地铁工程施工安全风险识别规则

地铁工程施工安全风险识别规则
余宏亮;丁烈云;余明晖
【摘要】地铁工程施工安全风险辨识不细致全面、风险控制措施不到位是造成安全事故的原因之一.如何将专家经验和规范中的风险识别知识结构化,通过计算机自动识别风险是应对目前缺乏有经验的风险识别技术人员的良策.而风险识别规则的获取、表示、应用是实现上述目标的关键技术.本文提出地铁工程施工风险识别规则的定义,给出获取风险事件及致险因素构成的步骤,建立致险因素权重、致险因素取值可信度的计算方法,设计了风险识别规则扩展产生式表示、结构化存储的方法,并以武汉地铁二号线螃蟹甲车站工程施工安全风险识别为例,给出了风险识别规则的具体应用.通过总结风险识别规则的内在规律和信息化处理方法,为高效自动识别地铁工程施工安全风险提供技术支撑.
【期刊名称】《土木工程与管理学报》
【年(卷),期】2011(028)002
【总页数】5页(P77-81)
【关键词】地铁工程;施工安全;风险;识别规则
【作者】余宏亮;丁烈云;余明晖
【作者单位】华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉 430074;华中科技大学土木工程与力学学院,湖北武汉 430074;华中科技大学系统工程研究所,湖北武汉430074
【正文语种】中文
【中图分类】U239.5
地铁工程是一项复杂的高风险性建设工程。

我国地铁工程建设规模逐年扩大，但地铁施工安全事故频发。

以深圳地铁工程为例，仅2009年7月就发生伤亡事故4起，死亡5人［1］，2010年2月9日又发生一起塌方事故［2］。

目前，地铁工程规模大、发展快，技术和管理力量难以保证［3］，对风险辨识不细致全面、风险控制措施不到位。

在缺乏地铁工程施工风险识别工程师的情况下，如何将专家经验和规范中的风险识别知识结构化，通过计算机自动识别风险，具有理论研究和工程实践价值。

实现上述目标的前提之一是建设较完善的地铁工程施工安全风险识别知识库，而如何从文献、技术文档及专家经验中将零散、重复、模糊的风险识别知识抽取出来，形成风险识别规则是知识库建设的重难点。

国内外学者在地铁隧道、公路隧道风险评估方面作了大量的研究，国际组织ITA、ITIG分别发表相关的国际风险评估需求和指南［4，5］，对风险评估过程、评估方法给出了建议。

Molag给出了隧道设计和运营维护阶段危害识别(Hazard Identification)的适用方法［6］。

王振飞针对具体工程采用WBS分解、核查表、专家问卷相结合的方法识别工程风险［7］，周红波等引入 WBS-RBS识别地铁基坑工程风险因素或风险事件，并对风险因素进行敏感性分析［8］，同济大学黄宏伟基于风险数据库开发了盾构隧道施工风险管理软件(TRMl．0)［9，10］，但该数据库仅列出风险与致险因子表，未建立风险识别规则。

综上所述，国内外学者在风险识别、风险评估方面提出了若干有价值的工作流程和方法，但如何建立风险识别规则库，实现地铁工程施工安全风险识别则少有文献涉及。

风险识别规则获取的简便性，规则描述的准确性、完备性，直接影响风险自动识别系统推理的准确性和高效性。

因此，本文首先提出了地铁工程施工安全风险识别规则的定义，然后详细描述风险识别规则的获取过程，并给出基于扩展产生式表示风
险识别规则和风险识别规则的结构化存储方法，最后给出风险识别规则的应用案例。

1 施工风险及风险识别规则
1．1 地铁工程施工风险及风险识别规则的定义
地铁工程施工风险是指在地铁工程施工过程中，发生经济损失、人员伤亡、环境影响、工期延误或耐久性降低等情况的不确定性。

本文着重研究地铁工程施工阶段与安全管理直接相关的风险，并将之分为技术风险、地质风险和环境风险。

根据《地铁及地下工程建设风险管理指南》［11］阐述的风险发生机理，其风险作用链如
图1所示。

图1 风险作用链
工程技术参数的具体取值决定存在哪些致险因素，致险因素的不同组合决定风险事件发生的可能性，风险事件的发生成为导致损失的直接原因，损失的发生说明实际结果与预期结果存在差异，于是风险事件的可能性及其损失的组合［12］——风
险就产生了。

以基坑底流砂风险为例:技术参数“基坑底地层”、“基坑内外水头差”的取值分别为“粉细砂”、“基坑内外水头差为4．5 m”等，说明存在“基坑底软弱非粘性土”、“基坑内外水头差大”等致险因素，若干致险因素综合作用，引发“流砂”风险事件，引起基坑底土层破坏，延误工期，抢险造成经济损失，导致工程实际状况与预期结果差异，产生了“基坑底流砂风险”。

本文将获取技术参数、识别致险因素和风险事件的过程定义为风险识别。

风险识别规则就是描述致险因素的不同组合导致风险发生的可能性。

用自然语言一般描述为:如果(存在……条件)那么(可能产生……风险)。

例如:如果(地铁车站基坑外侧开挖范
围内存在淤泥层)那么(可能会发生基坑侧壁渗漏风险)。

1．2 风险识别规则的获取与表示
地铁工程施工安全风险识别规则一般从三类风险辨识知识中获取:一是设计施工规
范及手册中总结的确认性知识;二是从论文中的统计模型获取的经验性知识;三是专
家的隐性知识。

风险识别规则采用扩展的产生式表示为:If e Then h(CF(h，e)，λ)，其中前提条件e为可能发生风险的致险因素的组合，表示为
e1(ω1)∧e2(ω2)∧e3(ω3)…形式，每个致险因素ei均具有权重(ωi)和取值可信度CF(ei);CF(h，e)为规则的可信度;h为结论，即风险事件。

1．2．1 风险识别规则的获取方法
风险识别规则的结论h，即风险事件，可通过查阅地铁工程设计施工规范和技术手册，检索科技文献进行归纳总结;风险识别规则前提条件e，即致险因素组合的确
定是难点，需解决3个技术问题:(1)确定规则前提中包含的致险因素;(2)确定致险
因素的权重;(3)确定致险因素取值的可信度。

1．2．1．1 确定规则前提中包含的致险因素
确定可能导致风险事件的致险因素一般需完成下列3个步骤:
步骤1:选取一个风险事件，通过查阅施工手册和科技文献了解风险事件的定义，
通过人工识别定义中的工程术语和关键词，可以初步列举出致险因素。

例如:风险
事件基坑底部土体突涌的定义如下:当上部为不透水层，坑底下某深度处有承压水
层时，基坑开挖可能引起承压水头压力冲破基坑底不透水层，造成突涌现象。

根据基坑底部土体突涌的定义识别出术语/关键词，推理出可能的致险因素，如表
1所示。

由推理过程可知，该风险事件具有①～⑤这5个关联致险因素，但这些致险因素的选择和推理路径多从定性角度考虑，在风险发生机理层面论述较少。

表1 致险因素推理识别序号术语/关键词关联致险因素推理依据推理路径1不透水层①基坑底土质条件《土的分类标准》(GB J145-90)基坑底土质条件好有利于抵
抗承压水压力2不透水层②围护桩(墙)嵌入深度hd 3不透水层③围护桩(墙)底部
距透水层顶面距离Δh 4承压水④存在承压水5水头压力⑤水头压力Pw《建筑基
坑支护技术规程》(JGJ 120-99)透水层以上土层越厚越不易发生突涌现象存在承压水是产生突涌的必要条件，水头压力越大越易产生突涌
上述分析方法适用于风险定义清晰，作用机理明确的风险事件，对于存在定义模糊性或争议性的风险事件，现阶段还需由专家根据施工经验给出致险因素。

步骤2:对于适宜建立力学分析解析模型或存在解析经验公式的风险事件，从可靠
度分析理论出发，建立其极限状态函数。

从极限状态函数的自变量入手，获得致险因素。

例如:基坑底部土体突涌稳定性的极限状态函数［12］为:
g(R，S)=γm(Hd+Δh)－1．1·Pw
式中:γm为透水层以上土的饱和重度;Hd+Δh为透水层顶面距基坑底面的深度;Pw 为含水层承压水头压力。

从极限状态函数分析，基坑底部土体突涌风险事件的致险因素至少包括:(1)基坑底
土质条件;(2)围护桩(墙)嵌入深度Hd;(3)围护桩(墙)底部距透水层顶面距离Δh;(4)
承压水头压力Pw。

步骤2的分析结果验证了步骤1定性分析结果的正确性。

对于不适合建立解析模型的风险事件，利用数值模拟方法建立仿真模型，其模型中的参数亦可作为风险致险因素的来源。

例如:在模拟隧道开挖对周边地下管线影响时，数值仿真模型中考虑管线的埋深、走向，隧道、土体、管线的材料物理力学参数等，这些参数综合分类后形成致险因素集。

步骤3:综合步骤1、2，结合工程实践和专家经验，最后形成风险事件的致险因素集。

1．2．1．2 确定致险因素权重
致险因素权重的含义是该致险因素对于风险发生的贡献度，是一种重要程度的期望值，通过比较不同因素间相互关系，取值大小反映了重要程度。

本文提出一种适合地铁工程风险因素分析权重取值的计算方法。

主要包括两个步骤:专家群决策确定
权重初始值;基于参数灵敏度分析修正权重值。

步骤1:通过风险发生机理分析，可以初步确定致险因素的种类和数量及相互关系，
将其分为关键因素集合和非关键因素集合，关键因素集合权重之和大于0．5，各
因素权重初始取值采用专家群决策确定。

步骤2:通过建立风险事件的故障树，采用敏感性分析方法确定各致险因素(基本事件)对风险事件(顶事件)的贡献程度，从而获得致险因素的修正权重。

其计算方法
如下:
(1)计算最小割集
故障树最小割集通过布尔运算求得，设为{Ki，i=1，2，…，n}，Ki为第i个最小
割集。

(2)顶事件概率
通过下式计算顶事件概率
式中，P(T)为顶事件T的概率值。

(3)致险因素敏感系数
通过下式可以计算故障树顶事件中各基本事件(致险因素)的敏感系数
式中，Ig(i)为第i个风险因素的敏感系数。

(4)修正初始权重值ωi
根据计算的致险因素敏感系数，修正初始权重值
其中ωi'为修正后的权重值，ωi为原权重值。

1．2．1．3 确定致险因素取值的可信度
各致险因素技术参数取值不同，构成识别规则前提条件中各致险因素的可信度不同。

其可信度的含义是:该因素能成为致险因素的可能性。

越不易成为致险因素的取值，其可信度越小，例如:基底地层=“弱风化岩”，其发生流砂的可能性非常小，可信
度取值为0。

各致险因素的值域可分为两类:一类是离散确定性取值，一类是连续型取值。

对于
致险因素离散确定性取值，其可信度取值也是离散值;而致险因素连续型取值，其
可信度的取值可采用分段函数，分段的界限值来源于机理分析中的理论计算或经验公式。

例如:对于基坑底流砂(土)风险，致险因素之一:围护桩(墙)入岩状态，其状态值为离散确定型，入岩取值为1，未入岩取值为0。

对应的证据可信度分别取0和0．7。

另一致险因素:基坑内外水头差x(m)，其值为连续型，用CF(ei)来描述基坑内外水头差可信度取值。

根据基坑底流砂流土失稳的极限状态函数g(R，
S)=γsatH1=γwΔh可知，基坑内外水头差Δh与基坑底降水深度H1成线性关系(γsat/γw近似为常量)，CF(ei)可用分段函数表达:
分段界限值2 m，4 m来源于工程经验公式和极限状态计算。

1．2．2 风险识别规则的表示方法
根据上节描述的风险规则获取方法，对每一条规则，确定其结论h和前提e，特别是对e中各致险因素的组合及其权重的确定，最终形成的风险识别规则采用扩展
产生式表示。

以地铁车站基坑底流土(砂)风险识别规则为例，形成的风险识别规则如表2所示。

表2中，e1～e6分别代表致险因素:(1)基坑底地层土质;(2)钻孔灌注桩入岩状态;(3)基坑内外水头差;(4)基坑底软弱地层加固;(5)钻孔灌注桩入土比;(6)基底土层厚度。

表2 风险识别规则扩展产生式表示举例规则编号规则表示 CF(h，e)阈值λ R1-1
IF e1∨e2∨e4THEN h 0．1 0．9 R1-2 IF e1∧e2∧e3∧e4∧e5∧e6 THEN h 1．0 0．8 R1-3 IF
e1(0．3)∧e2(0．075)∧e3(0．25)∧e4(0．15)∧e5(0．15)∧e6(0．075)THEN h
0．8 0．2
2 风险识别规则的结构化存储
采用关系模型结构化扩展产生式规则，将规则前提、规则、规则结论分别结构化存储在几张有关联的数据表中，减少了规则组合数，避免“组合爆炸”，其数据结构设计如图2所示。

其中:事实词条表的作用是保证规则描述术语的一致性;规则前提表描述各类致险因素的不同状态，通过前提编码字段与规则表中的规则前提描述关联;规则表是整个风险识别数据库的核心，它与规则结论表联合，描述扩展产生式
IF e THEN h(CF(h，e)，λ)的基本结构，规则表设计中根据地铁工程施工安全风险识别知识的特点，增加了工点分类、工法分类，增加了规则组的概念，增强了规则间的关联性，减少了推理机的搜索空间，提高了推理效率;结论解释表描述风险识
别结果的特征及风险控制方法。

图2 风险识别规则数据库结构设计
3 应用案例
基于风险识别知识库构建技术和工程图纸计算机识别技术，采用VC++6．0语言
编制研发了《基于工程图纸的地铁工程施工安全风险自动识别系统》(SRIS)已成功应用于沈阳、武汉、郑州等城市地铁工程风险管理中。

下面以武汉地铁二号线螃蟹甲车站工程为例介绍风险识别规则库的管理及应用。

螃蟹甲车站长度为189．9 m，标准段宽度为18．7 m，基坑开挖深度达17 m，采用明挖法施工。

围护结构采用钻孔灌注桩外加旋喷桩止水帷幕，布设钢支撑及混凝土支撑。

其施工安全风险识别知识库中涉及的规则35条，规则前提条件68条，规则结论9条。

我们以基坑底流土(砂)风险识别为例，从工程图纸中获得的部分技术参数如表3所示。

表3 部分工程技术参数前提编码前提名称符号值事实可信度CF(ei)备注e1 基坑底地层土质 = 粉质粘土 0．2 土质条件一般e2 钻孔灌注桩入岩状态=入岩0．0
阻隔地下水渗流e3 基坑内外水头差＜4 m0．2水头压力较小e4 基坑底软弱地层加固 = 未加固 0．8 浮容重小e5 钻孔灌注桩入土比＜0．70．56影响渗流路径e6 基底土层厚度＞ 200 mm 0．2 －
取表2中规则R1-1、R1-2计算规则前提组合可信度，均不满足大于规则阈值的要求，取规则R1-3，按公式)计算规则前提组合可信度:CF(e)=0．0
×0．075+0．56 ×0．15+0．2 ×0．3+0．8 ×0．15+0．2
×0．075+0．2×0．25=0．329，CF(e)大于规则阈值(λ =0．2)，因此R1-3规则可用。

将规则可信度与规则前提组合可信度相乘得到结论可信度:CF(h)=CF(h，e)×CF(e)=0．8 ×0．329=0．263。

典型的基坑底流土(砂)风险识别结果界面如图3所示。

图3 风险识别结果界面
4 结语
基于本文提出的风险识别规则的前提条件(风险致险因素组合)、结论(风险事件)分析获取、结构化表示和存储方法，可系统地整理、转化地铁工程设计施工规范、科技文献中的风险识别知识为计算机系统能管理的风险识别规则库，为构建地铁工程施工安全风险自动识别专家系统奠定技术基础。

进一步的研究工作包括:完善地铁工程施工安全风险识别规则库，设计多种算法精化致险因素权重及规则可信度，增加基于语义的规则自学习功能等。

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