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World File Search System事故分析
危险化学品储存事故中人为因素关系分析
摘要：人为因素是危化品储存事故的重要原因，理清人为因素之间的关系，有助于识别事故中不安全行为与影响因素之间的逻辑链。因此，本文对危化品储存事故的人为关系进行了研究。首先，介绍了源自航空领域事故分析的人为因素分析与分类系统（HFACS）。由于有些条目是为航空事故分析而设计的，如“机组资源管理”条目，并不完全适用于危化品储存事故分析。因此，本文对HFACS模型进行了一些修改和改变，使之适用于危化品储存事故分析。基于改进的HFACS模型，对42起危化品储存事故进行了分析，并对其原因进行了分类。经过分析发现，在HFACS框架下，事故发生率最高的是资源管理，其次是违规和监管不力，最后是组织流程和技术环境。最后，根据改进的HFACS分析得到的各类事故原因统计结果，采用卡方检验和比值比分析，进一步探讨人为因素在危险化学品仓储事故中的相关性。四个层次的因素之间存在16组显著的因果关系，包括资源管理和监管不力、计划性不当操作和技术环境、监管不力和身体/心理限制、技术环境和基于技能的错误等。
阿拉米达零愿景行动计划
对公平感兴趣？本文件贯穿了关于公平的讨论。第 2 页介绍了 Vision Zero 中的公平性。第 7-9 页概述了在事故数据分析中发现的不成比例的影响，包括一张显示事故与社会脆弱性高地区对比的地图。附录 F 中的详细事故分析包含按种族划分的事故分析，但结果尚无定论。第 17 页的“优先考虑街道设计和教育的行动”一节谈到了警察执法在行动计划中的作用，并强调了一些与阿拉米达社区主导的警察改革与种族正义委员会的建议相关的行动。最后，第 18-19 页包含七项旨在提高公平性的行动。要了解该计划如何使用“社会脆弱地区”和“公平优先社区”3 等术语，请参阅第 32 页的重要术语。
人为因素分析的应用
航空史上充满了从事故中吸取的教训。飞机事故极大地促进了航空法的形成。事故发生后的分析是防止进一步发生事故的第一步。事故分析由事故发生地或航空公司注册地的事故调查委员会进行。事故分析使用了几种模型。其中一种模型是人为因素分析和分类系统，由 Shappell 和 Wiegmann 在研究了 300 多起事故后提出。该系统基于 Reason 的瑞士奶酪模型。根据人为因素分析和分类系统，事故原因包括 4 个相互影响的因素层次。它们是：组织影响、不安全管理、不安全行为的先决条件和不安全行为。尽管事故似乎是由不安全行为引起的，但事故背后有许多原因，从管理者到组织。本研究研究了不同国家事故调查委员会的数据库，并审查了“计划和商业”客运航班的官方事故报告。根据人为因素分析和分类系统对这些报告进行了分析和编码。结果揭示了导致事故的组织影响与不安全行为之间的关系的大小和范围。关键
董事会的信件提供了2023财年对DOE安全指令和技术标准的审查的摘要，并提供了安全指令和技术标准的清单。董事会计划在2024财年进行审查。
•DOE手册1224，危害和事故分析手册 - 本安全手册指南指导核设施的有记录安全分析，以满足《联邦法规》第10条第830部分中规定的安全港方法的安全要求。董事会的工作人员在2021年就手册的修订草案提供了评论，并在2022年和2023年多次与DOE人员会面，讨论了这些评论。工作人员将在2024财年继续进行这项努力。
2024年国际核电站进展国际大会嵌入了ANS年度会议
8。植物安全，法规以及许可瞬态和事故表现，包括LOCA和非LOCA，严重事故分析，核电站安全性，运营和未来植物的监管问题的进展，对衰老的生命评估和管理，概率的安全性评估和可靠性工程，新的方法论，用于植物安全分析，植物安全分析，防火，防火，紧急准备，紧急准备，使用燃料燃料和运输；反应堆许可，高级反应堆设计认证，合并许可证以及跨国设计许可证应用和评估。
MDEP 技术报告 TR-APR1400-02
为防止和/或减轻核电站严重事故影响而制定的措施的设计和实施在很大程度上受到核电站所在国的立法要求的影响。在 APR-1400 严重事故技术专家小组成员的初步讨论中，大家确定，为了有效地开展活动，需要了解成员国严重事故要求和规定之间的相似之处和不同之处。熟悉这些影响严重事故分析结果的各种因素，有望有助于未来在与严重事故相关的特定领域进行讨论。为了实现这一目标，大家决定编写三份文件，内容涵盖：
用于设计更安全系统的新事故模型
摘要：新技术正在从根本上改变事故的成因，并需要改变所使用的解释机制。我们需要更好地、更少主观地理解事故发生的原因以及如何防止未来的事故。最有效的模型将超越归咎，而是帮助工程师尽可能多地了解所有相关因素，包括与社会和组织结构相关的因素。本文提出了一种基于基本系统理论概念的新事故模型。这种模型的使用为引入独特的新型事故分析、危险分析、事故预防策略（包括新的安全设计方法、风险评估技术以及设计性能监控和安全指标的方法）提供了理论基础。
用于设计更安全系统的新事故模型
摘要：新技术正在从根本上改变事故的成因，并需要改变所使用的解释机制。我们需要更好、更少主观地理解事故发生的原因以及如何防止未来的事故。最有效的模型将超越归咎，而是帮助工程师尽可能多地了解所涉及的所有因素，包括与社会和组织结构相关的因素。本文提出了一种基于基本系统理论概念的新事故模型。这种模型的使用为引入独特的新型事故分析、危险分析、事故预防策略（包括新的安全设计方法、风险评估技术以及设计性能监控和安全指标的方法）提供了理论基础。
人工智能助力采矿业预测性维护
目前，整个采矿数据供应链都在收集数据，但通常以零散的方式用于跟踪单个动作或事件。数据往往侧重于特定问题，如通风监测、事故分析、车队和人员管理或尾矿坝监测。例如，如果钻机的温度或压力超过建议范围，就会发出警报，信息会传回数据库。操作员可以立即采取行动，防止代价高昂的设备故障，但前提是他们了解警报的目的。信息可能会或可能不会被记录下来，以用于未来的维护计划。用户会遇到大量仪表板，这些仪表板报告了过去的 KPI，但没有提供展望或帮助未来的维护计划。