Page 169 - 新时期安全工程技术发展与创新

第七章 安全事故调查与处理

容性。流程质量控制的关键在于设立阶段复核节点，如现场勘查数据录入后需经
三位独立专家背靠背校验，数字仿真初始参数设置必须通过同行评议会议确认。
技术发展正推动鉴定流程向智能化演进。深度学习算法可自动识别电镜图像

中的疲劳辉纹特征，较人工判读效率提升四倍。区块链技术应用于证据链存证，
每个检测步骤生成不可篡改的时间戳记录。5G 边缘计算支持现场勘查终端实时
回传 4K 视频流，专家团队远程协作标注关键线索。这些创新融合使事故还原从
滞后性分析转向近实时响应，为构建主动防御型安全体系奠定技术基础。

第二节 事故原因分析方法

一、故障树分析（FTA）模型构建

故障树分析作为系统可靠性评估与安全风险辨识的核心演绎方法，其模型构
建的严谨性直接决定了分析结论的有效性。该过程要求逻辑缜密、要素完备，遵
循从系统失效状态向下逐层追溯基本原因事件的原理，构建反映系统故障内在逻

辑关联的树状图。
明确顶事件界定其边界条件。顶事件表征系统最不希望发生的特定失效状态，
其定义必须兼具精确性与可观测性。例如，在化工过程安全分析中，“反应釜压
力安全联锁系统整体失效”作为顶事件，其内涵需明确界定联锁失效的具体表现

模式与触发条件。边界条件则严格限定分析范围，清晰说明系统内部哪些部件纳
入分析、哪些外部因素或接口系统被排除，确保分析焦点集中且可操作。忽略边
界条件的明确定义易导致分析范围无限扩展或关键因素遗漏。
系统识别基本事件并科学分类。基本事件构成故障树的底层节点，代表无需

或无法进一步分解的独立故障源。依据故障性质与可控性，基本事件通常划分为
硬件故障事件、软件失效事件、人为操作失误事件及环境诱发事件等类型。硬件
故障事件如“压力传感器信号传输中断”需关联其失效率数据；人为操作失误事
件如“操作员未执行启动前安全检查”则需结合人因可靠性分析成果。对基本事

件的精确识别与分类是量化分析的基础，必须确保其定义清晰、彼此独立且具备
可获取的故障概率数据。
合理选用逻辑门构建事件关联。逻辑门是描述上层事件与下层事件逻辑关系

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