通过对我国近三十年来煤矿事故类型的统计可知,煤矿事故中由于人因失误造成的事故比率高达96.5%。因此,研究煤矿事故及煤矿系统中的人的因素,识别煤矿作业过程中的不安全行为,探究引发人因失误的根原因,有助于人们跳出仅从技术和人员技能的角度采取避免煤矿事故的思维,而兼顾人的因素;并从减少人因失误的措施入手寻求避免煤矿事故的新思路,为建立本质安全型矿井提供理论支持。人因失误与人的可靠性是一对对立统一体,研究人的可靠性,对人因可靠性或人因失误概率进行定量评估,可以找出产生人因失误的根本原因。尽管人因可靠性分析已得到各国家、各行业安全研究人员的密切关注,人的因素研究也成为安全研究领域的热点课题,但是各国的研究主要集中在核工业、航天等技术密集、人机界面复杂的行业,并且研究亦处于初始状态,分析和评价模型不尽成熟。对于操作复杂性高、工作环境更为恶劣的煤矿系统,人因可靠性的分析和评价研究较少。鉴于此,本文在已有研究的基础上,结合安全工程学、系统工程学、安全心理学、人机工程学等学科的思想和方法,针对煤矿作业人因可靠性分析与评价问题进行了研究,得到了一些探索性的成果。论文的主要研究工作如下:(1)建立新的HRA分析模型——THERP+CREAM模型,并改进CREAM方法。在对六种主要HRA分析方法进行比较分析的基础上,结合THERP及CREAM方法的优点,建立THERP+CREAM模型对煤矿系统的人因事件失效概率进行预测。该模型应用THERP方法对事件分解、分析,建立事件树;应用CREAM方法对事件树的各子任务的失效概率进行预测,最终得到事件的总体失效概率。两种方法的结合,吸收了各自的优点,提高了总体评价的准确性。对CREAM方法中环境影响指数β的计算公式进行了改进,使之体现了认知模式的特点;改进了失效概率计算公式,使得最终的失效概率的计算体现了认识模式对人的行为的影响;建立了煤矿系统中CPC与绩效可靠性、权重因子的关系表;对CREAM方法的追溯分析认知失效模式类型、失效前因以及"后果-前因"追溯表进行了改进,并对其使用方法进行了详细说明。(2)构建针对煤矿作业人员人因可靠性评价的指标体系。该指标体系共包含9项二级指标,39项三级指标。应用模糊综合评价结合层次分析法对煤矿作业人员人因可靠性进行评价,可更准确地了解员工的行为规律,及时发现员工的心理问题,对于特定的事故倾向人员,及时采取行为和心理干预、再培训、转岗等措施,最大限度地避免人的不安全行为,从而减少人因事故的发生。(3)建立煤矿作业人员人因可靠性评价的指标体系的神经网络评价模型并对人因可靠性进行预测分析。首次提出观测可靠度概念及计算公式。通过获取煤矿作业人员人因可靠性的外在表现数据,应用观测可靠度计算公式,解决了人因可靠性作为一个潜变量,无法直接度量的问题;提出了作业人员可靠度变化的四时期理论,针对四个时期分别应用模糊综合评价及神经网络方法进行了人因可靠性预测。参照人因可靠性九大评价指标体系建立的基于BP神经网络的评价模型,克服了应用传统评价方法对数据不全、样本难以评价的困难;采用改进的BP神经网络方法Levenberg-Marquardt对处于后绩效波动期的煤矿作业人员进行人因可靠性评价,提高了预测精度和稳定性;运用PCA方法对RBF神经网络的输入向量集进行约简,根据贡献率取其主成分重构原样本空间,有效地降低了输入向量集的维度,消除了输入各维度之间的相关性,保留了原向量集的主要信息,大幅度降低了问题复杂度并提高了评价速度和神经网络的泛化能力;建立了基于RBF神经网络的评价模型,该模型对处于前绩效波动期的煤矿作业人员进行人因可靠性评价,并赋予可靠性初值,RBF算法具有收敛速度快、预测精度高的特点,克服了传统评价方法对数据不齐备样本难以评价的困难。(4)应用贝叶斯网络方法建模,解决多工种共同作业人因事故概率预测问题,并对特定人因事件的关键岗位进行敏感度分析。将煤矿作业失效分为检查、交流、决断、操作四种行为功能失效,并对各类行为功能失效进行了失效模式的细分;基于专家打分法确定CFP0,并结合公式法计算CFP的方法,与固定CFP0方法相比,失效机理更加清晰,也解决了专家打分法确定CFP主观性过强,打分标准过于宽泛的问题;应用贝叶斯网络方法建模突破了故障树分析中固有的假设,能够考虑变量的多态性和变量间的相关性,比逻辑门更好地表达变量间的不确定性关系。对贝叶斯网络的关键节点进行敏感性分析:通过改变特定影响因素的数据,将其对人误事件造成的影响定量化;通过调高关键岗位作业人员的可靠性,可以发现频度失误率随着岗位可靠度的提高而呈显著降低的趋势,能够体现高可靠度作业人员对于触发事件发生后的事故修正能力可以在一定程度上降低事故发生的可能性,能够实现危险源管控和岗位优化的效果。