浅析建筑施工事故预测与控制

《浅析建筑施工事故预测与控制》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、浅析建筑施工事故预测与控制李黎红宁夏太丙建筑安装工程有限责任公司宁夏石嘴山753000摘要.•为保证建筑安全生产，避免建筑行业不必要的损失，当前政府和相关部门采取了一系列的有力措施，并且取得了一定的成效。文中分析了建筑施工伤亡事故原因、建筑施工事故预测、建筑施工事故控制等方面的内容，这一研宄对于改进建筑施工的安全性具有一定的意义。关键词：事故原因；事故预测；事故控制0引言为保证建筑安全生产，避免建筑行业不必要的损失，当前政府和相关部门采取了一系列的有力措施，并且取得了一定的成效。但是，建筑行业违规操作，不安全生产的现象没有得到根木性的解决，在个别企业依然存在。基于此，在木文笔者将对建筑行业伤亡

2、事故发生的原因和发生规律进行探究，并针对具体实际情况给出相应的解决方式和建议。1建筑施工伤亡事故原因1.1事故类型模式根据我国对事故类型的划分，建筑行业涉及到的事故类型主要有：物体打击，触电坍塌，机械伤害，高处坠落，以及起重伤害等五大类型。1.2事故诱因模式事故的发生可以由以下几个方面着手考虑.•首先是工作环境的不安全状态，这是导致事故发生的间接原因；再有是人的不安全行为和物的不安全状态,二者是导致事故的直接原因。接下来笔者将分别对这三种原因进行分析（一）工作环境的不安全状态施工现场是与建筑行业密切相关的外部环境。国外相关机构的研宄结果表明，整洁，有序，人性化的施工现场事故发生率要远远低于杂乱

3、无序，违规操作的施工现场。而加强对施工现场的管理就是十分重要的内容。一般管理严格，有明确规章制度，工人能够熟练进行操作的环境下，施工人员相对较为安全。部分建筑企业平时疏于管理，经常对一些隐患视而不见其至是冇意遮蔽隐瞒，工作人员违章作业，电线排放杂乱无序，因此经常会发生意外伤害事故，给工作人员和建筑企业造成痛苦和损失。因此，建筑企业位当严格遵守相关法律法规，杜绝违规操作，加强科学化人性化管理，提高劳动者素质，以最人程度地避免事故的发生。（二）工作人员的不安全行为工作人员的不安全行为，除了违规操作之外，还冇失误带来的安全隐患。失误包括两大方面，一是不可控的，随机出现的随机失误，再有一种是系统设计不

4、良或人的工作状态不正常导致的失误。（三）物的不安全状态所谓“物”，这里指施工工程所涉及到的原材料，半成品，成品，设备，施工机械等的总称。一般而言，设计的失误，环境配置不当，维修不及吋等都会造成“物”的不正常工作状态，导致安全系数的降低。2建筑施工事故预测2.1事故预测基本原则（一）安全性预测的吋间序列特性所谓预测，就是根据事物以往的发展情况总结出其发展的一般规律，进而对事物未来发展的合理推断过程，因此预测具奋相对典型的时间序列性。所谓时间序列性，就是事故发生可以根据时间顺序进行阶段的划分，事物的发展建立在吋间发展的基础上。（二）安全性预测具有非线性动力学特征事故的发展是由构成事故系统诸因素之间

5、的非线性作用所决定的，因此,研宄事故的预测所建立的模型就有非线性动力学特征。（三）安全指标变化具有统计学特征单个事故发生是随机的，但是在数理分析上，事故是吋间序列上的随机变量，事故的发生就是变量的一次实现。事故发生是随机且离散的，因此使得这个分析呈现明显的有序数值集合。在数理统计理论中，随机过程具有统计性质,它刻画了随机过程的本质以及能够从偶然中揭示出必然性。因此在实际操作中,研宄人员通常依据大量的具体指标（主要是反映安全性能的指标）具体研究出它们的统计性质，并预测出安全状态的数值范围。2.2事故预测原理表面上看，建筑行业发生的事故是偶然的和随机的，甚至是不可预测的，但是究其本质，发现事敌的发

6、生奋其独奋的因果性和必然性，这在采用大样本统计推断吋体现的统计规律性则更为明显。在对事故的预测中，不仅要冇经验判断,也需要有数学推断，利用科学的统计方法对事故未来发展进行定性和定量的双重推测，因此，事故统计预测方法就符合了现代统计学的相关理论。将统计学方法应用在对事故的预测分析上，对建立和完善事故统计分析指标，提升事故统计分析准确程度，进而采取有效措施保证安全生产有重要意义。事故指标是在对事故发生进行预测吋常常使用的重要参数，用以衡量系统的安全程度。在宏观决策和安全制度规章的制定时，经常要考虑各项指标的实际能完成程度，因此，采用事敌指标，有利于宏观决策的科学性，进而能够奋效地降低事故发生概率，

7、确保安全生产。再奋，事故指标的制定还会取决于实际操作人员，实际设备情况，施工环境与相关管理等四个因素，因此它的应用冇利于对事故安全隐患分析工作的开展和系统安全评价的进行。事故指标对施工单位的安全管理和决策具有重要的意义。2.3人工神经网络的时间序列预测模型如图1所示，是根据时间序列方法而预测的神经网络预测模型。通过大量实际数据表明，这种预测模型是行之有效的。这一模型的实际工作包含以下几个方面：（一