目的。

      每一起重大事故后面,必然存在無數(shù)“事故征兆”和“事故苗頭”,也伴隨著無數(shù)次無傷害事件的先期發(fā)生。海因里希法則反映了事故發(fā)生頻率與事故嚴(yán)重度之間的一般規(guī)律,且說明事故嚴(yán)重程度取決于具體的機會因素,具有隨機性[3-4]。

      2 通過正態(tài)分布原理論證“事不過三”

      雖然采取了預(yù)防安全事故發(fā)生的各種技術(shù)措施,但安全事故仍然在繼續(xù)發(fā)生。這是因為安全事故雖然具有偶然性,但也有其內(nèi)在的必然性。安全事故的發(fā)生符合正態(tài)分布,失誤越多,發(fā)生事故的概率就越大。

      一般來說,如果一個量是由許多微小的獨立隨機因素影響的結(jié)果,那么就可以認(rèn)為這個量具有正態(tài)分布(見中心極限定理)[5]。其正態(tài)分布隨機變量x的概率密度

      式中μ均數(shù),σ標(biāo)準(zhǔn)差,可記作N(μ,σ):

      若x~N(u,σ2)時,P(|x-μ|≤σ)=68.3%;P(|x-μ|≤2σ)=95.4%;P(|x-μ|≤3σ)=99.7%。在安全事故管理中,當(dāng)事故發(fā)生的概率達(dá)到95.4%時,可認(rèn)為是必然事件。依據(jù)海因里希的統(tǒng)計數(shù)據(jù),當(dāng)發(fā)生10.344(X=300/29)次無傷害事件時,就必然會發(fā)生一起輕傷事故。因此,可簡化計算,取μ=0,σ=10.344/2=5.172,代入式(1)中計算概率密度f(x),計算結(jié)果見表1、圖1。

      表1 輕傷概率密度計算

      圖1 輕傷概率密度分布圖

      發(fā)生安全事故概率函數(shù)為:

      依式(2)計算對應(yīng)概率見表2。

      表2 發(fā)生輕傷事故概率計算

      事故只有發(fā)生與不發(fā)生兩種情況,從概率角度講,他們各占50%。在安全事故管理中,事故發(fā)生的概率小于50%時,則認(rèn)為發(fā)生的可能性小,事件處于相對安全狀態(tài);事故發(fā)生的概率超過50%時,則認(rèn)為發(fā)生的可能性大,事件就認(rèn)為處于不安全狀態(tài)[6]。從表2可知,當(dāng)事件發(fā)生次數(shù)達(dá)到3次時,發(fā)生傷害事故的概率為43.8%,還可認(rèn)為處于一種相對安全狀態(tài);當(dāng)事件發(fā)生次數(shù)達(dá)到4次時,發(fā)生傷害事故的概率為56.1%,這時的概率就已經(jīng)很大了,事件就處于一種不安全狀態(tài),因此,第4次時就必須采取應(yīng)對措施。這就是“事不過三”的基本原理。當(dāng)然在極端狀態(tài)下,第一次事件就有可能發(fā)生傷害甚至嚴(yán)重傷害。從大量的生產(chǎn)實踐和統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),無傷害事件與輕傷事故之比為10.344∶1。

      3 運用“事不過三”的數(shù)學(xué)原理對無傷害事件的控制

      在安全事故管理中,如果不允許一次小小的失誤,會導(dǎo)致人極度緊張,人在這種極度緊張的狀態(tài)下工作,反而加劇了安全事故的發(fā)生。人在輕松或適度緊張的環(huán)境下工作,安全事故發(fā)生的概率最小?!笆虏贿^三”雖然來源于生活累積,但本文找到了其科學(xué)依據(jù)?!笆虏贿^三”是在第三次采取措施還是第四次采取措施?依據(jù)表2,應(yīng)該在第三次事件發(fā)生之后采取措施,因為第四次的概率已經(jīng)超出50%了。也就是說第三次失誤發(fā)生之后,必須要采取措施改變生產(chǎn)環(huán)境和人的工作狀態(tài),使其向良性的方向改變。無傷害事件雖然沒有造成人身傷害和經(jīng)濟損失,但由于其發(fā)生的原因和發(fā)展的過程與發(fā)生嚴(yán)重事故或重大事故是一致的,如果沒有外力中斷無傷害事件的發(fā)展趨勢,極可能造成嚴(yán)重傷害或重大事故,因而,在發(fā)生第三次無傷害事件時必須進(jìn)行預(yù)警控制,采取相應(yīng)措施,消除事故原因或中斷事故發(fā)展過程,達(dá)到控制和預(yù)防事故的目的。

      當(dāng)事故發(fā)生的概率達(dá)到90%以上時,風(fēng)險極高,必須要阻止當(dāng)前的生產(chǎn)環(huán)境和人的工作狀態(tài),由表2可知,第九次就極度危險了,離事故的發(fā)生只有一步之遙了。因此,在第八次事件發(fā)生時,必須拉響紅色警報,停止當(dāng)前行為。

      依據(jù)黃、橙、紅三級警報原則,事故發(fā)生的概率閥值分別對應(yīng)為50%、70%、90%,事件發(fā)生的次數(shù)閥值分別為3、5、8[7-9]。第三次事件時,雖然拉響黃色警報,但第三次事件仍在安全范圍內(nèi),目的是阻止第四次事件的發(fā)生。

      在生產(chǎn)勞動過程中,每天都存在大量的失誤。如果失誤者不上報,這些失誤也難以統(tǒng)計,最后僅僅成為茶余飯后的談資。無傷害事件與有傷害事故相對比,其發(fā)生原因、發(fā)展過程是完全相同的。無傷害事件一般不會引起作業(yè)人員的重視,會產(chǎn)生僥幸心理和麻痹大意思想[10]。安全事故管理,責(zé)任重大,要讓每一個勞動者重視“事不過三”的基本原理,并在生產(chǎn)勞動過程中加以運用。每一個人,對于自己的第三次失誤,必須要主動自我警示和自我批評,找出原因,防止第四次失誤。

      4 重傷或死亡事故的控制

      依據(jù)海因里希法則,重傷(或死亡)事故與輕傷事故之比為1:29。同上,在正態(tài)分布中的標(biāo)準(zhǔn)差為σ=14.50。依據(jù)同樣的方法通過輕傷次數(shù)x計算重傷(或死亡)的概率P(x)如表3。

      表3 發(fā)生重傷或死亡事故概率的計算

      重傷或死亡黃、橙、紅三級警報原則,事故發(fā)生的概率閥值仍然分別對應(yīng)為50%、70%、90%,輕傷事故發(fā)生的次數(shù)閥值分別為9、15、23。即輕傷23次后,必須停工,并拉響紅色警報。

      [1] 蒲小平.建筑施工企業(yè)安全管理問題與對策研究[D].西安:長安大學(xué),2012.

      [2] 冉 亮,冉艷平.淺析 “事不過三”[J].科技信息,2011,18:451.

      [3] 卿玉國,趙國武,朱學(xué)安.安全管理骨牌理論和概率論的應(yīng)用分析[J].山東冶金,2008,30(01):70-71.

      [4] 游鵬飛,寇瑋華.淺析墨菲定律及海因里希法則對控制事故的作用[J].安全.健康和環(huán)境,2009,8(08):14-15.

      [5] 趙鵬毅,高 麗.正態(tài)分布在工程質(zhì)量管理中的應(yīng)用[J].河北建筑科技學(xué)院學(xué)報,2002,19(02):60-62.

      [6] 王福和.論管理中的小概率事件[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2005,6(06):636-637.

      [7] Grezio A,Marzocchi W,Sandri L,et al.A Bayesian procedure for probabilistic tsunami hazard assessment[J].Natural hazards,2010,53(01):159-174.

      [8] Dargahi-Noubary G R.Application of the threshold method to air quality data[J].Natural Hazards,1988,1(03):227-233.

      [9] Borch K.Probabilities of probabilities[J].Theory and Decision,1975,6(02):155-159.

      [10]趙元慶,侯得恒.建筑施工項目安全預(yù)警系統(tǒng)的仿真研究[J].計算機仿真,2013,30(02):359-363.

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