李夢，周盛世，劉青云

基于云模型的地鐵施工安全風(fēng)險評價

李夢，周盛世，劉青云

（青島理工大學(xué) 管理工程學(xué)院，山東 青島 266520）

地鐵的建設(shè)可有效緩解城市地面交通的壓力，滿足城市居民出行的需求，但地鐵施工面臨的風(fēng)險因素較復(fù)雜且具有不確定性。針對施工風(fēng)險因素的模糊性和隨機性等特點，提出了基于組合賦權(quán)法和云模型的地鐵施工風(fēng)險評價方法。著重考慮地鐵施工的安全性問題，建立了地鐵施工安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系，首先采用偏好系數(shù)法將層次分析法和熵權(quán)法組合，進而根據(jù)云模型給出風(fēng)險等級標(biāo)準(zhǔn)云及綜合評價云圖，對比兩圖的相似度確定風(fēng)險等級。最后以某地鐵8號線為例對所提出的方法進行驗證，結(jié)果表明該方法具有有效性及科學(xué)性。

地鐵施工；風(fēng)險評價；組合賦權(quán)法；云模型

近年來，隨著城市化進程的加快，使得城市的交通問題日益嚴(yán)重。地鐵是目前解決城市交通擁擠的一個最優(yōu)方式，但地鐵工程項目的建設(shè)是一項復(fù)雜的高風(fēng)險性系統(tǒng)工程，特別是在施工過程中，具有復(fù)雜性、隱蔽性和突發(fā)性等特點[1]，這些特點必然引起地鐵事故的頻繁發(fā)生。因此，科學(xué)有效地對地鐵施工風(fēng)險進行評價顯得尤為重要，既有較強的實踐意義，也可以為地鐵安全管理提供理論支持。

地鐵施工作為一個復(fù)雜的綜合系統(tǒng)，其安全狀態(tài)受到眾多因素的影響，其評價過程具有不確定性，即模糊性和隨機性。近年來，地鐵施工風(fēng)險評價受到越來越多關(guān)注，吸引了不少學(xué)者進行有關(guān)方面的研究。Olga Spackova[2]等總結(jié)了不同的隧道施工風(fēng)險概率預(yù)測模型，提出了隧道施工不確定性下的決策問題；鄧祥輝[3]、魏丹[4]、陳艷[5]等將模糊理論、故障樹、層次分析法以及可拓理論等系統(tǒng)理論引用到地鐵施工風(fēng)險評價中，這些方法在一定程度上解決了地鐵施工風(fēng)險評價問題，但在實際運用中也存在著些許缺陷，比如：這些方法不能很好地將模糊性與隨機性集成一體，無法實現(xiàn)定性和定量之間的轉(zhuǎn)換等。

本文在總結(jié)相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，利用層次分析法和熵權(quán)法對指標(biāo)進行賦權(quán)，得到組合權(quán)重值，并結(jié)合云模型通過正態(tài)云發(fā)生器輸出最后的綜合評價值，輔以案例分析來驗證該方法的科學(xué)性和合理性，以期為地鐵施工風(fēng)險評價研究提供一定的指導(dǎo)性意見。

1 構(gòu)建地鐵施工風(fēng)險評價指標(biāo)體系

影響地鐵施工安全狀態(tài)的指標(biāo)因素很多，它們從不同的角度和層次反映了地鐵施工安全狀態(tài)。為了更真實、全面地反映地鐵施工安全狀態(tài)，指標(biāo)體系的構(gòu)建需要遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性以及實用性等原則。在參考文獻[6-8]和實地調(diào)研的基礎(chǔ)上，對地鐵事故發(fā)生機理、施工模式等信息進行整體歸納分析，選擇的指標(biāo)因素具有代表性；同時為了保證指標(biāo)體系的可信度，采用問卷調(diào)查法分別向政府工作人員，地鐵建設(shè)領(lǐng)域?qū)＜壹皬臉I(yè)人員等共發(fā)放問卷的數(shù)量為220份，回收問卷數(shù)量為207份，問卷回收率為94.1%，其中有效問卷數(shù)量為182份，有效回收率為82.7%。再經(jīng)過SPSS軟件對問卷的信度和效度分析，剔除掉信度低且意見分歧較大的指標(biāo)，最終構(gòu)建了該地鐵項目的施工風(fēng)險評價指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 地鐵施工風(fēng)險評價指標(biāo)體系

2 地鐵施工風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重的確定

2.1 層次分析法確定主觀權(quán)重

層次分析法是一種典型的主觀賦權(quán)法，可將復(fù)雜的決策系統(tǒng)層次化，需要專家根據(jù)各個相關(guān)聯(lián)因素之間的重要性進行打分（1~9標(biāo)度法），具有較強的主觀性，可為決策提供定量分析依據(jù)。其基本步驟包括：構(gòu)造決策結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)造判斷矩陣，計算各指標(biāo)層的權(quán)重向量，求解總目標(biāo)層的權(quán)重值，一致性檢驗。

2.2 熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

在信息論中，熵是系統(tǒng)無序程度的一個度量，如果指標(biāo)的熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大，反之亦然；它還可根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重。相對于主觀賦權(quán)法而言，運用熵權(quán)法處理原始數(shù)據(jù)的結(jié)果是精度更高且客觀性更強。原理如下：

（1）數(shù)據(jù)歸一化。假設(shè)給定了個指標(biāo)1,2,3, ... ,X，其中X={1,2,...,x}。假設(shè)對各指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化的值為1,2, ...,Y，則有

（2）求各指標(biāo)的熵值。首先計算第個指標(biāo)下第個對象的指標(biāo)值的比重p：

計算第項指標(biāo)的熵值E：

（3）確定各指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)熵值的計算公式，計算出各個指標(biāo)的熵值為12...,E。通過熵值計算各權(quán)重：

2.3 偏好系數(shù)法

通過偏好系數(shù)對層次分析法和熵權(quán)法進行組合賦權(quán)，其中記層次分析法的權(quán)重為w，熵權(quán)法的權(quán)重為2，最后的組合權(quán)重是由層次分析法和熵權(quán)法得到的主、客觀權(quán)重經(jīng)過線性加權(quán)而獲得，計算公式為

式中：為偏好系數(shù)（0<<1）。

3 基于云模型的地鐵施工安全風(fēng)險評價

3.1 模型原理

云所表示的概念的定量特征可以由3個基本的云數(shù)字基本特征表示，分別為期望值，熵和超熵，如圖1所示。期望值是最能代表定性概念在論域中的中心值，是定性概念定量之后最具有代表性的樣本；熵是定性概念的不確定性度量，是由概念的隨機性和模糊性共同決定的，一方面不僅反映了定性概念的云滴的離散程度，另一方面還能反映論域空間中可被接受的云滴的取值范圍；超熵是熵的不確定性度量，其與熵的隨機性和模糊性密切相關(guān)，且可以衡量熵的離散程度，超熵的大小間接地反映云層的厚度，超熵越大，云的厚度越大，反之亦然。

圖1 正態(tài)云模型的數(shù)字特征

綜上而言，云模型并不是用精確的函數(shù)曲線來處理模糊現(xiàn)象，它可以將問題的隨機性和模糊性很好地融合在一起，具有更強的普適性和靈活性，同時能弱化專家的主觀性，將最終結(jié)果的效度和信度提高到新的水平。

云模型是在云發(fā)生器的基礎(chǔ)之上去實現(xiàn)數(shù)據(jù)的定性和定量之間轉(zhuǎn)換的，云發(fā)生器包含正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器，它們是用計算機編輯的算法。正向云發(fā)生器是將數(shù)字特征值及云滴數(shù)量產(chǎn)生云滴的過程；逆向云發(fā)生器是將精確數(shù)值轉(zhuǎn)化為反映整體特征的數(shù)字特征值的過程，計算過程如下：

（1）計算數(shù)據(jù)的樣本均值：

一階樣本絕對中心距：

樣本方差：

（2）特征值計算公式：

3.2 評價過程

（1）云標(biāo)尺的構(gòu)建。構(gòu)建云標(biāo)尺一般建立在評價集的基礎(chǔ)上，每一個風(fēng)險評價區(qū)間的云模型的數(shù)字特征可通過專家結(jié)合實際情況進行評分給出，見式(11)。

式中：max,min分別對應(yīng)等級標(biāo)準(zhǔn)的最大、最小邊界值；為常數(shù)。

（2）綜合云的計算。根據(jù)專家打分得出單因素的評價云，通過對整體單因素評價云進行綜合計算，綜合云算法的公式如下：

（3）將最后得到的評價結(jié)果云圖與標(biāo)準(zhǔn)云圖進行比較，根據(jù)云圖的重合范圍確認(rèn)最終的地鐵施工安全風(fēng)險等級。

4 案例分析

某地鐵8號線起于膠州北站，到五四廣場結(jié)束，經(jīng)過市南區(qū)、市北區(qū)、李滄區(qū)等地區(qū)，將某市的主城區(qū)、紅島經(jīng)濟區(qū)和膠州市聯(lián)通起來，也是連貫?zāi)z州北站、膠東國際機場、濟青高鐵紅島站和某北站的重要紐帶項目。該地鐵8號線全長60.7 km，其中高架線6.55 km，過渡段0.53 km，地下線53.62 km。共設(shè)置車站18座，其中高架站1座，地下站17座。為有效評價施工安全狀態(tài)，本文利用組合賦權(quán)法和云模型對地鐵8號線進行施工安全風(fēng)險評價。依據(jù)《地鐵施工安全風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)》和相關(guān)國家規(guī)范對地鐵施工安全狀態(tài)分為低風(fēng)險、較低風(fēng)險、中度風(fēng)險、較高風(fēng)險、高風(fēng)險五個風(fēng)險等級，其區(qū)間是由知識豐富的10位專家以專業(yè)視角和實際情況進行劃分，并根據(jù)式(11)得出地鐵施工風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)云模型，借助經(jīng)驗并經(jīng)過多次取值實驗之后，本文取=0.005。詳細(xì)的取值區(qū)間和云數(shù)字特征見表2。

表2 某地鐵施工風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)云參數(shù)

將表2中的標(biāo)準(zhǔn)云參數(shù)利用MATLAB軟件根據(jù)正態(tài)云發(fā)生器理論進行編程，得到標(biāo)準(zhǔn)云模型，如圖2所示。

圖2 綜合標(biāo)準(zhǔn)云圖

4.1 組合權(quán)重

運用層次分析法進行主觀權(quán)重計算時，為增強權(quán)重的系統(tǒng)性和效度，邀請10位專家對各層次中的各指標(biāo)進行重要性比較，并進行打分，按照層次分析法的計算步驟得到各指標(biāo)的權(quán)重；根據(jù)熵權(quán)法的計算式(1)～(4)得到客觀權(quán)重，通過偏好系數(shù)法求得最優(yōu)的組合方法即主、客觀權(quán)重各占一半時，即=0.5。將主客觀權(quán)重進行組合得到的最終權(quán)重見表3。

4.2 風(fēng)險評價等級的確定

邀請8位專家結(jié)合豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗、相關(guān)規(guī)范等對指標(biāo)層中的各指標(biāo)因素進行打分，然后依據(jù)公式編輯云發(fā)生器程序，將每項指標(biāo)的打分帶入程序中得出各指標(biāo)的云參數(shù)，全部指標(biāo)的云參數(shù)及組合權(quán)重見表4。根據(jù)式(12)得出綜合云的數(shù)字特征值為（0.2905,0.0181,0.0073）。利用MATLAB編制的程序可以運行出綜合評價云圖（圖3）。

表3 組合賦權(quán)權(quán)重值

表4 各指標(biāo)的組合權(quán)重及云參數(shù)

圖3 施工風(fēng)險綜合評價云圖

從上述綜合云圖和評價標(biāo)準(zhǔn)云參數(shù)的重疊部分可以看出該地鐵施工安全風(fēng)險等級為較低風(fēng)險，與某地鐵8號線實際施工情況相符，具有可行性。從表4可以看出，布設(shè)炮眼和材料運輸存儲等指標(biāo)方面的風(fēng)險相對較大，提高了該工程的風(fēng)險水平，應(yīng)嚴(yán)格控制周邊眼間距及最小抵抗線厚度，運輸和存儲的材料應(yīng)嚴(yán)格進行質(zhì)量和數(shù)量方面的檢查，并按照材料的型號進行排列存儲，同時在其他方面也應(yīng)做好風(fēng)險管理工作，將地鐵施工安全風(fēng)險程度降到最低。

5 結(jié)束語

通過本文研究表明，從地鐵工程項目本身進行風(fēng)險評價指標(biāo)體系的選取，使得指標(biāo)體系更為廣泛和深入，一定程度上克服了傳統(tǒng)風(fēng)險指標(biāo)體系的片面性。利用偏好系數(shù)法將層次分析法和熵權(quán)法進行權(quán)重組合，提高了權(quán)重的準(zhǔn)確性，再將組合權(quán)重和云模型結(jié)合應(yīng)用到實際地鐵施工風(fēng)險評價中，能夠真實反映出地鐵施工的風(fēng)險等級，驗證了該模型的合理性和有效性，為類似地鐵建設(shè)項目的風(fēng)險管理提供科學(xué)依據(jù)和參考。

[1] 劉仁輝，于渤，金真. 基于區(qū)間估計的地鐵施工安全風(fēng)險評價指標(biāo)篩選[J]. 預(yù)測，2012, 31(02): 62-66

[2] ?pa?ková O, Novotná E, ?ejnoha M, et al. Probabilistic models for tunnel construction risk assessment[J]. Advances in Engineering Software, 2013, 62-63, 72-84

[3] 鄧祥輝，徐甜，龔珍，等. 基于模糊層次分析法的地鐵深基坑施工風(fēng)險評估[J]. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2017(13): 136-142

[4] 魏丹. 基于故障樹和層次分析法的地鐵施工風(fēng)險評價[J]. 安全與環(huán)境工程，2018(01): 100-103

[5] 陳艷，李浩琪，呂云翔，等. 可拓法在地鐵施工安全風(fēng)險評價中的應(yīng)用[J]. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2019(14): 132-139

[6] 趙金先，李堃，王苗苗，等. 基于AHP-SPA的地鐵建設(shè)項目施工風(fēng)險評價[J]. 土木工程與管理學(xué)報，2017, 34(6): 11-16

[7] 閆文周，門雪，楊翻艷. 基于相互作用矩陣的地鐵施工風(fēng)險評價[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報：工學(xué)版，2019, 52(09): 796-800

[8] 吳丹紅，張美霞，張漢斌，等. 基于可拓學(xué)的地鐵車站深基坑施工安全評價[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報，2019, 19(03): 761-766

[9] 李德毅，孟海軍，史雪梅. 隸屬云和隸屬云發(fā)生器[J]. 計算機研究與發(fā)展，1995, 32(6): 6-21

Safety risk assessment of subway construction based on combination weighting method and cloud model

LI Meng，ZHOU Sheng-shi，LIU Qing-yun

(School of Management Engineering, Qingdao University of Technology, Shandong Qingdao 266520, China)

Subway construction can effectively alleviate the pressure of urban ground traffic and meet the needs of urban residents, but the risk factors of subway construction are complex and uncertain. According to the characteristics of the construction risk factors such as the modularity and randomness, the combined weighting method and the cloud model are put forward. Considering the safety of subway construction, the index system of subway construction safety risk evaluation is established. Firstly, the preference coefficient method is used to combine the analytic hierarchy process (AHP) with the entropy weight method, secondly, according to the cloud model, the risk grade standard cloud and the comprehensive evaluation cloud chart are given, and the risk grade is determined by comparing the similarity of the two charts. Finally, taking some Metro Line 8 as an example, the results show that the method is effective and scientific.

subway construction；risk assessment；combination weighting method；cloud model

2020-09-07

李夢（1995-），女，山東日照人，碩士，主要從事工程項目管理研究，2329228871@qq.com。

周盛世（1964-），男，浙江浦江人，副教授，碩士，主要從事工程項目管理、建筑垃圾循環(huán)利用、建筑供應(yīng)鏈管理、物流與供應(yīng)鏈管理研究。

TU714

A

1007-984X(2021)01-0068-06