基于成本收益理論的井場作業(yè)人員不安全行為決策分析
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【部分圖文】:
圖1仿真計算示意
本文以井下作業(yè)中的試油作業(yè)為例,在多主體建模工具Netlogo中進行仿真計算,建立的決策分析模型中包括試油隊、射孔隊、壓裂隊等作業(yè)人員共30名,并配置工程監(jiān)督1名。仿真計算中作業(yè)時間選擇8小時制,共計算800h,即100個工作日。初始時刻t1,作業(yè)人員均處于安全行為狀態(tài),如圖1....
圖2獎勵水平ER對不安全行為的影響
工況1為原始罰金水平GP=2,工況4,5為罰金水平GP提高1.5倍和2.0倍,其余參數保持不變。對比3種工況下不安全行為次數的曲線,如圖3所示。隨著罰金水平GP的提高,在100個工作日內平均不安全行為次數由19.78次,分別下降至17.86次和16.37次,下降幅度為9.7%和1....
圖3罰金水平GP對不安全行為的影響
隨著罰金水平GP的提高,在100個工作日內平均不安全行為次數由19.78次,分別下降至17.86次和16.37次,下降幅度為9.7%和17.2%。從計算結果來看,提高罰金水平(負向激勵)在一定的范圍內可減少作業(yè)人員的不安全行為,相比正向激勵,提高罰金水平對不安全行為的影響較弱?....
圖4監(jiān)督力度M對不安全行為的影響
監(jiān)督力度M表示工程監(jiān)督對作業(yè)人員不安全行為的發(fā)現(xiàn)概率,監(jiān)督力度越大,不安全行為被發(fā)現(xiàn)并處以罰金的可能性越大,從而降低選擇不安全行為的收益,對作業(yè)人員不安全行為決策產生影響。圖4(a)為罰金水平GP為原始值時,監(jiān)督力度M從50%提高至70%和90%的計算結果,在100個工作日內平均....
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