坍塌事故风险演化复杂网络模型及消减对策研究
2020-09-23罗秋实杨高升
罗秋实,杨高升
(河海大学,江苏 南京 211100,E-mail:1491598808@qq.com)
随着城市的快速发展,城市建设用地资源日益紧张,高层建筑与地下空间开发利用增多,致使坍塌事故易发、高发。据住建部相关数据显示,近年来房屋市政工程事故起数与死亡人数呈现逐年增长态势,坍塌事故在较重及以上事故中占比最高;坍塌事故平均死亡率(死亡人数与事故起数之比)为1.9,远高于所有事故的平均死亡率1.2[1]。
为杜绝坍塌事故发生或减少其发生的可能性,保证工程建设安全,需要明确事故成因,对造成坍塌事故的风险因素进行控制。近年来,学者们使用故障树法[2](FTA)、集成决策实验室与解释结构模型法[3](DEMATEL/ISM)、安全“2-4”模型[4]等方法或工具对坍塌事故进行成因分析。复杂网络是一种可以用来分析复杂因素相互作用及其演化过程的工具。利用复杂网络对工程事故预防和风险控制的研究正在兴起,Deng 等[5]构建了煤矿风险网络(CMRN)并衡量了风险控制效果。Zhou 等[6]构建地铁施工事故网络(SCAN)探究26 种事故之间的联系。周新宇等[7]建立行为致险网络,解析事故与人的不安全行为之间的作用机理。覃璇等[8]构建尾矿库事故风险演化网络,并识别了关键隐患。宋亮亮等[9]将视角延展到地铁运行期,构建地铁系统运行干扰源网络(MODN)并探讨提升系统运行安全性的最佳免疫策略。
上述研究表明:事故案例分析法是预防或消除类似风险和事故的有效方法,通过分析大量的事故案例,使事故与风险因素间通过事故链相连形成风险网络。本文收集我国历年坍塌事故案例,运用事故案例分析法识别引起坍塌事故的风险因素,提取事故链,明确风险演化过程,基于复杂网络理论构建坍塌事故风险演化网络(Collapse Risk Evolution Network,CREN)模型,分析拓扑特性,探讨风险消减的最佳免疫策略,以期为安全生产事故的研究提供新的思路和方法,为坍塌事故的预防和控制提出针对性对策。
1 坍塌事故风险演化网络的形成
1.1 坍塌事故案例收集
坍塌是指物体在外力或重力作用下,超过自身的强度极限或因结构稳定性破坏而造成伤害的事故,不适用于矿山冒顶片帮和车辆、起重机械、爆破引起的坍塌[10]。因此,本文收集的坍塌事故案例仅涉及房屋和市政工程范围。坍塌事故易造成重大人身伤亡和财产损失,住建部统计信息表明坍塌事故在较重及以上生产安全事故数中占比最高,因此本文选取较大及以上坍塌事故作为案例。
事故案例来自相关文献和媒体、政府发布的事故调查报告,包含事故基本情况、事故发生经过、事故原因及性质等具体信息。收集2006~2018 年典型的较大及以上坍塌事故案例共116 个,形成坍塌事故案例库,含特别重大事故2 起、重大事故4 起。
将最终坍塌结果作为事故类型,把坍塌事故分为地面坍塌、土方坍塌、支撑结构坍塌、建筑物坍塌、墙体坍塌和其他坍塌6 类,统计如图1 所示。
图1 坍塌事故案例按类型统计
1.2 坍塌事故风险因素体系建立与事故链提取
基于系统工程学理论,从人、物、管理、环境、技术方法5 个方面,依据各案例“事故原因”信息,参照施工现场常见危险源清单[11]和坍塌事故原因调查表[12],识别并归结出5 类坍塌事故共9 个风险事故、5 类风险因素共67 个风险因子,综上共计76 个风险点构成坍塌事故风险体系,如表1 所示。
表1 坍塌事故风险体系
依据各案例“事故发生经过”信息确定各风险点出现时间的先后顺序,将风险点依序相连以形成事故链[5,6],实现对坍塌事故的风险演化描述。最终从116 起事故案例中提取共267 对风险点间不同的演化关系,形成157 条不重复的事故链。
以2008 年“浙江省杭州市11.15 地铁坍塌重大事故”为例,说明风险点识别和事故链提取过程。表2 对其事故经过和原因信息进行描述,由于篇幅限制,本文仅阐述其中1 条事故链的提取过程:
对直接原因信息①和②进行分析,可先后提取出H6 和MC12 两个风险因子。事故经过信息表明:基坑部分支撑破坏后土体涌入,路面随即塌陷,可先后提取出MC12 风险因子和A5、A7 这2 个风险事故。按照风险点出现的先后顺序便可形成事故链:H6→MC12→A5→A7。地面坍塌是事故最终结果,因此该案例事故类型为地面坍塌。
最终从该案例共识别出10 个风险因子和2 个风险事故,提取5 条事故链,如表2 所示。
表2 杭州11.15 地铁事故具体信息及事故链
1.3 坍塌事故风险演化网络构建
基于复杂网络理论建立CREN 模型。将76 个风险点抽象为节点,将267 对风险点间的演化关系抽象为网络节点间的有向连边。多条事故链均含有的共同风险点可将不同的事故链融合到一个全局网络中[5],以表2 中事故链(1)(2)(3)为例,事故链融合过程如图2 所示。
最终输出由76 个节点,267 条连边构成的有向无权网络,图3 所示为CREN 的拓扑结构,其方型节点代表风险事故,圆圈节点代表风险因子。
图2 事故链融合过程示例
图3 CREN 拓扑结构
2 坍塌事故风险演化网络拓扑特性分析
2.1 节点度分布与无标度特性
节点度数表示与该节点直接相连的节点数目。CREN 大部分节点总度较小,取各类风险点中总度数排前40%的节点共30 个,其度分布如图4 所示。
在风险因子节点中,H6 的出度为20,入度为18,出度和入度均最高。入度高证明引发该风险的风险因子最多,该风险因子受其他风险的影响程度高,引发该风险最容易。消减该风险需抑制18 个引发H6 的风险因素,难度很大。出度高表明该风险能直接演化出多个衍生风险,因此对该问题进行控制达到的风险管理效率最高,可高效切断风险演化路径,对抑制最终坍塌事故发生的效果最好。
同理,H4、MC15、M15、E3 等度数较高的风险因子均是施工过程中需重点关注的对象。
在最终演化成的风险事故中,A5 的入度和出度均最高,因此土方坍塌事故最易发生且最难防范,其4 个出度证明A5 会进一步加剧事故损失。
经统计,CREN 总度数不大于5 的节点有57个,总度数高于10 的节点仅有7 个,因此CREN度分布嘈杂,在分布的尾部缺少足够的高度数节点以获得良好的统计信息。累积度分布P(k)可以有效地减少统计误差,如图5 中的双对数坐标系所示,CREN 的累积度分布P(k)服从幂律分布。
图5 CREN 累积度分布
经由Matlab 拟合出的图像表达式是y=1.17x-0.778(R2=0.8614),这表明CREN 具有无标度网络的特性。若有新的风险因子出现,其与度数大的风险因子连接概率更高[13],这会加大对高度数风险点的控制难度。若针对性控制度数大的风险因子,则会高效破坏CREN 拓扑结构,极大程度抑制风险演化进程,体现CREN 的脆弱性。
2.2 中介中心度
节点中介中心度指网络所有最短路径中经过该节点的数量比例。中介中心度高表明该风险因素在风险演化过程中“媒介”作用大,是多条风险演化路径共同经过的节点。CREN 的中介中心度是0.129,中介中心度最高的风险点亦是H6;共计26个节点中介中心度为0,表明这些风险点在风险演化过程中没有起到媒介作用;A5、H4、M15 等10个节点的中介中心度高于0.01,其累积中介中心度达到75.7%,说明所有风险演化路径中近76%包含这10 个风险点。控制中介中心度高的风险点可以增加CREN 的平均路径长度,降低风险演化效率和CREN 的级联效应。
2.3 平均路径长度、网络直径与平均步距
平均路径长度为网络中所有可能的节点对沿最短路径的平均步数,这表明平均路径长度越短,风险演化过程的中间节点越少,平均路径长度短的风险演化网络具有较高的演化效率。CREN 的平均路径长度值为2.458,即网络中的每个风险因素状态发生变化,平均可以通过2~3 步演化为最终事故。
网络直径为网络中所有最短路径中的最长路径。CREN 网络直径为5,即H2 演化到MC22。
运用Pajek 的测地矩阵功能输出网络中任意两个节点对的最短路径长度,分别计算5 类风险因素对9 个风险事故的平均步距以观察不同类型风险的演化规律。平均步距意为:每类风险因素演化为风险事故所需经过步数的平均值。
如表3 所示,5 类风险因素演化为A4、A5、A8、A9 这4 类事故的平均步距基本低于2.5,小于演化其他事故的平均步距,表明风险演化导致这4类事故的平均速度最快,仅需经过2~3 步即可演化为事故。5 类风险演化导致A2、A3、A7 这3 类事故的平均步距均超过3,对其进行控制的难度较大。
表3 5 类风险因素对9 个风险事故的平均步距
物的风险因素导致事故的平均步距的平均值最低,为2.456;管理的风险因素导致事故的平均步距的平均值最长,为2.814,表明物的不安全状态是导致坍塌事故较直接的风险因素,管理体系缺失是导致事故较底层的风险因素。
2.4 聚类系数与小世界特性
聚类系数定义为该节点的两个随机选择的邻居彼此连接的概率,用来描述CREN 中风险点集聚的倾向性。计算每个节点的聚类系数,可知A7、M8、M12 的聚类系数值缺失,这是因为这3 个节点的总度数仅为1,邻接节点仅有1 个;21 个节点的聚类系数为0;M6、M17、TM5 等7 个节点聚类系数最高,为0.5。在风险演化控制上对聚类系数高的风险点以及其邻接风险点构成的子系统进行集中管控,将有效控制最终事故的发生。
经计算,CREN 的聚类系数为0.076。用Pajek生成10 个同等规模的随机网络并计算其聚类系数和平均路径长度,如表4 所示。
相较可知CREN具有更高的聚类系数和更短的平均路径长度,证明CREN 具有小世界特性[14]。CREN 更短的平均路径长度表明坍塌事故风险演化速度相较常规网络更快,更高的聚类系数表明风险演化途径更多,多风险因素耦合程度更强。
表4 10 个相同规模随机网络的平均路径长度和聚类系数
3 坍塌事故风险消减策略
3.1 复杂网络的免疫策略
CREN 的小世界和无标度特性表明,坍塌事故风险演化速度快,风险控制难度大,为坍塌事故的预防和控制带来挑战,因此需要科学的对策来指导风险消减。本文借鉴计算机病毒传播思想,采用无标度网络的免疫策略,提出坍塌事故风险消减策略。由于A1~A9 为风险事故节点,是风险演化的最终结果,因此本文仅对67 个风险因子进行免疫分析。上述研究明确了CREN 的网络拓扑信息,可以采用随机免疫(Random Immunization,RI)和目标免疫(Targeted Immunization,TI)策略[15]。
RI 免疫策略指完全随机的选取网络中的一部分节点进行免疫,利用Excel 软件随机生成RI 免疫节点顺序。TI 免疫策略指根据节点中心化指标:度数中心度(Degree Centrality,DC,以节点总度数衡量)、接近中心度(Closeness Centrality,CC,由Pajek分析得出)和中介中心度(Betweenness Centrality,BC)来选取节点进行免疫。分别将风险因子的DC、CC 和BC 值从大到小排序作为TI 免疫顺序。
3.2 免疫仿真与结果分析
网络全局效率用以衡量网络连通性,进而量化风险控制的效果。对CREN 实施免疫策略,观察每免疫一个节点后网络效率的下降程度来衡量RI 和TI 免疫策略的实施效果,决策出适合的免疫策略。选取各种免疫策略下排在前30 位的节点进行免疫分析,RI 和TI 免疫节点顺序如表5 所示。
使用Pajek 并配合R 软件编程,根据表5 的免疫节点顺序,输出免疫后的网络效率,得到不同免疫策略下网络效率的动态变化图(见图6)。
由图6 可知:RI 免疫策略效果明显不如TI 免疫策略;TI 免疫策略效果显著,如DC 免疫中,免疫10 个节点时,网络效率从0.66 降至0.095,降低85.6%,即CREN 对蓄意攻击具有很强的脆弱性。移除中心性强的节点使剩余节点间的有效连接大量减少,因此后期网络效率变化不如前期明显。
当移除节点不超过10 个时,3 种TI 免疫策略实施效果较为相近;当免疫节点数超过10 个时,DC 和BC 免疫策略效果最好。随着移除节点数量增多,DC 免疫和BC 免疫效果交替占有略微优势,直至移除24 个节点后,DC 免疫策略效果一直略优于BC 策略,成为最优免疫策略。
对于坍塌事故风险消减而言,应优先考虑预防和控制DC 免疫节点所对应的风险因子,即H6、M15 等节点,这些风险因子的辐射能力强,影响力大,是坍塌事故风险演化过程中的关键风险因子。
表5 RI 和TI 免疫的风险因子顺序
图6 RI 和TI 免疫策略下网络效率的动态变化
3.3 具体对策
(1)违章作业行为预防与控制对策。H6 被免疫使网络效率从0.66 下降至0.398,骤降39.7%,是CREN 最关键的风险因子。H6 及其38 个邻接节点共同构成的子系统网络如图7(a)所示,对该子系统进行有效控制将极大程度地实现风险消减。如图7(a)下半部区域所示,控制H6 可以切断至少17 条风险演化路径,减少A4、A5、A8 这3 个风险事故发生的可能性。如图7(a)上半部区域所示,18 个入度节点带来对H6 控制难度大的问题,因此需明确其中内在关系,控制关键风险以提高管控效率。分析其上半部网络,得中介中心度最高的5 个风险因子为M15、TM2、H4、M7 和M1,它们在违章作业子系统中具有主要媒介地位,对其进行针对性控制将大幅度提高风险消减效率。
图7 CREN 子系统网络
具体而言,在房建和市政工程建设过程中,建议完善安全管理制度、严格把关参建单位资质以使现场安全隐患及时发现并整改;政府建设管理部门应加强监管,防止承包商违法发包转包,保证承包商资质可靠;加强工程安全文化建设与传播,严格进行安全教育培训与技术交底,加强安全制度的执行力度,提升项目员工安全生产意识;引入BIM 等新技术,有利于保证设计、施工方案的科学性。
(2)事故控制对策。不同于其他生产安全事故,坍塌事故类型纷杂,不同类型坍塌事故之间的相互催生关系形成坍塌事故子系统,如图7(b)所示。A8 作为原始事故,演化出二次事故A2、A5和A6。A5 的发生继续催生出A4 和A7 两个衍生事故,这种情况多发生在基坑和隧道中,如“11.15杭州地铁坍塌事故”和“2.7 佛山市地铁透水坍塌事故”,因此对拱架支撑坍塌和土方坍塌需重点防范。建议加强监理旁站监管,严格进行质量验收,完善信息沟通机制,当出现事故征兆时方可及时采取措施控制;需完善编制安全应急预案,科学培训与演习,增强安全应急预案实施能力,以备原始事故发生时,按其实施要求及时进行补救,将损失降至最低,避免事故的级联效应。
4 结语
为防控坍塌事故,促进工程建设安全,采用事故案例分析法,收集较大及以上坍塌事故案例116个,构建含76 个风险点的风险体系,提取157 条事故链融合以形成坍塌事故风险演化网络(CREN),发现CREN 具有无标度和小世界特性。从理论上采用免疫策略对风险消减效果进行仿真,得出最优免疫策略为DC 免疫策略,明确关键风险因子。控制违章作业子系统可使CREN 网络效率下降近40%,抑制其中介中心度高的因子可大幅提高违章作业风险消减效率;坍塌事故是多类坍塌事故衍生的结果,需重点防范拱架支撑坍塌和土方坍塌事故。最后,提出在实际建设过程中可行的对策。