中国安全科学学报

作者：王军武, 王梦雨, 刘登辉, 吴寒, 胡蝶

单位：1 武汉理工大学 土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430070; ；2 中国建筑一局(集团)有限公司,北京 100161

关键词：人为因素分析和分类系统(HFACS),贝叶斯网络(BN),地铁车站施工,高处坠落,可能性评价

基金：国家重点研发计划项目(2018YFC0704301);武汉市城乡建设局科技计划项目(201943)。

为准确预测地铁车站施工高处坠落可能性,构建基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价模型。首先,基于人为因素分析和分类系统(HFACS)框架,识别地铁车站施工高处坠落致因因素,并将其映射为贝叶斯网络(BN);然后,将基于正态分布权重的群决策法、模糊最佳最差法(fuzzy-BWM)、全局相对值等方法相结合,并应用到BN中获取根节点的先验概率和中间节点的条件概率,依托BN的正向推理计算高处坠落节点处于各状态下的概率,敏感性分析辨识关键致因因素;最后,选取成都地铁11号线3个车站进行实例分析。研究结果表明:回龙路站、钓鱼嘴站和芦角村站的高处坠落最可能状态分别为严重故障、无故障、无故障状态,均与实际施工情况基本一致;安全教育培训不到位、移除防坠落x措施、踩空踩滑、安全意识薄弱、站在不安全位置、照明不足为高处坠落事故的关键致因因素,应重点管控。

来源：2021年第6期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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