模糊理论分析法在水利工程施工期的风险评价应用

张连凯

(沈阳市苏家屯区水利科学实验站，辽宁 沈阳 110000)

水利工程具有规模较大，施工工期长，施工难度大，施工环境恶劣及人员流动性大等特点，这些决定了水利工程施工期影响因素的复杂性和多样性，给水利工程施工期的风险预测、评估及解决带来极大的困难，如何对施工期的风险因素进行准确定性或者定量的分析，对于工程的施工安全具有重要意义，而模糊理论分析法则是处理这一问题最为常用的方法之一[1- 4]。

模糊理论评价方法是用于评价多因素、多层次的综合评价模型，能够解决复杂多变的工程进度、投资、质量等方面存在的风险评估问题[5]。孙玮玮等利用模糊数学理论，应用层次分析法，对大坝风险后果进行了综合评价[6]。戚国强等在改进群策模糊层次分析法及模糊数学理论的基础上建立改进层次模糊综合评价模型，并对水闸工程安全评价进行分析[7]。侯立平则将模糊理论方法应用于水库坝基的防渗及工程造价对比，定量给出了综合评价度并排序分析[8]。

本文基于前人的研究成果，采用改进的模糊层次法和改进的模糊二元对比分析法对水利工程施工期的风险进行了定性和定量分析，并基于分析结果提出了风险监督和管理的办法，对于同类工程的施工建设具有一定的借鉴意义。

1 模糊理论方法简介

1.1 改进的模糊层次分析法(F-AHP)

模糊层次分析法(简称F-AHP)是一种定性和定量相结合的分析评价法，通过对各个个体之间的相互关系，构造依次递结的层次结构，然后在相同的计算准则下，建立判断矩阵，并依次计算得出权重。改进的F-AHP法，即是在风险识别基础上，构建风险因素层次结构模型(目标层、准则层和因素层)，再对模糊互补判断矩阵进行构造，经过一致性检验和排序，最终得到风险因素的优先顺序和关键因素的判断，如图1所示。

图1 改进的模糊层次分析法(F-AHP)

1.2 改进的模糊二元对比分析法

改进的二元对比分析法是指对两两因素进行比较，下一次又换另外两种因素对比，如此反复比较多次，就可以得到最终的一个整体认识(优先关系评定表)，然后通过分析取定阈值λ，得到λ一截矩阵，最后利用模糊数学计算法得到所有因素的排序。

2 施工期风险因素评价模型的构建

2.1 工程概况

某工程主要建设内容为：新修拦沙导流坝8座，修建导流渠约6km，翻版闸门3座，以及堤顶硬化工程和两岸护堤工程等。工程总投资约14亿元，计划施工工期为4年。

2.2 施工期风险因素评价模型的构建

由于本工程工期长、投资大、涉及的工程建设范围广，因此在施工期中会时刻面临着来自各方面的风险因素，如环境因素准则(水文、地质、天气)、业主因素准则(组织管理、财务、招投标等)、施工企业因素准则(人员配置、技术水平、机械设备等)、监理因素准则(专业水平、协商沟通能力等)、社会因素准则(政策、法律法规、市场经济等)、政府因素准则(资质监管、质量监管等)、供货商因素准则(应对突发能力、专业水平等)、政府规划因素准则(生态、景观等)。根据上述风险因素指标，构建本工程施工期风险的层次结构评价模型，如图2所示。

3 两种方法的对比分析

根据施工期风险识别，并对每一项因素进行编号，得到了工程项目的风险因素集，以便于后续的分析计算和对比，见表1。

3.1 风险因素层排序

两种方法分析得到的因素层权重大小如图3所示。

图3 因素分析权重对比

由图3可知，采用改进的模糊层次分析法得到的因素层排序依次为：C6、C9、C25、C1、C24、C5、C4、C15、C18、C21、C3、C8、C14、C12、C23、C10、C7、C2、C13、C11、C17、C19、C22、C20、C16，即业主的财务能力、施工企业的技术水平等是影响工程施工期的高风险因素，而社会的

表1 风险因素层次分析

法律法规、供货商的材料质量问题等则是对施工期风险影响最小的几个因素。采用模糊二元分析法得到的因素层排序依次为：C6、C5、C25、C1、C9、C24、C8、C18、C15、C21、C4、C3、C8、C12、C14、C23、C10、C7、C2、C13、C11、C19、C17、C16、C20、C22，即业主的财务和招投标能力是施工期风险的主要影响因素，而社会法律法规和政府资质是对施工期影响最小的因素。

3.2 风险因素准则层的排序

两种分析法得到的风险因素准则层的权重大小对比见图4。从图中可以看到：两种分析法得到的风险因素权重的变化趋势大部分相似。模糊层次分析法得到的权重大小排序依次为：B3、B8、B2、B1、B4、B5、B7、B6，即施工企业是影响施工期风险的最主要因素，其次为政府规划，对施工期风险影响最小的为社会因素和政府因素。而模糊二元分析法得到的权重大小排序依次为：B3、B2、B8、B1、B4、B5、B6、B7，即施工企业和业主是对施工期风险影响的主要因素，而对施工期风险影响最小的仍然为政府因素和社会因素(但两者顺序对调)。出现上述排序不同的原因在于：因素层中业主的风险因素C4、C8以及政府规划因素C24的排序存在较大误差(在计算分析上述三项因素时，数据点较少，多为定性分析，因而存在误差)，因而导致了因素准则层中B2、B8顺序的改变。

图4 因素准则层权重对比

3.3 分析计算精度分析

总体而言，两种方法得到的排序具有良好的一致性，但模糊二元法在两两因素进行对比时，经过矩阵阈值判定得到的顺序，往往会由于数据不足而使得排序存在较大误差，从而使准则层排序也会出现相应的误差。而在运用改进的模糊层次分析法时，在构建初始判断矩阵后，会进行一致性校核，以确保得到的特征矩阵的相容性一致，尽量避免了权值分配不合理的现象。通过因素排序和准则排序可以看到，改进的模糊层次分析法更接近于工程项目本身所具有的特点，因而在处理施工期风险评价时更加有效和科学，虽然此方法计算量大，但计算精度高，可适用于大中型水利工程，模糊二元法计算精度较低，计算相对简便，一般可适用于小型项目的分析和评价。

4 监督和管理办法

从上述分析可以看出，影响水利工程施工期风险的主要因素有工程投资管理、组织管理、施工企业的技术水平以及施工期的招投标制度等。针对分析结果，作者认为需要从以下几点加强监督和管理：(1)建立和完善施工期风险管理体系；(2)严格控制风险管理过程；(3)改善风险的管理水平和办法；(4)提高施工期施工企业的技术水平；(5)全面考虑工程特点对施工期风险的影响，进行相应调整。

5 结论

基于某防洪水利工程施工期8个风险因素准则层和25个因素，对改进模糊层次分析法和模糊二元分析法的因素和准则排序进行了对比研究，认为前者具有更高的计算精度，更适用于大中型水利工程的风险评价，而后者更适用于小型工程的风险评价。在分析结果基础上，提出了有针对性的风险监督和管理办法，为类似工程在施工建设期的风险管控具有重要意义。

[1] 李明, 徐学东. 基于模糊数学理理论的废弃农田水利设施再利用评价模型研究[J]. 中国农村水利水电, 2008(03): 103- 105．

[2] 杨大魁. 基于模糊识别理论的水利工程质量评定研究[J]. 水利规划与设计, 2016(05): 60- 63．

[3] 王振强, 钟登华. 大型水利工程项目投资风险分析方法[J]. 水利学报, 2004, 35(07): 92- 97．

[4] 吴庆林. 模糊决策理论下的水利工程项目评标方法研究[J]. 水利规划与设计, 2014(06): 41- 43．

[5] 杨建斌, 张慧. 大型水利项目风险模糊层次综合评价方法研究[J]. 人民长江, 2007, 38(06): 148- 150．

[6] 孙玮玮, 李雷. 基于模糊数学理论的大坝风险后果综合评价[J]. 水利水运工程学报, 2010(04): 16- 20．

[7] 戚国强, 李凯. 基于改进层次模糊综合评价的水闸工程安全评价[J]. 东北农业大学学报, 2013, 44(05): 111- 114．

[8] 侯立平. 多目标模糊层次算法在水库坝基防渗方案优选中的应用研究[J]. 水利技术监督, 2016, 24(06): 42- 44．