基于云證據(jù)理論的地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形安全控制預(yù)警決策方法研究

吳賢國(guó)，黃艷華，馬 健，張立茂，劉惠濤

(1．華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖北武漢430074;2．中鐵隧道股份有限公司，河南鄭州450003;3．華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院基建科，湖北武漢430030)

基于云證據(jù)理論的地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形安全控制預(yù)警決策方法研究

吳賢國(guó)1，黃艷華1，馬 健2，張立茂1，劉惠濤3

(1．華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖北武漢430074;2．中鐵隧道股份有限公司，河南鄭州450003;3．華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院基建科，湖北武漢430030)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形安全控制的預(yù)警，結(jié)合工程實(shí)踐和標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)構(gòu)建了包括監(jiān)測(cè)項(xiàng)目和巡視項(xiàng)目共7個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，并將其劃分為一般風(fēng)險(xiǎn)、顯著風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)和嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)等級(jí);基于監(jiān)測(cè)信息和專(zhuān)家評(píng)價(jià)值確定指標(biāo)特征值，采用云模型構(gòu)建指標(biāo)基本可信度分配，基于D-S證據(jù)理論對(duì)指標(biāo)進(jìn)行多層融合，利用蒙特卡洛模擬對(duì)建筑物變形影響因素進(jìn)行敏感性分析;以武漢軌道交通7號(hào)線土建工程第3標(biāo)段金銀湖村5棟建筑物為例，對(duì)地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形的安全警情狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果表明:4棟建筑物處于顯著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，1棟建筑物為一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并結(jié)合蒙特卡洛模擬對(duì)風(fēng)險(xiǎn)最大的建筑物的監(jiān)測(cè)點(diǎn)的影響因素進(jìn)行敏感性分析，可為建筑物變形安全控制提供決策建議。

D-S證據(jù)理論;云模型;蒙特卡洛模擬;地鐵盾構(gòu)施工;臨近建筑物;安全預(yù)警評(píng)價(jià)

Key words:D-S evidence theory;cloud model;Monte Carlo simulation;shield construction of metro;deformation of adjacent building;safety warning and evaluation

隨著城市地鐵建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，盾構(gòu)法施工因施工速度快、安全性能高、對(duì)地層擾動(dòng)小等特點(diǎn)而廣泛使用。但是大范圍的盾構(gòu)施工導(dǎo)致的地下水流失容易造成建筑物沉降，地表的水平變形也會(huì)對(duì)建筑物產(chǎn)生較大影響，因此對(duì)于人口、建筑密集的城市來(lái)說(shuō)，對(duì)地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形安全狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警評(píng)價(jià)就顯得極為重要。

目前很多學(xué)者對(duì)地鐵盾構(gòu)施工對(duì)臨近建筑物的影響進(jìn)行了研究，但研究大多集中在兩方面:一方面是理論研究，重點(diǎn)論述盾構(gòu)施工對(duì)周邊建筑物的影響和需采取的措施，并分析其變形規(guī)律［1］;另一方面主要基于有限單元法的軟件進(jìn)行數(shù)值仿真分析［2-3］，如采用模糊層次分析法［4］對(duì)地鐵盾構(gòu)施工下臨近建筑物的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合分析。由于地鐵盾構(gòu)施工對(duì)臨近建筑物變形的安全控制中影響因素來(lái)源眾多，且有大量的不確定性，因此簡(jiǎn)單地采用模糊層次分析法很難全面地反映該過(guò)程中的不確定融合過(guò)程。

云模型作為一種不確定數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的新方法，能夠?qū)崿F(xiàn)指標(biāo)定性與定量之間的轉(zhuǎn)化，并兼顧其模糊性和隨機(jī)性。D-S證據(jù)理論作為研究不確定性決策與推理問(wèn)題的一種重要工具，能很好地處理具有模糊和不確定性的多個(gè)可能沖突的數(shù)據(jù)融合問(wèn)題。本文將云模型和D-S證據(jù)理論結(jié)合，提出一種基于云證據(jù)理論的地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形的安全控制預(yù)警決策方法，該方法在指標(biāo)體系構(gòu)建、等級(jí)劃分的基礎(chǔ)上，基于云模型計(jì)算指標(biāo)基本概率分布，采用D-S證據(jù)理論對(duì)指標(biāo)進(jìn)行融合，并基于蒙特卡洛模擬對(duì)建筑物變形的影響因素進(jìn)行了敏感性分析，抓住了敏感因素進(jìn)行重點(diǎn)控制監(jiān)管，可為建筑物變形安全控制提供決策建議。

1 理論基礎(chǔ)

1．1 云模型

云模型是李德毅院士［5］1996年在傳統(tǒng)模糊數(shù)學(xué)和概率統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，提出的定性與定量互換模型，刻畫(huà)了不確定性語(yǔ)言值和精確數(shù)值間的隨機(jī)性和模糊性及其之間的關(guān)系［6］。利用云模型，可以把精確數(shù)值有效轉(zhuǎn)化為恰當(dāng)?shù)亩ㄐ哉Z(yǔ)言值，即定性概念，也可以從語(yǔ)言值表達(dá)的定性信息中獲得定量數(shù)據(jù)的范圍和分布規(guī)律，從而構(gòu)成不確定性與定量的轉(zhuǎn)換［7］。云模型的數(shù)字特征用期望值Ex、熵En、超熵He來(lái)表示［8］。其中，Ex代表定性概念，反映云滴群的云重心;En代表定性概念模糊性，反映數(shù)域中可被定性語(yǔ)言值接受的范圍;He代表熵的不確定性度量，即熵的熵，反映云滴的凝聚程度，即He越大，云的離散程度越大，隸屬度的隨機(jī)性也隨之增大。云模型的三個(gè)特征值(Ex、En、He)可按下式計(jì)算:

式中:s為常數(shù);Cmax和Cmin分別為該云模型區(qū)間的最大值和最小值。

1．2 D-S證據(jù)理論

D-S證據(jù)理論亦稱(chēng)Dempster-Shafer信度函數(shù)理論，是在20世紀(jì)60年代后期Dempster提出的上、下概率及其合成規(guī)則的基礎(chǔ)上，由Shafer進(jìn)一步推廣建立發(fā)展起來(lái)的。D-S證據(jù)理論是一種簡(jiǎn)潔的融合結(jié)果分析與決策方法，它是在考慮決策問(wèn)題中的不確定性的基礎(chǔ)上，建立證據(jù)體基本可信度分配，然后通過(guò)融合規(guī)則得到?jīng)Q策結(jié)果。其基本策略是把證據(jù)集合劃分為若干不相關(guān)部分，并分別利用它們對(duì)識(shí)別框架進(jìn)行獨(dú)立判斷，用組合規(guī)則將它們組合起來(lái)［9］。

定義:給定一個(gè)識(shí)別框架Θ，集函數(shù)m是Θ的冪集2Θ上的一個(gè)映射m:2Θ→［0，1］，滿足m()= 0且，稱(chēng)m為Θ的基本可信度分配(Basic Probability Assignment，BPA)稱(chēng)為X的基本可信數(shù)或mass函數(shù)，它反映對(duì)X本身的精確信度大小，m()為X的不確定大小。

1．3 蒙特卡洛模擬

蒙特卡洛模擬方法(Monte Carlo method)是一種概率統(tǒng)計(jì)法或統(tǒng)計(jì)模擬法［10］，亦稱(chēng)為隨機(jī)抽樣法或統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)法，是通過(guò)隨機(jī)模擬和統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)來(lái)求解工程、經(jīng)濟(jì)、物理等敏感性問(wèn)題的數(shù)值方法［11］。其實(shí)質(zhì)是利用服從某種分布的隨機(jī)數(shù)來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的隨機(jī)現(xiàn)象。由于每次模擬實(shí)驗(yàn)只能描述所觀察系統(tǒng)可能出現(xiàn)的一次情況，在進(jìn)行大量次數(shù)的模擬實(shí)驗(yàn)后，根據(jù)概率論的中心極限定理和大數(shù)定理，即可得出有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)論。

利用蒙特卡洛模擬方法進(jìn)行敏感性分析的步驟如下［12］:

(1)基于計(jì)算模型，確定指標(biāo)概率分布;

(2)將各指標(biāo)的概率分布輸入Crystal Ball軟件，即定義假設(shè)單元;

(3)定義預(yù)測(cè)單元和模擬次數(shù);

(4)運(yùn)行模擬、輸出結(jié)果;

(5)結(jié)果分析。

2 安全控制預(yù)警決策方法

基于云證據(jù)理論的安全控制預(yù)警決策方法的基本步驟如下:

(1)評(píng)價(jià)指標(biāo)特征值獲取。對(duì)安全控制狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)和預(yù)警涉及到一系列定量指標(biāo)和定性指標(biāo)，定量指標(biāo)主要依據(jù)監(jiān)測(cè)值確定，而定性指標(biāo)則主要依靠各位專(zhuān)家對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。

(2)基于云模型建立初始信任分配。針對(duì)每個(gè)指標(biāo)的每一等級(jí)分別構(gòu)建一個(gè)模型，即按照公式(1)確定(Ex、En、He)，計(jì)算每個(gè)指標(biāo)特征值對(duì)每一等級(jí)云模型的隸屬度，以此作為基本可信度分配，并利用下面公式計(jì)算第i特征值隸屬于第j安全等級(jí)的隸屬度uij，即

式中:x為監(jiān)測(cè)指標(biāo)的特征值;Ex、En、s分別為對(duì)應(yīng)等級(jí)云模型的三個(gè)參數(shù);rand()為0～1之間的隨機(jī)值。

(3)沖突檢測(cè)。設(shè)mi和mj是兩證據(jù)的基本可信度分配，對(duì)應(yīng)焦元分別為X1，X2，…，Xn和Y1，Y2，…，Yn，按照公式(5)計(jì)算沖突系數(shù)k，若0≤k＜1，表明證據(jù)不沖突，直接用Dempster組合規(guī)則對(duì)兩個(gè)證據(jù)進(jìn)行融合處理，見(jiàn)公式(4);反之k=1，表示證據(jù)完全沖突，需轉(zhuǎn)到下一步驟。

(4)證據(jù)權(quán)重計(jì)算。設(shè)定兩證據(jù)體mi和mj的的辨識(shí)框架分別為{A1，A2，…，AN}和{B1，B2，…，BN}，基于證據(jù)源的基本可信度分配及其焦元屬性，根據(jù)歐式距離函數(shù)［13］計(jì)算兩證據(jù)體mi和mj間的距離dij［見(jiàn)公式(6)］，各證據(jù)之間的距離構(gòu)成一個(gè)距離矩陣D，定義證據(jù)體mi和mj的相似測(cè)度為Simij［見(jiàn)公式(7)］，證據(jù)體mi的支持度為Sup(mi)［見(jiàn)式(8)］，將Sup(mi)歸一化定義為證據(jù)mi的權(quán)重W(mi)［見(jiàn)公式(9)］，則有:

(5)替換證據(jù)。按照公式(10)計(jì)算證據(jù)源的加權(quán)評(píng)價(jià)證據(jù)m珟i，替換不沖突證據(jù)，按照公式(11)計(jì)算平均證據(jù)m珚i替換沖突證據(jù);再次檢測(cè)，若沖突按照(3)～(4)步驟再次替換，若不沖突依據(jù)公式(6)進(jìn)行組合。

(6)證據(jù)融合。依次進(jìn)行兩兩證據(jù)的融合直至此次融合結(jié)束。定義m為不確定性系數(shù)，其計(jì)算公式見(jiàn)式(12)，m越小說(shuō)明融合的不確定性越小，可信度越高。若涉及到多層融合，則在一層融合結(jié)束之后，將融合結(jié)果作為該證據(jù)的基本可信度分配，按照(2)～(4)步驟再次進(jìn)行融合，如此反復(fù)至多層融合。

根據(jù)上述步驟，可得出基于D-S證據(jù)理論對(duì)指標(biāo)進(jìn)行多層融合的流程，見(jiàn)圖1。

3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

圖1 基于D-S證據(jù)理論的指標(biāo)多層融合流程Fig．1 Fusion steps based on D-S theory

在地鐵盾構(gòu)施工中，為保證建筑物的安全通常會(huì)對(duì)建筑物進(jìn)行日常監(jiān)測(cè)，一棟建筑物一般有多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，一個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)也會(huì)有多個(gè)變形監(jiān)測(cè)特征值，主要包括建筑物累計(jì)沉降量、建筑物沉降速率、建筑物傾斜率、建筑物內(nèi)外墻裂縫及剝落情況等。對(duì)受地鐵盾構(gòu)施工影響較大的臨近建筑物除了進(jìn)行日常監(jiān)測(cè)之外，還需進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地踏勘和巡視，巡視范圍包括工程自身和周邊環(huán)境。建筑物監(jiān)測(cè)信息和建筑物巡視信息如表1所示，反映了建筑物安全警情狀態(tài)，是建筑物安全控制決策的證據(jù)資料。根據(jù)《地鐵工程施工安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》和《地基基礎(chǔ)控制標(biāo)準(zhǔn)》，并結(jié)合實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)，將建筑物監(jiān)測(cè)特征劃分為一般風(fēng)險(xiǎn)、顯著風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)等級(jí);根據(jù)專(zhuān)家判定，將建筑物巡視特征劃分為一般風(fēng)險(xiǎn)、顯著風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)等級(jí)。建筑物安全控制信息各等級(jí)劃分區(qū)間見(jiàn)表1。

表1 建筑物安全控制信息等級(jí)劃分區(qū)間Table 1 Level division of safety control information for buildings

為了全面考慮建筑物安全狀態(tài)表征信息，本文構(gòu)建了基于D-S證據(jù)理論的建筑物安全控制預(yù)警決策融合模型，如圖2所示。首先，在對(duì)多個(gè)監(jiān)測(cè)特征進(jìn)行融合得到監(jiān)測(cè)點(diǎn)安全警情狀態(tài)的基礎(chǔ)上，在監(jiān)測(cè)區(qū)域?qū)λ斜O(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行融合得到監(jiān)測(cè)信息警情狀態(tài);然后，在對(duì)巡視項(xiàng)目專(zhuān)家意見(jiàn)融合得到巡視項(xiàng)目警情狀態(tài)的基礎(chǔ)上，對(duì)所有巡視項(xiàng)目進(jìn)行融合得到巡視信息警情狀態(tài);最后，將監(jiān)測(cè)信息與巡視信息警情狀態(tài)進(jìn)行融合得到建筑物整體安全警情狀態(tài)。

圖2 基于D-S證據(jù)理論的建筑物安全控制預(yù)警決策融合模型Fig．2 Decision fusion model of safety control warning of buildings based on D-S evidence theory

4 實(shí)證分析

4．1 案例背景

武漢軌道交通7號(hào)線土建工程第3標(biāo)段設(shè)計(jì)起點(diǎn)位于金山大道與金南一路交叉路口的東方馬城站南端頭，從東方馬城站出站后沿金南一路南行，與金南一路高架橋并行后，下穿金銀湖新村一棟4層建筑，向西南方向偏轉(zhuǎn)，然后下穿張公堤和三環(huán)線后南行進(jìn)入長(zhǎng)豐站，區(qū)間線路出長(zhǎng)豐站后穿越武康上下行高架，京廣貨運(yùn)線上下行線、漢丹貨運(yùn)線、漢口客車(chē)技術(shù)整備所、武漢市二環(huán)線高架、苗圃新村、常碼頭2～5層居民房屋后，在發(fā)展大道與淮海路交叉路口到達(dá)常碼頭站。為了保證地鐵盾構(gòu)施工過(guò)程中建筑物的安全，武漢市地鐵集團(tuán)邀請(qǐng)第三方對(duì)建筑物沉降、沉降速率、傾斜等方面進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并對(duì)其進(jìn)行安全巡視。本文選取金銀湖新村6#～10#建筑物作為研究對(duì)象，對(duì)地鐵盾構(gòu)施工過(guò)程中臨近建筑物變形的安全狀態(tài)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。金銀湖新村6#～10#建筑物基本情況見(jiàn)表2，該建筑物現(xiàn)狀見(jiàn)圖3，每棟建筑物在建筑物四角重要位置均設(shè)置了4個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，監(jiān)測(cè)點(diǎn)具體布局見(jiàn)圖4。

表2 金銀湖新村6#～10#建筑物基本情況Table 2 Basic condition of buildings 6#～10#in Jinyinhu New Village

圖3 金銀湖新村建筑物現(xiàn)狀Fig．3 Current situation of the buildings in Jinyinhu New Village

圖4 金銀湖新村建筑物監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置布置圖Fig．4 Layout of monitoring points of buildings in Jinyinhu New Village

4．2 信息融合

建筑物安全控制監(jiān)測(cè)點(diǎn)和巡視項(xiàng)目的預(yù)警狀態(tài)分為一般風(fēng)險(xiǎn)RM11、顯著風(fēng)險(xiǎn)RM12、高風(fēng)險(xiǎn)RM13、嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)RM144個(gè)級(jí)別，因此預(yù)警決策融合的識(shí)別框架為

同時(shí)，根據(jù)表1中對(duì)各指標(biāo)的等級(jí)區(qū)間劃分，按照公式(1)可計(jì)算指標(biāo)各等級(jí)對(duì)應(yīng)的云模型的特征值，以T1指標(biāo)為例，其對(duì)應(yīng)于一般風(fēng)險(xiǎn)、顯著風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)和嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)的云模型的特征值分別為(12，4，0．002)，(27，1，0．002)，(33，1，0．002)，(43，2．3，0．002)。

4．2．1 建筑物監(jiān)測(cè)信息融合決策

將建筑物各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的3個(gè)監(jiān)測(cè)特征值累計(jì)沉降量T1、沉降速率T2、傾斜率(水平位移/建筑物高度)T3作為三條證據(jù)體，利用云模型計(jì)算其基本可信度分配，其計(jì)算步驟如下:

(1)基本可信度分配確定。5棟建筑物共20個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的3個(gè)監(jiān)測(cè)特征值見(jiàn)表4。利用公式(2)依次計(jì)算各監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)特征值對(duì)應(yīng)各等級(jí)的隸屬度，經(jīng)沖突檢測(cè)將其作為各建筑物各監(jiān)測(cè)點(diǎn)基本可信度分配，以6#建筑物的監(jiān)測(cè)點(diǎn)1為例，其基本可信度分配見(jiàn)表5。

(2)監(jiān)測(cè)點(diǎn)融合決策。利用公式(4)依次融合各建筑物各監(jiān)測(cè)點(diǎn)，由于篇幅限制，以6#建筑物為例，其各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的融合決策結(jié)果見(jiàn)表6。

表4 金銀湖新村6#～10#建筑物各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)特征值Table 4 Values of monitoring indexes of buildings 6#～10#in Jinyinhu New Village

表5 金銀湖新村6#建筑物監(jiān)測(cè)點(diǎn)1的基本可信度分配表Table 5 BPA of the monitoring point 1 of building 6#in Jinyinhu New Village

表6 金銀湖新村6#建筑物各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的融合決策結(jié)果Table 6 Decision fusion results of the monitoring points of building 6#in Jinyinhu New Village

(3)監(jiān)測(cè)信息融合決策。利用公式(4)依次融合各建筑物的監(jiān)測(cè)信息，建筑物監(jiān)測(cè)信息的融合決策結(jié)果見(jiàn)表7。

表7 金銀湖新村各建筑物監(jiān)測(cè)信息的融合決策結(jié)果Table 7 Decision fusion results of monitoring information of each building in Jinyinhu New Village

4．2．2 建筑物巡視信息融合決策

將不同專(zhuān)家對(duì)巡視項(xiàng)目的4個(gè)指標(biāo)的判斷作為證據(jù)體，進(jìn)行信息融合的步驟如下:

(1)基本可信度分配確定。本文邀請(qǐng)5位武漢市行業(yè)專(zhuān)家，根據(jù)巡視項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)照片對(duì)巡視項(xiàng)目預(yù)警狀態(tài)按百分制進(jìn)行打分，對(duì)建筑物巡視項(xiàng)目安全警情狀態(tài)進(jìn)行判斷，其專(zhuān)家評(píng)分結(jié)果見(jiàn)表8。

表8 金銀湖新村各建筑物巡視項(xiàng)目警情狀態(tài)專(zhuān)家評(píng)分值Table 8 Evaluation values of the warning condition of building touring items in Jinyinhu New Village by experts

(2)巡視項(xiàng)目融合決策。將每個(gè)專(zhuān)家看成一個(gè)證據(jù)體，基于云模型按照公式(2)計(jì)算出隸屬度，經(jīng)沖突檢測(cè)將其作為各建筑物各巡視項(xiàng)目信息融合基本可信度分配，以6#建筑物為例，各巡視項(xiàng)目安全警情狀態(tài)融合決策結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 金銀湖新村6#建筑物各巡視項(xiàng)目的融合決策結(jié)果Table 9 Decision fusion results of touring items for building 6#in Jinyinhu New Village

(3)巡視信息融合決策。最后利用公式(4)依次融合各建筑物巡視信息，建筑物巡視信息融合決策結(jié)果見(jiàn)表10。

表10 金銀湖新村建筑物巡視信息融合決策結(jié)果Table 10 Decision fusion results of touring information of the buildings in Jinyinhu New Village

4．2．3 建筑物整體安全狀態(tài)融合決策

根據(jù)金銀湖新村建筑物監(jiān)測(cè)信息融合決策結(jié)果和巡視信息融合決策結(jié)果，構(gòu)建建筑物整體融合決策信任分配，并利用融合規(guī)則［公式(4)］計(jì)算得到金銀湖新村建筑物整體安全警情狀態(tài)融合決策結(jié)果，見(jiàn)表11。

表11 金銀湖新村建筑物整體安全狀態(tài)融合決策結(jié)果Table 11 Decision fusion results of the integrated safety condition of the buildings in Jinyinhu New Village

4．3 建筑物安全預(yù)警決策結(jié)果分析

由上述融合結(jié)果可知，金銀湖新村6#、7#、8#和9#建筑物為顯著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，而10#建筑物為一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。金銀湖新村6#、7#、8#、9#建筑物距離地鐵7號(hào)線較近是其安全風(fēng)險(xiǎn)高于10#建筑物的主要原因。證據(jù)理論決策模型中在最初證據(jù)體的安全警情狀態(tài)判斷中為專(zhuān)家判斷提供了不確定選項(xiàng)，使得決策過(guò)程更加合理準(zhǔn)確，同時(shí)在證據(jù)融合的過(guò)程中可以發(fā)現(xiàn)，隨著證據(jù)體的不斷融合，證據(jù)的不確定性明顯在減小，能夠非常準(zhǔn)確地判斷出建筑物整體安全警情狀態(tài)。在最終得到的建筑物整體安全狀態(tài)融合結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，各融合結(jié)果的不確定性甚至為0，這也說(shuō)明證據(jù)理論能夠很好地解決決策中的不確定性問(wèn)題。利用顏色表征的方式對(duì)建筑物安全警情狀態(tài)進(jìn)行直觀表示如圖5所示，建筑物安全預(yù)警狀態(tài)對(duì)4種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)依次利用綠色、黃色、橙色、紅色，可更直觀地為決策者提供管理依據(jù)。

圖5 建筑物安全警情狀態(tài)融合決策結(jié)果Fig．5 Decision fusion results of safety warning condition of the buildings

為進(jìn)一步為決策者建筑物安全控制提供管理依據(jù)，本文首先對(duì)4種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下建筑物安全狀態(tài)進(jìn)行說(shuō)明，然后針對(duì)4種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)制定專(zhuān)門(mén)的應(yīng)對(duì)措施，具體內(nèi)容如下:

(1)一般風(fēng)險(xiǎn)(綠色):建筑物安全風(fēng)險(xiǎn)基本處于可控狀態(tài)，各監(jiān)測(cè)項(xiàng)目沒(méi)有出現(xiàn)明顯警情，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)及現(xiàn)場(chǎng)巡視項(xiàng)目狀態(tài)基本正常，繼續(xù)按照監(jiān)測(cè)方案觀察和監(jiān)控即可。

(2)顯著風(fēng)險(xiǎn)(黃色):建筑物存在一定的安全風(fēng)險(xiǎn)，可見(jiàn)部分監(jiān)測(cè)項(xiàng)目出現(xiàn)若干即將發(fā)生的警情，部分監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)異?；虺?現(xiàn)場(chǎng)巡視項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)一定的災(zāi)變安全隱患，如不及時(shí)處理可能引起安全事故，需要提交至現(xiàn)場(chǎng)代表及各管理部門(mén)相關(guān)負(fù)責(zé)人，引起高度關(guān)注。

(3)高風(fēng)險(xiǎn)(橙色):建筑物安全存在顯見(jiàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)，部分監(jiān)測(cè)項(xiàng)目出現(xiàn)極有可能發(fā)生的警情，如不及時(shí)處理工程即將進(jìn)入危險(xiǎn)狀態(tài)，部分監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間超限且預(yù)測(cè)趨勢(shì)不收斂;現(xiàn)場(chǎng)巡視項(xiàng)目發(fā)現(xiàn)明顯的災(zāi)變安全隱患，需要提交至業(yè)主相關(guān)部門(mén)組織現(xiàn)場(chǎng)查勘，同時(shí)需要召開(kāi)現(xiàn)場(chǎng)協(xié)調(diào)會(huì)或?qū)＜艺撟C會(huì)。

(4)嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)(紅色):建筑物安全存在嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)，部分監(jiān)測(cè)項(xiàng)目已經(jīng)發(fā)生險(xiǎn)情，部分監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的突變，且仍在不穩(wěn)定變化;需要提交至領(lǐng)導(dǎo)，組織相關(guān)部門(mén)和專(zhuān)家現(xiàn)場(chǎng)緊急開(kāi)會(huì)，制定災(zāi)情搶險(xiǎn)措施，必要時(shí)啟動(dòng)有關(guān)應(yīng)急預(yù)案。

4．4 建筑物變形影響因素敏感性分析

在綜合分析地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物安全風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，為了進(jìn)一步找到對(duì)臨近建筑物變形安全影響更為敏感的因素，從而對(duì)敏感性因素進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)管控制，提高監(jiān)管效率，本文在蒙特卡洛模擬理論基礎(chǔ)上，基于Crystal Ball軟件，將檢測(cè)項(xiàng)目和巡視項(xiàng)目共七個(gè)因素定義為假設(shè)，最終的建筑物安全警情狀態(tài)定義為預(yù)測(cè)，對(duì)建筑物變形的影響因素進(jìn)行了敏感性分析。根據(jù)前文分析結(jié)果可知，金銀湖新村6#、7#和8#建筑物［見(jiàn)圖6(b)］均為顯著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，但其趨向于高風(fēng)險(xiǎn)的概率有0．07，因此6#建筑物的風(fēng)險(xiǎn)最大，為此本文以6#建筑物為例，對(duì)6#建筑物的4個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的影響因素進(jìn)行敏感性分析，其分析結(jié)果見(jiàn)圖6。由圖6可以看出:

(1)1#監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)監(jiān)測(cè)型指標(biāo)沉降速率最為敏感，累計(jì)沉降率和傾斜率則次之，巡視型指標(biāo)的敏感性較弱，其中內(nèi)外墻裂縫及剝落情況的影響較其他指標(biāo)大［見(jiàn)圖6(a)］;2#監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)沉降速率最為敏感，累計(jì)沉降量次之，其他指標(biāo)的敏感性則較弱［見(jiàn)圖6(b)］;3#監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)傾斜率最為敏感，其他指標(biāo)的敏感性則較低［見(jiàn)圖6(c)］;4#監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)沉降速率最為敏感，傾斜率次之，對(duì)內(nèi)外墻裂縫及剝落情況和累計(jì)沉降量?jī)芍笜?biāo)的敏感性稍低，其余指標(biāo)則較低。

(2)該結(jié)果說(shuō)明對(duì)6#建筑物整體而言，監(jiān)測(cè)型指標(biāo)對(duì)其安全狀態(tài)的影響較為敏感，巡視型指標(biāo)的影響則相對(duì)較弱。此外，不同的監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)不同指標(biāo)的敏感性不同，其次敏感因素也不同，這與建筑物監(jiān)測(cè)點(diǎn)所處位置和周邊環(huán)境等密切相關(guān)。因此，在重點(diǎn)控制建筑物敏感性因素、把控建筑物整體安全狀態(tài)的同時(shí)，需對(duì)建筑物的不同區(qū)域的監(jiān)管重點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分，從細(xì)節(jié)上保障建筑物和地鐵線路的安全狀態(tài)。

圖6 金銀湖新村6#建筑物4個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的影響因素的敏感性分析Fig．6 Sensitivity analysis of monitoring points for building 6#in Jinyinhu New Village

5 結(jié) 論

本文在云證據(jù)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合專(zhuān)家評(píng)價(jià)、蒙特卡洛模擬等方法，提出了一種地鐵盾構(gòu)施工臨近建筑物變形的安全控制預(yù)警決策方法，并得到以下結(jié)論:

(1)結(jié)合工程實(shí)際和標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)，采用監(jiān)測(cè)項(xiàng)目和巡視項(xiàng)目?jī)深?lèi)指標(biāo)體系，共選取累計(jì)沉降量、沉降速率、傾斜率、內(nèi)外墻裂縫及剝落情況、地下室滲漏情況、建筑物地表沉降情況、周?chē)ㄖ锏乇砹芽p情況7個(gè)指標(biāo)綜合表示盾構(gòu)施工臨近建筑物變形安全控制狀態(tài)，并將其劃分為一般風(fēng)險(xiǎn)、顯著風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)和嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)等級(jí)。

(2)提出了一套基于云證據(jù)理論的建筑物安全控制警情狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，該方法基于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建了建筑物安全控制警情狀態(tài)多層融合模型，基于云模型構(gòu)建基本可信度分配，采用D-S證據(jù)理論進(jìn)行指標(biāo)多層融合，并結(jié)合蒙特卡洛模擬對(duì)建筑物變形的影響因素進(jìn)行了敏感性分析。

(3)以武漢軌道交通7號(hào)線土建工程第3標(biāo)段金銀湖新村的5棟建筑物為例，基于云模型構(gòu)建監(jiān)測(cè)項(xiàng)目指標(biāo)基本可信度分配，采用專(zhuān)家評(píng)價(jià)法獲得巡視項(xiàng)目指標(biāo)的基本可信度分配，通過(guò)指標(biāo)多層融合，最終得到1棟建筑物處于一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，4棟建筑物處于顯著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的結(jié)論，并結(jié)合蒙特卡洛模擬，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)最大的6#建筑物的4個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的影響因素分別進(jìn)行敏感性分析，找出敏感性因素，加強(qiáng)監(jiān)控，從細(xì)節(jié)上保障了建筑物和地鐵線路的安全狀態(tài)。

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Decision-making Method of Safety Control Warning on Deformation of Adjacent Buildings Induced by Shield Construction of Metro Based on the Cloud Model and D-S Evidence Theory

WU Xianguo1，HUANG Yanhua1，MA Jian2，ZHANG Limao1，LIU Huitao3
(1．School of Civil Engineering＆Mechanics，Huazhong University of Science＆Technology，Wuhan430074，China;2．China Railway Tunnel Stock Co．，Ltd．，Zhengzhou450003，China，3．Infrastructure Section of TongJi Hospital，TongJi Medical College，Huazhong University of Science＆Technology，Wuhan430030，China)

In order to realize the safety control warning on deformation of adjacent buildings caused by shield construction of metro，this paper establishes a system of seven indexes including monitoring items and touring items，and divides the safety levels of indexes into four grades，namely，general risk，significant risk，high risk and serious risk．Then，the paper determines the value of the indexes by monitoring information and evaluation values by experts，calculates the basic probability assignment of indexes based on the cloud model，and applies D-S evidence theory for multi-fusion of the indexes．Besides，the paper conducts sensitivity analysis of the deformation of buildings by Monte Carlo simulation．At last，the paper takes five buildings in Jinyinhu New Village neighboring Wuhan metro line 7 as the case study．The results indicate that four buildings are of significant risk level and one building is of general risk level．Besides，combining with Monte Carlo simulation，the paper carries out sensitivity analysis of the building with the largest risk level．The whole evaluation results provide decision-making reference for the deformation safety control and management．

X951;U231;TU196+1

ADOI:10．13578/j．cnki．issn．1671-1556．2016．05．030

1671-1556(2016)05-0174-09

2016-03-02

2016-06-01

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51378235、71571078);湖北省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(zrz2014000104);教育部博士后基金項(xiàng)目(2015M570645)

吳賢國(guó)(1964—)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事土木工程與施工管理方面的研究。E-mail:wxg0220@126．com