基于云模型的基坑工程安全風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合預(yù)警

郭方圓 張洪青

摘要：針對基坑工程預(yù)警中風(fēng)險(xiǎn)因素模糊性和隨機(jī)性共存的特點(diǎn)，提出了一種基于云模型的模糊綜合預(yù)警法，采用云模型將常規(guī)模糊綜合評判法中的隸屬度代替，充分表征風(fēng)險(xiǎn)等級的模糊性和隨機(jī)性，預(yù)警結(jié)果更加客觀且符合實(shí)際情況，為基坑工程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供了一種更加可行的預(yù)警方法。

關(guān)鍵詞：云模型；基坑工程；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

中圖分類號：TB

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：16723198（2015）13019702

0引言

隨著基坑開挖規(guī)模和深度的增大以及地質(zhì)環(huán)境的復(fù)雜多樣性，基坑工程施工風(fēng)險(xiǎn)性逐步增加，嚴(yán)重威脅到施工人員安全與鄰近建筑物安全。

在利用實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，如何對基坑工程施工風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警是一個(gè)亟待解決的問題。文獻(xiàn)[1]提出了復(fù)雜環(huán)境中基坑安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)方法，但沒有針對基坑主要風(fēng)險(xiǎn)事故給出相應(yīng)的預(yù)警方法。文獻(xiàn)[2]對深基坑工程開挖期的主要風(fēng)險(xiǎn)事故發(fā)生的概率和后果進(jìn)行了分級，但概率、風(fēng)險(xiǎn)度和權(quán)重等均由專家確定，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果過于主觀。文獻(xiàn)[3]提出了以風(fēng)險(xiǎn)跟蹤和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警為主導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)控制方法，但方法仍以主觀估計(jì)法為主，沒有充分利用監(jiān)測數(shù)據(jù)，本文提出一種基于云模型的模糊綜合預(yù)警方法，在利用實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對基坑工程風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。

1基坑工程安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)

預(yù)警指標(biāo)的選取需要選擇可以監(jiān)測的定量指標(biāo)，才可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警的目標(biāo)。

基坑工程開挖時(shí)容易出現(xiàn)兩類嚴(yán)重事故，即塌方和流沙事故。本文給出的方法適用于對兩類事故分別進(jìn)行預(yù)警，對兩類主要事故分別給出預(yù)警指標(biāo)。文獻(xiàn)[4]給出了兩類基坑風(fēng)險(xiǎn)事故的警兆，根據(jù)事故警兆，選擇預(yù)警指標(biāo)。

塌方是指邊坡意外塌陷，當(dāng)土坡受力超過其土層結(jié)構(gòu)粘結(jié)力時(shí)，就發(fā)生塌陷。任何土質(zhì)的邊坡都可能塌陷，但塌陷的發(fā)生和范圍等與土質(zhì)結(jié)構(gòu)、土中含水量，雨季及含水量高的軟土塌方風(fēng)險(xiǎn)大?？梢员O(jiān)測的重要預(yù)警指標(biāo)有地下水位、土的滲透性、土的含水量、抗剪強(qiáng)度、土的應(yīng)力、降雨量。

流沙是在基坑開挖至一定深度（一般在地下水位以下）并采用坑內(nèi)抽水方式時(shí)，出現(xiàn)坑底或坑側(cè)不斷有大量砂土涌出的現(xiàn)象。可以監(jiān)測的預(yù)警指標(biāo)有粘粒含量、粉粒含量、土的不均勻系數(shù)、土的天然孔隙比、土的天然含水量、基坑挖深超過水位線的深度。

2模糊綜合預(yù)警的基本原理

模糊綜合預(yù)警是較常用的預(yù)警方法。該方法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評價(jià)，即用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的預(yù)警對象做出一個(gè)綜合預(yù)警結(jié)果，常規(guī)步驟如下：

（1）建立預(yù)警指標(biāo)集，用U={u1，u2，…，un}表示。（2）建立警度判斷集，即由評價(jià)者對預(yù)警對象可能做出的各種總的評價(jià)結(jié)果的集合，用V={v1，v2，…，vn}表示。（3）進(jìn)行單指標(biāo)評價(jià)。請N位專家對單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，設(shè)xij（k）是第K個(gè)專家認(rèn)為的評價(jià)對象按第i個(gè)因素Ui獲得第j個(gè)評語vj的隸屬度，得到平均隸屬度rij=∑nk=1x（k）ij/N，由此可以得到隸屬度矩陣R=（rij）n×m。（4）確定權(quán)重集A=（a1，a2，…，an）。（5）利用模糊合成算子計(jì)算B=A。R=（b1，b2，…，bn）。根據(jù)最大隸屬度原則，選擇集合B中最大值bi所對應(yīng)（v1，v2，…，vn）的vi作為最終預(yù)警結(jié)果。

模糊綜合預(yù)警結(jié)果清晰，系統(tǒng)性強(qiáng)，適合各種非確定性問題的解決，但常規(guī)的模糊綜合預(yù)警對專家經(jīng)驗(yàn)依賴較強(qiáng)，因此得到的預(yù)警結(jié)果有較強(qiáng)的主觀性，缺乏對定量數(shù)據(jù)的利用。而且無論從評價(jià)論域的選擇到綜合隸屬度矩陣的產(chǎn)生都存在模糊性與隨機(jī)性，例如在基坑工程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中，土的天然含水率大于30%，則有可能發(fā)生流沙事故，這種事故判斷難免存在偶然、隨機(jī)因素。如果專家數(shù)量較少，模糊性與隨機(jī)性將不能得到很好的體現(xiàn)。本文使用云模型彌補(bǔ)常規(guī)模糊綜合預(yù)警模型的不足，以云模型代替隸屬函數(shù)，兼顧隨機(jī)性與模糊性，且利用定量數(shù)據(jù)不采用專家評分的方式得到隸屬度矩陣。

3基于云模型的模糊綜合預(yù)警模型構(gòu)建

3.1云模型的基本原理

1995年，我國學(xué)者李德毅教授提出云模型解決了傳統(tǒng)方法難以兼顧隨機(jī)性與模糊性的難題，其核心即定性語言值與定量化表示之間的轉(zhuǎn)化。云的基本概念如下：U為確定數(shù)值代表的定量論域，T為U上的定性概念，元素x（x∈U）是定性概念T的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對T的隸屬度μ（x）∈[0，1]是一個(gè)有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，則T在論域U到區(qū)間[0，1]上的映射在數(shù)域空間上的分布即成為云。若U為一維論域，每一個(gè)x的在論域空間坐標(biāo)及其對概念的確定度的數(shù)值對即為一個(gè)云滴。云模型的整體特性可用Ex（期望值）、En（熵）和He（超熵）這3個(gè)數(shù)值來表征，它們能夠定量化反映定性知識的特性。Ex（期望值）表示的是定性概念在論域的中心值，En（熵）反應(yīng)論域中可以被定性概念所接受的數(shù)值范圍，熵越大定性概念越模糊。He（超熵）是熵的熵，代表了云滴的離散程度。

3.2基于云模型的模糊綜合預(yù)警模型

云模型通過云發(fā)生器來實(shí)現(xiàn)定性概念與定量數(shù)據(jù)的相互轉(zhuǎn)換。用硬件固化或軟件模塊化的云模型的生成算法即云發(fā)生器（Cloud generator，簡稱CG）。本文主要利用正向云發(fā)生器和X條件云發(fā)生器，對算法進(jìn)行介紹。

（1）以En為期望，He2為方差隨機(jī)生成一個(gè)正態(tài)分布數(shù)Eni，記為Eni=NORM（Eni，He2）。

（2）以Ex為期望，Eni2為方差隨機(jī)生成一個(gè)正態(tài)分布數(shù)xi，記為xi=NORM（Ex，Eni2）。

（3）計(jì)算μi=e-（xi-Ex）22Eni2。重復(fù)步驟（1）-（3），直到產(chǎn)生滿足要求的N個(gè)云滴。

X條件云發(fā)生器在正向云發(fā)生器的基礎(chǔ)上，固定條件x=x0并生成云滴。即只運(yùn)行正向云發(fā)生器算法的（1）和（3）步，得到的云滴為drop（x0，μi），其中：

μi=e-（x0-Ex）22Eni2

本文使用云模型彌補(bǔ)常規(guī)模糊綜合預(yù)警模型的不足，以云模型代替隸屬函數(shù)，兼顧隨機(jī)性與模糊性，且利用定量數(shù)據(jù)不采用專家評分的方式得到隸屬度矩陣。

對步驟（3）進(jìn)行改進(jìn)，采用云模型理論計(jì)算評價(jià)因素的隸屬度。設(shè)預(yù)警指標(biāo)i（i=l，2，…，n）對應(yīng)的等級j（j=l，2，…，m）的上、下邊界值為xij1，則因素i對應(yīng)的等級j這一定性概念可以用正態(tài)云模型表示。Heij反應(yīng)的是云滴的凝聚程度，可以通過經(jīng)驗(yàn)取值。

Exij=x1ij+x2ij/2（1）

Enij=x1ij-x2ij/4（2）

對于每個(gè)預(yù)警指標(biāo)，以（Exij，Enij，Heij）為參數(shù)，以指標(biāo)監(jiān)測值為x0運(yùn)行X條件云發(fā)生器N次，計(jì)算此監(jiān)測數(shù)據(jù)隸屬于每個(gè)等級的平均隸屬度rij。

rij=∑Nk=1rkij/N（3）

4算例

以某基坑工程流沙事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警為例，說明基于云模型的模糊綜合預(yù)警方法在基坑工程風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用。根據(jù)相關(guān)地質(zhì)研究與專家經(jīng)驗(yàn)，確定預(yù)警區(qū)間，見表1。根據(jù)式（1）-（2）計(jì)算各預(yù)警區(qū)間的云模型參數(shù)，見表2。

將各指標(biāo)的實(shí)測數(shù)據(jù)作為X條件云發(fā)生器中的確定值x0，針對每個(gè)數(shù)據(jù)對應(yīng)的不同預(yù)警等級，運(yùn)行matlab軟件程序100次，采用公式（3）計(jì)算出不同預(yù)警等級下的平均隸屬度值，見表3。

表1流沙事故預(yù)警指標(biāo)預(yù)警區(qū)間

預(yù)警指標(biāo)無警輕警重警

粘粒含量d1d1>30%10%≤d1≤30%d1<10%粉粒含量d2d2<10%10%≤d2≤75%d2>75%土的不均勻系數(shù)CuCu>105≤Cu≤10Cu<5土的天然孔隙比ee<0.750.75≤e≤0.9e>0.9土的天然含水量ww<20%20%≤w≤30%w>30%

基坑挖深超過水位線的深度（m）hh<0.30.3≤h≤0.5h>0.5

表2流沙事故各預(yù)警指標(biāo)對應(yīng)預(yù)警區(qū)間的云模型參數(shù)

預(yù)警指標(biāo)無警輕警重警

粘粒含量d1（0.65，0.175，0.01）（0.2，0.05，0.01）（0.05，0.075，0.01）

粉粒含量d2

（0.05，0.025，5.90.01）

（0.425，0.1625，0.01）

（0.875，0.0625，0.01）土的不均勻系數(shù)Cu

（15，2.5，0.02）

（7.5，1.25，0.02）

（2.5，1.25，0.

02）土的天然孔隙比e

（0.375，0.1875，0.015）

（0.825，0.0375，0.015）

（0.95，0.025，0.015）土的天然含水量w

（0.1，0.05，0.01）

（0.25，0.025，0.01）

（0.65，0.175，0.01）基坑挖深超過水位線深度（m）h

（0.15，0.075，0.009）

（0.4，0.05， 0.009）

（0.65，0.075，0.009）

表3流沙事故各預(yù)警指標(biāo)實(shí)測數(shù)據(jù)及對應(yīng)

預(yù)警區(qū)間的平均隸屬度值

預(yù)警指標(biāo)實(shí)測數(shù)據(jù)無警輕警重警

粘粒含量d10.110.0990.21940.7297

粉粒含量d2

0.68

0.0000

0.2938

0.0122

土的不均勻系數(shù)Cu

5.9

0.0013

0.4394

0.0246

土的天然孔隙比e

0.75

0.1374

0.1337

0.0000

土的天然含水量w

27%

0.0076

0.7127

0.0919

基坑挖深超過水位線的深度（m）h

0.52

0.0000

0.0978

0.2204

由層次分析法計(jì)算得到各指標(biāo)權(quán)重w={0.1277，0.0858，0.1087，0.1868，0.2152，0.2758}。利用各指標(biāo)的權(quán)重以及平均隸屬度矩陣Z可進(jìn)行模糊轉(zhuǎn)換得出流沙事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警集V{無警，輕警，重警}中各預(yù)警等級的綜合隸屬度分別為0.0401，0.3063，0.1775。根據(jù)最大隸屬度原則可知安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級為輕警。

5結(jié)論

借鑒云模型的特點(diǎn)和優(yōu)勢對基坑工程風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，從而得到預(yù)警等級。

基于云模型的模糊綜合預(yù)警法可以有效減少人的主觀判斷的隨機(jī)性等因素對預(yù)警結(jié)果的影響，利用云模型構(gòu)建的隸屬度函數(shù)能夠充分表征風(fēng)險(xiǎn)因素風(fēng)險(xiǎn)度的模糊性和隨機(jī)性，從而使預(yù)警結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確。

參考文獻(xiàn)

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