建筑运维阶段事故致因因素模型构建与分析
冯子阳 孙世梅教授 孙祖航 朱羽乔
(1.吉林建筑大学 应急科学与工程学院，吉林 长春 130118；
2.吉林建筑大学 事故预防科学研究院，吉林 长春 130118)
建筑运营维护阶段，是建筑物全生命周期中最长的一个阶段，因此这个阶段的安全管理工作是非常重要的。如2020年“3.7”泉州欣佳酒店坍塌事故、2021年“10.21”沈阳市和平区太原南街爆炸事故、2022年长春“9.28”重大火灾爆炸事故，均造成人员伤亡、财产损失，以及恶劣的社会影响。为有效预防和减少建筑运维阶段事故的发生，构建与分析建筑运维阶段事故致因因素模型尤为重要[1]。1969年美国中西部研究所[2]就可口可乐产品外包装材料选取对环境的影响进行研究，这一研究成为全生命周期理论发展的开端；
事故致因理论经历Heinrich等[3]的海因里希事故因果连锁理论、Bird的因果连锁理论[4]、James的“瑞士奶酪”模型[5]、傅贵等[6]研究提出的事故致因理论模型——行为安全“2-4”模型等。近年来，复杂网络理论模型[7]为揭示复杂系统相互作用提供了新的见解；
20世纪60年代，Erd?s和Rényi建立的随机图理论开创复杂网络理论研究[8]；
花玲玲等[9]基于Pearson相关系数，分析铁路事故因素的相关性，建立铁路事故致因网络模型利用度、网络直径及平均路径长度、聚类系数、中介中心性等复杂网络指标分析网络的整体结构，确定需要防控的关键因素；
王晓宁等[10]通过应用事故树分析法、层次分析法等建立安全评价指标体系，确定指标权重，查找出装置中存在的具体安全隐患，给出装置总体安全性评价结论。目前的建筑运维事故研究大多只关注一类事故的致因因素，事故致因因素之间的相互关系研究存在不足，忽略了事故发生的演变过程。
因此，笔者拟通过建筑运维阶段事故案例，运用行为安全“2-4”模型，分析、整理、归纳事故致因因素，构建模型；
对事故致因因素模型中的指标进行计算分析，找出关键致因因素，探究事故发生成因和内在联系。
行为安全“2-4”模型是一个现代事故致因模型，它将事故的原因分为事故发生组织的内部和外部原因。它既是用于事故原因分析的模型，也是用于事故预防对策设计的事故预防模型。事故的各种行为原因均在模型上可见，并被明确定义，在实践中易操作。行为安全“2-4”模型已经在建筑施工企业安全培训[11]、高处坠落行为管理[12]、电气火灾安全管理[13]、天然气管道[14]等多个领域运用，行为安全“2-4”模型内容结构[15]，如图1。
图1 行为安全“2-4”模型
2.1 数据收集
从国家应急管理部、各地应急管理局及其他政府网站，搜集到我国近年发生的146起建筑运维阶段事故，事故类型涉及坍塌、火灾、爆炸、物体打击、触电、其他6种事故类型，其中事故发生数量较大的是坍塌事故和火灾事故，分别为56起和33起，如图2。
图2 事故种类统计
2.2 复杂网络理论简介
复杂网络是以建模的方法将复杂的耦合因素以图形表达出来的方法。复杂网络用节点表示系统内部的元素，用边表示元素之间的关系[16]。建筑运维阶段事故的发生是多种影响因素相互影响、共同作用的结果，因此，可以将建筑运维阶段事故影响因素间的相互作用抽象为复杂网络模型[17]。复杂网络分析的统计指标主要有节点度、网络直径、平均路径长度、聚类系数、中心中介性，后文将对这些统计指标进行解释分析。
2.3 建筑运维阶段事故影响因素分析
运用行为安全“2-4”模型对146起建筑运维阶段事故进行分析，将建筑运维阶段事故影响因素分为不安全动作、不安全物态、安全能力和安全管理体系、安全文化[18]。
结合复杂网络原理和建筑运维阶段事故致因因素分析，建筑运维阶段事故致因因素网络模型共包括6个层次(5类主因素和事故类型)和77个致因因素，见表1。
表1 建筑运维阶段事故致因因素节点
续表
3.1 模型总体分析
根据行为安全“2-4”模型，分析、整理建筑运维阶段事故类型的事故影响因素，借助Pajek软件构建建筑运维阶段事故致因因素网络，如图3。该网络包括77个节点和1 769条有向边；
节点S1-S6依次代表坍塌、火灾、爆炸、物体打击、触电、其他这6种事故类型，其他节点代表不同类型的影响因素。从图3可以看出，部分节点周边的有向边较为密集，部分节点周边的则较为稀疏，表明事故的发生是各种影响因素相互耦合相互作用的结果。为深入挖掘建筑运维阶段事故的成因，需进一步计算网络的统计指标，以寻找建筑运维阶段事故的原因。
图3 建筑运营阶段事故致因网络
3.2 节点度计算
有向网络的节点度是反映节点影响其他节点和受其他节点影响程度的指标[19]。运用软件得出建筑运维阶段事故致因因素网络模型中节点的度，其中，入度值排在前5位的节点有：未对电气线路及设备采取保护措施A11、违规存储及使用易燃易爆危险品A16、电气线路未按规定设置A12、冒险作业A1、维修养护不足A6，入度值依次为18、17、16、14、14，见表2。事故致因节点A11的入度值最大，表示将风险传至该节点的因素节点最多。如设备和环境知识不足C1、未认识到安全教育的重要性D2、习惯性忽视防护工作E3等节点在事故致因因素网络中都指向A11节点，这表明有较多的因素可作为导致A11发生的原因，进而增大事故发生的可能性。通过入度值的计算，可以清晰地得出多个风险因素共同作用下的因素节点，从而帮助决策者发现导致事故发生的因素，并提出针对性措施。
表2 事故致因网络各节点的入度值
出度值排在前4的节点有：一切事故均可预防G2、安全重要程度G1、安全管理制度缺失F1、安全检查制度缺失F4，出度值依次为56、50、40、36，见表3。根据出度值计算结果显示，事故致因节点G2(一切事故均可预防)出度值最大，从节点出度定义考虑，该因素节点在传导风险方面具有较强的主动性，是多种事故发生的主要原因。
表3 事故致因网络各节点的出度值
总度值排在前4的节点有：一切事故均可预防G2、安全管理制度缺失F1、安全重要程度G1、安全检查制度缺失F4，总度值依次为56、51、50、48，见表4。
表4 事故致因网络各节点的总度值
续表
根据节点度中入度值、出度值、总度值计算结果和行为安全“2-4”模型得出：安全文化缺失、安全管理体系缺失是导致建筑运维阶段事故发生的主要原因。因此，科学有效地进行安全文化建设，构建良好的安全管理体系，可以从一定程度预防和减少事故的发生。
3.3 网络直径和平均路径长度
构建的建筑运维阶段事故致因网络的直径为3，平均路径长度为1.4，即网络中每个节点指向事故的直径平均不到2就可以达到，说明各影响因素之间联系紧密，很容易造成事故的发生。因此，为有效预防事故发生，应建立快速、高效的应急救援机制，防止某个节点更快向下一个或多个节点传递，避免事故进一步扩大。
3.4 聚类系数
聚类系数是反映节点间联系紧密程度的指标。构建的建筑运维阶段事故致因网络的聚类系数为0.25，节点和有向边构成的网络聚类系数为1.6，致因网络中节点聚类系数，见表5。从表5中可以看出，比较大的聚类系数有习惯性储存大量可燃物品E2、缺少应急救援知识C5、吸烟E1、习惯性违章操作E8，数值依次为0.428 571、0.400、0.392 857、0.392 857，表明这4个层面的事故致因聚集特性更强。为防止事故的连锁反应，对于这些聚类系数较高的事故影响因素节点应该提出针对性措施。
表5 致因网络中节点聚类系数
续表
3.5 中介中心性
中介中心性表示不同致因在事故发生过程中所发挥的联系和传递作用。构建的建筑运维阶段事故致因网络的网络中心性为0.026，影响因素节点的中介中心度，见表6。A10、A13、A14、A15、A16、B5、B6、B7、B10、B11、C5、E2、E7、G1-G32这33个节点的中心中介度为0，说明这些节点没有在其他节点的交互中作为中间节点。安全管理制度缺失F1、安全作业制度缺失F2、应急救援预案及体系缺失F3、安全检查制度缺失F4具有最高的中介中心度，说明这些节点对事故致因网络影响较大。有针对性地控制这些节点可以有效预防或减少事故的发生。
表6 影响因素节点的中介中心度
续表
目前的建筑运维事故研究大多只关注一类事故的致因因素，事故致因因素之间的相互关系研究存在不足，忽略了事故发生的演变过程。因此结合行为安全“2-4”模型，总结归纳建筑运维阶段事故的影响因素，构建建筑运维阶段事故致因因素模型，基于复杂网络相关统计指标分析构建的致因网络的复杂性具有显著意义。
(1)根据节点度计算结果显示：一切事故均可预防G2、安全重要程度G1、安全检查制度缺失F4、安全管理制度缺失F1等因素是导致建筑运维阶段发生事故的重要原因。科学有效地进行安全文化建设，构建良好的安全管理体系，可以从一定程度预防和较少事故的发生。
(2)根据平均路径和聚类系数的结果显示：数值较小的平均路径和数值较高的聚类系数，表明一旦某一节点因素发生，事故传播速度快。根据中介中心度值的结果显示：控制中介中心度值大的影响因素可以切断风险的传播，有效预防事故的发生。
在收集事故数量方面和分析建筑运营阶段事故模型方面还不够全面、深入，下一步将通过分析更多事故案例、丰富网络节点，进一步揭示事故风险传导的客观规律。
猜你喜欢运维聚类事故学中文汉语世界(The World of Chinese)(2021年4期)2021-09-05基于K-means聚类的车-地无线通信场强研究铁道通信信号(2019年6期)2019-10-08运维技术研发决策中ITSS运维成熟度模型应用初探中国交通信息化(2019年5期)2019-08-30废弃泄漏事故青少年科技博览（中学版）(2019年1期)2019-04-25小恍惚 大事故好日子(2018年9期)2018-10-12风电运维困局能源(2018年8期)2018-09-21杂乱无章的光伏运维 百亿市场如何成长能源(2017年11期)2017-12-13基于高斯混合聚类的阵列干涉SAR三维成像雷达学报(2017年6期)2017-03-26基于ITIL的运维管理创新实践浅析现代工业经济和信息化(2016年8期)2016-05-17基于Spark平台的K-means聚类算法改进及并行化实现互联网天地(2016年1期)2016-05-04