基于复杂网络的斜（竖）井施工事故致因分析

摘 要：为探究斜（竖）井施工事故风险演化路径、确定关键致因因素。首先，运用扎根理论对事故调查报告进行三级编码，明确斜（竖）井施工事故致因因素。其次，基于复杂网络理论，将致因因素作为网络节点，因素之间的相关关系作为网络连边，构建斜（竖）井施工事故致因网络。然后，利用Gephi软件实现致因网络可视化。最后，通过分析节点度、接近中心度、聚类系数等拓扑参数来反映网络的整体特性和确定影响斜（竖）井施工事故的关键致因因素。结果表明：该网络整体上聚类较好、平均路径较短，各风险因素间联系紧密，易发生连锁反应。经过或进入危险区域、机器设备失稳倾倒、不良地质、对“三违”情况制止不力等是斜（竖）井施工事故关键致因因素。

关键词：斜（竖）井施工；扎根理论；复杂网络；事故致因网络；关键致因因素

中图分类号：X 947 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2024）04-0435-08

Causes of Construction Accidents in Inclined （Vertical） ShaftsBased on Complex Network

KANG Xiaolong1，LI Zhaoyu1，REN Huina2，ZHANG Shengping1，HOU Xiaobin1，ZHANG Juanguo1

Abstract：To explore the risk evolution path of inclined （vertical） shafts construction accidents and identify key contributing factors，Firstly，the grounded theory is used to code the accident investigation report at three levels and clarify the causal factors of inclined （vertical） shafts construction accidents.Secondly，based on theory of complex networks，the causal factors are treated as network nodes，and the correlation between factors is used as network edges to construct a causal network for inclined （vertical） shafts construction accidents.Then，Gephi software was used to visualize the causal network.Finally，topological parameters such as node degree，proximity to the centre and clustering coefficient are analyzed to reflect the overall characteristics of the network and to identify the key causal factors affecting the construction accidents in inclined （vertical） shafts.The results indicate that the overall clustering of the network is good，the average path is short，and the risk factors are closely related，making it prone to chain reactions.Passing through or entering hazardous areas，unstable dumping of machinery and equipment，poor geology，and inadequate prevention of “three violations” are key contributing factors to inclined （vertical） shafts construction accidents.

Key words：inclined（vertical） shafts construction；grounded theory；complex network；accident causal networks；key causal factors

0 引言

近年来，随着我国“碳中和、碳达峰”目标的确立，能源体系结构转型与新能源体系建设已进入实质性加速阶段，国内抽水蓄能电站工程建设项目不断增多。斜（竖）井施工过程是抽水蓄能电站工程建设过程中的重难点之一，因其施工方法繁多、施工环境恶劣、施工材料以及作业人员的运输需要用提升设备作为辅助来完成，加之其本身也是一个复杂系统工程，故存在施工难度大、安全风险高等特点[1]。施工安全一直是工程项目中最为重要的一个部分，掌握斜（竖）井施工安全事故特征及发生规律，确定关键致因因素，并提出针对性的事故预防措施，对提高斜（竖）井施工安全管理水平具有重要意义。

目前，复杂网络各分支方向的研究已引起广泛关注，方致远等[2]构建了基于复杂网络的水库灾变链风险评估模型，为灾害预警及断链减灾工作提供技术支持；孙家庆等[3]建立了水上交通事故致因网络模型，确定了影响水上交通安全的关键因素；胡立伟等[4]基于复杂网络理论建立营运货车交通事故风险因素网络，明晰营运货车各交通事故风险因素间的关联性；刘文霞等[5]依据复杂网络理论总结了能源互联网的鲁棒性评估模型；WANG等[6]提出了一种两阶段特征选择方法，为识别复杂网络中疾病超级传播者和控制流行病提供了一条新途径；ARMANDO等[7]运用复杂网络理论和分形几何研究配水管网的几何和拓扑特征与管道失效弹性之间的关系，以确定弹性方面的关键环节。由此可见，复杂网络的研究已延伸到各个领域，如自然灾害、公共交通、能源物联网、流行病传播和基础设施等。但现有研究对斜（竖）井施工安全事故及事故致因因素之间的相互作用关系关注不足，而复杂网络理论从系统的角度出发，能够将致因因素以网络的形式进行建模并综合考虑各因素之间的相互作用和关联，识别出关键致因因素。其提供的分析结果相比传统的线性模型或单一因素分析方法也更加具有系统性。

因此，在利用扎根理论提取事故致因因素的基础上，基于复杂网络理论构建斜（竖）井施工事故致因网络，利用Gephi软件实现可视化并对其拓扑参数进行分析，探究影响斜（竖）井施工事故的关键致因因素，切断风险演化路径，有效预防斜（竖）井施工事故的发生。

1 复杂网络理论

复杂网络理论可以实现对复杂系统的描述，它涉及了图论、统计物理学、计算机科学等多个领域，主要研究网络的拓扑结构、网络动力学和复杂系统的性质[8]。将网络中的节点视为复杂系统中的个体，将网络中的边视为复杂系统中个体之间的关系，由大量节点和连接它们的边组成的网络称为复杂网络[9]。

在复杂网络理论中，常用的拓扑指标包括节点出入度、接近中心度、聚类系数、网络直径及平均路径长度等。研究所用到的拓扑结构公式及解释见表1。

2 斜（竖）井施工事故致因网络模型构建

2.1 数据来源

水电、矿山、隧道3类工程均会涉及到斜（竖）井施工，存在的事故隐患及易发生的事故类型具有一定的相似性。例如，无论是水电站的水资源调度、隧道工程的通风排水，还是矿山的矿产开采，都可能会遇到地质条件不稳定、土压力过大、水文地质条件复杂、作业场地狭窄等情况，从而发生坍塌、透水、冒顶片帮等事故。故提出从这3个方面收集近年来全国各地市级相关部门官方网站（不含港澳台）发布的全部斜（竖）井施工安全事故调查报告，以探究斜（竖）井事故致因因素。共收集到98份，其中水电类斜（竖）井施工事故35份，矿山类事故33份，隧道类事故30份。

2.2 基于扎根理论的事故致因因素提取

20世纪中叶，美国学者GLASER和STRAUSS

首次提出扎根理论，它是一种定性的研究方式，即针对所研究现象系统收集和分析资料，并从所搜集到的资料和案例中发现和检验理论的过程[10]。扎根理论必须得到经验证据的支撑，但其最大的特征并不在于它的经验性，而在于从经验事实中提炼出新的概念和思想。数据来源包括访谈、行业观察、各类文件、录像等。

2.2.1 质性编码

扎根理论主要是采用编码的形式来实现层层归纳。编码指的是将所收集的文字资料进行分解、识别并将现象概念化，再用合适的方式将概念重新抽象、提升和综合成范畴以及核心类属的操作过程。利用扎根理论对98起事故案例进行分析，内容主要包括对初始资料分别进行开放式编码、主轴式编码、选择式编码和理论饱和度检验，其中70%案例用来编码，30％案例用来理论饱和研究[11]。

1）开放式编码。

开放式编码是通过对原始资料进行逐段逐句的阅读分析，从原始语句中抽象出不同的概念，并将具有相同类属的概念合并成初始范畴的过程。通过开放式编码，研究者可以系统地将原始数据进行分类和整理，提取出其中的重要信息，为后续分析和解释提供支持。通过对98起事故调查报告中的原始语句进行概念提取和对比分析，得到初始范畴，部分开放式编码过程见表2。

2）主轴式编码。

主轴式编码需要对开放性编码提取的初始范畴进行进一步分析，挖掘初始范畴之间的关系并进行归类合并，凝炼出与研究目的最密切相关的内容作为主范畴。由此可将复杂的数据整理成一种具有层次结构的概念框架，以便更好地分析和解释数据，聚焦于研究最为重要的主题。对初始范畴进行汇总、去重、归纳，探求范畴间的内在联系和共同主题，得到主范畴。部分主轴式编码过程见表3。

3）选择式编码。

选择式编码主要是通过整合前文得出的初始范畴和主范畴，根据主范畴之间的类属关系，将其进一步凝练成核心范畴。核心范畴通常是更高层次的概念，能够揭示数据的模式、趋势或关系，代表了研究问题的核心。部分选择式编码结果见表4。

2.2.2 理论饱和度检验

根据扎根理论三级编码，共得出斜（竖）井施工事故致因因素的351个初始范畴，91个主范畴和12个核心范畴。

为验证理论是否达到饱和状态，将剩余的30%的原始资料重新进行三级编码，结果在斜（竖）井施工事故致因因素的12个核心范畴中未发现新的范畴和关系，表明理论已经达到饱和状态，可以结束取样。

将人员自身类和不安全行为类归纳为人的因素；将机器设备类、材料工具类和防护类归纳为物的因素；将自然环境类和作业环境类归纳为环境因素；将基础管理类、现场管理类、资质管理类、应急管理类和技术管理类归纳为管理因素，因此致因因素可分为人、物、环、管四大类。为便于后期分析，将致因因素进行编码，结果见表5。

同时，参照《企业职工伤亡事故分类标准》（GB6441—1986）对斜（竖）井施工事故案例中的事故类型进行了统计整理，将事故记为T，编码结果见表6。

2.3 事故链的提取

在事故调查报告中，综合事故发展路径、致因因素出现的时间、致因因素之间的逻辑关系，连接形成斜（竖）井事故风险演化过程的事故链，以此来揭示不同致因因素之间的因果关系。在此基础上，运用复杂网络理论构建斜（竖）井施工事故致因网络[12]。

为进一步说明事故链的提取过程，选取典型事故案例——广东省佛山市“3·27”狮山坍塌事故进行阐述。表7列举了此事故的部分信息及从中提取的事故链。

先对事故经过进行分析，提取出A12、A22、B31、C11和C14五个致因因素和事故类型T8。再根据致因因素间的时间顺序和逻辑关系构建事故链：安全教育培训不到位导致作业人员安全意识淡薄，进入无支护的危险区域，发生坍塌事故，由此提取事故链D13→A12→A26→T8；安全技术交底不到位致使施工方法不当，安全支护做得不到位，发生坍塌事故，由此提取事故链D55→A22→B31→T8；因重型货车经过震动较大，产生外力扰动，发生坍塌事故，可提取事故链C14→T8；不良地质直接导致坍塌事故，提取事故链C11→T8。

2.4 致因网络模型的构建

通过提取事故链，发现大部分事故链中都含有共同的致因因素，所以有必要把事故链融合在一个全局网络中，该网络就是斜（竖）井施工事故致因网络。

Gephi是实现复杂网络的有效工具，不仅能够实现可视化，还能利用其分析各致因因素之间的关系。其中最重要的两个定义分别是节点（Nodes）和边缘（Edges），前者是关系网中各个孤立的个体，后者是关系网中个体之间的关系[13]。结合提出的事故链，将致因因素作为网络节点，因素之间的相关关系作为网络连边，构建整体斜（竖）井施工事故致因网络，如图1所示。

整个网络由105个节点和398条边组成，节点代表斜（竖）井施工事故的致因因素，边代表致因因素之间的关系，箭头所指的方向是事故演化的方向。节点的大小和边的粗细反映了各致因因素在网络中的重要性以及因素之间关系的强弱。节点越大表示该节点代表的致因因素在事故链中出现的频次越多，边越粗表示两个致因因素的作用频次越多。

3 斜（竖）井施工事故致因网络特征分析

将斜（竖）井施工事故风险演化过程看作一个复杂系统，对节点出入度、接近中心度、聚类系数、网络直径和平均路径长度等拓扑参数分别进行分析。

3.1 整体网络分析

运用Gephi软件对斜（竖）井施工事故致因网络进行分析，得到网络直径为9，平均路径长度为2.675，说明致因因素只需要经过平均2～3步就可以演化为斜（竖）井施工事故。各致因因素失效后具有较强的扩散性和传播性，易引发连锁反应，增加了斜（竖）井施工事故的控制难度。因此，要建立快速反应机制，在某个影响因素失效时，快速切断其演化传播路径，防止发生连锁反应，减少事故的损失。

3.2 关键致因因素识别

3.2.1 节点出入度

根据计算结果将节点度值按降序排列，排名前20位的节点度值分布如图2所示。

结合表1中节点度的相关概念来分析节点度值的分布情况，由图2可知，网络中入度较高的节点包括A22施工方法不当、A26经过或进入危险区域、A28作业前未按规定进行通风、A29不能正确使用个人防护用品和用具等。这些节点的入度皆超过10，表示触发这些致因因素的其他因素较多，且这些致因因素大多是人的不安全行为，是斜（竖）井施工事故发生的直接诱因，难以进行有效的防控。节点D26事故隐患排查不到位、D29对“三违”情况制止不力、D13安全教育培训不到位等的出度较高，表示这些致因因素容易触发其他致因因素，且它们均是管理因素。由此可看出，在斜（竖）井施工过程中，管理因素是导致事故发生的根本原因。控制管理致因因素，可以从根本上有效截断斜（竖）井施工事故风险的演化路径。

总度较高的节点有A14安全风险辨识不到位、A22施工方法不当、D24安全监督不到位、A26经过或进入危险区域、D26事故隐患排查不到位等，说明这些节点在网络中较重要，空间上也处于中心位置，对这些致因因素进行控制可有效阻止斜（竖）井施工事故的发生。

3.2.2 接近中心度

根据计算结果将接近中心度值按降序排列，排名前20位的节点接近中心度如图3所示。

可以看出，A218对易燃易爆危险品处理错误、B38安全防护装置未起效或失灵、C22有毒有害气体超标、B15制动系统失效、A28作业前未按规定进行通风等节点的接近中心度较大，结合表1中接近中心度的相关概念说明这几个节点到其他节点的最短距离都很小，一旦失效，能够快速到达其他节点。因此，必须提高对这些节点的重视程度，加大培训监督力度，提高作业人员的知识技能水平，落实技术措施和操作规程，降低斜（竖）井施工事故发生频率。

3.2.3 聚类系数

将斜（竖）井施工事故致因网络的聚类系数大小按降序排列，部分节点聚类系数如图4所示。

由图4可知，B21材料开焊、D25安全验收不到位、B23管道受损破裂、C11不良地质、D11人员配备不足、D32企业无资质等节点聚类系数较高，结合表1中聚类系数的相关概念说明这些致因因素一旦出现，就极易与其他致因因素形成紧密社团，发生连锁作用。从抑制风险演化的角度，通过优化管控高聚类系数的致因因素可避免在其失效时网络中出现严重的成团现象，有效降低风险传播率和斜（竖）井施工事故发生率。

斜（竖）井施工事故致因网络的平均聚类系数为0.111（超过0.1），说明致因因素和斜（竖）井施工事故之间的关系较紧密，致因因素演化路径多样化，发生斜（竖）井施工事故的原因复杂。但大部分致因因素之间有明显的传递关系，结合分析结果采取断链控制措施，切断风险演化路径，能有效避免斜（竖）井施工事故发生。

综上分析，采用出入度、接近中心度、聚类系数等拓扑参数计算值均高的节点作为关键致因因素，如A26经过或进入危险区域、B11失稳倾倒、C11不良地质、D24安全监督不到位、D26对“三违”情况制止不力等，加强对这些致因因素的管控，可有效避免斜（竖）井施工事故的发生。人的不安全行为和物的不安全状态是导致斜（竖）井施工事故发生的直接原因，对于施工过程中人方面的致因因素，应着重加强对作业人员的教育培训，增强安全文化建设，强化安全意识，增强知识技能水平；对于物方面的致因因素，要加强对机器设备材料的全生命周期管理；对于环境致因因素，要在施工前根据地质调查等资料，做出正确的判断，采取合适的施工方法；管理致因因素是导致事故发生的深层次原因，企业应细化管理类型，确保企业内部的管理体系完备有效，将管理落到实处的同时不断寻求创新和提升。

4 结语

1）运用扎根理论提取斜（竖）井施工事故致因因素。将事故调查报告作为原始资料进行三级编码，最终得到351个初始范畴、91个主范畴和12个核心范畴。

2）基于复杂网络理论构建斜（竖）井施工事故致因网络。该网络直径为9，平均路径长度为2.67，说明各风险因素之间联系较为紧密，容易发生连锁反应。

3）通过分析节点度、接近中心度、聚类系数等拓扑参数来确定斜（竖）井施工事故关键致因因素，包括经过或进入危险区域、机器设备失稳倾倒、不良地质、安全监督不到位、对“三违”情况制止不力等因素。

因此，应加强对斜（竖）井施工事故关键致因因素的管控，采取必要的措施来纠正和预防潜在的安全问题，降低斜（竖）井施工事故发生的概率。

参考文献：

[1] 吴梅.竖井开挖支护施工安全风险分析及预防措施[J].四川水利，2018，39（02）：28-30.

[2]方致远，向衍，张凯.基于复杂网络技术的水库灾变链风险评估[J].水利水运工程学报，2019（04）：1-7.

[3]孙家庆，李默涵，修晓仪.基于复杂网络理论的水上交通事故致因分析[J].大连海事大学学报，2023，49（02）：80-90+160.

[4]胡立伟，杨鸿飞，何越人，等.基于复杂网络的营运货车交通事故风险因素识别[J].交通运输工程与信息学报，2022，20（01）：128-134.

[5]刘文霞，黄钰辰，万海洋，等.复杂网络理论在能源互联网脆弱性与鲁棒性研究中的应用[J].智慧电力，2021，49（01）：14-21.

[6]WANG X Y，HAN Y X，WANG B.A Two-phase feature selection method for identifying influential spreaders of disease epidemics in complex networks[J].Entropy（Basel，Switzerland），2023，25（07）.

[7]NARDO D A，NATALE D M，GIUDICIANNI C，et al.Complex network and fractal theory for the assessment of water distribution network resilience to pipe failures[J].Water Science Technology：Water Supply，2018，18（03）：767-777.

[8]安沈昊，于荣欢.复杂网络理论研究综述[J].计算机系统应用，2020，29（09）：26-31.

[9]陈全，李馨玉.基于复杂网络的化工事故致因分析[J].现代化工，2020，40（S1）：12-15.

[10]陈向明.扎根理论的思路和方法[J].教育研究与实验，1999（04）：58-63+73.

[11]成连华，贺晨，郝杰，等.建筑工人安全信息认知影响因素研究[J].西安科技大学学报，2021，41（03）：442-448.

[12]陈赟，李倩.基于复杂网络的隧道施工塌方风险演化研究[J].长沙理工大学学报（自然科学版），2022，19（02）：129-137.

[13]邓君，马晓君，毕强.社会网络分析工具Ucinet和Gephi的比较研究[J].情报理论与实践，2014，37（08）：133-138.

（责任编辑：王强）