Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

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

Yıl 2024, , 79 - 96, 31.07.2024
https://doi.org/10.47072/demiryolu.1510410

Öz

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.

Kaynakça

  • [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

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

Yıl 2024, , 79 - 96, 31.07.2024
https://doi.org/10.47072/demiryolu.1510410

Öz

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.

Kaynakça

  • [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
Toplam 14 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Sistem Mühendisliği
Bölüm Bilimsel Yayınlar (Hakemli Araştırma ve Derleme Makaleler)
Yazarlar

Sultan Gündüz 0009-0003-8624-3539

Ömür Akbayır 0000-0002-8747-4238

Yayımlanma Tarihi 31 Temmuz 2024
Gönderilme Tarihi 4 Temmuz 2024
Kabul Tarihi 14 Temmuz 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024

Kaynak Göster

IEEE S. Gündüz ve Ö. Akbayır, “Yüksek Hızlı Tren İşletmeciliği Esnasında Yapılan Bildirimlerin Kaza Sınıflandırmaları ve Heinrich Kaza Piramidi ile Karşılaştırılması”, Demiryolu Mühendisliği, sy. 20, ss. 79–96, Temmuz 2024, doi: 10.47072/demiryolu.1510410.