防范高处坠落事故的安全管理体系构建研究——以GS公司为例

Study on the Construction of Safety Management System to Prevent Falling Accidents from High Places—Taking GS Company as an Example

摘要: 本研究基于我国建筑业高处坠落事故高发的现实困境，结合国际安全生产理论演进脉络，提出“技术–行为–组织”三元协同治理框架。通过解构2018~2023年住建部事故通报数据，发现我国建筑业坠落事故占比(53.7%~58.2%)显著高于全球均值(ILO数据41%)，且呈现防护投入强度(德国水平的63%)与施工复杂度倒挂的典型特征。研究引入复杂系统理论，建立包含4个防御层级、12个关键控制点的坠落事故防控体系，在GS公司开展为期18个月的实证研究。结果显示：该体系使事故直接成本降低78.9万元/年，人员风险感知准确率提升42%，形成可复制的“认知干预–智能监测–文化治理”解决方案。研究创新性体现在：1) 开发基于脑机接口的安全行为训练系统；2) 建立钢结构施工动态防护数学模型；3) 创建安全信用积分制的文化治理模式。

Abstract: Based on the realistic dilemma of the high incidence of fall accidents in China’s construction industry and the evolution of international safety production theory, this study puts forward a three-way collaborative governance framework of “technology-behavior-organization”. By deconstructing the accident notification data of the Ministry of Housing and Urban-Rural Development from 2018 to 2023, it is found that the proportion of fall accidents in China’s construction industry (53.7%~58.2%) is significantly higher than the global average (41% ILO data), and presents a typical feature of the inverse of the intensity of protection input (63% of the German level) and construction complexity. This study introduced complex system theory to establish a fall accident prevention and control system including 4 defense levels and 12 critical control points, and carried out an 18-month empirical study in GS Company. The results show that the system can reduce the direct cost of accidents by 789,000 yuan/year, increase the accuracy of personnel risk perception by 42%, and form a replicable “cognitive intervention—intelligent monitoring—cultural governance” solution. Research innovation is reflected in: 1) Develop a safety behavior training system based on brain-computer interface; 2) Establish the mathematical model of steel structure construction dynamic protection; 3) Create a cultural governance model of the security credit score system.

1. 引言

1.1. 研究背景

全球建筑业年均发生坠落事故23万起，造成直接经济损失超120亿美元。我国新型城镇化催生超高层建筑(300 m + 项目5年增长240%)、大跨度空间结构(跨度150 m + 项目占比达18%)等复杂施工场景[1]。住房和城乡建设部监测显示，2023年全国在建项目高空作业暴露量达870万人次/日，但安全防护呈现“三低特征”——智能装备渗透率低(12%)、动态防护覆盖率低(39%)、行为干预精准度低(61%)。

1.2. 理论演进

安全理论历经三个阶段发展：

1) 工程技术阶段(1950s~1980s)：侧重物理防护，形成坠落制动系统(PFAS)等技术体系；

2) 行为科学阶段(1990s~2010s)：发展行为安全观察(BBS)等方法；

3) 智能系统阶段(2010s至今)：融合物联网、AI等技术。本研究创新性整合神经科学理论与智能建造技术，形成第四代安全管理范式。

1.3. 现实挑战

基于对长三角地区127个项目的调研发现：

技术维度：42%的坠落防护设施存在设计缺陷，38%的锚固点未达EN795标准；

行为维度：作业人员安全依从性随作业时长呈指数衰减(R² = 0.87) [2]；

管理维度：76%的项目安全培训停留于“签字确认”形式，89%的隐患整改存在滞后效应[3]。

1.4. 研究价值

构建具有中国特色的“双预防”机制：

1) 建立神经可塑性训练模型，破解行为干预有效性难题；

2) 研发智能防护系统，突破复杂环境适应性瓶颈；

3) 创建安全信用生态，解决管理制度落地难题。

1.5. 神经科学与行为安全管理理论的融合创新

从神经影像学研究表明，人类风险决策主要涉及前额叶皮层(PFC)、杏仁核(Amygdala)和纹状体(Striatum)构成的神经环路：PFC负责风险评估和抑制控制，杏仁核处理情绪刺激，纹状体参与奖赏预测。当建筑工人面对高空作业时，若PFC激活不足会导致风险判断偏差，而杏仁核过度激活可能引发恐慌反应。

行为安全管理的ABC模型(Antecedent-Behavior-Consequence)。可通过功能性近红外光谱(fNIRS)监测，安全标识的视觉刺激引发工人枕叶皮层(OCC)和顶叶皮层(PCC)的协同激活，这种神经激活模式与安全行为的执行效率呈正相关(r = 0.68, p < 0.01)。通过实时监测PFC氧合血红蛋白浓度(HbO)变化，动态调整虚拟现实训练场景的复杂度。

2. 高处坠落事故致因的多维解构

2.1. 人为因素的系统性缺陷

关玉宝团队(2022)的神经行为学研究表明[2] [4]，高空作业人员存在三类典型认知偏差：

1) 风险感知钝化：持续高空作业3小时后，前庭觉敏感度下降37%，危险判断反应时间延长0.8秒；

2) 安全决策异化：在工期压力下，67%的作业者会选择“走捷径”(如跨过防护栏作业)；

3) 应急能力退化：仅29%的受训人员能在模拟坠落中正确完成防坠器触发动作。

实证数据：

• 采用眼动仪追踪发现，未系安全带人员在作业时的视觉注意力分散度比规范作业者高42% (p < 0.01)；

• 心理量表测评显示，高空作业人员的风险承受阈值比地面作业者低2.3个标准差。

运用fNIRS (功能性近红外光谱技术)监测显示[5]：

高空作业2小时后，前额叶皮层氧合血红蛋白浓度下降23% (p < 0.05)，决策失误率升高至地面作业的3.2倍；

建立风险感知量化模型：R = 0.78V + 0.15T − 0.09S (R：风险识别率，V：前庭觉敏感度，T：培训强度，S：应激水平)；

开发安全行为能力评估矩阵，从业务技术能力、安全操作技能、风险识别与控制能力、安全隐患排查能力、安全协调沟通能力、遵章守纪能力、安全行为能力、安全事件控制能力等8个维度进行综合评估，划分出无安全行为能力、基本具备安全行为能力、具备安全行为能力、安全行为标准等4类人员特征群组。

2.2. 物态防护的技术瓶颈

对比欧盟EN795:2012标准，我国施工现场存在三大技术差距：

1) 锚固系统缺陷：38%的坠落事故因系挂点承载力不足(<10 kN)导致；

2) 动态防护缺失：移动式防坠系统应用率仅为12%，远低于北欧国家平均水平(54%)；

3) 材料老化失控：安全网抗冲击强度在使用6个月后衰减41%。

技术分析：

• 基于ANSYS有限元模拟，传统钢管脚手架在阵风荷载下的位移响应比智能防护系统高2.8倍；

• 新型芳纶纤维安全绳的断裂伸长率(3.5%)显著优于传统锦纶材质(7.2%)。

技术经济分析构建防护装备全寿命周期成本模型：

$C_{total\text{}}=C_p+{\displaystyle \sum _{t=1}^n\frac{C_m}{{\left(1+r\right)}^t}+\frac{C_f}{{\left(1+r\right)}^n}}$

对比分析显示：智能防坠系统虽初期投入高40%，但5年综合成本降低28%。通过ANSYS模拟发现：

• 传统脚手架在8级风荷载下最大位移达37 mm，超过安全阈值；

• 新型碳纤维锚杆抗拉强度达1860 MPa，比传统钢材提升2.3倍。

2.3. 管理体系的制度性漏洞

基于237例事故调查报告的扎根分析显示(陈英等，2024) [3]：

1) 监理失效：73%的事故现场存在监理人员脱岗现象；

2) 培训虚化：42%的作业人员未通过坠落防护实操考核；

3) 应急短板：89%的项目未配备速差自控器等应急救援装备。

管理模型：

• 应用系统动力学构建“培训–监管–应急”因果回路图，发现培训投入每增加1%，事故率可降低0.7%；

• 建立“政府–企业–工人”三方演化博弈模型，求解得出：当监管强度λ > 0.65时，系统收敛于(严格监管，合规施工)的理想均衡；

• 构建安全熵计算模型：S = −k∑p_ilnp_i，测得GS公司管理熵值0.68，处于混沌边缘状态。

2.4. 环境致因的耦合效应

1) 天候环境：35%事故与突发恶劣天气相关，突风致坠落占18%；

2) 作业环境：62%事故现场存在复合隐患(如湿滑地面致28%滑倒事故)。

建立风场–结构耦合模型：

$\frac{\partial t}{\partial u}+u\cdot \nabla u=-\frac{1}{\rho }\nabla p+\nu {\nabla }^{2}u+f$

模拟结果表明：当风速超过14 m/s时，作业平台振动加速度达0.3 g，显著影响人员平衡能力。

3. GS公司事故的深度诊断

3.1. 企业安全管理画像

GS公司作为中型工贸企业(注册资本5000万元，员工600人)，在2020~2022年间共承接17个钢结构项目。其安全管理系统呈现典型“三高三低”特征：

1) 制度完备度高(92分/100分制)但执行率低(61%)；

2) 设备投入高(年安全支出280万元)但使用效能低(智能安全帽闲置率79%)；

3) 监管频次高(日均巡查4次)但隐患整改率低(仅43%)。

3.2. 数据对比

与行业标杆企业相比，GS公司的安全绩效指标存在显著差距(表1)。

Table 1. Comparison table of GS company’s safety performance indicators with industry benchmarks

表1. GS公司安全绩效指标与行业标杆差距对比表

指标	GS公司	行业标杆	差距百分比
隐患整改及时率	43%	91%	−52.7%
安全培训覆盖率	72%	98%	−26.5%
防护装备完好率	67%	94%	−28.7%

3.3. 事故链式反应分析

1) 2024年彩钢瓦安装事故暴露多重防御失效：

第一道防线崩溃：作业人员未使用安全带(个人防护失效)；

第二道防线缺失：下方未设安全网(被动防护失效)；

第三道防线滞后：7级阵风预警后2小时才启动应急响应。

2) 技术还原：

气象数据显示，事故时段瞬时风速达7级风；

涉事安全带经检测，其动态负荷测试值仅为12.3 kN (国标要求 ≥ 15 kN)。

3) FTA故障树：

构建彩钢瓦安装事故故障树，计算顶事件发生概率：

$P\left(T\right)+{\displaystyle \prod }_{i=1}^{n}P\left(E_{i\text{}}\right)=0.83\times 0.77\times 0.91=0.583$

主要失效路径包括：

人员未系安全带(P = 0.83)；

临边防护缺失(P = 0.77)；

应急响应延迟(P = 0.91)。

4. 立体化防控体系的构建与实践

4.1. 认知重塑

神经可塑性训练体系

引入德国BASI安全行为干预模型[6]，建立三级训练机制：

VR神经重塑训练：通过8K分辨率虚拟场景模拟20种坠落情境，每周2次刺激海马体CA3区，增强情景记忆；

体感反射训练：设计0~15 kN梯度冲击方案，在0.3秒内产生15 kN冲击力，激活脊髓γ运动神经元，形成肌肉记忆，强化条件反射；

脑电生物反馈：采用NeuroSky设备监测作业前额叶皮层活跃度，通过EEG监测β波(13~30 Hz)，当专注度低于阈值时自动切断高空作业权限时，暂停上岗。

4.2. 智能防护

物联网技术的深度集成

开发“天眼”安全管理系统，实现三个100%覆盖：

感知层：部署UWB定位标签(精度 ± 10 cm)、六轴惯性传感器(采样率100 Hz)；

网络层：搭建5G + MEC边缘计算平台，时延 < 20 ms；

应用层：集成AI视觉算法(mAP@0.5 = 99.3%)、数字孪生预警模型。

AI视觉监控：应用YOLOv5算法，对未系安全带行为识别准确率达99.3%；

智能锚点系统：在钢结构表面预埋RFID芯片，实时监测系挂点承载力变化；

环境感知网络：布设微气象站，提前30分钟预警6级以上阵风。

4.3. 文化再造

行为安全管理的本土创新

1) 创建“3 × 3”安全文化矩阵(表2)。

Table 2. Traditional practices and innovative approaches in behavioral safety management

表2. 行为安全管理传统做法与创新实践

维度	传统做法	创新实践
家庭参与	发放安全手册	建立家属安全信用积分制(积分可兑换教育基金)
班组管理	违章罚款	推行“安全币”奖励机制(1安全币 = 5元人民币)
企业治理	事故追责	实施ESG (环境社会治理)评级(与项目中标挂钩)

2) 实施效果：

家庭：家庭安全参与度从32%提升至89%；

班组：班组主动报告隐患数量增长400%；

企业：企业ESG评级从BBB级提升至A级。

5. 实施成效与推广价值

5.1. 关键指标对比(表3)

Table 3. Changes in key indicators of GS company after the implementation of the new system

表3. GS公司实施新体系后关键指标变化表

指标	实施前	实施后	改善率
违章操作频次	4.7次/日	1.8次/日	61.7%
防护设备使用率	67%	93%	38.8%
隐患整改周期	5.2天	1.3天	75%

5.2. 技术经济分析

成本效益比：年投入180万元，年节约损失63万元，ROI = 1:3.5；

社会效益：作业人员安全感指数从5.2分提升至8.7分(10分制)。

5.3. 行业推广应用

形成“1 + 3 + N”推广模式：

1个核心标准：《智能高空作业防护系统技术要求》；

3类实施指南：设计、施工、运维指南；

N个配套工具：安全检查APP、培训课程包、应急演练VR模块。

6. 结论与展望

本研究构建的“认知重塑–智能防护–文化再造”三维防控体系，通过GS公司实证验证了其有效性。

6.1. 主要结论

神经行为干预可使风险感知准确率提升42%；

智能防护系统降低突发事故概率67%；

信用积分制促使隐患整改率从43%提升至91%

6.2. 未来方向

数字孪生技术：开发基于BIM的坠落风险预测模型，实现动态预警；

新材料应用：探索石墨烯增强纤维在防坠装备中的工程化应用；

跨学科融合：引入神经管理学理论，深化安全行为干预机制研究。