基于STPA和模糊BN的装配式建筑吊装施工安全风险分析*

2022-05-19王军武潘子瑶田梦圆

中国安全生产科学技术 2022年4期

王军武，潘子瑶，王靖，田梦圆，刘森

(武汉理工大学土木工程与建筑学院，湖北武汉 430070)

0 引言

在大力推进建设资源节约型和环境友好型社会的现实背景下，装配式建筑以其节能、降耗、环保的显著优势成为促进建筑业转型升级的关键[1]。然而在装配式建筑吊装施工过程中，作业空间并行多维、可视性差、危险性较高，极易发生施工安全事故。因此，如何科学、合理地评估吊装作业安全风险状态，对装配式建筑施工安全管理水平的提高具有重要意义。

对于装配式建筑施工安全风险因素的识别，国内外学者主要采用文献调查法、德尔菲法[2]、事件链[3-5]等基于经验的传统安全分析方法，但上述方法未能充分考虑因系统因素间的交互作用而导致的事故，对因素间的作用机理缺乏深入分析，同时缺乏对因素间非线性逻辑关系的描述。装配式建筑吊装施工工艺复杂，风险因素间存在复杂的因果关系，而系统理论过程分析 ( System Theoretic Process Analysis，STPA)是1种新的危险分析理论，能够充分描述复杂系统中的因素交互关系[6]，对于全面分析装配式建筑吊装施工安全风险因素有着显著优势。

国外在装配式建筑安全评价方面已有健全的标准体系，采用的评价方法主要是模糊综合评价法、层次分析法、属性数学等[7-8]。国内学者将灰色聚类、云模型、可变模糊集等应用于装配式建筑施工安全分析[9-11]。考虑到装配式建筑吊装施工中存在较多的不确定性，上述安全评价方法不能较好地处理不确定性问题，而模糊贝叶斯网络( Fuzzy Bayesian Network，FBN)具有强大的不确定性问题处理能力，对于解决复杂系统中多因素关联引起的施工安全风险有很大的优势[12]。

鉴于此，本文拟将STPA和模糊BN进行结合，构建装配式建筑吊装施工过程中的控制关联模型和反馈回路，量化风险因素间的因果关系及风险的传递机理，从而实现对吊装施工安全风险的全面分析与评估。

1 STPA原理

STPA是由Leveson提出来的1种基于系统理论事故模型(Systems-Theoretic Accident Model and Process，STAMP)的安全分析方法。在STAMP模型中，系统被视为相互关联组件的集合，通过信息传递和控制执行的反馈回路保持动态平衡状态。从这个意义上讲，复杂系统中的事故并非仅因独立的组件故障而发生，而是在控制系统未能充分处理外部干扰、组件故障或系统组件之间的功能失灵的交互作用时发生的。

STPA主要用于分析已辨别的系统危险致因，通过分析系统内部控制反馈结构中可能导致危险状态的控制问题，逐步确定导致系统危险的根本原因，并提出相应安全约束。其执行过程主要分为4个步骤：1)确定系统级事故和系统级危险。2)建立控制反馈结构。3)识别不安全控制行为(Unsafe Control Action,UCA)，STPA中定义4种不安全控制行为，即未提供控制行为、提供不安全的控制行为、错误的时机提供控制行为、控制行为结束过早或作用时间太长。4)分析不安全控制行为的致因[13]。

2 装配式建筑吊装施工STPA分析

2.1 确定系统级事故和危险

系统级事故是指导致系统中产生损失的意外事件[14]。根据住房和城乡建设部每年通报的《全国房屋市政工程生产安全事故情况》，并结合装配式建筑施工组织特点，梳理装配式建筑吊装施工阶段极易发生的3类施工安全事故，主要包括高空坠落、物体打击、起重伤害，见表1。

表1 吊装施工中的系统级事故

系统级危险是指系统的状态或条件，处于特定的最不利环境条件将会导致事故(损失)发生[14]。通过装配式建筑吊装施工过程中极易发生的系统级事故来分析系统级危险，其主要包括吊装连接部位失效、吊装机械失效、吊装操作失误和管理缺陷，见表2。

表2 吊装施工中的系统级危险

2.2 建立控制反馈结构

控制反馈结构主要由控制器、执行器、控制过程和传感器4个组件构成，其中执行器根据控制器给出的任务要求控制受控对象，传感器监测受控过程的执行状态并向控制器反馈。根据装配式建筑吊装施工的实际情况，建立如图1所示的控制反馈结构。施工单位作为控制反馈结构中的较高层级，与现场项目部形成上下层级的指导和约束关系；现场项目部是该控制回路的控制器，向作业人员(执行器)提出任务要求和进行技术指导；作业人员在执行具体施工工序过程中，可能遇到外部因素的干扰，如环境、组织、技术、交互等；监测系统(传感器)是用来监测吊装施工的实际状态，并将施工信息反馈给控制器。

图1 吊装施工控制反馈结构

2.3 不安全控制行为

在装配式建筑吊装施工过程中，主要控制行为有执行安全技术交底、吊装准备、预制构件吊运及安装、构件调整校正及临时固定和安装质量验收，其行为主体为现场项目部和作业人员。按照STPA方法的执行步骤进行具体分析，得出吊装施工过程中的不安全控制行为及可能造成的危险见表3。

表3 吊装施工不安全控制行为

2.4 不安全控制行为的致因分析

在基于引导词分类识别出可能的不安全控制行为后，需要分析导致不安全控制行为的具体原因。根据吊装施工过程的控制反馈结构，从主动控制和反馈2个方面分析吊装施工中不安全控制行为的致因。

1)不安全控制行为的主动控制致因

①A1安全技术交底阶段

A11：现场负责人员在进行安全技术交底时，仅口头交代施工方案中的安全管理要求；A12：在进行安全技术交底时，作业人员安全意识水平不高，对技术交底的内容重视程度不够。

②A2吊装准备阶段

A21：作业人员盲目自信，未观测预制构件是否基本水平以及各个吊点是否全部受力；A22：吊装过程中交叉作业的协调管理不到位；A23：作业人员未提前判断吊装机具是否处于正常状态，未进行有效维护保养；A24：吊索吊具存在缺陷，导致构件连接部位失效；A25：因作业人员操作技术水平不过关，导致预制构件绑扎不牢靠；A26：作业人员吊索具选择不当，极易导致吊索具磨损和构件连接不到位。

③A3构件吊运及安装

A31：预制构件本身设计不合理，存在质量问题，以致吊运过程中发生构件破环；A32：作业人员安全意识水平不高，在进行临边作业(或高处作业)时佩戴安全防护措施不到位；A33：安全文明措施费投入不足，导致吊装作业安全防护措施不完备；A34：作业人员仅凭经验来判断构件重量是否符合起重机荷载，未进行受力检测；A35：塔吊驾驶员状态不佳，导致操作存在失误或者违章操作；A36：信号员和塔吊驾驶员配合不协调，技术水平不过关；A37：信号员未严格按照安全规程发出信号指令或判断失误；A38：外部环境(如气候状况、吊装现场环境)影响塔吊驾驶员的正常作业；A39：遇到需停止作业的情况时，现场作业人员未能提供应急措施；A310：塔吊功能出现故障或失效导致吊装失误；A311：现场管理人员未执行有效的监管职责，以致作业人员不安全操作。

④A4构件调整及临时固定

A41：预制构件本身存在质量问题，导致作业人员安装偏位；A42：作业人员未按照控制线调整预制构件，导致安装失误；A43：临时支撑杆老化，或保存环境差引起的质量问题；A44：作业人员未按照吊装专项施工方案搭设临时支撑，导致临时支撑体系搭设质量差；A45：作业人员之间配合不协调，导致操作失误。

⑤A5安装质量验收

A51：安全技术交底不到位，导致作业人员忽略安装质量验收；A52：作业人员未严格按照规范进行安装质量验收。

2)A6不安全控制行为的反馈致因

A61：当监测系统监测到吊装施工过程中的危险状态，现场管理人员未采取应急措施；A62：有关吊装施工过程的信息反馈不正确或者发生延迟。

2.5 吊装施工安全风险因素

根据STPA分析结果，按照吊装操作失误、吊装机械失效、吊装连接部位失效、管理缺陷和环境干扰5类系统级危险来划分影响装配式建筑吊装施工安全的风险因素，见表4。

表4 吊装施工安全风险因素

3 装配式建筑吊装BN模型

3.1 构建BN拓扑结构

BN是1种概率网络，其中变量由节点表示，变量之间的概率依赖关系由有向箭头表示，并且每个节点上都被赋予条件概率,用于表示父子节点的不确定性因果关系。根据不安全控制行为的致因分析，构建BN模型的拓扑结构，见图2。其中，除安全风险R的状态分为高风险(H)、中风险(M)和低风险(L)，其他节点的状态均用发生(Y)和未发生(N)表示。

图2 吊装施工安全风险BN模型

3.2 确定模型参数

1)专家语言模糊化

模型的参数包括根节点的初始概率和中间节点的条件概率。通过对专家进行问卷调查来计算各节点的发生概率。专家可以选用很低(VL)、低(L)、偏低(FL)、中等(M)、偏高(FH)、高(H)和很高(VH)7个语言变量表示节点的发生概率，各语言变量对应的具体模糊数表现形式见表5[15]。

表5 模糊数形式

2)专家模糊评判聚类

为降低个别专家意见的主观性，保证专家意见不同的一致性，本文将采用相似性聚合方法(Similarity Aggregation Method，SAM)来整合专家的模糊意见[16]，具体包括以下6点操作步骤：

(1)

式中：Smn为专家m和专家n意见的相似度；ai和bi为专家意见中第i模糊数，结果在0～1之间，相似度随着值的增加而增加。

②计算专家意见平均一致度如式(2)所示：

(2)

式中：AAm为专家意见的平均一致度；M为专家数量。

③计算专家意见相对一致度如式(3)所示：

(3)

式中：RAm为专家意见的相对一致度。

④计算专家一致性系数如式(4)所示：

CCm=β·ωm+(1-β)RAm

(4)

式中：CCm为专家一致性系数；ωm为专家的权重，按照专家职称、年龄、经验3个标准来计算专家权重系数；β表示ωm比RAm的相对重要程度，取0.5。

⑤专家模糊意见汇总如式(5)所示：

(5)

⑥专家意见去模糊化。通过采用均值面积法进行去模糊化处理如式(6)所示:

(6)

4 实例分析

4.1 工程概况

以湖北省荆门市某装配式建筑项目为例，该项目总建筑面积14.2万m2，主体结构采用装配式混凝土剪力墙结构，其中外墙、楼板、楼梯等均采用预制构件，总体预制率约为40%，装配率为50%。

4.2 计算模型参数

根据已经建立的装配式建筑吊装施工安全风险BN模型和项目相关信息，邀请从事装配式建筑领域的7位专家评判模型中根节点的先验概率和父子节点间的条件概率，并经过反复修正，将获得的数据作为变量参数输入Netica软件中，每个节点的概率由贝叶斯推理生成。以根节点C1为例，根据专家调查法收集到7位专家的模糊意见分别为L，VL，VL，L，FL，L，L，并结合SAM方法整合专家意见，获取节点的先验概率，具体数据见表6，其中根节点C1的先验发生概率为0.141。考虑到篇幅限制，仅给出C4的条件概率见表7。

表6 针对节点C1的专家意见整合

表7 C4的条件概率

4.3 正向因果推理

因果推理可用于计算多种复杂风险因素作用下的安全风险发生概率，从而帮助决策者提前防范风险。基于上述构建的BN模型，采用Netica软件推断装配式建筑吊装施工安全风险概率。通过贝叶斯推理得到吊装施工安全风险的先验概率P(R=H)=7.9%，P(R=M)=30%,P(R=L)=62.1%，根据最大隶属性原则，说明该装配式建筑吊装施工安全风险状态处于相对较低水平。

当改变父节点的先验概率，子节点的概率会随贝叶斯推理发生相应改变。以安全风险R的父节点为例，当B3节点发生概率设置为100%时，安全风险的高风险状态概率从7.9%增加到22.6%。此外，当B2和B3节点同时发生时，安全风险的高风险状态概率从7.9%增加到43.8%，说明多风险因素作用下，安全风险概率变化程度大于单因素作用下的变化程度。这一结论与实际情况相符，证明BN模型是有效的。

4.4 反向诊断推理

诊断推理主要根据BN计算调查给定结果的各种概率，可以进行逆向推理和分析，实时诊断和揭示影响事故发生的主要原因。在给定安全风险P(R=H)=1的条件下，通过Netica软件计算，各节点的后验概率见图3和表8。

图3 各节点的先验概率和后验概率

表8 风险因素后验概率

根据软件计算结果，吊装连接部位失效B3的后验概率最高，说明其导致装配式建筑吊装施工安全风险的可能性最大。为有效防止安全风险的发生，需要对该问题进行排查。假定B3已经发生，即P(B3=Y)=1，作为新的证据输入BN模型，在这种情况下继续进行反向诊断，其中吊索吊具存在缺陷C10的后验概率最高。按照这个程序，不断对节点的发生概率进行调整作为新证据输入BN模型，进行下一轮风险诊断，直到装配式建筑吊装施工安全风险得到有效控制。

4.5 敏感性分析

通过敏感性分析，可以确定网络中的任一变量对任何其他变量的变化敏感，从而识别BN模型中对安全风险影响最大的风险因素。通过Netica软件对安全风险R进行敏感性分析，计算出各节点的互信息(Mutual Information,MI)值，其能够衡量各节点对于节点R的影响程度。当MI值越大，表明该节点的较小变化将对节点R造成较大影响。具体的MI值见表9。

表9 风险因素排序

由表9可以看出，起重机械超负荷运行C7、现场安全管理不到位C13和吊索吊具存在缺陷C10这3个风险因素对吊装安全风险的影响更大，是需要着重关注的风险因素。这3种最为重要的风险因素存在关联关系，其中节点C7和节点C10均受节点C13的影响，说明提高现场施工安全管理水平可有效减少起重机械超负荷运行和吊索吊具存在缺陷的情况的发生。具体措施包括：1)加强现场对起重机械荷载的监控，严格管控起重机械安全检查以及定期对起重机械进行维修保养。2)制定吊索具的检查标准，并严控吊索具的安全检查。3)投入充足的安全措施费可提高现场安全的管理水平。对于关键风险因素的重点监管，制定合理的风险管控措施，是保障装配式建筑吊装施工安全的重点。