基于改进的HFACS电力生产事故人因分析

刘雅+张力+胡鸿

摘要：为了定量地分析我国电力生产事故发生的原因，以从国家安监局网上和电力企业获取的130起典型的电力生产事故为样本，对造成事故的人因因素进行系统分析，构建适用于电力行业的改进的人因因素分类与分析系统（Human Factors Analysis and Classification System，HFACS），利用SPSS22.0对事故人因因素进行卡方检验和让步比分析，研究结果表明：组织影响是事故的主要原因，组织影响、不安全的监管、不安全行为前提条件、不安全的行为之间存在显著的因果关系。

Abstract： In order to quantitatively analyze the causes of the occurrence of electric power production accidents in China， 130 typical electricity production accidents obtained from the online and electric power enterprises of the State Administration of Work Safety （SAFET） were used as samples to analyze the human factors of the accidents. The human factor analysis and classification system （HFACS） suitable for power industry was established， and SPSS22.0 was used for chi-square test and odd ratio analysis. The results show that the organization effect is the main cause of the accident， and there are significant causal relationship among organizational effect， insecure supervision， unsafe behavior prerequisites， and unsafe behavior.

关键词：电力生产事故；改进的HFACS；卡方检验；让步比（odd ratio）

Key words： electric power production accident；improved HFACS；chi-square test；odd ratio

中图分类号：TD79 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）15-0240-03

0 引言

近年来，由于政府对安全生产工作监管力度的加大，“十二五”期间的安全生产形势得到持续稳定好转，全国生产安全事故总量连续5年下降，2015年各类事故起数和死亡人数较2010年分别下降22.5%和16.8%。其中，重特大事故起数和死亡人数分别下降55.3%和46.6%[1]。根据国家能源局和国家电力监督委员会通报，我国2012-2016年间共发生电力人身伤亡事故264起，死亡（失蹤）565人，发生直接经济损失100万元以上的设备事故17起，停电事故发生多起，影响用电居民百万户，电力安全生产形势仍需改善。

随着科技的发展，电力行业的自动化、智能化、标准化水平得到明显提升，由于设备故障造成的事故比重逐渐减小，人因因素在电力安全中的重要性日益突出。2008-2012年间，我国电力企业一共发生电力生产安全事故234起，死亡人数达到145人，其中约80%的电力生产事故是由人因失误引起[2]。因此，从人因的角度研究电力生产事故，对于电力行业的安全生产具有重要的意义。

目前，电力领域的人因研究较少，林杰通过对电力生产事故的统计分析，运用安全科学理论，对电力事故中的不安全行为及其原因进行研究[3]。武淑平、李含通过对电力企业人员进行问卷调查，分析电力企业生产中人因失误的影响因素[4-5]。暴英凯、Ansi Wang、陆海波等对电网的人因可靠性进行了定量分析[6-8]，吴声声基于文献剖析，并结合调查和测评对影响电力安全生产的个体和组织因素进行分析等[9]，电力安全生产的人因分析仍存在较大不足。

安全事故人因分析方法中，由Wiegmann和Shapell提出的HFACS模型具有重要的指导作用。为了系统有效地进行电力生产事故人因分析，通过对国家安监局网上发布的电力生产事故调查报告（如华电宁夏灵武发电有限公司“10.21”高处坠落较大事故调查报告[10]等）以及电力企业的典型事故[11-12]进行分析，提出一种适用于电力行业的改进的HFACS。利用HFACS框架对130起电力生产事故的原因进行整理分类，采用SPSS22.0对事故原因进行卡方检验和让步比分析，以确定事故的主要原因和各层级原因因素之间的因果关系。

1 改进的HFACS

1990年，James Reason提出“瑞士奶酪模型”，该模型概念性描述了四个人员失效层次[13]。2002年，D.Wiegmann和.S.Shappell基于Reason模型的理论，基于美国民用和军用航空飞行数据，对“瑞士奶酪模型”中的四个层次进行了详细的描述和分类，提出了系统化、实用性的安全事故人因分析方法——HFACS模型，现已在航空、航海、煤矿、医疗、水运等领域得到了调整/推广。

HFACS模型是为调查美国海军海事航空事故而开发的事故分析方法，四个层次在多个领域应用中得到论证，但部分因素在电力行业中的意义模糊，不能直接将其应用于电力行业中。根据130起事故的原因分析结果，在保留传统的HFACS四个层次的基础上，对与行业实际不相符的部分原因因素进行摒弃，改进后的HFACS共包含有20个原因因素。传统的HFACS模型见文献[14]，改进后的HFACS框架见图1，每一层级条目的简要描述见表1。

2 基于改进的HFACS的电力事故原因分析

2.1 改进的HFACS框架下的事故原因分类

运用HFACS框架，以130起电力事故调查报告为样本，从人因的角度，对每起事件按改进的HFACS原因因素进行统计分析，结果见表2。

由表2可知，在HFACS框架内，在水平1中，61.5%的事故与组织程序漏洞相关；在水平2中，66.2%的事故与安全监管不充分相关；在水平3中，66.9%的事故与人员的安全与自我防护意识薄弱有关；在水平4中，92.3%的事故与违章行为有关。

2.2 卡方检验与让步比分析

卡方检验是以卡方分布为基础的一种常用假设检验方法，主要用于分类变量，HFACS是分类模型，因此适用于此处。首先，假设H0：HFACS上下水平之间没有显著性的因果关系成立，HI：HFACS上下水平之间之间存在显著性的因果关系。根据卡方分布、卡方统计量和自由度，确定在H0成立的情况下获得当前统计量及极端情况的概率P。仅当p<0.05时，拒绝原假设H0，接受H1，即HFACS上下水平之间存在显著性的因果关系。让步比（odd ratio）是一个用来评估特定结果的风险统计，OR>1，表示上层水平的缺失能增加下层水平发生的风险，OR<1，表示上层水平的缺失不能增加下层水平发生的风险。利用SPSS22.0对130起电力事故进行卡方检验和让步比分析，将p<0.05且OR>1的结果统计见表3。

满足p<0.05且OR>1条件的各个水平因素间的关系见图2。

如上所述，在满足卡方检验p<0.05且OR>1的条件下，HFACS框架的水平1和水平2之间存在5组因果关系。其中，组织过程漏洞与纠正失效、不合理工作计划构成2组因果关系；组织氛围的缺失、资源管理不到位与监管不充分构成2组因果关系；培训教育不充分与监管者违规构成1组因果关系。

水平2和水平3之间存在6组因果关系，其中，监管不充分与不良精神状态、安全与自我防护意识薄弱、素质能力不足构成3组因果关系；监管者违规与素质能力不足、沟通协商不畅构成2组因果关系；不合理工作计划与素质能力不足构成1组因果关系。

水平3和水平4之间存在5组因果关系，其中，设备装置缺陷、不良精神状态、素质能力不足和沟通协商不畅与操作失误构成4组因果关系；安全与自我防护意识薄弱与违章行为构成1组因果关系。

3 结束语

①以130起典型电力生产事故报告为基础，基于传统的HFACS模型，借鉴HFACS的研究成果，结合电力行业实际，构建适用于电力行业的HFACS。利用改进的HFACS框架对事故原因进行分析和分类，增加事故分析结果的有效性。

②发现在电力生产事故中上下层次之间存在显著的因果关系，在该框架中，从组织层面看，包括组织过程漏洞、组织氛围缺失、培训教育不充分和资源管理不到位；从监管层面看，包括监管不充分、监管者违规、不合理工作计划和纠正失效；从主客观条件层面看，主要包括不良精神状态、安全与自我防护意识薄弱、素质能力不足、沟通协商不畅和设备装置缺陷。导致不安全行为发生的深层次原因是组织影响和不安全的监管，所以减少电力生产事故的关键是完善组织过程、培育组织氛围，加强资源管理和培训教育，同时完善安全管理体系制度。

參考文献：

[1]国务院办公厅.国务院办公厅关于印发安全生产“十三五”规划的通知[OL].[2017-02-03].http：//www.chinasafety.gov.cn/newpage/Contents/Channel_5980/2017/0203/282815/content_282815.html.

[2]何丹信.电力企业生产中人因失误影响因素及管理对策研究[J].通讯世界，2014（02）：44-45.

[3]林杰.安全行为科学理论在电力生产中的应用[D].贵阳：贵州大学，2006.

[4]武淑平.电力企业生产中人因失误影响因素及管理对策研究[D].北京：北京交通大学，2009.

[5]李含.电力企业人因失误心理影响因素研究[D].淮南：安徽理工大学，2015.

[6]暴英凯，文云峰，韩宇奇，等.影响电力系统运行可靠性的人为失误分析与建模[J].电网技术，2016，40 （2）：500-507.

[7]Ansi Wang，Yi Luo，Guangyu Tu et.al.，Quantitative Evaluation of Human-Reliability Based on Fuzzy-Clonal Selection，.IEEE Transactions on Reliability，vol.60，no.3，pp.517-527，Sep.2011.

[8]陆海波，王媚，郭创新，等.基于CREAM的电网人为可靠性定量分析方法[J].电力系统保护与控制，2013， 41（5）：37-42.

[9]吴声声.电力企业人因安全的研究与应用[D].北京：北京交通大学，2013.

[10]华电宁夏灵武发电有限公司“10.21”高处坠落较大事故调查[OL].[2016-03-01].http：//www. Nxsafety.gov. cn/html/2016-7/41782.html.

[11]中国南方电网有限责任司基建部.中国南方电网有限责任公司基建安全事故事件典型案例选编[M].北京：中国电力出版社，2016：1-192.

[12]国家电网公司安全监察质量部. 国家电网公司基建安全事故摘编[M]. 北京：中国电力出版社，2012：1-122.

[13]James Reason. Human error[M].London：Cambridge university press，1990.

[14]Shappel S，Wiegmann D.The Human Factors Analysis and Classification System-HFACS[R].The Report of Office of Aviation Medicine Federal Aviation Administration，2000：1-19.