随着工业水平提高,设备可靠性得到有效保障,相应地设备故障率在逐年下降。但人在系统中始终保持着不可或缺的作用,如系统需要由人来设计、制造、组织、管理、维修、调整和决策等。这使得人在系统中作用的比重逐渐增加,人因事故的比例逐年升高。无论是各行业的事故统计还是各机构学者的研究结果都表明,大部分事故直接或间接由人导致。正常状态下尚且如此,紧急状态下人因事故率更高。因为紧急状态下人为因素与正常情况下相比存在较大差异,其对事故的演变有至关重要的作用。因此研究紧急状态下的人为因素对于提高预防与减少人因事故能力具有重要的理论和实际意义。基于上述研究意义,本文通过调研人为因素起源、定义以及前人对人为因素的研究情况,确定了“人-系统-环境-任务-组织”五方面的研究框架。基于该分析框架,文章比较了人为因素分析常用的定性及定量方法,选取Human-HAZOP和贝叶斯网络方法对紧急状态下人为因素进行剖析。其中,Human-HAZOP方法是依靠引导词和属性词相互交叉形成逻辑组合,并针对每一组组合失效的原因、后果提出改进措施,循环该过程,直至整个分析阶段结束。贝叶斯网络方法运用分为五步:1)确定事故的节点及状态;2)结合专家打分法和三角形模糊数获取基本事件概率;3)构造贝叶斯网络;4)获取条件概率表;5)运用Netica软件构造网络并分析完成整个分析过程。通过Human-HAZOP方法直观展现了人因失效带来的后果并提出预防措施和改进方法,利于操作者及应急人员及时规避。贝叶斯网络模型评价结果显示紧急状态下事故发生的可能性为0.331,其中最易导致事故发生的因素是“人的状态”。在“人的状态”中,“压力”“人的状态”影响最大;在“环境”中,可“以利用的时间对环境”影响效果显著;在“任务”中,“附属工具的需要性”;在“组织”中,“安全与经济权衡”;在“系统”中,“信息可用性”对“系统”影响最大,其余因素影响相对较弱。从事故预防和应急的角度来看,各节点中对事故贡献率最高的节点是导致事故发生的主要原因,在事故处理过程中,最有效的手段则是有效避免这些因素。目前,关于紧急状态下的人为因素研究较少,均是侧重于人为因素的某一部分,缺少系统性的分析。本文通过确定分析框架,从定性及定量两个维度对人为因素展开分析,对紧急状态下的人因事故预防提供帮助。本文对紧急状态下的人为因素研究进行了初步探索,对以后的进一步深入研究具有一定的参考价值。