基于SHEL和三角模糊数理论的地铁钻爆法施工安全评价方法研究

赵金先， 范 轲， 孙境韩， 王苗苗

(青岛理工大学管理学院， 山东 青岛 266520)



基于SHEL和三角模糊数理论的地铁钻爆法施工安全评价方法研究

赵金先， 范 轲*， 孙境韩， 王苗苗

(青岛理工大学管理学院， 山东 青岛 266520)

为合理应用决策数据中不同专家的背景知识，找出地铁施工过程中安全测评体系的关注重点，根据地铁施工的特点和SHEL安全模型理论，建立以人-软件(L-S)、人-硬件(L-H)、人-环境(L-E)和人-人(L-L)4个环节为基础的钻爆法地铁施工安全指标体系。请专家给出指标语义评价等级和指标权重语义评价等级，并根据其与三角模糊数的对应关系分别得出三角模糊数评价值。针对不同专家的重要性程度差异，提出基于三角模糊数的群一致性评价方法，得出专家综合权重，集结评价数据，最终得到安全评价结果。最后，对青岛地铁1号线过海段进行实例分析。结果表明，该方法可以解决群评价过程中专家个体权威与群体共识难以兼顾的问题，能够充分利用群决策中的原始评价信息，提高地铁施工安全水平评价的准确性。

地铁施工； 钻爆法； 安全评价； SHEL； 三角模糊数； 一致性

0 引言

近年来，随着城市化进程的加快，我国地铁建设速度已经位居世界前列，但是由于施工地质条件复杂、技术要求高、管理难度大和不可预见因素多等特点导致其建设安全问题频发。建立合理有效的安全评价模型，根据评价结果指出并改进地铁施工环节中存在的安全隐患，是降低事故发生率的重要措施之一[1-2]。然而，安全评价结果的准确性往往取决于指标体系的客观性和评价方法的合理性。为此，国内外学者在这2个方面做了大量的相关研究。

在安全指标体系及标准研究方面，英国铁路安全和标准委员会(RSSB)结合地铁施工相关工艺流程对风险进行分析和提炼，确定了各个主要评价单元[3]；Sai On Cheung等[4]采用互联网和数据库集成的方法，开发了施工现场安全检测和评价系统；丁烈云等[5]和付菲菲[6]运用系统工程理论方法，根据现有相关规范标准、风险管理理论以及大量地下工程施工实践经验，提出了关于组织、技术、环境和预警系统4个方面的安全评价标准及控制内容；吴贤国等[7]和王瑞[8]对地铁工程各参建方开展了关于安全管理因素的问卷调查，在SPSS可信度检验后，利用因子分析法提炼出贴合工程实际的地铁施工安全重要影响因素；温裕春[9]针对事故发生机制，结合4M1E理论，对人、设备、技术、管理和环境等进行了全面分析，选取了合适的地铁施工安全评价指标；陈超[10]采用统计分析理论，在现有研究成果的基础上，识别出影响安全的4类关键因素，提出了可控、易量化的安全评价体系。总的来说，大部分学者对于地铁施工安全指标体系的研究主要侧重于梳理事故原因、分析致险因素和总结事故经验等几个方面，鲜有学者从人这一最活跃的因素入手对安全体系进行研究。根据海因里希对55万件事故的统计发现，绝大多数事故都是由“人”引起的，即一件事故的起因，88%的概率是因为人的不安全状态造成的，10%的概率是因为物的不安全状态引起的，只有2%的概率完全和人的状态无关(即“天灾”)。所以说，在以人为中心的复杂、巨大的地铁施工系统中，从“人”的方面出发构建安全指标体系是可行也是必要的。

鉴于地铁施工安全因素的灰性和复杂性，地铁施工安全的定性指标多采用定量的评价方法。例如，在绩效评价研究中广泛应用的数据包络分析法[11]和BP神经网络法[12]，它们的优点均在于不需要考虑指标间的关系及权重，但是对输入数据要求较高，而且得出的评价结果宏观意义较强，不能指出地铁的安全薄弱环节。此外，较多学者采用层次分析和模糊综合评判相结合的方法，虽然计算相对简便，但是这种方法在实际应用中常因主观性太强而被诟病。因此，在此基础上，部分学者提出了一系列改进方法： 模糊层次分析法[13]、shapely值方法[14]、choquet积分[15]和粗糙集理论[16]，这些方法虽然相对客观，但是无一例外地默认了决策数据的一致性，即忽略了专家的知识领域和专家背景不一致的信息。为此， Yager[17]提出将决策数据重新排序的有序加权(OWA)算子，徐泽水等又在此基础上做了大量研究，但是无论怎样改进，其核心思想都是降低专家群决策数据的不一致性和误差性。但是，在实际评价过程中我们往往需要考虑专家各自知识结构的独特性及误差性，既需要不同专业背景知识的专家来专业地评价整个施工安全系统，又要分析群体意见的一致性。鉴于此，文章将群体一致性综合评价方法应用在地铁施工安全评价领域，提出一种基于SHEL和三角模糊数的地铁施工安全评价新方法。该方法既能够切入指标构建的重点、合理利用专家给出的决策信息，又能通过贴近度计算对专家背景权重进行修正，在最大程度上尊重群决策中专家背景知识的差异，并可以充分利用原始信息。

1 计算方法

调查发现，在地铁施工评价过程中不可避免地会遇到大量复杂而且无规律性的问题[18]。同时，由于评价主体思维的局限性，多数指标的属性评价值和权重值很难进行量化定义，人们往往无法给出精确的判断数据或者准确的概率分布特点。根据L A. Zadeh[19]提出的模糊集理论，对评价数据以好、坏等语言值的形式进行描述符合人脑思维的模糊性。这种不确定数方法不仅克服了主观判断的局限性以及对事物认知的不充分性，而且为专家主观描述评价指标的偏好关系提供了有效手段。所以，为避免评价信息的失真、扩大属性值的延展性以及更加合理的解决实际问题，基于不确定数中常用的三角模糊数理论对地铁施工安全评价方法进行了研究。

1.1 三角模糊数的运算法则

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：al、am和au分别表示模糊数的下界值、中值和上界值，且al≤am≤au；当al=am=au时其模糊性消失，表示为一个精确值。

1.2 三角模糊数的贴近度计算

在模糊集理论中，2个模糊数之间的相似程度称为贴近度。有如下定义：

设3个模糊数A,B,C∈f(U)，若有映射N:f(U)×f(U)→[0,1]，满足

1)S(A,B)=S(B,A)；

2)S(A,A)=1，S(U,Φ)=0；

3)若A⊆B⊆C,则S(A,C)≤S(A,B)∧S(B,C)。

则称S(A,B)为模糊数A和B的贴近度。

海明贴近度计算公式为

(5)

式中μA(xi)和μΒ(xi)分别为模糊数A和B的隶属度函数。

1.3 模糊语言值的期望值

(6)

2 基于SHEL的地铁施工安全指标体系

文献[21]中的Edwards提出SHEL模型，假设1个工作系统由软件(Software)、硬件(Hardware)、环境(Environment)和人(Liveware)4个部分组成，而人处于推动这个系统运转的关键位置，其薄弱环节在于它们之间的相互关系，如图1所示。目前，它被广泛应用于医疗事故分析和飞行安全评价研究，成果可观[22-23]。现将SHEL安全模型引入到地铁施工安全评价方法中，针对钻爆法地铁施工特点构建地铁安全评价指标体系，以期为地铁施工安全评价提供新的理论依据。

图1 SHEL安全模型

对于SHEL安全模型，在钻爆法地铁施工过程中，人和软件(Software)环节指现场工作人员对工作制度、工法技术规范和设备操作手册等标准的遵守程度；人和硬件(Hardware)环节指地铁施工人员和实物设备之间相适应的关系；人和环境(Environment)环节指外部环境对人员的影响，包括施工环境、气象环境等；人和人(Liveware)环节指地下工作人员之间相互协作的关系，也是系统中最容易出现差错的环节，主要体现在管理水平、沟通能力和技术水平等方面。基于以上研究内容，结合钻爆法工程实际特点，建立图2所示的钻爆法地铁施工安全指标评价体系。

图2 钻爆法地铁施工安全指标体系

Fig. 2 Safety evaluation system of Metro constructed by drilling and blasting method

3 一致性群评价方法

在评价过程中，为了得到客观有效的结果，往往要集中多个专家的意见。但是，由于专家知识结构的差异以及时间和信息方面的限制，他们对于同一个方案或者评价对象的认识可能不太深刻，这就要求评价主体在评价过程中充分考虑专家权重的差异性。此外，在集结多个专家意见时也要考虑个体意见与团队意见的一致性，称为一致性强度[24]。为了进一步考虑专家的权重而又不至于有失偏颇，现采用一种综合个体性和群体性意见的一致性群评价方法[25-26]。该方法可根据评价主体的偏好，选择性得到专家个体信息和团队意见一致性程度的评价结果。

3.1 地铁施工安全评价数学描述

B′=(k′ij)m×n。

(7)

则专家给出的带权评价矩阵C=A·B′=(uij)m×n·(k′ij)m×n=zij。

3.2 确定模糊语言变量对应表

根据属性特点，人一般能够轻松区分指标中的5个等级跨度，且等级间的差异可以是有规律的也可以是无规律的。根据中国语义环境和思维习惯，将三角模糊数中值定义为1≤am≤9，并设定五级语义评价变量集和五级语义权重变量集[27]，同时根据式(6)得出各级模糊期望值，见表1和表2。

表1 五级语义评价等级与三角模糊数对应表

Table1Correspondencebetweenfivesemanticevaluationgradesandtriangularfuzzynumbers

语义评价等级三角模糊数期望值很好(8，9，9)8．75好(6，7，8)7较好(4，5，6)5一般(2，3，4)3差(1，1，1)1

表2 五级权重语义评价等级与三角模糊数对应表

Table 2 Correspondence between five weights of semantic evaluation grades and triangular fuzzy numbers

权重语义评价等级三角模糊数期望值非常重要(8，9，9)8．75很重要(6，7，8)7重要(4，5，6)5较重要(2，3，4)3一般(1，1，1)1

3.3 安全评级测度确定

根据属性语言评价5个等级的划分和相应的期望值，以及利用统计理论对大量数据的调查分析，在查阅文献的基础上得到安全评级测度的界限值{a1,a2,a3,a4}[28]，见表3，其中“+”、“-”代表递增性、有效性、合理性、稳定性和可持续性等准则在每个地铁施工安全等级中的强弱程度。

表3 安全评级测度

3.4 专家背景权重

要提高群体评价质量，一方面要遴选高水平、了解工程实际的专家，另一方面要合理确定专家个体的重要性程度。一般来说，专家的权重主要取决于工作背景、专业知识、科研水平和以往的评价绩效，因此权重计算方法的合理性至关重要。为了考虑评价主体的思维模糊性，现采用较为成熟的三角模糊数与AHP相结合(FAHP)的方法对专家重要性赋值[29]，得到专家的背景权重有限集合W={Wi|i=1,2,…,m}。

3.5 确定基于评价主体偏好的专家综合权重

评价组织除了要考虑专家背景权重以外，还应注意个体意见和群体意见的一致性。根据式(5)，得到专家i和其他专家的平均相似程度

(8)

则专家个体与团体意见的相对一致度为

(9)

(10)

式中wi为专家个体权重大小。

归一化为

(11)

图3 专家一致性程度示意图

综上所述，将专家的背景权重、一致性程度和加权一致性程度3个方面相结合将会提高不确定性信息的真实性，并可有效利用人类思维的模糊性。因此，为了得到科学合理的群评价结果，专家综合权重计算公式如下

(12)

式中： 0≤α、β、γ≤1且α+β+γ=1；α、β和γ可根据评价主体的偏好赋值。

3.6 群评价数据的一致性合成

(13)

该值综合了专家个体和群体一致性意见，根据式(6)进行清晰化处理后，再由表3给出的安全测度即可得到相应的评价等级。

4 实例分析

青岛地铁1号线是全国第一条跨海地铁隧道，目前过海段已采用钻爆法开挖200余米。以某区间为例，采用群一致性评价方法评估其施工安全等级，并找出施工过程中的安全薄弱环节，提出切实有效的改进措施。根据实际情况，邀请相关领域的5位专家、学者组成评价小组{xa,xb,xc,xd,xe}。对准则层进行L-S评价，得到矩阵A和B。

专家给出的指标评价矩阵A

S1S2S3S4S5

专家给出的指标权重评价矩阵B

S1S2S3S4S5

步骤1： 根据式(7)将矩阵B归一化后和矩阵A点乘得到专家的带权评价矩阵C

S1S2S3S4S5

步骤2： 由矩阵C和式(5)得到专家相似度矩阵D

xaxbxcxdxe

步骤3： 由式(8)和式(9)得到各专家相对一致度，见表4。

表4 各专家相对一致度

步骤4： 根据模糊层次分析法，得到各专家权重，见表5，由于方法使用较为普遍，这里不再赘述。

表5 各专家权重

步骤5： 根据式(10)和式(11)以及步骤3，得出专家加权相对一致度，见表6。

表6 各专家相对加权一致度

步骤6： 综合专家意见和群体意见的一致性，一般而言，专家权重和专家一致性程度对结果的影响应该大于专家相对加权一致性程度。令α=0.4，β=0.4，γ=0.2，由式(12)得

最后由式(13)集结各个专家评价数据得到L-S环节安全评价结果，由式(6)清晰化后得

PS=5.49。

同理，可得到其他3个环节的评价结果：PH=8，PE=7.5，PL=3.8。为了得到该施工区间安全总体评价结果，还需确定准则层4个环节的权重。一般来说，由于准则层宏观性较强，专家对于其重要性的评价基本趋于一致，为了简化计算过程，采用模糊数层次分析法确定其权重，结果见表7。

表7 各准则层权重

根据表3，此区间施工整体安全性虽然达到了“好”这一级别，但是仍有许多需要完善的地方。比较突出的是“人和人”这一环节，评分为3.8，安全评级仅为“一般”，这说明组织对施工人员的培训力度较弱，人员作业水平和协作能力较低，地下施工管理水平亟需提高。而组织建设存在缺陷，主要表现在项目经理对安全工作责任区域划分不清晰、没有制定相应的生产管理规划，信息的分享与沟通也存在制约。因此，组织应在以上几点着重改进。在其他环节方面，安全评级均达到了较好及以上级别，能够满足组织的正常安全管理需要，建议在这几方面能够继续保持并酌情进一步加强。

5 结论与讨论

1)在现有研究的基础上，将广泛应用于其他领域的SHEL模型引入到地铁施工安全评价中。在冗杂的地铁安全影响因素中，从“人”这一中心因素出发找出重点指标，建立了兼具评价功能和引导功能的地铁施工安全评价指标体系，为提高地铁施工安全水平指明方向。

2)针对属性评价的不确定性问题和团队一致性问题，提出了基于三角模糊数理论的群安全一致性评价方法和计算步骤。该方法考虑了专家背景知识的差异和思维的模糊性，解决了专家评价时指标属性值难以定量的问题。采用相对加权一致度概念，既避免了个别权威专家由于客观原因失误而导致群体评价结果失真，又可以综合不同背景专家的群体意见，并可以尽可能地利用专家认知范围内的信息，从而将属性评价数据准确地转化为最终评价结果，提高了评价过程的科学性。

3)本文提出的地铁施工安全评价方法是以专家给出的信息为基础的，当评价指标和专家增加时，其计算过程会变得比较繁琐。今后的研究，可以从2个方面入手，一是研究更为简便、合理的群评价方法，二是开发能够并行处理专家信息和决策数据的交互式友好人机界面。

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Study of Safety Evaluation of Metro Constructed by Drilling and BlastingMethod Based on SHEL and Triangular Fuzzy Number Theory

ZHAO Jinxian, FAN Ke*, SUN Jinghan, WANG Miaomiao

(SchoolofManagement,QingdaoUniversityofTechnology,Qingdao266520,Shandong,China)

A safety evaluation system of Metro constructed by drilling and blasting method is established based on liveware-software (L-S), liveware-hardware (L-H), liveware-environment (L-E) and liveware-liveware (L-L). The triangular fuzzy values are obtained according to semantic evaluation grades of index and weights of semantic evaluation grades of index given by experts and their related triangular fuzzy numbers. And then, the safety evaluation results are obtained according to comprehensive weights of expert evaluation results. Finally, a case study is made on sea-crossing section on Line No. 1 of Qingdao Metro. The results show that the above-mentioned evaluation system is rational and feasible and it can improve the accuracy of safety evaluation of Metro construction.

Metro construction; blasting method; safety evaluation; SHEL; triangular fuzzy number; consistency

2016-06-22;

2016-08-25

赵金先(1964—)，男，山东诸城人，2006年毕业于浙江大学，建筑与土木工程专业，硕士，教授，现主要从事工程管理和矿山管理的研究工作。E-mail： zhjxqdsd@163.com。 *通讯作者： 范轲， E-mail： fkqdsd@163.com。

10.3973/j.issn.1672-741X.2017.03.005

U 455.41

A

1672-741X(2017)03-0291-07