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    海洋工程人因可靠性定量分析方法與應用

    2011-08-01 09:07:50余建星杜尊峰晉文超周清基
    關鍵詞:人因可靠性概率

    柴 松,余建星,杜尊峰,晉文超,周清基

    (天津大學建筑工程學院港口與海洋工程教育部、天津市重點實驗室,天津 300072)

    人因可靠性分析(human reliability analysis,HRA)是人-機工程學的延續(xù)和發(fā)展,是以分析、預測、減少與預防人的失誤為研究核心,以行為科學、認知科學、信息處理和系統(tǒng)分析、概率統(tǒng)計等理論為基礎的新興學科[1].發(fā)展至今,其研究方法大致可歸為兩類:以THERP為代表的第1代HRA方法,及以CREAM和 ATHEANA為代表的第 2代 HRA方法.第 1代 HRA方法基本上可以歸為“任務決定論”和“時間決定論”.而第2代HRA方法的共同特征是認為完成任務時所處的環(huán)境條件才是人為失誤的決定因素,即所謂的“環(huán)境決定論”[2-3].

    認知可靠性與失誤分析方法[4-5](cognitive reliability and error analysis method,CREAM)誕生于1998年,其核心思想是通過對工作人員所處任務環(huán)境的評價,來實現(xiàn)對失誤概率的預測,因此它不依賴于人因數(shù)據(jù)的統(tǒng)計資料,同樣可以得出合理的人誤概率.

    海上生產(chǎn)裝置的設備繁多、布置密集,工作環(huán)境艱苦,危險性高,同時由于遠離陸地、人員密集,火災爆炸等事故一旦發(fā)生,人員難以及時疏散,其后果往往非常嚴重[6].因此,如何利用CREAM方法的優(yōu)勢,建立一個符合海上生產(chǎn)作業(yè)特點的人因可靠性定量分析過程,是目前存在的一個問題.在應用于工程實踐時,一方面,盡管 CREAM 方法提供了一個科學的人誤概率的定量分析模型,并且被成功地應用[7-10],但是這些應用都沒有深入進行可靠度的分析;另一方面,CREAM 方法本身是來源于核工業(yè)領域,因此其對環(huán)境的定義和描述方式并不能完全適用于海上油氣生產(chǎn)設施.為此,筆者根據(jù)海上作業(yè)的特點對CREAM做出了必要的改進,然后將CREAM方法與Markov方法相結合,建立了更為完整的人因可靠性定量分析模型.

    1 人因可靠性定量分析

    1.1 CPC與控制模式

    CREAM方法將環(huán)境影響因素歸納為9種,稱為共同績效條件(common performance condition,CPC).同時,為了描述人的期望行為,還定義了 4種控制模式,分別為:戰(zhàn)略型、戰(zhàn)術型、機會型及混亂型,其所對應的人因可靠性程度依次降低.通過對CPC的評價可以確定任務環(huán)境對人因可靠性的影響水平,進而可以得到在這種環(huán)境下人將處于何種控制模式,最后根據(jù)控制模式便可以預測人的失誤概率.

    結合海上生產(chǎn)設施的特點,并根據(jù)工作現(xiàn)場的實際情況以及專家的建議,將CPC修改為7項,見表1.

    表1 共同績效條件Tab.1 Common performance condition

    CPC對人因可靠性的期望影響可以分為 3種:①提高可靠性;②對可靠性的影響不顯著;③降低可靠性.為了方便地描述任務環(huán)境對可靠性的綜合影響,將CPC對人因可靠性的影響進行了量化,即

    式中 Ccpc,i表示第 i項 CPC對人因可靠性影響的量化值.

    為表征任務環(huán)境的綜合影響,定義可靠性影響指數(shù)R即

    式中ωi為CPC權重.CREAM方法中對所有的 CPC都同等對待,并未考慮到不同環(huán)境因素對人員的影響程度不同.實際上,對 CPC賦予相應的權重,可以使得CPC對于任務環(huán)境的描述更加合理.

    由式(2)可知,R的最大、最小值分別為7和-7,因此,可靠性影響指數(shù)R與控制模式的對應關系見表2(表中概率區(qū)間由文獻[4]給出).

    表2 R與控制模式的對應關系Tab.2 R and control mode

    1.2 可靠性影響指數(shù)與人誤概率

    在 CREAM 方法中,任務環(huán)境與人因可靠性的關系見圖1[4].

    圖1 任務環(huán)境與人因可靠性的關系曲線Fig.1 Relationship of task environment and human reliability

    從圖 1中可以看出,在正常范圍內,人因可靠性會隨著任務環(huán)境的改善而提高.因此,可以假設任務環(huán)境與人誤概率(human error probability,HEP)之間存在著一個近似的對應關系.基于這樣的假設,采用自然對數(shù)模型來擬合人誤概率 PHEP與可靠性影響指數(shù)R之間的關系.

    式中k是一個常量,可以由下列公式推導,即

    因此

    根據(jù)表2中控制模式對應的失誤概率區(qū)間,可以取 PHEP,max= 1 .0,PHEP,min= 0 .000 05,Rmax=7,Rmin=?7.因此由式(6)和式(7)可以求得 k ≈?0 .707 4,PHEP,0≈ 0 .007 071.

    于是,有

    1.3 可靠性定量分析

    Markov方法是可靠性研究中廣泛使用的方法之一;在人因可靠性研究中,Markov方法可以用于分析任務時間連續(xù)時間的人因可靠性[11-12].

    利用 Markov方法計算人因可靠性首先應當建立狀態(tài)空間模型.假設分析對象屬于最簡單的情況,即只有兩個狀態(tài),其狀態(tài)空間如圖2所示.

    圖2 狀態(tài)空間模型Fig.2 State space model

    由圖2,可得狀態(tài)方程

    式中:P0( t + Δt )表示在(t + Δt )時間內正確執(zhí)行任務的概率;P0( t)表示在時間t內正確執(zhí)行任務的概率;P1( t + Δt )表示在(t + Δt )時間內發(fā)生人為錯誤的概率;P1( t)表示在時間t內發(fā)生人為錯誤的概率;λ表示平均錯誤率;λΔt表示在Δt內發(fā)生人為錯誤的概率.

    對式(9)和式(10)變形,并求極限可得

    由式(8)計算得到的 PHEP,表示在一段時間內發(fā)生人誤的概率的平均值.因此,可以認為它近似等于平均錯誤率,即HEPPλ≈.同時,考慮到海上工作一般為每天12 h,所以對應的可靠度計算為

    可靠時間為

    由式(17)繪制曲線圖,如圖3所示.

    圖3 人因可靠度與R的關系曲線Fig.3 Relationship of human reliability and R

    將圖 3與圖 1比較,可以看出隨著 R由小到大(即任務環(huán)境由不利到有利)人因可靠性隨之提高,而且其變化趨勢與圖1所示一致,這就證明采用自然對數(shù)模型來擬合人因失誤概率與CPC之間的關系是合理的.

    在結構可靠性中,可靠性指標β可以代替失效概率fP來度量結構的可靠性,并且得到了廣泛的應用.β與fP之間具有一一對應的關系,如

    根據(jù)可靠性指標的概念及式(19)所示的關系,引入了人因可靠性指標hβ,令

    式中1( )Φ?表示標準正態(tài)分布的反函數(shù).

    根據(jù) CREAM方法中關于認知行為控制模式的闡述,人的4種行為控制模式實際上描述了人在不同情景下的可靠程度,因此結合表2并對失誤概率區(qū)間的端點值進行調整,可以得到人因可靠度與控制模式及失誤概率的對應關系如表3所示.

    表3 控制模式與人因可靠度的對應關系Tab.3 Control mode and human reliability

    依據(jù)表 3中的概率區(qū)間,利用式(20)將失誤概率轉化為可靠性指標,于是得到以人因可靠性指標表示的可靠性評價標準,如表4所示.

    表4 人因可靠性評價標準Tab.4 Human reliability evaluation criteria

    2 實例計算

    根據(jù)定量分析模型,圖4為確定的分析流程.

    圖4 分析流程Fig.4 Analysis process

    根據(jù)此分析流程,對渤西海域某固定式平臺工作人員的人因可靠性進行了分析研究.

    1) 環(huán)境分析

    在環(huán)境分析階段,根據(jù)工作現(xiàn)場的實際情況,編制了面向現(xiàn)場工作人員的調查表,以收集來自現(xiàn)場人員的直觀感受和信息,從而實現(xiàn)對任務環(huán)境更加客觀準確的評價.該調查表以表 1為基礎進行設計(共計7組53道題目),并面向一線工人進行了發(fā)放.

    2) CPC權重分析

    根據(jù)對海上生產(chǎn)裝置工作現(xiàn)場的研究,可以將CPC對人因可靠性的影響方式分為直接影響和間接影響(如表 5所示).①直接影響:直接、快速地作用于人的認知功能,從而對認知可靠性產(chǎn)生影響;②間接影響:通過間接的方式影響人的認知功能,逐漸地影響其認知可靠性.

    表5 不同的影響方式Tab.5 Different modes of effects

    兩種影響方式相比,前者通常是即時的、突然的,而后者則是逐漸積累的過程;因此,對于現(xiàn)場人員的可靠性評估而言,直接影響的效果更為顯著.

    據(jù)此,邀請專家(所邀請專家均來自于海洋工程領域,其中大學教授 4人、企業(yè)工程師 6人)進行評價,然后利用模糊層次分析法計算出權重值(見表 6和表7).

    表6 專家調查樣表Tab.6 Examples of experts questionnaire

    表7 權重計算結果Tab.7 Results of weight

    3) CPC對人因可靠性影響的評價

    由于采用了問卷調查的方式進行信息收集,因此實現(xiàn)了由調查表結果—→CPC水平—→對人因可靠性影響的評價過程.

    根據(jù)每道題目的設計意圖和實際得到的回答,確定不同選項對 CPC水平的期望影響,進而確定對應的量化值,即對有利于提高人因可靠性的答案計 1分,對其他的答案計零分.

    問卷回收之后的統(tǒng)計結果如表8所示(表中分組編號與問卷中的問題相對應,括號中的數(shù)字表示該組題目的個數(shù),T1~T9表示樣本編號).

    實際調查中發(fā)現(xiàn)一線工人與管理人員由于思考問題的角度不同,對于問題的認識存在較大差異.因此,有必要根據(jù)調查對象的崗位性質,對得分統(tǒng)計值進行修正.

    表8 問卷得分結果Tab.8 Score statistics

    一線工人:認為其對現(xiàn)場因素的判斷比對管理因素的判斷更加準確.

    管理人員:認為其對管理因素的判斷比對現(xiàn)場因素的判斷更加準確.

    根據(jù)上述原則,采用與計算 CPC權重相同的方法計算得到修正系數(shù),如表9所示.

    利用修正系數(shù)對表8中的得分進行修正,即

    問卷在設計之初便考慮了與 CPCs之間的對應關系,因此,可以根據(jù)式(21)的計算結果,得到對應的 CPC對人因可靠性的影響,具體的轉化關系如表10所示(分數(shù)統(tǒng)計值的區(qū)間是由該組題目的數(shù)量乘以經(jīng)驗系數(shù)得到).

    表9 修正系數(shù)Tab.9 Correction factor

    表10 CPC評價Tab.10 CPC evaluation

    對修正后的樣本得分求平均值,再根據(jù)表 9的轉化關系求出CPC對人因可靠性的影響,并由式(1)得到CPC對人因可靠性影響的量化值見表11.

    4) 可靠性影響指數(shù)

    將表 11中的 Ccpc,i及表 7中的權重值帶入式(2),可以得到 R = 1 .869.

    5) 分析結果

    將可靠性影響指數(shù)分別代入式(17)、式(18)及式(20),可以得到人因可靠性分析結果,如表12所示.

    由計算結果可知,該平臺人的可靠性水平為較高,即在保證執(zhí)行日常的安全監(jiān)管及正常的作業(yè)要求的情況下,人的績效輸出能夠得到保證.同時,由現(xiàn)場調查發(fā)現(xiàn),該平臺上實施了完整的健康、安全、環(huán)境(health, safety, envionment,HSE)管理體系,日常生產(chǎn)及安全管理亦落實到位,人員無錯誤工作時間與分析結果基本吻合,因此可以認為,該分析結果是合理的.

    表11 評價結果Tab.11 Evaluation results

    表12 人因可靠性分析結果Tab.12 Human reliability analysis results

    3 結 論

    (1) 改進后的共同績效條件能夠更好地反映海洋工程的作業(yè)特點和任務環(huán)境,實例分析結果表明,改進后的 CPC適用于海上生產(chǎn)設施的人因可靠性分析,并且有助于提高分析的準確性.

    (2) 以CREAM和Markov方法為基礎建立的人因可靠性定量分析模型,在實例分析中證明了其合理性和應用價值;同時,由于該模型不依賴人因專家的參與,因此具有較強的可操作性.

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