基于模糊事故樹的農(nóng)機事故影響因素分析*

武欣，戚彬，孫曉明，李志合，王憲良，王飛

(山東理工大學，山東淄博，255000)

0 引言

自20世紀50年代以來，我國農(nóng)業(yè)機械化的水平不斷提升[1]，但農(nóng)機安全問題一直是影響我國農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量提升的重要原因之一。近年來農(nóng)機事故數(shù)量雖有所下降，但給社會、家庭和個人帶來的傷害依舊嚴重，帶來經(jīng)濟損失的同時還極大地降低了農(nóng)民的幸福感，嚴重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率[2]。

在以往的農(nóng)機事故分析中，國外學者Robert[3]、Bunn[4]等以及國內(nèi)學者關于農(nóng)機事故的研究[5-8]大多根據(jù)國家對于農(nóng)機事故的相關統(tǒng)計資料來進行文本分析，其研究結(jié)果對于農(nóng)機事故的預防具有一定的意義，但存在數(shù)據(jù)資料不全面，造成事故的潛在因素被忽略等問題。除此之外，之前研究中的傳統(tǒng)的定量模型不具備推理能力，具有因果關系的邏輯推理的模型無法進行系統(tǒng)精確數(shù)值的描述[9]。

目前國內(nèi)外學者已將模糊事故樹的方法應用在各個領域，Badida等[10]利用模糊事故樹分析方法對石油天然氣管道自然災害風險進行評估，研究結(jié)果將對安全專業(yè)人員做出與石油和天然氣管道風險管理有關的決策提供幫助；Paula等[11]將故障樹分析和模糊決策相結(jié)合構(gòu)建了網(wǎng)絡安全風險分析模型理論用來評估網(wǎng)絡安全；不列顛哥倫比亞大學的學者[12]利用模糊事故樹分析法對水力壓裂返水蓄水故障進行分析找出故障的關鍵原因；印度學者Cheliyan等[13]對海底采油系統(tǒng)油氣泄漏進行模糊事故樹分析來確定可能導致事故發(fā)生的最薄弱環(huán)節(jié)；中國也有學者利用該分析方法對于城市霧霾[14]、煤礦爆炸[15]等事件進行研究。這在一定程度上說明模糊事故樹方法的適用性廣，將其用在農(nóng)機事故上是可行的。

因此，本研究通過事故樹分析法[16-17]對農(nóng)機事故進行定性分析，層層深入，整理出造成農(nóng)機事故的已知原因和潛在原因，針對事故樹分析法定量分析時存在基本事件概率不完整的問題，引入三角模糊數(shù)[18]的理論對基本事件的發(fā)生概率進行模糊處理，求出頂上事件發(fā)生概率，對農(nóng)機事故進行預測，利用模糊中值推出基本事件的模糊重要度，并進行排序，根據(jù)結(jié)果，制定出更加全面且具有針對性和科學性的預防措施。

1 模糊事故樹模型構(gòu)建

本文選取農(nóng)機事故作為研究對象即事故樹中的頂上事件來進行分析，從2013年出版的《農(nóng)業(yè)機械事故案例》[19]和2016—2018年期間《中國農(nóng)業(yè)機械化年鑒》[20]中收錄的2014—2016年農(nóng)機事故情況的通報以及在中國農(nóng)業(yè)機械化信息網(wǎng)上發(fā)布的關于2017—2019年農(nóng)機事故情況的通報中對與該事故有關文本敘述進行查閱，并對相關數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計整理，得到造成農(nóng)機事故的已知原因，在此基礎上從整個人機系統(tǒng)角度出發(fā)，分人、機、環(huán)境三個層面來分析風險源，整理出風險因素，梳理出造成農(nóng)機事故的潛在原因，采用事故樹分析法，由果溯因進行推演，構(gòu)建起各事件之間的因果關系，進而追蹤到造成農(nóng)機事故發(fā)生的最本質(zhì)的原因，并用特定的事件符號和邏輯門符號來繪制事故樹圖，采取布爾代數(shù)簡化法求解最小割集和最小徑集，利用三角模糊理論對基本事件的發(fā)生概率進行模糊處理，最后求解出農(nóng)機事故發(fā)生概率及各基本事件的模糊重要度，具體模型框架如圖1所示。

圖1 農(nóng)機事故模糊事故樹分析流程

2 基于模糊事故樹的農(nóng)機事故影響因素分析

2.1 調(diào)查事故原因

2.1.1 資料查閱分析

通過查閱《農(nóng)業(yè)機械事故案例》[19]和《中國農(nóng)業(yè)機械化年鑒》[20]，對與農(nóng)機事故相關的敘事文本和統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行整理和分析，捕獲無證駕駛、無牌駕駛、操作失誤、機件失效、違法載人、疲勞駕駛、非作業(yè)人員進入作業(yè)區(qū)等高頻關鍵詞，將其作為農(nóng)機事故已知原因數(shù)據(jù)庫素材，為下一步的事故樹邏輯分析提供參考依據(jù)。

2.1.2 農(nóng)機事故風險源分析

造成農(nóng)機事故因素繁多，目前所提供的事故資料存在描述缺乏細節(jié)，內(nèi)容不夠翔實的問題，對于事故原因的分析停留在表面，未能深入下去探究其實質(zhì)性的原因，因此在對農(nóng)機系統(tǒng)中的危險因素進行分析時將從人、機、環(huán)境三個層面展開，將分析因素作為事故樹模型中的中間事件，在此基礎上進行分析，推出導致頂上事件發(fā)生的直接原因即基本事件。

1)人的因素：目前農(nóng)機操作者文化水平普遍較低，年齡較大，學習的主動性低，很多操作者不主動參加培訓，無法正確掌握農(nóng)機產(chǎn)品的操作技巧，安全意識與規(guī)范意識薄弱，傾向于依靠片面經(jīng)驗來進行農(nóng)機產(chǎn)品的操作，同時易存在僥幸心理，所以會出現(xiàn)人員位置錯誤、錯誤操作、有意違規(guī)、無意失誤、人體達到疲勞這些造成農(nóng)機事故的危險因素。

2)物的因素：農(nóng)機產(chǎn)品在設計時存在安全防護裝置及信號裝置缺少，安全警示標識不全的問題，在生產(chǎn)制造過程中其性能受到加工工藝及材料的影響，使產(chǎn)品的安全性降低，同時農(nóng)機產(chǎn)品具有其特定的生命周期，其性能的可靠性與使用時間呈負相關，農(nóng)機裝備使用時間越長，它的可靠性就越低，使用者若不能做到定期檢驗、保養(yǎng)和維護，便無法及時察覺潛在危險，因此設備故障、安全設施失效是農(nóng)機產(chǎn)品存在安全隱患的重要因素，其本質(zhì)原因則有機具無安全保護裝置、人員未穿戴安全防護裝備、缺少警示信號提醒裝置、未定期檢修保養(yǎng)機具、作業(yè)前未檢查機具安全性能。

3)環(huán)境因素：“三夏”“三秋”等農(nóng)時季節(jié)，農(nóng)民為搶農(nóng)時，高溫、雨天等環(huán)境下持續(xù)作業(yè)，極易造成疲勞，并且作業(yè)環(huán)境相對復雜，路面狀況差且障礙物多，如果不事前查勘易發(fā)生意外。

除此之外，根據(jù)近幾年事故數(shù)據(jù)得出，由誤操作引起的農(nóng)機事故一直占比較大，人員操作技能欠缺、安全意識薄弱雖是引起誤操作的原因，但歸根結(jié)底在于農(nóng)機產(chǎn)品的設計問題[21]，在設計初期缺乏對人的因素的考慮，使得農(nóng)機產(chǎn)品在設計上存在不符合人機工程學的問題，顯示裝置的信息不易被使用者識別，影響人對信息的接收與判斷，操縱裝置布置的不合理性增加了誤操作概率。

2.2 事故樹圖的繪制

事故樹圖是將“農(nóng)機事故”作為事故樹的頂上事件，根據(jù)在相關資料的調(diào)查和人、機、環(huán)境三層面的風險源分析列出導致農(nóng)機事故發(fā)生的必要條件，逐層向下分析各自的直接原因事件，即通過由果溯因的推演，羅列出導致中間事件發(fā)生的基本事件，使用邏輯門符號和事件符號進行連接，進而構(gòu)建出完整的邏輯樹。矩形符號T代表頂上事件，矩形符號Mi代表中間事件，圓形符號Xi代表基本事件，農(nóng)機事故樹如圖2所示，事件類型如表1所示。

圖2 農(nóng)機事故樹

表1 事件類型表

2.3 定性分析

通過布爾代數(shù)簡化法計算最小割集[22]，得出表達式如式(1)所示，展開得到三階最小割集有57個，最小割集被用來表示系統(tǒng)的危險性，最小割集越多表示系統(tǒng)的危險性越高，由于本文中農(nóng)機事故的最小割集數(shù)目較多，且每個最小割集中所包含的基本事件較少，說明農(nóng)機事故的發(fā)生途徑較多，發(fā)生的可能性較大。

T=M1M2M3

=(M4+M5)(X1+X2+X3)X4

=(X5+X6+M6+M7)(X1+X2+X3)X4

=(X5+X6+X7+X8+X9+X10+X11+X12+X13+X14+X15+M8)(X1+X2+X3)X4

=(X5+X6+X7+X8+X9+X10+X11+X12+X13+X14+X15+X16+X17+M9)(X1+X2+X3)X4

=(X5+X6+X7+X8+X9+X10+X11+X12+X13+X14+X15+X16+X17+X18+X19+X20+X21+X22+X23)(X1+X2+X3)X4

=X1X4X5+X2X4X5+X3X4X5+X1X4X6+X2X4X6+X3X4X6+X1X4X7+X2X4X7+X3X4X7+X1X4X8+X2X4X8+X3X4X8+X1X4X9+X2X4X9+X3X4X9+X1X4X10+X2X4X10+X3X4X10+X1X4X11+X2X4X11+X3X4X11+X1X4X12+X2X4X12+X3X4X12+X1X4X13+X2X4X13+X3X4X13+X1X4X14+X2X4X14+X3X4X14+X1X4X15+X2X4X15+X3X4X15+X1X4X16+X2X4X16+X3X4X16+X1X4X17+X2X4X17+X3X4X17+X1X4X18+X2X4X18+X3X4X18+X1X4X19+X2X4X19+X3X4X19+X1X4X20+X2X4X20+X3X4X20+X1X4X21+X2X4X21+X3X4X21+X1X4X22+X2X4X22+X3X4X22+X1X4X23+X2X4X23+X3X4X23

(1)

利用原始事故樹的對偶性，依據(jù)摩根定理將事故樹中的與門和或門對換，并將事件變?yōu)閷ε际录?，得到成功樹，通過布爾代數(shù)簡化法計算最小徑集[22]，得出表達式如式(2)所示，求解可得出最小徑集有3個，其中一階最小徑集1個，三階最小徑集1個，十九階最小徑集1個。最小徑集被用來表示系統(tǒng)的安全性，結(jié)果表明控制農(nóng)機事故不發(fā)生的途徑相對較少，需要控制的危險因素相對較多。

T=M1′+M2′+M3′

(2)

2.4 基本事件發(fā)生概率模糊化處理

2.4.1 可統(tǒng)計的基本事件概率

根據(jù)2014—2019年間的農(nóng)機事故情況通報，對造成農(nóng)機事故的基本事件：未定期檢修保養(yǎng)機具(X5)、無牌行駛(X8)、無證行駛(X9)的發(fā)生概率進行整理，并計算其平均值m，考慮到該基本事件會受其他不可控因素的影響而產(chǎn)生一定的波動，因此分別選取在這6年間各基本事件的最高發(fā)生概率和最低發(fā)生概率來作為基本事件發(fā)生概率的上邊界值l和下邊界值u，得到其波動范圍構(gòu)成模糊數(shù)q=(l，m，u)[23]，如表2所示。

表2 可統(tǒng)計的基本事件三角模糊概率值

2.4.2 不可統(tǒng)計的基本事件概率

由于事故樹中的基本事件的發(fā)生概率并非全部能夠從相關的文本資料和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中獲取，所以存在著數(shù)據(jù)缺失這一嚴重問題，因此在本文中采用3σ表征法對基本事件的發(fā)生概率進行獲取，選取4名專家組成專家團隊，為其發(fā)放制作好的預估基本事件發(fā)生概率的問卷，由專家根據(jù)經(jīng)驗和農(nóng)機事故的實際情況分別給每一基本事件的發(fā)生概率進行評估打分，在回收問卷后對數(shù)據(jù)進行整理匯總，根據(jù)整理數(shù)據(jù)計算其平均值m與標準差σ[24]，計算公式如式(3)、式(4)所示。不可統(tǒng)計的基本事件3σ表征法分值結(jié)果如表3所示。

表3 不可統(tǒng)計的基本事件3σ表征法分值

E(x)=m

=(1/n)(a1+a2+…+an)

(3)

(4)

式中：n——樣本數(shù)；

an——樣本取值。

根據(jù)3σ準則，概率值服從正態(tài)分布，專家評定出來的概率值m在區(qū)間[m-3σ，m+3σ]上的概率為99.7%。因此，令m-l=u-m=3σ，3σ為基本事件發(fā)生概率上下波動值，把各個概率值用(m-3σ，m，m+3σ)的形式來表征，從而將其轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)的形式[23]，結(jié)果如表4所示。

表4 各基本事件的模糊概率值

2.5 定量分析

2.5.1 頂上事件發(fā)生概率

在“與”門和“或”門計算公式的基礎上推出“模糊與”門和“模糊或”門的運算公式，根據(jù)之前定性分析求出的最小割集和最小徑集，計算頂上事件發(fā)生的三角模糊概率。

與門運算公式

(5)

或門運算公式

=1-(1-q1)(1-q2)…(1-qn)

(6)

“模糊與門”運算公式

(7)

“模糊或門”運算公式

(8)

由于農(nóng)機事故的最小割集過多，在計算頂上事件的發(fā)生概率時工作量大且復雜，所以利用最小徑集來計算頂上事件發(fā)生概率

(9)

式中：i——基本事件序數(shù)；

j——最小徑集序數(shù)；

r——最小徑集個數(shù)。

根據(jù)表4和式(9)計算得出頂上事件發(fā)生的三角模糊概率(0.123，0.161，0.198)。計算結(jié)果表明，農(nóng)機產(chǎn)品發(fā)生事故最可能的概率是0.161，最低概率為0.123，最高概率為0.198。

2.5.2 基本事件模糊重要度

模糊事故樹的基本事件概率是一個不確定的模糊數(shù)，只能表示出概率大概的分布范圍，因此本文利用中值法來求解基本事件的模糊重要度[25]。三角模糊數(shù)隸屬函數(shù)如圖3所示。

圖3 三角模糊數(shù)隸屬函數(shù)

當A1>A2時，z

(10)

當A1=A2時，

得z=m

(11)

當A1m

(12)

(13)

pi越大說明基本事件Xi越重要，需要優(yōu)先改善此事件來提高系統(tǒng)的安全性和可靠性，根據(jù)表5得到基本事件的模糊重要度排序：p1>p2>p16>p15>p7>p3>p9=p4>p13>p5>p6>p14>p10>p22>p23>p11>p20>p17>p8>p19>p21>p18>p12。

表5 基本事件模糊重要度

由此可知在23個基本事件中機具無安全保護裝置(X1)，人員未穿戴安全防護裝備(X2)，工作時間過長(X16)，操縱裝置不合理(X15)，超速超載(X7)這5個基本事件排序靠前。這表明農(nóng)機產(chǎn)品在設計時缺乏安全設計原則的考慮，無法通過隔絕人體與農(nóng)機產(chǎn)品的有害部位來達到安全的效果；工作時間過長，導致人體產(chǎn)生疲勞，處于疲勞狀態(tài)的使用者，在注意力的廣度和緊張度的匹配上易失去平衡，影響人與農(nóng)機產(chǎn)品的互動。操縱裝置的不合理說明農(nóng)機產(chǎn)品在設計時，存在位置布局、結(jié)構(gòu)形狀不符合人的使用習慣和生理特點的問題，導致使用者在操作過程中不能方便使用；超速超載的原因的背后是人們在僥幸心理、急于求成情況下的主觀判斷，是安全意識不足，安全文化教育缺失問題的顯現(xiàn)，今后在對于農(nóng)機事故進行預防時需要在這些方面加強重視，應以此為方向優(yōu)先提出針對性的預防措施。

3 結(jié)論及建議

3.1 結(jié)論

本研究將三角模糊數(shù)學和事故樹分析法兩種理論相結(jié)合，通過構(gòu)建模糊事故樹分析法對農(nóng)機事故進行研究分析，推斷出引起農(nóng)機事故的已知因素和潛在因素，得到造成農(nóng)機事故的23個基本事件，通過定性分析計算出57個最小割集，3個最小徑集，這說明造成農(nóng)機事故的影響因素多，系統(tǒng)危險系數(shù)高，通過定量分析得出頂上事件發(fā)生概率在0.123～0.198之間波動，由計算得出的各個基本事件的模糊重要度值和排列順序可知，機具無安全保護裝置(X1)、人員未穿戴安全防護裝備(X2)、工作時間過長(X16)、操縱裝置不合理(X15)、超速超載(X7)對農(nóng)機事故發(fā)生的影響程度較高。

研究結(jié)果體現(xiàn)了不同的基本事件對于事故發(fā)生的影響程度，使人們在進行預防措施制定時有所考量，使對策更加全面、科學、高效，同時結(jié)果使人們對于農(nóng)機事故原因的關注點在農(nóng)機產(chǎn)品的設計上有所側(cè)重，今后可從產(chǎn)品設計的系統(tǒng)視角來為農(nóng)機事故的預防帶來新思考并提供新的防范措施，既有利于降低事故率，也將有利于促進農(nóng)機產(chǎn)品的設計改良和品質(zhì)提升。

3.2 建議

1)優(yōu)化農(nóng)機產(chǎn)品的性能，將農(nóng)機的安全問題上升到設計層面，增加安全保護裝置，隔絕有害環(huán)境，優(yōu)化人機交互界面，使操縱裝置符合人的生理尺寸和心理需求，減少安全隱患，提高農(nóng)機產(chǎn)品的安全性和舒適性。

2)合理安排工作時間和工作強度，避免疲勞駕駛，避免在惡劣環(huán)境下工作。

3)加強安全教育和技能培訓，使農(nóng)民了解農(nóng)機安全法規(guī)和常識，提高農(nóng)民的安全意識，做到熟練掌握操作技術并能進行規(guī)范操作，同時相關部門嚴格考核標準，使駕駛者持證上崗，進一步提高農(nóng)機產(chǎn)品登記率、檢驗率和駕駛者持證率。

4)加強監(jiān)管力度，嚴格落實定期對農(nóng)機產(chǎn)品進行檢查維修和保養(yǎng)的制度，密切關注農(nóng)機產(chǎn)品在整個生命周期的狀況，使其處于安全狀態(tài)。

5)在作業(yè)場所設置安全標識，嚴禁非工作人員進入作業(yè)區(qū)，在農(nóng)機產(chǎn)品上配備警示標識，將安全信息圖形化、符號化，引導工作人員遠離危險部件，并提高個人風險意識。