劉朝峰，姜力本，王　威，郭小東

(1.河北工業(yè)大學(xué) 土木與交通學(xué)院，天津 300401; 2.河北省土木工程技術(shù)研究中心，天津 300401;3. 北京工業(yè)大學(xué) 抗震減災(zāi)研究所，北京 100124)

0　引言

燃?xì)夤艿缹儆诔鞘猩€系統(tǒng)，其安全運(yùn)行不僅影響經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，還可能涉及公共安全。我國(guó)城市燃?xì)夤艿蓝嗖捎寐竦胤绞剑S著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市建設(shè)步伐的加速，占?jí)郝竦毓艿垃F(xiàn)象成為威脅管道安全運(yùn)行最為突出的問(wèn)題，一旦失效破壞將對(duì)沿線的人民生命、財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重的威脅[1-4]。因此，有必要對(duì)城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排查和評(píng)估，以合理安排占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)處置的優(yōu)先次序，消除安全隱患。

對(duì)燃?xì)夤艿勒級(jí)簡(jiǎn)栴}的研究主要有燃?xì)夤艿勒級(jí)弘[患排查[5-7]和占?jí)鹤饔孟氯細(xì)夤艿懒W(xué)性能[8-9]、失效機(jī)理[10-11]、管土相互作用機(jī)理[12]等研究。但是針對(duì)整個(gè)城市層面的燃?xì)夤艿勒級(jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究較少。牛亞楠等[13]建立了燃?xì)夤艿勒級(jí)弘[患的模糊綜合評(píng)價(jià)方法。但采用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，需要對(duì)判斷矩陣做一致性檢驗(yàn)，并且需要求特征值與特征向量來(lái)計(jì)算權(quán)重，運(yùn)算復(fù)雜繁瑣；模糊綜合評(píng)價(jià)法需要人為確定隸屬函數(shù)，計(jì)算結(jié)果受主觀影響較大。而采用屬性層次模型(AHM)確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，只需做加乘運(yùn)算，不需做判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)，也不需求特征值與特征向量，而且還解決了指標(biāo)之間相互影響的問(wèn)題，能夠避免大量運(yùn)算[14]。采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論預(yù)測(cè)占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性及其概率區(qū)間分布，補(bǔ)充或修正占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度[15]。因此，為了實(shí)現(xiàn)管道占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)用性、簡(jiǎn)便性、科學(xué)性，基于屬性層次模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論，提出城市埋地管道占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)用方法，以期為埋地管道占?jí)弘[患處治提供技術(shù)支撐。

1　評(píng)估模型

1.1　影響因素及其指標(biāo)選取

參考《城鎮(zhèn)燃?xì)庠O(shè)計(jì)規(guī)范》(GB 50028-2006)第六章中有關(guān)燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)弘[患的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合國(guó)內(nèi)外占?jí)弘[患特點(diǎn)、占?jí)菏鹿食梢虻确治?，提取城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)弘[患的共性特點(diǎn)，確定影響城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)弘[患的主要因素有占?jí)何镱愋?、占?jí)盒问健⒐艿涝O(shè)計(jì)壓力、管徑、管材、使用時(shí)間、占?jí)弘[患發(fā)生區(qū)域等7個(gè)影響因子[5-7,11]。由于管道埋深支撐資料欠缺，這里管道埋深因素未考慮，在以后研究中待完善。根據(jù)北京城市燃?xì)夤艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)影響因素和評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)研究，以全面性、簡(jiǎn)潔性、可操作性為原則，可得到城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見(jiàn)表1。

表1　燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2　AHM算法計(jì)算屬性權(quán)重

AHM是基于AHP發(fā)展的無(wú)結(jié)構(gòu)多準(zhǔn)則決策方法[14-15]，極為簡(jiǎn)便、靈活且實(shí)用，為城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題提供了更實(shí)用、更科學(xué)的依據(jù)。AHM算法計(jì)算屬性權(quán)重的步驟為：在燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的基礎(chǔ)上，由AHP構(gòu)建判斷矩陣(aij)1≤i,j≤n，aij值可由1～9比例標(biāo)度確定。再將矩陣(aij)1≤i,j≤n由公式(1)轉(zhuǎn)換為AHM屬性判斷矩陣(uij)1≤i,j≤n，并由公式(2)計(jì)算屬性權(quán)重ωi。

(1)

(2)

以管道占?jí)弘[患的準(zhǔn)則層7個(gè)影響因子為例，構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣，見(jiàn)表2所示。

表2　判斷矩陣

利用轉(zhuǎn)換式(1)和式(2)得到單一準(zhǔn)則下的測(cè)度判斷矩陣及相對(duì)權(quán)向量，見(jiàn)表3所示。

表3　屬性測(cè)度與屬性權(quán)重

同理，可以得到各影響因素下不同指標(biāo)的權(quán)重值，見(jiàn)表4。

1.3　管道占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算

燃?xì)夤艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)RI用權(quán)重組合值表示。權(quán)重組合值是由7個(gè)中間層因子所對(duì)應(yīng)的各變量因子相互進(jìn)行排列組合得到；若權(quán)重組合值越高，則意味著管道占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)越高。

(3)

表4　評(píng)價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重值

1.4　占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)式(3)，運(yùn)用matlab軟件fullfact函數(shù)計(jì)算出25 200個(gè)權(quán)重組合值，接下來(lái)使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法得出所有權(quán)重組合值的概率分布，見(jiàn)圖1。

直方圖可以近似看成是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度分布曲線，其平均值mu=0.255 1，均方差sigma=0.063 9。

圖1　占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)值數(shù)的概率密度曲線Fig.1　Probability density curve of occupying riskvalue

檢驗(yàn)結(jié)果：布爾變量h=0，表示不拒絕零假設(shè)，說(shuō)明提出的假設(shè)“均值0.255 1”是合理的；95%的置信區(qū)間為[0.254 3， 0.255 9]，它完全包括0.255 1，且精度很高；用MATLAB做T檢驗(yàn)，sig的值為1，遠(yuǎn)超過(guò)0.5，不能拒絕零假設(shè)。

在概率密度分布曲線的基礎(chǔ)上，可以生成累積密度分布曲線，分布趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

圖2　占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)值的累積密度曲線Fig.2　Cumulative density curve of occupying risk value

燃?xì)夤艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)的劃分標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)RI來(lái)確定。根據(jù)上述公式以及繪制出的累積密度曲線的分布趨勢(shì)，結(jié)合實(shí)例中收集的資料，采用自然斷點(diǎn)分級(jí)法初步判定燃?xì)夤艿勒級(jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)的5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)：

①ERI≤0. 201 3，占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)極小。

②0.201 3

③0.238 9

④0.271 3

⑤ERI>0.308 9，占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)極大。

2　實(shí)例應(yīng)用

為了驗(yàn)證該評(píng)價(jià)方法的有效性和實(shí)用性，分別對(duì)北京市城市燃?xì)夤艿?處占?jí)弘[患[13]進(jìn)行評(píng)價(jià)。占?jí)弘[患1特征為：發(fā)生在四環(huán)區(qū)域以內(nèi)，使用時(shí)間不到10 a，管徑300 mm，燃?xì)饧瘓F(tuán)鋪設(shè)的鋼管，中壓管線，磚混平房壓線占?jí)?。根?jù)表4查得：w1=0.234，w11=0.259，w2=0.16，w21=0.8，w3=0.174，w34=0.125，w4=0.083，w45=0.105，w5=0.046，w53=0.1，w6=0.174，w65=0.055，w7=0.129，w71=0.607，代入公式(3)，計(jì)算得到此處占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.312，可以看出此處占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)極大。而模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為，B1=[ 0.0280.2270.1600.1850.400]，按最大隸屬度原則，處于危險(xiǎn)極大等級(jí)。

占?jí)弘[患2特征為：發(fā)生在四環(huán)區(qū)域以內(nèi)，使用時(shí)間為10～20 a之間，管徑100 mm，燃?xì)饧瘓F(tuán)鋪設(shè)的鋼管，低壓管線，構(gòu)筑物(車庫(kù))近線占?jí)?。根?jù)表4查得：w1=0.234，w14=0.167，w2=0.16，w22=0.2，w3=0.174，w35=0.055，w4=0.083，w46=0.068，w5=0.046，w53=0.1，w6=0.174，w64=0.125，w7=0.129，w71=0.607，代入公式(3)，計(jì)算得到此處占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0.191，可以看出此處占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)極小，但偏向于風(fēng)險(xiǎn)較小等級(jí)。而模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，B2= [ 0.0510.3480.4410.0300.130]，按最大隸屬度原則，處于危險(xiǎn)一般等級(jí)，但危險(xiǎn)較小等級(jí)隸屬度也較大。

綜合分析2處占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，2種方法的評(píng)估結(jié)果趨勢(shì)基本一致，但風(fēng)險(xiǎn)隸屬等級(jí)不完全相同，主要是因?yàn)?種方法的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)不同。模糊綜合評(píng)價(jià)方法需要人為構(gòu)造隸屬函數(shù)，主觀性較大，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)按最大隸屬度劃分忽略了風(fēng)險(xiǎn)的不確定性。而本文方法不需要構(gòu)造隸屬函數(shù)，計(jì)算權(quán)重也不需要驗(yàn)證判斷矩陣一致性，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)依據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的概率結(jié)果進(jìn)行劃分，更加科學(xué)合理，而且計(jì)算簡(jiǎn)便、實(shí)用。

3　結(jié)論

1)選取了城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，利用屬性層次模型(AHM)確定其權(quán)重，基于權(quán)重組合建立城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算占?jí)猴L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)概率分布曲線，確定城市燃?xì)饴竦毓艿勒級(jí)猴L(fēng)險(xiǎn)5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)區(qū)間。

2)通過(guò)2處占?jí)弘[患風(fēng)險(xiǎn)實(shí)例計(jì)算，本文方法與模糊綜合評(píng)估方法的結(jié)果趨勢(shì)基本一致，但風(fēng)險(xiǎn)隸屬等級(jí)不完全相同。究其原因是2種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)和基本原理不同，最大隸屬度劃分忽略了風(fēng)險(xiǎn)的不確定性，本文方法則考慮了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的概率因素。

3)本文方法針對(duì)AHP法的不足，考慮指標(biāo)權(quán)重差異，基于權(quán)重組合，從概率角度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分，考慮了不確定性因素的影響，計(jì)算簡(jiǎn)便易行，結(jié)果更為科學(xué)可靠。

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