应急场景下矿工生理指标评估的试验研究

袁晓芳，周 垚，刘 成，孙林辉

(1.西安科技大学 管理学院，陕西 西安 710054； 2.西安科技大学 人因与管理工效学研究中心，陕西 西安 710054； 3.华能庆阳煤电有限公司 核桃峪煤矿，甘肃 庆阳 745300)

煤矿行业一直是我国安全生产中的重点关注对象。安全生产与很多因素有关，但人的因素与安全生产关系最为密切[1]。事实表明，97%以上的煤矿安全生产事故都是由于人的不安全行为所导致的[2]，而许多矿难的发生和进一步扩大也都与矿工应急处置不当有关[3，4]。恶劣且复杂的生产环境要求矿工在面临各种突发事件发生时，需拥有较高的应急反应能力[5]，而通过科学的方法来评估个体应对突发事件的能力，对预控突发事件与降低事故风险具有重要意义[6-8]，关于个体的应急能力评估，国内外学者对此研究很多，如Nancy M.Tofi等通过考核测验的方法对医院放射科医生和技术人员的应急反应能力进行了评估，并提出教育学习可以增强人的应急反应能力[9]。Glyn Lawson 等为了预测人在突发应急事件下的反应能力，通过对突发性紧急事件的进行假设情景描述，找到了人体对于突发事件的预测能力与实际反应能力之间的相关性，以此提出了一种新的预测方法[10]。张运金通过对急诊人员的应急反应能力评估发现，利用情景模式培训的方式可以提升其应急能力[11]。有研究指出，突发事件情况下，个体的某些生理特征会明显波动，而这些波动与其处置突发事件的能力密切关联[12-15]。Ariane Keitel等通过设置应急场景，来观察被试的生理信号变化，并证实了在应急状态下人们会出现恐惧、焦虑等心理反应[16]。王宇等对管制员在应急场景下的反应能力进行了研究，结果表明管制员的平均心率、SDNN、PNN50、张力EDA、相位EDA等5项生理指标在应急场景下有明显变化[17]。邓丽红利用生物反馈仪来测量生理性应激状态下的生理指标变化，发现高应急能力组人员应激前后皮电、心率、β波以及反应时间等指标变化率显著低于低应急能力组人员[18]。王建豪搭建了应急场景下个体反应测试系统，通过观察应急前后被试生理指标的变化特征，来对个体应急处置能力进行评估[19]。可见，通过采集人在应急场景下的生理信号，来评估个体应急反应能力是一种常见的评估方法。而文献研究发现，对于煤矿这类突发事件多发的行业，较少有学者对矿工应急能力评估开展研究。

本研究通过对煤矿典型突发事件场景的模拟，来探究矿工在应急场景下的生理指标状况、各生理指标相互关系等，以期将所得数据进行分析来建立矿工应急反应能力指数，从而评估矿工在突发事件情况下的应急反应情况，为煤矿的安全生产管理提供理论性的依据。

1 试验方法及过程

1.1 试验设计

试验过程分为基准期、正常工作期、灾难刺激期、恢复期四个阶段。关于生理指标的选择，目前国内外在工作安全与应急研究方面的生理监测指标主要有：皮电、肌电、心率、心率变异性、呼吸、血压、体温、血容量、脑电、出汗情况、耗氧量等[1]。例如张江石等研究得出，收缩压、舒张压、平均动脉压、脉搏速度、心率、呼吸率、体温等7项生理指标可以在一定程度上反映矿工应急处置能力的状况[20]。本研究通过对文献梳理总结发现，个体处于恐惧，紧张等情绪时，生理脉搏信号会较平静时期发生变化[21]，故本研究将选取肌电(EMG)、呼吸(RESP)、皮肤电导水平(SCL)、皮温(Temp)、血容量(BVP)、脉搏振幅(PVA)、脉搏(Puls)、心率(HR)等8项生理指标进行数据采集，以期分析矿工在应急场景下生理指标的变化情况。

1.2 试验对象与环境

试验地点选择空间范围较小的房间，设置隔光窗帘，并且配置立体环绕音响以来模拟真实的井下工作环境。试验对象选取听力、视力正常、身体健康、右利手的20～60岁男性在岗煤矿职工志愿者30名，作为实验被试人员。被试在实验前24h内均未服用任何对生理检测有影响的药物，亦无饮酒等情况，且拥有充足的睡眠。为减少试验干扰，试验时间为矿工日常工作时间。

1.3 试验材料及设备

有研究指出，个体在观看不同种类的视频材料时会产生不同大小的生理信号[22]，本试验将以煤矿中常见的工作视频和灾难视频，作为正常工作期和灾难刺激期的试验素材刺激，其中正常工作视频包括日常签到、下井及正常工作等环节，灾难刺激期视频包含透水、瓦斯爆炸、塌方等煤矿灾难事故。试验设备采用Biofeedback 2000 X-pert型生物反馈仪，生理数据将通过四个模块的传感器来采集并以蓝牙的方式传送至电脑，通过此款生物仪自带的分析软件来对数据进行分析处理，并采用科学的方法对数据进行统计比较研究。

1.4 试验过程

试验前要求被试提前20min进入实验室，两名主试对被试进行生理采集设备的穿戴，采用访谈形式了解被试的基本信息，包括年龄、工龄、工种及是否经历过煤矿安全事故。对被试人员进行相关试验的描述并使其保持静息状态(5min以上)。所有信号调试完毕后开始正式试验，试验总时长为20min(正常工作视频与灾难视频各10min)，一位被试数据采集完成后进行下一位，直至所有被试数据采集完毕。

2 数据结果与分析

试验对30名被试进行数据采集，通过对比正常工作期与灾难刺激期的8类生理指标数据变化情况，其变化趋势基本一致，即灾难期数据要高于工作期。利用SPSS 20.0进行数据样本t检验，将数据进行无量纲处理，利用应急处置能力指数f来对每个样本数据进行评估，并采用聚类分析的方法结合问卷调查所采集的信息，进行数据样本分类。

2.1 生理指标数据分析

数据采集仪实时记录正常工作期与灾难刺激期被试的生理数据，为方便统计数据，本试验将30名被试进行编号，并将前后两个时期的数据平均增长率进行统计，同时对两组数据进行t检验。8类生理指标数据变化情况见表1。

表1 8类生理指标数据变化情况

由表1中数据结果可知，在正常工作期与灾难刺激期前后，30名被试的脉搏振幅(PVA)、脉搏(Puls)、心率(HR)生理指标均有所上升，增长幅度大；肌电(EMG)、呼吸(RESP)、皮肤电导水平(SCL)、皮温(Temp)生理指标均有所上升，增长幅度较大：血容量(BVP)指标前后变化不大。为了验证数据的可靠性，本文对8类生理指标刺激前后数据进行样本t检验。结果见表2。

表2 8类生理指标数据样本t检验

由表2可知，通过对30名被试在正常工作期与灾难刺激期过程的8类指标数据进行t检验，结果表明，肌电(EMG)、呼吸(RESP)、皮肤电导水平(SCL)、皮温(Temp)、脉搏振幅(PVA)、脉搏(Puls)、心率(HR)等7类指标P<0.05，说明这两种数据存在显著差异性，但血容量(BVP)在刺激前后数据并无明显差异性。所有被试在刺激前后，这7类生理指标上升明显，肌电、呼吸、皮电、皮温、脉波振幅、脉搏、心率生理指标增长率达到69.1%、47.23%、49.2%、29.31%、34.2%、42.4%、48.7%。这与之前学者所做实验结果类似，可用心率、肌电、皮电、呼吸等来反映个体应激和紧张程度的结果[23，24]，故选取这7类指标来反映与评估矿工应急行为能力

2.2 灾难场景下矿工应急反应评估

2.2.1 基于f指数的矿工灾难场景下应急反应的评估

选取试验刺激前后数据发生显著变化的7类生理指标来进行评估。建立灾难场景下矿工应急反应指数，用f表示，且f无量纲，计算公式如下：

式中，hij为每位被试试验后的各生理指标数值；qij为每位被试试验前的各生理指标数值；n为被试总人数。本研究n=30，对被试进行编号，所得f值如图1所示。

图1 30名被试应急反应f值

本文利用f值的波动状况，反映被试在刺激前后的不同心理素质，以期评估被试应急能力大小。如图1所示，f值以0值为平均值水平，当f为负值，即f<0时，说明被试在试验前后显著生理指标整体波动要小于平均水平，在突发事件下行为能力较好，同时当f负值越小时，其代表个体应急行为能力越好；当f为正值，即f>0时，说明被试在试验前后显著生理指标整体波动要大于平均水平，在突发事件下应急行为能力较差，同时当f正值越大时，代表其个体应急行为能力越差。

将突发事件矿工应急反应指数f值分为以下3个区间：f≤-50、-50

通过与被试基本信息对比发现，在16名应急反应能力较好的被试中，62.5%曾经历过煤矿事故，87.5%的文化程度在初中及以上且平均工龄为12a。以13号被试为例，其工龄达19a，初中学历，并且在工作中经历过煤矿冒顶事故，应急反应f指数为-128.22，要明显优于大部分的被试。同理，对比其他区间的被试信息，均可得出类似结果即：应急反应指数较高的被试普遍具有文化水平较高、经历过安全事故、工龄较长等特征。

2.2.2 灾难场景下应急反应的聚类分析

聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术[25]。因此，为了验证f指数的准确性，将30名被试的7类生理指标进行聚类分析，利用Q型聚类[26]使相似样本聚集一起。总体聚类分析树状图如图2所示。

图2 总体聚类分析树状图

在总体聚类分析树状图中，可以得出，被试共被分为四类，将每类被试与其对应的应急反应f值的绝对值进行对比，可以发现，同类被试的f指数绝对值相近。这与前人研究结果相似，f值大小可以用来测评灾难场景下矿工的应急反应能力[20]。因此，利用聚类分析的方法验证了应急反映f指数准确性的同时，也证明了运用肌电(EMG)、呼吸(RESP)、皮肤电导水平(SCL)、皮温(Temp)、脉搏振幅(PVA)、脉搏(Puls)、心率(HR)这7项生理指标来反映矿工灾难场景下应急反应的可行性。

3 结 论

1)通过构建煤矿灾难场景下矿工应急反应的测评系统，对30名矿工的8种生理指标在正常工作期与灾难刺激期进行测量，并进行t检验，结果表明，矿工的7种生理指标即：肌电(EMG)、呼吸(RESP)、皮肤电导水平(SCL)、皮温(Temp)、脉搏振幅(PVA)、脉搏(Puls)、心率(HR)数据变化差异较大。

2)提出煤矿灾难场景下矿工应急反应指数f，并通过聚类分析的方法来对指数进行验证。根据研究结果，可将灾难场景下矿工应急反应指数f值分为以下3个区间：f≤-50、-50

3)通过对矿工进行问卷调查与访谈，将所得工龄、学历与是否经历煤矿事故等基本信息与试验所得生理指标数据进行比对，结果显示学历较高、经历过煤矿事故且工龄较长等被试对应的f指数值较低，说明其应急反应能力强。这也为煤矿行业在人才选拔与培训方面提供了理论性依据。