某鎢礦掘進工作面人因失誤評價研究

史德強，靳　波，陸　剛，戚　星，曾　旭，陳振偉（中國礦業(yè)大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，江蘇徐州221116）

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某鎢礦掘進工作面人因失誤評價研究

史德強，靳波，陸剛，戚星，曾旭，陳振偉
（中國礦業(yè)大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，江蘇徐州221116）

摘要：鎢礦掘進工作面人因失誤是導(dǎo)致重大事故發(fā)生的重要因素之一。為綜合評價鎢礦掘進工作面的人因失誤問題，以人、機和環(huán)境三個影響因素為出發(fā)點，分析掘進工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng)的關(guān)系，識別人因失誤的影響因子，建立人-機-環(huán)境系統(tǒng)的人因失誤評價體系。引入G1法改進模糊算法構(gòu)建了人因失誤評價模型，并結(jié)合調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)，識別重要的影響因素。應(yīng)用實例分析表明，人因失誤致因模型中影響程度最高的是環(huán)境因素，其次是人的因素和設(shè)備因素等，該評價模型有助于對鎢礦掘進工作面人因失誤的預(yù)防提供理論與實踐支持。

關(guān)鍵詞：鎢礦；掘進工作面；人-機-環(huán)境；人因失誤；G1法；改進綜合模糊評價

0引言

鎢礦資源在中國屬于優(yōu)勢礦種和受國家保護的礦種之一，也屬于戰(zhàn)略儲備資源之一[1]。然而隨著鎢礦開采技術(shù)的發(fā)展與推廣應(yīng)用，有的鎢礦企業(yè)出現(xiàn)了為了提高效益而盲目地進行開采的現(xiàn)象，而忽視了由于盲目開采和掘進的人因失誤造成的問題，甚至引起了重大事故的發(fā)生。鎢礦掘進工作面是由人、機器設(shè)備和環(huán)境組成的復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)，工作面環(huán)境惡劣復(fù)雜、作業(yè)空間狹窄、視覺環(huán)境差等，人因失誤模型的研究對礦工的作業(yè)效率、身心健康甚至對鎢礦的安全都有重要的作用[2-5]。

人因失誤是由多個影響因素相互作用與促進產(chǎn)生的，人因失誤的分類有多種，Reasno綜合分析后把人因失誤分為三大類：行為、情境環(huán)境和概念上的分類[6]。在人因失誤方面的研究，Kuivanen[7]對大量案例進行研究，結(jié)果表明生產(chǎn)負面效應(yīng)的80 %～94 %和物質(zhì)損壞的4 %～45 %是由人因失誤造成的。張力[8]在使用WANO統(tǒng)計到的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)性分析的基礎(chǔ)上運用AHP法對人因失誤因素的權(quán)重進行確定等。Lee[9]等采用條件堆芯損傷概率的方法來研究分析人因失誤對整個系統(tǒng)造成的風(fēng)險，但沒有分析每類人因失誤因素對整個研究對象的影響。Hollnagel[10]將人因失誤分為可觀察失誤和不可觀察性失誤，建立了CREAM這一事故分析的循環(huán)式的追溯方法。Yu[11]構(gòu)建了人因失誤嚴重度矩陣，對人因失誤重要性進行識別。針對組織和管理中出現(xiàn)的人因失誤問題，學(xué)者們研究出各種解決方法，最重要的是Reasno的事故因果模型[12]和Johnson的MOTR分析技術(shù)[13]。

通過上述專家對人因失誤的分析發(fā)現(xiàn)目前尚未發(fā)現(xiàn)對鎢礦行業(yè)的掘進工作進行人因失誤分析，同時人因失誤分析只從事故安全的角度研究人-機-環(huán)境系統(tǒng)，對于系統(tǒng)內(nèi)人因失誤因子的分析以定性分析為主，存在著主觀局限性，且子系統(tǒng)與系統(tǒng)整體性能的影響關(guān)系不明確，有著系統(tǒng)整體性能提升時子系統(tǒng)因素實施措施定量化不足的局限性。因此，本文分析掘進工作面的影響因素，構(gòu)建掘進工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng)，引入G1法改進模糊算法建立人因失誤致因模型，并定量化分析其可靠度，保證了作業(yè)效率和安全生產(chǎn)，有助于提升掘進工作面的系統(tǒng)整體性能，同時為相關(guān)企業(yè)的人因失誤評價提供了參考。

1掘進工作面人-機-環(huán)境概述

1.1基于鎢礦掘進工作面的人-機-環(huán)境系統(tǒng)

鎢礦掘進工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng)分為人、機器設(shè)備和環(huán)境3個子系統(tǒng)，其相互作用且具有動態(tài)反饋的制約作用，影響著掘進工作面系統(tǒng)的最優(yōu)性能。其邏輯結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1掘進工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 System structure diagram composed of human, machine and environment in the heading face

1.2人的行為特性與行為模式

人處于整個系統(tǒng)的中心位置，對提高系統(tǒng)的可靠性和維護系統(tǒng)的高效運行有著關(guān)鍵的作用。因其生理、心理、精神等特性，存在一些固有的弱點，又具有極大可塑性和難以控制性。

人的行為是人的內(nèi)在需求和外在環(huán)境交互作用的結(jié)果，人的因素與環(huán)境因素不是相互獨立的，而是相互關(guān)聯(lián)的兩個變量，人的行為模式是人對于接受到的信息進行處理的過程，信息處理過程的特征受到人長期形成的行為特性以及當(dāng)時人的狀態(tài)的影響，得到人的行為模式結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示。

圖2人的行為模式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 System structure diagram of human behavior pattern

1.3機器設(shè)備特點及其可靠性分析

掘進工作面機器設(shè)備主要指鑿巖機、斗車、電機車、裝巖機等，所處作業(yè)環(huán)境條件惡劣復(fù)雜，如環(huán)境潮濕、粉塵大、作業(yè)空間狹小等，使得機器設(shè)備需要保持較高的可靠性維護系統(tǒng)安全性能，其可靠性是指在相應(yīng)條件和相應(yīng)時間內(nèi)完成一定作業(yè)的能力，隨著使用時間的增加逐漸降低。

1.4環(huán)境特性及其影響因素分析

掘進工作面的作業(yè)環(huán)境特性復(fù)雜，如環(huán)境單調(diào)乏味、溫度與濕度不適、照度低、噪聲大、粉塵濃度高等，這些都影響著礦工的生理和心理狀態(tài)，其意義在于與人的交互作用影響。

掘進工作面環(huán)境影響因素主要為工作空間、機器設(shè)備布局、溫度、濕度、照度、噪聲與振動因素等，影響著礦工作業(yè)空間舒適度、疲勞程度、差錯率與人體響應(yīng)程度等，制約著作業(yè)效率的提高。

2人因失誤致因模型的構(gòu)建

2.1掘進工作面人因失誤致因影響因素分析

掘進工作面生產(chǎn)系統(tǒng)是一個相互制約的人-機-環(huán)境系統(tǒng)，依據(jù)安全人機工程學(xué)原理，人因失誤行為形成的來源主要集中于兩方面，一方面來自人本身的特征原因；另一方面來自外部環(huán)境作用；結(jié)合掘進工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，對于人因失誤形成的致因，影響致因行為的主要是人、環(huán)境、設(shè)備因素，得到人因失誤形成致因分析圖，如圖3所示。

圖3人因失誤致因分析圖Fig.3 Causation analysis chart for human errors

其中人因失誤涉及人、環(huán)境、設(shè)備因素，人的因素包含心理活動水平、身體舒適度、作業(yè)熟練度；環(huán)境因素包含空氣條件、噪音環(huán)境、照明條件和其他環(huán)境；設(shè)備因素包含防護水平、作業(yè)設(shè)備可靠性和其他設(shè)備作業(yè)可靠性。鎢礦井下人因失誤致因模型中各因素并不是相互獨立的，而是相互影響、相互作用的。一個因素的變化，會或多或少地影響其他因素的變化。比如提高設(shè)備的可靠性，作業(yè)的效率就會提高，相應(yīng)的作業(yè)熟練度也會得到提高；作業(yè)環(huán)境的改善可以提高鎢礦工人的身體舒適度和作業(yè)效率；防護水平的提高相應(yīng)的也可以提升作業(yè)人員的心理活動水平，但對其他因素沒有明顯的促進作用。由于掘進工作面人因失誤的各因素之間存在相互影響、相互促進的關(guān)系，并且影響關(guān)系是有方向性、交叉性的，可以進一步分析各因素之間的相互關(guān)系，并結(jié)合圖3中各指標(biāo)的排序得到各因素之間相互交叉影響的有向圖，如圖4所示。

因此，通過有向圖清晰表示出各因素之間的關(guān)系，利于更全面研究掘進工作面各因素之間相互影響關(guān)系，有利于進一步對人因失誤模型進行評價。

圖4人因失誤各指標(biāo)的有向圖Fig.4 Directed graph for the indicators of human error

2.2 G1法介紹

G1法是在AHP法的基礎(chǔ)上提出的一種改進方法，解決了AHP無法滿足一致性要求的缺點，G1法計算量比較少，計算方便，對評價指標(biāo)的個數(shù)沒有要求，具有保序性，不需要一致性檢驗。近幾年，G1法已經(jīng)在航天飛行疲勞評價、環(huán)境保護評價、醫(yī)院應(yīng)急方案的選擇等多個領(lǐng)域得到很好的運用。但沒有應(yīng)用在鎢礦人因失誤評價的案例，對此筆者根據(jù)G1法編制專家調(diào)查問卷法和確定各因素的權(quán)重，然后得到最優(yōu)的方案。

2. 2. 1確定各評價指標(biāo)的關(guān)系

首先假設(shè)一個評價指標(biāo)重要性程度，得出相對重要性程度，若指標(biāo)xi大于xj時，記為xi＞xj；若指標(biāo)x1＞x2＞…＞xm時，則認為各評價指標(biāo)之間確定了“＞”的關(guān)系，形成評價指標(biāo)集

專家從評價指標(biāo)集中選出最重要的一個指標(biāo)確定各指標(biāo)的唯一依次順序關(guān)系為。

2. 2. 2評價指標(biāo)相對重要程度的比較判斷

在確定了各評價指標(biāo)的關(guān)系后，需通過專家評斷進一步確定各評價指標(biāo)之間的相對重要程度，即xk與xk-1之間的相對重要度。假設(shè)wk-1為權(quán)重系數(shù)，兩者之比為wk-1/wk=rk，k=m，m-1，m-2，…3，2。rk的賦值是根據(jù)相鄰前后兩個指標(biāo)的重要度進行賦值。

2. 2. 3確定權(quán)重系數(shù)

若專家給出rk的理性賦值滿足要求，則wk為：

2. 2. 4群組的關(guān)系分析

或：

式中：s=1，2，3，…，h；j=1，2，…，m。可以得出各指標(biāo)xj的權(quán)重系數(shù)為：

式中：j=1，2，…，m，可取ks=Ls/L（s=1，2，…，h）

2.3人因失誤致因模型

在實際生產(chǎn)活動中，由于人因失誤引起的故障有著不確定性、不可逆轉(zhuǎn)性與潛藏性等特點，一方面說明了人具有較高的可塑性與難控性，另一方面說明了一些影響人因失誤的致因因素是無法定量給出的，需要運用綜合評判的方法進行量化分析。對于影響人因失誤參數(shù)的系統(tǒng)狀態(tài)，應(yīng)用模糊語言描述系統(tǒng)工作狀態(tài)，以判別系統(tǒng)狀態(tài)，進而較為準(zhǔn)確地記錄與分析工人的行為數(shù)據(jù)。因為人在系統(tǒng)內(nèi)進行作業(yè)行為時，不僅受到作業(yè)任務(wù)的支配，也受到自身個體內(nèi)在因素的影響，只有較為貼切地描述了系統(tǒng)的狀態(tài)，才能分析人在這個狀態(tài)上的作業(yè)行為。

為求解人因失誤的參數(shù)模型，一方面，需要對人因失誤致因因子進行量化分析，另一方面，需要對人因失誤系統(tǒng)狀態(tài)進行模糊化處理，盡可能將定性的因素轉(zhuǎn)化為量化的估計。

3模型的應(yīng)用

根據(jù)掘進工作面的人因失誤致因因子的特征，并結(jié)合各因素相關(guān)因素之間的影響關(guān)系和基于G1法改進模糊綜合評價方法[14-16]求解模型，構(gòu)建一種方便而實用的人因失誤綜合評價方法，人因失誤致因模型的求解如下。

3.1數(shù)據(jù)收集

針對鎢礦井下的惡劣條件，為了更好地推廣掘進工作面的人因失誤致因模型，提高工作面的可靠性，使掘進工作面人因失誤致因模型具有更好的指導(dǎo)規(guī)范作用。以實地調(diào)研和現(xiàn)場測試收集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并輔以問卷調(diào)查的方式，主要的發(fā)放對象為有經(jīng)驗的掘進工人、相關(guān)的管理者，總共發(fā)放了100份，收回86份。經(jīng)過篩選，其中有效的為80份，并對具有代表性和鮮明性的意見進行整合和分析，以某鎢礦掘進工作面為研究對象，調(diào)研掘進作業(yè)現(xiàn)場的人、設(shè)備、環(huán)境狀況，對收集到的數(shù)據(jù)進行分析評判。

3.2指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)收到的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，并依據(jù)上節(jié)對G1法的介紹編訂設(shè)計專家咨詢調(diào)查問卷，如表1所示，為保證指標(biāo)權(quán)重的準(zhǔn)確性，向來自不同協(xié)會、鎢礦企業(yè)、學(xué)校的專家和老師發(fā)放專家調(diào)查問卷，這些學(xué)者多年來一直致力于鎢礦的研究和發(fā)展。總共向20位專家（其中教授3人，副教授9人，高級工程師7人，講師1人）發(fā)放了根據(jù)G1法編制的咨詢調(diào)查問卷，有18位專家的問卷得到有效的答復(fù)。

表1人因失誤致因指標(biāo)集權(quán)重信息收集表Tab.1 Weightinformationcollectionofhumanerrorcausationindicators

根據(jù)式（1）～（5），首先讓專家對各層評價對象進行排序，然后對各指標(biāo)的重要度進行兩兩對比，最后使用G1法進行評判，根據(jù)評判結(jié)果，得到人因失誤致因模型的各級指標(biāo)權(quán)重，如圖5所示。

圖5掘進工作面人因失誤致因指標(biāo)權(quán)重Fig.5 Index weight of human error causation in the heading face

可以得出該鎢礦井下掘進工作面人因失誤致因模型一級指標(biāo)的權(quán)重集A，見圖5。

A= [0.375 0.439 0.186 ]

同理，可得到人因失誤致因模型二級指標(biāo)的權(quán)重集分別為A1、A2、A3，見圖5。

3.3人因失誤致因過程分析

在對人因失誤致因模型分析的過程中，相對于評價集指標(biāo)U={優(yōu)秀、良好、中等、差}，使用量比指標(biāo)的方法，給出人因失誤致因模型的分數(shù)集為L= [90 70 50 30]T。

對主要管理人員進行調(diào)研，并結(jié)合掘進工作面主要人因失誤致因模型的分析，可以得出模糊單因素評價矩陣分別為B1、B2、B3。

作業(yè)人員的評價矩陣B1：

環(huán)境因素的評價矩陣B2：

設(shè)備因素的評價矩陣B3：

根據(jù)得到的模糊單因素評判矩陣B1、B2、B3，對人因失誤致因模型進行模糊矩陣的合成運算，得到評判矩陣C1、C2、C3：

C1=A1×B1= [0.535 1 0.294 0.170 9 0]

C2=A2×B2= [0.682 3 0.247 7 0.07 0]

C3=A3×B3= [0.497 6 0.3 0.068 7 0.133 7]

根據(jù)得到的評判矩陣C1、C2、C3，計算出該鎢礦掘進工作面人因失誤致因模型二級指標(biāo)評價結(jié)果，得到的矩陣為D1、D2、D3：

D1=C1×L=77.284

D2=C2×L=82.246

D3=C3×L=73.230

由二級指標(biāo)評價結(jié)果可知，得分均在70分以上，說明該鎢礦掘進工作面人因失誤在良好與優(yōu)秀之間；82.246＞77.284＞73.230，說明人因失誤致因模型中影響程度最高的是環(huán)境因素，其次是人的因素和設(shè)備因素。

4結(jié)論

（1）從人、機、環(huán)境三個部分分析了掘進工作面人-機-環(huán)境的3個子系統(tǒng)，闡述人的行為特性、機器的可靠性以及環(huán)境特性等內(nèi)容，討論了人因失誤致因因子量化的問題。

（2）通過對掘進工作面人因失誤致因模型的分析，明確了影響人因失誤最大的因素是環(huán)境因素，其次是人的因素和設(shè)備因素，而在人的因素中，影響最大的是技能水平，而人自身的心理和生理狀態(tài)影響較小。故企業(yè)為降低人因失誤率，需要不斷改善作業(yè)環(huán)境，提高機器設(shè)備可靠性，應(yīng)從組織管理培訓(xùn)入手，加大安全培訓(xùn)力度等措施，降低人因失誤發(fā)生率。

（3）針對我國鎢礦掘進工作面人因失誤方面研究的空白，該文確定了合適的鎢礦井下人因失誤評價模型，不僅可以使企業(yè)從多個方面認識到掘進工作面存在的問題，還可以為企業(yè)更好的改善作業(yè)環(huán)境、合理分配人力、降低事故風(fēng)險提供了理論依據(jù)。

（4）以某鎢礦為例，進行了具體的人因失誤參數(shù)計算，得出人因失誤致因模型中各個影響因素的排序，為鎢礦行業(yè)評價人因失誤和建立安全高效礦井提供重要的參考，對鎢礦行業(yè)發(fā)展具有理論和實踐指導(dǎo)作用。

（5）基于G1改進的模糊綜合評價法雖然較其他的方法有一定的創(chuàng)新，但也不免存在一些專家的主觀想法，需要對方法進一步的創(chuàng)新；只對影響掘進人因失誤的人-機-環(huán)境10個主要因素重點進行了分析，還可以對其他因素進一步研究分析，如員工受教育程度、培訓(xùn)的天數(shù)、機器的維修率等；以某個鎢礦掘進工作的人因失誤為研究對象，對其他鎢礦可以起到參考的作用，但其普適性還有待進一步驗證。上述均為筆者深入研究鎢礦掘進工作面人因失誤的評價提供了新的方向和思路。

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Effect of Human Error Factors on the Major Accidents of Tungsten Mining Heading Face

SHI De-qiang, JIN Bo, LU Gang, QI Xing, ZENG Xu, CHEN Zhen-wei
(School of Mining Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, Jiangsu, China)

Abstract:Human errors in arbitrated mining and tunneling partially contributed to the major mining accidents. For a comprehensive evaluation of the effect of human error factors on the accidents on tungsten mine heading face, this paper established a human error evaluation system by analyzing the relationship among man, machine and environment. By applying G1 improved fuzzy algorithm method and surveyed data, a model of human error factors is founded to identify important affecting factors. The results show that the highest impact in the human error factors model is environment, followed by human elements and equipments. The evaluation model provides theoretical and practical supports for the prevention of major accidents in tungsten mining heading face caused by human errors.

Key words:tungsten mine; heading face; man-machine-environment; human error factors; G1 method; improved fuzzy comprehensive evaluation

通訊作者：陸剛（1977-），男，江蘇徐州人，博士，主要從事礦業(yè)工程、人因工程、充填與支護工程研究。

作者簡介：史德強（1992-），男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究學(xué)習(xí)人機建模仿真、礦井人機可靠性、礦井環(huán)境改善。

收稿日期：2015-10-05

DOI：10.3969/j.issn.1009－0622.2016.01.013

中圖分類號：TD76

文獻標(biāo)識碼：A

資助項目：中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資助項目（2010QNA34）