摘要 為了提高隧道的防洪效果，更好地對隧道防洪風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。該文提出引進(jìn)相似結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對防淹防洪風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，同時(shí)根據(jù)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)優(yōu)化隧道設(shè)計(jì)方法。研究結(jié)果顯示：動(dòng)態(tài)貝葉斯模型在不同洪水情景下的預(yù)測準(zhǔn)確率最高達(dá)到90.6%，而靜態(tài)模型的準(zhǔn)確率最高為40.2%。應(yīng)用模型后，隧道低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的預(yù)測準(zhǔn)確率從0.5提升至0.6。所以，該研究構(gòu)建的模型不僅提升了風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性，還優(yōu)化了隧道的防洪結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞 隧道防洪；隧道DBN模型；動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；相似結(jié)構(gòu)

中圖分類號(hào) TN919.5-34；TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949（2025）04-0148-03

0 引言

現(xiàn)有的研究應(yīng)用靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)管理方法，在一定程度上可以對隧道進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，但是缺少對于風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)量以及多樣性的考慮，分析結(jié)果不滿足實(shí)際需求[1]。而且因?yàn)樗淼拉h(huán)境的復(fù)雜性以及各種不確定因素的存在，給大直徑隧道的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和隧道的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)帶來很多的困擾。為了提高大直徑水下盾構(gòu)隧道的風(fēng)險(xiǎn)管理能力，有必要開發(fā)一種更加先進(jìn)和靈活的風(fēng)險(xiǎn)評估模型。因此該研究提出了一種引入相似結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Bayesian Network，DBN）進(jìn)行防淹防洪風(fēng)險(xiǎn)分析。同時(shí)利用DBN模型的動(dòng)態(tài)特性來實(shí)時(shí)更新風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測隧道面臨的防淹防洪風(fēng)險(xiǎn)，并據(jù)此優(yōu)化隧道的設(shè)計(jì)和施工方案，提高其抵御洪水侵蝕的能力。這對于保障隧道的安全運(yùn)行和減少災(zāi)害損失具有重要意義。

1 隧道防淹防洪風(fēng)險(xiǎn)分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)

1.1 改進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化設(shè)計(jì)

隧道結(jié)構(gòu)常因?yàn)闃?gòu)成其土質(zhì)成分以及隧道所處地理位置的原因?qū)е缕滹L(fēng)險(xiǎn)種類存在復(fù)雜性以及多樣性。傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對于風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度對隧道整體安全的影響進(jìn)行評估方面存在局限性[2]。因此研究構(gòu)建多態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對隧道中的防洪風(fēng)險(xiǎn)的多種可能性進(jìn)行分析，而且在模型中引入一個(gè)相似的結(jié)構(gòu)。通過此結(jié)構(gòu)對于隧道中的存在的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行劃分，而不是對應(yīng)具體的數(shù)值。這種定義區(qū)間的描述就是相似結(jié)構(gòu)的數(shù)值。在節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)模型與隧道的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之間引入的相似結(jié)構(gòu)就對DBN構(gòu)建隧道安全風(fēng)險(xiǎn)分析拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)起到了整合的作用。在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，構(gòu)建的方式是利用DBN的有向弧的原因變量指向結(jié)果變量方式進(jìn)行的。構(gòu)建結(jié)束之后需要確定節(jié)點(diǎn)之間的參數(shù)，清楚父節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系，對父節(jié)點(diǎn)賦予先行概率值。最后構(gòu)建動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移概率，進(jìn)行推理分析[3]。以隧道風(fēng)險(xiǎn)種類系數(shù)為基礎(chǔ)，計(jì)算當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變或一些節(jié)點(diǎn)的條件概率產(chǎn)生變化時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)變量的概率分布，這樣就能獲得節(jié)點(diǎn)彼此之間的變化機(jī)理、變量證據(jù)的關(guān)鍵路徑等信息。當(dāng)模型根節(jié)點(diǎn)為風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)，葉節(jié)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)概率可以表示為公式（1）。

式中，T——父節(jié)點(diǎn)，Tq——隧道風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下的葉節(jié)點(diǎn)，Xi——根節(jié)點(diǎn)，——風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下的根節(jié)點(diǎn)，P——賽道風(fēng)險(xiǎn)概率分布。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型的反向推理，如果已知隧道各風(fēng)險(xiǎn)事件在風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下的情況時(shí)，各個(gè)根節(jié)點(diǎn)的條件概率可以表示為公式（2）。

式中，——隧道的風(fēng)險(xiǎn)事件，——隧道風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，——的是條件概率。根據(jù)根節(jié)點(diǎn)的隧道風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)可以推斷出隧道中的風(fēng)險(xiǎn)事件處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的重要度可以表示為公式（3）。

式中，ki——風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的種類數(shù)量，ai——風(fēng)險(xiǎn)變量系數(shù)。依據(jù)重要度值的大小可以快速辨識(shí)影響大直徑水下盾構(gòu)隧道結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵致險(xiǎn)因子，通過這樣的方式控制風(fēng)險(xiǎn)因子，降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。

1.2 基于DBN模型的大直徑水下盾構(gòu)隧道防淹防洪結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

隧道工程屬于道路工程中不能缺少的部分，針對很多復(fù)雜的環(huán)境問題。對于設(shè)計(jì)以及施工技術(shù)的要求都比較高。DBN模型有利于根據(jù)隧道的參數(shù)構(gòu)建參數(shù)化的數(shù)據(jù)組，數(shù)據(jù)組中風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)信息有助于隧道應(yīng)對抗洪時(shí)提供數(shù)據(jù)支持。模型構(gòu)建過程首先是構(gòu)建隧道模型然后進(jìn)行分類并編碼；其次創(chuàng)建共享參數(shù)文件，記錄下所有與隧道構(gòu)建相關(guān)的參數(shù)信息，接下來創(chuàng)建隧道構(gòu)件參數(shù)化族，這些族是具有可變屬性的三維模型，可以根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整其大小和形狀；然后建立隧道構(gòu)件族庫，將它們組織成一個(gè)族庫。方便用戶快速找到所需的構(gòu)件并添加到項(xiàng)目中；最后，利用上述步驟生成的所有信息和資源，可以開始構(gòu)建完整的隧道DBN模型。研究提出的改進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，通過引入相似結(jié)構(gòu)的DBN，能夠更有效地評估隧道面臨的防淹防洪風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上，研究將進(jìn)一步探討如何利用DBN模型來優(yōu)化大直徑水下盾構(gòu)隧道的防淹防洪結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。防洪設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1展示了大直徑水下盾構(gòu)隧道防淹防洪結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的延長導(dǎo)軌設(shè)計(jì)橫斷面以及盾構(gòu)隧道橫截面的結(jié)構(gòu)。圖1（a）顯示了延長導(dǎo)軌設(shè)計(jì)橫斷面，兩邊的延長導(dǎo)軌總共需要排布10根左右，總重1 200 kg。鋼板在施工之前就必須通知特定的廠商提前準(zhǔn)備，加工的時(shí)候需要確保螺栓孔和間距的精度問題。工程正式開始之前，負(fù)責(zé)測量的施工人員要測出隧道中導(dǎo)軌和螺栓孔的位置。在鋼環(huán)和地連墻上標(biāo)識(shí)。用水鉆在鋼環(huán)及地連墻上標(biāo)識(shí)的孔位。間隔一定的距離就設(shè)置了排水孔，能夠讓積蓄的廢水流出。中心溝作為主要排水通道，間隔一定距離布置泄水管，確保隧道內(nèi)的積水能迅速排出。圖1（b）盾構(gòu)隧道橫截面的結(jié)構(gòu)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)主要由兩側(cè)車道板、疏散樓梯、防撞側(cè)石、江中泵房、逃生通道等組成。只有中間的子件采用預(yù)制的形式，車道板使用的是疊合板，另外的隧道結(jié)構(gòu)均為現(xiàn)澆式[4]。位于隧道最上方的煙道制作方式是結(jié)合混凝土和現(xiàn)澆兩種技術(shù)進(jìn)行施作。間隙嵌填采用的是細(xì)石混凝土。這種排水結(jié)構(gòu)的分布全面考慮了隧道內(nèi)外部的排水需求，通過合理的排水設(shè)施和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，提高了隧道的防洪能力，降低了潛在的淹沒風(fēng)險(xiǎn)。

2 模型性能分析和應(yīng)用實(shí)驗(yàn)

2.1 DBN模型的性能測試

通過構(gòu)建改進(jìn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型并結(jié)合DBN結(jié)構(gòu)，能夠有效地評估大直徑水下盾構(gòu)隧道面臨的防淹防洪風(fēng)險(xiǎn)。但是研究還需要對這一模型的性能進(jìn)行深入分析，并通過應(yīng)用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其在實(shí)際場景中的有效性。不同網(wǎng)絡(luò)模型對不同洪水情景的預(yù)測準(zhǔn)確率。如圖2所示。

從圖2看出，不同貝葉斯模型在預(yù)測隧道風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的準(zhǔn)確率隨洪水類型和季節(jié)變化。改進(jìn)的貝葉斯模型和動(dòng)態(tài)貝葉斯模型在各個(gè)洪水類型中的準(zhǔn)確率普遍高于靜態(tài)貝葉斯模型，其中動(dòng)態(tài)貝葉斯模型的準(zhǔn)確率最高，最高為90.6%，顯示出其在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方面的優(yōu)勢。相比之下，靜態(tài)貝葉斯模型的準(zhǔn)確率較低，最低為25.6%。造成這一結(jié)果的原因可能是動(dòng)態(tài)貝葉斯模型能夠?qū)崟r(shí)更新概率，反映最新的觀測數(shù)據(jù)和環(huán)境變化，而且其可能采用了更高級(jí)的算法或參數(shù)調(diào)整，使模型更好地捕捉了洪水事件與隧道風(fēng)險(xiǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系。

2.2 DBN模型在隧道防洪應(yīng)用中的效果分析

該研究為了進(jìn)一步探究DBN模型在隧道防洪應(yīng)用中的作用，將具體分析DBN模型在實(shí)際隧道防洪工程中的應(yīng)用效果。應(yīng)用模型前后路識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域與實(shí)際發(fā)生洪水的區(qū)域地對比如圖3所示。

圖3展示了應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型前后隧道風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的識(shí)別對比。在應(yīng)用模型前，預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)分布與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)存在差異，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的預(yù)測準(zhǔn)確率為0.5，而應(yīng)用模型后，預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)更為吻合，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的預(yù)測準(zhǔn)確率提高至0.6。改進(jìn)后的模型可能更好地考慮了風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互作用和依賴關(guān)系，從而提高了風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性。且模型可能采用了更精細(xì)的參數(shù)化方法，對隧道結(jié)構(gòu)和環(huán)境條件進(jìn)行了更準(zhǔn)確的模擬，使得預(yù)測結(jié)果更接近實(shí)際情況。

3 結(jié)論

大直徑水下盾構(gòu)隧道長期受洪水侵蝕可能產(chǎn)生安全隱患，為了提高隧道應(yīng)對洪水侵蝕風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率，該研究通過構(gòu)建引入相似結(jié)構(gòu)的DBN模型，提高隧道風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性，并優(yōu)化防洪結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。性能測試中，動(dòng)態(tài)貝葉斯模型在不同洪水情景下的預(yù)測準(zhǔn)確率普遍高于靜態(tài)貝葉斯模型，最高可達(dá)90.6%，而靜態(tài)貝葉斯模型的準(zhǔn)確率最高僅為40.2%。應(yīng)用模型后，隧道低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的預(yù)測準(zhǔn)確率從0.5提升至0.6。綜上所述，該研究構(gòu)建的改進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，顯著提高了預(yù)測準(zhǔn)確率，而且在防洪中有較好的應(yīng)用效果。但是，模型在實(shí)際應(yīng)用中可能存在參數(shù)化方法和環(huán)境模擬與現(xiàn)場情況不完全匹配的問題，需要進(jìn)一步收集實(shí)際工程數(shù)據(jù)進(jìn)行模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證，這是后續(xù)可以改進(jìn)的地方。

參考文獻(xiàn)

[1]盛誕杰，湯瑞，王凱，等.基于熵權(quán)-正態(tài)云模型的小凈距隧道施工風(fēng)險(xiǎn)評估模型[J].安全與環(huán)境工程， 2024（3）：89-95.

[2]吳定遠(yuǎn)，趙立財(cái).基于貝葉斯分類算法的隧道開挖安全風(fēng)險(xiǎn)概率評價(jià)[J].水電能源科學(xué)， 2024（4）：115-118.

[3]陳健，袁大軍，蘇秀婷，等.超大直徑水下盾構(gòu)隧道施工技術(shù)進(jìn)展與展望[J].現(xiàn)代隧道技術(shù)， 2024（2）：124-138.

[4]芮國榮，許建聰，孫鈞.軟巖公路隧道下穿古滑坡穩(wěn)定性與風(fēng)險(xiǎn)分析[J].公路， 2024（3）：399-404.

收稿日期：2024-08-28

作者簡介：梁闞（1986—），男，本科，高級(jí)工程師，研究方向：城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管控。