基于多维联系云模型的公路边坡施工安全风险评估_陈钊.pdf

文章编号:1009-6094(2023)06-1791-10基于多维联系云模型的公路边坡施工安全风险评估陈 钊1,孙景楠2,周子龙2,石志海1(1 广西北投公路建设投资集团有限公司,南宁 530029;2 中南大学资源与安全工程学院,长沙 410083)摘 要:为有效规避山区公路边坡施工事故造成的损失,实现施工过程中风险的分级管理和有效防控,根据广西某公路边坡施工中的风险辨识和现行的边坡施工风险评估指标,建立了山区公路边坡施工安全风险评估指标体系和风险等级标准。首先,通过序关系分析法(Order Relation AnalysisMethod,G1 法)和改进 CRITIC(Criteria Importance ThoughIntercrieria Correlation)法确定边坡施工风险各评估指标的主观权重和客观权重,并使用博弈论优化以得到各评价指标的最优权重。然后,利用集对分析的同异反原理改进多维云模型的云联系度,建立了基于集对分析的多维联系云模型。最后将该模型应用于广西某公路的 6 个施工边坡,得出各边坡施工的风险等级,同时将风险评估结果与其他 5 种评价方法进行对比。结果表明,基于多维联系云模型的边坡施工安全风险评估结果有效可靠,且能够有效确定边坡施工安全风险的转化态势。关键词:安全工程;风险评估;边坡施工;集对分析;多维联系云中图分类号:X947 文献标志码:ADOI:10.13637/j.issn.1009-6094.2022.0144收稿日期:20220124作者简介:陈钊,博士研究生,高级工程师,从事公路施工安全与管理研究,15238328461 ;孙景楠(通信作者),博士研究生,从事施工安全与风险分析和管理 研 究,sunjingnan 。0 引 言近年来,随着科学技术的进步,山区公路建设发展迅速。公路高边坡因其广布性、地质复杂性、岩体结构差异性及施工速度快等特点成为当前山区公路设计建造的主要难题之一1。同时,高边坡作为山区公路建设中最常见的高风险环节2,在施工过程中受到多种不确定因素的影响,极易产生各种各样的事故,对工程建设和来往车辆安全造成极大的危害。因此,分析并评估边坡在施工过程中风险的不确定性、随机性和模糊性对于降低公路边坡施工风险意义重大3 4。目前,许多专家和学者对边坡施工安全风险评估进行了研究。研究方法总体可以分为两类:一类是基于机器学习方法进行评估,但此类方法往往需要大量的数据进行训练才能得到较好的结果;另一类是使用传统的定性定量分析方法,如模糊综合评价法5、灰色关联分析法6、突变理论7、物元可拓理论8、集对分析9和云模型2等,但每种方法都有自己的优势和不足。2018 年,Zhang 等5为评价施工过程中膨胀土边坡的稳定性风险等级,建立了基于模糊理论的膨胀土边坡稳定性风险评估模型。虽然模糊综合评价法具有结果清晰和系统性强的特点,但在隶属函数的选取上具有主观性,不同的人判断所得出的各元素隶属度也不完全一致10。灰色关联分析根据各因素数列曲线形状的接近程度进行发展态势分析11,适合样本量少和无典型分布规律数据的分析,但其需要先确定各因素的最优值以构成标准序列。2020 年,姜安民等7构建了基于突变级数法的风险预测模型,实现了地铁站施工风险的准确预测。突变理论能够在系统内微分方程的条件和内容未知的情况下,仅由几个变量便可预测系统的定性或定量状态,但其不能研究具有 4 个以上变量的复杂系统。2013 年,王新民等8建立了层次分析法 可拓学模型,对岩质边坡稳定性进行了有效评估。物元可拓理论虽能在复杂系统中有效化解矛盾相容及定性定量问题,但不能描述系统安全变化的趋势。2014 年,Feng 等12利用集对分析建立水资源趋势变化的预测模型,显著提高了预测的准确性。集对分析可以很好地处理系统中的确定性与不确定性,且能够根据集对势分析系统质变的可能性及趋势,但其联系度的确定比较复杂。由李德毅等13在1995 年提出的云模型是在模糊数学和统计学基础上发展起来的,能够将不确定性、模糊性和随机性相结合,进而实现定性定量的转换。多维云是在一维云模型的基础上发展过来的,其在评价过程中更能体现各影响因素间的交互作用,因此其评价结果更接近工程实际14。由于边坡施工是一个多因素相互作用的复杂系统,各因素本身的特性和其他因素的相互影响,使得系统中的部分评价指标具有不确定性,评价指标值的确定具有随机性,位于等级边界指标值的划分具有模糊性15。为了更好地评估边坡施工系统的上述特性,使评估方法更优越且更接近工程实际情况,从评估方法本身的特性入手,建立一种能够很好处理系统中不确定性、随机性和模糊性的评价模型是重要途径之一16。1971第 23 卷第 6 期2023 年 6 月 安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and Environment Vol.23 No.6Jun.,2023基于此,本文结合工程实际情况和现行的风险评估国家标准,构建基于山区公路边坡施工安全风险的评价指标体系,利用集对分析中的同异反原理改善多维云模型的云联系度,建立基于集对分析的多维联系云模型。最后选取广西某公路的 6 个边坡对其施工安全风险进行实例评估。将该模型应用于施工边坡的安全风险评估,有助于提高风险评价的可行性与评价结果的可靠性。1 基于集对分析和多维云模型的多维联系云模型1.1 集对分析理论集对分析的核心是运用同异反原理描述系统的确定性和不确定性,“同一”和“对立”描述确定性,“差异”描述不确定性。同时通过联系度全面分析系统的确定性与不确定性及其之间相互作用和转化的关系9。其一般定义为:假设包含 a 个特性的具有一定联系的集合 A 和 B,其中两个集合间有 b 个同一特性、c 个差异特性和 d 个对立特性,则两个集合之间的联系度为(A,B)=ba+cai+daj(1)式中 b/a、c/a、d/a0,1,且满足 b/a+c/a+d/a=1;i 和 j 分别为差异度和对立度系数,i-1,1,j=-1。1.2 多维云模型多维云模型是在一维云模型的基础上发展而来的17,更能描述多因素条件下系统整体风险的不确定性、随机性和模糊性,实现定性概念的定量转换。多维云模型的定义为:设 C 为一个 m 维定量论域U(X1,X2,Xm)上的定性概念,若 X(x1,x2,xm)0,1是定性概念 C 的一次随机实现,X(x1,x2,xm)N(Ex(Ex,1,Ex,2,Ex,m),(En(En,1,En,2,En,m)2),其中(En(En,1,En,2,En,m)N(En(En,1,En,2,En,m),(He(He,1,He,2,He,m)2)。因此 X 对定性概念 C 的隶属度 为(X(x1,x2,xm)=exp-me=1(xe-Ex,e)22(En,e)2|(2)则称 X(x1,x2,xm)在 U 上的分布为 m 维正态云。1.3 基于集对分析和多维云模型的多维联系云模型 为了更准确地表达系统评价指标及其分类标准之间的确定性和不确定性关系18,通过同异反原理对评价指标间确定性和不确定性之间相互作用和转化的描述和多维云模型对评价指标的不确定性、随机性和模糊性的描述,将集对分析中的同异反原理引入多维云模型中,使用集对分析中的同异反原理和云模型中的 3En准则及隶属度确定方法来定义各评价指标对第 f 等级的同异反关系和联系度。假设评价对象有 m(e=1,2,m)个评价指标,各评价指标有 n(f=1,2,n)个等级,则第 f等级的 m 维联系云的数字特征为(Efx,1,Efn,1,Hfe,1;Efx,2,Efn,2,Hfe,2;Efx,m,Efn,m,Hfe,m)。假设第 f 等级区间为 Cfmin,Cfmax,当实测数据位于该区间时,集对关系为同一,云联系度 0.5,1;定义区间Exf-3Enf,Cfmin和 Cfmax,Exf+3Enf为第 f 等级的相邻等级,当实测数据位于该区间内时,集对关系为差异;当实测数据位于上述区间以外时,集对关系为对立。由此可得,当某评价指标对应某等级的云联系度越接近 1 时,该评价指标确定为该等级的态势相对越高;当云联系度越接近 0.5 时,该评价指标确定为该等级的不确定性就越高,即相互转换态势越高;当云联系度小于 0.5 时,该评价指标确定为该等级的态势较小,且有转换为其他等级的态势。第 e个评价指标的第 f 等级多维联系云的数字特征可按下式计算19 20。Efx,e=Cfmine+Cfmaxe2(3)Efn,e=Cfmaxe-Efx,eln4(4)Hfe,e=(5)fXf(xf1,xf2,xfm)=exp-me=1(xfe-Efx,e)22(Efn,e)2|(6)式中 为常数,这里取 0.01。2 基于多维联系云模型的山区公路边坡施工安全风险评估2.1 基于多维联系云模型的山区公路边坡施工安全风险评估流程 基于多维联系云模型的山区公路边坡施工安全风险评估流程见图 1,具体步骤如下所述。1)首先确定山区公路边坡施工安全风险评价指标及各等级分类标准,然后确定各评价指标的实际值及其与各评价指标第 f 等级为同一关系的区间 Cfmin,Cfmax,以及与第 f 等级为差异关系的区间2971 Vol.23 No.6 安全 与 环 境 学 报 第 23 卷第 6 期Efx-3Efn,Cfmin和 Cfmax,Efx+3Efn,以上范围之外与第 f 等级为对立关系。2)计算各评价指标各个等级 m 维联系云的数字特征(Ex,En,He)并确定云滴数 N。首先生成以En(En,1,En,2,En,m)为期望、He(He,1,He,2,He,m)为标准差的正态随机数 En(En,1,En,2,En,m);然后生成以 Ex(Ex,1,Ex,2,Ex,m)为期望、En(En,1,En,2,En,m)为标准差的正态随机数 X(x1,x2,xm)。3)结合各评价指标的实际值和权重 we,确定各评价指标与各等级的同一、差异和对立关系,按照式(7)计算各评价指标对第 f 等级的同异联系度或对立联系度,并在此基础上将各评价指标对第 f 等级的同异联系度和对立联系度结合,按式(8)计算各评价指标对第 f 等级的综合联系度。重复步骤 2)和3)直到产生 N 个云滴。f(xf)=exp-me=1we(xfe-Efx,e)22(Efn,e)2|同或异关系me=1wee-4.5对立关系|(7)f(xf)=exp-me=1we(xfe-Efx,e)22(Efn,e)2+me=1we(-4.5)|(8)图 1 山区公路边坡施工安全风险评估流程图Fig.1 Flow chart of safety risk assessment for highwayslope construction in mountainous area2.2 山区公路边坡施工安全风险评价指标体系的构建 根据以往对边坡施工安全风险评估的研究,学者们大都通过理论分析、文献统计、工程类比和专家咨询等方式建立了评价指标体系9。此外,也有学者根据交通运输部发布的高速公路路堑高边坡工程施工安全风险评估指南(试行)(以下简称指南)建立了边坡施工安全总体风险评估指标体系2。为有效评估山区公路边坡施工安全的风险等级,本文在相关标准、文献统计和前人研究的基础上,结合公路边坡施工中边通车边施工的特点建立了如图 2 所示的山区公路边坡施工安全风险评价指标体系。边坡施工安全风险等级共划分为 4 个等级,分别为极高风险(级)、高度风险(级)、中度风险(级)和低度风险(级),各评价指标的等级划分依据及范围见表 1。图 2 山区公路边坡施工安全风险评价指标体系Fig.2 Safety risk assessment index system of highwayslope construction in mountainous area2.3 评价指标权重的确定各评价指标对边坡施工安全风险的影响程度不同,因此在进行风险评估时需要赋予各评价指标不同的权重以使评价结果更加准确。以往的研究中评价指标权重的确定有