基于多源信息的基坑安全评估方法探索

陈少祥，何 钦，周 聪，陈大江，杨海华

（1.广东省建筑科学研究院集团股份有限公司，广东 广州 510500；2.广东省建设工程质量安全检测总站有限公司，广东 广州 510500）

0 引言

近年来，基坑安全事故时有发生，严重威胁人民生命财产安全。2019 年，全国共发生房屋市政工程生产安全事故 773 起、死亡 904 人，比 2018 年事故起数增加 39 起、死亡人数增加 64 人，分别上升5.31 % 和 7.62 %。其中，与基坑安全相关的高处坠落事故、物体打击事故和坍塌事故是悲剧发生的重灾区，总占比超过 70 %，安全形势依旧十分严峻，住房和城乡建设部也明确将土方、基坑坍塌事故列为防控重点［1］。常见的基坑安全评估流程和方法众多，但通常为独立应用，各种方法所获取的安全信息较为分散，得到的最终结论不够清晰，常发生预警失误或过度预警的情况。这些方法总体上实用性和有效性不高，无法满足当前综合分析和综合管理的需要。

1 常见基坑安全评估方法及流程

基坑工程的安全评估最早起源于 20 世纪 50 年代，Frendenthal 等人分析研究了基坑支护失效的原因及影响因素，并开展了基坑可靠性分析方法研究［2］。迄今为止，基坑安全评估的方法主要有：专家经验法、德尔菲法、层次分析法（Analytic Hierarchy Process，以下简称“AHP”）、故障树法、模糊综合评价法、风险矩阵法、灰色综合评价法、统计模拟法和神经网络分析法等，不同的评价方法都有其优劣性与适用范围，需要根据基坑的具体情况选择合适的安全评估方法［3］。目前较为常用的方法主要有专家经验法、AHP、模糊综合评价法和神经网络分析法，其方法流程与各自适用性如下。

专家经验法常用于项目的前期，是一种定性分析方法。项目人员识别出基坑风险因素后，将风险因素罗列后交给专家，专家根据本身的知识与经验对各风险因素进行评估。项目人员根据专家的评估意见，对整个项目的风险因素进行排序。专家经验法简单直观，但受专家的水平以及专家的人数影响较大。基坑工程现场巡检如图 1 所示。

图1 基坑工程现场巡检

AHP 将一个复杂的多目标的决策问题作为系统进行分解，通过建立层次结构模型、建立判断矩阵与权重划分、判断矩阵的一致性检验、层次总排序及一致性检验等流程建立基坑风险评价体系［4，5］。AHP 能够直观判断基坑存在的风险，降低人员直觉与经验对评价的干扰，且在评价过程中，每个层次每个因素对最终结果的影响都是可量化的，特别适用于复杂、多时期的项目评价。但 AHP 法只能从已知的方案中选出最优方案，而无法对方案进行改进，且若指标数过多，不仅权重确定困难，亦可能会出现一致性检验难以通过的情况。

模糊综合评价法采用模糊数学对受到多因素影响的对象作出总体评价［6，7］，并运用数学方法把各定性指标进行量化；通过构建综合评价指标、对各个层次的指标分别赋予权重、构建隶属矩阵、隶属矩阵与权重的合成与分析、确定安全评价等级等流程建立安全评价体系。模糊综合评价法具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题。但是模糊综合评价法指标的权重赋予一般采用专家经验法或层次分析法获取，仍旧存在一定的主观性。

神经网络分析法是一种通过数学语言模拟人的思维，建立确定的对应准则，通过已有的样本数据，完成未知样本的预测［8］。神经网络分析法具备可学习性，已有样本数据量越大，预测越准确，且随着算法的不断学习，预测的精度亦会不断提高。然而，要想得到一个比较好的神经网络结构，需要人为不断去调试，需要消耗大量的时间。

2 基坑综合安全评估法

2.1 传统单一评估方法的局限性

基坑安全评估方法众多，每种方法有其优劣性与适用性，在运用的过程中，可将多种方法结合使用，取其优点互相补足。近年来，单一评估方法的应用已逐渐成熟。针对不同基坑，选择单独使用可解决项目中实际遇到的问题［9，10］。然而，基坑工程项目中越来越复杂的地表和地下环境对安全评估方法的准确性和普适性产生了更高的要求，传统的单一评估方法无法在最短时间内对基坑总体安全情况进行有效说明，在进行顶层设计时无法提供综合的参考。例如，基于现场巡查的专家经验法仅能针对宏观的安全情况按照过往经验进行总结，无法深入结构内部获取微观信息；AHP 虽建立了因素的层级，但因素之间的比较较为困难且无法顾及相关性；基于数学和人工智能的模糊综合评价法以及神经网络分析法虽能准确挖掘数据信息和预测变化趋势，但常常脱离基坑工程现场实际，无法考虑到很多不受控制的人为因素。因此，有必要提出一种新的基坑安全评估方法，在综合已有方法优点、克服已有方法缺点的基础上，提高基坑安全评估的真实度、准确度和友好度。

2.2 基坑综合安全评估法概念与实现

基坑综合安全评估法基于现场巡检和测量数据等多源信息，利用 AI 识别技术和模糊算法，实现基坑工程周边环境和结构风险源识别、安全性评估和因素加权综合打分（健康指数）。

这时，同学们才小声议论，并陆续举报：“白虎队”成员小王在班上扯女生头发，小曹拿别人东西不还，小黄和值日生“叫板”，小但总在放学路上欺侮同学，小胡经常逼迫别人叫他“老大”……做错事不可怕，可悲的是他们似乎并不知道自己错在哪里。

基坑综合安全评估法的实现形式大体可分为两部分，分别是人工实现和系统实现。

1）人工实现。基坑综合安全评估法可直接应用于现存安全评估工作中，按照现场巡检信息、检测监测信息、管理行为信息和其他背景信息四大要素开展基坑安全评估工作，出具安全评估报告。数据信息来源为建设方、勘察方、设计方、施工方、监理方和监测方。

2）系统实现。通过搭建基坑安全评估监测监管平台，将基坑综合安全评估法平台化、代码化。通过输入信息、平台处理、输出结果的“三步走”流程，将各类安全评估的因素以数据和资料的形式传输至云平台，此时的云平台已掌握了该方法的全部流程和处理方法，可对收集到的数据进行分析和挖掘，并最终以多种形式输出安全评估结果（见图 2）。

图2 技术路线

2.3 方法亮点

相较于传统单一模型，基坑综合安全评估法有三大突出亮点，一是完成各类影响因素的融合，二是基于 AI 识别和模糊算法提高安全评估的智能化程度和评估质量，三是应用到云平台中实现方法的自动化和系统化。

1）因素融合。影响基坑安全的因素众多，包括现场人为因素、基坑结构因素、管理行为因素、其他固有因素等，针对其中的某个单项开展工作并出具多个报告是目前常用的做法，如基坑现场巡检报告、基坑监测报告及基础的安全评估报告等。基坑综合安全评估法考虑到所有上述因素，既能提供宏观的定性说明，又能提供微观的定量展示。只需提前统筹好各个相关方的数据传输和工作对接，就可以在不显著增加固定成本的前提下，有效减少后续重复作业，显著降低边际成本，提高管理效率。随着基坑工程的进行和数据的大量累积，这一优势将会变得尤为明显。

2）人工智能。基坑工程安全评估领域的一大短板是科学化和智能化的程度不够，发展模式较为粗犷，精细程度不高。本文提出的方法通过引入 AI 识别和模糊算法等人工智能手段，最大程度增强现场人员安全管理和结构危害识别的效率和精准度（见图 3）。此外，这些人工智能的算法并不是静态的，而是随着多个项目的应用和海量数据的收集不断优化完善的。例如，应用卷积神经网络中的 sift 算法可对人脸信息或支护结构外观进行图像特征匹配和裂缝识别［11］，初期的识别由于数据量的限制，精准度和运算速度都有待提高；但随着大数据的收集和机器学习，更多种类的图像和像元模式被捕捉和记忆，精准度和运算速度就会持续提升。

图3 施工安全 AI 识别

从数据真实性的角度来看，基于人工智能的安全评估将更有利于杜绝人为作弊、弄虚作假等情况，通过设置管理权限，可有效避免数据篡改、数据删除和管理人员不作为等情况，展示基坑安全情况的最真实面貌。

3）平台应用。无论何种方法，前期工作中最重要的就是找到合适的落脚点和推广方式。本文提出的研究方法拟采用云平台系统的方式进行推广和应用。借助手机APP、客户端和网页端收集包括巡检照片、检测监测数据、人员和单位背景信息等多源安全评估数据，在平台端加装数据计算、数据挖掘和人工智能模块，将所有计算过程在云平台中完成，并通过一定形式在平台中展示最终结果，包括报告出具和健康指数展示等［12］。每个基坑工程的安全评估数据都会在云平台（见图 4）中永久留档，以备随时查看。

图4 云平台界面示意图

3 基坑健康指数

3.1 健康指数概念

作为基坑综合安全评估法中的重要一环，本文基于基坑综合安全评估法的主体思想，提出“基坑健康指数”（Excavation Health Index，以下简称“EHI”）和与其关联的 5 个单项健康指数概念，通过 5 个单项健康指数的加权计算得到 EHI，以直观的数字结果形式对基坑的健康程度进行综合动态评价，结果会在安全评估报告和云平台相关页面中展示，协助相关责任方有效提高管理效率。具体如式（1）所示。

EHI=0.3×SCHI+0.3×SSHI+0.2×SEHI+0.1×MBHI+0.1×PBHI （1）式中：EHI 为基坑健康指数，是一个作为因变量的综合指数；作为自变量的一级因素的单项健康指数包括以下 5 部分：现场施工健康指数（Site Construction Health Index，SCHI），支护结构健康指数（Supporting Structure Health Index，SSHI），周边环境健康指数（Surrounding Environment Health Index，SEHI），管理行为健康指数（Management Behavior Health Index，MBHI）和项目背景健康指数（Project Background Health Index，PBHI）；各单项健康指数的最高分均为100 分，最低分均为 0 分。经过加权计算，EHI 的结果范围也为［0，100］。

在实际应用中，由于不能保证收集到各一级因素的全部信息，有可能出现某些单项健康指数缺失的情况，继而导致无法得到最终的 EHI。在这种情况下，各单项健康指数也可作为基坑安全评估的重要参考。

3.2 规则设置

在信息收集齐全的情况下，各一级因素所包含的具体内容及其权重如表 1 所示。

表1 基坑健康指数影响因素及权重

鉴于在实际安全评估中施工安全和结构安全为主要危险来源［13］，故对这两项一级因素各赋予 0.3 的权重；周边环境情况也是基坑健康的一个重要指标，赋予 0.2 的权重；管理行为和项目背景在个别情况下也会影响基坑安全，但发生频率较低，危害程度也相对较低，故各赋予 0.1 的权重。

EHI 所代表的健康程度从高到低划分为优秀（90 分及以上）、良好（75～89 分）、一般（60～74 分）、不健康（40～59 分）和极不健康（39 分及以下）5 个级别，分别用绿、黄、橙、红、紫 5 种颜色标示（见表 2）。

表2 基坑健康指数等级划分及颜色标示

在获取总分后，若对扣分项感兴趣，可进一步了解获取各单项得分。其中，若某一单项健康指数得分低于 60 分，则该基坑将被“一票否决”直接评定为“不健康”；若某一单项健康指数得分低于 40 分，则该基坑将被“一票否决”直接评定为“极不健康”。这样的规则设置是考虑到基坑安全的“木桶效应”，避免“瘸腿”的情况发生。

例如，某基坑工程的五个单项健康指数中，有 4 项为满分 100 分，但管理行为仅为 20 分，表明该基坑的安全管理存在巨大隐患。在这种情况下，虽然计算后的 EHI 总分达到了 92 分，但依然会被直接判定为“极不健康”。

基坑健康指数以“黑匣子”的形式对与基坑安全相关的重要影响因素进行收集、封装、计算和输出，通过最直观、最准确、最有效的方式展示基坑工程的安全现状，可有效提高管理效率、辅助工程决策。

4 应用前景

1）该方法可应用于各类基坑工程中。通过收集并录入现场巡检、工程测量和管理资料等信息，借助安全评估云平台的分析和计算，可以实现危害的精准识别、安全评估报告的快速出具和工程健康程度的直观评价（健康指数）。平台模块中，自动出具安全评估报告可大大提升生产人员的工作效率；基于 AI 识别和模糊算法的危害识别和基于各因素权重公式的健康指数则可为项目管理者和上层监测部门提供最准确和最直观的信息支持，协助其进行决策。

2）该方法对建设工程领域的相关科研工作也有重要意义。基坑综合安全评估法可作为工程安全研究领域的一种基础手段进行推广，其运用的人工智能和模糊算法等智能化手段在建设工程的其他研究领域也具有广泛应用前景；基坑健康指数中包含的危害因素、加权方式和公式搭建也将为科研人员提供新的研究思路。

3）近年来，智慧城市成为城市管理的主流趋势。其依赖的 CIM（City Information Modeling）便是以收集城市的信息数据为基础，建立起三维城市空间和城市信息的有机综合体［14，15］。基坑综合安全评估法可结合多种三维模型，以“智慧工地”的形式作为 CIM 中的一项重要分支。另外，信息的输入可以无上限，但最终结果的输入应简洁、直观、清晰。基坑综合安全评估法中提供的健康指数便可作为诸多安全信息整合计算后的最终出口，作为智慧城市模型搭建中的一项内容。

4）在未来的优化中，基坑健康指数 EHI 应是动态的，其包含的各单项健康指数的权重并不是恒定不变的，各指数的权重会因前一次评估的结果而发生改变。例如，某次评估中其支护结构健康指数 SSHI 得分较低，其他健康指数评分较高，则下次评分中，SSHI 的权重就会升高，由原来的 0.3 升至 0.4～0.5；相应地，上次评估中得分较高的单项健康指数的权重也会降低，最终实现动态评价。设置该规则的目的是为了让相关责任方更重视已经暴露出的“健康”问题并及时整改。若维持现状不整改，则今后的 EHI 得分将越来越低。

5 存在问题

现阶段，基坑综合安全评估法在前期构建阶段和后期落地阶段还存在一些问题，具体如下。

1）前期构建阶段。AI 识别和模糊算法等人工智能手段已在多个领域深耕，但在应用到基坑工程安全评估这一场景时，其识别质量和覆盖范围还有待进一步改善。尤其是当前基坑工程往大而深的方向发展，现场情况和结构情况越来越复杂，对相关人工智能的算法水平也提出了更高的要求。如何持续优化算法使其更适配现阶段基坑工程场景，是该方法亟待解决的首要问题。

2）后期落地阶段。方法应用仍需进行深入探讨和对外交流，明确应用场景，找准突破口，以多层次的应用来获取反馈信息并持续优化。另外，将方法转化为成果和产品还需进行相关市场化运作，明确一个初始节点，以点带面打开基坑安全评估市场，保障该产业的可持续发展。

6 结语

针对当前工程领域内基坑安全评估的应用现状，本文介绍了各类评估方法和流程的特征和优缺点，并提出了一种有机融合现场巡检、测量数据和人工智能等多源信息的基坑综合安全评估法和一种基于该方法框架的基坑健康指数，该方法和该指数具有专业性强、覆盖面广、参与度深、清晰直观的功能特点，可有效提高管理效率，在基坑安全领域有较高的推广应用价值。

总体上来看，该方法为基坑安全评估技术的发展提供了新的思路。虽然目前该方法还有许多问题亟待解决，但在建筑工程管理领域整体向智能化和数字化转变的大趋势下，该方法未来将有广阔的发展空间。Q