Microsoft Word Bao cao NGHIEM THU de tai Bayesian du bao tai nan nga cao nop CESTI 06 12 2017 ỦY BAN NHÂN DÂN TP HỒ CHÍ MINH SỞ KHOA H ỌC VÀ CÔNG NGHỆ BÁO CÁO NGHI ỆM THU (Đã chỉnh sửa theo góp ý của[.]
ỦY BAN NHÂN DÂN TP.HỒ CHÍ MINH SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ BÁO CÁO NGHIỆM THU (Đã chỉnh sửa theo góp ý Hội đồng nghiệm thu) “MƠ HÌNH BBN (BAYESIAN BELIEF NETWORK) CHO VIỆC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XẢY RA TAI NẠN NGÃ CAO TRONG XÂY DỰNG” Chủ nhiệm đề tài PGS.TS Lưu Trường Văn THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÁNG 09/2017 ỦY BAN NHÂN DÂN TP.HỒ CHÍ MINH SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ BÁO CÁO NGHIỆM THU (Đã chỉnh sửa theo góp ý Hội đồng nghiệm thu) “MƠ HÌNH BBN (BAYESIAN BELIEF NETWORK) CHO VIỆC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XẢY RA TAI NẠN NGÃ CAO TRONG XÂY DỰNG” Chủ nhiệm đề tài PGS.TS Lưu Trường Văn CƠ QUAN QUẢN LÝ CƠ QUAN CHỦ TRÌ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÁNG 09/2017 ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU “MƠ HÌNH BBN (BAYESIAN BELIEF NETWORK) CHO VIỆC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XẢY RA TAI NẠN NGÃ CAO TRONG XÂY DỰNG” Cơ quan chủ trì đề tài VIỆN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LÃNH ĐẠO VÀ QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP (LEADMAN) Chủ nhiệm đề tài PGS.TS LƯU TRƯỜNG VĂN THÀNH VIÊN THỰC HIỆN TS Nguyễn Thanh Việt TS Nguyễn Tấn Bình TS Đỗ Ngọc Sơn Th.S Trần Thị Thu Hương Th.S Nguyễn Bá Quang Th.S Phạm Thanh Hải Th.S Đỗ Hoàng Hải THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÁNG 09/2017 XÁC NHẬN CHỈNH SỬA BÁO CÁO NGHIỆM THU (Theo góp ý Hội đồng nghiệm thu ngày 22/09/2017) Tên đề tài: Mô hình BBN (Bayesian Belief Network) cho việc đánh giá khả xảy tai nạn ngã cao xây dựng Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Lưu Trường Văn Cơ quan chủ trì đề tài: Viện nghiên cứu khoa học lãnh đạo quản trị doanh nghiệp (LEADMAN) Góp ý Hội đồng T Chỉnh sửa chủ nhiệm đề Trang tài Chỉnh sửa lại số thứ tự trang Đã hiệu chỉnh iii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.10 đến 2.15 cơng trình hay cơng trình? (trang 04 (bốn) cơng trình Đã chỉnh 40 40) sửa Trang 31 ghi “tám kỹ thuật tương Đã chỉnh sửa lại trang 31 thành 31 tác” Hình 2.7 có 07 (bảy) kỹ thuật tương tác để kỹ thuật tương thích với Hình 2.7 trang 32 Ngẫu nhiên 13 nhân tố bảng câu 13 nhân tố Bảng 2.6 hỏi Phụ lục xếp hạng (trang 36) liệt kê theo thứ theo thứ tự giá trị trung bình tự bảng câu hỏi MEAN (trang 36)? khơng xếp theo thứ tự MEAN giảm dần Vì vậy, báo cáo khơng cần chỉnh sửa theo góp ý Hình 2.10 23 hay 26 quan hệ (trang 25 mối quan hệ Điều phù 37) hợp với nội dung trình bày trang 36 Vì vậy, báo cáo khơng cần chỉnh sửa theo góp ý Hiệu chỉnh lại Cơng trình B (trang 45) Đã hiệu chỉnh Rà sốt lỗi tả Đã rà sốt 45 8, 11, 40 Bổ sung phần kiến nghị mở rộng mơ Đã bổ sung 49 hình với biến thời gian Chưa thấy phần phân tích độ nhạy Đã ghi rõ phần giới hạn 48 nghiên cứu Nên Việt hóa nội dung liên quan Đã Việt hóa 18, 22, 23, đến Tổng Quan 24 Kiến nghị xem xét không nên sử dụng Các kết nghiên cứu toàn kết nghiên cứu trước trước quan trọng để nghiên vào phần tổng quan Nên phân tích cứu nhận dạng nhân tố sử dụng kết Vì vậy, đề tài sử dụng kết nghiên cứu trước để làm rõ cho nguồn gốc nhân tố bảng câu hỏi Chưa thấy diễn giải, trình bày tiêu Đã trình bày Phụ lục Phụ lục chí phần hướng dẫn mơ hình phần nội dung chi tiết Nên bổ sung tài liệu hướng dẫn mô Đã in riêng Tài liệu hướng dẫn Tài hình cho loại cơng trình liệu mơ hình mà có đường hướng dẫn dẫn đến nơi tải mơ hình sử dụng mơ hình in riêng Nên đưa thêm cơng trình xây Xây dựng tầng hầm dựng tầng hầm vào mơ hình BBN hạng mục thi cơng cơng trình dân dụng cơng nghiệp Vì vậy, mơ hình hồn tồn áp dụng cho xây dựng tần hầm Cần giải thích thêm mối quan hệ Đã giải thích rõ ràng trang 37 37 biến số Hình 2.10 Hồn thiện lại mơ hình, in ấn đẹp, Đã hồn thiện, in ấn đẹp, có Tài hướng dẫn cụ thể để sử dụng hướng dẫn sử dụng liệu hướng dẫn sử dụng mơ hình in riêng Các hình từ 2.10 đến 2.15 mờ, khó Đã hiệu chỉnh độ phân giải 38, 40, 43, đọc Các hình chụp lại từ 44 hình nên báo cáo cố gắng trình bày cách tốt Cần trình bày theo mẫu biểu Đã hiệu chỉnh trang bìa, Báo cáo trang bên trong, tóm lược đề tài nghiệm Sở Khoa Học – Công Nghệ theo biểu mẫu Sở thu Khoa Học – Công Nghệ Mục tiêu nghiên cứu báo cáo Đã chỉnh sửa lại Đã tách Báo cần thống với mục tiêu thuyết minh dề tài Tách riêng phần phụ lục khỏi báo cáo nghiệm thu cáo nghiệm thu CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI Lưu Trường Văn Phản biện PGS.TS, Phạm Hồng Luân Phản biện Th.S Lê Lương Kỳ Thoại Chủ tịch hội đồng PGS.TS Lê Văn Nam TÓM LƯỢC NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Đề tài nghiên cứu khoa học cấp thành phố 2012 – 2014 với tiêu đề “Mơ hình BBN (Bayesian Belief Network) cho việc đánh giá khả xảy tai nạn ngã cao xây dựng” nhóm nghiên cứu tổng hợp 52 trang, chứa đựng 10 bảng 15 hình minh họa, ngồi cịn có 05 phụ lục phản ánh kết phát triển mơ hình dự báo khả xảy tai nạn ngã cao công trường xây dựng TP.HCM theo phương pháp BBN Nội dung nghiên cứu thể ba (03) chương Xuyên suốt nội dung nghiên cứu, nhóm đề tài sử dụng phối hợp phương pháp nghiên cứu định tính định lượng để phát triển mơ hình dự báo khả xảy tai nạn ngã cao công trường xây dựng TP.HCM theo phương pháp BBN Mơ hình áp dụng vào 04 cơng trình cụ thể để kiểm chứng mơ hình Một sách hướng dẫn sử dụng mơ hình cung cấp để giúp bên liên quan áp dụng mơ hình thực tế Nghiên cứu đề xuất nhóm giải pháp nhằm giảm nguy xảy tai nạn lao động ngã cao công trường xây dựng TP.HCM bao gồm: (1) nhóm giải pháp người lao động; (2) nhóm giải pháp người sử dụng lao động; (3) nhóm giải pháp quan quản lý nhà nước có liên quan đến an toàn lao động xây dựng SUMMARY OF RESEARCH CONTENT The 2012 – 2014 municipal-level research project titled “BBN-based model (Bayesian Belief Network) for evaluating probability of falling-from-height accidents” carried out by LEADMAN team, is presented in 52 pages, using 10 illustrative Tables, and 15 Figures, along with appendices reflecting the results of developing the model to predict the probability of falling-from-heights accidents at construction sites in Ho Chi Minh City using the BBN approach Main content of the research is structured into three main chapters Throughout the research, the authors combined several qualitative and quantitative research methods to develop the model to predict the probability of falling-fromheights accidents at construction sites in Ho Chi Minh City using the BBNN approach This model was applied to four specific construction sites in HCMC to validate the model The guidance book was provided to facilitate for end users in practice Based on the results, the research team proposed three major sets of solution to mitigate the probability of falling-from-heights accidents at construction sites in Ho Chi Minh City: (1) solutions relating to employees; (2) solutions relating to employers; (3) solutions relating to the government agencies having full responsible for labor safety in construction sites MỤC LỤC CHƯƠNG TỔNG QUAN i1 1.1 Tổng quan nghiên cứu an toàn lao động 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Phạm vi nghiên cứu 1.5 Đóng góp nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT & KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2.1 Quy trình nghiên cứu 2.2 Phương pháp chủ động, phản ứng 2.3 Mạng BBNs 2.3.1 Giới thiệu Mạng Bayes (BBNs) 2.3.2 Định lý Bayes 11 2.3.3 Cấu trúc mạng Bayes 11 2.3.4 Bảng xác suất có điều kiện (conditional probability table-CPT) 12 2.3.5 Phần mềm tính toán mạng Bayes 13 2.4 Nguồn liệu đầu vào 14 2.5 Những rủi ro làm việc cao 14 2.5.1.Tai nạn nghề nghiệp liên quan đến ngã cao xây dựng 14 2.5.2.Các yếu tố gây tai nạn ngã cao 15 2.5.3.Những qui định làm việc cao VN 22 2.6 Khung quản lý đánh giá rủi ro ngã cao (KQLĐGRRNC) 30 2.7 Mơ hình dựa BBN để xác định rủi ro tai nạn làm việc cao 32 2.8 Dữ liệu xác suất 04 công trường xây dựng để kiểm tra hiệu lực mơ hình 40 i 2.9 Kết kiểm tra mơ hình 04 cơng trình xây dựng 42 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 47 4.1 Kết luận 47 4.2 Các hạn chế nghiên cứu 47 4.3 Khuyến nghị hướng phát triển đề tài 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 ii MỤC LỤC CÁC HÌNH SỐ HIỆU CỦA HÌNH iii TÊN HÌNH TRANG THỨ 2.1 Quy trình nghiên cứu 2.2 Phương pháp chủ động, phản ứng 2.3 Một số Mạng Bayes 11 2.4 Cấu trúc đơn giản mạng Bayes tự nhiên 12 2.5 Cấu trúc đơn giản mạng Bayes quản lý XD 12 2.6 Mơ hình ngun nhân xảy tai nạn xây dựng 16 2.7 Khung quản lý đánh giá rủi ro ngã cao (KQLĐGRRNC) 32 2.8 Hệ thống phân cấp ảnh hưởng lồng vào 33 2.9 Mạng lưới ảnh hưởng té ngã từ cao 35 2.10 Bảng câu hỏi dạng sơ đồ nhân (Bảng câu hỏi 2) 38 2.11 Mơ hình đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng phần mềm MSBNx 40 2.12 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình A 43 2.13 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình B 43 2.14 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình A 44 2.15 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình A 44 Hình 2.10 Bảng câu hỏi dạng sơ đồ nhân (Bảng câu hỏi 2) 38 Bảng 2.7 Mối quan hệ nhân biến Mối quan hệ nhân 39 Mã hóa Trung bình x13 - x12 x13-12 2.73 x13 - x10 x13-10 2.94 x12 - x9 x13-9 2.27 x11 - x9 x11-9 2.11 x11 - x8 x11-8 2.30 x11 - x7 x11-7 2.38 x10 - x9 x10-9 2.62 x10 - x8 x10-8 2.88 x10 - x7 x10-7 3.03 x9 - x5 x9-5 2.21 x9 - x4 x9-4 2.35 x9 - x3 x9-3 2.04 x8 - x5 x8-5 2.48 x8 - x4 x8-4 2.56 x8 - x3 x8-3 2.09 x8 - x2 x8-2 2.06 x7 - x5 x7-5 1.89 x7 - x4 x7-4 2.91 x7 - x2 x7-2 3.17 x7 - x1 x7-1 2.82 x5 - y x5-y 2.76 x4 - y x4-y 3.02 x3 - y x3-y 3.32 x2 - y x2-y 3.25 x1 - y x1-y 3.12 x6 - y x6-y 2.64 Từ kết Bảng 2.7, nhân tố quan hệ chúng đưa vào phần mềm MSBNX Microsoft Hình 2.11 minh họa mơ hình đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng sau thực phần mềm MSBNX Microsoft Căn mơ hình Hình 2.11, liệu xác suất thu thập công trường cụ thể để kiểm tra hiệu lực mơ hình đề nghị Hình 2.11 Mơ hình đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng phần mềm MSBNX 2.8 Dữ liệu xác suất 04 công trường xây dựng để kiểm tra hiệu lực mơ hình Để bảo vệ uy tín cơng ty cơng trường tham gia nghiên cứu, tên 04 cơng trình khơng trình bày, thay vào chúng mã hóa thành cơng trình A, cơng trình B, cơng trình C, cơng trình D Những thơng tin chung cơng trình mô tả sơ lược đây: 2.8.1 Mô tả cơng trình CƠNG TRÌNH A Địa điểm xây dựng: thuộc Quận Bình Thạnh, TP.HCM 40 Loại hình cơng trình: cơng trình cơng cộng Cơng sử dụng: Cao ốc văn phịng cho th Loại hình chủ đầu tư: nguồn vốn tư nhân Cơng trình B Địa điểm xây dựng: thuộc Quận Bình Tân, TP.HCM Loại hình cơng trình: cơng trình dân dụng Cơng sử dụng: nhà phố Loại hình chủ đầu tư: nguồn vốn tư nhân Cơng trình C Địa điểm xây dựng: thuộc Quận 1, TP.HCM Loại hình cơng trình: cơng trình cơng cộng Cơng sử dụng: Trung tâm hội nghị Loại hình chủ đầu tư: nguồn vốn tư nhân Cơng trình D Địa điểm xây dựng: thuộc Quận Thủ Đức, TP.HCM Loại hình cơng trình: cơng trình nhà Cơng sử dụng: chung cư cao tầng cấp trung bình Loại hình chủ đầu tư: nguồn vốn tư nhân Tùy thuộc vào cơng trình cụ thể, mơ hình BBN Hình 2.11 hiệu chỉnh bổ sung cho phù hợp với đặc trưng cơng trình Sự hiệu chỉnh mơ hình kỹ sư xây dựng, chun gia tham gia thực cơng trình đưa ý kiến, quan điểm đánh giá lại mơ hình áp dụng cho phù hợp Sau hiệu chỉnh mơ hình định lượng rủi ro tiến độ cho phù hợp với cơng trình cụ thể Bước tiến hành ước lượng xác suất cho mối quan hệ mơ hình cách khảo sát kỹ sư xây dựng tham gia thực công trình Nội dung 41 cụ thể bảng khảo sát ước lượng xác suất cho cơng trình thử nghiệm trình bày Phụ lục (Bảng câu hỏi 3) Cách thức chi tiết việc thu thập liệu cho Bảng câu hỏi trình bày Phụ lục 2.8.2 Dữ liệu đầu vào mơ hình Các thơng số biến mơ hình BBN Trong mơ hình BBN, biến (yếu tố rủi ro) bao gồm đặc tính sau: Tên biến; Trạng thái biến; Mối quan hệ biến; Dữ liệu biến (bảng xác suất có điều kiện) Trong nghiên cứu này, để đơn giản hóa tính phức tạp tính tốn mơ hình, xét biến rủi ro đến tai nạn ngã cao xây dựng theo hai trạng thái: “có” (có xảy ra) “không” (không xảy ra) Biến kết (khả xảy tai nạn ngã cao xây dựng) xét ba trạng thái: ● “Có”: Có xảy tai nạn lao động ngã cao; ● “Cận nguy (near-miss)": Sự kiện không kỳ vọng mà không gây hậu thương tật, bệnh, phá hoại có tiềm xảy ra; ● “Không”: Không xảy tai nạn lao động ngã cao Bảng liệu tất biến đưa vào mơ hình kỹ sư xây dựng, chuyên gia trực tiếp tham gia công trình đánh giá theo kinh nghiệm cá nhân liên quan đến chứng cơng trình Ở cơng trình, thu thập 02 bảng khảo sát, lấy số liệu từ 01 giám sát an toàn chủ đầu tư 01 giám sát an toàn nhà thầu, riêng nhà phố lấy số liệu từ người khảo sát huy trưởng 2.9 Kết kiểm tra mơ hình 04 cơng trình xây dựng Kết thử nghiệm mơ hình 04 cơng trình thực tế TP.HCM trình bày Hình 2.12, Hình 2.13, Hình 2.14, Hình 2.15 sau: 42 Hình 2.12 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình A Hình 2.13 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình B 43 Hình 2.14 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình C Hình 2.15 Kết đánh giá rủi ro tai nạn ngã cao xây dựng cơng trình D 44 Bảng 2.8 Tổng hợp kết việc thử nghiệm mơ hình 04 cơng trình thực tế Kết dự báo Cơng trình Khơng xảy tai nạn Cận nguy (nearmiss) Cơng trình A 83.82% 9.54% Cơng trình B 87.87% 6.95% Cơng trình C 71.90% 17.20% Cơng trình D 93.10% 4.35% Kết thực tế Xảy tai nạn 6.64% Từ lúc bắt đầu khởi công đến thời điểm thu thập 5.18% liệu khơng có tai nạn ngã cao xảy 10.90% 04 công trường 2.55% Như vậy, kết kiểm tra mơ hình cơng trường thực tế (Bảng 2.8): • Đối với cơng trình A, mơ hình dự báo: (1) xác suất xảy tai nạn ngã cao 6,64%; (2) xác suất không xảy tai nạn ngã cao 83,82%; (3) xác suất cận nguy 9.54% Xác xuất xảy tai nạn ngã cao dự báo bé Nếu dựa vào quan sát thực tế công trường, cảm tính cảm nhận tai nạn ngã cao xảy cơng trình Mơ hình lại dự báo khả xảy tai nạn thấp Thực tế sau: từ bắt đầu thi công đến thời điểm thu thập liệu khơng có tai nạn ngã cao xảy • Đối với cơng trình B, mơ hình dự báo: (1) xác suất xảy tai nạn ngã cao 5,18%; (2) xác suất không xảy tai nạn ngã cao 87,87%; (3) xác suất cận nguy 6.95% Xác suất xảy tai nạn ngã cao dự báo bé Nếu dựa vào quan sát thực tế cơng trường, cảm tính cảm nhận tai nạn ngã cao xảy công trình Nhưng mơ hình lại dự báo khả xảy tai nạn thấp Thực tế sau: từ bắt đầu thi công đến thời điểm thu thập liệu khơng có tai nạn ngã cao xảy • Đối với cơng trình C, mơ hình dự báo: (1) xác suất xảy tai nạn ngã cao 10,90%; (2) xác suất không xảy tai nạn ngã cao 71,90%; (3) xác suất cận nguy 17.20% Xác suất xảy cận nguy lớn Xác suất xảy tai nạn ngã cao dự báo vừa phải Nếu dựa vào quan sát thực tế công 45 trường, cảm tính cảm nhận tai nạn ngã cao xảy cơng trình Mơ hình lại dự báo khả xảy tai nạn thấp Thực tế sau: từ bắt đầu thi công đến thời điểm thu thập liệu khơng có tai nạn ngã cao xảy • Đối với cơng trình D, mơ hình dự báo: (1) xác suất xảy tai nạn ngã cao 2,55%; (2) xác suất không xảy tai nạn ngã cao 93,10%; (3) xác suất cận nguy 4.35% Xác suất xảy tai nạn ngã cao dự báo bé Nếu dựa vào quan sát thực tế cơng trường, cảm tính cảm nhận tai nạn ngã cao xảy công trình Mơ hình lại dự báo khả xảy tai nạn thấp Thực tế sau: từ bắt đầu thi công đến thời điểm thu thập liệu khơng có tai nạn ngã cao xảy 46 CHƯƠNG CÁC VÍ DỤ SỐ KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 4.1 Kết luận Ngành xây dựng ngành nguy hiểm Mục đích đề tài thiết lập mơ hình định lượng rủi ro xảy tai nạn ngã cao xây dựng (cụ thể định lượng xác suất xảy tai nạn ngã cao) dự án xây dựng TP.HCM Bayesian Belief Networks (BBNs) kỹ thuật áp dụng cho mơ hình này, chủ yếu dựa lý thuyết xác suất có điều kiện, hay cịn gọi lý thuyết Bayes Ngoài ra, phần mềm SPSS hỗ trợ việc phân tích số liệu thu thập từ khảo sát bảng câu hỏi Mơ hình BBNs tổng quát dùng để định lượng rủi ro xảy tai nạn ngã cao xây dựng TP Hồ Chí Minh Tùy thuộc vào đặc tính cơng trình cụ thể, mơ hình hiệu chỉnh lại cho phù hợp, thông qua ý kiến kinh nghiệm chuyên gia, kỹ sư xây dựng thực cơng trình Mơ hình thiết lập thử nghiệm cơng trình cụ thể TP.HCM Kết thử nghiệm khác biệt cảm nhận có từ quan sát thực tế thi cơng khác với kết dự báo từ mơ hình Để giúp đề tài vào thực tiễn, tài liệu hướng dẫn sử dụng mơ hình biên soạn (xem Phụ lục 4) Nói tóm lại, việc nghiên cứu định lượng rủi ro xảy tai nạn ngã cao xây dựng cần thiết cấp bách tình hình xây dựng 4.2 Các hạn chế nghiên cứu Mặc dù cố gắng trình nghiên cứu, song cịn vài hạn chế, khó khăn sau: Nghiên cứu chủ yếu dựa vào ý kiến chuyên gia, kỹ sư xây dựng nhiều kinh nghiệm Do đó, q trình khảo sát đánh giá xếp hạng , mối quan hệ nhân yếu tố mang tính chủ quan, phụ thuộc vào quan niệm người Trong trình ước lượng bảng xác suất có điều kiện yếu tố, khó khăn va chạm sau: 47 ● Đôi lúc, chuyên gia, kỹ sư xây dựng tham gia thực cơng trình chưa có kinh nghiệm việc ước lượng xác suất với mức độ chi tiết để đưa vào mơ hình BBNs; ● Mỗi người có quan niệm riêng phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan lĩnh vực chuyên môn, dẫn đến khoảng ước lượng xác suất rộng Bảng xác suất có điều kiện ước lượng từ ý kiến kỹ sư xây dựng làm cho kết nghiên cứu bị bóp méo (bias) thiếu xác Kích thước mẫu bị hạn chế, dẫn đến kết tương tự Khi trạng thái biến, số lượng biến mối quan hệ nhân tăng lên việc ước lượng xác suất gặp nhiều khó khăn đòi hỏi phải tốn thời gian lâu Chưa xem xét đến phân tích độ nhạy nghiên cứu Nói tóm lại, việc nghiên cứu định lượng rủi ro xảy tai nạn ngã cao xây dựng cần thiết cấp bách tình hình xây dựng 4.3 Khuyến nghị hướng phát triển đề tài Mơ hình BBNs dùng để định lượng rủi ro xảy tai nạn ngã cao xây dựng 04 cơng trình sở để kiểm chứng tính hợp lý, độ tin cậy minh họa cho việc ứng dụng BBNs vào lĩnh vực quản lý an toàn thi cơng xây dựng Do đó, mơ hình sử dụng nên hiệu chỉnh lại cho phù hợp với thực tế cơng trình Tuy nhiên, trình tự thiết lập mơ hình BBNs dùng chung cho tất cơng trình xây dựng Các nghiên cứu tương tự nên tập trung theo hướng sau: Dựa tảng mơ hình kết hợp với công cụ, phương pháp khác để khắc phục nhược điểm, hạn chế Để tăng độ xác mơ hình, cần bổ sung thêm biến vào mơ hình, biến rủi ro nên gán thêm nhiều hai trạng thái Kích thước mẫu nên tăng lên Nên xét riêng cho kiểu cơng trình, chẳng hạn, mơ hình riêng cho nhà phố, mơ hình riêng cho chung cư thấp tầng, mơ hình riêng cho chun cư cao tầng, mơ hình riêng cho dạng cơng trình cơng cộng, 48 Mở rộng mơ hình với biến thời gian Với kết nghiên cứu ý tưởng nêu trên, hy vọng tương lai khơng xa, mơ hình Bayesian Belief Networks (BBNs) ứng dụng rộng rãi nhiều mặt khác quản lý dự án xây dựng Việt Nam 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO Abdelhamid, T.S and Everett, J G (2000) "Identifying root causes of construction accidents." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 124(1), 67-71 Abudayyeh, O., Fredericks, T., Palmquist, M and Torress, H N (2003) "Analysis of occupational injuries and fatalities in electrical contracting industry." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 129(2), 152-158 Bea, R G (1999) "A structured method and software to assess human and organizational errors in the life-cycle reliability of offshore structures." Proceedings of 18th International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering, ASME, New York Bea, R.G (2002) "Human and organizational factors in reliability assessment and management of offshore structures." International Journal of Risk Analysis, 22(1), 29-45 Bea, R G (2005) Human & Organizational Factors: Quality & Reliability of Engineered Systems Vic Copy Publishers, Berkeley, CA Bobick, T G (2004) "Falls through roof and floor openings and surfaces, including skylights: 1992-2000." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 130(6), 895907 Bomel Limited (2003) "Falls from height - prevention and risk control effectiveness." Research Report 116, Health and Safety Executive, UK Bộ LĐ-TB-XH (2013) Thông báo số 3120/TB-LĐTBXH ngày 21/8/2013 tình hình tai nạn lao động tháng đầu năm 2013 Trích từ trang web: http://thuvienphapluat.vn/archive/Thong-bao-3120-TB-LDTBXH-nam-2013-tinh-hinh-tainan-lao-dong-6-thang-dau-vb205005.aspx Bùi, T.T (2011) Những yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới thực chương trình an tồn lao động dự án xây dựng Việt Nam Luận văn thạc sỹ Đại học Bách Khoa TP.HCM Cal/OSHA (2000) CAL/OSHA Pocket guide For the Construction Industry, State Department of Labor, CA Charles River Analytics (2004) "About Bayesian Belief Networks." Charles River Analytics, Inc < www.cra.com/pdf/BNetBuilderBackground.pdf> (March 14, 2005) Cục An toàn lao động – Bộ Lao động – Thương binh – Xã Hội, http://www.antoanlaodong.gov.vn/ Duff, A.R., Robertson, I.T., Phillips, R.A and Cooper, M.D (1994) Improving safety by the modification of behaviour Construction Management and Economics, 12(1), 67-78 Fang, D.P., Song, H.B., Huang, X.Y (1999) Construction safety in China past, present and future In: Proceedings of the 2nd International Conference on Implementation of Safety and Health on Construction Sites, Honolulu, Hawai, USA, 24–27 March Fang, D.P., Xie, F., Huang, X.Y., and Li, H (2004).“Factor analysis-based studies on construction workplace safety management in China“ International Journal of Project Management, 22, 43-49 Fredericks, T., Abudayyeh, O., Palmquist, M and Torress, H N (2002) "Mechanical contracting safety issues." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 128(2), 186-193 Gun, R., and Ryan, C (1994).“A Case-control Study of Possible Risk Factors in The Causation of Occupational Injury“ Safety Science, 18, 1-13 Harper, R.S., and Koehn, E (1998).”Managing Industrial Construction Safety in Southeast Texas“ Journal of Construction Engineering and Management (ASCE), 124, 452-457 Health and Safety Commission [HSE] (2001) Health and safety statistics 2000/2001 London: Her Majesty's Stationery Office Hinze, J W and Gambatese, J A (1996) "Addressing construction worker safety in the 50 project design." Research Report 101-11, Construction Industry Institute, TX Hinze, J (1981) "Human aspects of construction safety“ Journal of Construction Division (ASCE), 107, 61-72 Hinze, J., and Harrison, C (1981).“Safety programs in large construction firms“ Journal of Construction Division (ASCE), 107, 455-467 Hinze, J.W (1997) Construction Safety New Jersey: Prentice-Hall, Inc Hinze, J and Wilson, G (2000) "Moving toward a zero injury objective." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 126(5), 399-403 Hinze, J., Huang, X., and Terry, L (2005) "The nature of stuck-by accidents." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 131(2), 262-268 Huang, X.Y., Fang, D.P., Li, X.D (2000) Construction accident losses: how much an accident costs In: Proceedings of 2000 International Symposium on Safety Science and Technology, Beijing, China Huang, X and Hinze, J (2003) "Analysis of Construction Worker Fall Accidents." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 129(3), 262-271 Jannadi M.O., and Assaf S (1998) "Safety assessment in the built environment of Saudi Arabia" Safety Science, 29, 15–24 Jaselskis, E., and Suazo, G.A.R (1994).“A survey of construction site safety in Honduras“ Construction Management and Economics, 12, 245-255 Jensen, F V (1996) An Introduction to Bayesian Networks Springer-Verlag, New York Jensen, F V (2001) Bayesian Networks and Decision Diagrams Springer-Verlag, New York Johnson, H M., Singh, A., Young, R H E (1998) "Fall protection analysis for workers on residential roofs." Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, 124(5), 418-428 Lingard, H and Rowlinson, S (1994) Construction site safety in Hong Kong Construction Management and Economics, 12(6), 501-510 Liska, R W., Goodloe, D and Sen, R (1993) "Zero accident techniques." Source Document 86, Construction Industry Institute, TX Nguyen, D.L., Tran, Q.D., and Chandrawinata, P.M (2016) “Predicting Safety Risk of Working at Heights Using Bayesian Networks” Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, DOI: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001154 Lưu, T.V (2002) "Assessment of safety conditions and awareness in the construction industry in Vietnam" Master thesis Asian Institute of Technology (AIT), Bangkok, Thailand Lưu T.V., Đỗ T.X.L (2002) "Các vấn đề an toàn lao động thi công xây dựng thành phố Hồ Chí Minh" Báo cáo hội nghị khoa học Công nghệ lần thứ Đại học Bách Khoa TP.HCM Luu, T.V., Charoenngam, C., Nguyen, D.L., Tang, C.M (2004) "Construction lost-time injuries in Vietnam: an exploratory study" Journal of Building and Construction Management, Vol 9, No.1, pp 85-90 McCabe, B., AbouRizk, S.M., Goebel, R (1998) "Belief networks for construction performance diagnostics" Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE, 12(2), 93-100 Mohamed S (1999) "Empirical Investigation of construction safety management activities and performance in Australia" Safety Science; 33, 129–142 Neil, M and Fenton, N (1996) “Predicting software quality using Bayesian Belief Networks” Proceeding of 21st Annual Software Engineering Workshop, NASA/Goddard Space Flight Center, December 4-5 Nguyễn T.H (2010) "Ước tính chi phí nhà thầu tai nạn lao động thi cơng xây dựng thành phố Hồ Chí Minh" Luận văn thạc sỹ Đại học Bách Khoa TP.HCM Nguyễn, V.T (2006) “Nghiên cứu định lượng rủi ro tiến độ xây dựng mơ hình Bayesian Belief Network” Luận văn thạc sỹ Đại học Bách Khoa TP.HCM 51 Occupational Safety and Health Administration (OSHA) (1998) Fall Protection in Construction, U.S Department of Labor, Washington, D.C Pearl, J (1988) Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, 1988 Rasmussen, J (1990) "Human error and the problem of causality in analysis of accidents." Philosophical Transactions of the Royal Society of London Series B - Biological Sciences, 327(1241), 449-462 Rasmussen, J (1996) "Risk management, adaptation, and design for safety." Future Risks and Risk Management, Sahlin, N E and Brehemer, B (Eds.), Dordrecht, Kluwer Sasou, K and Reason, J (1999) "Team errors: definition and taxonomy." Reliability Engineering and System Safety, 65(1), 1-9 Sawacha, E., Naoum, S and Fong, D (1999) "Factors affecting safety performance on construction sites." International Journal of Project Management, 17(5), 309-315 SDforB (2012) Các quy định pháp luật AT-VSLĐ Việt Nam (24/12/2012) Siu, O L., Phillips, D R and Leung, T W (2003) "Age differences in safety attitudes and safety performance in Hong Kong construction workers." Journal of Safety Research, 34(2), 199-205 Suraji, A., and Duff, A R (2001) "Development of Causal Model of Construction Accident Causation" Journal of Construction Engineering and Management (ASCE), 127, 337-344 Tam, C.M., and Fung, I.W.H (1998) "Effectiveness of safety management strategies on safety performance in Hong Kong" Construction Management and Economics, 16, 49–55 Trần, H.T (2008) “Phân tích nhân tố ảnh hưởng tới việc thực an tồn lao động cơng nhân xây dựng đề xuất giải pháp cải thiện tình trạng an tồn cơng trường” Luận văn thạc sỹ Đại học Bách Khoa TP.HCM WorkCover (2006) Safe Working at Heights Guide 2006, WorkCover NSW, New South Wales, Australia (14/12/2012) WHO (2017) Falls < http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs344/en/> 52