CN117172547A - 一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法 - Google Patents
一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117172547A CN117172547A CN202311185166.0A CN202311185166A CN117172547A CN 117172547 A CN117172547 A CN 117172547A CN 202311185166 A CN202311185166 A CN 202311185166A CN 117172547 A CN117172547 A CN 117172547A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- construction safety
- tunnel construction
- safety evaluation
- tunnel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 234
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 213
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 61
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 59
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 9
- 230000001808 coupling effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 8
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 8
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 6
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 4
- 230000009191 jumping Effects 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 abstract description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 abstract 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 12
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 2
- 239000010438 granite Substances 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,包括:基于PSR理论,从指标动态传导的角度选取施工风险指标,构建公路隧道施工安全评价指标体系;采集历史隧道工程历史事故数据,使用拉格朗日乘子法对层次分析法和灰色关联度理论所得指标主客观权重组合赋权,得到风险指标组合权重;根据安全评价指标体系、指标组合权重,使用未确知测度理论,进行隧道工程若干施工段的风险等级判定及施工段风险等级排序;基于灰色关联度理论计算指标耦合度,结合隧道风险判定结果,确定出隧道施工安全管理的风险管控策略。与现有技术相比,本发明能够提高指标体系的科学合理性、增强模型的可操作性,从而确保风险评估结果的准确可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及公路隧道施工安全管理技术领域,尤其是涉及一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法。
背景技术
公路隧道建设中各种安全事件频发,其事故伤亡人数也远远超过其它的岩土项目,原因在于公路隧道施工过程动态多变,其所处地质条件复杂,易发生各类地质灾害,且由于工程隐蔽性高、施工难度大、施工周期长、投入资金大等不确定因素,使得施工安全风险问题日益突出,因此,有必要对风险因素开展关联性研究。
现有技术中,未确知测度理论能够准确地在评价工程项目时得出评价结论,并且在评价模型之中,指标权重能否准确反映指标重要性尤为关键。因此,诸多学者在模型构建阶段选择使用熵权法与其他主观权重法结合计算指标组合权重,此类方法在一定程度上克服了传统求权重方法的弊端,但主观赋权法存在的极大主观性以及客观赋权法的复杂性普遍较高的特点,给模型本身的应用带来不便,难以得到有效推广使用,无法保证公路隧道施工安全风险评估结果的准确可靠性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,能够提高指标体系的科学合理性、增强模型的可操作性,从而确保风险评估结果的准确可靠性。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,包括以下步骤:
步骤S1、基于PSR(Pressure-State-Response,压力-状态-响应)理论,从指标动态传导的角度选取施工风险指标,构建公路隧道施工安全评价指标体系;
步骤S2、采集历史隧道工程历史事故数据,使用拉格朗日乘子法对层次分析法和灰色关联度理论所得指标主客观权重组合赋权,得到公路隧道施工风险指标组合权重;
步骤S3、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系、步骤S2中的指标组合权重,使用未确知测度理论,进行隧道工程若干施工段的风险等级判定及施工段风险等级排序;
步骤S4、根据步骤S2中的历史隧道工程历史事故数据,基于灰色关联度理论计算指标耦合度,结合步骤S3中的隧道风险判定结果,确定出隧道施工安全管理的风险管控策略。
进一步地,所述步骤S1中PSR理论的框架思路具体为:
由于风险“压力”的产生,使风险主体“状态”受到影响,继而促使风险管理措施“响应”,因此隧道施工事故是“压力-状态-响应”三系统关联作用的结果;
所述步骤S1中隧道施工风险评价指标包括:
压力系统,所述压力系统包括水文条件X1、地质条件X2、气象条件X3、设计方案X4、施工方案X5;
状态系统,所述状态系统包括施工人员状态X6、材料设备状态X7、施工环境情况X8、安全管理水平X9;
响应系统,所述响应系统包括应急保障能力X10、事故识别能力X11、应急处理能力X12。
进一步地,所述步骤S2具体包括以下步骤:
S21、采用层次分析法对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标主观权重;
S22、采用灰色关联度理论对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标客观权重;
S23、将分步骤S21中的施工安全评价指标主观权重和分步骤S22中的施工安全评价指标客观权重,使用拉格朗日乘子法进行加权融合,得到主客观组合权重,表示为:
式中,为主客观组合权重,wi为使用层次分析法求得的指标主观权重,w′i为使用灰色关联度理论求得的指标客观权重。
进一步地,所述步骤S21包括以下分步骤:
S211、根据标度法构建判断矩阵:
其中,A为判断矩阵,a11为隧道结构安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a21为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,an1为隧道施工全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a12为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a1n为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,a22为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a2n为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,an2为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,ann为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,n为判断矩阵的行数和列数;
S212、计算一致性比例并判断是否小于设定值;若是则进入分步骤S213,否则对判断矩阵进行修正并跳转到分步骤S212;
S213、采用特征根法计算隧道施工安全评价指标的主观权重,表示为:
Aw=λmaxw
其中,A为判断举证,w为判断举证A中隧道施工安全评价指标所对应的特征向量,λmax为判断矩阵A的最大特征值;
在步骤S212中,计算一致性比例包括以下分步骤:
S2121、根据步骤S211中的判断矩阵计算每行元素乘积的n次方根,表示为:
其中,wi为每行元素乘积的n次方根,为从j=1到j=n列数字连续相乘,aij为隧道施工安全评价结构i的标度ai与隧道施工安全评价指标j的标度aj的相对重要性;
S2122、根据步骤S211中的判断矩阵和分步骤S2121中的每行元素乘积的n次方根计算最大特征根,表示为:
其中,λmax为判断矩阵A的最大特征根,wi为单个安全评价指标的主观权重;
S2123、根据步骤S2122中的最大特征根,计算层次总排序一致性指标:
其中,C.I.为层次总排序一致性指标;
S2124、根据分步骤S2123中的一致性系数,计算一致性比例,表示为:
其中,C.R.为一致性比例,R.I.为平均随机一致性指标。
进一步地,所述步骤S22包括以下分步骤:
S221、采集历史隧道工程事故数据,根据涉及到各风险指标次数进行分类统计,确定的指标序列表示为:
Xi[xi(1),xi(2),…,xi(r)]
其中,评价指标个数i=0,1,2,…,n,统计年份y=1,2,3,…,r;
S222、从中挑选一个最大值作为参考特征值,其他指标发生值均赋予此值,从而组成参考数据列X0[x0(1),x0(2),…,x0(r)];
S223、求各个指标序列与参考特征序列之间的距离,计算式为:
S224、求得各个指标的客观权重,并进行归一化处理,计算式分别为:
进一步地,所述步骤S3具体包括以下分步骤:
S31、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系,制定每个指标的分级标准量化评分标准,对应分为4个评价等级,表示为C={C1,C2,C3,C4};
S32、根据步骤S31中的指标评分标准,得出评价对象各评价指标数值,结合定性指标函数图形,确定单指标测度矩阵;
S33、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,确定多指标测度值,得出隧道施工段风险评价等级;
S34、根据步骤S33中的多指标测度值得到施工段风险等级排序。
进一步地,所述步骤S32包括以下分步骤:
S321、假设有n个样本组成研究对象空间,则研究对象空间Ij={I1,I2,I3,…,Im},样本评价指标空间Xi={X1,X2,X3,…,Xn},xij表示评价指标Xi在研究对象Ij中的测量值,对于每一个xij都有P个评价等级C1,C2,C3,...,Cp,即评价空间Ck={C1,C2,C3,...,Cp},同时设ck为公路隧道施工风险等级,规定ck+1>ck表示k+1等级比k等极高;
S322、根据步骤S31中的指标评分标准,采取直线型未确知测度函数确定单指标测度矩阵,函数表达式为:
S323、基于分步骤S321中的假设,用μijk表示测量值xij属于评估等级Ck的程度,当μijk满足0≤μijk≤1,并且满足归一性和可加性的要求,根据分步骤S322中的未确知测度函数,得到未确知单指标测度矩阵,其公式如下:
进一步地,步骤S33包括以下分步骤:
S331、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,当μijk满足0≤μijk≤1,得到多指标未确知测度矩阵,其公式为:
S332、引入置信度准则,得出评价对象的风险等级,设λ为置信度,若评价等级划分为:C1<C2<C3<C4排序,随着等级越高,系统风险水平逐渐增大,则由此可确定评价对象的风险等级为/>
进一步地,步骤S34中的施工段风险等级排序,其公式如下:
其中,nk是以2为公差的等差数列,风险等级C1、C2、C3、C4分别按1,3,5,7取值。
进一步地,所述步骤S4中基于灰色关联度理论计算指标耦合度的具体过程为:
S41、设Xj为评价指标空间内的任一指标序列,将其定为新的参考特征序列。采用“初值化”法消除原始数据列数据量纲,公式如下:
S42、求差序列、极差后可得数据列的关联系数,即:
其中,ξ∈(0,1);
S43、由关联系数,可得各指标序列Xi与参考特征序列Xj的耦合度,即各指标相对重要性,计算方法如下式所示:
其中,ρ值越大,指标间耦合性越强,当0<ρ≤0.35时,两指标序列耦合作用为弱;当0.35<ρ≤0.65时,两指标序列中等耦合;当0.65<ρ≤0.85时,两指标序列较强耦合;当0.85<ρ≤1时,两指标序列强耦合作用。
与现有技术相比,本发明结合PSR理论,从因素动态传导的角度考虑公路隧道施工“压力-状态-响应”3个子系统之间的因素耦合,确保构建的公路隧道施工安全性评价指标体系更加科学合理;本发明使用灰色关联度理论求客观权重,所得结果具有很强区分度,并且操作简单,之后使用拉格朗日乘子法对层次分析法和灰色关联度理论所得主观权重和客观权重进行组合赋权,能够在提高指标权重精确度的同时,增强模型的可操作性;本发明使用未确知测度理论进行公路隧道工程风险等级判定,判定结果与实际相符度高;本发明还基于灰色关联度理论计算指标耦合度,以进一步明确风险管控方向;本发明提出的未确知测度安全性评价模型能够真实反映实际工程的风险等级,其风险评估结果准确,评估过程科学,模型整体性、实用性高,能够很好地适用于对公路隧道施工进行整体性风险评估。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图;
图2为本发明中公路隧道施工安全指标关联模型图;
图3为实施例中指标测度函数图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示,一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,包括以下步骤:
步骤S1、基于PSR理论,从指标动态传导的角度选取施工风险指标,构建公路隧道施工安全评价指标体系;
步骤S2、采集历史隧道工程类似事故数据,使用拉格朗日乘子法对层次分析法和灰色关联度理论所得指标主客观权重组合赋权,得到公路隧道施工风险指标组合权重;
步骤S3、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系、步骤S2中的指标组合权重,使用未确知测度理论,进行隧道工程若干施工段的风险等级判定及施工段风险等级排序;
步骤S4、根据步骤S2中的历史隧道工程类似事故数据,基于灰色关联度理论计算指标耦合度,结合步骤S3中的隧道风险判定结果,明确隧道施工安全管理进一步的风险管控方向。
具体的,在步骤1中,PSR理论的框架思路为:
由于风险“压力”的产生,使风险主体“状态”受到影响,继而促使风险管理措施“响应”,因此隧道施工事故是“压力-状态-响应”三系统关联作用的结果。
在步骤S1中,隧道施工风险评价指标包括:压力系统,压力系统包括水文条件X1、地质条件X2、气象条件X3、设计方案X4、施工方案X5;
状态系统,状态系统包括施工人员状态X6、材料设备状态X7、施工环境情况X8、安全管理水平X9;
响应系统,响应系统包括应急保障能力X10、事故识别能力X11、应急处理能力X12。
在步骤S2中,求指标权重方法,包括以下步骤:
S21、采用层次分析法对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标主观权重;
S22、采用灰色关联度理论对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标客观权重;
S23、将分步骤S21中的施工安全评价指标主观权重和分步骤S22中的施工安全评价指标客观权重,使用拉格朗日乘子法进行加权融合,得到主客观组合权重,表示为:
式中,为主客观组合权重,wi为使用层次分析法求得的指标主观权重,w′i为使用灰色关联度理论求得的指标客观权重。
步骤S21包括以下分步骤:
S211、根据标度法构建判断矩阵:
其中:A为判断矩阵,a11为隧道结构安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a21为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,an1为隧道施工全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a12为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a1n为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,a22为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a2n为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,an2为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,ann为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,n为判断矩阵的行数和列数;
S212、判断一致性比例是否小于设定值;若是则进入分步骤S213,否则对判断矩阵进行修正并跳转到分步骤S212;
S213、采用特征根法计算隧道施工安全评价指标的主观权重,表示为:
Aw=λmaxw
其中:A为判断举证,w为判断举证A中隧道施工安全评价指标所对应的特征向量,λmax为判断矩阵A的最大特征值。
在步骤S212中,计算一致性比例包括以下分步骤:
S2121、根据步骤S211中的判断矩阵计算每行元素乘积的n次方根,表示为:
其中:wi为每行元素乘积的n次方根,为从j=1到j=n列数字连续相乘,aij为隧道施工安全评价结构i的标度ai与隧道施工安全评价指标j的标度aj的相对重要性;
S2122、根据步骤S211中的判断矩阵和分步骤S2121中的每行元素乘积的n次方根计算最大特征根,表示为:
其中,λmax为判断矩阵A的最大特征根,wi为单个安全评价指标的主观权重;
S2123、根据步骤S2122中的最大特征根,计算层次总排序一致性指标,表示为:
其中,C.I.为层次总排序一致性指标;
S2124、根据分步骤S2123中的一致性系数,计算一致性比例,表示为:
其中,C.R.为一致性比例,R.I.为平均随机一致性指标。
步骤S22包括以下分步骤:
S221、采集历史类似隧道工程事故数据,数据来源于中华人民共和国应急管理部、安全管理网等网站,收集近年来影响较大、具备事故调查报告、与评价工程类似的公路隧道施工安全事故,根据涉及到各风险指标次数进行分类统计,确定的指标序列表示为:
Xi[xi(1),xi(2),…,xi(r)]
其中,评价指标个数i=0,1,2,…,n;统计年份y=1,2,3,…,r。
S222、从中挑选一个最大值作为参考特征值,其他指标发生值均赋予此值,从而组成参考数据列X0[x0(1),x0(2),…,x0(r)]。
S223、求各个指标序列与参考特征序列之间的距离,计算式为:
S224、求得各个指标的客观权重,并进行归一化处理,计算式分别为:
在步骤S3中,根据未确知测度判定施工段风险等级,包括以下分步骤:
S31、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系,制定每个指标的分级标准量化评分标准,对应分为4个评价等级,表示为C={C1,C2,C3,C4};
S32、根据步骤S31中的指标评分标准,得出评价对象各评价指标数值,结合定性指标指标函数图形,确定单指标测度矩阵;
S33、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,确定多指标测度值,得出隧道施工段风险评价等级;
S34、根据步骤S33中的多指标测度值得到施工段风险等级排序。
步骤S32包括以下分步骤:
S321、假设有n个样本组成研究对象空间,则研究对象空间Ij={I1,I2,I3,…,Im},样本评价指标空间Xi={X1,X2,X3,…,Xn},xij表示评价指标Xi在研究对象Ij中的测量值,对于每一个xij都有P个评价等级C1,C2,C3,…,Cp,即评价空间Ck={C1,C2,C3,…,Cp},同时设ck为公路隧道施工风险等级,规定ck+1>ck表示k+1等级比k等极高;
S322、根据步骤S31中的指标评分标准,采取直线型未确知测度函数确定单指标测度矩阵,函数表达式为:
S323、基于分步骤S321中的假设,用μijk表示测量值xij属于评估等级Ck的程度,当μijk满足0≤μijk≤1,并且满足归一性和可加性的要求,根据分步骤S322中的未确知测度函数,得到未确知单指标测度矩阵,其公式如下:
步骤S33包括以下分步骤:
S331、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,当μijk满足0≤μijk≤1,得到多指标未确知测度矩阵,其公式为:
S332、引入置信度准则,得出评价对象的风险等级。设λ为置信度(λ>0.5,常取0.6),若评价等级划分为:C1<C2<C3<C4排序,随着等级越高,系统风险水平逐渐增大,则由此可确定评价对象的风险等级为/>
步骤S34中的施工段风险等级排序,其公式如下:
其中,nk是以2为公差的等差数列,风险等级C1、C2、C3、C4分别按1,3,5,7取值。
在步骤S4中,基于灰色关联度理论进一步计算指标耦合度,涉及到以下分步骤:
S41、设Xj为评价指标空间内的任一指标序列,将其定为新的参考特征序列。采用“初值化”法消除原始数据列数据量纲,公式如下:
S42、求差序列、极差后可得数据列的关联系数,即:
其中,ξ∈(0,1),一般取0.5。
S43、由关联系数,可得各指标序列Xi与参考特征序列Xj的耦合度,即各指标相对重要性,计算方法如下式所示:
其中,ρ值越大,指标间耦合性越强。当0<ρ≤0.35时,两指标序列耦合作用为弱;当0.35<ρ≤0.65时,两指标序列中等耦合;当0.65<ρ≤0.85时,两指标序列较强耦合;当0.85<ρ≤1时,两指标序列强耦合作用。
本实施例应用上述技术方案,主要内容有:
步骤S1、基于PSR理论,从指标动态传导的角度选取施工风险指标,构建公路隧道施工安全评价指标体系。本发明的实施例选择某公路隧道两个重点施工段进行风险评价。
施工段1:隧道进口段,隧道围岩分级划分为Ⅴ级,以花岗岩为主,强风化,节理裂隙发育,岩体破碎,多呈碎裂状结构,洞口覆盖层为薄层粉质黏土,厚度在1~3m,物探成果表明为低阻区,电阻率ρ=100~1200Ω·m,围岩不稳定,自稳能力差,开挖时不及时支护或处理不当易产生坍塌,侧壁稳定性较差,岩体富水性贫乏,地下水不发育,开挖时可能出现点滴状出水、局部淋雨状出水等现象。
施工段2:隧道洞身段,围岩分级划分为Ⅳ级,以花岗岩为主,节理裂隙较发育,岩体较破碎,多呈块状,物探成果表明多为中低阻区,电阻率ρ=1200~4000Ω·m,岩体自稳能力一般,开挖时不及时支护或处理不当易产生小规模的坍塌及落石,侧壁稳定性较差,岩体富水性中等,地下水较发育。
根据PSR理论,结合案例现状,因素指标的关联模型如图2所示,隧道施工安全评价指标包括:
压力系统(P),所述压力系统包括水文条件X1、地质条件X2、气象条件X3、设计方案X4、施工方案X5;
状态系统(S),所述状态系统包括施工人员状态X6、材料设备状态X7、施工环境情况X8、安全管理水平X9;
响应系统(R),所述响应系统包括应急保障能力X10、事故识别能力X11、应急处理能力X12。
具体地,本发明的公路隧道施工安全评价指标体系,如表1所示。
表1公路隧道施工安全评价指标体系
/>
步骤S2、以层次分析法确定隧道施工安全评价指标主观权重、灰色关联度理论确定指标客观权重以及拉格朗日乘子法确定指标组合权重。
步骤S2中求指标权重方法,包括以下分步骤:
S21、采用层次分析法对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标主观权重;
步骤S21包括以下分步骤:
S211、根据标度法构建判断矩阵:
其中:A为判断矩阵,a11为隧道结构安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a21为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,an1为隧道施工全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a12为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a1n为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,a22为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a2n为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,an2为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,ann为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,n为判断矩阵的行数和列数;
S212、判断一致性比例是否小于设定值;若是则进入分步骤S213,否则对判断矩阵进行修正并跳转到分步骤S212;
计算一致性比例包括以下分步骤:
S2121、根据步骤S211中的判断矩阵计算每行元素乘积的n次方根,表示为:
其中:wi为每行元素乘积的n次方根,为从j=1到j=n列数字连续相乘,aij为隧道施工安全评价结构i的标度ai与隧道施工安全评价指标j的标度aj的相对重要性;
S2122、根据步骤S211中的判断矩阵和分步骤S2121中的每行元素乘积的n次方根计算最大特征根,表示为:
其中,λmax为判断矩阵A的最大特征根,wi为单个安全评价指标的主观权重;
S2123、根据步骤S2122中的最大特征根,计算层次总排序一致性指标,表示为:
/>
其中,C.I.为层次总排序一致性指标;
S2124、根据分步骤S2123中的一致性系数,计算一致性比例,表示为:
其中,C.R.为一致性比例,R.I.为平均随机一致性指标。
S213、采用特征根法计算隧道施工安全评价指标的主观权重,表示为:
Aw=λmaxw
其中:A为判断举证,w为判断举证A中隧道施工安全评价指标所对应的特征向量,λmax为判断矩阵A的最大特征值。
S22、采用灰色关联度理论对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标客观权重;
步骤S22包括以下分步骤:
S221、采集历史类似隧道工程事故数据,数据来源于中华人民共和国应急管理部、安全管理网等网站,收集近年来影响较大、具备事故调查报告、与评价工程类似的公路隧道施工安全事故,根据涉及到各风险指标次数进行分类统计,确定的指标序列表示为:
Xi[xi(1),xi(2),…,xi(r)]
其中,评价指标个数i=0,1,2,…,n,统计年份y=1,2,3,…,r。
S222、从中挑选一个最大值作为参考特征值,其他指标发生值均赋予此值,从而组成参考数据列X0[x0(1),x0(2),…,x0(r)]。
S223、求各个指标序列与参考特征序列之间的距离,计算式为:
S224、求得各个指标的客观权重,并进行归一化处理,计算式分别为:
S23、将分步骤S21中的施工安全评价指标主观权重和分步骤S22中的施工安全评价指标客观权重,使用拉格朗日乘子法进行加权融合,得到主客观组合权重,表示为:
式中,为主客观组合权重,wi为使用层次分析法求得的指标主观权重,w′i为使用灰色关联度理论求得的指标客观权重。
具体地,本实施例经过上述计算可以得到公路隧道施工安全评价指标权重值,如表2所示。
表2公路隧道施工安全评价指标权重值
步骤S3、根据未确知测度判定施工段风险等级,包括以下分步骤:
S31、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系,制定每个指标的分级标准量化评分标准,对应分为4个评价等级,表示为C={C1,C2,C3,C4};公路隧道施工安全评价指标评分标准如表3所示。
表3公路隧道施工安全评价指标评分标准
S32、根据步骤S31中的指标评分标准,得出评价对象各评价指标数值,结合定性指标指标函数图形,确定单指标测度矩阵;
步骤S32包括以下分步骤:
S321、假设有n个样本组成研究对象空间,则研究对象空间Ij={I1,I2,I3,…,Im},样本评价指标空间Xi={X1,X2,X3,…,Xn},xij表示评价指标Xi在研究对象Ij中的测量值,对于每一个xij都有P个评价等级C1,C2,C3,...,Cp,即评价空间Ck={C1,C2,C3,...,Cp},同时设ck为公路隧道施工风险等级,规定ck+1>ck表示k+1等级比k等极高;
S322、根据步骤S31中的指标评分标准,采取直线型未确知测度函数确定单指标测度矩阵,函数表达式为:
具体地,根据表3指标评分标准得出评价对象各评价指标数值如表4所示,本实施例采用直线型未确知测度函数,结合定性指标划分的评价等级确定的指标测度函数,如图3所示。
表4公路隧道施工段安全评价指标数值
评价对象 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 | X12 |
施工段1 | 2.5 | 3 | 1.5 | 2.5 | 2.5 | 2 | 2 | 1.5 | 1.5 | 1 | 1 | 1 |
施工段2 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 1.5 | 2 | 2.5 | 3 |
S323、基于分步骤S321中的假设,用μijk表示测量值xij属于评估等级Ck的程度,当μijk满足0≤μijk≤1,并且满足归一性和可加性的要求,根据分步骤S322中的未确知测度函数,得到未确知单指标测度矩阵,其公式如下:
具体地,本发明实施例两个施工段经过上述步骤,确定的单指标测度评价矩阵为:
施工段1:
施工段2:
S33、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,确定多指标测度值,得出隧道施工段风险评价等级;
步骤S33包括以下分步骤:
S331、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,当μijk满足0≤μijk≤1,得到多指标未确知测度矩阵,其公式为:
S332、引入置信度准则,得出评价对象的风险等级。设λ为置信度(λ>0.5,常取0.6),若评价等级划分为:C1<C2<C3<C4排序,随着等级越高,系统风险水平逐渐增大,则由此可确定评价对象的风险等级为/>
本实施例经过上述计算可以得到隧道施工段风险评价等级,如表5所示。
表5公路隧道施工段安全风险评价等级
S34、根据步骤S33中的多指标测度值得到施工段风险等级排序,其公式如下:
其中,nk是以2为公差的等差数列,风险等级C1、C2、C3、C4分别按1,3,5,7取值。
具体地,本实施例风险等级排序计算过程如下:
S1=0.5520×1+0.2335×3+0.2724×5=2.6145;
S2=0.0280×1+0.5560×3+0.4739×5=4.0656;
S1<S2;
故,施工段2的施工风险等级大于施工段1的施工风险等级。
步骤S4、根据步骤S2中的历史隧道工程类似事故数据,基于灰色关联度理论计算指标耦合度,结合步骤S3中的隧道风险判定结果,明确隧道施工安全管理进一步的风险管控方向。
步骤S4包括以下分步骤:
S41、设Xj为评价指标空间内的任一指标序列,将其定为新的参考特征序列。采用“初值化”法消除原始数据列数据量纲,公式如下:
S42、求差序列、极差后可得数据列的关联系数,即:
其中,ξ∈(0,1),一般取0.5。
S43、由关联系数,可得各指标序列Xi与参考特征序列Xj的耦合度,即各指标相对重要性,计算方法如下式所示:
其中,ρ值越大,指标间耦合性越强。当0<ρ≤0.35时,两指标序列耦合作用为弱;当0.35<ρ≤0.65时,两指标序列中等耦合;当0.65<ρ≤0.85时,两指标序列较强耦合;当0.85<ρ≤1时,两指标序列强耦合作用。
具体地,本实施例经过上述计算可以得到公路隧道施工风险指标耦合关系矩阵,如表6所示。
表6公路隧道施工风险指标耦合关系矩阵
根据各指标灰色关联度计算结果,由耦合定级规则可得:水文条件与地质条件强耦合;材料设备状态与工程设计方案强耦合;施工环境情况与设计方案、施工方案、材料设备状态都存在强耦合关系;安全管理水平与施工人员状态、施工环境情况强耦合;气象条件与应急保障能力强耦合;地质条件与事故识别能力强耦合;最后,应急处理能力与材料设备状态、施工环境状况强耦合。
基于灰色关联度理论所得的权重计算结果及指标耦合分析结果表明:在该隧道施工建设过程中,事故识别能力、工程地质条件对该隧道施工风险影响最大,且二者关系密切。表明施工中各项风险隐患的实时监测预警尤为重要,同时应注重专项应急预案的准备与执行,及时对人员展开应急培训,准确布置应急设施。此外,还应侧重于对气象变化、地质情况变化开展风险应对。
Claims (10)
1.一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1、基于PSR理论,从指标动态传导的角度选取施工风险指标,构建公路隧道施工安全评价指标体系;
步骤S2、采集历史隧道工程历史事故数据,使用拉格朗日乘子法对层次分析法和灰色关联度理论所得指标主客观权重组合赋权,得到公路隧道施工风险指标组合权重;
步骤S3、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系、步骤S2中的指标组合权重,使用未确知测度理论,进行隧道工程若干施工段的风险等级判定及施工段风险等级排序;
步骤S4、根据步骤S2中的历史隧道工程历史事故数据,基于灰色关联度理论计算指标耦合度,结合步骤S3中的隧道风险判定结果,确定出隧道施工安全管理的风险管控策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S1中PSR理论的框架思路具体为:
由于风险“压力”的产生,使风险主体“状态”受到影响,继而促使风险管理措施“响应”,因此隧道施工事故是“压力-状态-响应”三系统关联作用的结果;
所述步骤S1中隧道施工风险评价指标包括:
压力系统,所述压力系统包括水文条件X1、地质条件X2、气象条件X3、设计方案X4、施工方案X5;
状态系统,所述状态系统包括施工人员状态X6、材料设备状态X7、施工环境情况X8、安全管理水平X9;
响应系统,所述响应系统包括应急保障能力X10、事故识别能力X11、应急处理能力X12。
3.根据权利要求1所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下步骤:
S21、采用层次分析法对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标主观权重;
S22、采用灰色关联度理论对步骤S1中的隧道施工安全评价指标进行权重分析,确定施工安全评价指标客观权重;
S23、将分步骤S21中的施工安全评价指标主观权重和分步骤S22中的施工安全评价指标客观权重,使用拉格朗日乘子法进行加权融合,得到主客观组合权重,表示为:
式中,为主客观组合权重,wi为使用层次分析法求得的指标主观权重,wi'为使用灰色关联度理论求得的指标客观权重。
4.根据权利要求3所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S21包括以下分步骤:
S211、根据标度法构建判断矩阵:
其中,A为判断矩阵,a11为隧道结构安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a21为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,an1为隧道施工全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标1的标度a1的相对重要性,a12为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a1n为隧道施工安全评价指标1的标度a1与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,a22为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,a2n为隧道施工安全评价指标2的标度a2与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,an2为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标2的标度a2的相对重要性,ann为隧道施工安全评价指标n的标度an与隧道施工安全评价指标n的标度an的相对重要性,n为判断矩阵的行数和列数;
S212、计算一致性比例并判断是否小于设定值;若是则进入分步骤S213,否则对判断矩阵进行修正并跳转到分步骤S212;
S213、采用特征根法计算隧道施工安全评价指标的主观权重,表示为:
Aw=λmaxw
其中,A为判断举证,w为判断举证A中隧道施工安全评价指标所对应的特征向量,λmax为判断矩阵A的最大特征值;
在步骤S212中,计算一致性比例包括以下分步骤:
S2121、根据步骤S211中的判断矩阵计算每行元素乘积的n次方根,表示为:
其中,wi为每行元素乘积的n次方根,为从j=1到j=n列数字连续相乘,aij为隧道施工安全评价结构i的标度ai与隧道施工安全评价指标j的标度aj的相对重要性;
S2122、根据步骤S211中的判断矩阵和分步骤S2121中的每行元素乘积的n次方根计算最大特征根,表示为:
其中,λmax为判断矩阵A的最大特征根,wi为单个安全评价指标的主观权重;
S2123、根据步骤S2122中的最大特征根,计算层次总排序一致性指标:
其中,C.I.为层次总排序一致性指标;
S2124、根据分步骤S2123中的一致性系数,计算一致性比例,表示为:
其中,C.R.为一致性比例,R.I.为平均随机一致性指标。
5.根据权利要求4所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S22包括以下分步骤:
S221、采集历史隧道工程事故数据,根据涉及到各风险指标次数进行分类统计,确定的指标序列表示为:
Xi[xi(1),xi(2),…,xi(r)]
其中,评价指标个数i=0,1,2,…,n,统计年份y=1,2,3,…,r;
S222、从中挑选一个最大值作为参考特征值,其他指标发生值均赋予此值,从而组成参考数据列X0[x0(1),x0(2),…,x0(r)];
S223、求各个指标序列与参考特征序列之间的距离,计算式为:
S224、求得各个指标的客观权重,并进行归一化处理,计算式分别为:
6.根据权利要求1所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下分步骤:
S31、根据步骤S1中的隧道施工安全评价指标体系,制定每个指标的分级标准量化评分标准,对应分为4个评价等级,表示为C={C1,C2,C3,C4};
S32、根据步骤S31中的指标评分标准,得出评价对象各评价指标数值,结合定性指标函数图形,确定单指标测度矩阵;
S33、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,确定多指标测度值,得出隧道施工段风险评价等级;
S34、根据步骤S33中的多指标测度值得到施工段风险等级排序。
7.根据权利要求6所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S32包括以下分步骤:
S321、假设有n个样本组成研究对象空间,则研究对象空间Ij={I1,I2,I3,…,Im},样本评价指标空间Xi={X1,X2,X3,…,Xn},xij表示评价指标Xi在研究对象Ij中的测量值,对于每一个xij都有P个评价等级C1,C2,C3,...,Cp,即评价空间Ck={C1,C2,C3,...,Cp},同时设ck为公路隧道施工风险等级,规定ck+1>ck表示k+1等级比k等极高;
S322、根据步骤S31中的指标评分标准,采取直线型未确知测度函数确定单指标测度矩阵,函数表达式为:
S323、基于分步骤S321中的假设,用μijk表示测量值xij属于评估等级Ck的程度,当μijk满足0≤μijk≤1,并且满足归一性和可加性的要求,根据分步骤S322中的未确知测度函数,得到未确知单指标测度矩阵,其公式如下:
8.根据权利要求7所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,步骤S33包括以下分步骤:
S331、结合步骤S2中指标组合权重和步骤S32中的单指标测度矩阵,当μijk满足0≤μijk≤1,得到多指标未确知测度矩阵,其公式为:
S332、引入置信度准则,得出评价对象的风险等级,设λ为置信度,若评价等级划分为:C1<C2<C3<C4排序,随着等级越高,系统风险水平逐渐增大,则由此可确定评价对象的风险等级为/>
9.根据权利要求8所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,步骤S34中的施工段风险等级排序,其公式如下:
其中,nk是以2为公差的等差数列,风险等级C1、C2、C3、C4分别按1,3,5,7取值。
10.根据权利要求1所述的一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法,其特征在于,所述步骤S4中基于灰色关联度理论计算指标耦合度的具体过程为:
S41、设Xj为评价指标空间内的任一指标序列,将其定为新的参考特征序列。采用“初值化”法消除原始数据列数据量纲,公式如下:
S42、求差序列、极差后可得数据列的关联系数,即:
其中,ξ∈(0,1);
S43、由关联系数,可得各指标序列Xi与参考特征序列Xj的耦合度,即各指标相对重要性,计算方法如下式所示:
其中,ρ值越大,指标间耦合性越强,当0<ρ≤0.35时,两指标序列耦合作用为弱;当0.35<ρ≤0.65时,两指标序列中等耦合;当0.65<ρ≤0.85时,两指标序列较强耦合;当0.85<ρ≤1时,两指标序列强耦合作用。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311185166.0A CN117172547A (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311185166.0A CN117172547A (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117172547A true CN117172547A (zh) | 2023-12-05 |
Family
ID=88939337
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311185166.0A Pending CN117172547A (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117172547A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118096089A (zh) * | 2024-04-25 | 2024-05-28 | 浙江龙腾畅想软件有限公司 | 一种基于数据平台的工程项目管理方法、系统和介质 |
-
2023
- 2023-09-14 CN CN202311185166.0A patent/CN117172547A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118096089A (zh) * | 2024-04-25 | 2024-05-28 | 浙江龙腾畅想软件有限公司 | 一种基于数据平台的工程项目管理方法、系统和介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109034582B (zh) | 基于云模型和组合赋权的隧道穿越断层突水突泥风险评价方法 | |
CN108710984B (zh) | 一种矿山地质环境综合评价方法及系统 | |
CN104346538B (zh) | 基于三种灾情因子控制的地震灾害评估方法 | |
CN110610285A (zh) | 一种地下金属矿采空区危险度分级评价方法 | |
CN111861133A (zh) | 一种山洪灾害防治能力评价方法 | |
Leng et al. | A hybrid data mining method for tunnel engineering based on real-time monitoring data from tunnel boring machines | |
CN117172547A (zh) | 一种基于未确知测度理论的公路隧道施工安全评价方法 | |
CN112949202A (zh) | 一种基于贝叶斯网络的岩爆概率预测方法 | |
CN115063020A (zh) | 基于风险监测融合的梯级水电站多维安全调度装置及方法 | |
CN112101811A (zh) | 一种供水管网爆管风险预测方法及系统 | |
CN107169289A (zh) | 一种基于可拓最优组合赋权法的滑坡危险性评价方法 | |
CN112016857B (zh) | 基于云理论的聚乙烯管道地震易损性评估方法 | |
CN113033997A (zh) | 基于改进集对分析的城市水质等级确定方法、装置及介质 | |
CN114881396A (zh) | 一种基于ahp和topsis的隧道坍塌风险评估方法 | |
CN113505978A (zh) | 一种不同形式城市社区的防灾功能评估方法和装置 | |
CN117332909B (zh) | 基于智能体的多尺度城市内涝道路交通暴露性预测方法 | |
CN102004915B (zh) | 基于纹理特征空间的震损建筑遥感快速提取方法 | |
Wang et al. | Evaluation of toppling rock slopes using a composite cloud model with DEMATEL–CRITIC method | |
Shahin et al. | A new model based on evolutionary computing for predicting ultimate pure bending of steel circular tubes | |
Peng et al. | Risk prediction of tunnel water or mud inrush based on disaster forewarning grading | |
CN111582634A (zh) | 一种地下大空间施工多因素安全分级方法及系统 | |
Wang et al. | Early warning of debris flow using optimized self-organizing feature mapping network | |
CN115544891A (zh) | 一种承压原始导高带高度的预测方法及系统 | |
CN113808370A (zh) | 一种面向滑坡的多指标耦合监测预警方法 | |
Chang et al. | Investigating the impact of the Chi‐Chi earthquake on the occurrence of debris flows using artificial neural networks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |