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文档简介

1、煤矿人因事故中人的素质因素量化分析    现代工业企业事故中,约有85%以上的事故直接或间接源于人的因素,在某些大型的灾难性事故中,人为因素导致的伤亡事故约占事故总数的70%80%;特别是在煤矿企业中,如淮北矿务局历年的死亡事故有90%以上是由职工“三违”等人为因素造成;根据平顶山煤业集团公司一矿、四矿和六矿的事故统计调查,人因事故占其事故总数的85%以上。根据对湖南某地方煤矿过去20a的事故统计分析,由人的因素所诱发的伤亡事故所占比例约在90%以上。在以前的分析中,大多采用静态的数表法,不能从发展的局势来体现人与事故的关系。为了克服这种弊端,采取动态的

2、方式进行灰色关联分析,即从时间变化来考察人的因素与伤亡事故之间的发展关系,以辨清其内在动态规律。在分析时,主要是从人的素质因素着手,寻求伤亡人员的年龄、工龄和文化程度与事故的关系,以便加强煤矿的安全管理,更有效地采取预防对策。1 人因事故中人的素质因素量化分析1.1 数据初始化处理通过对湖南某矿19832002年共20a间的事故资料分析,选取该矿轻伤以上的数据,序列号分别标记为k=1(19831987),2(19881992),3(19931997),4(19982002)。以伤亡事故人数为参考数列,年龄因素、工龄因素、文化程度因素为比较数列,并分别记作X0,X,X,X。1)参考数列X0

3、60;2)比较母数列X,对应年龄分别为<25岁,2530岁,3135岁,3640岁,4145岁,>46岁的数列,则其相应的子数列可分别记为  3)比较母数列X,对应工龄分别为<3a,410a,1120a,>20a,则其相应的子数列可记为  4)比较母数列X,对应于文化程度为文盲、小学、初中、高中及以上,则其相应的子数列可分别记为  1.2 灰色关联系数计算1)数据的无量纲化处理将数列;分别进行均值化处理,即用平均值去除所有数据,得到无量纲的的新数列,即:  2)计算各因素的灰色关联系数

4、60;式中p为分辨系数,取p=0.5,由式(1)可得到不同数列在不同时刻k的灰色关联系数,结果见表1表3。表1 年龄因素(关联系数)1.3 各因素关联度计算关联度计算公式如下: 根据公式(2)与表1表3数据可求得年龄因素X、工龄因素X、文化程度因素X与伤亡人数X0的灰色关联度。1)年龄因素与伤亡事故人数的灰色关联度分别为R01=0.971,R02=0.927,R03=0.960,R04=0.894,R05=0.854,R06=0.574。2)工龄因素与伤亡事故人数的灰色关联度分别为R01=0.803,R02=0.795,R03=0.772,R04=0.421。3)文化程度因素与伤亡事

5、故人数的灰色关联度分别为R01=0.513,R02=0.797,R03=0.928,R04=0.787。2 讨论与结论1)在年龄因素中,灰色关联度排序为:R01> R03>R02> R04> R05> R06,即不同年龄段对伤亡事故人数的影响程度有所不同,其顺序依次为:<25岁,3135岁,2630岁,3640岁,4145岁,>46岁。即年龄越小,关联度越高,受伤害或引发事故的可能性越高。2)在工龄因素中,灰色关联度排序为: R01> R02> R03> R04,即对伤亡事故人数影响程度的大小依次为:<3a,410a,1120a

6、,>20a。即工龄越短,关联度越高,受伤害或引发事故的可能性越高。3)在文化程度因素中,灰色关联度大小排序为:R03> R02> R04> R01,即在文化程度因素中,不同子因素的灰色关联度大小反映了不同文化程度对伤亡事故人数影响的排序为:初中、小学,高中及其以上,文盲。而且初中和小学文化的工人群体对造成伤亡事故发生的变化影响关系最为密切。3 结语人因事故是安全工程学的研究对象,也是煤矿事故的主要构成。影响煤矿事故发生的因素是多方面的,通过对该矿伤亡事故的人因关联度分析,有利于在众多的因素中辨识出主要的、影响大的因素,明确因素间的主次关系,从而为研究和采取预防措施提供依据和指导。1)在年龄因素中,灰色关联度排序为:R01> R03>R02> R04> R05> R06,即不同年龄段对伤亡事故人数的影响程度有所不同,其顺序依次为:<25岁,3135岁,2630岁,3640岁,4145岁,>46岁。即年龄越小,关联度越高,受伤害或引发事故的可能性越高。2)在工龄因素中,灰色关联度排

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