基于非线性模糊层次分析法的盾构施工风险评价研究

郭宏斌, 宋战平, *, 孟 晨, 王军保, 3, 刘乃飞, 3, 郭德赛

(1. 西安建筑科技大学土木工程学院, 陕西 西安 710055; 2. 陕西省引汉济渭工程建设有限公司, 陕西 西安 710055; 3. 陕西省岩土与地下空间工程重点实验室, 陕西 西安 710055; 4. 湖南大学土木工程学院, 湖南 长沙 410082)

0 引言

盾构因其自动化程度高、施工效率高、能够应对复杂施工环境等优势,在隧道施工中被广泛采用。但盾构法施工存在施工难度大、机械装备不易掌握、施工环境复杂多变等特点,因此对工程和施工人员存在潜在的安全隐患[1]。盾构施工活动的随机性和模糊性的特点导致用于盾构风险评价数据不完全、不准确以及施工风险指标不易量化。对盾构施工风险进行合理的评估,不仅能够确保城市地铁的施工进度、质量和安全,而且还能为地铁盾构施工风险管理提供科学依据。

Einstein[2]在地下工程领域建设中首次应用风险管理理念后,风险评价方法就在隧道和地下工程领域迅速发展起来。Hillson等[3]首次将工作分解结构和风险分解结构结合,通过底层因子的相互耦合,构建WBS-RBS风险辨识耦合矩阵,突出施工风险因素,建立工程项目施工风险指标体系。Hamidi等[4]针对各种不良地质条件下的施工项目,运用FAHP进行盾构施工风险评价。Hasanpour等[5]利用神经网络和贝叶斯网络,以隧道数据库为基础,通过数值模拟预测地面特性和机器参数的接触压力。Wu等[6]结合常规云模型与熵权法提出水下盾构隧道施工风险评估新模型,此模型能够准确评价水下隧道施工风险等级。宋战平等[7]运用模糊层次分析法评估了TBM施工时影响安全的风险因素,并确定了深圳地铁羊台山隧道的施工风险等级。Meng等[8]利用基于云模型和模糊层次分析法的盾构隧道施工风险评价方法分析了溶岩地层盾构开挖的风险。Zhang等[9]应用模糊层次分析法综合评价模型,引入指数尺度表征权重集,并以南京长江隧道盾构施工工程为例,验证了模型和程序的可行性、有效性。Wang等[10]在传统评价模型的基础上,引入积分法计算区间单指标属性测度,将其应用于端家坞隧道右侧盾构施工工程,证明了该方法的科学性和可行性。陈国权[11]将隶属度理论应用于模糊综合评价,创造性地提出一种适用于各种不确定性问题的模糊层次分析方法。王祥等[12]针对贵阳市轨道交通3号线溶岩隧道运用层次分析法进行风险评估,针对不良地质隧道提出有针对性的安全控制措施,确保隧道施工安全顺利。通过以上研究可以发现: 相关学者和专家常常采用模糊层次分析法对盾构施工风险进行评价,解决了盾构施工风险评价的模糊性、随机性问题。但传统的模糊综合评价常采用线性算子计算风险等级,盾构施工风险评价中的非线性问题难以解决。

本文将非线性算子引入到传统线性FAHP用于解决盾构施工风险评价中突出影响因素对评价结果的影响;同时利用工作分解结构法和风险分解结构法来弥补专家评价中可能存在的风险遗漏和识别不全面等问题;最后,将构建的基于组合赋权-非线性FAHP的盾构施工风险评价新模型应用到贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工现场中,验证新模型的科学性和准确性。

1 构建WBS-RBS法的盾构施工风险结构

1.1 工程概况

贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工段地质情况复杂,隧道围岩大多为灰岩、白云岩等可溶性岩。区内岩层产状普遍为20°～50°,岩层分布总体呈硬夹软现象,岩性不均一,节理裂隙和断裂带发育。此地属于溶蚀类型的丘峰谷地地貌,线路范围内不良地质有岩溶、岩层破碎带、红黏土、顺层等,且沿线地下水情况复杂,有上层滞水、潜水和承压水。根据勘察资料显示,场地承压水水位埋深为0.5～27.5 m,平均水位埋深为7.14 m,相应水位标高为1 003.86～1 126.77 m,平均水位标高为1 095.67 m。此工程选用2台复合式土压平衡盾构施工,直径为6 450 mm,最大工作压力为0.5 MPa。额定转矩为5 538 kN·m,脱困转矩为6 621 kN·m。桐木岭站—桃花寨站区间地理位置示意如图1所示。

1.2 构建盾构施工的工作分解结构

为确定盾构施工风险的影响因素,对盾构隧道施工过程的风险进行分析。工作分解结构(WBS)指构建盾构施工的整体层级结构。风险分解结构(RBS)是指将盾构施工过程中可能发生的风险源分解成二级风险因素,直至风险因素可以忽略[13]。

为确保盾构施工重要风险要素突出,结合专家意见和WBS原则,将盾构施工(W)的流程进行2级工作分解。一级指标包括盾构施工准备(W1)、盾构施工过程(W2)和盾构附属设备施工(W3)3个阶段。舍弃盾构施工过程中重要性不足的施工工序,将一级施工指标分解得到二级施工的因子层。最终得到的盾构施工分解结构见表1。

表1 盾构施工工作分解结构表

1.3 构建盾构施工风险源分解结构

根据贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构段施工风险,参考《盾构施工技术》[14]和《盾构法隧道施工及验收规范》[15]选取施工风险源,最后结合专家意见,针对现场实际情况保留对施工影响较大的风险因素。参考工作分解结构根据RBS原则将风险源分为2级结构。

一级风险结构包括地质风险源(R1)、周围环境风险源(R2)、施工技术风险源(R3)、人员风险源(R4)4类。结合地质情况、周围环境、施工技术和人为因素,将一级风险分解为14个二级风险。盾构施工风险源分解结构如表2所示。

表2 盾构施工风险源分解结构表

1.4 构建盾构施工风险辨识耦合矩阵

基于盾构施工的工作分解结构和风险源分解结构,耦合二者的因子层,得到盾构施工风险耦合矩阵(见表3)。

由表3分析可得,盾构施工风险识别耦合矩阵风险分类如下。1)W11R11、W11R14、W11R31、W11R41: 土体渗漏、坍塌。2)W12R12、W12R31、W12R41、W12R42: 盾构附件影响。3)W13R31、W13R32、W13R41、W13R42、W21R11、W21R21、W21R22、W21R41: 盾构组装调试失败。4)W14R11、W14R21、W14R22、W14R23: 盾构线路受阻。5)W22R11、W22R21、W22R41: 盾构掘进模式选择错误。6)W23R11、W23R14、W23R21、W23R22、W23R32: 盾构开挖掘进受阻。7)W24R32、W24R41、W24R42: 盾构刀具损坏。8)W25R11、W25R14、W25R21、W25R22、W25R33、W25R34: 隧道管片拼装受阻。9)W25R11、W25R22、W26R11、W26R22、W26R33、W26R41: 衬砌渗漏。10)W27R14、W27R22、W27R43: 出渣不连续。11)W31R14、W31R22、W31R43: 材料运输受阻。12)W32R22、W32R41、W32R43: 配套设备影响。13)W33R22、W33R43: 给排水系统破坏。14)W34R14、W34R23、W34R34、W34R43: 泥浆处理困难。15)W21R22、W22R22: 地下管线破坏。

1.5 构建盾构施工风险指标体系

根据盾构施工风险辨识耦合矩阵,结合施工现场和专家意见对盾构施工风险归类整理。盾构施工风险指标体系如表4所示。

表3 盾构施工风险辨识耦合矩阵

表4 盾构施工风险指标体系

2 盾构施工风险评价

2.1 模糊关系矩阵构建

2.1.1 总体方案设计

通过WBS-RBS法建立盾构施工风险评价指标体系构建风险因素集。因素集分为2级,其一级指标层风险因素集为Q={Q1,Q2,Q3,Q4};二级因子层风险因素集为Q1={q11,q12,q13},Q2={q21,q22,q23},Q3={q31,q32,q33,q34,q35,q36},Q4={q41,q42,q43}。

2.1.2 构建风险评语集

根据GB/T 50326—2006《建设工程项目管理规范》[16]建立盾构施工风险评语集。盾构施工风险评语集等级由低到高分为5级:L={l1,l2,l3,l4,l5}={低,较低,中等,较高,高}。

2.1.3 隶属度向量构建

隶属度函数的确定是施工风险评价的重要环节,目前大多采用的方法是典型函数法,其方法是结合工程实际和相关经验选择现有的分布函数作为模糊综合评判的隶属函数,常用的工程函数有正态函数、岭性函数、三角分布函数、梯形函数等。

结合贵阳轨道交通盾构施工现场风险特点,本文采用盾构施工中常用的三角函数构建盾构施工风险评价中的隶属度向量[17]。对二级风险因素进行评分得到其各个对应的评分值S,确定S值后代入式(1)—(5),计算得到隶属度函数。

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:S为二级风险因素评分值;μ为隶属度值。

2.1.4 模糊关系矩阵构建

采用专家评价法构建盾构施工风险评价中的隶属度向量。根据隶属度向量得到风险评语集与因素集之间的模糊关系矩阵

(6)

式中eij为第i个盾构施工风险因素对第j级风险等级的隶属度,0≤eij≤1。

2.2 确定权重向量

2.2.1 层次分析法确定主观权重

标度是对评判者的定性判断进行定量化的一种计算尺度,反映了评判者的判断意识表现。标度使用一个简单的数值赋予每个风险因素重要程度的定性表现,更重要的是其定量值应该符合各个定性指标之间所表现的重要程度的相互关系。

1)采用1—9标度[17]判别指标层Q1—Q4这4类风险的影响程度,得到初始判断矩阵

B=(bij)n×n。

(7)

式中:bij为判断矩阵B的第i行、第j列元素;n为矩阵阶数。

由1—9标度构建的盾构施工风险判断矩阵如表5所示。

2)权重向量计算及一致性检验

根据式(8)计算判断矩阵的λmax及M:

Bn×n·M=λmax·M。

(8)

式中:Bn×n为n阶判断矩阵;λmax为其对应的最大特征值;M为λmax对应的特征向量。

表5 盾构施工风险指标判断矩阵

由于判断矩阵包含主观因素,为保持相对的一致性,需对其进行一致性检验,步骤如下:

1)计算一致性指标(CI)。

(9)

2)根据矩阵阶数n,计算平均随机一致性指标(RI)。RI对照表如表6所示。

表6 RI对照表

3)一致性比例(CR)计算。

(10)

当CR<0.10时,说明构建的判断矩阵的一致性很好。

2.2.2 变异系数法确定客观权重

变异系数法[18]是一种客观赋权法,变异系数可以对专家打分中的主观因素进行修正。利用变异系数法标准取值差异越大指标更有价值,评价体系差距越明显。其计算过程如式(11)所示。

(11)

客观权重

(12)

2.2.3 乘法集成法计算综合权重

通过乘法集成法将计算得到的主观权重和客观权重进行综合计算,得到盾构施工风险评价的组合权重。乘法集成法综合考虑了各风险指标间的固有信息,可以使主、客观权重达到内在统一,确保各权重之间偏差降到最低。既能反映决策者对指标属性的重视程度,又能减少赋权的主观随意性,使决策结果科学合理[19-21]。组合权重

(13)

2.3 非线性模糊综合评判

相比于线性算子计算盾构施工风险等级,有些重要性指标可能被弱化,线性算子中所有风险因素的重要性都相同,导致突出风险因素对施工安全的影响弱化,最终会影响评判结果的准确性。

非线性计算方法利用不同的指数表示不同风险因素的重要性程度,更符合现场实际情况,既能突出重要风险的影响程度,又能减少非重要因素的影响程度。同时,非线性模糊层次分析法更能体现盾构施工现场突出影响因素的不确定性和模糊性情况,非线性模糊矩阵合成算子

(14)

表7 突出影响系数取值标准

得到各级突出影响系数后,运用非线性算子对处理后的模糊判断矩阵进行合成。

由于非线性模糊矩阵评判矩阵Eij≥1,但隶属度取值介于[0,1],故应用式(15)对原模糊评判矩阵进行转换:

Eij′=10×Eij。

(15)

式中:Eij′为转换后非线性模糊评判矩阵的值;Eij为原始模糊评价矩阵的值。

3 工程实例计算

3.1 权重计算

结合专家意见及现场的实际情况,将收集的风险因素进行量化得到风险指标层,再将指标层根据地质因素进行量化,得到风险因子层(见表2)。

3.1.1 计算主观权重

根据建立的风险指标体系,对同一层的评价因子两两比较得到盾构施工风险评价的判断矩阵,求解得到判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量,通过一致性检验后进行归一化处理,得到贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工风险评价中各个指标所对应的主观权重。盾构施工风险评价指标权重如表8所示。

表8 盾构施工风险评价指标权重

3.1.2 计算客观权重

根据专家的问卷调查,采用10分制对4个指标层、15个因子层进行打分,再对数据进行归一化处理。将处理后的数据代入式(11)和式(12)进行计算,可得到指标层和因子层的变异系数组成的客观权重(见表8)。

3.1.3 乘法集成法计算组合权重

按照乘法集成法将计算得到的主、客观权重进行计算得到组合权重。根据式(13)计算得到盾构施工风险评价指标的组合权重见表8。

由表8可知: 1)指标层组合权重M=[0.224 9,0.486 5,0.256 1,0.032 5]; 2)根据指标层划分的因子层的权重为地质风险M1=[0.564 3,0.081 1,0.354 5],周围环境风险M2=[0.552 2,0.392 6,0.055 1],设备风险为M3=[0.196 0,0.179 8,0.088 7,0.042 5,0.333 1,0.159 9],隧道自身风险M4=[0.483 6,0.405 0,0.111 5]。

根据计算得到的权重可知,周围环境风险是该工程施工的最大风险。应根据盾构施工现场的实际情况,采取合理有效的措施处理重要风险因素。

3.2 隶属度计算

确定二级风险因素的评分值S和隶属度值,结合贵阳市轨道交通3号线桐木岭站—桃花寨站盾构施工实际情况,对二级风险因素进行评分得到其各个对应的评分值S,具体如表9所示。根据表9,将所得到的S值代入式(1)—(5),计算得隶属度值μ。如:q12的评分值S为105,代入隶属度函数式(1)和式(2)可得:

即q12对l2的风险隶属度为0.25,对l3的风险隶属度为0.75。同理可得其他所有二级风险因素隶属度,如表10所示。

表9 二级风险因素风险评分值

表10 风险因素隶属度取值表

根据表10得到的贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工风险因素隶属度,按照一级风险因素所对应的二级指标分别构建单因素评判矩阵;通过式(15)将矩阵经过转换后得到的非线性模糊评判矩阵如式(16)—(19)所示。

(16)

(17)

(18)

(19)

3.3 确定风险因素指标突出影响系数

基于贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工的实际情况结合专家意见,得到一、二级风险因素突出影响系数(见表11和表12)。根据表12得到E1—E4所对应的突出影响系数向量如式(20)所示。

表11 一级风险因素突出影响系数

(20)

表12 二级风险因素突出影响系数

3.4 一级非线性模糊综合评判

将M1—M4、E1—E4、γ1—γ4代入式(14)计算,得到二级风险因素评判结果向量N1—N4,计算过程如下: 将λ1=[4.0,2.0,1.0],λ=max(4.0,2.0, 1.0)=4.0代入式(14)可得:

(21)

将计算得到的N1进行归一化处理,得到贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工风险评价中一级非线性模糊综合评判结果向量

N1=[0,0.158 6,0.841 4,0,0]。

(22)

同理,利用上述方法得到其余二级风险因素对应的评判结果为

(23)

3.5 二级非线性模糊综合评判

将N1—N4作为新元素来构建二级非线性模糊综合评判矩阵S=[N1N2N3N4]T,将S转换成能够进行非线性模糊评判计算的二级非线性模糊综合评判矩阵

(24)

由表11得到的一级风险因素所对应的突出影响系数向量γ=[4.0,3.0,2.0,1.0],得到一级风险因素组合权重

M=[0.173 9,0.519 0,0.258 6,0.048 5]。

(25)

将以上结果代入式(14)进行计算,得到一级非线性模糊综合评判结果向量

N=f(M,S′,γ)=[0,1.040,5.445,3.099,1.942]。

(26)

对N进行归一化处理,得到贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工风险评价中一级非线性模糊综合评判结果向量

N=[0,0.090,0.472,0.269,0.168]。

(27)

向量N即为总风险的综合评价向量。由最大隶属度原则,对贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工风险进行总体评价。由模糊综合评判向量判断,该项目风险等级为3级,评语为中等风险。说明盾构施工的总体风险处于中等水平,只要保证施工质量合格,管理有序,则该项目风险可控。现场实际得出的风险等级如下: 总区间自身风险为3级,周边环境风险为3级,地质风险为3级。本文计算结果与现场实际情况一致,评价结果与事实相符,说明新模型的准确性。

4 讨论及处理措施

为验证非线性算子在新模型风险评价过程中的有效性,采用基于组合赋权法的FAHP对贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工段进行风险等级计算。突出影响系数取值均为1,即γi=1。最终得到的模糊综合评价结果向量

N′=[0,0.034 4,0.400 6,0.366 6,0.198 5]。

(28)

新模型风险评价等级为3级,中等风险。采用基于线性组合赋权法FAHP综合评判盾构施工的风险等级为3级,属于中等风险。同时通过对比结果向量N和N′也可看出,二者风险数值较为接近,但新模型更为准确,因为引入了突出影响因子以及进行了组合赋权,所以新模型的评价风险等级更高。此风险评价等级与贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站实际施工情况更为符合,评价结果与实际相符,说明该模型的准确性。

针对以上风险评价结果,采取以下施工措施降低风险发生的可能性: 应及时清理材料运输线路,组织人员定时定点清理盾构掘进障碍、开挖前期着重处理给排水管道、疏通排水路线、检查供水管道,做好坑内外排水沟、及时抽排积水井,实时监测。定期组织人员对地下管线进行安全排查,及时更换破损管线,安全生产。

根据现场实际情况,地质风险为3级,因为此工程项目隧道埋深变化较大,部分位置属于浅埋区域,应尽量控制施工扰动,减少对周边环境的影响;及时检查隧道状况,发现渗漏坍塌及时清理、补漏;泥浆应及时运输,检修相关设备等。做到出现问题随时采取应对措施,保证供排通畅。

针对总区间自身风险3级情况,除做好周边环境和地质风险的紧急预案外,还要提高施工人员、管理人员生产安全意识,严格落实生产安全规章制度。设立专门管理机构加强管理施工过程中的重要风险因素,把责任落实到个人,超前预警预报,构建动态的风险管理体系。

根据以上风险评价警示,对贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工方案进行改进后,在施工过程中并未出现事故。这表明,基于非线性FAPH的盾构施工风险评价模型的评价结果所做出的改进是有效的,进一步说明新模型的合理性、有效性。

5 结论与讨论

1)采用WBS-RBS法对盾构施工风险进行风险识别和构建评价指标体系,得到科学合理的盾构施工风险评价指标体系,保证在风险因素辨识过程中没有重要因素被遗漏,使风险评价指标体系、指标集的构建合理有效,贴近实际。

2)采用层次分析法计算得到主观权重,采用变异系数法计算得到客观权重,最后通过乘法集成法将主、客观权重结合得到组合权重,减少了主观随意性,提高了风险评价指标权重客观性,使评价结果更加符合现场实际情况。

3)使用非线性算子构建了基于组合赋权-非线性FAHP的盾构施工风险评价新模型,可以有效地改进模糊层次分析法使用线性算子计算风险等级造成某些突出风险因素的影响被弱化、引起最终评价结果准确性降低的问题。

4)将构建的新模型应用到贵阳市轨道交通3号线1期工程桐木岭站—桃花寨站盾构施工段进行风险评价,并针对评价结果对盾构施工方案进行优化。结果表明,在盾构实际施工过程中并未发生事故,进一步说明了新模型在盾构施工风险评价中具有实际指导意义。

5)组合赋权-非线性FAHP的盾构施工风险评价能够突出重要风险因子在施工阶段中的影响。施工人员可根据不同风险因子的影响力在施工中采取相应的技术措施对可能产生的风险进行规避,此方法对工程实践具有重要意义。