基于FTA-BN的工程安全管理决策方法研究

王书灵，袁汝华

(河海大学 商学院,江苏 南京 211100)



基于FTA-BN的工程安全管理决策方法研究

王书灵，袁汝华

(河海大学 商学院,江苏 南京 211100)

为了对工程安全管理进行全过程研究，完善工程施工安全风险管理决策过程中过度偏重预先控制的情况，基于FTA- BN组合模型，利用事先风险概率预测、事中关键因子识别和事后致因诊断的全方面管理方法，研究了工程施工安全风险事件的致险因子。最后，通过案例验证了模型的合理性与有效性，以期为工程施工安全管理决策提供依据，可在一定程度上减少安全事故的发生。

故障树理论；贝叶斯理论；安全风险；安全管理

目前，建设工程领域安全事故频发，根据江苏省建设工程安全监督网通报的数据显示，2015年江苏省共曝光70起生产安全事故，其中42起为高处坠落事故，14起为物体打击事故，5起为机械伤害事故，4起为坍塌事故，3起为起重伤害事故，2起为车辆伤害事故。生产安全事故的发生大多会带来严重的人员伤亡及巨额的财产损失，因此对工程安全管理进行研究具有一定的现实意义。

HINZE[1]对美国的建筑工程安全事故进行分析后发现，施工环境中存在的安全风险因素如高处坠落是建筑工程项目安全事故频繁发生的主要原因；CHOUDHRY等[2]研究了香港的建筑工程安全事故案例，指出人的不安全行为是导致安全事故发生的重要原因，而施工人员的心理状态、安全意识、精神压力及工友态度的变化均可能引发人的不安全行为；WEISGERBER等[3]提出施工高处坠落事故的专家系统，其实质是安全防护栏、安全网和个人防坠落保护装置等防护措施的组合；在工程安全风险评估研究方面，丁传波等[4]基于安全系统工程理论，构建了建筑工程安全评价指标体系，从施工现场的风险、隐患及安全措施等方面出发，对工程安全进行综合评价；贾俊峰等[5]将AHP和WBS-RBS模型相结合，对房屋建筑工程施工安全风险进行评价，研究了工程的安全等级；徐影等[6]基于FTA-Reason模型探析了施工作业高空坠落风险，其着重关注风险因子，并提出了风险预控模型。

综上所述，国内外学者对建筑工程安全事故的成因已有较多的研究，部分学者通过建立专家系统、构建评价指标体系等提出事故预防和控制方法，但针对全过程的研究仍较少，笔者在归纳文献的基础上，构建FTA模型进行风险因子识别，结合BN模型进行工程安全事先预测、事中识别及事后诊断的全过程管理决策方法，以期丰富工程管理决策理论。

1　FTA-BN评估模型的建立

FTA-BN是故障树分析法[7](fault tree analysis, FTA)和贝叶斯网络分析法[8](bayesian network, BN)的组合工程安全管理决策分析方法，主要对工程安全风险事件采用逻辑因果分析，探析其存在的逻辑风险因素、相互关系及发生的条件概率。在工程安全管理决策方面，利用结构化系统分析方法，将决策模型的建立过程分成FTA致险机理探析、BN决策分析模型设计和测试阶段3个部分，具体过程如图1所示。

图1　FTA-BN工程安全管理决策模型构建过程

2　基于FTA的风险因素识别

笔者以脚手架倒塌坠落事故为例进行工程安全管理决策方法研究。首先构建故障树，采用预先危险性分析法[9]对施工过程中可能出现的致险因素进行分析，基于JGJ 59-2011建筑施工安全检查表[10]，列举出符合逻辑的风险因子，具体如表1所示。并在表1的基础上进行逻辑关系分析，构建了脚手架倒塌坠落事故故障树，如图2所示。

3　基于BN的决策分析方法

BN决策分析方法是根据故障树将风险事件分解为各风险因子之间一个动态、连续的过程，通过正向推理、重要度分析及逆向推理等方法，动态地分析这些具有逻辑关系的风险因子。

3.1事前风险事件概率推测

事前风险事件概率推测是基于贝叶斯理论的条件概率计算联合概率分布，即在已知故障组合及各风险因子Xi(i=1,2,…,n)发生概率的前提下(基于部分样本数据由专家给出)，推算风险事件T(脚手架倒塌坠落事故)发生的概率P(T=1)，计算公式如下：

(1)

其中，xi∈{0,1}，分别代表不发生和发生两个状态。

根据计算结果进一步评估风险事件等级，相关单位在施工前可及早采取预防措施。

表1　脚手架倒塌坠落事故风险因素识别

图2　脚手架倒塌坠落事故故障树

3.2事中关键风险因素识别

事中关键风险因素识别是通过分析各风险因子Xi(i=1,2,…,n)对风险事件T(脚手架倒塌坠落事故)的影响程度，识别影响工程安全的关键因素，包括如下3个重要度分析。

3.2.1风险促进值重要度

风险促进值重要度RAW(Xi)指各风险因子是否发生对风险事件T的影响程度，计算公式为：

RAW(Xi)=

(2)

3.2.2风险降低值重要度

风险降低值重要度RRW(Xi)指各风险因子不发生的情况下，风险事件T发生概率与先验概率分布下风险事件T发生概率之比，计算公式为：

(3)

当RRW(Xi)>1时，Xi为不利因素；当RRW(Xi)<1，Xi为有利因素。

3.2.3变化衡量重要度

变化衡量重要度BM(Xi)指不管各风险因子发生与否，风险事件T发生的概率变化幅度，计算公式为：

BM(Xi)=max{P(T=1|Xi=1),

(4)

通过对上述3种方法综合分析，在施工过程中需及时控制要点，以减少工程安全事故的发生。

3.3事后风险事件致因诊断

事后风险事件致因诊断指风险事件T(脚手架倒塌坠落事故)发生后通过计算故障树上各风险因子节点的后验概率分布P(Xi=1|T=1)，以分析最有可能导致风险事件T(脚手架倒塌坠落事故)发生的风险因子，计算公式为：

(5)

P(Xi=1|T=1)值越大，表明风险事件T由该节点致因的可能性越大。

通过对事后风险事件致因进行诊断，排查工程事故原因，可以快速找到导致事故发生的原因，并及时采取有针对性的补救及控制措施。

4　实证研究

4.1案例简介

以南京市H工程项目为例，该项目总占地面积为113 100 m2，总建筑面积为121 068 m2，建设期拟定为40个月，自2012年8月至2015年12月工程全部建成，通过竣工验收并正式投入使用，项目总投资为59 691.4万元。在项目建设过程中，发生过数次安全事故，虽没有导致人员伤亡，但说明项目建设过程存在很大的安全隐患。以2014年10月C号楼脚手架发生的倒塌坠落事故为例，按图2脚手架倒塌坠落事故故障树进行分析，咨询参与该项目的项目经理、监理工程师、施工项目负责人等相关人员，统计脚手架倒塌坠落事故中各风险因子的先验概率，具体如表2所示。

表2　风险因子先验概率统计表

4.2风险事件概率推测

在H工程项目脚手架倒塌坠落事故发生前，基于式(1)及表2中的基础数据，通过计算可以预测事故发生的概率，并据此判断事故发生的概率等级，具体如表3所示。

表3　H工程项目脚手架倒塌坠落事故发生概率预测

在明确知道某个风险因子不符合规定时可以更精确地推算出风险事件T发生的概率，如当纵、横向扫地杆设置及固定不合规的情况下(即P(X5=1)=1)，可以推算出风险事件T(脚手架倒塌坠落事故)发生概率为0.225 0；当安全管理人员也配备不足时(即P(X5=1)=1，P(X12=1)=1)，可以推算出风险事件T(脚手架倒塌坠落事故)发生概率为0.509 9，此时施工过程中就应及时采取相关措施以控制风险。

4.3关键风险因素识别

进一步利用重要度分析法对H工程项目的脚手架倒塌坠落事故进行关键风险因素的识别，依据式(2)～式(4)计算风险促进值重要度、风险降低值重要度和变化衡量重要度，计算结果如图3所示。

图3　H工程项目脚手架倒塌坠落事故风险因子识别

从图3可以看出，风险因子X5(纵、横向扫地杆设置及固定不合规)、X8(架体与建筑物拉结间距不合规)、X9(纵向、横向水平杆、架体立杆间距不合规)和X11(剪刀撑杆件的接长、剪刀撑斜杆与架体杆件的固定不合规)重要度排序靠前，其风险促进值重要度达到3.45，风险降低值重要度达到1.29，因此，这4个风险因子是导致风险事件T发生的关键因素，在工程施工过程中应反复排查这些风险因子，以确保工程安全施工。

4.4风险事件致因诊断

风险事件致因诊断是指通过逆向推理，事后迅速查明最可能的致因组合，南京市H工程项目脚手架倒塌坠落事故(P(T=1)=1)发生后，负责人员迅速对事故原因进行排查，通过FTA-BN逆向推理技术，根据式(5)进行测算，得到风险因子Xi(i=1,2,…,n)后验概率值，如图4所示。

图4　H工程项目脚手架倒塌坠落事故诊断分析

从图4可以看出，当脚手架坍塌事故(P(T=1)=1)发生后，最有可能的致险因子是X4(立杆基础不平实，基础垫板与立杆底座不合规)，其后验概率值高达0.362 7。据此推算结果，现场负责人员进行仔细勘察，发现立杆基础确实存在问题，进而在此情况下(P(T=1)=1；P(X4=1)=1)进一步排查，运用相同的方法进行逆向推理，发现X5(纵、横向扫地杆设置及固定不合规)、X8(架体与建筑物拉结间距不合规)、X9(纵向、横向水平杆、架体立杆间距不合规)和X11(剪刀撑杆件的接长、剪刀撑斜杆与架体杆件的固定不合规)的后验概率值均较大，为0.268 3，因此后续工作需重点检查风险因子X5、X8、X9和X11，直至风险得到控制。

5　结论

基于FTA-BN组合模型，笔者研究了工程安全管理决策分析方法，从事前预测、事中识别、事后推理全方位为工程安全管理提供了科学的指导，完善了传统安全管理偏重事前预防以及注重经验的管理方式，以H工程项目脚手架倒塌坠落事故作为案例研究，进一步论证了模型的合理性与有效性。

[1]HINZE J.Human aspects of construction safety[J].Journal of Construction Division, 1981, 107(1):61-72.

[2]CHOUDHRY R M, FANG D P.Why operatives engage in unsafe work behavior: investigating factors on construction sites[J].Safety Science, 2008, 46(4):566-584.

[3]WEISGERBER F E, WRIGHT M C.Elements of a fall safety through design program[J].Implementation of Safety and Health on Construction Sites, 1999 (8): 67-74.

[4]丁传波,关柯,李恩辕.施工企业安全评价研究[J].建筑技术,2004,35(3):214-215.

[5]贾俊峰,梁青槐.WBS-RBS与AHP方法在土建工程施工安全风险评估中的应用[J].中国安全科学学报,2005,15(7):101-107.

[6]徐影,杨高升,夏柠萍,等.基于FTA-Reason的施工作业高空坠落风险预控研究[J].中国安全生产科学技术,2015,11(7):171-177.

[7]李博远,胡丽琴,陈珊琦,等.基于故障树和层次分析的可靠性分配方法[J].安全与环境工程,2015,22(1):117-120.

[8]赵红,李雅菊,宋涛.基于贝叶斯网络的工程项目风险管理[J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2008(3):239-244.

[9]朱国宏.预先危险性分析法在工程中的应用[J].山西煤炭,2007,27(2):40-43.

[10]侯宇,周建亮.基于BIM与SCL技术的建设工程危险源管理研究[J].施工技术,2015,44(12):84-89.

Study on Decision Analysis of Safety Management in Engineering Based on FTA-BN

WANG Shuling, YUAN Ruhua

In order to study the entire process of engineering safety management, improve the current construction safety risk management prevalent in pre-emphasis control in the decision-making process, based on the FTA-BN combination model, it use the all-aspect management methods, that composed by prior risk probability prediction, in-process key factor identification and ex-posed cause diagnosis.It studied on the risk factors in engineering construction safety risk events.Finally, the model is demonstrated to be scientific and effective through a case, hope to prove guidance for engineering construction safety management decision and reduce the occurrence of accidents to some extent.

fault tree analysis; Bayesian analysis; safety risk; safety management

WANG Shuling:Postgraduate; School of Business,Hohai University, Nanjing 211100,China.

2095-3852(2016)04-0401-04

A

2016-02-23.

王书灵(1990-)，女，江苏南京人，河海大学商学院硕士研究生.

水利部公益性行业科研专项基金项目(201301055).

C931.2

10.3963/j.issn.2095-3852.2016.04.002