施工現(xiàn)場安全風(fēng)險實時預(yù)警新方法

1 緒論
1.1 研究背景及研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及不足
1.2.1 傳統(tǒng)的研究視角
1.2.2 安全風(fēng)險領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢
1.2.3 現(xiàn)有研究的不足
1.3 研究目標(biāo)、研究內(nèi)容及擬解決的關(guān)鍵問題
1.3.1 研究目標(biāo)
1.3.2 主要研究內(nèi)容
1.3.3 研究內(nèi)容框架結(jié)構(gòu)
1.3.4 擬解決的關(guān)鍵問題
1.4 研究方法及技術(shù)路線
1.4.1 研究方法
1.4.2 技術(shù)路線
1.5 本章小結(jié)
2 基于前饋信號的實時監(jiān)控子系統(tǒng)構(gòu)建
2.1 理論基礎(chǔ)及研究方法
2.1.1 多米諾骨牌（Domino）理論及其發(fā)展
2.1.2 人員過失（Human Ermr）理論
2.1.3 建筑業(yè)事故影響因素模型
2.1.4 拉夫堡大學(xué)的ConCA建筑業(yè)事故原因模型
2.2 理解施工現(xiàn)場的前饋信號及未遂事件
2.2.1 前饋信號及未遂事件的概念及其重要性
2.2.2 施工現(xiàn)場的前饋信號及未遂事件
2.2.3 施工現(xiàn)場完整的安全管理系統(tǒng)構(gòu)建
2.3 前饋信號及未遂事件調(diào)查模型（PaICFs）構(gòu)建
2.3.1 阻止前饋信號及未遂事件成為事故的因素
2.3.2 施工現(xiàn)場PaICFs調(diào)查模型構(gòu)建
2.3.3 應(yīng)用示例
2.4 本章小結(jié)
3 基于PaICFS模型的案例分析及效果檢驗
3.1 理論基礎(chǔ)及研究方法
3.1.1 案例分析
3.1.2 調(diào)查問卷
3.1.3  Kappa統(tǒng)計值
3.2 案例分析的結(jié)果
3.2.1 統(tǒng)計結(jié)果
3.2.2 英美安全事故影響因素的相同性及差異性分析
3.3 針對英國施工企業(yè)現(xiàn)場安全顧問的調(diào)查問卷
3.3.1 問卷背景
3.3.2 統(tǒng)計結(jié)果
3.4 被調(diào)查的安全負(fù)責(zé)人及安全顧問的內(nèi)部一致性測度
3.4.1 模型的選用
3.4.2 權(quán)重的賦值
3.4.3 權(quán)重Kappa的計算
3.5 本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)事故序列前饋信號模型的安全風(fēng)險計量
4.1 理論基礎(chǔ)及研究方法
4.1.1 基于統(tǒng)計概率（PRA）的安全風(fēng)險的定量化研究
4.1.2 對未遂事件的定量化分析
4.1.3 事故序列前饋信號（ASP）模型
4.2 改進(jìn)的事故序列前饋信號模型（MASP）
4.2.1 施工現(xiàn)場前饋信號“分組”的特點
4.2.2 改進(jìn)的針對前饋信號組的事件樹的構(gòu)建
4.2.3 改進(jìn)的針對前饋信號組的安全風(fēng)險計量方法
4.3 基于MASP的安全風(fēng)險計量結(jié)果
4.3.1 事件樹的構(gòu)建結(jié)果
4.3.2 安全風(fēng)險的計量結(jié)果示例
4.4  MASP的敏感性分析
4.4.1 歷史數(shù)據(jù)中致命事故占總事故的比例
4.4.2 經(jīng)驗比例303：29：
4.4.3 在事故發(fā)生的條件下某個前饋信號的發(fā)生次數(shù)
4.4.4 在事故發(fā)生的條件下前饋信號發(fā)生的總次數(shù)
4.4.5 某個前饋信號在觀察期內(nèi)發(fā)生的次數(shù)
4.4.6 前饋信號在觀察期內(nèi)發(fā)生的總次數(shù)
4.4.7 敏感性分析結(jié)果
4.5 本章小結(jié)
5 預(yù)警系統(tǒng)閾值確定及風(fēng)險傾向測度
5.1 理論基礎(chǔ)及研究方法
5.1.1 信號檢測理論的傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域綜述
5.1.2 信號檢測理論在社會科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用綜述
5.1.3 二元信號檢測的模型
5.1.4 多元信號檢測的模型
5.1.5 信號檢測的結(jié)果和判決概率
5.2 基于SDT的施工現(xiàn)場安全風(fēng)險實時預(yù)測系統(tǒng)構(gòu)建與比較
5.2.1 施工現(xiàn)場安全風(fēng)險實時預(yù)測的判決域劃分與判決概率
5.2.2 基于貝葉斯準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5.2.3 基于最小平均錯誤概率準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5.2.4 基于最大后驗概率準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5.2.5 基于奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5.2.6 施工現(xiàn)場統(tǒng)計檢測模型的適用性比較
5.3 基于奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則的閾值計算結(jié)果及預(yù)測結(jié)果
5.3.1 安全信號密度函數(shù)的參數(shù)估計及假設(shè)檢驗
5.3.2 危險信號密度函數(shù)的參數(shù)估計及假設(shè)檢驗
5.3.3 奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則下的閾值計算
5.3.4 判斷結(jié)果
5.3.5 有關(guān)問題討論
5.4 施工現(xiàn)場安全風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的敏感性及風(fēng)險傾向測度
5.4.1 敏感性及風(fēng)險傾向的定量化描述
5.4.2 敏感性的計算結(jié)果
5.4.3 風(fēng)險傾向的計算結(jié)果
5.5 本章小結(jié)
6 實時監(jiān)控子系統(tǒng)實現(xiàn)的可能性及其系統(tǒng)設(shè)計
6.1 理論基礎(chǔ)及研究方法
6.1.1 案例分析及其結(jié)果
6.1.2 無線射頻識別（RFID）
6.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）和Zigbee協(xié)議
6.1.4 調(diào)查問卷和Kappa統(tǒng)計值
6.2 自動獲取數(shù)據(jù)的需求分析
6.2.1 現(xiàn)有研究的不足
6.2.2 主要的未遂事件分析結(jié)果
6.2.3 自動獲取數(shù)據(jù)的需求分析
6.3 技術(shù)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動獲取的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計及硬件采用
6.3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計
6.3.2 相關(guān)硬件的采用
6.4 可獲得的實時信息的實用性及有效性分析
6.4.1 調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)
6.4.2 調(diào)查問卷的結(jié)果
6.5 被調(diào)查的安全負(fù)責(zé)人及安全顧問的內(nèi)部一致性測度
6.5.1 模型的選用
6.5.2 權(quán)重的賦值
6.5.3 權(quán)重Kappa的計算
6.6 本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7.1 主要結(jié)論
7.2 創(chuàng)新點
7.3 研究不足及研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄1 關(guān)于前饋信號的調(diào)查問卷
附錄2 Kappa統(tǒng)計值及相關(guān)指標(biāo)的電子表格計算界面示意
附錄3 估算中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)
附錄4 安全信號參數(shù)估計中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)
附錄5 危險信號參數(shù)估計中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)