袁文輝

江西省氣象局 江西 南昌 330000

引言

隨著“碳達峰、碳中和”目標的提出，可持續(xù)發(fā)展的健康綠色建筑項目的設計和實施已成為現(xiàn)代化城市建設的一種趨勢[1]。太陽能熱水系統(tǒng)的鋪設是當前多數(shù)新建綠色建筑施工中重要的一環(huán)。在行業(yè)發(fā)展飄升的背后也伴隨著工程風險問題的日益增多。本文立足于實踐，綜合運用風險管理的基本理論和技術，通過貝葉斯網絡等主要研究方法對某園區(qū)熱水系統(tǒng)工程項目進行了具體研究，分析出其中影響程度較高的一些因素并提出相對應的風險防范建議，由此，對于工程建設單位加強類似綠色改造項目的風險管理具有一定的參考價值和借鑒意義[2]。

1 工程概況

園區(qū)總用地面積：約46m2，主要包含職工公寓、宿舍與食堂，分為一期與二期施工，兩期的建筑樓棟之間有4層裙房并設食堂。隨著國家對綠色建筑的要求愈加規(guī)范化，某管委會對建設單位建設園區(qū)項目提出了新要求：該招商引資項目需按二星綠建項目標準建造，但前期項目設計未考慮申報二星綠建項目，只按一般公寓、宿舍設計，同時熱水系統(tǒng)也按照鍋爐供熱設計，此時熱水系統(tǒng)工程已經完成全部設計且已開始施工。

受國際形勢金融貿易影響，造成已建成的園區(qū)產線處于半停產狀態(tài)，后續(xù)招聘人員及入駐計劃不確定，原建設單位對本次熱水系統(tǒng)改造所要求的施工交付時間完全無法控制，配套園區(qū)仍有未完全竣工的生產區(qū)，導致該在建工程綠色化熱水系統(tǒng)改造項目遲遲難以正式開工。

最終，各利益相關主體商定進行設計變更，需要對已完成的一期建筑的熱水系統(tǒng)進行太陽能裝置的重新改造，同時對在建且緊臨的二期建筑進行太陽能熱水系統(tǒng)的鋪設，兩宿舍樓之間的裙房不上人屋面上增加空氣能設備機組及120t熱水水箱及相關配套控制柜、水路管線等設施，滿足二星綠建驗收。

2 基于貝葉斯網絡的項目進度風險推理分析

2.1 貝葉斯網絡模型方法的選取與介紹

貝葉斯網絡是使用概率統(tǒng)計對復雜的不確定性問題進行推理和數(shù)據分析的方法，相較于雙代號網絡計劃技術、PERT方法、蒙特卡洛方法等，該法能在已有條件下對未來可能的事件進行結果預測，并準確掌握其中的關鍵影響因素。此外，能夠動態(tài)的反應因素間的關系，這在項目情景復雜變化的條件下具有良好的運用前景[3]。

2.2 園區(qū)熱水系統(tǒng)工程項目進度風險因素識別和評估

2.2.1 進度風險因素的識別。本文在歷史文獻法分析的基礎上，通過對項目現(xiàn)場的專家訪談，結合工程概況，對風險因素進行篩選和整理，以符合項目的實際情景，最終形成項目的進度風險因素體系，如表1所示。

表1 未來科技園生活區(qū)熱水系統(tǒng)工程項目進度風險因素體系[4]

2.2.2 進度風險因素評估?；诒?中的17個風險因素設調查問卷，對每個進度風險因素進行評估，把風險對項目進度造成的影響程度描述為風險發(fā)生后，造成項目進度在計劃工期上的延遲程度，分為5等級：進度幾乎不延遲、進度延遲＜10%、進度延遲10%～20%、進度延遲20%～50%、進度延遲＞50%。把風險發(fā)生概率同樣按照5級分為幾乎不發(fā)生、很少發(fā)生、偶爾發(fā)生、較頻繁發(fā)生和頻繁發(fā)生。經過整理，共得到100份有效問卷。

按照風險矩陣的思想，分別以風險可能造成影響的嚴重性和風險發(fā)生的可能性構建風險二維矩陣，得出高、中、低三類風險，分別記為R3、R2和R1，表示該風險因素的大小程度，如圖1所示。

圖1 項目風險進度矩陣

在圖1中，以0-4從低到高表示風險造成影響程度和風險發(fā)生概率的5個等級，對調研得到的100份調查問卷進行統(tǒng)計分析，逐次計算各因子的風險等級，分別用R1、R2、R3表示，17個進度風險因素的風險等級評估統(tǒng)計數(shù)據見表2。

表2 風險因素的評估統(tǒng)計數(shù)據

2.3 熱水系統(tǒng)工程項目的貝葉斯網絡模型推理分析

2.3.1 貝葉斯網絡模型結構的建立。貝葉斯網絡結構的建立可通過機器學習法和專家經驗法，本文選用兩者結合的方法進行建立[5]。先利用已有數(shù)據在GeNie3.0軟件進行網絡結構學習，可初步得到熱水系統(tǒng)工程項目進度風險因素的網絡結構學習結果，但其結構不夠清晰，數(shù)據之間的關系連接都是完全通過數(shù)據的信息來建立的，應對網絡結構進行優(yōu)化，與熱水系統(tǒng)工程項目的實際情況相結合，通過參專家訪談的方法，分析各個影響因素之間的因果關系，優(yōu)化貝葉斯網絡模型結構，共構建對應因果關系，初步得出熱水系統(tǒng)工程項目進度風險貝葉斯網絡結構，見圖2。

圖2 未來科技園生活區(qū)熱水系統(tǒng)工程項目進度風險貝葉斯網絡結構

2.3.2 貝葉斯網絡參數(shù)學習。根據已經構建的貝葉斯網絡模型結構，使用調研得到并已進行評估處理的數(shù)據進行貝葉斯網絡的參數(shù)學習，以獲得各個節(jié)點變量的條件概率分布。用GeNie3.0軟件來對貝葉斯網絡模型進行推理和分析[6]。

在GeNie3.0軟件中導入經Access數(shù)據庫規(guī)范化處理后的數(shù)據，選擇已經構建的進度風險貝葉斯網絡結構作為參數(shù)學習的對象，并將每個節(jié)點的Low——R1，Medium——R2，High——R3進行匹配。在進行貝葉斯網絡節(jié)點變量概率初始化和數(shù)據與網絡的匹配之后，就可以進行貝葉斯網絡的參數(shù)學習。本文用最大似然估計算法對項目進度風險貝葉斯網絡進行參數(shù)學習，參數(shù)學習的結果如圖3。根據參數(shù)分析的結果，可以得出未來科技園生活區(qū)熱水系統(tǒng)工程項目發(fā)生進度延遲程度高的概率為32%，中等概率為31%，低的概率為37%。本文在定義進度延遲高、中等和低三個層次時，將實際工期比計劃工期延遲超過20%視為高，延遲超過10%且不超過20%視為中等，延遲不超過10%以及進度不延遲視為低。通過分析各個風險因素之間的因果關系，建立相應的貝葉斯網絡模型，并用統(tǒng)計數(shù)據進行參數(shù)學習，得到了貝葉斯網絡參數(shù)學習結果，得出進度延遲在三個層次的概率分布。上述參數(shù)學習的結果并不能作為該工程項目進度風險評估的結論，為進一步得出影響工程項目進度的最主要的風險因素，本文采用逆向推理分析、敏感性分析和最大致因鏈分析來進行進一步的推理分析。

2.3.3 逆向推理分析。根據貝葉斯網絡逆向推理的算法，將進度延遲節(jié)點設置為目標節(jié)點，假設當其High狀態(tài)為100%，即發(fā)生比計劃工期延遲20%的事件時，那么在貝葉斯網絡中哪些風險因素最為關鍵，推理得出如下圖4所示的結果。

圖4 逆向推理結果

根據推理結果可知，當進度延遲的高級（High）狀態(tài)被作為目標進行逆向推理時，得出各個相關風險因素節(jié)點的條件概率分布，從圖中可以得出，綠建國家項目政策變化、存在已交付使用的工程、施工單位經驗不足這三個事件的High狀態(tài)為最高，即當要發(fā)生比計劃工期延遲20%的情況時，綠建國家項目政策變化、存在已交付使用的工程、施工單位經驗不足這三個風險因素最為重要，當其中的一件或多件發(fā)生的時候，項目實際工期比計劃工期延遲大于20%的可能性較大。

2.3.4 敏感性分析。在圖4的推理結果基礎上，對工程項目進度貝葉斯網絡模型進行敏感性分析，得到如圖5所示的分析結果。

圖5 敏感性分析

根據敏感性分析的結果，顏色越深與敏感性成正相關。圖5中，入住人員的安撫工作和項目資源機械人員配備不合理為敏感性最高的因素，為首先需要關注的因素；施工單位經驗不足、存在已交付使用的工程、設計變更圖紙深化、綠建國家項目政策變化、設計圖紙有錯誤遺漏、熱水廠家經驗不足為敏感性次要的風險因素；而剩余因子為非關鍵風險因素。敏感性較高的因素節(jié)點小幅度變化可能對工程項目的進度延遲造成較大影響，值得關注。

2.3.5 最大致因鏈分析。進一步對大型工程項目進度貝葉斯網絡模型進行最大致因鏈的分析，得到如圖6所示的分析結果。

圖6 最大致因鏈分析

由圖6，圖中連接線粗細程度不一，連接線越粗，表示影響程度越大。如入住計劃不明確和綠建國家項目政策變化，這兩個因素對存在已交付使用的工程發(fā)生的影響程度不同，后者對存在已交付使用的工程的影響最大。

圖中加粗的鏈路即為最大致因鏈，其中，綠建國家項目政策變化和施工單位經驗不足是進度滯后的最大致因源頭，而這兩者導致的現(xiàn)場安全問題、施工環(huán)境復雜、項目資源機械人員配備不合理、存在已交付使用的工程、入住人員的安撫工作等構成致因鏈上的節(jié)點，是導致進度滯后的重要因素，應對這些節(jié)點進行重點監(jiān)控。

2.4 貝葉斯網絡進度風險分析結果

通過以上貝葉斯網絡模型的推理分析，綠建國家項目政策變化、存在已交付使用的工程和施工單位經驗不足這三個因素在逆向推理分析、敏感性分析和最大致因鏈分析中，均為主要的風險因素，在對項目進度風險控制時，需要重點關注；從敏感性分析和最大致因鏈分析結果可以得出，項目資源、機械、人員配備不合理、入住人員的安撫工作、設計變更圖紙深化等因素對工程進度的滯后也有一定的影響，也需要對其給予一定的關注。

得到影響項目進度延遲的主要因素之后，需對這些因素進行分析，并采取相應措施去解決，并從中得到一些啟發(fā)性的建議。

3 結束語

本文運用貝葉斯網絡模型的方法研究了在建工程綠色改造項目的進度風險影響因素，總結出在環(huán)境、技術、管理三個方面的風險影響因素，利用Genie軟件構建綠建項目進度風險因素貝葉斯網絡模型，對貝葉斯網絡進行動態(tài)分析，預測項目工期滯后的程度?；谏鲜龇治?，本文為現(xiàn)實中在建工程綠色改造項目的實踐提出如下建議：

積極做好政策變化的應對工作。面對政策的變化，一方面應當認真學習了解新政策的變化與導向，積極對設計進行優(yōu)化與變更，對施工現(xiàn)場進行整改。另一方面與設計方提前溝通，面對一些新政策的試行與政策可能的導向進行提前準備與預留，盡量減少后期變更導致的風險損失。

加強施工統(tǒng)籌協(xié)調和人力資源管理，確保施工效率和質量。另一方面，不斷完善考核機制和鼓勵機制，將施工人員的個人能力素質與其收益掛鉤，進一步提高施工人員的可靠性。

做好已交付工程人員安撫與管理工作。針對存在已交付使用工程的施工，一方面需做好入住人員安撫工作，對施工過程中產生的噪音、揚塵、施工材料安放和運輸?shù)葐栴}進行控制和解決，根據人流量、作息時間等因素選取合理的時間段進行施工；另一方面明確劃分施工區(qū)域，以免施工區(qū)域與生活區(qū)域混淆，增加人員安全隱患，影響施工進度。

篩選優(yōu)質管理人員和施工人員。加強管理人員和施工人員的技術培訓和思想政治教育，制定管理人員和施工人員的入職考核和階段考核機制，篩選出優(yōu)質管理人員和施工人員，從一定程度上提高工作效率，降低進度滯后的風險。