基于云模型的深基坑施工风险等级评价

杨昭

摘要：云模型是一种可以实现定性与定量之间相互转化的模型，由于深基坑工程的风险多表现出复杂性和模糊性，导致一般的评价模型很难对其合理准确的评价，云模型是能把定量数值与定性指标互相转化的模型，我们选取有可能影响深基坑工程正常进行的几个主要风险评价因子，建立层级递进的矩阵求得风险因子权重。依据云模型的计算规则，再结合各评价因子的权重，得到综合评价值，依据综合评价值确定深基坑工程的风险等级。在应用实例中，将云模型得出的评价结果与模糊综合评价的结果、施工风险评估报告相对比，得出的结果一致，说明我们建立的模型科学合理，从中我们可以体会到云模型可以把定性和定量数值相互转化这个独特的优点，也给我们一定的启示，使用云模型可将类似的情况进行合理准确的评价。

Abstract： The cloud model is a model that can realize the conversion between qualitative and quantitative. Because the risk of deep foundation pit engineering often shows complexity and ambiguity， it is difficult for the general evaluation model to evaluate it reasonably and accurately. The cloud model is a model that can convert quantitative values and qualitative indicators to each other. We select several major risk assessment factors that may affect the normal progress of deep foundation pit engineering， and establish a progressive matrix to obtain the weight of risk factors. According to the calculation rules of the cloud model and the weight of each evaluation factor， a comprehensive evaluation value is obtained， and the risk level of the deep foundation pit project is determined according to the comprehensive evaluation value. In the application example， the evaluation results obtained by the cloud model are compared with the results of the fuzzy comprehensive evaluation and the construction risk assessment report and the results obtained are consistent， indicating that the model we have established is scientific and reasonable， from which we can realize that the cloud model has unique advantage of the mutual conversion of qualitative and quantitative values also gives us some inspiration. The cloud model can be used to reasonably and accurately evaluate similar situations.

关键词：云模型;深基坑工程;综合评价值

Key words： cloud model;deep foundation pit engineering;comprehensive evaluation value

中图分类号：TU473.2                                   文献标识码：A                                  文章編号：1006-4311（2020）17-0057-03

0  引言

深基坑工程施工中面临的风险往往十分复杂，多表现出非线性。虽然专家学者也创造了一些例如模糊评价法等方法来对其进行评价，虽然也取得了一些成果，但是由于其模糊性和随机性等特点，以至于很难创造出一种通用的判别方法来对其准确评价[1]。国内外尚无对深基坑施工风险评价的具体模型与体系，许多问题还处于初级研究阶段[2-5]。

1995年，李德毅院士提出了云模型理论，云模型是一种可以把定性语言和定量数值间相互转换的模型，理论自提出至今，已经成功运用到数据挖掘、决策分析等许多领域。本文依据之前的专家学者在研究工作中所获得的宝贵经验，通过建立云模型，对深基坑工程的风险进行评价。将深基坑工程进行中可能面对的风险划分等级，把主要的影响因子的模糊关系通过云模型合理的表达出来，使人们对风险的判断更加科学准确，在深基坑工程施工前做出合理的风险判断与预防措施[6]。

1  云模型理论与方法

1.1 云模型的数字特征

设U是一个定量的论域，由精确数值组成。U中存在着定性概念C、定量数值x，且x的一次随机实现为C，x对C的确定度μ（x）∈[0，1]，是具有稳定倾向的随机数，即：

μ：U→[0，1]，？坌x∈U，x→μ（x）

则x在论域U上的分布称为云，记为C（X）。

云模型的数字特征即为定性概念的定量描述，由期望 Ex、熵En和超熵He组成，记为C（Ex，En，He）。期望Ex反映了定量描述的中心值。熵En是对定性概念的综合评价，既可以反应云滴的取值空间，又能反映其离散程度。超熵He便是熵的熵，可以反应云滴的离散程度，云滴的厚度随着He的增大而增大[7]。

1.2 云发生器

云模型要借助云发生器才能实现，本文采用正向正态云发生器建立云模型，通过MATLAB 软件上编程来实现。

正态云定义如下：若x满足x-N（Ex，En'2），其中En'-N（Ex，En2），且x对C的确定度满足：

μ（x）=exp[■]（1）

则x在论域U上的分布称为正态云[8]。

1.3 评价指标云化方法

本文通过正向的云模型把风险因子的数值云化。当指标变量的界限为双边时，例如x∈（a，b），数字特征值通过下式来计算：

■

He为常数，根据变量的模糊程度等取值，可根据经验取0.01。

如果变量只有单边界限，如xj∈（c，+∞），则Ex可取c，En取值和上一风险等级相同。设I（0，a）、II（a，b）、III（b，c）和IV（c，+∞）为评价因子xj的4个评价等级区间，各区间的特征值的计算规则如表1所示[9]。

■

2  基于云计算的深基坑施工风险评价模型

2.1 评价步骤

①首先挑选出可能影响深基坑工程进行的风险因子，然后依据这些因子计算出相应等级的期望与熵，然后把这些特征值带入正向正态云发生器生成云滴，进而建立相对应的评价模型。②根据所得的特征值，计算出该风险相对于各评价等级的确定度，在乘以相应的风险权重，得出该风险因子在不同级别下的综合确定度值。③根据最大确定度的原理，可以得出评价因子的风险等级。

2.2 深基坑风险因子与权重的确定

依据深基坑的规范、前人的理论与实践基础、相关资料等选择具有代表性并可定量评价的相关风险因子。本文挑选了可能影响深基坑工程施工进行的8个风险因子，分为工程地质因素、水文气象因素与设计施工因素等三大类。①土的灵敏度St，反应土结构被破坏时的灵敏程度; ②静止土压力，反应深基坑支护结构所受的土压力，用静止土压力系数K0表示;③土的密度ρ;④结构面粘聚力C; ⑦含水层透水性K2，考虑降水和地下水对深基坑水文环境的影响，用渗透系数表示;⑧基坑开挖面积;⑨基坑深度H[10]。通过查阅图集和相关资料，将所述风险分成四个级别，分别为低级风险（I）、中级风险（II）、高级风险（III）和极高风险（IV）。风险分级指标如表2所示。

通过层次分析法来构造具有两个指标层的递阶矩阵，建立的矩阵共有两个指标层，设计因素等作为判别矩阵的第一层，第一层的对应指标作为第二层[11]，见表2。

组织专家打分并把分数归一化处理得到各因子的对应权重。一层权重为：Y=（x1，x2，x3）=（0.4，0.4，0.2）;二层权重为y1=（0.3，0.1，0.25，0.15，0.2），y2=（0.6，0.4），y3=（0.5，0.5），由此得出总权重y=（0.12，0.04，0.1，0.06，0.08，0.24，0.16，0.1，0.1）。

2.3 风险云模型

按照表1的计算规则和表2的数据，计算所得出的风险因子的特征值见表3。

把所得的特征值带入正向正态云发生器，生成各个风险因子的云模型，见图1。

3  实例应用

临沂市某深基坑工程，基坑项目工程位于临沂市主城区，该项目是建设一栋住宅，建筑面积16756.8m2，框剪结构，高度85m。基坑最大挖深9.9m，周围地质条件复杂，深基坑工程进行中会面临较高的风险。在工程施工的不同阶段，选取有代表性的位置进行采集数据，得出5组样本，如表4所示。

■

把数值带入式（1）中可得出各风险因子对应各风险等级的确定度，以样本一中St的数据为例来解释操作的方法。把数据St=1.5带入云发生器，计算出其在不同风险等级下的确定度μI=0.187，μII=0.003，μIII=0，μIV=0，由最大确定度原则可知该因子隶属于I级风险的可能性较大。查阅表2中的分级情况，当St=1.5时属于第I级风险，计算结果与分级情况相吻合，说明云模型的可行性，其他风险因子的确定度可以通过同样的方法获得。把计算出的风险因子的确定度带入公式（2）计算出综合的确定度Z，依据最大确定度原则得出样本的风险等级。

■ （2）

公式中，μ为确定度，wi为风险对应的权重。

搜集的样本对应的各风险等级的评价结果见表5。

本文采取了与模糊综合评价法相对比的方式来验证云模型的可行性，云模型所得结果与模糊综合评价得出的结果相同，说明云模型是可行的，结果如表5所示。

评价结果表明，该深基坑工程风险隶属于III与IV级风险较多，开工前应做好相应的风险控制，避免风险事件的发生。

4  结论

随着我国建筑行业的不断发展，各种超高层建筑层出不穷，各种如隧道等地下工程的不断增多，这些因素推动了深基坑工程的发展，也使深基坑工程的施工变得更加复杂，面临的风险也不断增加，然而深基坑工程施工时所面临的风险多表现为模糊性和不确定性，一般评价模型很难对其风险进行合理的评价。本文通过建立云模型，利用云模型可以将定性指标与定量指标相互转化的优势，结合AHP法所得权重以及最大确定度原则，进行深基坑风险的评价，得出工程的风险等级，又将所得结果与模糊综合评价这一方法所得结果相对比，确定了所建评价模型的可行性。在工程实例的分析中，基于云模型而建立的评价模型将定性的评价指标进行合理的转换，使由于主观原因影响评价结果准确性的问题得到解决，保证了最终评价结果科学合理。对深基坑风险等级的准确评价给以后的风险控制提供了科学的依据，对防止风险事件的发生起到了重要的作用。

参考文献：

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[3]何錫兴，周红波，姚浩.上海某深基坑工程风险识别与模糊评估[J].岩土工程学报，2006，28（S1）：1912-1915.

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[8]袁爱平.基于层次分析法-正态云模型的岩质边坡稳定性预测[J].水电能源科学，2016（09）：153-156.

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[11]李艳萍，乔琦，柴发合，姚扬，白璐，扈学文.基于层次分析法的工业园区环境风险评价指标权重分析[J].环境科学研究，2014（03）：334-340.