高校实验室不安全行为靶向干预策略研究_阳富强.pdf
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1、 实 验 技 术 与 管 理 第 40 卷 第 10 期 2023 年 10 月 Experimental Technology and Management Vol.40 No.10 Oct.2023 收稿日期:2023-06-02 基金项目:福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20170020);福州大学 2022 年本科教学研究项目(03626450)作者简介:阳富强(1982),男,湖南耒阳,博士,教授,主要研究方向为安全科学与工程,。通信作者:蔡剑英(1971),男,福建邵武,学士,讲师,主要研究方向为实验室安全管理,。引文格式:阳富强,王艺钦,葛樊亮,等.高校实验室不安全行
2、为靶向干预策略研究J.实验技术与管理,2023,40(10):217-222.Cite this article:YANG F Q,WANG Y Q,GE F L,et al.Research on targeted intervention strategies for unsafe behaviors in university laboratoriesJ.Experimental Technology and Management,2023,40(10):217-222.(in Chinese)ISSN 1002-4956 CN11-2034/T DOI:10.16791/ki.sjg.
3、2023.10.033 实验室环境健康与安全 高校实验室不安全行为靶向干预策略研究 阳富强1,王艺钦1,葛樊亮1,蔡剑英2(1.福州大学 环境与安全工程学院,福建 福州 350116;2.福州大学 实验室建设与设备管理处,福建 福州 350116)摘 要:为提高实验室安全管理水平并有效控制高校师生的不安全行为,该文使用靶向干预法管控不安全行为,包括数据分析、节点定位和策略实现三个步骤。首先,从 131 起高校实验室事故中收集时间、行为个体、实验室种类和不安全行为的数据信息;然后,使用关联规则分析各个维度之间的潜在联系,并定位强关联规则节点;最后,对定位节点提出 10 项具体的干预措施,为高校实
4、验室安全管理提供参考依据。研究表明:实验室事故多发生在化学实验室,原因主要为实验人员操作失误和未正确佩戴安全防护用品;此外,事故多发生在学生活动模式变化较大的时间节点。关键词:高校实验室;安全管理;靶向干预方法;关联规则;不安全行为 中图分类号:X931 文献标识码:A 文章编号:1002-4956(2023)10-0217-06 Research on targeted intervention strategies for unsafe behaviors in university laboratories YANG Fuqiang1,WANG Yiqin1,GE Fanliang1,C
5、AI Jianying2(1.College of Environment and Safety Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China;2.Division of Laboratory Construction and Equipment Management,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China)Abstract:In order to improve the level of laboratory safety management and effectively control the o
6、ccurrence of unsafe behaviors in university,this paper uses targeted intervention to control unsafe behaviors,including three steps:data analysis,node positioning,and policy implementation.Firstly,data information about time,individuals,types of laboratory,and unsafe behaviors are extracted from 131
7、 laboratory accidents collected.Then,association rule is used to analyze the potential connections between each dimension,and the strong association rules are obtained.Finally,10 specific intervention measures for the location node are proposed to provide reference for laboratory safety management.T
8、he research shows that laboratory accidents mostly occur in chemical laboratories,mainly due to experimental personnels operational errors and incorrect wearing of safety protective equipment,in addition,accidents often occur at time nodes where students activity patterns change greatly.Key words:un
9、iversity laboratories;safety management;targeted intervention method;association rule;unsafe behavior 高校实验室是培养高层次专业人才的重要基地,在推动国家科技创新和社会技术服务方面发挥着重要作用1。近年来,随着高等教育的发展,国家对实验室建设的财政支持力度日益加大,实验室不断扩建,设备设施和实验材料不断更新和扩充,与此同时,安全隐患也不断增多,导致火灾、爆炸、中毒和触电等多种类型事故的发生2。为了保障校园安全,教育部于 2019 年 6 月发布了 关于加强高校实验室安全工作218 实 验 技
10、术 与 管 理 的意见,要求对实验室进行定期检查和风险评估,并实施应急管理和完善管理制度。研究表明,人的不安全行为和物的不安全状态分别是导致事故发生的主要和直接原因,规范和纠正人的不安全行为是安全作业防控的重点3。传统的安全行为干预常采用物质奖励、绩效设定等正反馈手段来达到安全作业的目的4,但是这类干预方法的效果不佳且可持续时间较短。鉴于此,许多学者尝试采用新的方法对生产过程中人的不安全行为进行干预。例如:文献5使用 Vensim 仿真软件构建了基于系统动力学理论的操作人员的不安全行为影响因素的干预模型,对生产过程中的不安全行为进行演化模拟,模拟过程和结果对作业人员行为管理和安全生产具有较大的
11、导向作用,但其影响因素均通过二级指标进行衡量,未能实现自主策略优化。文献6提出了管理、人力和技术三种安全干预方式,其中技术对安全行为影响最大,通过结构方程模型整合干预措施确定了安全干预对不安全行为控制的重要性。在针对高校实验室安全的研究中,文献7基于 FBN 对实验室不安全行为进行了风险评估,但只是概括性地分析,未对人的不安全行为进行细分。靶向干预方法常用于医学领域,如特殊性蛋白细胞的治疗可干预细胞病变的各个环节,具有精确性且疗效显著8。文献9通过靶向技术,基于多层协同预警和不同防护灭火策略,开发了储能系统的消防防控装备,改善了难以扑灭锂离子电池火灾及抑制复燃的情况。文献10通过分析地铁施工作
12、业人员行为分布特征和交互规律,利用靶向干预技术提升作业过程中的安全管理水平。本文尝试使用靶向干预方法对实验室操作人员的不安全行为进行数据分析、节点定位,并提出相应的改善策略,为实验室安全提供新的理论方法和决策支持。1 靶向干预方法基础理论 靶向治疗指药物到达具有特定靶点的细胞,并使用相应的方案消灭有害细胞,从而有效控制病情发展11。将靶向理念与安全管理相结合,旨在直接控制安全生产过程中不安全因素的关键节点,从而有效消除和控制不安全因素,减少事故发生并提高安全水平,具有精确性和实用性。靶向干预方法将靶向思维与安全行为干预结合,通过分析各影响因素间的联系,制定相应的干预措施,精准地控制不安全行为,
13、提高干预效果。针对高校实验室操作人员的不安全行为,靶向干预流程如图 1 所示,包括数据分析、节点定位和策略实现等环节,这 3 个步骤层层递进。图 1 不安全行为靶向干预流程 (1)数据分析。从高校实验室事故发生地点的多个维度提取信息,针对事故发生原因,结合现场的实际情况,处理原始数据边界并进行编码、提取特征,为后续的维度分析和节点定位提供数据基础。(2)节点定位。从单维度分析时间和行为个体等特征量,使用关联规则对不同维度进行交互分析,发掘其内部规律,归纳总结不安全行为的内在特征。结合单维度和多维度的综合分析结果确定节点,为制定高校实验室不安全行为的干预措施提供依据。(3)策略实现。根据关联规则
14、和定位节点创建有针对性的实验室制度规章、安全文化、行为监管细则等干预措施。根据执行结果的反馈,重新定位节点,持续循环改进对不安全行为的干预,直到达到最佳 效果。2 靶向干预数据分析 根据互联网信息平台,收集并分析了 20012022年发生的 131 起高校实验室安全事故12,主要事故类型涉及火灾事故(65 起)、爆炸事故(41 起)、机械伤害(4 起)、中毒事故(12 起)、触电事故(6 起)以及其他事故(3 起)。整理归纳相关数据资料,从事故发生时间、研究人员构成、实验室种类和人的不安全行为等 4 个方面进行分析。时间按照季度划分为 13 月(T1)、46 月(T2)、79 月(T3)、10
15、12 月(T4)。研究人员分为本科生(I1)、硕士生(I2)、博士生(I3)和教师(I4)4 个层次。实验室主要涉及化学实验室(C1)、物理实验室(C2)和生物实验室(C3)。人的不安全行为共分为 18 类,具体包括:误接触 阳富强,等:高校实验室不安全行为靶向干预策略研究 219 并食用实验品(A1)、中途离开实验室(A2)、气瓶使用过程中忘记关闭(A3)、气溶胶传播未加强室内通风(A4)、冷却水忘关(A5)、电线老化未及时更换(A6)、带食品进入实验室(A7)、缺乏理论知识(A8)、操作失误(A9)、未正确佩戴安全防护用品(A10)、实验用品混放(A11)、实验标签脱落(A12)、实验用品
16、超出保质期(A13)、未对仪器设备检验维修(A14)、实验品未检疫(A15)、长发卷入仪器(A16)、实验品储放不当(A17)、未关闭电源(A18)。3 靶向干预节点定位 高校实验室人员的不安全行为受多个因素的影响,包括管理制度和人员特性等13。本文将结合各个维度变量交互方式和实际情况,使用关联规则分析时间、行为个体、实验室种类与人的不安全行为之间的潜在关系,定位靶向干预节点14。3.1 单维度特定分析 3.1.1 时间规律 对实验室事故发生时间归类分析,发现 13 月发生实验室事故 36 起(占比 27.5%),46 月发生 42起事故(占比 32.1%),79 月发生 6 起事故(占比4.
17、6%),1012 月发生 47 起事故(占比 35.8%)。其中,3 月、6 月和 12 月是实验室事故高发期,3 月事故多发,可能原因是广大师生结束寒假后,未及时对春节假期期间空置的实验室和设备仪器进行维修和检验,从而导致事故的发生;6 月和 12 月事故多发,可能原因是期末本科生为了完成实验内容或各类创新实践项目而集中进入实验室,增加了实验室的运转负荷,同时也带来了更多的安全风险。3.1.2 行为个体 通过分析不同层次实验室操作人员的不安全行为发现:博士生涉及的实验室事故最多,共有 72 起(占比 37.5%);其次是硕士生,共 54 起(占比 28.1%);本科生只有 36 起(占比 1
18、8.8%);教师有 30 起(占比15.6%)。这可能是博士生的科研任务较重、探索性实验项目较多,且开展实验活动的频次远远高于硕士生和本科生,因此引发事故的数量较多。3.1.3 实验室种类 在发生的 131 起实验事故中,化学实验室发生的安全事故最多,且频率远超过物理实验室和生物实验室,其中化学实验室有 95 起事故,占比高达 72.7%,物理实验室有 24 起事故,生物实验室有 12 起事故,占比分别为 18.2%和 9.1%。原因是化学实验室涉及各类高温高压仪器设备且危险化学品较多,相比物理实验室和生物实验室存在更多的潜在安全隐患。因此,该类实验室需要实验人员更加细致,一旦操作失误就可能会
19、导致爆炸、中毒等事故的发生。3.1.4 不安全行为 在 18 类实验人员的不安全行为中,学生操作失误出现的频次最多,为 30 次,其次是未正确佩戴安全防护用品和未定期对实验仪器设备进行检验维修,分别为 24 和 18 次。3.2 不同维度交互作用 关联规则是一种形如 xy 的蕴涵式,x 和 y 分别为关联规则的先导和后继,关联规则 x 和 y 具有支持度和信任度15。关联规则的挖掘过程主要包含两个阶段:从资料集合中找出所有的高频项目组;由高频项目组生成关联规则。支持度表示项集(x,y)在总项集中出现的概率;置信度表示在前提条件 x 发生的情况下,由关联规则 xy,推导出 y 发生的概率;提升度
20、表示同时含有 x,y 事件的概率与只含 y 事件的概率之比。Apriori 算法是一种利用逐层搜索的迭代方法,用于寻找数据库中项集的规则关系,由连接(类矩阵运算)和剪枝(去掉没必要的中间结果)两个步骤组成16,其计算公式如下:|()()|abS abP abd=(1)式中,()S ab为 a 对 b 关联的支持度;a、b 为两个不同的项集;P 为 a、b 同时在总项集里出现的概率;|d|为总项集;|ab为 a、b 项集同时在总项集里出现的次数。|()(|)|abG abP b aa=(2)式中,()G ab为 a 对 b 关联的置信度;|a|为 a 在总项集里出现的次数。()()()()()(
21、)G abS abL abS bS aS b=(3)式中,()L ab为 a 对 b 关联的提升度,即 a、b 之间的相关性;()S ab为 a、b 项集同时在总项集里出现的频率;()S a为 a 在总项集出现的频率;()S b为 b 在总项集里出现的频率。当L=1 时,表示 a、b 无关;L1 时呈正相关。在分析高校实验室事故时,以人的不安全行为为核心维度,通过关联规则挖掘时间、行为个体、实验室种类的关联规则,提高实验室的安全水平。本文使用 IBM SPSS Modeler 软件作为不同维度关联规则的分析工具,用 Apriori 算法获取支持度、置信度和提升度三个指标数据,分析的步骤如图 2
22、 所示。通过试错法得到数量合适且便于分析的关联规则,结果如表 1所示。表 1 中关联规则提升度均大于 1,表明该类数据具有参考价值,均为有效的强规则。220 实 验 技 术 与 管 理 图 2 关联规则分析步骤 表 1 不同维度关联规则分析情况 交互维度 前项 后项 支持度/%置信度/%提升度I3 A9 54.55 25.00 1.10I2 A10 40.91 33.33 1.83IA I1 A7 27.27 16.67 3.67T4 A10 36.36 37.50 2.06TA T1 A14 27.27 33.33 2.44C3 A4 9.09 50.00 11.00C1 A9 72.73
23、31.25 1.38CA C2 A14 18.18 25.00 1.83I2、T1 A14 13.64 66.67 4.89I1、T2 A7 9.09 50.00 11.00I3、T4 A9 22.73 40.00 1.76I2、T4 A10 18.18 50.00 2.75I3、T4 A17 22.73 40.00 4.40I、TA I3、T4 A10 22.73 40.00 2.20I2、C1 A10 22.73 60.00 3.30I1、C1 A7 9.09 50.00 11.00I、CA I3、C1 A9 45.46 30.00 1.32I2、T4、C1 A10 13.64 66.67
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