基于BORA法的长大桥梁运营安全风险评估技术研究

阚有俊

(江苏泰州大桥有限公司，江苏 泰州 225300)

长大桥梁在现代综合交通运输体系中具有不可替代的优势和作用，成为交通运输基础设施快速发展的重要选择。据交通运输部《2015年交通运输行业发展统计公报》[1]，截至2015年末全国公路桥梁共有80.53万座、长度4 916.97万m，比上年增加2.61万座、长度324.19万m，其中特大桥梁4 257座、长度753.54万m，大桥86 178座、长度2 251.50万m。大桥及特大桥梁数量已占桥梁总数的11.23%，其长度占到桥梁总长度的61.12%。

由于长大桥梁跨度大、结构复杂，多跨越山川、河流，与一般中小型桥梁相比具有受自然条件影响大、交通通行任务重、受水路和陆路双重交通威胁、设备检维修技术要求高、应急救援实施难、发生事故后社会舆论影响大等特点，因而对长大桥梁运营管理者的安全管理手段和技术水平提出了更高的要求。

长大桥梁运营安全的风险评估是指查找、分析长大桥梁运营管理过程中可能存在的各种风险因素，评估这些风险因素可能造成的后果和程度，并提出合理、可行的安全对策与措施，从而降低长大桥梁运营的风险，保障作业人员安全和桥梁结构安全以及过往车辆、船舶的通行安全。为此，本文对适用于长大桥梁运营安全的风险评估技术进行了研究。

1 长大桥梁运营安全的风险评估方法

长大桥梁运营的安全管理涉及到桥梁结构安全、运营管理(收费、养护、清障、保洁等作业)安全等诸多方面。目前，国内外的专家学者在对中小桥梁的管理、维修等方面的研究较多[2-3]，但往往集中在对桥梁施工过程[4-6]、桥梁结构[7-8]或某种单一桥梁风险事态[9-12]的评估中,如丁闪闪等[13]对桥梁施工阶段进行了风险评估。然而，目前针对长大桥梁运营安全风险进行综合评估的研究相对较少，且学者们大多采用德尔菲法、安全检查表法等常见的风险评估方法，这些方法虽然在评估单一类型风险事件时能取得较为合理的结果，但在用来评估整个系统多种类型风险时往往会出现较大的误差。因此，为了客观、科学、有效地评估长大桥梁运营过程中存在的各种风险，根据风险事件等级制定相应的管控措施，保障桥梁安全，有必要研究适用于长大桥梁运营特点的风险评估技术。

安全栅与运营风险分析(Barriers Operational Risk Analysis，BORA)方法是挪威学者斯诺瑞·斯克莱特博士于2007年提出的一种风险分析方法[14]，最早用于油气设施运营阶段安全分析预防及响应。BORA法通过研究风险影响因子(RIF，一般分为技术因子、人为因子和组织因子三类)来评估风险事件发生的可能性，它既可以进行定性风险分析，也可以进行定量风险分析，同时兼顾了运行、人为和组织的因素。

长大桥梁运营管理过程中存在的风险因子复杂多样且各具特性，而采用考虑风险因子多样性和影响差异性的BORA法评估长大桥梁运营的安全风险在理论上具有与生俱来的优势，但在实际操作中BORA法根据权重10-8-6-4-2确定风险因子(RIFi)重要度以及确定权重因子的方法是否合理缺乏足够的证明。因此，为了提高长大桥梁运营安全风险评估的可靠性，本文基于BORA法，结合长大桥梁运营的特点，针对BORA法存在的局限性，对BORA法中风险因子和权重系数的取值方法进行了改进，并采用问卷调查和专家评估法评估事故后果的严重性，根据行业内安全风险的划分标准，结合风险矩阵理论编制形成风险矩阵评估表，最终形成一套适用于评估长大桥梁运营安全的风险评估技术。

2 长大桥梁运营安全的风险评估实例分析

本文利用BORA法对江苏泰州大桥运营期间可能发生的车辆碰撞事故进行了分析，具体分析过程如下。

2.1 确定导致事故的各个因素及对应的风险因子

基于前人的研究，本文运用经典的事故树分析法[15]，找出导致江苏泰州大桥发生车辆碰撞事故的各个因素及相对应的风险因子,建立的事故树分析图如图1所示。

图1 泰州大桥发生车辆碰撞事故树分析图Fig.1 Analysis chart of vehicle collision accident tree of Taizhou Bridge

2. 2 确定层次分析的评价指标体系

根据上述事故树分析的结果，确定江苏泰州大桥发生车辆碰撞事故的层次分析的评价指标体系,见图2。

图2 车辆碰撞事故层次分析的评价指标体系Fig.2 Index system of analytical hierarchy process for the vehicle collision accident

2. 3 车辆碰撞事故可能性分析

本次选定5位相关领域有经验的技术专家及一线操作人员对上述建立的层次分析指标体系准则层和指标层的权重进行打分，并计算风险因子导致车辆碰撞事故发生的可能性，具体如下。

(1) 准则层权重打分及计算：选取5位相关领域的一线操作人员及专家，采用表1所示的1～9标度法对准则层的权重进行打分，并构建判断矩阵。例如：对于专家1，准则层权重的打分情况见表2。

表1 层次分析法判断矩阵标度及其含义[16]Table 1 Scale and the meaning of the judgment matrix in analytic hierarchy process[16]

表2 准则层权重打分表Table 2 Marking table of the weight of the criterion layer

则可以确定相应的判断矩阵为

计算该判断矩阵的特征向量，归一化得出准则层A、B、C、D的权重为：[0.10，0.10，0.55，0.25]。

经计算，最大特征根λmax=4.043 5，一致性指标CI=(λmax-4)/(4-1)=0.014 5，对于4阶矩阵，平均随机一致性指标RI=0.90，则随机一致性比率CR=CI/RI=0.016<0.1，故判断矩阵的一致性满足要求。

同理，按照上述计算过程，分别得到其他4位专家对准则层权重的打分结果及构建的判断矩阵，经计算，均符合判断矩阵一致性检验的要求。最后取5位专家的平均值，得到准则层权重的计算结果为：[0.25，0.24，0.30，0.21]。

(2) 指标层权重打分及计算:同理，选取5个相关领域的一线操作人员及专家，采用表1所示的1～9标度法对指标层的权重进行打分，并构建判断矩阵。对5位专家给出的判断矩阵进行一致性检验，并计算各个指标的权重，取5位专家的平均值，得到指标层权重的计算结果，详见表3。

表3 指标层权重的计算结果Table 3 Calculation results of the weight of the index layer

(3) 风险因子发生可能性的打分及计算：选取5位相关领域的一线操作人员及专家，按照风险事件发生可能性等级的划分标准(详见表4),对风险因子发生的可能性进行打分。

表4 风险事件发生可能性等级的划分标准Table 4 Grading of possibility of the risk events

根据专家打分结果，得到如下专家打分样本评价矩阵：

参考测度理论，各二级因素取值可分为5个等级，按照表4每个等级取值为该区间的平均值，即W=(9，7，5，3，1)。

采取灰色理论系统对专家打分样本评价矩阵进行处理[17]。定义k类白化函数为fk，样本di在k类白化函数上的白化值为fk(di)。本研究中f5表示一共有5类白化函数，yk为fk的值，x为样本值，则：

f1(上类)：y1=x/9,x∈[0，9)；y1=1，x≥9；

f2(中上类)：y2=x/7,x∈[0，7)；y2=-x/7+2，x∈[7，14]；y2=0，x>14；

f3(中类)：y3=x/5,x∈[0，5)；y3=-x/5+2，x∈[5，10]；y3=0，x>10；

f4(中下类)：y4=x/3,x∈[0，3)；y4=-x/3+2，x∈[3，6]；y4=0，x>6；

f5(下类)：y5=1,x∈[0，1)；y5=-x/1+2，x∈[1，2]；y5=0，x>2；

以专家评价矩阵为基础，分析评价指标A1，可得出每个评价标准灰度统计值中的一部分组合成灰类统计值。可计算出A1符合一类白化函数的统计值为

n11=f1(u11)+f1(u21)+f1(u31)+f1(u41)+f1(u51)=1.444 4

同理，可计算出A1符合二类、三类、四类、五类白化函数的统计值分别为

n12=1.857 1，n13=2.600 0，n14=3.000，n15=2.000

则A1的总灰类统计值为

nA1=n11+n12+n13+n14+n15=10.901 6

计算评价指标A1中每个灰类的权重为

v11=n11/nA1=1.444 4/10.901 5=0.132 5,v12=0.170 4,v13=0.238 5,v14=0.275 2,v15=0.183 5

同理，可计算出评价指标A2、A3、A4中每个灰类的权重，从而得到最终评价权重矩阵:

同理，可计算得到：

(4) 模糊运算:进行模糊运算，有

XA=WA·VA=[0.48,0.23,0.17,0.12]·

=[0.171 1,0.204 0,0.248 1,0.242 6,0.134 2]

根据最大隶属度原则，此时XA取值为5。

同理，可计算出：

XB=[0.169 1，0.204 6，0.262 2，0.267 3，0.096 8]，XB取值为3；

XC=[0.215 9，0.261 0，0.256 9，0.157 3，0.100 9]，XC取值为7；

XD=[0.183 1，0.213 9，0.256 8，0.211 4，0.134 9]，XD取值为5。

(5) 风险因子导致事故发生的可能性评价:风险因子导致事故发生的可能性可采用下式进行判定：

P=αXA+βXB+γXC+zXD

(1)

式中：α和XA为管理因素的权重系数和风险可能性取值;β和XB为车辆因素的权重系数和风险可能性取值;γ和XC为人为因素的权重系数和风险可能性取值；z和XD为环境因素的权重系数和风险可能性取值;

代入数值后可得：P=0.25×5+0.24×3+0.30×7+0.21×5=5.12，则表明风险因子导致江苏泰州大桥发生车辆碰撞事故的可能性为3级，风险发生概率为中等，事故发生的可能性一般。

2. 4 事故后果严重性评估

在进行事故后果严重性分析时，通过事故环境构建和事故演化过程分析及描述，并通过问卷调查的形式让5位专家从人员伤亡、直接经济损失、环境损失等多个角度并结合自身应急管理状况对事故后果严重性进行评估，最终以所有专家评估结果的中位数作为评估事件的风险等级。在进行风险损失等级划分时，取风险损失的最高值，表5为事故后果严重性等级的划分标准。

根据本研究中5位专家的打分情况，确定江苏泰州大桥发生车辆碰撞事故的事故后果严重性等级为1级。

2. 5 事故的风险评估结果与分析

本文采用风险矩阵法将事故发生的可能性和事故后果的严重性进行组合，来评估事故的风险等级。事故的风险等级分为4级：I级(低风险)、II级(中度)、III级(高度)和IV(极高)，见表6。

表5 事故后果严重性等级的划分标准Table 5 Grading standards of severity of the accident consequence

表6 事故的风险等级评估矩阵Table 6 Risk level assessment matrix of the accident

根据上述评估结果，江苏泰州大桥发生车辆碰撞事故的可能性，即风险发生概率为3级，事故后果严重性，即风险损失为1级，对照表6可知，该大桥发生车辆碰撞事故的风险等级为II级，即中度风险。

3 结 论

本文借鉴BORA风险评估理论，采用层次分析和模糊综合运算法，对长大桥梁运营的风险因子和权重系数取值方法进行了改良，并结合风险事件后果严重性评估内容，采用风险矩阵理论，研究形成了一套适用于长大桥梁运营安全的风险评估技术，并以江苏泰州大桥运营期间可能发生的车辆碰撞事故为典型案例，对该方法在长大桥梁运营安全风险评估中的适用性和准确性进行了验证，从而验证了该方法的可靠性和可行性。

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