水工盾构隧道施工安全风险综合评价与判定

汪伦焰 王若腾 赵荣生

摘 要：随着地下空间的开发利用，盾构法成为隧道工程施工的主流。近年来在盾构隧道风险评价中，风险的随机性和模糊性常被忽视，评价结果没有比对，无法确定重要因素，因此为解决风险评估过程的不确定性，提出基于熵权-集对分析-云模型的盾构隧道施工安全风险综合评价模型。首先，通过梳理文献构建评价指标体系;其次，采用熵权法计算指标权重，基于集对分析理论对风险因素进行初步判定;最后，基于云理论整合专家评价的随机性和模糊性，构建盾构隧道施工安全风险云模型，并用云模型评估施工安全风险的等级，将风险因素与初步判定结果进行比对得到最终评价结果。以某水资源配置工程为例，验证了该评价模型是有效可行的。

关键词：盾构隧道;熵权法;集对分析;云模型;施工安全;风险评价

中图分类号：TV523 文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.05.028

Abstract： With the development and utilization of underground space， shield method has become the mainstream of tunnel construction. In recent years， the randomness and fuzziness of the risk are often ignored in the risk assessment of shield tunnel. There is no comparison between the assessment results and it is impossible to determine the important factors. Therefore， in order to solve the uncertainty of the risk assessment process， a comprehensive risk assessment model of shield tunnel construction based on entropy weight set pair analysis cloud modelwas proposed. Firstly， the evaluation index system was constructed from the aspect of 5M1E by literature frequency method; secondly， the index weight was calculated by entropy weight method and the risk factors were preliminarily determined based on set pair analysis theory; finally， the safety risk cloud model of shield tunnel construction was constructed by integrating the randomness and fuzziness of expert evaluation based on cloud theory. The construction safety risk was evaluated by cloud model and the final evaluation results were obtained by comparing the risk factors with the preliminary judgment results. Through the application of the model in a water resources allocation project， it is verified that the evaluation model is effective and feasible.

Key words： shield tunnel; entropy weight method; set pair analysis; cloud model; construction safety; risk evaluation

盾構法作为隧道工程的主要施工方法

应用广泛，以该方法施工的隧道线路长度占据地下隧道线路施工总长度的50%以上[1]。盾构隧道施工线路多处于人口稠密、环境复杂的城市地区，安全事故屡见不鲜。隧道工程投资大、建设周期长，施工技术要求高、地质条件不确定性大，给盾构隧道的施工埋下安全隐患，因此其工程施工安全问题需要引起管理者重视。如何全面有效、准确直观地确定施工安全风险等级，有针对性地对风险因素进行控制，是隧道工程安全管理领域的研究重点。

“安全第一，预防为主，综合治理”是我国安全生产的原则，施工安全是保证项目目标实现的关键[2]。近年来，国内外学者在盾构隧道工程施工安全风险研究方面取得了一系列成果。郑俊杰等[3]基于故障树理论，分析研究了施工风险对成本的影响。荣雅楠[4]总结了中国近五年来发生的盾构施工安全事故案例，分析了盾构隧道施工风险的诱因及相关机理。Einstein[5]从风险管理角度对海底盾构隧道施工风险影响因素进行了归纳。Tonon等[6]对盾构隧道施工风险决策问题进行了研究。在对施工风险因素识别的基础上，部分学者基于模糊相关理论构建施工风险相关评价模型，结合案例开展评价研究[7-10]。从以往的盾构隧道施工安全风险相关文献来看，大多数研究是以地铁轨道的盾构隧道工程为研究对象，研究范围不全面，对于风险因子的随机性和模糊性的处理尚有不足，评价过程无法克服主观影响，评价结果缺少比对，难以确定重要的影响因素，更没有直观展现。

鉴于此，为消除评价中主观性影响，明确各施工安全风险因素的等级，本文采用熵权-集对分析-云模型方法，将风险的随机性与模糊性通过正态云集合，并直观显示评价结果，结合某重大水资源配置工程的实施案例，对盾构隧道施工安全风险进行系统评判，使其结果更为全面、真实、有效。

1 评价方法

1.1 熵权法

熵权法是基于信息熵客观计算权重的方法。借助熵权法来确定指标权重，可使评价结果克服主观性[11]，具体流程如下。

1.2 集对分析理论

集对分析理论在解决具体问题的两集合X、Y构成的集对H中，存在N个特性，在其中有S个特性属于X和Y共有、P个属于X和Y对立，余下的F个为不对立也不共有[12]，故基于两集合X和Y的集对H的联系μ计算公式为

本文把bI展开得到：

由式（14）确定的总联系度最大值所对应的盾构施工安全风险评价等级则是所求的评价等级[13]。

1.3 云模型理论

云模型由李德毅院士提出，是处理事物从定性到定量映射的数学工具，可以较好地反映不确定事物的随机性和模糊性[14]。云模型参数（Ex，En，He）取值是对事物定性、体现其不确定性和模糊性的关键，Ex为期望、En为熵、He为超熵，计算公式为

1.4 综合评判流程

首先，利用专家评分获取评价值，利用熵权法确定各评价指标权重;然后，基于集对分析理论计算联系度并进行评判，得到判定结果;最后，基于云模型理论方法，进行风险评价，并以云图方式直观展现评判结果，对比两个评判结果得到最终评价结果。具体流程见图1。

2 構建盾构隧道施工安全风险评价云模型

由于盾构隧道工程多数为城市地铁工程，水利工程中应用较少，且盾构隧道工程具有建设周期长、工程投资大、利益相关方众多且工程所在地周边环境多变等特点，因此盾构隧道施工风险影响因素复杂众多，目前盾构隧道工程施工安全风险的评价指标体系尚未完备。通过对盾构隧道施工安全风险相关文献进行整理分析后发现，现有的文献所构建的评价模型可以归类在5M1E（人员、工法、管理、环境、机械和材料）体系下。因此，本文基于5M1E体系构建一级评价指标，其中机械和材料可归类于物，通过梳理文献、查阅风险管理评估体系，对盾构隧道施工安全风险相关指标进行收集、整理并最终总结细分出26项二级指标[3，7，9，15-23]，以此建立盾构隧道施工安全风险评价指标体系，见表1。

根据风险管理风险评估技术，把施工安全风险划分为5个等级，令评分区间为[0，10]，盾构隧道施工安全风险分级见表2。

将评价指标依据正态云模型计算公式进行云化[24]，计算风险等级云参数，见表3。

对盾构隧道施工安全风险评价指标体系中相对独立的二级评价指标采用式（15）浮动云算法集结计算云参数;对关联性较强的一级指标采用式（16）集结计算云参数[24]。

根据式（17）计算盾构隧道施工安全风险评价云模型与标准评价云模型相似度。相似度λi最大值对应的风险等级即为实际问题的评价结果。

式中：EX代表标准评价云模型期望值;Ex代表盾构隧道施工安全风险评价云模型期望。

利用Python软件绘制盾构隧道施工安全风险评价指标标准云图，如图2所示。

3 案例分析

某水资源配置工程是解决G市、D市和S市生活用水短缺问题的重大工程。工程全长113 km，年设计供水量达到17亿m3，总投资约350亿元，建设总工期计划为5 a。全线采用深埋盾构施工方式，工程所在地区水文地质情况复杂多变。为试验新工艺、新方法，项目开展试验段施工，现已局部贯通。为对项目施工安全风险进行客观评价，邀请参与项目的5名专家，根据表2进行打分，得到指标评分分值（分值越高风险越大）。

3.1 熵权-集对分析安全风险评判

根据熵权法计算权重。以人员风险为例，计算专家评分均值，按表2的风险分级标准进行单指标初步判断，见表4。

根据专家评分表，得到人员风险判断矩阵X1（为方便计算，对原始矩阵进行转置）为

根据式（8）～式（12）得到指标与各风险等级的联系度，见表5。

物、管理、环境和工法风险的计算方法和过程与人员风险的一致。根据式（4）、式（5）计算各级指标权重，结果见表6;计算指标联系度，结果见表7。

计算得到该水资源配置项目的盾构隧道施工安全风险准则层指标最大联系度人员风险I1为0.22、物的风险I2为0.15、管理风险I3为0.15、环境风险I4为0.14、工法风险I5为0.16，其对应的风险等级为R3中级风险、R2较低风险、R3中级风险、R3中级风险、R2较低风险。从结果上看，人员风险较高，而物的风险和工法风险较低，这与该项目试验段盾构隧道实施过程风险发生情况相符。

3.2 基于云模型的施工安全风险评价

根据云模型理论，利用MATLAB逆向发生器计算出二级指标的云模型参数，见表8。

根据式（16），集结低级指标计算一级指标的云模型参数，见表9。根据一级指标云模型参数绘制该项目盾构隧道施工安全风险云图，见图3～图7。

根据式（16），采用相关算法集结一级指标计算该盾构隧道项目施工安全风险的云参数，为（4.6，1.04，0.5），绘制的该项目盾构隧道施工风险总评价云图见图8。根据式（17）计算相似度为0.43最大，则根据相似度判断该项目的盾构隧道施工风险为中级风险。

从图3～图7可看出，人员等5个风险因素主要分布在较低风险至中级风险区间内，其中人员风险云图与较低风险和较高风险的交叉点确定度均位于0.4以下，且相似度极值落在中级风险区间内，与集对分析判定结果一致，可以确定为中级风险;物的风险云图与低风险交叉点确定度位于0.2以下，与中级风险交叉部位确定度位于0.6以下，相似度极值落在较低风险区间内，与集对分析判定结果一致，可以确定为较低风险，但偏向于中级风险;管理风险云图与较低风险交叉点确定度位于0.6以下，与较高风险交叉部位确定度位于0.2以下，相似度极值落在中级风险区间内，与集对分析判定结果一致，可以确定为中级风险;工法风险云图与低风险交叉点确定度位于0.4以下，与中级风险交叉部位确定度位于0.6以下，相似度极值落在较低风险区间内但靠近中级风险，与集对分析判定结果一致，可以确定为较低风险;环境风险云图与较低风险交叉点确定度位于0.3以下，与较高风险交叉点确定度位于0.7以下，相似度极值落在中级风险区间内，与集对分析判定结果一致，可以确定为中级风险，但靠近较高风险，必要时应采取措施控制风险。综上所述，该项目环境风险对施工安全影响最大。

从图8可以看出，该盾构隧道项目的施工安全风险为较低风险至中级风险之间，施工安全风险与较低风险交叉点确定度位于0.6以下，与较高风险交叉点确定度位于0.2以下，而最大相似度落在中级风险区间内，故可以判定该项目的施工安全风险为中级风险。

4 结 语

利用集对分析对一级指标风险等级进行判定，然后基于云模型得到其评价结果，并用云图直观显示各个风险指标的评价结果，结合两种方法互相印证使评价结果更为真实有效，为风险评价拓宽了思路。运用熵权-集对分析-云模型方法，对某水资源配置工程案例进行评价，得出该项目施工安全风险为中级风险，与实际施工情况相符，验证了该评价模型应用于盾构隧道施工安全风险评价是可行的。

本文的指标体系根据文献梳理总结得出，并按5M1E进行归类，虽较为全面，但依然存在不完备之处，因此更加贴近实际的指标体系仍需深入调研。

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【责任编辑 张华岩】