大埝镇人民政府山东省菏泽市274612
摘要：科技在快速的发展，社会在不断的进步，为解决水利工程施工安全评价过程中不确定性问题，建立基于集对分析法的水利工程施工安全评价模型。根据造成水利工程安全事故中的人因因素，建立适用于水利工程的人因分类系统模型，将水利工程不安全因素分为5类致因、23个人因因素，同时考虑到指标权重值确立过程中的不确定性，将区间数学理论引入指标权重确立过程，采用不确定型AHP法确定因素权重，结合集对分析法，通过计算集对势、联系度、不确定性和悲观势多角度评定水利工程施工安全现状及安全态势。以四川省某水电工程为例，应用表明：该水利工程安全状况良好，个别人因因素指标需要改进。
关键词：水利工程；人因分析和分类系统（HFACS）；集对分析法（SPA）；安全评价
引言
“以人为本”是科学发展观的本质和核心，要求在实际生产工作中必须以人的利益和需求作为重要控制目标。在水利工程现场施工管理过程中，正确认识和把握“以人为本”的管理理念，是确保工程进度、施工质量、施工效益以及现场安全水平的基础。水利工程现场施工具有较高的进度管理和质量控制水平，是一个复杂系统工程，其中领导是关键，施工工作人员是基础。因此，加强现场施工管理，必须要结合“以人为本”的管理理念，将施工各要素进行科学合理的统筹安排，在一定时间和空间内进行有组织、有计划、有秩序、高效率的施工建设，层层进行把关，进而打造出高效、优质的水利工程，是水利工程施工单位和建设单位现场管理的共同愿望。
1“事故树－贝叶斯网络”模型的构建
施工作业系统的安全评价方法中，多采用专家打分评估的方式来定性评价安全风险发生的可能性和影响程度，例如针对大体积混凝土浇筑过程中人为因素，Hallowell直接评价安全风险发生的可能性和影响程度，形成风险评估矩阵；针对塔式起重机施工现场的安全风险，Shapira基于AHP方法确定人为因素之间相对重要程度，从而确定风险因素的排序；基于模糊逻辑方法进行多指标风险综合评估。除此之外，还有如作业条件评价法LEC、事故统计、事故控制图、竞争态度量表方法等。以上研究，大多基于专家的主观经验，仅从表象评价，使评估结果常常出现偏差或者不能定量地评价高危作业当前的安全管理现状以及风险大小。事故树分析法是一种重要且得到广泛应用的系统分析方法，具有逻辑性强、形象化和简明的特点。近年来，贝叶斯网络因其对事故具有良好的预测和解释能力在许多领域得到广泛应用，如生态学习、环境影响评估、经济风险等。从其推理机制和系统状态描述上来看，与事故树法有很大的相似性，贝叶斯网络还能够描述事件多态性和逻辑关系非确定性，可以用概率大小表示系统各部件之间的影响程度，其分析速度和效果都是事件树分析法的补充，因此适用于复杂系统的可靠性和安全性分析。水利工程施工高危作业事故的诱因复杂，仅仅针对显性因素进行整改，并不能有效地预防类似事故的再次发生。故本文结合水利工程施工的特点，利用人为因素分类分析系统（HFACS）找出引发事故的人为因素，将贝叶斯网络引入到事故树分析法，对这些人为因素进行分析和评估，并研究其对事故后果的影响程度，根据结果提出相应的建议和整改措施，以期有效地预防和控制事故的发生。
2指标综合权重的确立
在运用集对分析的过程中，指标权重确立的科学与否关系到评价结果的客观性。由于专家的自身经验及知识储备的差异性，会使得某些指标权重的确立存在不确定性；同时在传统的AHP法中会依据专家在专业领域中的威望确立专家权重，使得在决策过程中不能体现专家客观认识度。为保证指标权重确立的客观性，考虑到区间数学理论在解释不确定性问题中的优势，在指标权重确立的过程中，运用区间数来建立区间判断矩阵，根据数据的差异性和相似性，确立专家置信度，进而根据相关公式计算得到指标的综合权重。基于区间数学理论计算指标权值的具体步骤如下。a）确定专家的置信度：
3集对分析法的水利工程安全人因分析
3.1建立“以人为本”施工现场安全生产管理制度
推进水利工程施工现场安全生产管理的标准化管理，即水利工程施工企业在广泛推行国家标准《职业健康安全管理体系规范》（GB/T28001-2001）的基础上，要结合工程的实际情况，建立系统化、规范化、标准化的施工现场安全生产管理体系，要运用策划、实施、检查以及改进四个环节来构建具备循环上升的施工现场安全生产管理模式，实行施工企业全员、全过程、全方位以及预防为主的动态完善现场安全生产管理，有效推动施工现场安全生产管理目标的高效优质实现。
3.2高处坠落的事故树分析
在构建事故树模型时，将水利工程高边坡开挖、支护作业中较常出现的高处坠落作为顶上事件，将导致事故发生的施工人员不安全行为作为中间事件，最后将安全管理，现场作业相关因素等间接原因作为事故树模型的基本事件。导致高处坠落的人为因素众多，将每个人为因素均考虑在内，分析必然十分复杂，结合水利工程施工的特点，对容易疏忽、发生、影响严重的因素进行归纳，作为事故树的基本事件建模。
3.3高空坠落事故的贝叶斯网络分析
针对国内3个在建或已建成的3个大型水利工程2005～2012年间总共57起重大事故，其中高处坠落事件16起，建立数据挖掘库进行分析研究。统计的过程是依次判定每起事故案例中，是否存在事故树当中的因素，存在记为1，不存在记为0。根据前文所给的事故树向贝叶斯网络的转化步骤，将高处坠落的事故树转化成贝叶斯网络。将经过分析后的数据进行整理获得相应的概率值，将其输入到所建立的贝叶斯网络中，利用贝叶斯网络分析工具GeNIe2．0在案例数据的基础上进行参数学习，获得节点的条件概率表。根据贝叶斯网络参数学习获得的节点条件概率表，结合根节点的先验概率，可以计算出正常情况下高处坠落（目标事件）事故的发生的概率为0．2883。这里说的正常情况其实是在事故发生的前提下。在数据案例记录中高处坠落发生频率为0．2807。通过贝叶斯网络参数学习获得的条件概率表计算出的高处坠落事故发生概率与实际情况基本一致，说明这一方法是实际可行的。
结语
水利工程安全管理现状评价是工程安全管理中的重要环节，结合HFACS模型构建水利工程安全管理中的人因因素，应用集对分析理论将安全评价等级转化为同、异、反联系数，在水利工程安全管理现状评价的过程中，可以较好考虑水利工程安全管理系统的确定和不确定性问题，保证水利工程施工安全评价结果的客观真实。运用集对分析中集对势、联系度、不确定性和悲观势对评价进行定量分析，解决了HFACS模型只能定性分析问题的局限，不仅更加客观地从整体上把握水利工程人因安全现状，还可以分析安全管理的未来趋势，弥补了确定性评价结果的单一性。
参考文献：
［1］王岗，张儒学，陈瑜，等.基于多级可拓模型的水电工程施工环境安全评价［J］.人民珠江，2018，39（3）：89－92.
［2］孙志禹，周剑岚，宋四新.基于贝叶斯理论的工程施工事故发生的人为因素分析［J］.水力发电学报，2014，33（1）：241－245.