Dergiler / Demiryolu Mühendisliği / 2024 / Sayı: 20

Yüksek Hızlı Tren İşletmeciliği Esnasında Yapılan Bildirimlerin Kaza Sınıflandırmaları ve Heinrich Kaza Piramidi ile Karşılaştırılması

Accident Classifications of Notifications Made During High Speed Train Operation and Comparison with Heinrich's Accident Pyramid

Sultan Gündüz(ESKİŞEHİR TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0009-0003-8624-3539
Ömür Akbayır(Eskişehir Teknik Üniversitesi)0000-0002-8747-4238
Sayfa
79–96
Yayın Tarihi
2024-07-31
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak veriler kullanılarak Heinrich kaza piramidine göre bir uyarlama yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Emniyetin sürekliliğinin sağlanması ve kazaların önlenmesi için seneler içerisinde kaza nedensellik modelleri ve metotları oluşturularak, kaza verilerinin tutulması ile kazaların önüne geçilmesi için kaza piramidi, domino teorisi, İsviçre peyniri modeli, papyon modeli gibi yaklaşımlar geliştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada 2009-2020 yılları arasında yüksek hızlı tren işletmeciliği esnasında yapılan bildirimlerin veri analizi yapılarak, bildirimler kaza inceleme ve raporlama yönergeleri kapsamında kaza ve kaza öncüleri olarak hasar durumunu da içerecek şekilde sınıflandırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak veriler kullanılarak Heinrich kaza piramidine göre bir uyarlama yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2009-2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Emniyet · Kaza ve kaza öncüleri · Yüksek hızlı tren işletmeciliği

Özet

Emniyetin sürekliliğinin sağlanması ve kazaların önlenmesi için seneler içerisinde kaza nedensellik modelleri ve metotları oluşturularak, kaza verilerinin tutulması ile kazaların önüne geçilmesi için kaza piramidi, domino teorisi, İsviçre peyniri modeli, papyon modeli gibi yaklaşımlar geliştirilmiştir. Çalışmada 2009-2020 yılları arasında yüksek hızlı tren işletmeciliği esnasında yapılan bildirimlerin veri analizi yapılarak, bildirimler kaza inceleme ve raporlama yönergeleri kapsamında kaza ve kaza öncüleri olarak hasar durumunu da içerecek şekilde sınıflandırılmıştır. Kaza ve kaza öncüllerinin hasar bilgileri ile yıllara dağılımlarının frekans analizi yapılmıştır. Son olarak veriler kullanılarak Heinrich kaza piramidine göre bir uyarlama yapılmıştır.

Abstract

Accident causality models and methods have been developed over the years to ensure the continuity of safety and prevent accidents. By maintaining accident data, approaches such as the accident pyramid, domino theory, Swiss cheese model, and bow-tie model have been established to prevent accidents. In the study, a data analysis of reports made during high-speed train operations between 2009 and 2020 was conducted, and the reports were classified according to accident investigation and reporting guidelines, including the damage status, as accidents and accident precursors. Frequency analyses of the damage information of accidents and accident precursors were performed with their annual distributions. Finally, using the data, an adaptation was made according to Heinrich's accident pyramid.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gündüz, S., Akbayır, Ö. (2024). Yüksek Hızlı Tren İşletmeciliği Esnasında Yapılan Bildirimlerin Kaza Sınıflandırmaları ve Heinrich Kaza Piramidi ile Karşılaştırılması. Demiryolu Mühendisliği, Sayı: 20, 79–96. https://doi.org/10.47072/demiryolu.1510410

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Akbayır, Ö. (2016). Dünya’da ve Türkiye’de DemirYolu Kazaları Nedeniyle Meydana Gelen Ölüm Oranlarının Karşılaştırılması. Demiryolu Mühendisleri Derneği.
  2. Heinrich, H. "Industrial Accident Prevention: A Scientific Approach. " New York, NY, USA: McGraw-Hill,1931
  3. M. Kyriakidis vd., "Metro railway safety: An analysis of accident precursors," Elsevier Ltd. Safety Science, 2012
  4. O. Golovina, M. Perschewski, J. Teizer, M. König, "Algorithm for quantitative analysis of close call events and personalized feedback in construction safety," Automation in Construction Volume 99, s. 206–222, 2019
  5. P. Marshall, A. Hirmas, M. Singer, "Heinrich’s pyramid and occupational safety: A statistical validation," Safety Science Volume 101, s. 180-189, 2018
  6. K. Prem, D. Ng, M. Mannan, "Harnessing database resources for understanding the profile of chemical process industry incidents," Journal of Loss Prevention in the Process Industries, s. 549–560, 2010
  7. G. Walker, "Redefining the incidents to learn from: Safety science insights acquired on the journey from black boxes to Flight Data Monitoring," Safety Science, s. 14–22, 2017
  8. A. Majumdar, M. Dupuy, W. Ochieng, P. Nalder, "Developing safety indicators for New Zealand airspace: Analysis of loss-of-separation incidents," Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, s. 86–97, 2006
  9. Z. Nazeri, G. Donohue, L. Sherry, 2008 "Analyzing relationships between aircraft accidents and incidents," In Proceedings of the International Conference on Research in Air Transportation (ICRAT 2008), Fairfax, WV,USA, 2008
  10. R. Arnaldo Valdés, S. Liang Cheng, V. Gómez Comendador, F. Sáez Nieto, "Application of bayesian networks and information theory to estimate the occurrence of mid-air collisions based on accident precursors," Entropy, s. 969, 2018
  11. R. Arnaldo Valdés, S. Liang Cheng, V. Gómez Comendador, F. Sáez Nieto, "Detection of common causes between air traffic serious and major incidents in applying the convolution operator to heinrich pyramid theory," Entopy, s. 1-28, 2019
  12. M. Fidan, Ö. Akbayır, Ö. "Hızlı tren işletmeciliği hata bildirimlerinin kelimebulutu analizi ile gruplanması," Raylı Sistemler Kongre ve Sergisi, Eskişehir: Elektrik Mühendisleri Odası, İnşaat Mühendisleri Odası, Makina Mühendisleri Odası,TMMOB, s. 49-53, 2023
  13. TCDD, Kaza araştırma inceleme ve raporlama yönergesi, 14.12.2016
  14. TCDD Taşımacılık A.Ş., kaza inceleme yönergesi, 2020