CN110807580A - 基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法 - Google Patents

基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，涉及复杂网络理论在建筑施工应用的技术领域。基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特点包括如下步骤：A.根据超高层施工事故案例库识别不同类别施工机械事故风险因素；B.通过故障树梳理风险事件、因素间的因果关系，建立邻接矩阵；C.利用软件UCINET，以邻接矩阵为输入参数，构建有向无权复杂网络系统模型，输出各节点中心度；D.以节点中心度大小量化评价超高层施工机械安全风险关键性。本发明在超高层建筑工程施工过程中基于机械风险因素的控制，加强机械设备和构件的维护管理，极大地控制安全隐患，很大程度上提高了超高层建筑工程的安全水平。

Description

基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法
技术领域
本发明涉及复杂网络理论在建筑施工应用技术领域，具体指一种基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法。
背景技术
随着我国社会经济的发展，建筑技术不断的进步，建筑高度不断提升。截止目前，国内已竣工的300m以上超高层已超30座，在建、拟建的300m以上超高层近100座。建筑业作为高危行业，由于特殊的作业方式，一旦发生安全事故，尤其是重大机械事故，对于人员、机械、经济都有可能带来巨大的影响。风险是造成事故的潜在因素，识别引发事故的根源并对安全隐患进行整改可以有效避免事故的发生，因此建筑工程安全风险管理十分必要。而建筑工程作为一个复杂系统，实际事故的发生往往由多因素的相互作用导致。目前建筑工程施工安全风险的研究多从单因素类别的角度出发，忽略了因素之间的相互影响。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的缺失和不足，提出基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法。
本发明的思路
从系统网络角度出发，可以建立以风险因素为节点，以风险因素间的相互作用关系为边的建筑工程施工机械安全风险系统，结合建筑工程施工机械安全风险因素间相互作用的不确定性，将超高层建筑工程施工安全风险作为一个复杂的网络系统。以事故案例库为基础，通过对事故案例库的分析识别出人的不安全行为、机械的不安全状态以及不利的环境三大类别的系统风险因素，并借助复杂网络理论中的重要性节点分析方法，对超高层建筑工程施工机械安全风险系统的关键因素进行分析。
本发明的技术方案
一种基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
A.根据超高层施工事故案例库识别不同类别施工机械事故风险因素；
B.通过故障树梳理风险事件、因素间的因果关系，建立邻接矩阵；
C.利用软件UCINET，以邻接矩阵为输入参数，构建有向无权复杂网络系统模型，输出各节点中心度；
D.以节点中心度大小量化评价超高层施工机械安全风险关键性。
所述A步骤超高层施工机械安全风险识别，还包括如下步骤：
A1.通过对事故案例库的分析识别出包括：
″人的不安全行为″、″机械的不安全状态″以及″不利的环境″三大类别的风险因素；
A2.统计机械安全事件下的人员、机械、环境三类风险因素共现情况，得出因素间耦合关系。
所述B步骤施工机械安全风险系统邻接矩阵的建立，还包括如下步骤：
B1.根据各风险因素间相互作用关系建立故障树；
B2.以故障树中风险因素相互关系得出工程施工安全风险系统网络邻接矩阵。
所述C步骤施工机械安全风险系统网络分析，还包括如下步骤：
C1.利用软件UCINET绘制有向无权复杂网络系统模型；
C2.根据网络系统模型得出各节点的风险因素、风险事件节点中心度指标。
所述D步骤以节点中心度大小量化评价超高层施工机械安全风险关键性，将网络结构特征与应用要求相结合，对比选用中介中心度指标分析对系统网络具有较高控制力的关键节点，即为超高层施工机械安全风险系统的关键安全风险。
如上所述，通过在超高层建筑工程施工过程中重视机械事故风险因素的控制，加强机械设备和构件的维护管理，能够极大地控制安全隐患，在很大程度上提高超高层建筑工程施工的安全水平。
附图说明
图1为本发明实施例施工机械安全风险系统故障树；
图2为本发明实施例施工机械安全风险系统网络；
图3为本发明实施例中心度分析方法的实际网络应用匹配图；
图4为本发明实施例中介中心度累积分布图；
图5为本发明基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步描述
基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法(如附图5所示)，其特点在于，包括如下步骤：
A.根据超高层施工事故案例库识别不同类别施工机械事故风险因素；
B.通过故障树梳理风险事件、因素间的因果关系，建立邻接矩阵；
C.利用软件UCINET，以邻接矩阵为输入参数，构建有向无权复杂网络系统模型，输出各节点中心度；
D.以节点中心度大小量化评价超高层施工机械安全风险关键性。
实施例，
一.根据超高层事故案例库识别不同类别机械事故风险因素：
如前所述，影响施工机械安全的风险因素众多，以超高层事故案例库为基础，通过对事故案例库的分析识别出包括：″人的不安全行为″、″机械的不安全状态″以及″不利的环境″三大类别的系统风险因素。
其中，人的风险：主要是指人的不安全行为，分为管理人员、安拆工、维保工、特种工等不安全行为；
机械的风险：主要是指塔吊和施工升降机的不安全状态，分为机械的质量缺陷、安装缺陷、安全装置缺陷等不安全状态；
环境的风险：主要指不利的环境条件，考虑到实际工程工作环境状况，主要环境影响因素为强风。
本发明收集了303起国内外超高层施工机械安全事故案例信息，其中包括内爬塔吊、附着式塔吊、施工升降机等多种类型机械在安装、运行、爬升、拆卸不同阶段的安全事故。
以某某市在建超高层项目为例，建立施工机械安全风险系统网络模型。
该项目核心筒内两台600t·m内爬塔吊，塔身高度为56m；一台SC200/200施工升降机。以塔吊为爬升状态、施工升降机为运行状态为例，识别共计26个风险因素，如表1所示。由导致事故发生的风险因素间相互作用关系建立故障树(如图1所示)。
表1实施例某某市在建超高层项目施工机械安全风险系统风险因素
Figure BDA0002248686970000051
二.通过故障树梳理风险事件、因素间的因果关系，建立邻接矩阵：
通过风险识别，以风险事件作为顶事件，由上至下根据因素间因果关系罗列风险因素，构建故障树(如附图1所示)。风险因素间的耦合作用关系以网络拓扑结构中邻接矩阵进行量化表达，其中″0″代表两风险因素间无相互影响，即两风险因素未在同一事故中出现；″1″代表两个风险因素间存在相互作用关系，即两风险因素在同一事故中出现。由故障树中风险因素相互关系得出工程施工机械安全风险系统网络邻接矩阵见表2(其中风险因素分为了人员、机械、环境三大类别)。
表2实施例某某市在建超高层项目施工机械安全风险系统网络邻接矩阵
Figure BDA0002248686970000061
Figure BDA0002248686970000071
Figure BDA0002248686970000081
Figure BDA0002248686970000091
Figure BDA0002248686970000101
Figure BDA0002248686970000111
Figure BDA0002248686970000121
Figure BDA0002248686970000141
Figure BDA0002248686970000161
三.利用软件UCINET，以邻接矩阵为输入参数，构建有向无权复杂网络系统模型，输出可视化复杂网络及各节点中心度：
将邻接矩阵导入UCINET软件，选择visualize中netdraw导出工程施工机械安全风险系统网络图(如附图2所示)，利用UCINET软件中的analysis，由centrality measures得出的各因素中心度指标大小如表4所示。
表4实施例某某市在建超高层项目施工机械安全风险各中心度计算结果
Figure BDA0002248686970000171
Figure BDA0002248686970000181
四.以节点中心度大小量化评价超高层建筑施工机械安全风险关键性：
由中心度计算结果对各风险因素展开分析：
(1)点度中心度分析
点度中心度前5位风险因素依次为塔吊基础或附墙部位受力异常、塔身受力异常、施工升降机作业前未按规定进行例行检查、施工升降机安装完成后未进行检测验收、安拆工未按方案施工。并且根据网络图各节点出度中心度和入度中心度对比可知，建筑施工过程中机械问题发生可能性相对较大，而因人员工作不到位导致的后果更为严重。
(2)中介中心度分析
塔吊构件局部变形过大、塔吊基础或附墙部位受力异常、塔身受力异常具有较高的中间中心度，说明这些机械的不安全因素对于风险传播具有较高的控制力。
(3)接近中心度分析
与点度中心度和中间中心度相反，接近中心度的值越小，表明该节点与其他节点的距离和越小，越不受他人控制。根据表4，塔吊构件局部变形过大、塔吊基础或附墙部位受力异常、塔身受力异常等到达其他风险节点的距离之和较小，更易引起风险扩散。
(4)特征向量中心度分析
安拆工未按方案施工、安拆工操作失误两因素的特征向量中心明显偏大于其他风险因素，可知其相邻节点在网络中占据重要的分量和价值，由网络图可知，二者共同可能引起的风险因素有塔吊基础或附墙部位受力异常、塔身受力异常，与上文中心性分析结果相吻合。因此，安拆工未按方案施工、安拆工操作失误两因素对网络具有较大的间接影响力。
对于不同工程的安全风险系统网络，关键风险因素的识别过程中容易忽视各风险因素之间的相互影响，而各类安全隐患的级联效应最终会导致更为严重的事故发生。因此需要选用更合理的中心度指标分析方法确定关键节点，提高安全隐患排查效率。
中心度方法的选取可将网络结构特征与应用要求相结合，指标分为局域性、动态性和信息透明度，结合三者选择合理的方法分析实际网络(如附图3所示)。
中心度被广泛用于衡量节点的重要性，但只是中心性判断的一个局部的方法，无法统计节点对整个网络的影响，网络中存在一些节点拥有少数的连接，但是在网络中却起到十分重要的作用，因此还需要使用接近中心度、中介中心度、特征向量中心度等基于全局属性的算法来体现节点在网络中的性质。接近中心度用于衡量节点在网络中的紧密程度，中介中心度用于网络中关键节点挖掘，区别在于前者强调信息传播的速度，后者强调信息传播的广度和深度。特征向量中心度也适用于关键节点挖掘，但特征向量算法是周围节点影响力的线性叠加，在特定条件更倾向于集中在某些节点上，造成″富者越富，穷者越穷″的局域化现象，有可能不利于关键节点的挖掘。且本发明中事故网络中不同因素造成的事故风险存在明显差异，各风险因素的控制和减少事故发生可能性需要考虑核心节点，且根据网络结构特征和应用要求，事故网络分析需考虑动态的全局信息，因此选用中介中心度识别工程施工安全风险系统网络中的关键节点。
对于三类风险事件，对中介中心度进行排序(如表5所示)，可知内爬塔吊爬升过程中垮塌事件在工程施工风险中占关键地位，且对整个工程施工安全风险系统网络具有最高的控制力，因此，在工程施工过程中对塔吊风险的控制和安全隐患的排查尤为重要。
表5实施例某某市在建超高层项目施工机械安全风险中介中心度
Figure BDA0002248686970000201
Figure BDA0002248686970000211
对各风险因素中介中心度进行统计并排序结果表明各类风险因素的中介中心度分布不均匀(如附图4所示)，风险因素中介中心度处于0～187.143范围内，80％的风险因素的中介中心度小于50，说明网络中节点达到中介中心度差别较大，存在少数对网络具有较大控制力的节点。尽管数量不多，但却是安全风险系统网络的主导因素，即关键节点。中介中心度较高节点有塔吊构件局部变形过大、塔吊基础或附墙部位受力异常、塔身受力异常，甚至塔吊构件局部变形过大这一因素中介中心度达到了187.143，说明该风险因素对风险事故控制有着重要影响，且大部分机械风险因素更易带来事故的发生。
综上所述，本发明在施工过程中重视这些关键风险因素的控制，加强机械设备和构件的维护管理，能够极大地控制安全隐患，在很大程度上提高工程的安全水平。

Claims (5)

1.一种基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
A.根据超高层施工事故案例库识别不同类别施工机械事故风险因素；
B.通过故障树梳理风险事件、因素间的因果关系，建立邻接矩阵；
C.利用软件UCINET，以邻接矩阵为输入参数，构建有向无权复杂网络系统模型，输出各节点中心度；
D.以节点中心度大小量化评价超高层施工机械安全风险关键性。
2.如权利要求1所述的基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特征在于，所述A.步骤超高层施工机械安全风险识别，还包括如下步骤：
A1.通过对事故案例库的分析识别出包括：
″人的不安全行为″、″机械的不安全状态″以及″不利的环境″三大类别的风险因素；
A2.统计机械安全事件下的人员、机械、环境三类风险因素共现情况，得出因素间耦合关系。
3.如权利要求1所述的基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特征在于，所述B步骤施工机械安全风险系统邻接矩阵的建立，还包括如下步骤：
B1.根据各风险因素间相互作用关系建立故障树；
B2.以故障树中风险因素相互关系得出工程施工安全风险系统网络邻接矩阵。
4.如权利要求1所述的基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特征在于，所述C步骤施工机械安全风险系统网络分析，还包括如下步骤：
C1.利用软件UCINET绘制有向无权复杂网络系统模型；
C2.根据网络系统模型得出各节点的风险因素、风险事件节点中心度指标。
5.如权利要求1所述的基于复杂网络的超高层施工机械关键安全风险分析方法，其特征在于，所述D步骤以节点中心度大小量化评价超高层施工机械安全风险关键性，将网络结构特征与应用要求相结合，对比选用中介中心度指标分析对系统网络具有较高控制力的关键节点，即为超高层施工机械安全风险系统的关键安全风险。
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