基于改進(jìn)PPC模型的鐵路棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)*

吳偉東，茍?zhí)魄桑S博浩，潘海澤，何 鑫

(西南石油大學(xué) 土木工程與建筑學(xué)院，四川 成都 610500)

0 引言

棄渣場(chǎng)是鐵路工程項(xiàng)目的重要組成部分，一般作為滿足鐵路工程建設(shè)的取土與棄土需求而存在，目前我國(guó)大型棄渣場(chǎng)約有幾萬(wàn)座，其中大多數(shù)地理位置處在山嶺坡地，部分處在峽谷，而棄渣場(chǎng)屬于人造邊坡，在各種內(nèi)外誘因下，發(fā)生滑坡泥石流等風(fēng)險(xiǎn)災(zāi)害的可能性較大，如，2015年深圳光明新區(qū)發(fā)生棄渣場(chǎng)滑坡事故共造成33 棟建筑物被掩埋或不同程度損壞，73人遇難[1]，所以棄渣場(chǎng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具有迫切的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著我國(guó)鐵路工程技術(shù)的發(fā)展與突破，山區(qū)鐵路的規(guī)模及其占全國(guó)鐵路的比重都在逐年上升，由此產(chǎn)生的大量棄渣場(chǎng)不僅破壞了沿線生態(tài)環(huán)境也提高了自然災(zāi)害的發(fā)生率，于是學(xué)術(shù)界開(kāi)始重視棄渣場(chǎng)的相關(guān)研究，這個(gè)階段的研究方向主要有2個(gè)分支：一是試圖找到影響棄渣場(chǎng)水土流失和土壤侵蝕的主要因素，王大為等[2]發(fā)現(xiàn)棄渣場(chǎng)土壤流失受降雨量和降雨時(shí)間乘積、植被類型和表層土前期土壤含水量的影響；二是探索科學(xué)有效的植被恢復(fù)方法，穆軍等[3]對(duì)干熱河谷棄渣場(chǎng)土壤采用了“保水劑+保水緩釋肥”處理方法，發(fā)現(xiàn)植被恢復(fù)效果較好。而目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)則是轉(zhuǎn)向了棄渣場(chǎng)的穩(wěn)定性評(píng)估和選址研究，周昌群[4]通過(guò)分析棄渣場(chǎng)不同堆載形式、不同堆置步驟下變形演變規(guī)律，優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，提高其穩(wěn)定性。袁普金等[5]提出了歷史發(fā)生頻率法和模型預(yù)測(cè)選址法的棄渣場(chǎng)安全選址方法。從以上研究中發(fā)現(xiàn)目前對(duì)棄渣場(chǎng)的研究分支眾多，但是缺乏對(duì)棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究，大量專家學(xué)者從某一個(gè)或幾個(gè)方面來(lái)研究棄渣場(chǎng)的安全顯然缺乏整體性和系統(tǒng)性，不能為棄渣場(chǎng)潛在和已發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題提供較為有力的決策支持。

鑒于此，本文擬將投影尋蹤聚類模型引入棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域，考慮多個(gè)維度的本質(zhì)特點(diǎn)，建立較為系統(tǒng)和全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，以期從更深更廣的研究視角來(lái)解決棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系的建立

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究較少，指標(biāo)體系的建立并沒(méi)有一個(gè)權(quán)威的參考，所以在遵循系統(tǒng)性、針對(duì)性、綜合性的原則上，查閱相關(guān)文獻(xiàn)并參考《鐵路路基設(shè)計(jì)規(guī)范》《鐵路建設(shè)工程安全風(fēng)險(xiǎn)管理暫行辦法》等行業(yè)規(guī)范。從“棄渣場(chǎng)邊坡條件”、“棄渣場(chǎng)物料性質(zhì)”、“氣象條件”、“地形與地基條件”、“棄渣場(chǎng)基本情況”、“支擋結(jié)構(gòu)情況”6個(gè)維度建立了共19個(gè)因素的指標(biāo)體系，如圖1所示，其中“內(nèi)摩擦角”、“黏聚力”、“走向夾角”、“擋渣墻實(shí)際高度”4個(gè)指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)，其余指標(biāo)為正向指標(biāo)。同時(shí)將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為“Ⅰ級(jí)(輕微風(fēng)險(xiǎn))”、“Ⅱ級(jí)(低度風(fēng)險(xiǎn))”、“Ⅲ級(jí)(中度風(fēng)險(xiǎn))”、“Ⅳ級(jí)(高度風(fēng)險(xiǎn))”4個(gè)等級(jí)，定量指標(biāo)各等級(jí)的值域和定性指標(biāo)各等級(jí)的定義都有明確的規(guī)定，見(jiàn)表1。對(duì)于Ⅰ級(jí)到Ⅳ級(jí)4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的接受準(zhǔn)則分別為“可忽略”、“可接受”、“不期望”、“不可接受”，由于前2個(gè)等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)較低，可不采取風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，而Ⅲ級(jí)則要采取相應(yīng)措施使其風(fēng)險(xiǎn)降低到可接受的范圍內(nèi)，Ⅳ級(jí)必須高度重視，并不惜一切降低其風(fēng)險(xiǎn)。

表1 棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Evaluation criteria for comprehensive risk grade of abandoned dreg site

2 棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論模型

2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的選擇

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法有很多，如故障樹(shù)分析法用于工程系統(tǒng)安全或事故風(fēng)險(xiǎn)比較單一的分析，對(duì)于區(qū)域綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)不太適用[6]；概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法是對(duì)已發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)資料和實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評(píng)價(jià)各類風(fēng)險(xiǎn)，但其存在不確定變量多使得計(jì)算量較大等問(wèn)題；蒙特卡羅法是針對(duì)有確定概率分布或大量樣本的風(fēng)險(xiǎn)事件，但只能解決已確定的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和較為單純風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題[7]。多數(shù)的統(tǒng)計(jì)模型不能解決定性和定量等目標(biāo)較多的復(fù)雜情況。由此，本文建立改進(jìn)投影尋蹤聚類風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，優(yōu)化參數(shù)減少計(jì)算量，避免專家賦權(quán)的人為因素影響，更準(zhǔn)確、全面地進(jìn)行鐵路棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

圖1 棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Index system for comprehensive risk assessment of abandoned dreg site

2.2 PPC模型

PPC模型是Friedman 和Tukey[8]基于Kruskal[9]的觀點(diǎn)建立的一種特征提取方法。其原理是將樣本原始高維數(shù)據(jù)從不同方向投影到低維空間，通過(guò)分析低維空間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，達(dá)到研究高維數(shù)據(jù)的目的。該方法能最大化遵循樣本數(shù)據(jù)的本質(zhì)和特征，降低人為主觀因素對(duì)聚類結(jié)果的干擾，同時(shí)大大減少了計(jì)算量。目前PPC模型主要被應(yīng)用在水資源評(píng)價(jià)[10]和土壤分析[11]等領(lǐng)域，并與云模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法相結(jié)合，以應(yīng)對(duì)不同的研究環(huán)境和目標(biāo)。但在土木工程領(lǐng)域，尤其是在棄渣場(chǎng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中幾乎沒(méi)有得到應(yīng)用。

設(shè)各指標(biāo)的樣本集{x*(i,j)|i=1,2,…,n;j=1,2,…,m}，其中x*(i,j)為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)值；n,m分別代表樣本的數(shù)量和指標(biāo)的數(shù)量，若令a=(a1,a2,…,am)為投影方向，PPC模型就是將x(i,j)投影到a上，得到一維投影值z(mì)(i):

(1)

PPC模型中投影指標(biāo)函數(shù)由聚類類別的局部密度和歸屬于該聚類類別的樣本之間整體距離相乘構(gòu)造而成的，可以表示為：

Q(a)=SZDZ

(2)

(3)

(4)

式中：SZ為投影值z(mì)(i)的標(biāo)準(zhǔn)差；DZ為投影值z(mì)(i)的局部密度；E(z)為z(i)(i=1，2，…,n)的平均值；R為局部密度的窗寬半徑；r(i，j)(i=1，2,…,n；j=1，2,…,n)為樣本i和樣本j之間的距離；u(t)為單位階躍函數(shù)，當(dāng)t≥0時(shí)，其函數(shù)值為1，當(dāng)t<0時(shí)，其函數(shù)值為0[12]。根據(jù)樣本聚類對(duì)投影目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，當(dāng)SZ和DZ同時(shí)取得最大值時(shí)，聚類效果最好[13]。所以目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

maxQ(a)=SZDZ

(5)

(6)

2.3 密度窗寬R的確定

PPC模型中局部密度的半徑R需要提前確定，目前R的選取并沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)統(tǒng)一的方法，但它對(duì)最終聚類結(jié)果的影響極大，取值過(guò)大會(huì)使得大量樣本被歸到同一點(diǎn)團(tuán)內(nèi)，達(dá)不到聚類的效果；取值過(guò)小，則會(huì)出現(xiàn)過(guò)多點(diǎn)團(tuán)，點(diǎn)團(tuán)內(nèi)樣本較少，同樣影響聚類結(jié)果的可靠性。裴巍等[14]提出了一種基于聚類思想局部密度窗口半徑確定方法，改進(jìn)了PPC模型。具體思路如下：對(duì)進(jìn)行聚類的n個(gè)樣本做K均值聚類，假定將n分成k類(點(diǎn)團(tuán))，每個(gè)點(diǎn)團(tuán)中含有樣本數(shù)為x1，x2，x3，…，xk，且x1+x2+x3+…+xk=n，r(i，j)表示投影點(diǎn)之間的距離，即r(i，j)=|z(i)-z(j)|。降序排列，記為r(i，j)(k)，k=1，2，3，…，n2，r(i，j)(k)為降序排列后序號(hào)為第k個(gè)r(i，j)值，則R=r(i，j)(p)，其中，p=∑xixj(i≤i，j≤k)。R的取值應(yīng)該滿足不同點(diǎn)團(tuán)之間的每個(gè)樣本的r(i，j)最小值應(yīng)該大于R，而同一點(diǎn)團(tuán)內(nèi)的樣本的r(i，j)≤R，所以對(duì)于某一點(diǎn)團(tuán)來(lái)說(shuō)，滿足R-r(i，j)<0的樣本將不計(jì)入該類別內(nèi)，具體個(gè)數(shù)為p=∑xixj(i≤k，j≤k)，所以將r(i，j)降序排列后，第p個(gè)r(i，j)的值可以作為R的合理取值，即R=r(i，j)(p)。

3 案例研究

為驗(yàn)證本文建立的研究體系的可靠性與科學(xué)性，將新建鐵路貴昆線的10座代表性棄渣場(chǎng)樣本作為案例研究。根據(jù)所建立的指標(biāo)體系，收集施工方對(duì)樣本的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地勘測(cè)數(shù)據(jù)，如表2所示。

表2 棄渣場(chǎng)樣本原始數(shù)據(jù)Table 2 Raw data from samples of abandoned dreg site

3.1 樣本數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理

由于各個(gè)指標(biāo)的取值范圍不同，不能進(jìn)行直接比較，所以樣本原始矩陣需要做無(wú)量綱化處理。

對(duì)于效益型指標(biāo)：

(7)

對(duì)于成本型指標(biāo)：

(8)

式中：xmax(j)和xmin(j)分別為第j項(xiàng)指標(biāo)取值范圍的最大值和最小值，x(i，j)為第i個(gè)樣本第j項(xiàng)指標(biāo)無(wú)量綱化后的值。

所建立的指標(biāo)體系中，A14，A41，A44，A624項(xiàng)指標(biāo)為定性指標(biāo)，利用黃金分割法[15]將其定量化，將指標(biāo)體系中定性指標(biāo)從Ⅳ級(jí)到Ⅰ級(jí)4個(gè)等級(jí)的取值分別劃分為：1，0.618，0.382，0.146。

3.2 樣本數(shù)據(jù)的處理與分析

完成棄渣場(chǎng)樣本的數(shù)據(jù)處理之后，代入式(2)中計(jì)算最佳投影方向和投影值，根據(jù)2.2所提及的方法，初步?jīng)Q定將10座棄渣場(chǎng)樣本分為4類，每1類包含的樣本數(shù)量為x1=4，x2=4，x3=1，x4=1，則p=∑1≤i，j≤4xixj=66，所以R=r(i，j)(66)，這表示將所有樣本之間的距離r(i，j)降序排列后第66個(gè)r(i，j)即為R的取值。同時(shí)通過(guò)遺傳算法來(lái)對(duì)PPC模型進(jìn)行優(yōu)化，參數(shù)設(shè)定為種群規(guī)模N=400，交叉概率Pc=0.8，變異概率Pm=0.2，迭代次數(shù)200次，最佳適應(yīng)度隨迭代次數(shù)的變化趨勢(shì)如圖2所示。

圖2 最佳適應(yīng)度隨迭代次數(shù)的變化趨勢(shì)Fig.2 Change trend of optimal fitness with number of iterations

從圖2中可以看出，經(jīng)過(guò)200次迭代后投影指標(biāo)函數(shù)的最大值約為-3.353 4，同時(shí)得到最終的最佳投影方向a=( 0.150，0.369，0.264，0.330，0.189，0.007 63，0.024 2，0.099 2，0.183，0.016 5，0.432，0.547，0.131，0.152，0.017 8，0.100，0.090 6，0.001 38，0.191)；樣本投影值z(mì)=( 1.043，1.391，1.739，1.392，1.736，1.390，1.739，1.027，1.043，1.021)。利用樣本投影值計(jì)算結(jié)果做出樣本聚類圖如圖3所示，得出10座棄渣場(chǎng)樣本聚類結(jié)果為3類：c1={M1，M8，M9，M10}，c2={M2，M4，M6}，c3={M3，M5，M7}。

圖3 棄渣場(chǎng)樣本聚類圖Fig.3 Cluster diagram of abandoned dreg site samples

根據(jù)最佳投影方向可以對(duì)本文所建立的指標(biāo)體系中的指標(biāo)做重要性的橫向比較，如圖4所示。同時(shí)可以計(jì)算得到6個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值，分別為0.337，0.046，0.034，0.526，0.019，0.036。以此可以看出A41，A42，A12，A13，A145個(gè)指標(biāo)對(duì)棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)的影響較高，相應(yīng)的這5個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的2個(gè)一級(jí)指標(biāo)A1和A4權(quán)重值之和高達(dá)0.863，而近年來(lái)被大多數(shù)專家學(xué)者作為研究棄渣場(chǎng)安全穩(wěn)定性的主要因素“棄渣物料性質(zhì)”的權(quán)重值僅為0.046，其下級(jí)指標(biāo)中也只有“內(nèi)摩擦角”的投影方向值稍高，但依然沒(méi)有超過(guò)0.2。

從以上數(shù)據(jù)分析中可以看出，控制棄渣場(chǎng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)，安全選址的重要性和優(yōu)先級(jí)是要遠(yuǎn)高于對(duì)棄渣物料性質(zhì)的分析。因?yàn)檫吰?、地形和地基條件由棄渣場(chǎng)所處地理位置直接決定，一旦選址方案確定，都將成為不可抗力因素，無(wú)論后期對(duì)棄渣渣土類別如何控制，都對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的降低貢獻(xiàn)較小，還會(huì)造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。

圖4 最佳投影方向橫向比較圖Fig.4 Horizontal comparison chart of optimal projection direction

3.3 棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果

利用3.2得出的最佳投影方向，計(jì)算出評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的投影值，作為被評(píng)價(jià)樣本的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分的定量標(biāo)準(zhǔn)，如表3所示。本文所列舉的10個(gè)棄渣場(chǎng)樣本最終的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)如表4所示。M3，M5，M7此3個(gè)樣本的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅲ級(jí)，接收程度為“不期望”，需采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施降低其風(fēng)險(xiǎn)；而其他7個(gè)樣本風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅱ級(jí)，接受程度為“可接受”，風(fēng)險(xiǎn)較低，無(wú)需采取風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，做好正常的監(jiān)控即可。

表3 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)的投影值Table 3 Projection values of risk rating criteria

表4 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果Table 4 Results of risk rating evaluation

為了對(duì)M3，M5，M7此3個(gè)樣本做出針對(duì)性、科學(xué)性的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施，根據(jù)每一個(gè)指標(biāo)所收集到的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的風(fēng)險(xiǎn)分析，主要分析的重點(diǎn)為“棄渣場(chǎng)邊坡條件”和“地形與地基條件”這2個(gè)權(quán)重占比較重的指標(biāo)。首先從“棄渣場(chǎng)邊坡條件”方面可以看出三座棄渣場(chǎng)都存在邊坡高度太高的問(wèn)題，M3達(dá)98米，邊坡級(jí)數(shù)為15級(jí)，在如此高危的邊坡高度下，M5和M7卻僅采取簡(jiǎn)單的植物防護(hù)措施，這顯然增加了風(fēng)險(xiǎn)。而在“地形與地基條件”方面，M3雖處在一般山嶺區(qū)，但棄渣場(chǎng)邊坡面與地基結(jié)構(gòu)面的關(guān)系卻是順向的，而地基傾角高達(dá)35度，使得產(chǎn)生滑坡的可能性較大；M5和M7則處在峽谷地帶，地基傾角較高，M5所處地理位置的地基更是存在軟弱巖土，降低了其穩(wěn)定安全水平。

根據(jù)以上分析本文提出以下風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施：優(yōu)先考慮對(duì)M3，M5，M7此3座棄渣場(chǎng)進(jìn)行搬遷處理，因?yàn)閺姆治龅慕Y(jié)果來(lái)看，選址的不科學(xué)是造成3座棄渣場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較高的直接決定性因素，建議搬遷至一般山嶺區(qū)和山間平地，同時(shí)要對(duì)地質(zhì)情況進(jìn)行勘測(cè)，避免選擇陡坡和地基情況較差的位置作為棄渣場(chǎng)搬遷位置。如果因?yàn)榉桨笩o(wú)法更改或支出超過(guò)成本預(yù)算不能對(duì)棄渣場(chǎng)進(jìn)行整體搬遷，則只能從棄渣體的物料性質(zhì)和支擋泄水措施入手以期降低其風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)論

1)借鑒K均值聚類思想的投影尋蹤模型在引入棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)后，能夠最大化反映評(píng)估樣本最本質(zhì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)在聯(lián)系；解決影響因素維度高，定性與定量因素交錯(cuò)等難題；同時(shí)有效避免采用傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)主義，使評(píng)價(jià)結(jié)果更具客觀性和科學(xué)性。

2)通過(guò)對(duì)案例的研究分析發(fā)現(xiàn)，“棄渣場(chǎng)邊坡條件”和“地形與地基條件”2個(gè)維度權(quán)重值之和高達(dá)0.863，而近年來(lái)被大多數(shù)專家學(xué)者作為研究重點(diǎn)的“棄渣物料性質(zhì) ”的權(quán)重值僅為0.046，反映了安全選址應(yīng)作為棄渣場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)控制管理的重點(diǎn)。

3)本文所建立的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，除樣本數(shù)據(jù)需實(shí)地勘測(cè)與人工收集外，其余過(guò)程均占用資源少，耗時(shí)短，成本低，也不受樣本量大小的影響，為棄渣場(chǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了新的研究思路。