行为安全管理在煤矿安全管理与评价系统中的应用
摘 要： 将行为安全管理（ BBS） 方法应用到煤矿安全管理中能够有效制止矿工的不安全行为，提高煤矿企业的安全生产水平。通过对煤矿行为安全管理实施流程及预警方法的研究，将 BBS 和煤矿安全管理与评价系统结合，不仅实现了对矿工不安全行为的识别、预警及统计分析等功能，而且使用其统计分析结果作为煤矿安全评价模块的人文因素数据依据，大大减小了预测与实际的评价误差。
关键词： 行为安全管理（ BBS） ; 行为预警； 煤矿安全管理； 煤矿安全评价
大量煤矿事故研究表明，导致事故发生的主要因素之一是人的不安全行为[1 -4].由此，许多煤矿安全专家开始了基于行为安全管理（ BBS） 的研究，结果表明[5 -8],将 BBS 应用于煤矿安全管理中能有效提升矿工的行为安全水平、降低企业事故率。因此，有必要将煤矿人员行为的管理与煤矿现有的信息系统相结合，将 BBS 应用于已实现的煤矿安全管理与评价系统，拓展出煤矿行为安全预警模块，并将矿工不安全行为的统计分析结果作为煤矿安全评价模块的人文因素数据依据，大大减小预测与实际的评价误差。
1 煤矿行为安全管理及预警方法
1. 1 煤矿行为安全管理流程
行为安全管理[2 -3]（ Behavior - based Safety,BBS） 方法是通过对工作现场中员工的行为进行系统的观察与纠正，来减少由人的不安全行为所引发的安全事故。BBS 的简要过程为定义： 目标行为，确定具有安全隐患的关键行为，以此作为行为观察的依据； 行为观察，观察员对工作现场中员工的行为进行不定时观察与纠正，并收集观察数据； 行为干预，BBS 领导小组根据观察数据的分析结果，开发并实施干预策略； 业绩评定，统计分析观察数据，评估安全绩效，由此提出安全工作改进建议。许多专家将BBS 法应用于煤矿安全管理中，有针对性的建立行为安全考核和激励制度，结果表明，矿工意识到安全行为与其切身利益紧密相关，从而增加了的安全意识，并且提升了煤矿企业的整体安全生产水平。通过对行为安全管理的在煤矿行为管理中的应用研究得出 BBS 在煤矿安全管理中的实施流程（ 图 1） .
1. 2 煤矿行为安全预警方法
在煤矿生产过程中，由于人的不安全行为不同与粉尘、瓦斯、温度等易于量化和察觉的物理指标，因此，通过对矿工行为的深入研究，首先需要根据煤矿工作环境的实际情况进行区域属性划分和人员属性划分，再根据不安全行为类型做出相应的安全预警措施。具体安全预警方法[9 -10]如下：
1） 禁区报警。井下一些特殊区域只允许特殊的工种或领导进入，当不符合要求的人员进入该区域时属于违章行为，应有警报。
2） 超员报警。煤矿井下一些区域规定了最大的工作人数，超过限额则属于区域超员，例如采掘面、罐笼超员都是煤矿安全规程中明确规定的违章行为。同样，对于区域超员现象，会有报警。
3） 井下工作超时报警。超时工作时，员工一般都处于疲惫状态，安全意识薄弱，不安全行为发生率较高。同时，职工在井下尤其是采掘区等煤尘较大区域超时工作，对健康存在很大危害。因此系统会记录人员上、下井时刻，当员工的入井时长超过时限则报警。
4） 井下长时间未移动报警。如果职工位置长时间没有变化，则有可能出现受伤危险或者睡觉行为。因此，针对此现象应有警报。
5） 违章蹬绞车报警。违章乘坐运货绞车，是煤矿严令禁止的违章行为，尤其是斜井蹬车更容易造成职工外伤事故甚至危及生命。可根据职工所在位置是否位于绞车道上； 职工行进速度是否和绞车速度相同（ 一般的运货绞车平均速度为 5 m/s 左右） ;此期间是否是绞车开动时间，来确认违章蹬车行为，发出警报。
2 BBS 与煤矿安全管理评价系统进行结合根据
BBS 在煤矿中的实施流程以及煤矿行为安全预警方法，将 BBS 与煤矿安全管理与评价系统结合[11 -12],拓展出煤矿行为安全预警模块，旨在实现煤炭生产过程中矿工行为的信息化安全管理模式。将行为安全管理方法应用到煤矿安全管理与评价系统后，系统整体架构图如图 2.
数据采集层通过人工录入和煤矿人员定位系统的数据接口 2 种方式实时收集施工现场的信息，包括施工方案以及人员、设备的属性和位置信息等。数据分析层结合软件层算法，判断矿工的不安全行为，给出安全预警反馈，同时对行为安全数据进行汇总与分析。可视化展示层为煤矿行为安全管理与预警工作的人机交互接口，当有警报信息发出时，使安全调度指挥人员能根据煤矿井下行为安全的实时监测，执行安全应急预案措施。由此，煤矿行为安全预警模块的功能框图如图 3.
3 BBS 在煤矿安全管理与评价系统中的应用
3. 1 行为安全预警的实现系统采用 ASP. NET 技术和 SQL Server 数据库进行了煤矿行为安全预警模块上位机的开发。在施工过程中，当具有安全隐患的不安全行为发生时，报警信息根据事故类型自动发送短信至相关人员。安全管理人员可根据系统发出的报警信号以及井下人员的位置信息，立即执行相关安全管理程序来纠正员工的不安全行为，必要时调用系统的应急预案模块进行紧急疏导措施。
3. 2 安全评价的实现系统运用 .C#与 MATLAB 混合编程技术将基于遗传算法优化的小波神经网络算法应用到安全评价模块，等级评价标准见表 1,选用兴隆庄煤矿安全评价专家评价表[13]中的原始数据，同时将行为安全数据的统计汇总结果作为煤矿安全评价中人为因素的可靠依据，将预测值与专家给出的标准值进行误差分析，预测误差对比情况见表 2,评价结果界面如图4.预测平均误差为 0. 23% ,大大减小了预测与实际的评价误差。
4 结 语
根据 BBS 在煤矿安全管理中实施流程及预警方法，将行为安全管理方法应用于煤矿安全管理及评价系统，拓展出煤矿行为安全预警模块。该模块不仅可通过对矿工不安全行为的预警来提高矿工的行为安全绩效，而且，可运用矿工不安全行为数据的统计分析结果作为煤矿安全评价中人为因素的数据来源，使得评价结果更加真实有效，对提高我国煤矿企业的安全管理水平具有重要的现实意义。
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