3rd excavater list

Xia Bian, Feiyang Zhao, Juntao Hong, Lingling Zeng, Xiaozhao Li, Yikang Yao,
Dynamics-based economic and environmental benefits of excavated soil utilization along metro line: A case study,
Case Studies in Construction Materials,
Volume 20,
2024,
e03338,
ISSN 2214-5095,
https://doi.org/10.1016/j.cscm.2024.e03338.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214509524004893)
Abstract: This study focuses on the dynamic assessment of economic and environmental implications of repurposing excavated soil in urban metro construction projects. A system dynamics (SD) model was developed to analyze the excavation process stages, including generation, sorting, transportation, disposal, and utilization. By examining Xuzhou Metro Line 4 as a case study, the research assessed the economic advantages and greenhouse gas (GHG) emissions associated with reusing excavated soil. Results indicated that sorting efficiency significantly impacted GHG emissions; emissions decreased by 53% and the economic benefits are doubled when efficiency exceeded 30%. The use of a specific chemical agent (PG agent) reduced GHG emissions by 2,785 tons compared to cement, while increasing economic benefits by 39% at 20% content. The physical properties of excavated soil, particularly its particle distribution and plasticity, were found to influence both GHG emissions and economic benefits. Excavated soil with a lower plastic index provide a 9% increase in economic benefits and reduce GHG emissions by 14,636 t compared to excavated material with a plastic index of 70%. Mixing coarse particles into stabilized slurry soil on-site is recommended to optimize GHG emissions reduction and economic benefits. An optimal mixing ratio of 60% coarse particles for Xuzhou Metro Line 4 could lead to a reduction of up to 6,442 tons in GHG emissions with a slight increase in economic benefits. These findings offer valuable insights for enhancing economic benefits and reducing GHG emissions in metro construction through excavated soil reuse.
Keywords: Dynamic assessment; SD; Excavated soil; Economic and environmental benefits; Metro line

Li Li, Huimin Guo, Lianhua Cheng, Shugang Li, Haifei Lin,
Research on causes of coal mine gas explosion accidents based on association rule,
Journal of Loss Prevention in the Process Industries,
Volume 80,
2022,
104879,
ISSN 0950-4230,
https://doi.org/10.1016/j.jlp.2022.104879.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950423022001553)
Abstract: Statistical analysis of accidents is an important part of safety management and accident prevention. In this study, the case information of gas explosion accidents was analysed to deeply explore the accident characteristics. A total of 125 coal mine gas explosion accident reports in China from 2010 to 2020 were considered as the original data, and 30 causal factors of gas explosion accidents were extracted from the macro, meso, and micro levels. The Carma algorithm was used to mine the frequent itemsets of the sample data. The potential regular characteristics of gas explosion accidents were further explored by determining the association rules between the causal factors of the itemsets. The results show that the probability of gas explosion accidents caused by the violation of operating procedures, disordered ventilation systems, or illegal production organisations is high. Many strong association rules generated by human-management coupling were observed. The strong association rules of multi-factor coupling mainly include human-equipment-management coupling. This study provides new ideas for the prevention of gas explosion accidents.
Keywords: Gas explosion; Data mining; Association rules; Carma algorithm

Qinglun He, Lingyue Shi, Wenfeng Bai, Yizhao Wang, Fei Wang,
Investigation and simulation analysis of ground collapse accident caused by shield tunnelling: The Foshan Metro Line 3 case,
Engineering Failure Analysis,
2024,
108901,
ISSN 1350-6307,
https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2024.108901.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1350630724009476)
Abstract: The rapid urbanization process in China has led to an increase in underground construction projects. Among these, shield tunnelling in urban areas can cause significant disturbances to strata, potentially leading to ground collapse accidents that threaten human safety. Therefore, exploring the mechanisms and causes of such shield tunnelling-induced collapses is of great importance for risk prevention and control. This paper analyzes an accident of ground collapse caused by shield tunnelling along the Foshan Metro Line 3 in Guangdong Province, China. Through detailed site investigations, and data collection, we analyzed the risk of shield construction in the accident area, and speculated the possible process and cause of collapse accident. To verify the speculation, a deduction method combining the inversion of cause chain and discrete element method (DEM) simulation has been proposed. Firstly, considering the fact that ground collapses require soil loss outlet and inducing factors, 4 possible collapse conditions were selected. By arranging and combining these conditions, we obtained 6 cause chains of collapse accident and the corresponding evolutionary processes. Subsequently, we deduced the cause chains with DEM simulation. By comparing the simulation results with the real accident situation, the most likely cause of this collapse accident was inferred: Shield construction causes defects at the cutterhead, water and sand gushing occurs under the seepage of groundwater, and local soil rapid loss results in underground cavity collapse, which lead to a sudden collapse of the surface soil layer. The simulation process reveals three main factors affecting the accident evolution: soil properties, the location of leakage caused by the shield, and fluid action.
Keywords: Ground collapse; Shield tunnelling; Cause chain; Inversion analysis; Numerical simulation

Numan Khan, Sylvie Nadeau, Xuan-Tan Pham, Conrad Boton,
Exploring associations between accident types and activities in construction using natural language processing,
Automation in Construction,
Volume 164,
2024,
105457,
ISSN 0926-5805,
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105457.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0926580524001936)
Abstract: Existing accident analysis methods often fail to integrate the relationship of construction accidents with construction activities, restrict the potential for visualizing the accidents frequency in Building Information Modelling (BIM). This study proposes a decision support system that provides visual insights, and the frequency of the core construction accidents in relation to typical construction activities. K-mean clustering and keyword-matching techniques are used to group the leading causes of construction accidents and then compare them with the construction activities. The average hit rate computed for construction accidents was 91%, whereas the hit rate calculated for construction activities connected to these frequent accidents was 75%. The classification models are integrated into the Power BI platform to offer decision-makers deeper insights regarding the relationship of prevalent construction accident types and associated activities. The practical application of the system is demonstrated with a case study, exemplifying the fall accident data integrated in a BIM environment.
Keywords: Natural language processing; Accident prediction modelling; Occupational safety and health; Decision support system; Accident prediction model; 4D BIM

Kunyu Cao, Shu Chen, Xinkai Zhang, Yun Chen, Zhi Li, Dianxue Wang,
Identification of causative factors for fatal accidents in the electric power industry using text categorization and catastrophe association analysis techniques,
Alexandria Engineering Journal,
Volume 102,
2024,
Pages 290-308,
ISSN 1110-0168,
https://doi.org/10.1016/j.aej.2024.05.100.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110016824005702)
Abstract: The electric power industry is a high-risk industry with frequent accidents. To ensure the life safety of employees and reduce the probability of accidents, it is necessary to utilize certain technical means to identify the main causative factors in electric fatal accident reports. This research proposes an accident causation identification method that combines text categorization and catastrophe association analysis. First, an improved text feature extraction method (TF-IDF-GloVe-LDA) is proposed by fusing term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), global vectors for word representation (GloVe), and latent dirichlet allocation (LDA) algorithms. Then, an SVM classifier was used to categorize the 473 accident report texts into five categories, ACCIDENT, PROCESS, CAUSE, PROBLEM, and RESPONSE, based on the extracted text feature vectors. Second, for the 461 CAUSEs categorized from the accident report texts, the TF-IDF algorithm is utilized to mine them to obtain 62 accident causative factors. Using the word cloud map and semantic network, a visualization analysis is performed to reveal the intrinsic connection between causative factors. The human factor analysis and classification system (HFACS) is combined to construct a framework and a Boolean dataset for electric power fatal accident causative factors. Finally, the catastrophe progression method is utilized to improve the FP-growth algorithm and propose a catastrophe association analysis method. It is utilized to mine the Boolean dataset to obtain 28 association rules and construct the accident causal network. The main causative factors were ultimately identified by analyzing the critical causal chains within the network and examining the frequency and sensitivity of each node. The findings of this study indicate that a lack of effective management, supervision, and training serves as the fundamental cause of fatal accidents in the electric power industry when compared to equipment and environmental factors. This paper offered a fresh perspective on identifying primary accident causative factors in non-standardized text and exploring their intricate mechanisms of interaction, which holds significant implications for the pre-control management of accidents in the power industry.
Keywords: Electric power industry; Fatal accidents; Text categorization; Catastrophe association analysis; Accident causative identification

Xie Xuecai, Shu Xueming, Fu Gui, Shen Shifei, Jia Qingsong, Hu Jun, Wu Zhirong,
Accident causes data-driven coal and gas outburst accidents prevention: Application of data mining and machine learning in accident path mining and accident case-based deduction,
Process Safety and Environmental Protection,
Volume 162,
2022,
Pages 891-913,
ISSN 0957-5820,
https://doi.org/10.1016/j.psep.2022.04.059.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957582022003755)
Abstract: Analyzing the causes of accidents, excavating accident paths, and applying accident prevention are important tasks in safety management. Focusing on coal and gas outburst accidents, this study examined the primary accident path and conducted applied research on the reasoning of the accident case. First, combined with the obtained accident causes, a coupling analysis of the causes of coal and gas outburst accidents was conducted. Second, using the method of data mining coupled with Apriori algorithm, the coupling relationship between each cause module of the coal and gas outburst accident was obtained, and consequently, a path map of the coal and gas outburst accident was drawn. Third, a Bayesian network model for the causes of coal and gas outburst accidents was established based on the accident path map and the probability of occurrence of each cause. Finally, considering the safety concept element (SC1) as an example, the Bayesian network model was used to conduct a sensitivity analysis of accident causes. Thereafter, considering the coal and gas outburst accident of the Sanjia Coal Mine in Guizhou Province as an example, probabilistic reasoning research on the cause of the accident was conducted. The application results showed that (1) under normal conditions, there are approximately 797,280 accident paths for coal and gas outbursts. Following data mining, 188 main accident paths were found. (2) Sensitivity analysis determined 19 factors that were sensitive to safety concept elements (SC1), of which the three most sensitive factors were (i) resource management system procedures (SM7), (ii) safety policy (SM1), and (iii) safety training system procedure (SM8). 13 paths exhibited a sensitivity ≥0.5%, of which 7 exhibited strong sensitivity. (3) The absolute accuracy rate of accident cause reasoning in the Sanjia Coal Mine in Guizhou Province was 71.43%, while the relative accuracy rate was close to 100%. Thus, it was concluded that: (1) the accident path mining method proposed in this paper is feasible for main accident path mining. (2) The Bayesian network model for the causes of coal and gas outburst accidents established in this study can be practically applied for the sensitivity analysis of accident causes and exhibits high reliability in the probabilistic reasoning of accident causes. The results of this study is expected to aid in the prevention of coal and gas outburst accidents, and provide reference and help for the path mining of other accident causes and the probabilistic reasoning of accident causes.
Keywords: Coal and gas outburst; Accident causes data driven; Accident paths mining; Accident cause sensitivity analysis; Accident case-based deduction; Apriori-Bayesian algorithm

Biqin Dong, Jintao Liu, Shuxian Hong, Yuanyuan Zhang, Yanshuai Wang, Feng Xing,
Core-Shell structured ceramsite made by excavated soil and expanded perlite through cold-bonded technology,
Construction and Building Materials,
Volume 306,
2021,
124941,
ISSN 0950-0618,
https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2021.124941.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095006182102691X)
Abstract: A large amount of excavated soil (ES) is generated in subway construction. Improper stacking will bring a serious threat to the environment and human safety. To recycle this excavated soil, the method of the cold bonding granulation technique was adopted to prepare core–shell structured ceramsite, which had an ES coating of expanded perlite particles. The effects of the cement content and the curing method on the pore structure, water absorption, and mechanical properties of the ceramsite were analyzed. Scanning electron microscopy (SEM) was employed to investigate the microstructure of the ceramsite. In addition, X-ray micro-computed tomography (XCT) was used to explore the internal core–shell structure of the ceramsite. The results revealed that ceramsite with a water absorption of 26%–55% and a single particle crushing strength of 7.48–22.12 N could be achieved. This core–shell structured ceramsite could potentially be used as water-retaining materials to be applied in landscaping and agriculture.
Keywords: Excavated soil; Cold-bonded core–shell structured ceramsite; Core-shell structured; CO2 curing; Water absorption

Yuemao Zhao, Yatao Yan, Kai Liu, Xingdong Zhao, Huaibin Li, Juncai Cao, Song Zhang, Keming Ma,
Analysis of coal mine safety accident features in China, 2017–2022,
Geohazard Mechanics,
Volume 2, Issue 2,
2024,
Pages 108-120,
ISSN 2949-7418,
https://doi.org/10.1016/j.ghm.2024.03.002.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949741824000189)
Abstract: Coal-related accidents are prevalent in China, often attributed to the intricate geology and challenging working conditions of mines. This study seeks to determine the patterns of these accidents by examining the characteristics of an accidents database, considering regional, temporal, mining method, and classification distribution characteristics. The analysis centers on all significant coal accidents (involving three or more fatalities) that occurred in China from 2017 to 2022, as documented in China’s (excluding Hong Kong, Macao, and Taiwan) national coal-mining safety accident report. Over the most recent six years, roof falls and gas explosions have emerged as the most common types of accident. Case studies were conducted to comprehensively investigate the histories and underlying causes of these incidents. Countermeasures are proposed from three perspectives: prospective measures, optimization strategies, and enterprise management.
Keywords: Coal accident; Statistical characteristics; Mining; Roof accident; Gas explosion

Xie Xuecai, Fu Gui, Shen Shifei, Shu Xueming, Li Jing, Huang Lida, Wei Na,
Accident case data-accident causation model driven safety training method: Targeted safety training empowered by historical accident data in coal industry,
Process Safety and Environmental Protection,
Volume 182,
2024,
Pages 1208-1226,
ISSN 0957-5820,
https://doi.org/10.1016/j.psep.2023.12.042.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957582023011606)
Abstract: The content and methods of traditional safety training can no longer meet the needs of the industry or accident-targeted safety training. To solve this problem, this study proposes an accidental case data accident causing model-driven safety training method (ACDACM method) based on an analysis of the content and methods of China's safety training. This method is theoretically driven by the accident causation model and data-driven by the accident case information. Through data analysis of historical accident cases, basic information and comprehensive reasons for accidents can be obtained. Using data mining algorithms, the causes and combinations of high-frequency and high-risk accidents can be mined, supported by accident data, and a path map of the accident causes can then be obtained. The developed safety training project is more targeted by comparing accident causes with industry standards and regulations. This study considers coal and gas outburst accidents as an example and uses 24Model to analyze 84 coal and gas outburst accidents in China. The targeted safety training plan had eight parts of training content, and supporting PPTs, handbooks, and videos were produced. The application shows that this method can provide targeted safety training designs for industries or accidents and has industry universality. Finally, the advantages and development of the ACDACM method are elaborated and the future of safety training is discussed. This study provides theoretical and methodological support for targeted safety-training programs.
Keywords: Safety training; Historical accident case data; 24Model; Targeted safety training; Versatility safety training program; Accurate safety management

He Li, Baiquan Lin, Yidu Hong, Yabin Gao, Wei Yang, Tong Liu, Rui Wang, Zhanbo Huang,
Effects of in-situ stress on the stability of a roadway excavated through a coal seam,
International Journal of Mining Science and Technology,
Volume 27, Issue 6,
2017,
Pages 917-927,
ISSN 2095-2686,
https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2017.06.013.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095268617305098)
Abstract: Roadways excavated through a coal seam can exert an adverse effect on roadway stability. To investigate the effects of in-situ stress on roadway stability, numerical models were built and high horizontal stresses at varying orientations were applied. The results indicate that stress concentrations, roadway deformation and failure increase in magnitude and extent as the excavation angle with respect to the maximum horizontal stress increases. In addition, the stress adjacent to the coal-rock interface sharply varies in space and evolves with time; coal is much more vulnerable to deformation and failure than rock. The results provide insights into the layout of roadways excavated through a coal seam. Roadways should be designed parallel or at a narrow angle to the maximum horizontal stress. The concentrated stress at the top corner of the face-end should be reduced in advance, and the coal seam should be reinforced immediately after excavation.
Keywords: Roadway stability; Numerical simulation; In-situ stress; Stress concentration; Failure; Deformation

Shuangshuang Mao, Yuanyuan Zhao, Huihua Xiong, Chen Gong,
Excavating regulated cell death signatures to predict prognosis, tumor microenvironment and therapeutic response in HR+/HER2- breast cancer,
Translational Oncology,
Volume 50,
2024,
102117,
ISSN 1936-5233,
https://doi.org/10.1016/j.tranon.2024.102117.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1936523324002444)
Abstract: Regulated cell death (RCD) has been documented to have great potentials for discovering novel biomarkers and therapeutic targets in malignancies. But its role and clinical value in HR+/HER2- breast cancer, the most common subtype of breast cancer, are obscure. In this study, we comprehensively explored 12 types of RCD patterns and found extensive mutations and dysregulations of RCD genes in HR+/HER2- breast cancer. A prognostic RCD scoring system (CDScore) based on six critical genes (LEF1, SLC7A11, SFRP1, IGFBP6, CXCL2, STXBP1) was constructed, in which a high CDScore predicts poor prognosis. The expressions and prognostic value of LEF1 and SFRP1were also validated in our tissue microarrays. The nomogram established basing on CDScore, age and TNM stage performed satisfactory in predicting overall survival, with an area under the ROC curve of 0.89, 0.82 and 0.8 in predicting 1-year, 3-year and 5-year overall survival rates, respectively. Furthermore, CDScore was identified to be correlated with tumor microenvironments and immune checkpoints by excavation of bulk and single-cell sequencing data. Patients in CDScore high group might be resistant to standard chemotherapy and target therapy. Our results underlined the potential effects and importance of RCD in HR+/HER2- breast cancer and provided novel biomarkers and therapeutic targets for HR+/HER2- breast cancer patients.
Keywords: Regulated cell death; Prognosis; Drug response; HR+/HER2- breast cancer

Zuzanna Woźniak, Bożena Hoła,
The structure of near misses and occupational accidents in the polish construction industry,
Heliyon,
Volume 10, Issue 4,
2024,
e26410,
ISSN 2405-8440,
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26410.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024024411)
Abstract: Near misses are referred to in literature as precursors of occupational accidents. These events, and their relationships with occupational accidents in various economic sectors have been the subject of research in several countries around the world. In Poland, there has not been a lot of research with regards to near misses in the construction industry, and the published materials are of a very general nature. This article aims to fill the existing research gap regarding the relationship between near misses and occupational accidents in the Polish construction industry. The aim of the research presented in the article was to identify the qualitative and quantitative structure of hazardous events in the construction industry, and to estimate the a posteriori probability of the occurrence of such events. The research was carried out on the basis of information obtained from the hazardous event registration system from a large Polish enterprise that carried out construction works in Poland in the years 2015–2022. Identified dangerous events in the construction industry were divided into two generic groups, i.e. occupational accidents and near misses. Within each group, eight categories of hazardous events were identified, and subcategories were defined within each category. The power of each set and subset of events was then calculated. The posterior probability of the occurrence of events classified into individual sets was estimated using Bayes' theorem. Cross-validation of the obtained results was performed. Conclusions resulting from the conducted analyzes were formulated. The most common category of the analyzed dangerous events in the construction industry is "being hit by objects"; "being run over/falling over" and "work environment". Knowledge of the most common causes of near misses will allow actions that aim to reduce the number of occupational accidents to be determined.
Keywords: Construction industry; Occupational accidents; Near misses; Occupational safety; Safety management

Defang Zhang (張德芳),
Using Excavated Slips to Look at Effective Governance of the Northern Frontier during the Han Dynasty—The Lelang Commandery in Han Slips,
Bamboo and Silk,
Volume 4, Issue 2,
2021,
Pages 336-364,
ISSN 2468-9238,
https://doi.org/10.1163/24689246-00402014.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468923821000055)
Abstract: By analyzing “The Record of the Increase and Decrease in the Number of Households in Lelang Commandery by County in Year Four of Chuyuan” 樂浪郡初元四年縣别户口多少[集] 簿 from Han tomb #364, located in Jeongbaekdong 정백동 (貞柏洞), Pyeongyang, this paper shows how population and territory were fundamental to the exercise of power. Complete population figures for Lelang Commandery 樂浪郡 are evidence of the existence of a governing mechanism of commanderies and counties in this region during the Western Han. Furthermore, an assortment of excavated seals in the area are symbols of different levels of official authority. The discovery of impressions on clay from seals of government officials from commandery level to county level, essentially covering every county in Lelang Commandery, indicates the effectiveness of various administrative bodies and officials of all levels in exercising their functions and powers. Wooden slips that refer to Lelang, which were excavated in the Juyan 居延 area, show that Lelang commandery and all other border commanderies were effectively governed during the Western Han down through Wang Mang to the Eastern Han.
摘要
本文通過對平壤貞柏洞 364 號漢墓《樂浪郡初元四年縣別戶口多少[集] 簿》  的分析認為，人口土地是一個國家行使權力的基礎。樂浪郡完整的人口數字是西漢王朝在此設郡建縣的體現。通過對平壤地區出土的各類印章的分析，認為印章是各級官員權力的象徵。樂浪郡從郡級官員到縣級官員官印封泥的發現，幾乎覆蓋了全郡所屬各縣，說明行政機構和各級官員行使職權的有效性。通過對居延地區所出關於樂浪的漢簡，說明從西漢經王莽到東漢，都對周邊地區包括樂浪郡在內的所有邊郡實行了有效管理。
Keywords: Pyeongyang Han Slips; seal impressions in clay; border administration; Lelang Commandery; population of Lelang; 平壤漢簡; 璽印封泥; 邊疆管理; 樂浪郡; 樂浪人口

Changyun Wei, Hao Wang, Haonan Bai, Ze Ji, Zenghui Liu,
PPLC: Data-driven offline learning approach for excavating control of cutter suction dredgers,
Engineering Applications of Artificial Intelligence,
Volume 125,
2023,
106708,
ISSN 0952-1976,
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106708.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197623008928)
Abstract: Cutter suction dredgers (CSDs) play a very important role in the construction of ports, waterways and navigational channels. Currently, most of CSDs are mainly manipulated by human operators, and a large amount of instrument data needs to be monitored in real time in case of unforeseen accidents. In order to reduce the heavy workload of the operators, we propose a data-driven offline learning approach, named Preprocessing-Prediction-Learning Control (PPLC), for obtaining the optimal control policy of the excavating operation of CSDs. The proposed framework consists of three modules, i.e., a data preprocessing module, a dynamics prediction module realized by a Convolutional Neural Network (CNN), and a deep reinforcement learning based control module. The first module is responsible for filtering out irrelevant variables through correlation analysis and dimensionality reduction of raw data. The second module works as a state transition function that provides the dynamics prediction of the excavating operation of a CSD. To realize the learning control, the third module employs the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithm to control the swing speed during the excavating operation. The simulation results show that the proposed framework can provide an effective and reliable solution to the automated excavating control of a CSD.
Keywords: Cutter suction dredgers; Excavating operation; Prediction; Deep reinforcement learning

Guangyao Cui, Xu Ke,
Rescue technology of the jamming accident for the double-shield TBM in complex geological conditions: A case study,
Alexandria Engineering Journal,
Volume 79,
2023,
Pages 374-389,
ISSN 1110-0168,
https://doi.org/10.1016/j.aej.2023.08.032.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110016823007160)
Abstract: More than 80 TBM jamming accidents had been recorded in the Water Diversion Project from the Hongyan River to the Shitou River in Shan’xi Province, China, resulting in substantial losses. This paper aims to investigate the rescue technology for the jamming accidents of the double-shield TBM in the project through a five-year geotechnical in-situ investigation. Firstly, the engineering background, the geological and hydrological conditions, the construction method, the possible jamming hazards, and the support system is introduced in detail. Then, the jamming accidents of the double-shield TBM are classified into the five kinds in total, namely, the shield jamming accident, the cutter head jamming accident, the jamming accident in the fault fracture zone, the jamming accident in the large-deformation section, and the jamming accident at water-rich and severely weathered broken rock section. And corresponding causes of accidents is analyzed at the same time. Afterward, the rescue technology adopted for the typical jamming accidents is explored, including the small pilot tunnel scheme, the advanced grouting scheme, the advanced large pipe shed scheme, the circular excavation scheme, and the auxiliary tunnel scheme. Finally, the prevent approaches for the jamming accident of the TBM are proposed, hoping to guide the same projects.
Keywords: Double-shield TBM; Rescue technology; TBM jamming accident; Complex geological conditions

Yi Niu, Yunxiao Fan, Xing Ju,
Critical review on data-driven approaches for learning from accidents: Comparative analysis and future research,
Safety Science,
Volume 171,
2024,
106381,
ISSN 0925-7535,
https://doi.org/10.1016/j.ssci.2023.106381.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925753523003235)
Abstract: Data-driven intelligent technologies are promoting a disruptive digital transformation of human society. Industrial accident prevention is also amid this change. Although many emerging technologies, such as machine learning (ML), are extensively employed in workplace safety, these approaches need to fit the intended safety purpose of accident analysis, risk assessment, adverse outcome prediction, or anomaly detection. Hence, examining the “real-world” need for accident prevention and the advantages of emerging data-driven methodologies to better integrate them is necessary. This study provides a systematic review to clarify the current research status, existing problems, and future insights into these evolving technologies in accident prevention. We present notable gaps and barriers in data-driven accident prevention by analyzing 194 published studies from four perspectives: Paradigm, Model, Data Source, and Purpose. The results demonstrate (1) lack of a systematic framework to guide the application of Big Data (BD) in the field of safety; (2) few prior studies have considered model interpretability; (3) more proactive data needs to be incorporated into accident analysis; (4) safety-related data and domain knowledge need to be further integrated; (5) some recent data-driven techniques are unexplored in safety science. Further, the future research opportunities are discussed based on these findings. Such review may help clarify the mapping of data-driven tasks to safety goals to accelerate the uptake of data-driven technologies in safety or accident analysis research.
Keywords: Workplace safety; Accident prevention; Machine learning; Data source; Causality

Yuansheng Peng, Chengyong Cao, Fengling Ji, Xiangsheng Chen,
Water inrush-induced failure during deep excavation for a metro station in karst regions in Shenzhen, China: Cause diagnosis and post-accident restoration,
Engineering Failure Analysis,
Volume 162,
2024,
108346,
ISSN 1350-6307,
https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2024.108346.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1350630724003923)
Abstract: With the rapid development of urban underground space in karst areas, water inrush disasters during deep excavations have become widespread. However, there is a notable scarcity of comprehensive systematic studies on the causes of these disasters and environmental responses to them, and the required post-disaster restoration measures. This study investigates several water inrush disasters that occurred during the excavation for the Longdong Village Station on Shenzhen Metro Line 16, China. Through an extensive review of the geological and hydrological conditions, design and construction plan, and field monitoring data, several potential causes of the water inrush-induced failure were revealed, including i) special natural karst geology and hydrogeological conditions, ii) imprecise geological pre-investigation owing to limitations of geological prospecting technology, and iii) possibly unreasonable geological drilling and excavation operations. The magnitudes of all the monitoring items rarely varied throughout the implementation of the post-disaster restoration measures, which demonstrated the success of the measures and plans adopted after the water inrush accidents. This case provides a reference for the prevention of similar water inrush disasters and the required post-disaster restoration measures.
Keywords: Water inrush; Deep excavation; Metro station; Karst fissure groundwater; Cause diagnosis; Post-accident restoration

Mohammed Al Shaaili, Mubarak Al Alawi, Ronald Ekyalimpa, Bader Al Mawli, Abdullah Al-Mamun, Mohammed Al Shahri,
Near-miss accidents data analysis and knowledge dissemination in water construction projects in Oman,
Heliyon,
Volume 9, Issue 11,
2023,
e21607,
ISSN 2405-8440,
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21607.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023088151)
Abstract: The strategic role of near-miss data in safety management is undeniably vital. This data provides early warnings of potential accidents, thus serving as a proactive tool for recognizing weak points in safety management and preventing disasters. Reinforcing this premise, an investigation was launched to delve into the classification and analysis of near-miss accident data, aiming to augment safety prevention knowledge in the Nama Water Services (NWS) Company. The study engaged in comprehensive activities, including gathering near-miss reports, engaging with HSE personnel, formulating a standardized near-miss data form, and analyzing the collected data. Additionally, it proposed a structured guideline for identifying, analyzing, and classifying near-miss incidents, hinging on various parameters like types of hazards, operations, time of occurrence, and project segments. The findings highlighted that the construction projects involving pipelines and reservoirs experienced the most incidents, predominantly occurring during weekday mornings and afternoons. Major hazards included falls from scaffolds, falls within trenches, and lax housekeeping. Most notably, the operations most frequently associated with near-miss incidents were excavation, lifting, and loading. A deep dive into the root causes revealed that poor supervision, inadequacies in the safe work system, insufficient control measures, and inadequate training were the primary culprits. Furthermore, the study indicated that workers and equipment bore the brunt of these incidents.
Keywords: Near-miss; Accidents; HSE; Water construction project; Oman

Jianhong Man, Hongwei Huang, Daniel Dias, Feiyang Wang, Jiayao Chen,
Stability evaluation model for the tunnel face of large cross-section tunnel excavated by the bench method,
Computers and Geotechnics,
Volume 170,
2024,
106311,
ISSN 0266-352X,
https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2024.106311.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0266352X24002477)
Abstract: Face stability evaluation is an important issue during large cross-section tunneling, especially in the construction of mountain tunnels. Accurately determining the limit support pressure or safety factor of the tunnel face during bench method excavation is crucial for ensuring the tunnel face stability. This study proposes a combined failure model, termed “two rotation centers-translation-rotation,” based on the kinematical limit analysis method. Considering sliding along the weak interlayer, the new failure model comprises four rigid blocks (one translational and three rotational) in such a way that the connection between the rotational block and the translational block is established through the associated flow rule. And the translational block in front of the tunnel face moves along the weak interlayer interface. A numerical simulation and construction site application are employed to validate the correctness of the result. Then the model is employed to scrutinize the influence of bench length and height on the tunnel face stability, determining the maximum effective length of bench length. Additionally, the excavation footage is incorporated into the model, constituting a “two translational blocks + three rotational blocks” five-rigid-block combined failure model. Subsequently, an analysis of the influence of excavation footage and rock mass disturbance coefficient is also conducted. The results show a reliable reference to evaluate face stability and safety control during tunnel excavation by the bench method.
Keywords: Face stability; Bench method; Excavation footage; Weak interlayer interface; Combined failure model

Xinghua Wang, Yong Peng, Shengen Yi, Honggang Wang, Weifeng Yu,
Risky behaviors, psychological failures and kinematics in vehicle-to-powered two-wheeler accidents: Results from in-depth Chinese crash data,
Accident Analysis & Prevention,
Volume 156,
2021,
106150,
ISSN 0001-4575,
https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106150.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001457521001810)
Abstract: As the use of powered two-wheeler (PTW) becomes increasingly prevalent, PTW accidents are emerging as a major threat to the people’s life and property in China. Understanding the risky behaviors, psychological failures and kinematics in vehicle-to-PTW accidents is an important first step in addressing this issue. Here 69 vehicle-to-PTW accidents captured on video from the Traffic Accident Investigation and Research in China (TAIRC) database are selected and reconstructed. All accidents are categorized into different crash scenarios using a harmonized method. Accident causations are identified from the perspectives of praxeology and psychology. Kinematics characteristics, such as impact speed and relative position, are also analyzed. The results show the crossing accident bundle is the most frequent followed by rear, oncoming and run-up accident bundles, with proportions of 43.48 %, 27.54 %, 11.59 % and 17.39 % respectively. Accident causations of different crash scenarios have great differences whether in accident responsibilities or in psychological failures. For instance, the PTW riders who violate the traffic regulations need to be mainly responsible for most crossing accidents, whereas most rear accidents are blamed on drivers who fail to properly check their mirrors when they turn, turn around or change lanes. From the perspective of psychology, the perception failures encountered by both drivers and riders are a typical causation in crossing accidents, while it is a contributing factor in rear accidents that a failure of prognosis from the rider combined with a failure of perception from the driver. Visual obstruction exists widely in crossing and oncoming accident bundles. The impact speeds of vehicles and PTWs are often less than 40 km/h in all accident bundles. A wider sensing area (field of view = 90°, view detection range = 35 m) should be achieved to more effectively detect the conflict PTWs. These findings about vehicle-PTW accidents provide a stronger support for the development of prevention countermeasures and advanced driver assistance system.
Keywords: Vehicle-PTW accidents; Accident scenarios; Accident causations; Kinematics

Jian Deng, Shaoyong Liu, Yaqing Shu, Yuchang Hu, Cheng Xie, Xiaohan Zeng,
Risk evolution and prevention and control strategies of maritime accidents in China's coastal areas based on complex network models,
Ocean & Coastal Management,
Volume 237,
2023,
106527,
ISSN 0964-5691,
https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2023.106527.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0964569123000522)
Abstract: The increasingly busy maritime traffic system has resulted in frequent maritime accidents. To prevent maritime accidents, we investigated and studied typical cases of maritime accidents along the coast of China in recent years. Based on the complex network theory, a network model of China's coastal maritime traffic accidents is constructed from the four risk factors of human-ship-environmental-management. On this basis, the overall structural characteristics of the maritime accident network are analyzed according to the characteristic parameters of the complex network. In addition, based on the node betweenness and PageRank value, the network robustness analysis is carried out, the key factors in the maritime accidents are excavated and risk prevention and control measures are proposed. The research shows that the average path length of the marine traffic accident network is short, the clustering coefficient is high, and the risk spreads quickly in the network and passes through fewer nodes, which can lead to the occurrence of accidents. Through the management and control of key risk factors, the evolution of risks can be effectively blocked and the large and above maritime accidents can be reduced.
Keywords: Maritime accident; Complex network; Risk evolution; Risk control; Prevention and control strategies

Chun Liu, Zhongyi Man, Yang Xu, Jihui Tian,
Enhancing gas drainage efficiency in soft coal seams: Mechanically over-excavated cavities along borehole in floor tunnels,
Measurement,
Volume 233,
2024,
114751,
ISSN 0263-2241,
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.114751.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224124006365)
Abstract: In addressing the challenge of gas drainage in soft coal seams, this study introduces an innovative technique involving mechanically over-excavated cavities along boreholes in floor tunnels. Through a combination of laboratory experiments, numerical simulations, and field tests, we investigate the efficacy of this method in weakening the coal structure and enhancing gas extraction. The influence of cavity parameters (inclined angle, cavity length and diameter, cavity number) on the mechanical properties and AE behavior of coal specimens were investigated by biaxial compression tests. Besides, the stress distribution and permeability evolution around the cavity were studied using FLAC3D combined with COMSOL software. Finally, the field tests were conducted in LiCun Coal Mine. The results indicate that a significant reduction in the compressive strength of coal specimens with increasing cavity dimensions. Notably, the peak stress in coal specimens decreased significantly as the cavity length, diameter, and number increased, by up to 42.09%, 39.38%, and 57.83%, respectively. In contrast, the peak stress increased with the cavity inclination angle, and it was about 1.14 times higher for specimens with a 90° angle than for those with a 15° angle. It is also found that the cavity inclination reduces the damage and acoustic emission activity of the specimen, while the cavity volume increases them and weakens the rock-bearing capacity. The failure modes of all specimens are shear failure combined with surface spalling. Numerical simulations employing FLAC3D and COMSOL software corroborated these results, demonstrating enhanced pressure relief and increased permeability around the cavities. Field tests conducted in the LiCun Coal Mine provided practical evidence of the method's efficacy, with a more than 3-fold increase in gas drainage concentration and volume observed compared to traditional drilling methods. By adopting mechanically over-excavated cavities, not only is the efficiency of gas drainage significantly improved, but also the safety and productivity of mining operations are enhanced. This study offers a promising and impactful solution for addressing gas drainage challenges in soft coal seams.
Keywords: Mechanically over-excavated cavity; Mechanical properties; AE behavior; Pressure relief; Permeability

Bin Tang, Song Cheng, Mathias Yeboah, Hua Cheng, Yongzhi Tang, Chuanbing Wang,
Strength of fabricated enclosed roadway support structure for TBM-excavated coal mine roadways: Experimental and numerical study,
Tunnelling and Underground Space Technology,
Volume 131,
2023,
104779,
ISSN 0886-7798,
https://doi.org/10.1016/j.tust.2022.104779.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0886779822004199)
Abstract: An increasing number of tunnel boring machines (TBMs) had been successfully applied in underground coal mines in China in recent years. While The tunnelling speed of TBM-excavated roadways has been difficult to exceed 600 m/month in deep-buried underground coal mines, which is still slow compared with the TBM tunneling speed in traffic and water conservancy tunnels. The lesson learnt from the engineering applications suggests that the rockbolting is the main factor that delays the TBM tunnelling operations. This paper proposed a fabricated enclosed roadway support structure (FERSS) for TBM-excavated roadways. The full-scale model tests under uniform and non-uniform loading conditions were conducted. The strain distribution and deformation behaviors of models were studied by using both conventional monitoring technologies and new emerged photogrammetric deformation monitoring system. The deformations of the models are negligible throughout almost the whole tests. Near the end of the tests, the displacement of models increased dramatically and then the failure of models occurred immediately. The bearing capacity of models dropped significantly from 6454.09 kN to 3481.21 kN when the lateral coefficient increased from 1 to 2. Moreover, the numerical models of FERSS were established by ABAQUS software and numerical tests were implemented under various conditions thereby obtaining further data which cannot be acquired from experimental tests. The results of numerical tests are in good agreement with those of the experimental tests and the influence factors of FERSS bearing capacity were analyzed.
Keywords: Fabricated enclosed roadway support structure; Full-scale model tests; Coal mine TBMs; Photogrammetric deformation monitoring; Bearing capacity

Huaxin Zhang, Bingxin Chen, Qiong Zhao, Jiayi Yu, Zhengyuan Fang,
Identification of risk key factors and prevention strategies for collision accidents between merchant and fishing vessels in China waters based on complex network,
Ocean Engineering,
Volume 307,
2024,
118148,
ISSN 0029-8018,
https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.118148.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0029801824014860)
Abstract: In recent years, Collision Accidents between Merchant and Fishing Vessels (CAMF) in China waters have been increasing, resulting in severe casualties and property losses. To effectively prevent such frequent collision accidents and ensure the safety of waterways and navigation routes, this study aims to identify the key risk factors associated with CAMF. Firstly, the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) model is employed as a comprehensive framework to extract the risk factors contributing to CAMF. By introducing edge length as the weight of network edges, a directed weighted network of CAMF is constructed. Secondly, the overall topological characteristics of the network are analyzed, and the network's robustness is studied based on the degree centrality, weighted closeness centrality, and weighted betweenness centrality of the risk factors in the network, and the key factors contributing to the accidents are identified. The research findings indicate that the network exhibits evident scale-free characteristics and small-world network properties. Deliberate attacks on approximately top 15% of the risk factors lead to a 55% degradation in the global efficiency of the accident network. Ultimately, accident prevention and control strategies and recommendations are proposed from the perspectives of both merchant and fishing vessels.
Keywords: Collision accidents; Merchant and fishing vessels; Risk factors; Complex network; Prevention and control strategies; Maritime safety

Junwei Shi, Shiqi Wang, Jianli Shao,
Mechanism and early warning of coal mine rockburst accident based on SD-STAMP-DEMATEL,
Heliyon,
Volume 10, Issue 5,
2024,
e26344,
ISSN 2405-8440,
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26344.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024023752)
Abstract: As coal mines shift from shallow to deeper excavation, the number of mines facing the risk of rock burst disasters is gradually increasing. Rockburst, with their characteristics of vibration, suddenness, complexity, and unpredictability, make it increasingly difficult to prevent and control these disasters. Therefore, the challenges of preventing and controlling rock burst disasters are becoming more and more severe. This paper, based on the system-theoretic accident model and processes (STAMP) theory, extracts the causal factors affecting coal mine rock burst accidents. Using the interpretative structural modeling (ISM) and decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) method, the accident-causing factors are quantitatively assigned. By constructing model equations and drawing causal loop diagrams and stock-flow diagrams, the event is dynamically simulated and early warnings are issued. The results show that the control defects leading to the accident are analyzed from the perspectives of the government level, management level, grassroots level, physical layer, and the dynamic process of the accident. In the short term, safety investment in grassroots operations is the most effective control. In the long run, the most effective measure is for the management level to strengthen its supervisory work. By changing the input ratios of various variables, it can be seen that different variables in the system dynamics (SD) model have different impacts on coal mine rock burst accidents. It is necessary to continuously strengthen the implementation of the safety responsibility system, improve the work efficiency of the government and management level, and enhance the timeliness of emergency decision-making.
Keywords: Coal mine rockburst; System dynamics; Interpretative structural modeling (ISM); Decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL); System-theoretic accident model and processes (STAMP)