摘要：為有效對裝配式建筑施工安全風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行研究，基于事故樹分析法（FTA）和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（FBN）對裝配式建筑施工安全風(fēng)險進(jìn)行分析。首先，建立裝配式建筑施工安全事故樹，并映射到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其次，引入三角模糊數(shù)對專家自然語言進(jìn)行量化，得到風(fēng)險因素概率，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計算裝配式建筑施工安全風(fēng)險狀態(tài)概率；最后，通過敏感性分析，找出裝配式建筑施工中薄弱部分，加強施工安全管理，避免安全事故發(fā)生。運用實例分析項目處于較低風(fēng)險狀態(tài)，通過敏感性分析可知，現(xiàn)場安全管理不到位、吊裝設(shè)備超載運行和違章作業(yè)等因素是影響裝配式建筑吊裝施工安全風(fēng)險的關(guān)鍵風(fēng)險因素。

關(guān)鍵詞：裝配式建筑；事故樹分析法;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);三角模糊數(shù);施工安全風(fēng)險分析

0"引言

近年來，隨著我國對裝配式建筑的政策扶持，裝配式建筑迅速發(fā)展。然而，裝配式建筑在施工中存在吊裝預(yù)制構(gòu)件復(fù)雜、吊裝作業(yè)強度大，以及作業(yè)空間可視性差等特點，導(dǎo)致裝配式建筑施工安全事故頻發(fā)"[1]。因此，有必要對裝配式建筑施工安全風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)有效的評估，以提高裝配式建筑施工安全管理水平。

目前，國內(nèi)外常用的施工安全風(fēng)險分析方法有層次分析法"[2]、結(jié)構(gòu)方程模型"[3]、云模型"[4]等，但在裝配式建筑施工過程中存在較多的不確定性，這些傳統(tǒng)的風(fēng)險分析方法不能很好地處理不確定性問題。同時，在實際工程中，多數(shù)事故的發(fā)生往往是多個風(fēng)險因素相互作用導(dǎo)致的，上述分析方法不能很好地表達(dá)風(fēng)險因素之間的關(guān)聯(lián)性。模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy Bayesian network，F(xiàn)BN）在解決不確定性問題方面具有明顯優(yōu)勢，彌補了傳統(tǒng)方法的不足。本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與事故樹、三角模糊數(shù)相結(jié)合，建立基于事故樹和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的安全風(fēng)險評價模型，利用事故樹的模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)雙向推理功能來評估裝配式建筑施工安全風(fēng)險，診斷出影響裝配式建筑施工安全的關(guān)鍵風(fēng)險因素。通過工程實際應(yīng)用驗證該模型的科學(xué)性和合理性。

1"研究方法及原理

1.1"事故樹分析法

事故樹分析法（FauLt Tree Analysis，F(xiàn)TA）又稱故障樹分析法，它利用“樹”的圖形演繹方式進(jìn)行邏輯歸納，從目標(biāo)風(fēng)險事故（頂事件）開始，根據(jù)結(jié)果從上至下逐層推導(dǎo)其致因，分析復(fù)雜系統(tǒng)基本事件（底事件）的影響。事故樹能夠直觀、清晰、全面地分析層級事件之間的聯(lián)系，并快速找出底事件，建立風(fēng)險事件的因果關(guān)系模型。事故樹由頂事件、中間事件、底事件及邏輯門構(gòu)成，用各種符號和邏輯門描述系統(tǒng)中各種事件的因果關(guān)系。其中，邏輯門包括或門和與門，或門表示輸入事件中任何一個事件發(fā)生，輸出事件都會發(fā)生；與門表示輸入事件要同時發(fā)生，輸出事件才會發(fā)生。

本文通過相關(guān)文獻(xiàn)及裝配式建筑吊裝施工工藝流程圖（圖1）研究裝配式建筑施工安全風(fēng)險來源，其風(fēng)險包括：高空墜物打擊、預(yù)制構(gòu)件吊裝及觸電等"[5]。然而，從安全事故致因角度分析，裝配式建筑施工安全風(fēng)險主要來源于人為、設(shè)備、構(gòu)件、管理及環(huán)境5類。本文基于事故樹分析法，以裝配式建筑施工安全事故R為頂事件，建立裝配式建筑施工安全風(fēng)險事故樹，如圖2所示。

1.2"基于事故樹的模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN），又稱信度網(wǎng)絡(luò)，由Jude 等"[6]于1985年首次提出，是一種將圖形論和概率論相結(jié)合的不確定性知識表達(dá)和推理的有效模型，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為有向無環(huán)圖，能夠清晰、直觀地描述系統(tǒng)中各變量間的因果關(guān)系，并通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的概率計算。描述系統(tǒng)中各變量間的因果關(guān)系及狀態(tài)。因此，常用于風(fēng)險分析中。在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通過有向邊連接，其中，沒有父節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點稱為根節(jié)點，有父節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點稱為子結(jié)點，根節(jié)點的概率為先驗概率，用條件概率表示各結(jié)點的連接強度。

貝葉斯公式如下

P（AiB）=P（BAi）P（Ai）P（B）=P（BiA）P（Ai）∑ni=1P（BAi）P（Ai）（1）

式中，Ai（i=1，2，…，n）為影響目標(biāo)事件B發(fā)生的事件；P（Ai）為先驗概率；P（BAi）為條件概率，即如果Ai發(fā)生則B發(fā)生的概率；P（AiB）為后驗概率，即如果B 發(fā)生則Ai發(fā)生的概率。

事故樹向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)映射時"[7]，事故樹的頂事件、中間事件及底事件分別對應(yīng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的葉節(jié)點、中間節(jié)點及根節(jié)點，事故樹中邏輯門的輸入、輸出與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向邊方向一致。數(shù)值映射時，事故樹的底事件和中間事件發(fā)生概率分別對應(yīng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的根節(jié)點先驗概率和中間節(jié)點的條件概率。

1.3"貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

1.3.1"根節(jié)點的先驗概率

由于裝配式建筑風(fēng)險評價中某些風(fēng)險指標(biāo)精確數(shù)據(jù)無法獲得，本文采用專家打分法與三角模糊數(shù)相結(jié)合的方法來計算根節(jié)點的先驗概率，此方法可以消除研究過程中過于依賴歷史數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的嚴(yán)重偏差，結(jié)合專家經(jīng)驗和實際工程能提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。設(shè)三角模糊數(shù)的表達(dá)為A=（a，m，b），a、m和b分別表示模糊數(shù)的下界、最可能估計值和上界。其隸屬函數(shù)為

FA（x）=0"（xlt;a或xgt;b）

（x－a）/（m－a）"（a≤x≤m）

（b－x）/（b－m）"（mlt;x≤b）（2）

三角模糊數(shù)A1=（a1，m1，b1）和A2=（a2，m2，b2） 的“+”運算為

A1+A2=（a1+a2，m1+m2，b1+b2）（3）

引入自然語言變量：非常高（VH）、高（H）、偏高（FH）、中等（VH）、偏低（FL）、低（L）和非常低（VL）。將專家的評判結(jié)果轉(zhuǎn)化為三角模糊概率。自然語言變量與對應(yīng)的三角模糊數(shù)見表1。

設(shè)有n名專家參與評判，其中，第j名專家對根節(jié)點i給出的自然語言變量對應(yīng)的三角模糊數(shù)為

Fij=（aij， mij， bij）（4）

為使計算結(jié)果更為準(zhǔn)確，對各名專家的評判結(jié)果進(jìn)行算術(shù)平均計算，現(xiàn)假定各名專家的權(quán)重保持一致，則n名專家的三角模糊數(shù)Fij的算術(shù)平均數(shù)為

F′ij=∑nj=1Fijn=∑nj=1aijn， ∑nj=1mijn， ∑nj=1bijn（5）

采用面積均值法進(jìn)行去模糊化處理，獲得事件i的概率的評估值為

Pi=aij4+mij2+bij4（6）

Pi即為去模糊化的專家意見精確值。

1.3.2"其他節(jié)點的條件概率

由事故樹的映射得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的葉節(jié)點和中間節(jié)點的條件概率，然而，在實際的工程項目中，傳統(tǒng)的事故樹并不完全表達(dá)出事件之間的因果關(guān)系，因此，對于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的部分網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的條件概率同樣需要專家評判，計算方式也同上根節(jié)點的先驗概率的計算方式。通過專家不斷對傳統(tǒng)事故樹進(jìn)行修正，并重構(gòu)條件概率，能較好地描述事件聯(lián)系的不確定性"[8]。

2"裝配式建筑施工安全風(fēng)險分析

本文以某裝配式建筑項目為研究對象，在貝葉斯仿真軟件GeNIe3.0中建立裝配式建筑施工安全風(fēng)險的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，邀請裝配式建筑行業(yè)內(nèi)5名專家依據(jù)實際案例經(jīng)驗對模型中根節(jié)點的先驗概率和中間節(jié)點的條件概率做出評判，通過反復(fù)修正，將所獲得的節(jié)點概率數(shù)據(jù)輸入貝葉斯仿真軟件中進(jìn)行推理計算，就可以得到目標(biāo)風(fēng)險發(fā)生的概率。

2.1"網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型參數(shù)處理

設(shè)風(fēng)險因素狀態(tài)為：發(fā)生（Y）和不發(fā)生（N）。邀請5名專家對裝配式建筑施工安全風(fēng)險結(jié)構(gòu)模型中的根節(jié)點X1、X7、X10、X12、X13和X14的風(fēng)險狀態(tài)Y給出評判意見，并通過第1.3.1節(jié)的計算步驟得出根節(jié)點先驗概率和中間節(jié)點的條件概率表。以X1根節(jié)點為例，經(jīng)調(diào)查收集到5名專家給出的模糊意見，分別為M、FL、FL、L、VL，得到X1的先驗概率為0.213，同理可得X7、X10、X12、X13和X14的先驗概率分別為0.14、0.23、0.155、0.104、0.085。考慮到篇幅限制，僅給出X5的條件概率結(jié)果見表2。

2.2"貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理

2.2.1"事前風(fēng)險評估

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的正向因果能夠得到目標(biāo)事件的發(fā)生概率，從而幫助決策者在施工安全管理中提前防范風(fēng)險。將上面計算得到的節(jié)點參數(shù)輸入貝葉斯仿真軟件中，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的正向因果推理功能，得到各節(jié)點的發(fā)生概率值。最后得到目標(biāo)節(jié)點R裝配式建筑施工安全風(fēng)險發(fā)生的概率為24.3%，裝配式建筑施工安全風(fēng)險貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計算圖如圖3所示。

當(dāng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)輸入新的證據(jù)時，目標(biāo)事件的概率也會隨之變化。以節(jié)點X6為例，當(dāng)設(shè)置P（X6=Y）=1時，目標(biāo)事件R的發(fā)生概率增加了11%。當(dāng)節(jié)點X6和節(jié)點X8同時同時發(fā)生時，目標(biāo)事件R的發(fā)生概率增加了20%，表明多個風(fēng)險因素同時發(fā)生時，對安全風(fēng)險的影響大于單個風(fēng)險因素作用下的影響。該結(jié)果與工程項目實際情況相符，說明建立的事故樹和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)裝配式建筑施工安全風(fēng)險分析模型是有效的。

2.2.2"事后風(fēng)險評估

設(shè)定目標(biāo)風(fēng)險事故R發(fā)生，即P（R=Y）=1，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的反向診斷推理得出各個節(jié)點的后驗概率值。節(jié)點后驗概率如圖4所示。

由軟件計算得出，R1、R2、R3、R4、R5的后驗概率分別為0.405、0.296、0.333、0.374、0.120。在裝配式建筑施工風(fēng)險中，人為因素R1的后驗概率值最高，說明該因素導(dǎo)致裝配式建筑施工安全風(fēng)險的概率最大，在實際的工程項目中該類風(fēng)險因素應(yīng)加強防范。為防止裝配式建筑施工安全風(fēng)險發(fā)生，需要對風(fēng)險因素進(jìn)行診斷。設(shè)風(fēng)險因素R1發(fā)生，即P（R1=Y）=1，將其作為新的證據(jù)輸入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行反向診斷，得到節(jié)點X3的后驗概率最高。通過此方法，可以不斷地進(jìn)行風(fēng)險診斷，直至裝配式建筑施工安全風(fēng)險得到有效控制。

2.3"敏感性分析

敏感性分析能夠確定網(wǎng)絡(luò)中某一風(fēng)險因素對其他風(fēng)險因素的變化敏感，進(jìn)而識別出對目標(biāo)事件影響較大的風(fēng)險因素。本文將敏感性用各節(jié)點風(fēng)險狀態(tài)的變化對目標(biāo)事件狀態(tài)的影響程度平均值衡量。敏感性用IY（Mi）表示"[9]，公式如下

IY（Mi）=P（R=YMi=Y）－P（R=Y）P（R=Y）+P（R=YMi=N）－P（R=Y）P（R=Y）/2 （7）

在軟件GeNIe中，將各節(jié)點風(fēng)險狀態(tài)發(fā)生概率設(shè)置為1，即該風(fēng)險因素發(fā)生，記錄目標(biāo)事件R風(fēng)險狀態(tài)Y的概率值，通過式（7）計算各風(fēng)險因素的敏感性，各風(fēng)險因素敏感性見表3。

風(fēng)險因素節(jié)點敏感性大說明其對目標(biāo)事件的影響顯著，即該風(fēng)險節(jié)點較小的變化將對目標(biāo)事件造成較大的影響"[10]。因此，根據(jù)表5得出X11、X6、X3、X2因素數(shù)值更大，說明這些風(fēng)險因素的變化對于裝配式建筑施工階段的影響更顯著，需要重點關(guān)注。其中，X11、X6和X3存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，X6和X3均受X11的影響，說明提高現(xiàn)場施工安全管理水平可有效減少吊裝設(shè)備超負(fù)荷運行、加強現(xiàn)場監(jiān)督人員管理可有效減少違章作業(yè)的發(fā)生。

3"對策及建議

（1）針對“現(xiàn)場管理不到位”風(fēng)險因素。成立現(xiàn)場吊裝施工領(lǐng)導(dǎo)小組，明確責(zé)任與分工，施工前制訂好各類突發(fā)情況的風(fēng)險應(yīng)急預(yù)案，并加強施工現(xiàn)場巡查力度，及時發(fā)現(xiàn)作業(yè)人員的不安全行為（如禁止非作業(yè)人員進(jìn)入吊裝施工區(qū)等）及物的不安全狀態(tài)（如抽查吊裝設(shè)備及吊具，避免有損傷的器具使用等）。

（2）針對“吊裝設(shè)備超載運行”風(fēng)險因素。選擇合理的吊裝設(shè)備保障施工安全運行，同時必須保證臨時支撐的安全性。在施工中，禁止進(jìn)行預(yù)制構(gòu)件重量不明的盲目吊裝作業(yè)，加強對起吊載荷量的實時監(jiān)控，防止機械設(shè)備在使用中超載運行。對于常使用的吊裝設(shè)備及附屬吊具，使用結(jié)束后定期維修與保養(yǎng)，注意索具的磨損率，防止其銹蝕、裂紋、變形等，確保設(shè)備及吊具索具處于良好的工作狀態(tài)。

（3）針對“違章作業(yè)”風(fēng)險因素。為使吊裝作業(yè)人員規(guī)范吊裝作業(yè)，可考慮實施獎懲激勵制度，對按規(guī)章且出色完成吊裝施工的作業(yè)人員適當(dāng)獎勵，對違反規(guī)章制度，如站在吊裝施工危險區(qū)內(nèi)等危險行為的作業(yè)人員進(jìn)行警告或罰款等。由于實際工程項目中吊裝作業(yè)人員技術(shù)水平有差異，應(yīng)加強作業(yè)人員理論知識學(xué)習(xí)、實踐操作交流，對作業(yè)人員專業(yè)技術(shù)水平進(jìn)行多方面考核評定，合格后才能持證上崗。

（4）針對“作業(yè)人員安全意識淡薄”風(fēng)險因素。施工前對作業(yè)人員進(jìn)行安全教育培訓(xùn)，考慮到施工人員教育水平參差不齊，可適當(dāng)減少文字性安全手冊，定期做崗前安全教育培訓(xùn)（除了講座、考試等傳統(tǒng)安全教育培訓(xùn)，可引入虛擬現(xiàn)實（VR）作為培訓(xùn)工具），加強吊裝作業(yè)人員安全意識，嚴(yán)格遵守“十不吊”的吊裝原則，牢記“安全第一”的思想。

4"結(jié)語

（1）本文通過構(gòu)建裝配式建筑施工安全事故樹和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，能夠直觀、清晰地得出各風(fēng)險因素之間的因果關(guān)系。

（2）結(jié)合專家知識與三角模糊數(shù)，將專家的主觀評判結(jié)果轉(zhuǎn)化為客觀的條件概率，并通過工程實例，計算出裝配式建筑施工階段安全風(fēng)險發(fā)生的概率，運用FBN的反向診斷推理識別出影響裝配式建筑施工安全事故發(fā)生的關(guān)鍵因素，對預(yù)防事故的發(fā)生有一定的參考價值。

（3）通過敏感性分析，得出現(xiàn)場管理不到位、吊裝設(shè)備超載運行、違章作業(yè)、作業(yè)人員安全意識淡薄等較為突出的影響因素，并提出具體管控措施。

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收稿日期：2023-12-01

作者簡介：

張偉豪（1998—），男，研究方向：工程項目管理。

綦春明（通信作者）（1965—），男，教授，研究方向：工程項目管理。

陳陽海（1993—），男，研究方向：工程項目管理。

*基金項目：國家自然科學(xué)基金項目 （41175117）。