基于贝叶斯网络图的深基坑施工风险分析论文_侯世伟,辛治国,王恒,马士贺,刘旭丽

沈阳建筑大学 辽宁省沈阳 110168

摘要:针对深基坑工程施工风险因素的不确定性,本文以贝叶斯网络图法为基础对深基坑施工阶段进行安全风险分析,以沈阳市某深基坑为工程依托,搜集深基坑施工过程中可能出现的风险因素,并结合实际工程情况得出风险因素先验概率建立贝叶斯网络图模型的参数条件,通过正向推理贝叶斯网络图模型进行运算分析。分析计算结果表明该深基坑总体的风险发生可能性等级为III 级,并为进一步的风险控制提供理论基础和建议。

关键词:深基坑;风险分析;贝叶斯网络图法;正向推理;

1.前言

近些年来,随着城市地下空间的开发,各种新材料和新技术的应用,我国的深基坑建设规模和技术方面都飞速发展,深基坑项目在建或待建的众多,同时由于深基坑工程施工阶段工艺的复杂性及施工环境的不稳定性等多方面问题所引发的各种事故也给国家造成不良影响和经济损失,因此如何确定主要风险因素和规避风险已成为深基坑项目风险研究的一个重要课题。国内外学者在风险分析领域已经有了大量研究基础,集中在风险因素的识别和控制方面。黄宏伟教授等人开发了盾构隧道施工风险管理软件(TRM1.0),并对其功能、模块、操作方法进行的介绍。同时黄宏伟教授真对城市隧道施工技术进行了整理介绍,通过分析盾构法的施工工艺,指出了盾构施工时应注意的问题及改善措施。程仕远结合工程案例,真对基坑风险的不确定性,通过理论分析和数值模拟相结合,提出了调研分析法、Pareto最优理论以及单元挠度法等对深基坑的风险进行一系列分析,有效的找出了风险点,评估除了可靠度。张玉龙通过对工程各环节及各种设备设施进行风险评估,对每项内容中的可能出现的风险进行优先级排序,通过对风险因素进行适当的相应措施,来进行风险控制。上述这些风险分析方法在复杂情况下的不确定性知识表达等方面有着很多的不足,同时与一般工程相比,深基坑工程施工的施工环境更复杂,涉及到的不确定因素更多,不确定性更为突出,近年来国内地质施工事故频发,更让人深刻认识到目前用于不确定性推理的常用方法应经不能满足需求。

本文首先对深基坑施工风险管理过程不确定性建模,然后基于贝叶斯网络将先验知识事件(证据)结合起来,进行多角度的不确定性推理,识别敏感性高的风险因素,实现对深基坑施工风险的全面分析与评估。

2.贝叶斯网络图法

贝叶斯网络(Bayesian Network),又称有向无环图模型(Directed Acyclic Graphic-al model),或信念网络(Belief Network),是一种概率图模型,其网络拓朴结构是一个有向无环图。贝叶斯网络(BN)是一个二元组,BN =(G,P),其中G 表示有向无环图,P 为节点的概率分布,表示节点之间因果影响强度。任意一个节点都存在一个条件概率,准确描述其所有父节点对该节点的作用效果,如假设节点A 直接影响到节点B,即A→B,则用从A 指向B 的箭头建立结点A 到结点B 的有向弧(A,B),连接强度用条件概率P(A|B)来表示。

2.1建立贝叶斯网络

(1)确定贝叶斯网络结构根据各风险因素之间的因果关系,将各个节点结合起来,组成一个具有可传递性的网络。建立起基于贝叶斯网络的风险因素的基本结构;此外在实际的应用中,需要对初步的网络结构进行修正的情况,如果需要加进新的变量,添加新的节点即可。

(2)定义网络节点变量的基本信息

在贝叶斯网络结构中节点表示的是施工阶段的风险因素或者风险事件,这些节点被定义为A 类节点,该类节点可通过发生与不发生的概率直接描述,每个风险因素的状态变量有两个即Y和N,分别表示所描述风险因素是否发生。

(3)确定贝叶斯网络参数

网络中需要确定的参数主要是指节点的概率分布,即节点的边缘概率以及各节点的条件概率表。在特定的网络结构下,依据变量之间的因果关系以及独立依赖关系,可以按照各节点条件概率表给定的数据进行相关的概率演算,最终求出各节点的边缘概率。

3.基于因果关系的推理风险预测

本文所做的贝叶斯网络风险推理一共分为基于因果关系的正向推理和敏感性分析两部分,其中正向推理为在已知一定的风险因素状态的情况下,计算对于有多个节点的贝叶斯网络风险事件发生的条件概率,其节点集合可以表示为Ω=(X1,X2,X3.....Xn),其中n 表示节点的个数,设Y 为风险事件的状态值,则其发生概率为P(S=Y|X)即

3.1 风险因素的识别:本文结合资料搜集和现场专家访谈和座谈资料,以及沈阳本地深基坑施工情况的了解,列出可能的风险因素清单,然后经过专家讨论确定主要的风险因素。表1 中列出目前影响我国深基坑安全的12个主要的风险因素,并结合文献得到了各个风险因素的底节点条件概率,及风险发生可能性等级对应的概率划分区间。深基坑施工风险发生等级表详见表2。

最终得到的结果与图4 软件计算结果一致,因此将之前六类风险类别的基本数据分别按以上步骤输入,可以得出各节点边缘概率及叶节点发生概率,如图5 所示。经过网络参数的设定,利

用贝叶斯模型进行运算后,最终的结果,六类风险状况水平及整体风险水平如表3 所示。

表3 类风险状况概率

Table 4 six types of risk probability

对比风险等级表2,整体风险水平为49.2%,属于0.45~0.55 区间,可知总体的风险发生可能性等级为III 级。

4结论

通过搜集文献和专家在现场访谈和座谈的资料总结出了目前影响我国深基坑施工安全的12 个主的风险因素,并运用贝叶斯正向因果推理预测不同情况下深基坑施工风险的发生概率,评估结果论证了模型的科学性。最终得到该深基坑施工6 类风险的发生概率及总体的风险发生可能性等级为III 级。

参考文献:

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[4] 赵延龙.基于贝叶斯网络的大跨径斜拉桥上部结构施工安全风险分析与控制[D].重庆交通大学,2013

论文作者:侯世伟,辛治国,王恒,马士贺,刘旭丽

论文发表刊物:《基层建设》2018年第32期

论文发表时间:2019/1/4

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