基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的水利工程人為風(fēng)險(xiǎn)分析

馮繼偉 孫開暢 顏鑫

摘要：確定各種人為因素對水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的影響可降低水利工程風(fēng)險(xiǎn)率。根據(jù)已有事故數(shù)據(jù)，采用模糊認(rèn)知圖理論建立水利工程事故風(fēng)險(xiǎn)致因網(wǎng)絡(luò)模型，確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系，并利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中節(jié)點(diǎn)的度、路徑的平均長度、網(wǎng)絡(luò)模型的直徑、聚類系數(shù)、中介中心性等網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)分析整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)，確定風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)中的關(guān)鍵因素及各因素的影響關(guān)系。結(jié)果表明：直覺與決策差錯(cuò)、人員素質(zhì)、操作違規(guī)是影響整個(gè)水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)主要的因素;直覺與決策差錯(cuò)因素受到水利工程風(fēng)險(xiǎn)因素系統(tǒng)中多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，在整個(gè)水利工程中致因網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中風(fēng)險(xiǎn)率較高，應(yīng)從源頭上防范該因素在水利工程風(fēng)險(xiǎn)體系中的影響;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論可以有效地對水利工程建設(shè)過程整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)進(jìn)行分析，具有一定的適用性。

關(guān) 鍵 詞：水利工程; 人為風(fēng)險(xiǎn); 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論; 模糊認(rèn)知圖; 因素分析; 致因網(wǎng)絡(luò)模型

中圖法分類號： ?TV513

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ?A

DOI： 10.16232/j.cnki.1001-4179.2022.03.024

?? 0 引 言

近年來，隨著生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展以及人們對安全生產(chǎn)的重視，各種安全事故逐漸減少，但是由于事故原因的復(fù)雜性及多樣性，將事故發(fā)生的可能性降低為零幾乎很難實(shí)現(xiàn)。因此，研究整個(gè)工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)，找出影響系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，分析風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)聯(lián)一直是水利工程風(fēng)險(xiǎn)分析的研究重點(diǎn)? [1] 。

基于此，近年來出現(xiàn)了利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論? [2-3] （Complex Networks Theory，CNT）的拓?fù)涮卣鹘沂鞠到y(tǒng)因素的方法。其中，花玲玲等? [4] 利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對263份鐵路事故數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，構(gòu)建了影響鐵路事故的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖模型，找出了各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互作用關(guān)系并分析了影響整個(gè)鐵路事故風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)中的關(guān)鍵因素。汪送? [5] 對決策試驗(yàn)評價(jià)實(shí)驗(yàn)室方法（DEMATEL）進(jìn)行了改進(jìn)，建立了基于改進(jìn)DEMATEL方法的復(fù)雜系統(tǒng)下事故致因網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，確定了影響航空飛行安全的關(guān)鍵性因素。徐青等? [6] 將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與DEMATEL相結(jié)合，構(gòu)建了影響鐵路施工事故的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行了分析，計(jì)算出了影響事故因素的分類分層模型。

上述研究表明，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對于網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)因素的分析有較好的效果，但將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與模糊認(rèn)知圖下水利工程致因網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的研究不夠深入。本研究將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法引入到模糊認(rèn)知圖下的網(wǎng)絡(luò)致因結(jié)構(gòu)分析中，結(jié)合修訂的人為因素分析與分類系統(tǒng)? [1] （HFACS），旨在找出影響水利工程的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素和各因素的影響關(guān)系，為水利工程事故風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)分析提供理論依據(jù)。

1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論是一種基于圖論的圖形理論，利用它能夠?qū)?fù)雜因素關(guān)系進(jìn)行抽象、建模、分析? [7] ，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)用節(jié)點(diǎn)表示網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)部的各個(gè)因素，用邊表示各個(gè)元素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。水利工程風(fēng)險(xiǎn)是多種因素相互作用共同影響的結(jié)果，因此，可以將水利工程風(fēng)險(xiǎn)抽象為一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)理論對水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)進(jìn)行分析，可以得到各因素之間的關(guān)系，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析指標(biāo)包括：

（1） 節(jié)點(diǎn)的度。與該風(fēng)險(xiǎn)因素節(jié)點(diǎn)相連接的邊的條數(shù)。一般的有向網(wǎng)絡(luò)圖中包括因素的入度和出度。

（2） 網(wǎng)絡(luò)直徑（network diameter）和平均路徑長度（average path length）。網(wǎng)絡(luò)直徑表示整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分析體系中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間距離的最大值;平均路徑長度表示網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的所有節(jié)點(diǎn)對沿最短路徑的平均步數(shù)的數(shù)值大小。

（3） 聚類系數(shù)（clustering coefficient）。用于描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)圖中的節(jié)點(diǎn)之間集結(jié)程度的系數(shù);局部節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)則是表示單個(gè)節(jié)點(diǎn)附近的點(diǎn)的集聚狀態(tài)。

（4） 中介中心性（betweeness centrality）。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)圖形結(jié)構(gòu)中經(jīng)過某兩個(gè)點(diǎn)并連接這兩點(diǎn)的最短路徑與這兩點(diǎn)之間的最短路徑線總數(shù)之比。

2 水利工程風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

2.1 人為風(fēng)險(xiǎn)因素識別

從水利工程安全管理的角度進(jìn)行分析，人是影響水利工程安全風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的第一因素? [8] 。為保障水利工程的系統(tǒng)安全，降低人為影響因素風(fēng)險(xiǎn)概率，必須對影響水利工程事故風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的人為因素進(jìn)行分析和辨別，其中人為因素分析與分類系統(tǒng)（HFACS）方法是一種專門用來處理人為因素?cái)?shù)據(jù)之間關(guān)系的工具，它能夠相對較好地挖掘出各個(gè)因素之間的外在和內(nèi)在的聯(lián)系。

水利工程風(fēng)險(xiǎn)體系框架以《水利水電工程施工安全風(fēng)險(xiǎn)管理》? [1] 為依據(jù)，利用HFACS風(fēng)險(xiǎn)分析框架，根據(jù)水利工程實(shí)際情況進(jìn)行修訂。本文中，指標(biāo)依據(jù)前期成果，形成過程如下：借鑒HFACS模型中對民航及航空航天事故層次分析框架，水利工程HFACS模型將導(dǎo)致最終結(jié)果的因素按照不安全行為、不安全行為前提、不安全監(jiān)督以及組織管理4個(gè)層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分，從企業(yè)組織影響、安全監(jiān)管、不安全行為的前提條件、施工人員的不安全行為4個(gè)層面對水利工程事故進(jìn)行分析，然后根據(jù)美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty提出的層次分析法中的目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、底層，對各個(gè)準(zhǔn)則層細(xì)分出底層影響因素。

首先通過數(shù)據(jù)搜集、專家論證、調(diào)查問卷等方式將實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)確定為雙層4類68個(gè)指標(biāo)。之后利用分析工具對指標(biāo)進(jìn)行修訂，包括利用貝葉斯理論、卡方檢驗(yàn)、結(jié)構(gòu)方程等方法對水利工程案例進(jìn)行分析，最終將68個(gè)指標(biāo)修正到12個(gè)，形成最終的指標(biāo)體系，如圖1所示。

2.2 事故致因網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

利用模糊認(rèn)知理論? [9-11] 對風(fēng)險(xiǎn)因素體系進(jìn)行構(gòu)建。模糊認(rèn)知圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由三元組合而成? U ={C，V，W}。其中： C ={c 1，c 2，c 3，…c n}是概念節(jié)點(diǎn)的集合，表示為整個(gè)水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)因素。 V ={（c i，c j）|c i，c j∈C}是所有概念節(jié)點(diǎn)弧的集合，（c i，c j）表示節(jié)點(diǎn)c i和c j之間有邏輯關(guān)系上的影響或者因果關(guān)系。W：（c i，c j）→ω? ij 為因素之間的相互影響關(guān)系，即因素c i對因素c j的關(guān)聯(lián)關(guān)系。ω? ij >0，表示c i和c j的邏輯關(guān)系是正相關(guān);ω? ij =0，代表c i和c j之間無任何影響關(guān)系。 W ?指整個(gè)系統(tǒng)的權(quán)重值，可以用式（1） 表示整個(gè)水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的因果權(quán)重關(guān)系。

W =? ω? 11? … ω? 1n? ω? 21? … ω? 2n? ? ω? n1 ?… ω? nn

=? 0 ω? 12? 0 0 0 ω? 23? ω? 31? 0 0?? （1）

在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系模型前，對節(jié)點(diǎn)間的因果邏輯關(guān)系? [12-13] 進(jìn)行判斷。本文根據(jù)Kosk的理論? [14] ，在歷史案例的基礎(chǔ)上，邀請專家對兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相伴關(guān)系進(jìn)行判斷，如果80%的專家認(rèn)為一個(gè)節(jié)點(diǎn)隨著另一個(gè)節(jié)點(diǎn)變化或者兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在時(shí)間的先后順序，則認(rèn)為兩者存在因果關(guān)系。

針對每一條有向弧的影響權(quán)重 ω? ij? ，專家對各個(gè)因素關(guān)系進(jìn)行打分，利用打分權(quán)重函數(shù)計(jì)算公式（2），得出最終的權(quán)重：

F N=e 1s 1+e 2s 2+…+e is i （2）

式中： F N表示第N條有向弧;e i表示整體的權(quán)重值;s i表示第i個(gè) 專家對給出的具體數(shù)值歸一化后的結(jié)果，整合得到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)最終的影響權(quán)重。

利用模糊認(rèn)知圖理論中特定的推理機(jī)制? [15-16] ，通過前一個(gè)時(shí)刻點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)對下一個(gè)時(shí)刻點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)進(jìn)行分析，進(jìn)而可以明確風(fēng)險(xiǎn)因素的狀態(tài)變化情況。事故風(fēng)險(xiǎn)因素系統(tǒng)的狀態(tài)變化是由各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的狀態(tài)變化引起的;同時(shí)，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的變化也受到其他因素的影響，是各種條件共同作用的結(jié)果。利用演化機(jī)制模型對整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行演化分析，風(fēng)險(xiǎn)原因節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)通過有向權(quán)重弧對結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)產(chǎn)生影響進(jìn)而實(shí)現(xiàn)演化過程。在有向弧的權(quán)重為確定的情況下，某一個(gè)時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)由上一刻該風(fēng)險(xiǎn)因素節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)和對影響該節(jié)點(diǎn)的原因節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值共同決定，通過對各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行演化計(jì)算，水利工程事故風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)最終會趨于穩(wěn)定，則整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)達(dá)到最終相對穩(wěn)定模式。

3 水利工程風(fēng)險(xiǎn)案例分析

3.1 水利工程事故致因網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

以長江干流3個(gè)大型水利工程（三峽、向家壩、溪洛渡）在2009～2014年發(fā)生的32起水利工程事故作為依據(jù)，表1對部分事故案例進(jìn)行了簡要描述。

利用模糊認(rèn)知理論? [13] 對風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行構(gòu)建，根據(jù)影響因素之間的關(guān)系可以得到基于32起輕傷以上事故的模糊認(rèn)知圖，如圖2所示。影響權(quán)重如式（3）所示。根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，將各個(gè)因素視為獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間的連線表示節(jié)點(diǎn)的相關(guān)關(guān)系，最終得到的事故風(fēng)險(xiǎn)致因網(wǎng)絡(luò)模型包括12個(gè)節(jié)點(diǎn)、24條邊。

3.2 復(fù)雜理論風(fēng)險(xiǎn)因素分析

針對施工網(wǎng)絡(luò)中的安全影響因素風(fēng)險(xiǎn)率進(jìn)行動(dòng)態(tài)演變分析。通過調(diào)查歷史案例、匯集專家意見等手段將水利施工系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)因素關(guān)聯(lián)模型，即完成水利施工網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典認(rèn)知圖向模糊認(rèn)知圖的轉(zhuǎn)換。根據(jù)水利工程人為因素致因網(wǎng)絡(luò)圖，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論? [17] 進(jìn)行分析，大多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)因素會受到其他多個(gè)因素的影響，證明了事故發(fā)生是多個(gè)因素相互耦合作用的結(jié)果。同時(shí)，各個(gè)風(fēng)險(xiǎn) 因素之間也存在相互影響的關(guān)? 系，它們共同構(gòu)成了整個(gè)水利工程的人為風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對人為風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)進(jìn)行分析，能夠明確風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，采取一定的手段，可以降低事故發(fā)生的概率進(jìn)而增強(qiáng)整個(gè)系統(tǒng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

3.3 節(jié)點(diǎn)的度

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)體系下各個(gè)節(jié)點(diǎn)的度如圖3所示。由圖3可知，影響因素 c 6，c 9，c 8，c? 11? 具有較大的度，分別為6，6，5，5， 說明這些因素容易受到其他因素的影響;同?W =? 0 0 0 0 0.550 0 0 0.566 0 0 0.728 0 0 0 0 0 0 0.792 0.572 0 0.540 0 0.372 0 0 0 0 0.348 0 0 0 0.202 0.434 0 0 0 0 0 0 0 0 0.376 0.400 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.388 0.490 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.450 0.576 0.436 0 0.416 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.640 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.384 0.166 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.530 0.594 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.412 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0?? （3）

時(shí)也說明這些因素對整個(gè)水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的影響較大，即作業(yè)計(jì)劃和人員素質(zhì)是對整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)影響最大的因素，與它們相關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)因素多且復(fù)雜，可能存在因?yàn)槟硞€(gè)因素的變動(dòng)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的崩潰。

3.4 網(wǎng)絡(luò)直徑和平均路徑長度

本文構(gòu)建的水利工程致因網(wǎng)絡(luò)的直徑為3，平均路徑長度為1.5，表明每個(gè)事故發(fā)生通過2步就可以連接到事故，說明各個(gè)因素之間緊密聯(lián)系，因此，需要整體地考慮各個(gè)因素之間的關(guān)系，建立其科學(xué)有效的應(yīng)急救援機(jī)制，才能有效控制事故的發(fā)生。

3.5 聚類系數(shù)

聚類系數(shù)表現(xiàn)水利工程網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素節(jié)點(diǎn)的聚集程度的量，構(gòu)建水利工程致因網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的平均聚類系數(shù)為0.097。各個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)如圖4所示，從圖4中可以看出， c 1，c 5，c? 11 ，c? 12? 的聚類系數(shù)最大，表明這幾個(gè)節(jié)點(diǎn)與周圍節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系比較密切，所以，在對這幾個(gè)事故因素進(jìn)行處理的時(shí)候需要特別注意它們與相鄰節(jié)點(diǎn)可能存在的聯(lián)系，否則，可能會因?yàn)橐粋€(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生變化而導(dǎo)致一連串的連鎖反應(yīng)，影響整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)。

3.6 中介中心性

根據(jù)水利工程致因網(wǎng)絡(luò)圖，可以得出影響各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的中介中心度如圖5所示，其中節(jié)點(diǎn) c 1，c 5，c 9，c? 11 ，c? 12? 的中心中介中心度為0，說明這幾個(gè)節(jié)點(diǎn)沒有在其他節(jié)點(diǎn)的交互中作為中間節(jié)點(diǎn)。6和8節(jié)點(diǎn)具有較高的中介中心度，說明這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)對整個(gè)網(wǎng)路的影響較大，要重點(diǎn)地切斷風(fēng)險(xiǎn)在這兩個(gè)因素間的傳播，避免事故的發(fā)生。

4 結(jié) 論

（1） 通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對水利工程致因網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了分析。其中，平均路徑長度和聚類系數(shù)的數(shù)值相對較小，表明一旦該風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)中的某些風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生變化，可能將很快影響到整個(gè)水利工程系統(tǒng)體系。

（2） 作業(yè)計(jì)劃安排、人員素質(zhì)對整個(gè)水利工程風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)影響較大，需要特別注意這些因素;控制中介中心性大的因素（作業(yè)計(jì)劃安排和技術(shù)措施）可以有效切斷風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)水利工程系統(tǒng)中的傳播。

（3） 利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對水利工程風(fēng)險(xiǎn)體系進(jìn)行分析，能夠有效地確定整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)體系的關(guān)鍵因素，確定風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，進(jìn)而采取針對性措施降低水利工程系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]? 孫開暢，周劍嵐.水利水電工程施工安全風(fēng)險(xiǎn)管理[M].北京：中國水利水電出版社，2013.

[2] WATTS D J，STPOGATZ S H.Collective dynamics of ‘small-world’ networks[J].Nature，1998，393（6684）：440.

[3] BARABASI A L，ALBERT R.Emergence of scaling in random networks[J].Science，1999，286（5439）：509-512.

[4] 花玲玲，鄭偉.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的鐵路事故致因分析[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2019，29（增1）：114-119.

[5] 汪送.復(fù)雜系統(tǒng)安全事故致因網(wǎng)絡(luò)建模分析[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，23（2）：109-116.

[6] 徐青，何松，魏可可，等.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的地鐵深基坑施工事故致因研究[J].安全與環(huán)境工程，2017，24（1）：152-157，161.

[7] 汪小帆，李翔，陳關(guān)榮.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其研究[M].北京：清華大學(xué)出版社，2006：1-130.

[8] 張力，王以群，鄧志良.復(fù)雜人-機(jī)系統(tǒng)中的人因失誤[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，1996，6（6）：35-38.

[9] 彭珍，田立勤，吳靜，等.基于大型模糊認(rèn)知圖的復(fù)雜系統(tǒng)建模與推理研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2013（6）：203-210.

[10]? 張燕麗，劉曉東.模糊認(rèn)知圖權(quán)值學(xué)習(xí)法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2013，34（5）：1147-1153.

[11] 張燕麗.基于模糊認(rèn)知圖的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模與控制[D].大連：大連理工大學(xué)，2012.

[12] 孫開暢，李權(quán)，尹志偉.水利工程高危作業(yè)人因評價(jià)體系中的認(rèn)知圖理論研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2016，12（12）：128-132.

[13] 孫開暢，顏鑫，馬文俊.水利工程施工安全影響因素風(fēng)險(xiǎn)率的動(dòng)態(tài)演變分析[J].水利水電技術(shù)，2018，49（11）：103-108.

[14] KOSKO B.Fuzzy cognitive maps[J].International Journal of Man-machine Studies，1986，24（1）：65-75.

[15] 何媛，吳樂.基于屬性網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的鏈接預(yù)測算法[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，43（11）：1482-1486.

[16] 何媛.基于屬性網(wǎng)絡(luò)的深度特征學(xué)習(xí)算法研究[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2019.

[17] 王濟(jì)彬.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相似度表示及應(yīng)用算法研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2019.

（編輯：黃文晉）

Human risk analysis of water conservancy projects based on complex network theory

FENG Jiwei 1，SUN Kaichang 1，YAN Xin? 1，2

（ 1.School of Hydraulic & Environmental Engineering，China Three Gorges University，Yichang 443002，China; 2.China Water Resources and Hydropower Eleventh Engineering Bureau Co.，Ltd.，Zhengzhou 450001，China ）

Abstract：

In order to determine the impact of various human factors on the overall water conservancy project risk system，and reduce the risk rate of water conservancy projects，based on the existing accident data，the fuzzy cognitive graph theory was adopted to establish a network model of risk causes of water conservancy project accidents，and the relationship between each risk factor was determined.In complex network theory，network analysis indices such as node degree，average length of path，diameter of network model，clustering coefficient and intermediary centrality were used to analyze the whole risk network and determine the key factors in the risk system and the influence relationship of each factor.The results show that intuition and decision errors，personnel quality and operational violations are the most important factors affecting the entire water conservancy project risk system.Intuition and decision errors factor is affected by multiple risk factors in the water conservancy project risk factor system.The risk rate in the network structure is high in the entire water conservancy project，and the influence of this factor should be prevented from the source.The complex network theory can effectively analyze the entire risk system of the water conservancy project construction process and has certain applicability.

Key words：

water conservancy project;human risk;complex network theory;fuzzy cognitive graph;factor analysis;network model of risk causes