基于结构方程模型的天然气增压集输站安全影响因素相互关系分析

李红旭 邹碧海,2 梁元杰

（1.重庆科技学院安全工程学院，中国 重庆401331；2.重庆市安全生产科学研究院，中国 重庆 401331）

当气田开采进入后期，地层压力随之降低，逐渐无法满足生产和输送的要求，增压集输站的设置能够有效地解决此类问题。主要负责天然气集中和增压两大重要工艺，工艺过程非常复杂，涉及到压缩机、压力管道、压力容器等众多特种设备，且生产介质具有高温高压、易燃易爆或腐蚀、有毒等特性。天然气增压集输站是高风险存在并集中的场所，解决天然气增压集输站安全问题尤为迫切。因此，本文从“人员-设备-环境-管理”四个方面分析天然气增压集输站安全影响因素，用结构方程模型分析人员、设备、环境、管理因素与天然气增压集输站安全的关系以及各因素之间的互动关系，以进一步探讨天然气增压集输站安全问题，促使天然气增压集输站的整体安全管理水平得到提升。

1 天然气增压集输站安全影响因素分析

1.1 人员影响因素分析

本文认为人员因素在本模型中是一个潜在变量，将人员因素这一潜在变量分解为个人身体素质、个人心理素质、个人技能和个人安全心态四个维度，这四个维度同时又构成了四个不同的潜在变量，其测量变量如下：

个人身体素质（b）的观测变量为：个人的体力和耐力、抗疲劳能力和各感官的灵敏能力；个人心理素质（m）的观测变量为：精神集中力、应急处置能力、快速反应能力和果断决策能力；个人技能（t）的观测变量为：业务操作熟练程度和理论文化素质；安全心态（p）的观测变量为：安全观念、工作态度和工作积极性。

1.2 设备影响因素分析

本文认为设备因素（s）本模型中是一个潜在潜在变量，主要可以通过设备材质达标率、设备腐蚀程度、设备故障率、设备维修保养制度落实情况、维修保养工艺和集输规程符合度和设备更新率6个观测变量来测量。

1.3 环境影响因素分析

本文认为环境因素本模型中是一个潜在潜在变量，是由作业环境和自然环境两个因素构成，这两个因素各自形成一个潜在变量，这两个因素的观测变量如下：[1]

作业环境（w）的观测变量为：气体检测设备配备程度、噪声控制程度、厂房设备布置的合理性和消防体系的完整性；自然环境（n）的观测变量为：厂区地理位置的安全性、厂区土壤类别和雷雨天气频率。

1.4 管理影响因素分析

本文认为管理因素在本模型中是一个潜在变量，由安全组织机构、安全规章制度、安全培训和应急管理四个因素构成，这四个因素各自形成一个潜在变量，这四个因素的观测变量如下：

安全组织机构（o）的观测变量为：安全组织机构设置的合理性、安全生产责任落实程度、管理机构人员构成及素质情况和配备足够数量的专兼职安全生产管理人员；安全规章制度（r）的观测变量为：安全规章制度体系的完善程度、安全规章制度的合理性及可操作性和安全规章制度的有效落实程度；安全教育培训（c）的观测变量为：特种作业人员持证上岗率、个人安全培训矩阵的合理性和员工接受并掌握培训知识的程度；对应急管理（y）的观测变量为：应急预案的完整性、应急资源的落实程度、应急队伍的建设程度和应急预案演练总结程度。

2 天然气增压集输站影响因素初始模型的提出

通过分析，本文假设天然气增压集输站安全各影响因素与天然气增压集输站安全外在表现违章作业率（q1）和安全隐患情况（q2）之间，存在一定因果关系，同时各影响因素之间也存在一定的影响关系，在此基础上借鉴结构方程模型，对影响天然气增压集输站安全的 “人员——设备——环境——管理”与天然气增压集输站安全之间的关系以及各因素之间的关系进行分析，等到影响关系如图1所示。

图1 天然气增压集输站影响因素初始模型

3 天然气增压集输站影响因素关系问卷调查

本次调查问卷的核心部分为天然气增压集输站安全的影响因素分析问题，现根据以确定的40个测量变量设计调查问卷。本文调查问卷的量化采用采用李克特（Likert）五点量表形式，其中，1分对应“没有影响”，2分对应“影响很小”，3分对应“影响一般”，4分对应“影响较大”，5分对应“影响很大”。在此基础上对问卷数据进行分析。

3.1 信度分析

在建立模型并完成问卷调研之后，对问卷调研结果进行信度分析。信度指测量结果的一致性和稳定性程度。这里采用反应内部一致性的Cronbach's Alpha指标值测量数据的信度。该值越接近于1，信度越高。一般情况下，若该系数大于0.80，则表明问卷数据具有良好的内部一致性，即可认为问卷数据的内部一致性可以接受。

运用SPSS19.0软件，使用Alpha模型得到各个因素数据的Cronbach's Alpha如下所示。个人身体因素（b）、个人心理因素（m）、个人技能素质（t）、个人安全心态（p）、设备因素（s）、作业环境（w）、自然环境（n）、安全组织机构（o）、安全规章制度（r）、安全培训（c）、应急管理 （y）、 现场安全 （q） 对应的Cronbach's Alpha系数分别为0.840、0.977、0.963、0.975、0.914、0.954、0.952、0.869。

从信度分析可知，所有因素的调研结果都处于信度较高水平，因此，问卷数据的内部一致性可以接受。

4 结构方程模型的验证

4.1 初始假设模型拟合

结构方程模型常用的几个拟合指标包括卡方自由度比（χ2/df）、渐进残差均方和平方根（RMSEA）、常规拟合度指标(NFI)、比较拟合度指标（CFI）和增值拟合度指标（IFI）。各指标拟合度可接受范围如下所示：

χ2/df的可接受范围为 [1.3]；RMSEA 的可接受范围为＜0.08；NFI、CFI、IFI的可接受范围为＞0.80

应用AMOS18.0对初始假设模型进行检验，得到的拟合指标如下所示：

χ2/df为2.845，表示模型拟合良好可以接受；RMSEA值为0.093，表示模型尚可具有普通适配；IFI值为0.856，在模型可接受范围内；CFI值为0.855，在模型可接受范围内；NFI值为0.795，其拟合条件应为NFI＞0.8，NFI不满足要求，需要对模型进行修正。

4.2 SEM模型修正

在应用Amos软件进行模型拟合时，在输出结构中显示了修正结果的建议，根据建议，在个人技能和安全规章制度之间增加一条正相关路径，同时在自然环境和个人安全心态之间增加一条正相关路径，修正后的模型适配度分析结果：（χ2/df）为 2.727；RMSEA 为 0.090；NFI为0.804；IFI为0.866；CFI为0.865，可见修正后的模型适配度指标均符合模型的要求，说明模型拟合是合适的。

5 结论

模型修正后，可以得到潜在变量间的标准化路径系数，根据输出的结果可知，安全规章制度与设备因素、作业环境和个人技能之间的标准化路径系数分别为0.188、0.189、0.131，说明安全规章制度与这三个因素间之间存在正相关关系，即安全规章制度制定与落实的越好，设备因素、作业环境和个人技能就越好；安全培训与个人技能之间的标准化路径系数为0.169，说明两因素间之间存在正相关关系，公司安全培训越好，员工的个人技能就越高；个人心理素质、个人技能和个人身体素质三个因素对应急管理的标准化路径系数分别为0.129、0.147、0.121，说明这三个因素对应急管理起到促进作用；环境因素对个人安全心态起到了促进作用，作业环境的促进作用为.181，自然环境的促进作用为0.195；在直接影响现场安全的因素中应急管理、作业环境和设备因素三个因素对其作用最大分别为0.342、0.312和0.356，需要特别加强管理；个人安全心态、个人技能、安全组织机构对现场安全的促进作用分别为0.204、0.271和0.236；自然环境和个人身体素质对现场的直接影响相对较小分别为0.131和0.119。

［1］夏玮,李拥军,张金荣,梁爱国,史建英.高含硫化氢油田集输系统安全运行评价技术[J].油气田环境保护,2013,03:69-72.

［2］顾文婷.油气集输过程重大危险源的辨识及评价[D].兰州理工大学,2010.

［3］欧阳金.城市燃气储配站站场安全性评价研究[D].西南石油大学,2009.

［4］周昕.基于结构方程模型的南京市居民旅游影响感知研究[D].南京大学硕士学位论文,2009,6.

［5］闫博.基于结构方程理论的评价模型和实证分析[D].西安建筑科技大学,2012.

［6］冯运卿,李雪梅,李学伟,姜爱克.基于结构方程的高速铁路安全影响因素相互关系分析[J].北京交通大学学报:社会科学版,2013,04:75-83.