基于Anylogic的高校施工现场安全管理能力提升

2021-09-03 10:08补利军于振江
土木工程与管理学报 2021年4期
关键词:安全检查施工单位工程师

补利军, 于振江

(中国人民大学 a.校园建设管理处;b.保卫处,北京 100872)

根据住房和城乡建设部的统计,2019年全国共发生房屋市政工程生产安全事故773起、死亡904人,比2018年事故增加39起、死亡人数增加64人[1],由此可见我国建筑施工安全管理仍有待继续加强,频发的安全事故严重威胁着广大建筑工人的生命财产安全。近年来各高校为提升校园硬件设施,改善学校办学条件和育人环境,对教学科研楼、学生宿舍楼及校园供水供电供暖设施等进行改造,得到了广大师生的认可,但高校施工安全事故时有发生,造成严重不良的社会影响,如2015年江西科技师范大学在建工程坍塌事故、2016年海南科技职业学院工地坍塌事故等。大量事故表明,建筑工人的不安全行为是造成建筑业安全事故的直接原因[2,3],而安全管理不到位是导致产生不安全行为的潜在根本原因[4],因此应提高施工现场安全管理水平,降低不安全行为数量。

国内外众多学者对建筑工人不安全行为进行研究和分析,Choudhry认为安全认知、工作压力、安全态度、心理因素、设施条件、安全培训和教育、安全管理等因素与不安全行为有关,并认为安全管理有重要影响作用[5]:叶贵等[6]建立建筑工人不安全行为影响因素的三层四阶递阶结构模型,认为个体因素是建筑工人产生不安全行为的表层影响因素;居婕等[7]研究认为导致建筑工人不安全行为的主要原因是个人因素,主要包括安全态度、安全技能、安全认知、安全培训;唐玲玲等[8]研究发现建筑工人具有显著的群体特征,其从众性不安全行为受到群体安全氛围的显著影响;祁神军等[9]研究认为安全态度属于原因型影响因素,是预防建筑工人不安全行为的关键因素。

目前大多数文献采用结构方程模型、解释结构模型、系统动力学、博弈论、层次分析法等方法对不安全行为进行研究,而蒋中铭等[10]利用Anylogic软件研究奖励和处罚措施对工人行为的影响,强调系统微观层面个体在客观真实环境中行为交互。系统仿真可将系统中的微观个体行为与系统的宏观属性建立有效联系,充分考虑个体随机性对研究结果的影响。建设单位、监理单位、施工单位是与施工现场安全管理联系最为密切的三方主体,本文利用Anylogic软件创建建设单位、监理单位、施工单位三种智能体群,研究不同智能体的行为特征对施工现场不安全行为的影响。

1 高校施工现场主体行为

相较于其他施工现场,高校施工现场安全管理混乱,不安全行为频发,主要原因为:学校施工项目一般为改扩建项目,工期紧、任务重,项目管理人员较少且未配置安全工程师,项目管理人员经常跨专业独立负责项目,安全检查存在盲区,未对施工现场人员进行针对性安全教育,施工现场安全管理工作不到位;监理单位同时负责校内多个项目,由于精力有限不能及时准确行使监理的安全检查、教育、监督、管理权利;施工单位管理人员“重进度轻安全”,项目周期短,工人流动性大,施工单位不重视安全教育,施工人员安全素质参差不齐。

通过多年项目管理经验总结发现,施工现场大量不安全行为是无痕不安全行为,这些不安全行为存在时间有限,只有在不安全行为发生过程中才可以被发现,不会留下可追溯的痕迹。建设单位和监理单位应在建立和完善各种安全管理制度的前提下,运用各种手段对施工现场工人的工作行为进行监督、检查和控制,发现不安全行为应及时进行安全教育并纠正,确保施工现场人员无不安全行为。本文引用墨菲沟通改变理论[11],认为施工现场主体间的安全行为交互可降低施工现场不安全行为数量,如果多主体间不发生安全行为交互或者安全行为交互效果不佳均不利于降低不安全行为数量或者缩短消除不安全行为时间。施工现场安全行为交互可归纳为安全检查、安全教育两个方面,安全检查主要指对施工现场不安全行为进行检查。安全教育包括安全知识教育、技能训练、安全态度教育和事故应急处置教育等,本文将安全教育内容分为安全知识教育、安全态度教育两部分,其中技能训练、事故应急处置教育均属于广义安全知识教育范畴。

2 高校施工现场安全管理特征

2.1 多智能体

多智能体是计算机科学中比较新的一个分支学科,随着国内外众多学者对多智能体的深入研究,多智能体逐渐成为一种描述复杂系统的重要方法,为研究由主体意识参与的、动态的、不确定的自适应系统提供一种天然的建模方式[12]。

2.2 Anylogic

Anylogic是一款应用广泛,针对离散事件、系统动力学、多智能体和混合系统的建模与仿真软件,Anylogic可将基于智能体、离散事件和系统动力学的建模方法集于一个平台中,通过建立智能体和定义其行为来进行建模[13]。该方法既可以连接各个智能体,使其互动,也可以将其放置在特定的具有动态性的环境中。该软件目前已经在物流管理、行人交通、业务流程、应急管理等领域得到广泛应用,为相关方案优化设计提供理论依据。

2.3 离散事件动态系统

在一些生产活动和社会活动的复杂系统中,有些事件的启动和停止并非是连续的,而是发生在离散的时间点,带有一定的随机性,并且组成单元数目大,事件状态多,分析计算难度大。

2.4 施工现场安全管理

高校施工现场安全管理是一个典型复杂系统,涉及建设单位、监理单位、施工单位等多个智能体类型,不同智能体类型中包含众多智能体,不同智能体被赋予不同的参数与行为特征,智能体之间通过信息沟通、协调合作等多种手段进行直接或者间接的交互作用,进而决定了复杂系统的宏观状态。在施工现场安全管理过程中,只有当建设单位、监理单位发现不安全行为后才有可能对施工单位工人进行安全教育,施工单位工人是否愿意接受安全教育也都有一定的随机性,因此施工现场安全管理具有离散事件的动态系统特征。

3 基于Anylogic的高校施工现场安全管理模型仿真

3.1 基于Anylogic软件的仿真模型

3.1.1 环境建模并生成智能体

某高校建成时间较早,地下管线未合理规划,经常因维修管线导致道路重复开挖、交通不便,现对校内5 m宽的干道进行改造,拟将电力、通讯、燃气、给排水等各种管线集于一体,施工工序复杂。建设单位安排1名结构专业工程师进行安全检查,监理单位安排3名监理工程师负责现场安全巡查,施工单位安排50名建筑工人进行施工,如图1所示。

图1 施工现场安全管理物理模型

3.1.2 智能体参数设置

施工现场个体的安全知识掌握程度及安全态度直接影响了施工现场不安全行为数量和根除不安全行为时间,本文认为安全检查人员安全知识掌握越多其安全检查能力就越大,安全检查能力和安全检查范围成正比例关系。建设单位与监理单位安全态度越好,更会主动对工人进行安全教育。工人安全态度越好,也更容易接受安全教育并且愿意根除不安全行为。安全检查能力取值上限根据道路宽度确定。物理模型中道路宽度为5 m,且考虑到实际工作中有些不安全行为不明显或者是无痕迹的,距离较远时不易发现,且通过后续模拟发现当安全检查能力范围大于5 m之后,增大安全检查能力对于缩短根除不安全行为的时间影响较小,所以将安全检查能力范围定为0~5 m。综上,在施工现场安全管理仿真模型中确定如表1所示个体行为参数。

表1 个体行为参数

3.1.3 智能体行为逻辑设置

利用Java语言对建设单位工程师、监理单位工程师、施工单位工人的行为逻辑进行设置。

(1)建设单位工程师

建设单位工程师日常沿着既定路线进行检查,如果有不安全行为的工人在其安全检查能力C1之内,则工程师会发现不安全行为,并以概率J1对工人进行安全教育,安全教育后继续进行安全检查。如果有不安全行为的工人不在建设单位工程师安全检查能力之内,则建设单位工程师不会发现该不安全行为,仍沿着既定路线进行检查,完成安全检查后建设单位工程师离开施工现场。

(2)监理单位工程师

监理单位3名工程师一直在施工现场进行安全巡查,由于施工现场涉及专业多、施工单位工人多,从宏观上来看监理单位工程师安全巡查表现为随机运动,如果有不安全行为的工人在监理单位安全检查能力C2之内,则监理单位工程师会发现不安全行为,并以概率J2对工人进行安全教育,安全教育后继续进行安全检查。如果有不安全行为的工人不在监理单位工程师安全检查能力范围之内,则监理单位工程师不会发现不安全行为。

如果某监理工程师与施工单位合谋产生寻租行为,则监理单位工程师不履行监督检查等相应职责,即使发现了不安全行为也不对工人进行安全教育。

(3)施工单位工人

施工单位工人在施工场地中按工序进行施工,施工现场涉及专业多、工序复杂,从宏观上来看工人运动为随机运动,其中有N个不安全行为。如果有不安全行为的工人在建设单位或监理单位工程师安全检查能力范围之内,一旦对方对其进行安全教育,工人会以概率J3接受安全教育,接受安全教育后工人以概率J4选择是否根除不安全行为。

3.2 蒙特卡洛模拟方法

蒙特卡洛方法以统计抽样理论为指导,利用产生随机数的随机性,对随机变量已有数据的统计进行抽样实验或随机模拟,求得统计量的某个数字特征并将其作为待解决问题的数值解[14]。为确定施工现场不安全行为在不同条件下全部被纠正的时间,本文采用蒙特卡洛模拟方法进行计算分析,分别对每个模型计算10000次,获得模拟该问题的近似解以进行后续的研究分析。

4 研究内容

4.1 监理单位行为参数

4.1.1 监理单位安全检查

模拟监理单位安全检查能力对根除施工单位不安全行为时间的影响,结果发现,随着监理单位安全检查能力提升,根除不安全行为所花费的时间变短。当监理单位安全检查能力提升至一定程度后,根除不安全行为所花费时间的变化趋势较小,如图2所示。

图2 根除不安全行为时间随监理单位安全检查能力变化曲线

相比于建设单位,监理单位在施工现场停留时间较长,基本能够涵盖施工现场每个角落,增大监理单位安全检查能力更有利于识别施工现场工人不安全行为,缩短根除不安全行为的时间,如图3所示。

图3 不同建设单位、监理单位安全检查能力情况下根除不安全行为的时间

4.1.2 监理单位安全教育

监理单位对施工单位工人的安全行为交互主要包括安全检查和安全教育。监理单位对工人进行安全教育的概率越高,根除施工单位全部不安全行为的时间越短。对监理单位安全检查能力和监理单位对施工单位进行安全教育概率对比分析,发现同等情况下增大监理单位安全检查能力更有利于缩短根除不安全行为的时间,如图4所示。监理单位工程师文化程度相对较高,安全态度较好,短时间内再次增强其安全态度有一定难度,提高其安全检查能力效果更加明显,因此建设单位或者行业监管单位对监理单位进行安全教育时更应倾向于安全知识教育,增强识别不安全行为的能力。

图4 不同监理单位安全教育概率、不同检查能力情况下根除不安全行为的时间

4.2 建设单位行为参数

建设单位工程师检查路线越缜密,其发现并纠正的不安全行为数量越多,如图5所示。由于建设单位工程师在施工现场时间有限,其应根据施工现场情况合理安排检查路线,安全检查要能够覆盖到每个过程,尽量做到无死角、无盲区,对于薄弱环节、关键部位等必须纳入安全检查路线之中。另外模拟结果也表明,相比于增大建设单位工程师安全检查能力,合理规划检查路线更有利于提高根除不安全行为的数量。考虑到提高安全检查能力是一个知识认知的过程,并且人员的接受程度有限,需要花费大量时间去学习和理解,建设单位若想短期内提升施工现场安全管理水平,应尽可能合理规划检查路线。

图5 不同检查路径下安全检查能力对建设单位根除不安全行为数量的影响

4.3 施工单位行为参数

4.3.1 施工单位安全教育

加强对施工现场工人的安全知识教育,工人掌握基本安全知识后可明显降低施工现场不安全行为数量,有利于缩短根除不安全行为时间,而安全态度教育是向施工现场工人宣贯安全行为的重要性,使工人充分认识到不安全行为的危害,从思想上摒弃固有的不正确的认知,加强安全态度教育,提高施工单位工人接受安全知识教育的概率、愿意根除不安全行为的概率,也能明显缩短根除不安全行为的时间,如图6所示。

图6 安全教育对根除不安全行为时间的影响

4.3.2 施工单位安全教育内容

对比施工单位不安全行为数量(受安全知识教育影响)、工人接受安全教育概率(受安全态度教育影响),发现提高施工单位工人接受安全教育的概率更有利于降低根除不安全行为时间,如图7所示。由于施工单位工人文化程度普遍偏低,且未接受过正规系统的技能培训,如果直接对其进行安全知识教育,可能由于专业性较强且晦涩,施工单位工人不容易懂,培训效果较差,考虑到项目工期较短,短时间内建设单位和监理单位更应该重视施工单位工人的安全态度教育,端正其安全态度,当发现其不安全行为时,工人可以接受建设单位或监理单位安全教育并遵照相关意见纠正不安全行为。

图7 不同施工单位接受安全教育概率、不同不安全行为数量情况下根除不安全行为的时间

施工单位根除不安全行为的概率和施工单位接受安全教育的概率对于缩短根除不安全行为的时间同等重要,如图8所示。在对施工单位工人进行安全教育时也应采用多种手段增强施工单位工人“我要安全”意识,端正安全态度,主观上积极主动纠正自身不安全行为,有利于降低根除不安全行为时间。

图8 不同施工单位根治不安全行为概率、不同施工单位接受安全教育概率情况下根除不安全行为的时间

4.3.3 监理单位及施工单位安全态度教育

对比监理单位进行安全教育的概率及施工单位接受安全教育的概率,发现增大施工单位工人接受安全教育的概率更有利于降低根除不安全行为的时间,如图9所示。建设单位或者监理单位应通过解释、劝慰、说服、感染、奖惩等多种方法来提高施工单位工人的安全态度,使其降低对安全管理的抵触情绪,听从安全管理意见。

图9 不同监理单位进行安全教育概率、不同施工单位接受安全教育概率情况下根除不安全行为的时间

4.4 寻租行为

如果某监理单位工程师与施工单位合谋产生寻租行为,则该工程师对施工现场不安全行为视而不见且不督促工人进行整改,此时其安全检查能力及对工人进行安全教育的概率均为0。如果监理单位工程师全部出现寻租行为,则施工现场工人不安全行为均不会被纠正,施工现场安全管理风险极高,如图10所示。同一时间段内监理单位内部寻租人员越多,施工单位中不安全行为被发现并纠正的数量越少,直接导致未寻租的工程师花费更多时间才能发现并纠正施工现场的全部不安全行为,鉴于此,建设单位要采取多种方式加强与监理单位、施工单位的安全行为交互,进一步提高施工现场安全管理能力,降低或者避免出现寻租行为。

图10 寻租行为对建设单位根除不安全行为数量、时间的影响

5 结 论

(1)施工现场安全管理工作涉及多个主体,具有离散事件动态系统特征,利用Anylogic软件进行模拟仿真充分考虑了多智能体间的行为交互,可用于行为安全仿真领域。

(2)施工现场安全行为交互主要包括安全检查、安全教育两个方面。

(3)建设单位在提高安全检查能力的同时,更应合理规划安全检查路线,建设单位在安全检查中应合理规划检查路径,尽量覆盖到每个过程,并且应采取多种手段避免监理单位和施工单位合谋产生寻租行为。

(4)同等情况下增强监理单位的安全检查能力效果优于增强监理单位安全态度,对监理单位进行安全教育应侧重于安全知识教育,增强其识别不安全行为的能力。

(5)增强施工单位安全态度教育要明显优于增强监理单位的安全态度教育,并且建设单位、监理单位对施工单位进行安全教育时更应侧重安全态度教育,使其认识不安全行为的危害性,从“要我安全”到“我要安全”,端正安全态度。

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