频率分析的地铁论文范文

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1方法的适用性

该方法在风险识别阶段克服了“WBS-RBS”、故障树、鱼骨图等单一识别某一维度的局限性，将工作流程、风险因素、失效状态和风险事故四者有机地结合为一个体系。以失效状态来进行评价，其优点一是对接触工程较多、经验丰富的专家和现场施工人员而言，能更直观地完成风险评价；二是通过失效状态将事故和风险因素联结在一起，在前后因果和递进关系梳理更清楚的同时，还对发生的时点（施工阶段或工序）有了清晰的概念。在数据处理方面，针对专家问卷打分的数据区分度不明显的问题，运用频率分析能更真实地还原专家意愿；另外针对层次分析确定权重时，由于事物的复杂性和判断的片面性，容易出现一致性不满足的情况，本文引入加权迭代法对判断矩阵进行修正，保证了结果的可信度。

2风险识别

2.1利用WBS工序分解识别失效状态根据明挖车站的施工特点，其工程施工可大致为图2所示的6个阶段。而每个施工阶段下都会有相应的施工工序，以主体结构施工为例，主要可分为脚手架和模板搭设拆除、钢筋绑扎、混凝土浇筑等工序。根据已有的施工经验与方案资料，总结出表1所示的8项可能会出现的工序失效事件（因为该指标是未经过初级筛选的，先以Fa做编号标识，将完成初筛后的指标用F做编号标识）。

2.2风险因素和潜在事故类型风险因素意指失效状态的形成原因，经过大量的经验总结，地铁工程施工的风险因素主要来自工程环境、技术水平和组织管理。（1）工程环境。分为自然环境与人为环境，自然环境包括地质、水文和气候，不可控性较大，一旦发生涉及的对象往往很广；人为环境包括散布在地铁施工影响范围内的地上建（构）筑物——例如房屋、地下管线、桥梁等。对工程本身而言，地下构筑物和管线的存在会限制施工空间；对建筑物的安全而言，地铁施工在开挖或大规模降水中破坏了原有土体相对稳定和平衡的状态，且相互影响相互制约。（2）技术风险。涉及到各个工种，如勘察、设计、施工等在实际操作中，在技术标准与规范、设计模型采用、安全系数的确定、工艺流程的制订与执行等出现的偏差。（3）组织管理风险。来自管理主体，通常是各参与单位，包括上级主管部门、建设单位、勘察单位、设计单位、监测单位、监理单位、施工单位和验收单位等，主要来自内部管理和外部执行两部分[8]。基于以上分析，参考丁烈云[9]根据4M1E理论建立的安全评价体系，本文中风险因素可以划分为4类：技术风险、环境风险、组织管理风险和监控预警风险。若将各风险再细化展开，以环境风险为例，逐级分解得到更细化指标如图3所示。根据邓小鹏等[8]对国内外95个地铁工程事故的统计，常见的事故类型包括坍塌、水害、机械（起重）伤害、火灾、物体打击、爆炸、中毒、触电、高处坠落和其他伤害共10种。

3专家调查

参照指标体系的维度划分，调查同样分为风险评级和事故原因分析两部分。前者包括风险量级和权重（对上一级工程风险的影响程度，或称重要性）的确定。后者则是对造成各失效状态的原因及可能引致的后果进行概率打分。专家评分标准见表2。

4结果统计

4.1风险评级在风险评级部分采用模糊层次分析法求得结果。由于各专家经验、概念和对评级理解不一致，尤其当多专家评分时，单纯取平均值并不能很好地体现出指标间的评价差异。因此在运用层次分析法进行权重计算前首先需对数据进行频率分析。（1）数据处理。仍以结构主体工程施工为例，参照表2中1~9标度专家对该阶段下8个工序失效状态的重要性打分。以大多数人意见为参考，将累计超过一定比例区间的评级值提取出来，重新归一化得到新的被选频率作为该评级的权重，将评级值加权平均后得到众专家的有效评级，如表3所示。从Fa61选择看，7和9的被选频率较高，3、5、8则均为7.69%，假设选择比例定在90%（即超过90%专家选择落在某个区间，多个相同比例情况优先选取靠近频率较高的值），选择5、7、8、9作为计算依据。对这4个值的被选频率重新归一化，即评值7的频率为46.15%/（7.69%+46.15%+7.69%+30.77%）=50%，同理可得5、8、9评值的比例为8.34%、8.34%和33.34%，将新的频率作为评级权重则可计算得到Fa61的风险评价值为：5×8.34%+7×50%+8×8.34%+9×33.34%=7.58（2）权重确定。评价值离散化后构建模糊综合判断矩阵。并利用Matlab进行权重计算和一致性检验[13]，如表4所示。算出权重向量为：Wa={0.3255，0.1283，0.0756，0.0155，0.0410，0.0575，0.0311，0.3255}，一致性略微不满足，可运用加权迭代法进行调整。初步假设原矩阵的权重为0.95，订正公式的权重为1-0.95=0.05，则可以得到新的判断矩阵，并重新做一致性检验；若仍不满足可将原矩阵的权重继续缩小，调整至一致性恰好满足即可，如表5所示。此时的权重向量变为W={0.3255，0.1283，0.0756，0.0155，0.0410，0.0575，0.0312，0.3255}，保留4位小数情况下与原权重向量基本无差别，结果可行。定义小于0.06的指标为弱权重指标，可删除。由此保留的4个指标为Fa61、Fa62、Fa63、Fa68。将这些指标的权重依比例重新归一化后得到新的权重值，如表6所示。（3）隶属度确定。依据隶属度概念，若12位专家中有6位认为是中级，则中级风险的隶属度为6/12=0.5。以此类推知F61~F64的风险隶属度如表7所示，以隶属度为权数，对评价估值区间的中值进行加权平均，计算出每一个失效状态的风险评级。（4）风险等级确定。F6结构主体施工阶段各工序的风险隶属度矩阵与表6的权重矩阵相乘，可以得到该施工阶段F6的风险隶属度和风险等级，如表8所示。则该阶段风险评价量值为4.9，处于中级。同样方法求得上一层次6个施工阶段的风险评级隶属度和风险等级，如表9所示。依次向上一级计算，可得到该车站自身安全风险评价隶属度与最终评级，如表10所示。经过筛选后的失效状态指标均是在发生概率、损失程度和可能性三方面的风险表现比较突出，基本都在中级风险等级。由表10看出，止水帷幕施工F2和降水排水的阶段F3风险水平属于较高，说明与地下水相关的施工处理是最需要重视的。虽然其他阶段均属于中等风险，但从F1、F4的等级隶属度可以看出超过80%都落在了二级风险，但F5、F6都有约37%的可能性落在三级风险区间。最终得到该车站工程施工安全风险属于中等偏上，可以接受但仍需要强化控制措施。

4.2各施工阶段事故发生统计当某个失效状态持续时间过长或程度不断累积到一定界限值时，就会发生较为严重的风险事故，造成不可逆的伤害。本文对失效状态与事故状况的研究同样基于专家调查，请专家们勾选出某失效状态可能导致的事故类型，若超过60%的专家选择某一类事故，则该事故作为该失效状态优先被考虑的后果。当超过一种事故类型被选择，如“F61脚手架搭设拆除”这一项中，有93%的专家均选择了坍塌，62%的专家均选择了物体打击，这两项均作为优先考虑项，而选择比重为93%:62%=6:4，则重新归一化后权重为坍塌60%，物体打击40%。由于风险事故发生的可能性、损失程度、可控性和重要程度均可以由造成该事故的失效状态来说明，风险事故可作为该失效状态的结果做一一对应，即针对上一级风险而言，两者有同样的重要性权数，因此单项事故类型比重乘以失效状态的权重W便得到某失效状态对应的某类风险事故在整个施工阶段的影响权重WR。按照不同事故类型进行汇总，则可对该施工阶段事故类型和可能性有量化上的概念。按照上述方法，可得到主要事故类型在F6施工阶段的权重，如表11所示。

4.3失效状态的风险因素筛查除了关注失效状态和损失，还应从源头即风险因素上进行控制与预防。同样地，将“引致失效的可能性”分为1~9级别，请专家对每个失效状态关联的风险因素打分，提取被选择到（打分不为0）的因素进行被选频率统计，将超过70%的专家认可的风险因素提取出来，计算该因素“可能性”打分的平均值后再与被选频率相乘，得到最终的关联程度Qp。（1）风险因素筛查。造成失效的各种风险因素，如表12所示。（2）风险因素——失效状态——风险事故的关联。在某施工阶段中，以“失效状态”为衔接点可衡量各个风险因素对某类风险事故的关联度贡献。以分析F6结构工程施工阶段的坍塌事故为例，已知在该施工阶段中可能会发生坍塌事故的工序失效状态为F61、F62和F63，这些工序对该施工阶段风险的影响程度分别为0.229、0.15、0.088，而造成这些失效状态的主要风险因素及影响程度如表13所示。可得到在该施工阶段的某一失效状态，例如F61中，可能造成该失效的某一风险因素，例如是否遵守施工规程，与该失效状态可能导致的某一风险事故，如坍塌的关联程度R=Qp×WR=4.375×0.229=1。将相同因素的关联度R进行归类加和，得到在主体结构施工阶段发生坍塌时主要风险因素及与风险事故的关联及关联度排序如图4和表14所示。由此可以看出，在结构主体工程施工中，容易造成的坍塌事故的来源主要是是否遵守施工规程和人员的安全意识，其他值得考虑的风险因素依次是监理的专业水平、材料质量和施工方案的合理性，需要现场管理人员重点关注。

5结语

在本文提出的方法中，对地铁车站施工进行风险评估时，借助FMEA中识别潜在失效模式的理念、参考现有的研究成果和成熟经验，建立以“失效状态”为衔接点的双维度风险指标体系；在风险评级这一维度，运用WBS（工作分解）逐级建立风险指标，基于专家调查问卷结果、采用频率分析和改进模糊层次分析法得到各层级各指标的风险等级；在失效因素这一维度里同样是通过专家打分和频率统计筛查出“失效状态”的前因后果，并借助风险评级维度中的权重结果建立三者的关联度。该方法既可清晰地看到各工序下需要关注的环节和风险源，也可以更直接深入地展现工程事故与基本形成因素之间的关系，另外在实际运用方面也解决了专家打分法中普遍存在的数据失真和一致性不满足等问题。

作者：周红刘洋单位：厦门大学建筑与土木工程学院中国对外贸易中心