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基于贝叶斯网络的铁路“四电”工程质量安全风险研究

2020-10-17孔文亚方明亮

中国铁道科学 2020年5期
关键词:贝叶斯工程质量节点

卢 睿,孔文亚,方明亮

(1.中铁武汉电气化局有限公司,湖北 武汉 430070;2.沪昆铁路客运专线 湖南有限责任公司,湖南 长沙 410116)

近年来,以电气化铁路为主要类型的铁路建设项目正逐渐成为我国基础设施建设的重点内容,铁路四电工程更是保障电气化铁路稳定运行以及安全高效调度的重中之重。铁路四电工程作为一项集通信、信号、电力及牵引供电4种专业于一体的综合性系统工程,一方面具有参与单位多、持续周期长、涉及范围广、质量安全影响因素复杂等铁路建设项目的典型特点;另一方面,也具有隐蔽工程多、接口问题解决难、各专业之间协调困难、对施工人员专业素质要求高等四电工程的独有特征。在这些因素的影响下,及时准确地识别出重要的工程质量安全风险并做出相应的预防和控制措施,成为当前铁路四电工程质量安全管控的难点。

邢志雷[1]和张建[2]主要从施工阶段对铁路四电工程建设中的质量安全控制策略进行分析。雷涛[3]和敬永东[4]则从四电工程不同专业的视角对工程建设中容易出现的质量安全问题进行了阐述,并分别提出了相应的管控措施。四电接口作为连接站前、站后的介质和纽带,对四电工程起到了控制性作用,因此也有学者重点对四电接口的安全质量管理进行了研究[5-7]。质量安全管理作为一种工程管理手段,具有“全面、全过程、全员参与”的特征[8],在四电工程中进行质量安全管理需要从四电工程全生命周期的角度出发对有可能遇到的质量安全风险进行全面的分析并加以管控。但是,现有研究主要侧重于施工阶段,忽略了设计、运维等其他阶段,缺乏对不同参建单位的风险预测及责任划分,容易造成相关管理人员对质量安全风险的把握不到位、责任落实不明确等问题。

本文从建设时期、参建单位、质量控制流程3个维度构建铁路四电工程质量安全风险三维管理体系,有效地识别全生命周期内不同单位实施不同操作流程时所遇到的质量安全风险;然后基于贝叶斯网络对三维管理体系中的关键影响因素进行定量分析;最后根据定量分析结果从建设时期、参建单位、质量控制流程3个方面有针对性地提出风险管控措施,为实现四电工程质量安全风险提前预防以及管控工作精细化、标准化、常效化提供理论支撑。

1 四电工程质量安全风险三维管理体系

本文在梳理总结国内外相关文献的基础上,从项目的建设时期、项目参建单位以及质量控制流程这3个维度研究四电工程质量安全风险三维管理体系的组成要素,经过实地调研并与专家进行讨论,总结专家意见,系统分析铁路四电工程全生命周期中涉及质量安全管理的组织、流程和方法,最终建立起全面的铁路四电工程质量安全风险管理体系,并以此为依据进行风险的识别、评估与控制,保障铁路四电工程质量安全风险管控的科学性。

1.1 建设时期维度

建设项目的全生命周期是指从建设意图产生到项目结束的全过程,一般包括决策阶段、设计阶段、施工阶段和运维阶段[9]。基于全生命周期的铁路四电工程质量安全风险管理就是将相对独立的各阶段所产生的质量安全风险进行集成和统一,提高四电工程质量安全管理的精度和效率。通过总结文献和专家讨论,得到四电工程全生命周期各阶段容易发生的质量安全风险因素,见表1。在表1中,决策阶段和设计阶段存在的风险因素较少,而施工阶段和运维阶段则具有更多的风险因素,在对应工程周期内产生质量安全风险的可能性更高。

表1 四电工程全生命周期质量安全风险因素

1.2 参建单位维度

在四电工程全生命建设周期内,不同的参建单位具有不同的质量安全管理职责。卢春房[10]将铁路建设工程参建单位划分为业主方、设计方、专业咨询方、监理方、施工承包方、材料设备供应方以及运营方。此外,同一参建单位不同的人员对于工程质量安全风险的影响也存在差异。本研究将项目参建单位划分为业主单位、设计单位、施工单位、监理单位、运维单位5个主要部分,其中参建单位在全生命周期各阶段的质量安全管理职责划分如图1所示。在图1中,业主单位作为主要管理单位,需要在各个阶段履行质量安全管理职责,设计单位、施工单位以及监理单位则主要在设计阶段和施工阶段履行职责,运维单位则在项目建设后期及运维阶段进行质量安全管理。

图1 各阶段参建单位质量安全管理职责划分

在明确参建单位在各阶段的质量安全管理职责的基础上,得到四电工程各参建单位易发生的质量安全风险因素,见表2。从表中可以看出,业主单位和施工单位的风险因素主要是各个部门工程师操作不规范,设计单位、监理单位以及运维单位的风险因素则主要为单位人员业务能力或专业水平低。

表2 四电工程质量安全参建单位风险因素

1.3 质量控制流程维度

在实际铁路四电工程中,为了保证施工质量和安全,参建单位制定了一系列针对不同业务的质量安全控制流程,不同流程以及同一流程内的不同工序之间往往存在相互关系,并共同作用于四电工程的质量和安全。现有研究缺乏对质量控制流程的分解,导致四电工程质量安全风险因素确定不准确,无法有效指导工程质量安全风险的管控。通过调研四电工程质量安全相关的业务流程,并结合专家意见,本文确定质量控制流程的主要组成要素及风险因素,见表3。表3共涵盖了物资管理、施工申请、技术交底、隐蔽工程、日常质量检查、接口交接、工程验收管理7 个质量控制流程所存在的具体风险。物资管理流程风险主要存在于采购、验收、出入库及预配环节,施工申请、技术交底、隐蔽工程、日常质量检查、接口交接流程则主要是违反标准规范而导致的操作风险,工程验收流程风险主要存在于静态验收、联调联试、动态验收环节。

表3 四电工程质量安全控制流程风险因素

2 贝叶斯网络理论

2.1 贝叶斯网络模型建立

贝叶斯网络模型是一种将概率论知识作为理论基础,以图形作为表达手段的有向节点图。其中,节点与节点之间的有向线段表示不同变量之间的相互关系,节点一般分为父节点和子节点,每一节点都对应贝叶斯理论中唯一的变量。根据贝叶斯定理和不同节点之间的相互关系,可求得每一节点所对应的描述不同实际状态分布的概率表,称为条件概率表(Conditional Probability Table,CPT)。借助节点及有向线段构造贝叶斯网络结构,借助条件概率表赋予贝叶斯网络数学意义,从而使得贝叶斯网络模型可以定性和定量地解决实际问题。其表达式为

其中,θ={p(Xi|πXi)}

式中:FNS表示贝叶斯网络结构;G为有向节点图,图形中不同的节点表示随机变量X1,X2,…,Xn,有向线段表示不同变量的相互关系,从节点X1到节点X2有向线段的图形意义为X1对X2有直接的因果关系;θ为条件概率表;πXi表示节点Xi的父节点集。

2.2 贝叶斯网络模型求解

借助实际数据和专业人员经验来确定贝叶斯网络模型不同节点的条件概率表和具体参数的过程称为贝叶斯网络参数学习。参数学习的常用方法包括最大似然估计法以及贝叶斯统计法,两者的区别在于:最大似然估计法将参数认定为固定变量,其求解不受以往经验和知识的影响;贝叶斯统计法则将待求解参数认定为随机变量,可以充分利用以往经验和理论知识[11]。考虑到铁路建设需要大量参考以往工程和专业人员的经验,因此本文贝叶斯网络确定参数学习方法为贝叶斯统计法。贝叶斯统计法模型求解过程可具体描述如下。

假设A,B是影响铁路四电工程质量安全的2个主要风险因素,根据风险因素A,B建立1 个简单的贝叶斯网络模型,如图2所示。其中,A,B为父节点,Z为子节点,代表铁路四电工程整体发生质量安全风险的概率。各个节点中的Y 和N 分别代表风险发生和不发生,对应的数字代表发生的概率。

图2 简单的贝叶斯网络图

通过调研及专家讨论等方法确定风险因素A和B在四电工程建设中发生风险的概率分别为0.100 和0.120。如仅依靠这2 个风险因素独立发生风险的概率,则无法确定四电工程整体发生风险的概率,因为铁路四电工程发生质量安全风险通常是多种因素共同造成的,因此还需要确定风险因素A,B的是否发生风险的联合概率,即确定Z节点的条件概率表,此步骤一般是利用实际调查数据进行参数学习并经过专家讨论完善。本例确定好的子节点Z的条件概率表见表4。由表可以看出,当风险因素A和风险因素B同时发生风险时,工程整体发生风险的概率为0.400,当风险因素A和风险因素B均没有发生风险时,工程整体发生风险的概率仅为0.100。

表4 子节点条件概率

在确定表4条件概率表的基础上利用贝叶斯定理,可以算出Z节点的无条件概率,即

P(Z=Y)=P(Z=Y|A=Y,B=Y)×P(A=Y)×P(B=Y)+P(Z=Y|A=Y,B=N)×P(A=Y)×P(B=N)+P(Z=Y|A=N,B=Y)×P(A=N)×P(B=Y)+P(Z=Y|A=N,B=N)×P(A=N)×P(B=N)=0.400×0.100×0.120+0.250×0.100×0.880+0.180×0.900×0.120+0.100×0.900×0.880=0.125

P(Z=N)=1-P(Z=Y)=0.875,图2中Z子节点的概率即为本次贝叶斯网络模型的求解结果。

2.3 贝叶斯网络模型应用

根据贝叶斯网络模型的求解结果对参数化后的贝叶斯网络进行应用,主要包括敏感性分析和逆向推理。敏感性分析主要利用贝叶斯网络中各个节点的关联效应分别对网络中每一节点进行假定,通过计算每一节点假定百分之百发生和百分之百不发生时其他节点概率所受影响的程度,进而找出贝叶斯网络中对其他节点影响较大的敏感性节点,并最终确定所对应实际问题中的敏感性因素。逆向推理假定子节点某一条件下的发生概率为百分之百,进而计算父节点不同条件下的发生概率。图3为子节点“Z”存在风险时,父节点A和B发生风险的概率分别为0.214 和0.193。识别敏感性因素和逆向推理均有助于决策者了解存在重大隐患的风险因素,提前制定合理的应对措施,应对质量安全隐患的发生。

图3 贝叶斯网络的逆向推理

3 基于贝叶斯网络的铁路四电工程质量安全风险

由于贝叶斯网络具有灵活地输入和输出数据、处理小样本以及不完整或带有噪声的数据集、有效利用专家意见等诸多优点[12],现已广泛应用于工程项目风险分析和决策支持领域。采用贝叶斯网络进行风险分析的前提是已经识别风险因素。在此基础上,确定各风险因素的相互关系,建立贝叶斯网络模型,通过参数学习确定网络的参数,然后进行贝叶斯网络的敏感性分析及逆向推理,找出关键风险因素,最后针对关键风险因素给出相应建议。

根据以上思路,以铁路四电工程质量安全风险三维管理体系为基础,建立基于贝叶斯网络的四电工程质量安全风险分析流程图,如图4所示。

图4 基于贝叶斯网络的四电工程质量安全风险分析流程

3.1 风险识别

首先,设计调查问卷对选出的各项风险因素进行调查,调查内容主要包括每项风险因素发生的可能性以及发生风险后造成损失的程度2 部分,每项均采用5级量纲(从1至5程度依次增加)。被调查对象为各参建单位具有3年以上四电工程项目经验的工作人员,包括工程部主管工程师、安质部负责人、项目经理、监理工程师等,共发放问卷80份,收回有效问卷68 份,各方受访者的统计情况见表5。

表5 受访者统计情况

然后,根据铁路四电工程质量安全风险三维管理体系,经过专家讨论协商,以建设时期维度作为界限,列出参建单位维度和控制流程维度中容易产生的风险因素。0

最后,将各个维度之间重复的风险因素去除,最终识别风险因素57 项,部分风险因素清单内容详见表6。

表6 部分四电工程质量安全管理风险因素清单

3.2 风险估计

风险估计是对各项风险因素进行危险等级的估计,通常风险因素的危险等级利用该风险因素造成损失的程度与发生的可能性的乘积来确定[13],即

文献14 所提出的风险等级矩阵法可以有效地将风险因素的等级进行规范化处理,风险等级矩阵如图5所示。图5中,矩阵竖轴代表风险所造成的损失程度,横轴代表风险发生的可能性,两者阈值均为1~5,矩阵中R1为低风险等级,所对应的损失程度和发生可能性的乘积介于1~3 之间;R2为中等级风险,所对应的损失程度和发生可能性的乘积介于4~12 之间;R3为高等级风险,所对应的损失程度和发生可能性的乘积介于15~25之间。

图5 风险等级矩阵

经过规范化处理后,所有风险因素的危险等级均用R1,R2,R3来衡量,结合调查问卷结果,选择R3所占百分比大于10%的因素作为关键风险因素,共19 项,然后进行下一步的贝叶斯网络的构造,得到的风险因素及统计结果详见表7。

表7 关键风险因素统计清单

3.3 构建铁路四电工程质量安全风险贝叶斯网络

根据表7中的19项关键的风险因素,经过专家讨论,从质量控制流程和参建单位2 个维度明确了5组具有因果关系的风险因素链,分别为

C29:物设部操作不规范(施工方)→C6:物资验收存在缺陷→C5:物资材料不符合要求。

C32:工程部操作不规范(施工方)→C18:技术交底交接不落实→C17:施工人员技术培训不足→C34:作业队施工水平低(施工方)。

C31:安质部操作不规范(施工方)→C20:日常质量检查有疏漏。

C13:接口单位之间协调不顺利→C12:接口验收存在缺陷。

C9:隐蔽工程施工记录不规范→C10:隐蔽工程验收存在缺陷。

根据已确定的风险因素及之间的因果关系,在Netica 中建立贝叶斯网络模型。Netica 提供了从数据库或文件导入数据并进行参数学习的功能,通过导入数据,对节点取值进行匹配,完成贝叶斯网络的参数学习。最后,课题研究组和专家对这些参数进行检查,并进行局部的数据修整,形成最终的参数化贝叶斯网络,如图6所示。图中:A1~M2为各关键风险因素存在质量安全风险的概率;Rarrange_phase为决策阶段存在质量安全风险的概率;Rdesign_phase为设计阶段存在质量安全风险的概率;Rconstruction_phase为施工阶段存在质量安全风险的概率;Rmaintain_phase为运维阶段存在质量安全风险的概率;R为铁路四电工程整体存在质量安全风险的概率。

3.4 铁路四电工程关键质量安全风险

3.4.1 敏感性分析

图6 铁路四电工程风险贝叶斯网络

贝叶斯网络的敏感性分析就是找出对网络中其他节点影响较大的敏感节点,有助于明确对四电工程质量安全敏感的风险因素,从而帮助决策者制定正确的预防策略,有效地避免质量安全问题的发生。通过在Netica 上进行2 次开发,得到图7所示的四电工程质量安全风险贝叶斯网络敏感性分析结果,红色节点表示敏感性因素。

图7 贝叶斯网络敏感性分析结果

由图7可以看出,影响铁路四电工程质量安全风险的敏感性因素主要集中在施工阶段,在质量安全控制流程维度上,验收节点更容易产生敏感因素,包括C6(物资验收存在缺陷)以及C10(隐蔽工程验收存在缺陷),因为无论是物资验收还是各项工程验收,验收环节都是质量安全的检验环节,一旦验收环节存在缺陷,将会加大工程质量安全风险发生的可能性;C17(技术人员培训不足)也对四电工程质量安全较为敏感,因为技术人员作为整个工程施工的主体力量,其技术水平的高低对工程的质量和安全有决定性影响;在参建单位维度,C35(监理方监理工程师执行不力)为主要的敏感因素,监理方对四电工程质量安全起到重要的监督作用,一旦监理工程师存在执行不力等问题,将使项目施工发生质量安全问题的可能性大大增加;此外,D3(物资中标单位信誉差)也是设计阶段影响四电工程质量安全的因素,物资中标单位作为设备材料的提供者,其信誉评价的好坏能够从侧面反映设备材料质量的高低,进而影响四电工程的质量与安全。

3.4.2 逆向推理

假定铁路四电工程会发生风险,即P(Z=Y)=1.000,对整个贝叶斯网络进行逆向推理。

首先,从建设时期维度进行分析,如图8所示。当铁路四电工程发生质量安全风险时,风险更容易发生在施工阶段和设计阶段,发生的概率分别是0.446 和0.361,此情况和实际情况相吻合,两者为铁路工程建设的重要阶段。

图8 建设时期维度贝叶斯网络

在假定四电工程发生质量安全风险的基础上,进一步假设此风险发生的概率分别位于设计阶段和施工阶段,即R(Design_phase=Y)=1.000和R(Construction_phase=Y)=1.000,在贝叶斯网络中2 个阶段相互独立,不受影响,通过逆向推理可以对2 个阶段内的质量控制流程维度和参建单位维度进行独立分析。图9为设计阶段贝叶斯网络逆向推理结果,当设计阶段发生质量安全风险时,D2(施工工期不合理)发生的可能性最大,为0.622,其次为D3(物资中标单位信誉差),发生的可能性为0.366;而在施工阶段,贝叶斯网络逆向推理结果如图10所示。由图可知:当施工阶段发生质量安全风险时,C12(接口验收存在缺陷)概率较高,为0.393,说明铁路四电工程重要的接口交接流程对于质量安全风险有较大影响,且主要发生在验收节点;C9(隐蔽工程施工记录不规范)和C20(日常质量检查有疏漏)也在施工阶段容易成为质量安全问题的风险因素;参建单位方面,C34(施工方作业队施工水平低)也会直接影响四电工程的质量和安全。

3.5 应对措施

针对贝叶斯网络敏感性分析以及逆向推理得出的结果,提出以下几点质量安全风险管控措施。

(1)科学安排施工工期,制定工期管理预案。设计部门在制定施工周期时,应尽量充分收集此项目相关的自然环境数据、人文数据等,在数据分析的基础上合理安排施工工期;建设以及施工单位也应该依据历史完成项目所遇到的施工工期紧张问题和解决措施,根据项目实际特点有针对性地制定紧急预案和管理办法,确保发生不可控因素时,项目建设能够高效安全、保质保量、如期有序地完成。

图9 设计阶段贝叶斯网络逆向推理

图10 施工阶段贝叶斯网络逆向推理

(2)严格把关自购物资采购环节。自购物资采购环节往往存在较大的质量安全隐患,施工单位在自购物资采购前应对投标厂家做好资质认定和资格审查,选择资质信誉合格的厂家;在物资验收时安排专门人员仔细核查,确保物资材料质量符合要求,建设和监理单位也应该安排专门人员对施工单位的自购物资采购、验收的各个环节进行定期、定量的检查和监督。

(3)建立标准隐蔽工程记录体系。施工单位应建立一套标准合规的隐蔽工程记录体系,合理采用先进的现代信息化技术手段记录隐蔽工程施工过程,确保作业队对隐蔽工程施工记录的规范性,建设单位和监理单位也应在隐蔽工程施工过程中定期抽检,在完工后根据施工记录仔细验收,保证隐蔽工程的质量和安全。

(4)规范日常检查流程。各参建单位应严格按照铁路标准规范认真负责地进行日常质量检查,业主单位可以分别针对检查单位和被检查单位建立日常检查流程考核制,对排名靠前和靠后的单位分别进行表彰奖励和惩罚。此外,业主单位应该建立一套完整的质量检查—整改—复查流程,实现日常质量检查的闭环处理。

(5)加强人员专业素养。监理单位应加强人员培训,定期对监理单位人员的检查情况进行及时考核,建立绩效考核制度,提升监理工程师的工作态度和积极性;施工单位应强化对作业队的管理,建立线上培训和考试制度,保证作业队的施工水平。

(6)合理利用信息化技术。合理利用大数据、物联网、云计算、人工智能、区块链等信息化技术,结合工程实际特点有选择而不盲目地将实际工程与新兴技术相融合,依托信息化技术所带来的便利和优势,提高铁路四电工程质量安全,实现数字化施工以及智能化建造。

4 结 语

本文从建设时期、参建单位以及质量控制流程3 个维度,提出了铁路四电工程质量安全三维管理体系。在此基础上依托四电工程建设项目,结合贝叶斯网络的特点和建模优势,构建了四电工程质量安全风险贝叶斯网络,通过贝叶斯网络敏感性分析和逆向推理,明确了3个不同维度的质量安全敏感因素以及高概率质量安全风险因素。结果表明:敏感因素主要集中在施工阶段,验收环节是存在敏感因素最多的质量安全控制流程,而施工的技术人员和监理人员则成为参建单位维度的主要敏感因素;当四电工程发生质量安全风险时,有较大的概率发生在设计阶段和施工阶段,其中设计阶段施工工期不合理以及物资中标单位信誉差为主要的高概率风险因素,施工阶段的接口验收、隐蔽工程记录以及日常质量检查环节一旦发生风险,则有很大概率影响四电工程的质量安全。建立铁路四电工程质量安全风险管控体系,有助于实现质量安全风险的精细化管理与高效化预防。

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