基于HFACS的高原矿山作业疲劳与人因失误率浅析

图1 2013~2017年非煤矿山事故死亡人数前10名地区事故总量图^[3]

Fig.1 Total number of accidents in the top ten areas of mine accident deaths in 2013~2017^[3]

目前关于人体疲劳与作业事故的研究大多集中在医学^[2]、交通驾驶^[7]、海洋^[8]和建筑^[9-10]等领域。其中，方卫宁等^[7]借助疲劳指数方法和池田公式的理论基础及模型构架，阐述轮班制度对司机疲劳产生与积累的影响；Bal等^[8]基于大量航海事故分析了多个导致海员疲劳的因素，通过使用层次分析法（AHP）确定其定量优先级，指出睡眠问题对海员疲劳的发生具有重要影响，而疲劳作业不仅会增加事故发生概率，也会使事故的严重程度显著增加。在非煤矿山生产中，80%以上的事故都是由人因导致，其中作业者疲劳是诱发事故的最主要因素之一^[9-11]。如刑娟娟^[11]对某平原地区矿山200余名工人进行了包括心电图扫描、血压等生理疲劳指标的客观测量，结合疲劳自评问卷的主观方法指出工人劳动负荷程度与其疲劳程度具有相关性。

综上，针对疲劳引起的人因失误问题在许多领域已经获得大量研究成果，但其中的研究对象少有涉及高原矿山作业人员，特别是矿工这类具有体力负荷高、工作时间长等特点的高危职业，工人作业体力消耗较大，更易突发由疲劳导致的人为失误事故。基于此，本文从分析引起疲劳的因素入手，建立高原矿山作业者疲劳—作业失误模型，同时利用人因分析和分类系统（Human Factors Analysis and Classification System，HFACS）较为全面地归纳诱发高原矿山作业—疲劳事故发生的主要因素集和子因素集，归纳了不同疲劳积累阶段作业失误率的变化特征，以期指导高原矿山管理者制定更为科学的安全作业制度，减少作业过程中的人因失误事故。

1 人体疲劳积累与作业失误综述

1.1 人体疲劳积累的相关定义

疲劳是一种复杂的生理和心理现象^[10-13]。生理疲劳多为肌肉疲劳的形式，表现为血液循环的阻滞、心率上升等，伴随思维减慢、行为迟钝或衰减等现象；心理疲劳则与大脑皮层活动有关，当大脑抑制行为系统占优势时，则产生心理疲劳^[11]。另外，引起人体疲劳的因素不可能是单一的^[10-11]，特别是在高原，存在更加复杂多样的因素可导致作业者的生理、心理疲劳。

疲劳是作业持续到一定程度，人体出现的工作能力暂时性降低的现象^[14-16]，疲劳积累常被用来衡量经过某段时间持续作业后人体的疲劳程度。一般而言，相同时间内，疲劳积累速度越快，人体疲劳程度越高。图2为手工作业者的疲劳程度随时间延长的变化情况，可以看出疲劳程度随着时间延长逐渐上升，并在工作末期达到最高的疲劳水平，说明作业者没有得到有效休息，人体疲劳积累得不到恢复，造成了疲劳程度（与初始疲劳程度相比）的显著增大^[16]。图3为航空作业者连续作业6天的人体疲劳水平的变化规律，对比图3中3个作业阶段的疲劳积累变化趋势可知，疲劳程度总体呈现上升趋势（绿色虚线），特别是在第三作业阶段结束时达到最大值^[17]。

图2

图2 手工作业者疲劳程度随作业时间的变化曲线^[16]

Fig.2 Change curve of fatigue degree of manual operator with operation time^[16]

图3

图3 航空作业者疲劳程度随作业时间的变化曲线^[17]

Fig.3 Change curve of fatigue degree of aviation operator with operation time^[17]

根据上述分析可知：若将疲劳积累作为因变量，对应不同工作时刻的疲劳值函数记为λ（t），疲劳积累量记为λ_fc（t），则疲劳值函数的变化量∆λ （t）与疲劳积累量λ_fc（t）的关系表示为

λ_{f c} (t) = \sum_{t = 1}^{T} Δ λ (t_{i})

（1）

将人体作业时间的疲劳损伤D定义为

D = {\sum (\frac{t_{i}}{T_{i}})}^{q}

（2）

式中：t_i为连续作业时间；T_i为当前作业环境和劳动强度水平下的疲劳工作时间限值；q为劳动者个体特性。当连续作业时间t等于疲劳作业时间限值T时，有临界疲劳D_CR=1。

1.2 高原人体疲劳积累—作业失误机理

为体现高原环境中人体疲劳的发生机制以及对作业失误的影响，构建了高原人体疲劳积累导致作业失误的机理图（图4）。

图4

图4 高原人体疲劳积累—作业失误机理图

Fig.4 Diagram of human fatigue accumulation-operational errors in plateau

由图4可知，高原作业人员在连续作业过程中受到高原外部环境的刺激时，生理、心理疲劳相继发生，疲劳感会随着时间推移不断累积，作业失误发生的概率也随之增大。

作业者疲劳的发生受高原外部环境的影响，同时也随作业管理制度和个体内环境变化差异等表现出不同水平，当疲劳持续增大到一定程度时，将显著地影响人体的外在感受、内在生理变化和心理情绪等，作业者出现疲劳将导致生产效率降低，作业失误率上升。若继续作业使疲劳不断积累，可能直接导致作业者出现疲劳性损伤，或作业者操作失误率不断增大，最终发生疲劳性损伤事故，使作业者无法再次作业。

因此，为防止作业失误或疲劳性损伤的发生，保证生产作业活动的正常进行，作业者应合理进行轮班休息。矿山应依据高原作业环境的影响和各工种的作业性质制定轮班休息方案，使作业者疲劳尽可能得到消除，以此避免或降低重复作业过程中的失误率。

2 高原矿山作业疲劳积累对人因失误率的影响

2.1 各疲劳积累阶段人因失误率的变化特征

人的生理机能受海拔的影响显著，表1比较了部分海拔高度下矿山作业者生理机能与最大做功量的变化。从表1中可以看出，海拔越高，矿山作业者部分生理机能受限显著，最大做功量下降很快，劳动效率降低，这样就很难高效率完成体力或脑力劳动强度较大的工作，这是高原缺氧造成的客观现象。

表1 矿山作业者生理机能与最大做功量随海拔高度的变化比较^[12，18]

Table 1 Comparison of physiological functions and maximum working capacity of miners^[12,18]

海拔高度/m	生理机能比较	最大做功量比较/%
2 260	-	下降10.1
3 000	思维能力、判断力下降明显	下降29.2
4 000	听觉、夜间视力受影响显著	下降39.7
5 000	高频范围听力下降	-
6 000	中、低频范围听力、定向力变差	-

新窗口打开| 下载CSV

人体疲劳积累加重、生理机能下降和做功效率降低，将引起作业者行为能力、操作可靠性下降，间接导致作业过程中人因失误率增大。不同作业阶段，疲劳积累程度会随人的生理水平发生变化，人因失误率也呈现出阶段性特征。

表2为通过问卷调查获得的高原矿山作业者工作中感到最累的时间段占比，以及自我意识到的行为失误次数统计结果。从表2中可以发现作业者在工作中感到最累的时间段接近工作结束时间的占比越大，相应地行为失误发生次数占比也越大。这进一步表明作业者疲劳易引发行为失误的发生，降低了人员生产作业过程中的安全度，增加人因失误事故发生的风险。

表2 工作中感到最累的时间段和行为失误次数统计

Table 2 Statistics of the most tired time period and behavior errors during work

时间段	最大疲劳程度时间段占比/%	行为失误次数占比/%
8点之前	0	1.4
8点~10点	4	4.3
10点~12点	4	7.2
12点~14点	12	8.7
14点~16点	20	10.1
16点~18点	22	14.5
18点之后	48	53.6

新窗口打开| 下载CSV

为了更为清楚详细地了解高原矿山作业者疲劳与行为失误发生的关系，做出不同时间段作业者最大疲劳程度与行为失误变化曲线图（图5）。从图5可以看出，大部分工人在一天的作业中，早上上班8点之前精力充沛，基本无疲劳感，作业者的行为失误发生率最低（1.4%）；在8点至12点这一时间段，也只有8%的作业者感到很疲劳，作业失误发生低于10%，表明8点至12点为绝大部分作业者进行生产活动的高效期，疲劳感低，行为失误发生少；12点为疲劳感增加和作业效率下降的临界点，图5中12点至16点觉得很疲劳的作业者占比从4%上升至20%，作业失误率从7.2%上升至10.1%，表明16点之后，大部分作业者进入疲劳作业状态，疲劳效应显现，工作效率开始降低；18点感到很疲劳的作业者人数从22%激增至48%，行为失误率迅速从14.5%增加至53.6%，因此可称18点为高原作业者安全作业的极限点，当作业时间超出这一点，极易发生人因失误事故。

图5

图5 高原矿山作业者最大疲劳程度与行为失误率变化曲线

Fig.5 Variation curve of maximum fatigue degree and behavior error rate of plateau mine operators

综上，人的生理疲劳和疲劳感在不同工作时间阶段呈现出不同水平和特点^[16-17]。依据表2结果，结合高原与平原矿山作业环境的差异性（如低氧引起的生理负荷和心理压力等^[19]），基于文献中有关各作业阶段失误率变化的调查和描述^[19-21]，归纳和划分不同作业疲劳阶段的失误率变化曲线，如图6所示。

图6

图6 各疲劳阶段失误率变化特征曲线

Fig.6 Characteristic curves of the change of fatigue error rate in different working stages

图6中的疲劳—失误率变化曲线将疲劳的积累分成4个阶段：疲劳积累初期、疲劳积累稳定期、疲劳积累末期和疲劳恢复不可逆期（疲劳性损伤）。若用f_R（t）表示人体疲劳导致的人因失误率，不同的作业时间段内，认为疲劳积累量λ_fc（t）与失误率 f_R（t）随时间呈正比关系，表示为

λ_{f c} (t) \propto f_{R} (t)

（3）

即认为在第i个作业时间段内有：

f_{R} (t_{i}) \propto Δ λ (t_{i})

（4）

由于f_R（t_i）与Δλ（t_i）成正比，因此λ_R（t）值越大时，失误率f_R（t）也越高，不同的作业时间段内，失误率随疲劳积累发生变化。而人的生理疲劳和疲劳感在不同工作时间阶段将呈现出不同水平和特点。

疲劳初期，劳动者刚进入工作状态，人体还没有做好相关的生理、心理准备，存在不适应感，需要一段时间来适应工作负荷，常导致人体处在“假性疲劳状态”；接着作业人员疲劳的发生和累积处于一个相对稳定状态，称之为疲劳稳定积累期，由图可知高原疲劳积累达到稳定值所需的时间比平原短，且高原疲劳积累稳定期的时间区间要比平原短；随着时间的不断延长，疲劳累积量持续增大，作业人员进入疲劳积累末期，产生明显的工作疲劳，且高原作业进入疲劳积累末期的时间要比平原短；继续作业，作业者体力衰竭，遭受不可逆的疲劳性损伤，发生伤亡事故。

由于高原环境缺氧低温等负面影响，各工种作业生理负荷加重，体力消耗加快，更容易引起作业者的疲劳感，高原失误率在各阶段均高于平原作业。有关失误率在不同作业疲劳阶段的具体变化特征见表3。

表3 人体疲劳与失误率变化关系

Table 3 Relationship between human fatigue and error rate

不同疲劳阶段	失误率变化
疲劳积累初期（0-t₁）	疲劳初期阶段的失误率初期相对较高，然后逐渐降低，趋于平稳进入稳定期，t₁为稳定时间点，此时Δλ（t₁）<0，f_R（t₁）呈递减趋势
疲劳积累稳定期（t₁-t₂）	开始安全、高效工作区间，∆λ（t₂）=0，f_R（t₂）基本无变化，t₂为变化时间点
疲劳积累末期（t₂-t₃）	疲劳效应突显，作业效率、可靠性显著降低，失误率激增，安全风险明显增加，进入作业安全的临界区，此时，∆λ（t₃）>0，f_R（t₃）呈快速增长趋势，t₃为临界向危险区过渡的时间点
疲劳恢复不可逆期（疲劳性损伤t₃-t₄）	人体能量透支，作业安全无法保障，进入作业危险区，引起局部或全身性疲劳损伤，达到疲劳积累极限

新窗口打开| 下载CSV

2.2 基于HFACS的疲劳积累—失误因素分析

针对高原矿山人体疲劳与作业失误发生机制以及各疲劳积累阶段人因失误率的变化特征，基于HFACS框架理论，全面分析并划分了影响高原矿山人体疲劳—作业失误的因素，图7是改进HFACS构建的高原矿山人体疲劳—作业失误分析（Fatigue-Human Factors Analysis and Classification System,F-HFACS）框架。近年来，人因分析和分类系统逐渐应用于矿山方面^[18]。HFACS框架描述了4个层次的失效和Reason“瑞士奶酪”模型的某一个层面对应，从上到下分别为组织影响、不安全监督、不安全行为的前提条件和不安全行为^[18]。HFACS框架把所有可能的人因失误要素归纳整合成了一个非常系统完整的框架，使安全管理人员在分析调查事故时清楚地知道发生作业失误的原因，并及时提出针对性的校正措施，从而避免类似失误事故的再次发生。

图7

图7 高原矿山作业F-HFACS框架

Fig.7 F-HFACS frame of plateau mine operation

改进的框架中调整和补充了不安全行为的前提条件和不安全行为2个层面，主要分析了高原环境因素、高原矿山各工种作业特性，同时考虑诱发人体疲劳效应因素集等对发生不安全行为的影响。生产作业中，由于组织影响不良以及不安全监督，就产生了作业者发生不安全作业行为的前提条件，加之环境或系统未采取有效的管理和防护措施（作业者疲劳效应显现：视听错误、站立不稳等），作业失误事故容易发生。

高原矿山人体疲劳—失误模型认为疲劳的产生和加重会导致作业失误发生的概率增大。因此假设作业时间内人的疲劳累积量会造成作业失误率增加，将失误率f_R（t）作为因变量，引起疲劳的因素属于自变量，则有：

f_{R} (t) \propto f (\sum_{o = 1}^{m} ω_{o} O_{o} + \sum_{s = 1}^{n} ω_{s} S_{s} + \sum_{p = 1}^{k} ω_{p} P_{p} + \sum_{b = 1}^{g} ω_{b} B_{b})

（5）

f_R（t）表示高原人体疲劳导致的作业失误率，并将引起人体疲劳的主要因素归纳为：与组织不良影响相关的因素集（O_o）；与不安全监督相关的因素集（S_s）；与不安全行为发生的前提条件相关的因素集（P_p）；与不安全行为相关的因素集（B_b），其中，ω表示每个因素所占权重，权重累加总和为1。

其中相对应的导致人体疲劳的具体子因素集O_o主要包括：资源管理（O₁）、组织过程（O₂）、组织氛围（O₃）和其他因素（O_m）；S_s主要包括：运行计划差（S₁）、监督不充分（S₂）、问题未纠正（S₃）、违规监管（S₄）和其他因素（S_n）；P_p主要包括：作业者状态（P₁）、作业管理（P₂）、环境因素（P₃）、工种性质（P₄）和其他因素（P_k）；B_b主要包括：失误（B₁）、违章（B₂）和其他不安全行为（B_g）。按照逻辑（布尔）代数逻辑或门计算，即认为一个子因素的发生就可能引起主要因素对f_R（t）发生率产生影响，则有：

\{\begin{array}{l} \sum_{o = 1}^{m} ω_{o} O_{o} = O_{1} w_{1} + O_{2} w_{2} + . . . + O_{m} w_{m} \\ \sum_{s = 1}^{n} ω_{s} S_{s} = S_{1} w_{1} + S_{2} w_{2} + . . . + S_{n} w_{n} \\ \sum_{i = 1}^{k} ω_{p} P_{p} = P_{1} w_{1} + P_{2} w_{2} + . . . + P_{k} w_{k} \\ \sum_{b = 1}^{g} ω_{b} B_{b} = B_{1} w_{1} + B_{2} w_{2} + . . . + B_{g} w_{g} \end{array}

（6）

则有：

f_{R} (t) \propto Δ λ (t) \propto f (\sum_{o = 1}^{m} ω_{o} O_{o} + \sum_{s = 1}^{n} ω_{s} S_{s} + \sum_{p = 1}^{k} ω_{p} P_{p} + \sum_{b = 1}^{g} ω_{b} B_{b})

（7）

综上，实际作业中，安全管理者依据F-HFACS框架，结合式（5）~（7）中归纳的四大因素，进一步结合专家评分，有针对性和有侧重地分析疲劳导致作业失误的原因和解决方法，减少时间和经济投入成本。

3 结论

结合高原环境和矿山作业特点，研究了引起高原矿山作业者疲劳的因素及其对失误率的影响，归纳了高原矿山不同疲劳积累阶段的失误率变化特征，获得如下结论：

（1）针对人体作业疲劳积累特点，构建高原作业过程中的疲劳—失误机理图，指出了高原矿山人体疲劳与作业失误的发生机制，对于实际生产作业中分析由疲劳引起的失误因素和制定应对措施具有一定的理论指导意义。

（2）通过比较不同海拔下人体生理机能、最大做工量以及不同作业阶段的人因失误率变化特征，进一步划分出高原矿工疲劳积累的4个阶段，即疲劳积累初期、疲劳积累稳定期、疲劳积累末期和疲劳恢复不可逆期（疲劳性损伤）。

（3）针对不同疲劳积累阶段的失误率变化特征，提出高原矿山作业者各疲劳积累阶段的失误率变化特征曲线，较为全面地归纳了不同作业阶段中疲劳积累对失误率的具体影响，指出高原作业者在疲劳积累稳定期具有作业效率高、失误率低的特点。针对高原地区工人生理机能下降的问题，通过适当增加工间休息时间或次数，有助于降低人因失误率。研究结果可为高原矿山安全管理者制定科学的作业轮班制度提供指导。

（4）基于人因分析和分类系统（HFACS），提出的高原矿山人体疲劳—作业失误分析（F-HFACS）框架，归纳了高原矿山作业导致疲劳的主要因素集以及对应的子因素集，并以数学函数的形式讨论了作业失误率与这些因素集的数学量化关系。应用人因分析和分类系统分析由疲劳导致的人因失误事故是有效的、可信的，将F-HFACS分析框架应用于我国高原矿山生产具有一定可行性。

http://www.goldsci.ac.cn/article/2020/1005-2518/1005-2518-2020-28-4-610.shtml

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

李国建

高温高湿低氧环境下人体热耐受性研究

[D].天津：天津大学，2008.

Guojian

Human Thermal Tolerance Under High Temperature，High Humidity and Low Oxygen Environment

[D].Tianjin：Tianjin University，2008.

[2]

Kryskow

M A

，Beidleman

B A

，Fulco

C S

Performance during simple and complex military psycho-motor tasks at various altitudes

[J].Aviation，Space and Environmental Medicine，2013，84（11）：1147-1152.

[3]

国家应急管理部.

2017年全国非煤矿山生产安全事故统计分析报告

[Z/OL].中国粉体技术网（2018-05-09）[2019-05-10]. ）

URL [本文引用: 3]

National Emergency Management Department.

Statistical Analysis Report of National Non-coal Mine Production Safety Accidents in 2017

[Z/OL].China Powder Technology Online （2018-05-09） [2019-05-10].

URL [本文引用: 3]

[4]

国家安全生产监督管理总局.中国安全生产年鉴（2016）[M].北京：煤炭工业出版社，2017.

State Administration of Work Safety.China Safety Production Yearbook （2016） [M].Beijing：Coal Industry Press，2017.

[5]

Aqueveque

，Pino

E J

，Wiechmann

E P

Monitoring physiological variables of mining workers at high altitude

[J].IEEE Transactions on Industry Applications，2017，53（3）：2628-2633.

[6]

Fletcher

Staying safe in the Jungles of Borneo：Five studies of fatigue and cultural issues in remote mining projects

[J].Industrial Health，2010，48（4）：406-415.

[7]

方卫宁，张燕.

轮班制度对于地铁司机疲劳的影响

[J].中国安全科学学报，2010，20（2）：17-22.

Fang

Weining

，Zhang

Yan

Influence of shift system on subway drivers’fatigue

[J].China Safety Science Journal，2010，20（2）：17-22.

[8]

Bal

，Arslan

，Tavacioglu

Prioritization of the causal factors of fatigue in seafarers and measurement of fatigue with the application of the Lactate Test

[J].Safety Science，2015，72（3）：46-54.

[9]

李乃文，徐梦虹，牛莉霞.

基于ISM和AHP法的矿工习惯性违章行为影响因素研究

[J].中国安全科学学报，2012，22（8）：22-27.

Naiwen

，Xu

Menghong

，Niu

Lixia

Study on factors influencing miners’habitual violation behavior based on ISM and AHP

[J].Journal of Safety Science and Techno-logy，2012，22（8）：22-27.

[10]

于露，金龙哲，徐明伟，等.

基于光电容积脉搏波的有限空间生理疲劳测量

[J].工程科学学报，2018，40（10）： 1215-1222.

[本文引用: 3]

，Jin

Longzhe

，Xu

Mingwei

，et al.

Physiological fatigue measurement in limited space based on photoelectric volume pulse wave

[J].Chinese Journal of Engineering，2018，40（10）：1215-1222.

[本文引用: 3]

[11]

邢娟娟

煤矿工人体能负荷与工伤事故关系研究

[J].中国安全生产科学技术，2005，1（4）：19-21.

Xing

Juanjuan

Study in the relation between fatigue of coal miners and coalmine accidents in China

[J].Journal of Safety Science and Technology，2005，1（4）：19-21.

[12]

蒋祖华

.人因工程[M].北京：科学出版社，2011.

Jiang

Zuhua

.Human Engineering[M].Beijing：Science Press，2011.

[13]

刘坤

基于元件故障率曲线的配电网可靠性评估和配电终端优化配置

[D].郑州：郑州大学，2017.

Liu

Kun

Reliability Evaluation and Distribution Terminal Optimal Configuration of Power Distribution System Based on Bathtub Curve of Component Failure Rate

[D].Zhengzhou：Zhengzhou University，2017.

[14]

Fang

D P

，Jiang

Z M

，Zhang

M Z

，et al.

An experimental method to study the effect of fatigue on construction workers’safety performance

[J].Safety Science，2015，73：80-91.

[15]

Givi

Z S

，Jaber

M Y

，Neumann

W P

Modelling worker reliability with learning and fatigue

[J].Applied Mathematical Modelling，2015，39（17）:5186-5199.

[16]

Visentin

，Sgarbossa

Fatigue accumulation in the assignment of manual material handling activities to operators

[J].IFAC-PapersOnLine，2018，51（11）：826-831.

[本文引用: 5]

[17]

Paul

，Gangwar

，Bhargava

，et al.

Diagnosis and prophylaxis for high-altitude acclimatization：Adherence to molecular rationale to evade high-altitude illnesses

[J].Life Sciences,2018，203：171-176.

[18]

陈兆波，刘媛媛，曾建潮，等.

煤矿安全事故人因分析的一致性研究

[J].中国安全科学学报，2014，24（2）：146-150.

Chen

Zhaobo

，Liu

Yuanyuan

，Zeng

Jianchao

，et al.

Consistency research on human factors analysis of coal mining accidents

[J].China Safety Science Journal，2014，24（2）：146-150.

[19]

王刚

青海省煤矿事故特点及救援人员体能训练方法研究

[D].北京：中国矿业大学，2013.

Wang

Gang

Qinghai Province Coal Mine Accident Characteristics Research on Physical Training Method of Emergency Rescue Personnel

[D].Beijing：China University of Mining，2013.

[20]

魏静

青藏铁路建设中高寒缺氧及保障问题的研讨

[J].中国安全科学学报，2006，23（5），41-43.

Wei

Jing

Discussion on the altitude and hypoxia in the Qinghai-Tibet railway construction

[J].China Safety Science Journal，2006，23（5）：41-43.

[21]

Chang

Y H

，Yang

H H

，Hsu

W J

Effects of work shifts on fatigue levels of air traffic controllers

[J].Journal of Air Transport Managemant，2019，76（7）：1-9.