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    基于HEART方法的駕駛艙處理海上航行沖突中人為差錯概率研究

    2016-01-08 03:44:41王治中謝章偉
    關(guān)鍵詞:駕駛員

    朱 浩, 王治中, 謝章偉

    (上海海事大學(xué) 商船學(xué)院,上海 201306)

    基于HEART方法的駕駛艙處理海上航行沖突中人為差錯概率研究

    朱浩,王治中,謝章偉

    (上海海事大學(xué) 商船學(xué)院,上海 201306)

    摘要:駕駛艙在船舶航行過程中起著非常重要的作用,包含判斷與決策過程。這一過程有詢問、討論、確定方案、執(zhí)行和反饋5個(gè)環(huán)節(jié)。通過分析這5個(gè)環(huán)節(jié)間的相互關(guān)系及影響,對人為差錯概率進(jìn)行定量分析,發(fā)現(xiàn)起負(fù)面作用的差錯誘發(fā)條件,分析駕駛員對海上航行安全的影響,保障海上交通安全有序地運(yùn)行,提高HEART方法在海上交通領(lǐng)域的適用性。

    關(guān)鍵詞:HEART方法;人為差錯概率;駕駛員;航行安全

    0引言

    船舶航行安全一直是航運(yùn)業(yè)非常重視的問題。據(jù)統(tǒng)計(jì),船舶發(fā)生的各類海上事故中,發(fā)生在航行期間的比例高達(dá)80%。而據(jù)事故后的分析總結(jié),絕大多數(shù)的事故都是人為因素引起的。近幾年中遠(yuǎn)系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生的幾起嚴(yán)重的海損事故[1],無一例外全部是由于當(dāng)班駕駛員疏忽和過失導(dǎo)致的。既然是人為因素,那么就可以進(jìn)行控制[2]。國外對人因可靠性的分析研究[3]始于20世紀(jì)50年代,主要方法有人因失誤率預(yù)測法(THERP)、人的認(rèn)知可靠性模型(HCR)、人的失誤與減少方法(HEART)以及認(rèn)知可靠性與差錯分析方法(CREAM)等。

    HEART方法考慮了人、機(jī)、任務(wù)和環(huán)境對人的績效的影響,可以識別任務(wù)類型和誘發(fā)差錯的因子,并評估出差錯發(fā)生的概率,因此將該方法應(yīng)用到駕駛艙處理航行沖突的環(huán)境中,分析駕駛員在面對突發(fā)情況時(shí)發(fā)生差錯的概率的大小,從而為管理人員提供解決此類問題的方法[4]。

    1HEART方法

    HEART方法是由Williams于1986年正式提出的。該方法著重研究對人因可靠性有負(fù)面影響的因素,即差錯誘發(fā)條件(Error-Producing Conditions,EPC),并尋求能夠降低人為差錯幾率的措施。HEART方法主要由任務(wù)分類、差錯誘發(fā)條件[4]和計(jì)算方法3部分組成。

    1.1任務(wù)分類

    人因可靠性分析需要根據(jù)具體的任務(wù)進(jìn)行,HEART方法將所有任務(wù)歸納為8種通用任務(wù)類型,并給出了每種任務(wù)類型的標(biāo)稱人為差錯概率[5](Nominal Human Error Probability,NHEP),基本上所有任務(wù)都可以與這8種任務(wù)場景相匹配。

    1.2差錯誘發(fā)條件

    除了任務(wù)分類,HERAT方法還使用了對人的行為有負(fù)面影響的工效學(xué)因子和環(huán)境因子(即差錯誘發(fā)條件)來調(diào)節(jié)人為差錯概率,其中EPC包括操作經(jīng)驗(yàn)、時(shí)間壓力和外界條件等。另外,HEART方法還為每個(gè)EPC定義了權(quán)重值ω,用來反映每個(gè)EPC的最大影響程度。

    1.3計(jì)算方法

    對某一具體任務(wù)來說,每個(gè)EPC的影響程度各有不同,故HEART方法首先通過專家打分的方式確定每個(gè)EPC的實(shí)際影響值,記為APOA,并利用式(1)確定調(diào)節(jié)后的EPC的權(quán)重值ω。

    (1)

    (2)

    式(2)中:HEP為最終的人為差錯概率;NHEP為標(biāo)稱人為差錯概率。

    HEART方法避開了事件樹,而是直接將任務(wù)歸納為8種不同的類型,這在很大程度上減輕了評估人員的工作負(fù)荷,即使得離開領(lǐng)域?qū)<乙材軌蜻M(jìn)行評估。此外,EPC的數(shù)量也比較精煉,便于進(jìn)行快速查詢。最后,EPC的調(diào)整公式也比較簡單。這樣可以在一定程度上保證數(shù)據(jù)的一致性。

    2人為差錯的定量化分析

    2.1任務(wù)分類

    駕駛艙的任務(wù)可以分成5類:判斷、討論、確定方案、執(zhí)行方案以及總結(jié)。在船舶航行過程中,駕駛?cè)藛T發(fā)現(xiàn)可疑現(xiàn)象時(shí)應(yīng)及時(shí)作出判斷并和駕駛艙的其他人員討論,運(yùn)用已有的知識和經(jīng)驗(yàn)發(fā)表意見,這是作出最佳決策的必須手段。在確定好方案之后,立刻執(zhí)行,以在最短的時(shí)間內(nèi)解決問題。問題解決之后,對任務(wù)流程進(jìn)行總結(jié),分析方案是否有效、問題是否已經(jīng)得到解決[6]。

    在確定駕駛員處理沖突任務(wù)分類的標(biāo)稱人為差錯概率(NHEP)時(shí),首先需要對NHEP進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將所有的NHEP映射到0~1內(nèi);然后根據(jù)表1中的任務(wù)分類分別找出HERAT和NARA方法中相對應(yīng)的NHEP,取兩者的均值來確定。

    表1 駕駛員處理航行沖突的任務(wù)分類

    2.2駕駛艙處理航行沖突時(shí)的差錯誘發(fā)條件

    駕駛艙人員在處理航行沖突的過程中會受多種因素的影響,分為外在因素和內(nèi)在因素。在發(fā)現(xiàn)航行沖突時(shí),駕駛?cè)藛T為了能隨時(shí)掌握船舶在該航行區(qū)域內(nèi)的航行動態(tài)(如航速、航向等),需通過航海雷達(dá)判斷是否存在潛在航行沖突,但是在監(jiān)視雷達(dá)屏幕的過程中,駕駛?cè)藛T可能會受到各種外界不利條件(如雷達(dá)識別失效)和自身因素的影響,從而導(dǎo)致差錯發(fā)生[4]。表2分析出了步驟一中每個(gè)EPC的最大影響值,即權(quán)重值ω。其是通過對HEART和NARA方法中EPC的權(quán)重值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將所有的權(quán)重值ω映射到0~100內(nèi),并通過相互比較取其中最大的影響值來確定的。同理,可以分析出剩余步驟中的差錯誘發(fā)條件的權(quán)重值。

    表2 步驟一的差錯誘發(fā)條件

    2.3駕駛員處理航行沖突的人為差錯概率的計(jì)算

    計(jì)算人為差錯概率的步驟為:

    1) 確定每個(gè)EPC的實(shí)際影響值A(chǔ)POA。

    由于對某個(gè)具體任務(wù)來說EPC的影響程度(即APOA)存在一定差別,因此需要通過專家打分確定每個(gè)EPC的APOA。為了確定EPC對某一任務(wù)的影響程度,首先由8位專家對每個(gè)EPC的影響程度進(jìn)行打分,分?jǐn)?shù)介于0~10,其中0表示沒有影響,10表示影響最大;然后求得每個(gè)EPC的影響程度的均值;最后對所有的影響值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將所有的影響值映射到0~1內(nèi),即可得到每個(gè)EPC 的實(shí)際影響值A(chǔ)POA。利用式(1)可計(jì)算得到每個(gè)調(diào)節(jié)后的EPC的權(quán)重值ω′(見表3)。同理,可得到步驟二到步驟五的權(quán)重值,此處不一一進(jìn)行計(jì)算。

    表4 駕駛員在步驟二狀態(tài)所對應(yīng)的EPC的APOA及權(quán)重值ω′

    2) 計(jì)算駕駛艙處理沖突過程中每個(gè)任務(wù)步驟所對應(yīng)的人為差錯概率HEP。

    由表1可知,駕駛員發(fā)現(xiàn)突發(fā)情況并作出判斷,其對應(yīng)的NHEP為0.015 5,由表3確定的每個(gè)調(diào)節(jié)后的EPC的權(quán)重值為ω′,利用式(2)可計(jì)算得到駕駛員“發(fā)現(xiàn)突發(fā)情況并作出判斷”這一任務(wù)步驟最終的人為差錯概率HEP。

    (3)

    用同樣的方法可計(jì)算得到駕駛員處理沖突過程中每個(gè)任務(wù)步驟所對應(yīng)的HEP(見表5)。

    表5 每個(gè)步驟對應(yīng)的人為差錯概率

    3結(jié)語

    通過對駕駛艙處理航行沖突的過程進(jìn)行定量化分析,可得到以下結(jié)論:

    1) 分析了駕駛艙處理沖突的過程,并對其進(jìn)行了定量計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了對駕駛艙的客觀評價(jià),為定量分析駕駛艙的認(rèn)知差錯提供了一種方法。

    2) 通過式(2)可知:ω′變小,HEP值也會變小,因此差錯誘發(fā)條件越少;權(quán)重值ω變小,ω′也會隨著變小,人為差錯概率降低。將HEART方法用于“駕駛艙處理航行沖突”這一環(huán)境,可以有針對性地制定改進(jìn)措施,以此提高整個(gè)海上航行系統(tǒng)的可靠性,保證海上交通運(yùn)輸安全有序地進(jìn)行。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陸悅銘,孔凡邨,薛一東,等.“中遠(yuǎn)釜山”輪碰撞大橋事故分析與反思[J].航海,2012(6):44-47.

    [2]張力, 趙明. WANO人因事件統(tǒng)計(jì)及分析[J]. 核動力工程, 2005, 26(3): 291-296.

    [3]高佳,黃祥瑞,沈祖培.第二代人的可靠性分析方法的新進(jìn)展[J].中南工學(xué)院學(xué)報(bào),1999,13(2):140-151.

    [4]蔣英杰,孫志強(qiáng),謝紅衛(wèi),等.人為差錯概率量化方法綜述[J].科技導(dǎo)報(bào),2011,29(5):74-79.

    [4]王道民.人為因素與船舶運(yùn)輸安全[J].中國海事, 2009(2):48-51.

    [5]謝紅衛(wèi), 孫志強(qiáng), 李欣欣,等. 典型人因可靠性分析方法評述[J].國防科技大學(xué)學(xué)報(bào).2007(02).

    [6]王永剛,王燕. 人為因素的多維事故原因分析模型[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2008,8(2):96-100.

    2015年世界海事日主題——“海事教育和培訓(xùn)”

    當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月14日,國際海事組織(International Maritime Organization, IMO)的秘書長Koji Sekimizu在瑞典馬爾默的世界海事大學(xué)宣布了2015年世界海事日的主題——“海事教育和培訓(xùn)”。

    Koji Sekimizu表示,有效的培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)則永遠(yuǎn)是航運(yùn)業(yè)安全和有保障的基礎(chǔ),航運(yùn)業(yè)需要維持航運(yùn)人才的質(zhì)量、技能以及競爭性。

    IMO選擇這一主題的原因是為了強(qiáng)調(diào)一個(gè)技能熟練和積極性高的航運(yùn)人才對航運(yùn)產(chǎn)業(yè)的重要性。沒有高質(zhì)量的人才,航運(yùn)產(chǎn)業(yè)就寸步難行,難以對行業(yè)的安全性和產(chǎn)業(yè)環(huán)境做出改善。

    STCW公約已經(jīng)為海員的培訓(xùn)和教育設(shè)定了國際化的標(biāo)桿。達(dá)到STCW所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn),對保證海員在船上的服務(wù)質(zhì)量、提升海員本身的技術(shù)素養(yǎng)和競爭性而言十分重要。而岸上人員的職業(yè)素養(yǎng)也只能通過有效的海事教育和培訓(xùn)來鞏固、更新和維持。

    在9月底,IMO將圍繞世界海事日的主題舉辦相關(guān)活動,活動將持續(xù)一年。

    收稿日期:2014-10-18

    作者簡介:朱浩(1991—),男,江蘇鹽城人,碩士生,主要從事海洋環(huán)境潮流數(shù)值模擬研究。

    文章編號:1674-5949(2015)01-059-04

    中圖分類號:U698.6

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    Research on Probability of Human Error on Bridge in Dealing with
    Navigation Conflicts Based on HEART Method

    ZhuHao,WangZhizhong,XieZhangwei

    (Merchant Marine College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

    Abstract:At sea, the bridge is a very important aspect doing judgment and decision-making. The process includes inquiry, discussion, deciding solutions, implementation, feedback. This paper studies the relationship and impact of these five aspects and quantitatively analyzes the probability of human error to find the conditions which induces negative effects. The influence of the behavior of deck officers on the safety of navigation is investigated. This study sets an application example of HEART in the field of maritime transportation.

    Key words:HEART; probability of human error; deck officer; navigation safety

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