煤礦采掘作業(yè)人員情景意識(shí)可靠性影響因素分析

陳兆波，郝麗萍，曾建潮，李亨英

(1.太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原 030024；2.太原科技大學(xué) 工業(yè)與系統(tǒng)工程研究所，山西 太原 030024； 3.中北大學(xué) 計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，山西 太原 030051)

煤礦采掘作業(yè)人員情景意識(shí)可靠性影響因素分析

陳兆波1,2，郝麗萍1，曾建潮3，李亨英1

(1.太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原 030024；2.太原科技大學(xué) 工業(yè)與系統(tǒng)工程研究所，山西 太原 030024； 3.中北大學(xué) 計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，山西 太原 030051)

為研究煤礦采掘作業(yè)人員情景意識(shí)(SA)的主要影響因素，以煤礦操作規(guī)程為依據(jù)，分別構(gòu)建感知、理解、預(yù)測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并利用層次分析法、語(yǔ)義數(shù)字概率估計(jì)法及三角模糊法等方法確定節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。然后，利用串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性向量法對(duì)SA可靠性進(jìn)行定量分析與比較，從而得到影響煤礦作業(yè)人員SA可靠性的主要因素。結(jié)果表明：培訓(xùn)是影響感知、理解的主要因素，而心智模式是影響預(yù)測(cè)的主要原因。心智模式對(duì)于整個(gè)SA串聯(lián)系統(tǒng)的影響最大，個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)次之，然后是培訓(xùn)。該模型可以為煤礦領(lǐng)域個(gè)體作業(yè)人員SA可靠性研究提供支持。

煤礦安全；情景意識(shí)(SA)；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；感知；理解；預(yù)測(cè)

根據(jù)ENDSLEY的定義，情景意識(shí)(situation awareness，SA)是指在一定時(shí)間和空間內(nèi)對(duì)環(huán)境中各組成要素的感知、對(duì)要素內(nèi)在含義的理解以及對(duì)系統(tǒng)未來(lái)變化狀況的預(yù)測(cè)[1]。大量研究表明，情景意識(shí)是不安全行為發(fā)生的主要原因。據(jù)統(tǒng)計(jì)，造成煤礦安全事故的不安全行為中，有59.1%的不安全行為是由于煤礦作業(yè)人員對(duì)礦井人-機(jī)-環(huán)相關(guān)因素的感知、理解及預(yù)測(cè)出現(xiàn)偏差所致[2]，即作業(yè)人員的情景意識(shí)差是煤礦作業(yè)人員不安全行為發(fā)生的重要原因。因此，從情景意識(shí)的角度研究煤礦作業(yè)人員不安全行為的抑制策略是非常有意義的。

目前，SA理論已經(jīng)受到學(xué)術(shù)界和實(shí)業(yè)界的廣泛關(guān)注，并逐漸發(fā)展成為心理學(xué)和人因工效學(xué)領(lǐng)域的前沿研究問(wèn)題之一[3]，Human Factors等期刊都先后開(kāi)辟了情景意識(shí)理論的特輯。在交通方面，WALKER等[4]研究了培訓(xùn)對(duì)汽車(chē)駕駛員SA的影響；YOUNG等[5]研究了視聽(tīng)干擾對(duì)汽車(chē)駕駛員SA的影響作用。在核電方面，李鵬程等[6]分析了核電廠數(shù)字化主控室操縱員的SA失誤問(wèn)題；戴立操等[7]針對(duì)核電廠操縱員，研究了操縱員SA的主要影響因素。在航空方面，ENDSLEY等[8-9]基于航空領(lǐng)域安全報(bào)告的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，與SA相關(guān)的失誤中，有76.0%的失誤發(fā)生在第一層，即未能正確感知信息導(dǎo)致的，20.3%發(fā)生在第二層，即未能理解情境導(dǎo)致的，3.4%發(fā)生在第三層，即未能正確預(yù)測(cè)未來(lái)情境造成的；王永剛等[10]分析了影響空中交通管制員SA形成與保持的因素；楊家忠等[11]研究了管制扇區(qū)內(nèi)航空器的動(dòng)態(tài)變化和扇區(qū)內(nèi)的航空器數(shù)量對(duì)管制員SA的影響；CUNNINGHAM等[12]采用現(xiàn)狀評(píng)價(jià)方法，通過(guò)利用在線調(diào)查問(wèn)題的技術(shù)來(lái)測(cè)量操作員的SA。在航海方面，SANDHALAND等[13]通過(guò)調(diào)查23起碰撞事故報(bào)告，研究分析了人、技術(shù)、組織因素如何影響值勤人員的情景意識(shí)；SNEDDON等[14]研究了壓力和疲勞對(duì)海上鉆井工人SA的影響關(guān)系。上述研究大多是通過(guò)實(shí)證方法借助某種SA測(cè)量方法，研究培訓(xùn)、干擾、疲勞、工作負(fù)荷等因素對(duì)作業(yè)人員個(gè)體SA的影響。此外，還有一些學(xué)者為了減少作業(yè)人員在異常環(huán)境下操作者個(gè)體SA的差錯(cuò)，研究基于SA理論的決策支持系統(tǒng)[15-17]。但現(xiàn)有的SA研究主要集中在航空、航海、核電、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域，煤礦領(lǐng)域SA研究尚未發(fā)現(xiàn)。

在SA的可靠性研究方面，戴立操等利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究了核電廠操縱員的SA主要影響因素；李鵬程等[18]結(jié)合模擬機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和貝葉斯理論，建立并完善了核電廠操縱員的SA可靠性模型。雖然已有的很多研究數(shù)據(jù)是通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)得到，但是筆者構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)涉及2 796個(gè)參數(shù)，數(shù)據(jù)量較大，不適合通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)得到數(shù)據(jù)。因此，筆者通過(guò)確定一種規(guī)范合理的方法來(lái)確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件概率分布，從而有效地推理分析得到煤礦作業(yè)人員SA可靠性的主要影響因素?，F(xiàn)有的研究主要是從總體層面分析影響SA的因素，很少有研究從感知、理解、預(yù)測(cè)這3個(gè)層次進(jìn)行深入研究。由于個(gè)體的情景意識(shí)受環(huán)境、任務(wù)、組織及個(gè)人等眾多因素的影響，難以獲得大量的數(shù)據(jù)來(lái)建立因素之間影響關(guān)系和影響程度的精確模型。因此，筆者將借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在解決不確定性問(wèn)題中的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)概率推理，分析得到煤礦作業(yè)人員SA各層次的主要影響因素。由于SA是一個(gè)串聯(lián)系統(tǒng)，故利用張鵬等[19]提出的串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性向量方法，對(duì)SA可靠性的安全概率及失效概率進(jìn)行度量與分析，得到煤礦作業(yè)人員SA可靠性的主要影響因素。

1 SA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖構(gòu)建

煤礦采掘作業(yè)人員情景意識(shí)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖主要包含兩個(gè)部分：影響因素(節(jié)點(diǎn))和因素之間的因果關(guān)系?；诿旱V操作規(guī)程，通過(guò)分析采煤機(jī)司機(jī)的工作任務(wù)，結(jié)合事故報(bào)告及其他相關(guān)文獻(xiàn)資料，從組織、任務(wù)、環(huán)境、個(gè)人因素4個(gè)方面總結(jié)歸類(lèi)了影響感知、理解、預(yù)測(cè)的因素。因素間的因果關(guān)系通過(guò)查閱《煤礦本質(zhì)安全管理》、《安全原理》、《人因工程學(xué)》、《煤礦安全技術(shù)與管理》、《認(rèn)知心理學(xué)》等[20-24]相關(guān)文獻(xiàn)資料獲得。

1.1 煤礦采掘作業(yè)人員感知的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖

對(duì)于影響感知的因素，從環(huán)境、任務(wù)、組織、個(gè)人因素4個(gè)方面進(jìn)行分析，選定16個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖。由于涉及參數(shù)多達(dá)2 796個(gè)，為簡(jiǎn)化計(jì)算，增設(shè)了人機(jī)交互水平、個(gè)人記憶水平和個(gè)人能力與團(tuán)隊(duì)合作3個(gè)節(jié)點(diǎn)，最終確定由該19個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建煤礦挖掘作業(yè)人員感知的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖，如圖1所示。

圖1 煤礦采掘作業(yè)人員感知的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖

1.2 煤礦采掘作業(yè)人員理解的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖

對(duì)于影響理解的因素，從組織、任務(wù)、個(gè)人因素3方面分析。組織因素是指培訓(xùn)；任務(wù)因素包括工作設(shè)計(jì)、腦力負(fù)荷；個(gè)人因素包括個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)、記憶、心智模式、期望，其中記憶包含短時(shí)記憶和長(zhǎng)時(shí)記憶。最終選定8個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建了煤礦采掘作業(yè)人員理解的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖，如圖2所示。 從圖2可知，培訓(xùn)和工作設(shè)計(jì)是影響理解的根本原因，記憶、心智模式、期望、腦力負(fù)荷是影響理解的直接原因。

圖2 煤礦采掘作業(yè)人員理解的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖

1.3 煤礦采掘作業(yè)人員預(yù)測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖

預(yù)測(cè)主要受個(gè)人自身因素的影響，受其他外在因素的影響較小。通過(guò)分析，從個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)、心智模式、個(gè)人性格缺陷等方面來(lái)分析影響預(yù)測(cè)的主要原因，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖，如圖3所示。

圖3 煤礦采掘作業(yè)人員預(yù)測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖

2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的確定及檢驗(yàn)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)主要包括根節(jié)點(diǎn)與中間節(jié)點(diǎn)條件概率分布的確定，以及節(jié)點(diǎn)間條件獨(dú)立性檢驗(yàn)兩個(gè)部分。其中，根節(jié)點(diǎn)的概率分布的確定，筆者主要利用專(zhuān)家打分法結(jié)合三角模糊法處理數(shù)據(jù)得到；中間變量的條件概率表主要利用ROED等[25]提出的公式計(jì)算得到。節(jié)點(diǎn)間的條件獨(dú)立性通過(guò)互信息進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.1 根節(jié)點(diǎn)概率的確定

根節(jié)點(diǎn)概率的確定步驟如下：①設(shè)計(jì)專(zhuān)家打分所需的概率刻度尺，其設(shè)計(jì)方法參照文獻(xiàn)[26]；②選擇3名有經(jīng)驗(yàn)的煤礦領(lǐng)域?qū)＜医M成專(zhuān)家組；③專(zhuān)家利用概率刻度尺分別對(duì)各根節(jié)點(diǎn)的好、中、差3個(gè)狀態(tài)發(fā)生的概率進(jìn)行打分；④對(duì)得到的模糊概率進(jìn)行均值化處理，進(jìn)一步采用均值面積法解模糊，最終得到各根節(jié)點(diǎn)的概率分布。

2.2 中間節(jié)點(diǎn)條件概率分布的確定

由于構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖所涉及的節(jié)點(diǎn)及參數(shù)較多，主觀確定概率的計(jì)算工作量較大，因此有必要選取一種規(guī)范化的方法來(lái)確定中間變量的條件概率分布，具體步驟如下：

(1)確定相對(duì)權(quán)重。利用層次分析法確定某一中間節(jié)點(diǎn)直接相連的父節(jié)點(diǎn)的相對(duì)權(quán)重wi，i=1，2，…,n，其中n為其父節(jié)點(diǎn)變量的個(gè)數(shù)。

(2)計(jì)算父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)在不同狀態(tài)下的加權(quán)距離的絕對(duì)值。文獻(xiàn)[18]對(duì)文獻(xiàn)[25]所提出的計(jì)算距離的絕對(duì)值公式進(jìn)行了改進(jìn)，并提出用父節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)各狀態(tài)之間的加權(quán)距離的絕對(duì)值來(lái)分配節(jié)點(diǎn)變量分別處于好、中、差3個(gè)狀態(tài)的概率，有效地解決了正負(fù)距離抵消的問(wèn)題。因此，利用式(1)來(lái)計(jì)算加權(quán)距離的絕對(duì)值：

(1)

式中：n為某一貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖中父節(jié)點(diǎn)變量的個(gè)數(shù)；j為所考慮的子節(jié)點(diǎn)變量可能的狀態(tài)，j=(a,b,c)，a、b、c分別表示狀態(tài)“好”、“中”、“差”，計(jì)算時(shí)，令a=2，b=1，c=0。

(3)確定R指數(shù)的值。采用ROED等提出的概率分布公式進(jìn)行計(jì)算：

(2)

由于缺乏大量確定性的數(shù)據(jù)，無(wú)法利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)得到R值。因此，需要利用公式推導(dǎo)的方法得到R值。首先，利用語(yǔ)義數(shù)字概率估計(jì)法得到節(jié)點(diǎn)變量處于a狀態(tài)與c狀態(tài)間的概率的比值，并利用三角模糊法處理數(shù)據(jù)，得到精確倍數(shù)值x。然后，再代入公式，計(jì)算得到R值。確定倍數(shù)的概率刻度尺與圖4類(lèi)似。

圖4 影響感知的因素間語(yǔ)義-數(shù)字概率調(diào)查問(wèn)卷示意圖

假設(shè)Pa與Pc的概率值之比為x，即：

(3)

節(jié)點(diǎn)變量處于好的狀態(tài)的概率值是處于差的狀態(tài)的概率值的x倍，由此可計(jì)算出R值，即：

(4)

(4)計(jì)算得到各子節(jié)點(diǎn)的條件概率分布表。將對(duì)應(yīng)的D值、R值代入式(2)，計(jì)算得到各貝葉斯網(wǎng)絡(luò)涉及的各子節(jié)點(diǎn)各個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的條件概率分布。

2.3 節(jié)點(diǎn)間的獨(dú)立性檢驗(yàn)

互信息的計(jì)算公式為：

(5)

式中：H(Xi)為隨機(jī)變量Xi的熵；H(Xi|Xj)是隨機(jī)變量Xi的條件熵。

(6)

(7)

互信息具有非負(fù)性，即I(Xi;Xj)≥0，當(dāng)且僅當(dāng)Xi和Xj相互獨(dú)立時(shí)等號(hào)成立(Xi和Xj越傾向于獨(dú)立，I(Xi;Xj)越接近于0)，因此可用于隨機(jī)變量之間獨(dú)立性檢驗(yàn)[27]。

以理解貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖中的節(jié)點(diǎn)X為例，與X直接相連的節(jié)點(diǎn)分別為U、V、W、GG，其他節(jié)點(diǎn)與X點(diǎn)不直接相連，其互信息值如表1所示。以預(yù)測(cè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因果圖中的節(jié)點(diǎn)E為例，與其直接相連的點(diǎn)為O、V，其互信息值如表2所示。由表1、表2可知，與節(jié)點(diǎn)X、E不直接相連的節(jié)點(diǎn)的互信息值均小于0.01，因此節(jié)點(diǎn)X、E分別與其不直接相連的節(jié)點(diǎn)獨(dú)立。同理，其他節(jié)點(diǎn)也均通過(guò)了檢驗(yàn)。

表1 節(jié)點(diǎn)X的互信息值

表2 節(jié)點(diǎn)E的互信息值

3 煤礦采掘作業(yè)人員SA的主要影響因素分析

3.1 感知、理解、預(yù)測(cè)的主要影響因素分析

通過(guò)對(duì)已構(gòu)建的感知、理解、預(yù)測(cè)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行推理分析，可以定量比較各節(jié)點(diǎn)對(duì)于感知、理解、預(yù)測(cè)的影響大小，從而識(shí)別得到主要的影響因素。

(1)當(dāng)感知狀態(tài)差即S=c時(shí)，只改變一個(gè)根節(jié)點(diǎn)變量，如令A(yù)=c，觀察S=c的概率變化大小。其中各根節(jié)點(diǎn)狀態(tài)差時(shí)對(duì)感知的影響情況如表3所示，中間節(jié)點(diǎn)狀態(tài)差時(shí)對(duì)感知的影響情況如表4所示。由表3可知，培訓(xùn)E對(duì)感知的影響最大，其次是自然環(huán)境B、設(shè)備完備性A。由此可見(jiàn)，組織培訓(xùn)的進(jìn)行及個(gè)人接受培訓(xùn)知識(shí)的水平會(huì)很大程度地影響個(gè)人感知水平。由表4可知，個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)O對(duì)感知的影響最大，其次是設(shè)備可靠性V和注意力K。由于感知受環(huán)境、任務(wù)、組織和個(gè)人四大因素的影響，所以可以從這4個(gè)方面分析各因素對(duì)感知的影響程度，結(jié)果如表5所示，可以看出個(gè)人因素對(duì)感知影響最大，這一結(jié)論與已有的研究結(jié)果相一致，充分證明了個(gè)人因素是造成感知失誤的主要原因。

表3 根節(jié)點(diǎn)對(duì)感知的影響大小比較

表4 中間節(jié)點(diǎn)對(duì)感知的影響大小比較

表5 四大因素對(duì)感知的影響大小比較

(2)當(dāng)理解狀態(tài)差即X=c時(shí)，只改變其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)變量，觀察X=c的概率變化大小，其中各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)差時(shí)對(duì)理解的影響情況如表6所示。

由表6可知，培訓(xùn)E是影響理解的主要根原因。在直接影響理解的因素中，期望W是主要原因，其次是心智模式V，記憶U對(duì)理解的影響最小。分別調(diào)整組織、任務(wù)、個(gè)人三大因素中的各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，觀察其對(duì)理解的概率影響大小，結(jié)果如表7所示，可以看出對(duì)理解影響最大的因素是個(gè)人因素，組織因素次之，任務(wù)因素相對(duì)而言對(duì)理解的影響最小。

表6 各節(jié)點(diǎn)對(duì)理解的影響大小比較

表7 三大因素對(duì)理解的影響大小比較

(3)當(dāng)預(yù)測(cè)狀態(tài)差即Z=c時(shí)，只改變其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)變量，觀察Z=c的概率變化大小 ，其中各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)差時(shí)對(duì)預(yù)測(cè)的影響情況如表8所示，可以看出心智模式V是影響預(yù)測(cè)的最主要因素，其次是個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)O。

3.2 情景意識(shí)可靠性的影響因素分析

根據(jù)ENDSLEY的定義，情景意識(shí)是由感知、理解、預(yù)測(cè)構(gòu)成的一個(gè)串聯(lián)系統(tǒng)，首先作業(yè)人員對(duì)環(huán)境、設(shè)備等信息進(jìn)行感知，其次對(duì)于感知到的信息進(jìn)行理解分析，最后根據(jù)理解后的信息進(jìn)行預(yù)測(cè)。筆者采用張鵬等提出的串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性向量方法，對(duì)SA可靠性的安全概率及失效概率進(jìn)行了度量。

表8 各節(jié)點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)的影響大小比較

通過(guò)上述分析可知，培訓(xùn)E、個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)O、設(shè)備完備性A、自然環(huán)境B、注意力K、心智模式V等是影響感知、理解、預(yù)測(cè)的主要因素。因此，選定這些因素來(lái)分析其對(duì)SA的影響大小。

假設(shè)系統(tǒng)由N個(gè)單元組成，且系統(tǒng)和每個(gè)單元都有安全、中介、失效3種狀態(tài)，系統(tǒng)可靠性可以用可靠性向量φ=Pa+Pb+Pc來(lái)表示，其中，Pa∈[0,1]，Pb∈[0,1]，Pc∈[0,1]，且Pa+Pb+Pc=1。Pa為處于安全狀態(tài)的概率，簡(jiǎn)稱(chēng)安全概率；Pb為中介概率；Pc為失效概率。

系統(tǒng)安全概率和失效概率的計(jì)算步驟如下：

(1)分別列出N個(gè)單元中各單元的可靠性向量[Pan,Pbn,Pcn]，n=1，2，…,N。

(2)串聯(lián)系統(tǒng)的安全概率Pa的遞推公式為：

(8)

(3)串聯(lián)系統(tǒng)的失效概率Pc的遞推公式為：

(9)

其中，相關(guān)系數(shù)λ∈[0,1]，相關(guān)性越強(qiáng)，λ值越小。

(4)由Pa+Pb+Pc=1可知中介概率Pc=1-Pa-Pb。

根據(jù)已構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，得到感知、理解、預(yù)測(cè)分別處于好、中、差3種的概率分別為Pai，Pbi，Pci，i=(1,2,3)，感知為單元1，理解為單元2，預(yù)測(cè)為單元3，也即這3個(gè)單元的可靠性向量分別為：φ1=[Pa1,Pb1,Pc1]，φ2=[Pa2,Pb2,Pc2]，φ3=[Pa3,Pb3,Pc3]。

通過(guò)計(jì)算得到SA的可靠性向量[Pa,Pb,Pc]，之后調(diào)整節(jié)點(diǎn)E的狀態(tài)，令E=c，觀察并記錄感知、理解、預(yù)測(cè)三者的狀態(tài)概率變化，然后利用式(8)和式(9)分別計(jì)算得到調(diào)整后的SA可靠性向量。節(jié)點(diǎn)O、A、B、K、V的調(diào)整過(guò)程及變化概率計(jì)算同上。

由于感知、理解、預(yù)測(cè)之間的相關(guān)關(guān)系λ不可知，所以分別取[0,1]之間的11個(gè)點(diǎn)為λ值，并作出對(duì)應(yīng)的函數(shù)圖像。調(diào)整E=c，繪制的失效概率隨λ變化的曲線圖如圖5所示。

圖5 SA可靠性的失效概率變化圖

根據(jù)上述分析，可以發(fā)現(xiàn)：

(1)由圖5可知，隨著λ值的不斷增大，SA可靠性的失效概率也在不斷增大，即失效概率隨著單元間相關(guān)性程度的減小而增加。隨著λ值的增大，單元間的相關(guān)性程度降低，單元1、2、3趨向于獨(dú)立，當(dāng)λ=1時(shí)，即3個(gè)單元處于獨(dú)立時(shí)，任何一個(gè)單元失效都會(huì)造成整個(gè)系統(tǒng)失效，此時(shí)，系統(tǒng)失效概率最大。

(2)各影響因素對(duì)于SA可靠性的影響大小比較結(jié)果為：V>O>E>K>B>A。即心智模式對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的影響最大，個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)次之，其次是培訓(xùn)，上述三者是影響SA可靠性較大的因素。心智模式的狀態(tài)會(huì)直接影響理解和預(yù)測(cè)的狀態(tài)，從而影響SA可靠性，當(dāng)心智模式狀態(tài)差時(shí)，理解和預(yù)測(cè)這兩個(gè)單元處于狀態(tài)差的概率會(huì)增大，這就會(huì)造成SA可靠性失效概率增加。而上述研究結(jié)果表明，個(gè)人素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)是個(gè)人因素中影響個(gè)體作業(yè)人員SA最重要的因素。當(dāng)作業(yè)人員缺乏經(jīng)驗(yàn)，或個(gè)人技能、學(xué)習(xí)能力、安全意識(shí)等綜合能力較低時(shí)，作業(yè)人員在對(duì)人-機(jī)-環(huán)等信息感知時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)未注意到相關(guān)信息等感知失誤，還可能對(duì)信息的理解判斷出現(xiàn)差錯(cuò)。個(gè)人經(jīng)驗(yàn)還會(huì)直接影響到對(duì)未來(lái)情境的預(yù)測(cè)。如果作業(yè)人員有豐富的經(jīng)驗(yàn)，更容易在事故發(fā)生前提前做出有效、正確的判斷和預(yù)測(cè)，從而可以避免事故的發(fā)生，減少人員傷亡。此外，組織培訓(xùn)的進(jìn)行，可以有效提高作業(yè)人員的技能水平和安全意識(shí)，因此，所有煤礦作業(yè)人員在上崗前都應(yīng)接受培訓(xùn)，包括安全教育培訓(xùn)和技能培訓(xùn)。當(dāng)個(gè)體作業(yè)人員接受培訓(xùn)的水平較高時(shí)，作業(yè)人員可以在開(kāi)始工作任務(wù)前，做好相關(guān)的安全設(shè)施配備，并準(zhǔn)確全面地獲取采掘工作所必要的信息。同時(shí)，培訓(xùn)的有效進(jìn)行還可以提高個(gè)人素質(zhì)和心智模式水平，從而為理解和預(yù)測(cè)水平的提高提供基礎(chǔ)。

(3)注意力K也會(huì)對(duì)作業(yè)人員的SA造成一定的影響，自然環(huán)境B和設(shè)備完備性A次之。注意力是人的感覺(jué)(視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)等)和知覺(jué)(意識(shí)、思維等)同時(shí)對(duì)一定對(duì)象的選擇指向和集中。當(dāng)注意力不集中時(shí)，會(huì)直接影響人的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等感官獲取信息的正確率，從而影響感知水平。而設(shè)備是否完備將會(huì)影響到作業(yè)人員在作業(yè)過(guò)程中能否利用相關(guān)設(shè)備獲取所需的正確信息，如煤層硬度、瓦斯含量等信息。自然環(huán)境包括礦壓、水壓、地溫、地壓及煤層地質(zhì)構(gòu)造情況等。井下的礦壓、水壓、地溫、地壓會(huì)影響人的觸覺(jué)和平衡覺(jué)感知，如果煤層地質(zhì)構(gòu)造情況復(fù)雜會(huì)造成作業(yè)人員需要感知的信息量大，同時(shí)還會(huì)造成工作人員的工作負(fù)荷，最終影響感知水平。

4 結(jié)論

為了提高煤礦作業(yè)人員的情景意識(shí)可靠性，筆者利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論從感知、理解、預(yù)測(cè)3個(gè)方面構(gòu)建了煤礦采掘作業(yè)人員的SA可靠性模型，利用串聯(lián)系統(tǒng)可靠性向量法對(duì)SA可靠性進(jìn)行了定量評(píng)價(jià)與分析，得出如下結(jié)論：①通過(guò)分析煤礦操作規(guī)程，結(jié)合其他文獻(xiàn)資料，得到影響煤礦采掘作業(yè)人員SA 3個(gè)層次的因素及因素間的因果關(guān)系，為后續(xù)煤礦領(lǐng)域個(gè)體作業(yè)人員SA的研究提供理論基礎(chǔ)；②在計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的概率分布過(guò)程中，由于依據(jù)專(zhuān)家打分法等主觀判斷，主觀性較強(qiáng)，故在未來(lái)研究中，宜盡量收集客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，以更好地將定量與定性相結(jié)合，進(jìn)而得到更準(zhǔn)確的結(jié)果；③從環(huán)境、任務(wù)、組織和個(gè)人4個(gè)方面，分析影響感知、理解、預(yù)測(cè)的主要因素，再通過(guò)串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性向量法分析得到各相關(guān)因素對(duì)于SA可靠性的影響大小，從而得到影響作業(yè)人員情景意識(shí)的主要因素。

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CHEN Zhaobo:Assoc. Prof.; College of Economy and Management, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024, China.

Analysis of the Influencing Factors of Situation Consciousness Reliability of Coal Mine Excavator

CHENZhaobo,HAOLiping,ZENGJianchao,LIHengying

To explore the main factors influencing the situation awareness of coal mine excavator, the Bayesian network model of situation awareness is established which is coalesced by three sub-models: perception, comprehension and projection based on the coal mining operation procedures. Then, the Analytic Hierarchy Process (AHP), verbal-numerical probability method and triangle fuzzy are combined to elicit the conditional probability of the Bayesian network model. Furthermore, the reliability vector method of series system is used to quantitative analysis the main factors that affect the reliability of SA for coal mining operators. The results show that training is the most important factor that influences the perception and comprehension; mental model is the main factor influencing the projection. The mental model is most important factor that impacts the entire SA series system for coal mine operators, the second most important is personal qualities and experience, and the third is training. The model can provide support for the research of SA reliability of individual workers in the field of coal mine.

coal mine safety; situation awareness (SA); Bayesian networks; perception; comprehension; projection

2095-3852(2017)04-0408-07

A

2017-02-10.

陳兆波(1983-)，男，四川冕寧人，太原科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，主要研究方向?yàn)槿艘蚺c系統(tǒng)安全.

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41272374)；教育部人文社會(huì)科學(xué)青年基金項(xiàng)目(15YJC630012)；山西省自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(2015021098)；太原科技大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(20151033).

X936

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.04.007