施工现场安全风险实时预警新方法PDF电子书下载

1绪论 1

1.1研究背景及研究意义 1

1.2国内外研究现状及不足 2

1.2.1传统的研究视角 2

1.2.2安全风险领域研究的发展趋势 4

1.2.3现有研究的不足 4

1.3研究目标、研究内容及拟解决的关键问题 8

1.3.1研究目标 8

1.3.2主要研究内容 8

1.3.3研究内容框架结构 10

1.3.4拟解决的关键问题 10

1.4研究方法及技术路线 11

1.4.1研究方法 11

1.4.2技术路线 12

1.5本章小结 12

2基于前馈信号的实时监控子系统构建 13

2.1理论基础及研究方法 13

2.1.1多米诺骨牌（Domino）理论及其发展 13

2.1.2人员过失（Human Error）理论 15

2.1.3建筑业事故影响因素模型 15

2.1.4拉夫堡大学的ConCA建筑业事故原因模型 16

2.2理解施工现场的前馈信号及未遂事件 18

2.2.1前馈信号及未遂事件的概念及其重要性 18

2.2.2施工现场的前馈信号及未遂事件 20

2.2.3施工现场完整的安全管理系统构建 21

2.3前馈信号及未遂事件调查模型（PaICFs）构建 23

2.3.1阻止前馈信号及未遂事件成为事故的因素 23

2.3.2施工现场PaICFs调查模型构建 23

2.3.3应用示例 25

2.4本章小结 28

3基于PaICFs模型的案例分析及效果检验 29

3.1理论基础及研究方法 29

3.1.1案例分析 29

3.1.2调查问卷 29

3.1.3 Kappa统计值 29

3.2案例分析的结果 33

3.2.1统计结果 33

3.2.2英美安全事故影响因素的相同性及差异性分析 34

3.3针对英国施工企业现场安全顾问的调查问卷 36

3.3.1问卷背景 36

3.3.2统计结果 36

3.4被调查的安全负责人及安全顾问的内部一致性测度 38

3.4.1模型的选用 38

3.4.2权重的赋值 38

3.4.3权重Kappa的计算 39

3.5本章小结 42

4基于改进事故序列前馈信号模型的安全风险计量 44

4.1理论基础及研究方法 44

4.1.1基于统计概率（PRA）的安全风险的定量化研究 44

4.1.2对未遂事件的定量化分析 46

4.1.3事故序列前馈信号（ASP）模型 47

4.2改进的事故序列前馈信号模型（MASP） 49

4.2.1施工现场前馈信号“分组”的特点 49

4.2.2改进的针对前馈信号组的事件树的构建 50

4.2.3改进的针对前馈信号组的安全风险计量方法 51

4.3基于MASP的安全风险计量结果 53

4.3.1事件树的构建结果 53

4.3.2安全风险的计量结果示例 55

4.4 MASP的敏感性分析 59

4.4.1历史数据中致命事故占总事故的比例 59

4.4.2经验比例303：29：1 60

4.4.3在事故发生的条件下某个前馈信号的发生次数 61

4.4.4在事故发生的条件下前馈信号发生的总次数 63

4.4.5某个前馈信号在观察期内发生的次数 64

4.4.6前馈信号在观察期内发生的总次数 65

4.4.7敏感性分析结果 67

4.5本章小结 68

5预警系统阈值确定及风险倾向测度 69

5.1理论基础及研究方法 69

5.1.1信号检测理论的传统应用领域综述 69

5.1.2信号检测理论在社会科学领域的应用综述 69

5.1.3二元信号检测的模型 70

5.1.4多元信号检测的模型 72

5.1.5信号检测的结果和判决概率 72

5.2基于SDT的施工现场安全风险实时预测系统构建与比较 74

5.2.1施工现场安全风险实时预测的判决域划分与判决概率 74

5.2.2基于贝叶斯准则确定预警阈值的模型 75

5.2.3基于最小平均错误概率准则确定预警阈值的模型 78

5.2.4基于最大后验概率准则确定预警阈值的模型 79

5.2.5基于奈曼-皮尔逊准则确定预警阈值的模型 80

5.2.6施工现场统计检测模型的适用性比较 82

5.3基于奈曼-皮尔逊准则的阈值计算结果及预测结果 82

5.3.1安全信号密度函数的参数估计及假设检验 82

5.3.2危险信号密度函数的参数估计及假设检验 85

5.3.3奈曼-皮尔逊准则下的阈值计算 88

5.3.4判断结果 89

5.3.5有关问题讨论 90

5.4施工现场安全风险预警系统的敏感性及风险倾向测度 90

5.4.1敏感性及风险倾向的定量化描述 90

5.4.2敏感性的计算结果 92

5.4.3风险倾向的计算结果 92

5.5本章小结 93

6实时监控子系统实现的可能性及其系统设计 94

6.1理论基础及研究方法 94

6.1.1案例分析及其结果 94

6.1.2无线射频识别（RFID） 95

6.1.3无线传感器网络（WSN）和Zigbee协议 96

6.1.4调查问卷和Kappa统计值 97

6.2自动获取数据的需求分析 97

6.2.1现有研究的不足 97

6.2.2主要的未遂事件分析结果 97

6.2.3自动获取数据的需求分析 98

6.3技术上实现数据自动获取的系统结构设计及硬件采用 100

6.3.1系统结构的设计 100

6.3.2相关硬件的采用 101

6.4可获得的实时信息的实用性及有效性分析 102

6.4.1调查问卷的结构 102

6.4.2调查问卷的结果 103

6.5被调查的安全负责人及安全顾问的内部一致性测度 104

6.5.1模型的选用 104

6.5.2权重的赋值 105

6.5.3权重Kappa的计算 105

6.6本章小结 108

7结论与展望 110

7.1主要结论 110

7.2创新点 112

7.3研究不足及研究展望 112

参考文献 114

附录 124

附录1关于前馈信号的调查问卷 124

附录2 Kappa统计值及相关指标的电子表格计算界面示意 127

附录3估算中使用的相关数据 128

附录4安全信号参数估计中使用的相关数据 131

附录5危险信号参数估计中使用的相关数据 133