基于云计算的隧道施工安全风险控制系统研究

植运华

文章介绍了云计算技术的概念和应用范围，全面总结了隧道施工的风险因素，完成了基于云计算的隧道施工安全风险控制系统的设计，并以河池2#隧道施工为例，对该隧道的施工风险概率进行评估，论证了该风险控制系统设计的正确性。

云计算;隧道施工;风险控制

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0 引言

作为当前各行业核心竞争力的基础，云计算技术在一定程度上影响着行业的发展前景，这不仅是因为云计算技术自身拥有强大的生命力和良好的适用性，更是其高效的数据分析和处理能力所决定的。云计算技术应用于岩土道桥施工领域是一次全新的探索，特别是在工程的施工风险控制方面，也是一次有益的尝试[1]。

1 云计算概念与应用范围

1.1 云计算概念

云计算（cloud computing）技术是伴随着计算机应用、网络存储等发展起来的一种新技术，该技术依托云存储等底层设备，采用分布式计算的模式，使分布在云端的各节点（用户）根据自身的实际业务种类和需求获取相应的计算资源。这种按需使用云端资源（服务器、数据库及应用软件等）的模式，优化了网络资源配置，实现了多用户间协同、动态地工作，使用户无须了解系统底层架构细节便可进行各类应用的集成部署和使用。

1.2 应用范围

云计算在当前的各领域中均有广泛的使用，如教育、医疗、航空、铁路、金融和建筑施工行业。云计算技术改变了过去传统的网络资源使用与交互模式，形成了海量数据资源存储、共享、分析与使用的架构模式，无论是在数据的存储还是计算方面，其效率都是过去常规算法无法企及的，且在数据资源的共享方面也具有较好的实时性和可控性。综合来讲，云计算开辟了多个业务领域和分支的研究方向，为各类集约化系统服务提供了有力支持。云计算技术的应用范围及优势分析如下页表1所示。

2 隧道施工风险因素分析

2.1 超前地质预报部分

作业面坍落、高处作业架失稳、安全防护措施失效、突泥涌水等。

2.2 隧道洞身开挖部分

开挖方式不当、循环进尺过大、支护措施不到位、作业面防护措施不全、爆破施工时缺少安全措施、违规爆破施工等。

2.3 隧道内部装、卸渣

围岩脆弱性导致的失稳坍落、隧道内部施工照明不足、施工机械设备导致的人身伤害、存在粉尘及其他有毒有害气体等[2]。

2.4 运输作业部分

运输车辆及设备的管理混乱、运输方案制定不当、隧道内部行车界限问题、临时支护设施占用车道、警示标志不全、警示信号故障、运输车辆占用人行道、施工人员占用机动车道、运输线路遭到损坏、车辆超载超限、人货混运等。

2.5 支护与加固部分

作业面照明不足、围岩形变失稳、工作面坍落、高处作业台失稳、防护措施不足、施工机械设备检验不合格等。

2.6 衬砌作业部分

衬砌时间不合理、距开挖面过长、高处作业平台失稳、防护措施不足、施工机械设备检验不合格、存在粉尘及有毒有害气体等。

2.7 通风与防尘部分

通风措施不足、一氧化碳和瓦斯等气体含量超标、粉尘超标、通风系统遭到损坏等。

2.8 供电、供水部分

施工现场电压等级不匹配、照明不足、未采用漏电保护装置、线路安全距离不够、电缆漏电短路、电工防触电安全措施不足等;施工用水水质不达标、蓄水池无安全防护措施、蓄水池遭到损坏、抽水机械设备故障、电缆漏电短路、供水线路故障、管道破裂等。

2.9 不良地质和特殊环境施工

施工方案不合理、开挖方式不当、超前预报不充分、地质勘测数据不准、初支不及时、支护强度不够等。

3 隧道施工安全风险控制

3.1 系统主体功能实现

隧道施工具有较高的安全风险，例如突泥涌水、岩体塌方、有毒有害气体等，上述风险因素在一定情况下可演变为施工事故，对施工人员的人身安全造成一定影响。同时，严重的施工事故直接影响到隧道工程的施工周期和成本预算。因此，建立隧道施工安全风险控制系统十分必要。所搭建的风险控制系统核心功能是隧道施工全过程的风险识别和风险管控，既能及时检测到施工过程中的风险隐患，又能对下一阶段施工中可能存在的风险进行预测，即风险因素的识别应具有全面性，风险因素的分析应具有及时性，风险因素的判断应具有准确性，风险控制措施的制定应具有可行性[3]。隧道施工安全风险控制系统主体功能如表2所示。

3.2 云计算隧道施工风险控制系统核心架构设计

依据云计算隧道施工风险控制系统的主体功能，进行系统核心架构的设计。云计算隧道施工风险控制系统核心架构如图1所示。

由该系统核心架构可知，其主要功能为施工数据的获取、分析和施工风险的评估、风险控制措施的制定等。系统架构底层部署有云服务器和云数据库，用来存储获取的现场施工数据和历史施工数据，云服务器部署相关的操作系统和应用软件，包括施工监测人员的监控系统。施工现场的各类数据包括文本数据、音视频数据、数模转换数据等，由部署在施工现场的众多传感器获取，然后传送到分布式节点中进行分析、处理，可根据各施工企业自身的实际情况来规划分布式节点的布局。通常使用系统配置较高的多台PC机来作为分布式节点，条件允许的企业可搭建分布式节点集群，这种分布式的数据处理方式能够提升施工数据的处理效率。分布式節点在处理隧道施工数据时主要是进行风险分析和风险预判，对比隧道施工的历史数据后实施数据的风险识别流程，根据风险识别、风险分析和风险预判的结果来进行隧道施工的风险评估，提出风险控制措施并生成报告[4]。

4 工程应用与试验分析

4.1 工程概况

河池2#隧道位于广西河池市金城江区G78六宜高速百旺段，隧道采用双向分离式，设计长度分别是1 540 m和1 308 m，左线最大埋深约为340 m，右线最大埋深约为330 m。经过施工前的地质勘测可知，该施工区域附近的岩性较脆弱，岩体结构稳定性较差，隧道施工过程中潜在的风险因素较多，容易发生施工事故。鉴于此，将云计算风险控制系统应用到该隧道的施工监测过程中，通过施工全过程的大数据分析，来综合预判风险较高的施工区域和施工环节，进而采取相应的风险控制措施来避免施工事故的发生。河池2#隧道施工安全风险控制系统登录界面如图2所示。

4.2 风险控制有效性试验

系统风险控制有效性试验主要考察了以下四方面的指标：施工人员、施工环境、施工设备和施工方案。获取施工现场上述施工风险因素指标，与施工历史数据进行对比，经过云计算平台数据分析模块筛分处理，将上述风险因素指标进行量化展示。具体数据分析如图3所示。

选取四种较为常见且发生概率较高的风险因素作为试验对象，通过云计算架构中各施工节点（分布式节点）获取的历史数据可知，河池2#隧道综合施工风险概率均值在1.2%左右，因施工方案而导致的施工事故占比较低，多数情况由于施工设备因素所致。由图3可知，风险概率的评估值与理论值非常接近，证明了基于云计算的隧道施工安全风险控制系统在风险预判方面具有一定的准确性。

5 结语

依托云计算技术分析大量的历史数据和实时在线数据，施工企业能够对当前隧道工程存在的风险因素加以分析和定位，并对下一阶段的施工风险趋势进行评估和预测，以及时采取必要的预防措施，使隧道施工过程中的风险可控，降低隧道施工事故发生的概率。

参考文献：

[1]郝俊锁. 基于物联网的瓦斯隧道安全监控系统[J]. 隧道建设（中英文），2018，38（Z2）：278-284.

[2]刘 挺. 公路隧道施工安全风险管理研究[D]. 杭州：浙江大学，2013.

[3]刘 颖.大数据时代下基于物联网和云计算的城市隧道养管信息化初探[J/OL]. 科技展望，2015（4）.

[4]李 涛，仇文革，李 斌，等.基于物联网及云计算的隧道掌子面地質信息管理研究[J]. 现代隧道技术，2016，53（6）：18-24.