基于BN-FCEM的航道整治施工安全风险评估

2022-09-06曹周红

水利与建筑工程学报 2022年4期

谭钰，游涛，潘锋，曹周红

(1.长沙理工大学水利与环境工程学院，湖南长沙 410114; 2.中交水利水电建设有限公司，浙江宁波 310000)

水运工程施工环境条件复杂，施工组织实施困难，作业安全风险居高不下，一直以来是行业安全管理的重点。在工程实施前，开展定性或定量的施工安全风险估测，能够有效降低施工安全风险发生的概率，保证项目施工顺利进行。

目前，风险评估理论在水运工程领域应用广泛。Huang J C等[1]结合交叉线法和蒙特卡洛法来评估自动识别系统在船舶进港和内航道航行的搁浅风险。Emre Özaydn等[2]建立了贝叶斯网络模型分析海上运输事故的潜在因素、主动故障和操作条件，利用Apriori预测算法关联规则挖掘的方法建立了渔船作业事故损失性准则。朱元章等[3]针对长江航道整治工程的安全管理难点，提出了8个方面的安全管理措施。张文君等[4]提出HHM-RFRM理论来识别智能船舶航行的风险因素，结合贝叶斯方法的多判据评估模型识别出智能船舶航行过程中的关键风险因素。何众颖等[5]基于事故树法对船舶通航风险进行定性和定量的分析。邓君等[6]建立模糊层次分析模型对荆江航道整治水下抛石施工风险进行了评估。王忠岱等[7]采用层次分析法识别长江航道整治工程武安段的重大风险源。齐芳[8]和易义礼[9]采用定性的方法分析航道整治过程中的施工风险，建立IWRAP风险评价模型对航道整治施工期间船舶通航的风险进行评价。李文杰等[10]建立模糊贝叶斯网络模型对长江上游航道整治建筑物的技术状况进行了量化的评估分析。刘建华等[11]采用多层次模糊分析法对株洲二线船闸基坑施工风险进行了评估。吕永兴等[12]采用指标体系法对长江干线武安段航道整治施工安全风险进行评估。

国内外对于水运工程风险管理的研究已取得一定成果，可是交通运输部尚未发布针对内河航道施工安全风险评估的标准文件，安全风险管理理论尚未在航道整治施工风险管理中得到普遍应用。模糊综合贝叶斯网络法将贝叶斯网络(Bayesian network，BN)与模糊综合评价法(Fuzzy comprehensive evaluation method，FCEM)相结合，可以更全面地对施工安全风险进行评估。本文建立模糊综合贝叶斯网络(BN-FCEM)模型对航道整治施工安全风险进行评估，为防范航道整治工程施工安全风险提供参考依据。

1 评估指标体系的建立

航道整治工程施工安全风险主要包括技术风险、管理风险、环境风险。技术风险包含地质勘探、设计技术、施工方案、机械设备、原材料等技术原因引起的风险。管理风险是由于管理不当产生的风险。环境风险包含自然环境风险和施工作业环境风险。参考交通运输部在2019年《公路水运工程建设项目生产安全重大事故隐患判定指南》(征求意见稿)和《港口工程施工安全风险评估指南》等规范从技术、管理、环境三方面识别安全风险因素，并根据安全风险因素之间的因果关系建立航道整治土方工程施工安全风险评估指标体系如图1所示。

图1 安全风险评估指标体系

2 BN-FCEM模型构建

BN-FCEM法将BN与FCEM相结合，对安全风险发生的可能性和严重程度进行综合评估，其本质目的是通过对给定网络结构中的前验概率和后验概率的计算来探讨参数优化问题[13]。

2.1 基于BN的安全风险概率评估

BN由节点、有向边组成的网络结构和条件概率表组成，是不确定性条件下知识表示和推理的有力工具，以有向边的形式来表达安全风险因果变量之间的不确定关系，根据有向图的逻辑关系逐层计算各安全风险发生的概率[14]。在BN中，没有输入的节点称为根节点，其余的节点为非根节点。贝叶斯公式可表示为：

P(Y=yi|X=xi)=

(1)

式中：P(Y=yi|X=xi)为在X=xi发生的条件下Y=yi发生的概率，P(X=xi)为X=xi发生的先验概率，P(X=xi|Y=yi)为在Y=yi发生的条件下X=xi发生的概率。

2.1.1 根节点的先验概率确定

机器学习是一种获得BN节点的先验概率的科学方法，但这种方法通常需要大量的事故统计数据，然而在实际中又难以获得足够多的统计数据，此方法很难实施，故本文采用专家经验法确定根节点的先验概率。引入模糊集理论，将专家对风险发生的可能性等级判断转化为概率描述，从而获得根节点的先验概率。结合本行业的相关规范，将风险发生概率划分为五个等级如表1所示。

表1 风险事件可能性等级标准

2.1.2 非根节点的条件概率确定

采用层次分析法确定BN结构非根节点的条件概率，用求解判断矩阵和矩阵特征向量的办法求得安全风险层次结构中每一层的元素对上一层元素的优先权重，从而确定BN结构中间节点的条件概率。利用层次分析法确定土方工程BN结构中间节点条件概率的步骤如下：

(1) 构造各层次中的所有判断矩阵。根据1-9标度法对判断矩阵元素aij的重要性程度进行两两比较，并赋予一定的分值，利用比较的结果构造判断矩阵Am。

(2)

(m=1,2,3,…，n=1,2,3,…)

(2) 计算节点条件概率。判断矩阵的最大特征值及最大特征值对应的特征向量即为隶属于同一个上层节点的多个节点的条件概率[15]。采用几何平均法计算条件概率的步骤如下：

① 将判断矩阵Am的各行相乘得到行乘向量Bi:

(3)

② 将向量Bi中的元素开n次方得到向量bi:

(4)

③ 将向量bi进行归一化处理得到wi:

(5)

W=(w1,w2,…,wn)T(i=1,2,3,…,n)即为判断矩阵的特征向量，也是隶属同一个上层节点的多个节点的条件概率分布。

2.2 基于FCEM的风险事故损失评估

航道整治工程的施工安全风险事故的损失性包括多个方面，对其进行损失评估时不应只评估某一方面，故从安全风险事件发生后果的严重程度、人员伤亡和经济损失三个方面对安全风险事故的损失性进行评估。

采用FCEM对施工风险事故损失进行评估，具体步骤如下：

(1) 确定评价对象因素集U=(u1,u2,…un)，评价因素为ui，i=1，2，…，其中n为各种施工安全风险因素。基于图1中的安全风险评价指标体系，根据其层次结构建立评价因素集。

(2) 建立评价集V=(V1,V2,…Vm)，评价等级为Vj，j=1，2，…，m。航道整治施工安全风险评价分为五个等级，即m取5，V={小，一般，较大，重大，特大}

(3) 构建模糊综合权重向量

通常可根据专家问卷调查打分的形式得到单因素评价矩阵：

(6)

(i=1,2,…k,j=1,2,…,m)

式中：rkm表示第k个第二级评价指标对Vm的隶属度。

利用层次分析法可求得各因素的权重值：

W=(w1,w2,w3,…wn)(i=1,2,…k,j=1,2,…,m)

(7)

(4) 计算最终综合评价向量B:

B=W·R

(8)

式中：B为评价向量，W为权重向量，R为按因素评价矩阵。

多层模糊综合评价的原则是先从最低层开始进行评价，并将每层的评价结果视为上一层的单因素评价集，组成高一级的单因素评价矩阵，再对高一层的进行综合评价，直到达到最高层的评价结果。对最终得到的评价向量进行归一化处理，根据最大隶属度原则确定风险损失的等级，风险事故损失等级表见表2。

表2 风险事故损失等级表

2.3 施工安全风险评估等级标准

将风险事件的可能性和严重程度进行组合，航道整治施工的安全风险等级可分为四级：较小风险(Ⅰ级)、一般风险(Ⅱ级)、较大风险(Ⅲ级)、重大风险(Ⅳ级)如表3所示。

表3 航道整治施工安全风险等级标准

3 实例研究

3.1 工程背景

京杭运河M航段三级航道整治工程采用限制性Ⅲ级航道标准，开挖土方1 099.3万m3。沿线与工程关系较密切的地下水主要为第四系松散岩类孔隙潜水，主要含水介质为冲海(湖)积的黏性土、粉土层，一般透水性较差。工程不良地质主要为饱和砂土、粉土地震液化、区域地面沉降，特殊性岩土主要为填土、软土。项目地面高程为4.1 m～5.6 m，河面较窄，常水位一般要超出运河水位1.5 m左右，其本身蓄水能力较差，受外界来水影响较大，易旱不易涝，水量靠水利工程调节。