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    基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的地鐵車(chē)站建設(shè)項(xiàng)目自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析

    2022-07-07 11:27:58王臣浩
    大科技 2022年27期
    關(guān)鍵詞:自動(dòng)扶梯貝葉斯吊裝

    王臣浩

    (武漢地鐵集團(tuán)有限公司,湖北 武漢 430000)

    0 引言

    在地鐵建設(shè)項(xiàng)目機(jī)電設(shè)備工程中,自動(dòng)扶梯因具有大尺寸、大重量的特點(diǎn),其吊裝落位一直是重大風(fēng)險(xiǎn)作業(yè)項(xiàng)目。同時(shí)地鐵建設(shè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜、多專(zhuān)業(yè)交叉等特點(diǎn),更加重了自動(dòng)扶梯吊裝的風(fēng)險(xiǎn),因此對(duì)該作業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析并探討針對(duì)性防范措施對(duì)指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)施工作業(yè)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估如何實(shí)現(xiàn)定性與定量結(jié)合一直是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的難點(diǎn),利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒂绊戫?xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)因素分層進(jìn)行關(guān)聯(lián),并對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行推斷,適合用于多不確定因素影響的工程項(xiàng)目整體風(fēng)險(xiǎn)概率定量分析評(píng)價(jià),故本文采用了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的形式對(duì)某地軌道交通某線路自動(dòng)扶梯專(zhuān)業(yè)吊裝作業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)并給出了的相應(yīng)優(yōu)化建議。

    1 地鐵自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)事故分析及故障樹(shù)建模

    1.1 地鐵車(chē)站自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析

    經(jīng)過(guò)對(duì)地鐵建設(shè)項(xiàng)目自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)事故分析,在自動(dòng)扶梯吊裝落位的過(guò)程中發(fā)生事故案例主要有:自動(dòng)扶梯分段連接結(jié)構(gòu)失穩(wěn)、自動(dòng)扶梯上預(yù)裝部件松脫、吊車(chē)傾覆、鋼絲繩斷裂、落位過(guò)程中電動(dòng)葫蘆失效、落位時(shí)千斤頂失穩(wěn)等。

    綜合地鐵項(xiàng)目建設(shè)風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)4M 理論歸納得出地鐵車(chē)站自動(dòng)扶梯吊裝就位中發(fā)生事故原因統(tǒng)計(jì)如下:①人員因素,由“作業(yè)技能不足”或“操作不當(dāng)”或“指揮失誤”組成。②吊裝設(shè)備因素,由“吊車(chē)故障”或“鋼絲繩及鎖具失效”組成。③輔助工具因素,由“電動(dòng)葫蘆故障”或“千斤頂故障”組成。④自動(dòng)扶梯因素,由“預(yù)裝部件固定不牢”或“自動(dòng)扶梯分段連接螺栓不牢”組成。⑤環(huán)境因素,由“雨雪天氣”或“刮風(fēng)”或“障礙物遮擋視野”組成。

    1.2 自動(dòng)扶梯吊裝事故故障樹(shù)構(gòu)建

    故障樹(shù)分析法是采用圖形演繹的形式來(lái)分析故障原因的邏輯歸納方法,由底事件、中間事件、頂事件,通過(guò)邏輯門(mén)連接組成。頂事件為事故結(jié)果,底事件為導(dǎo)致事故發(fā)生的最深層次因素,通過(guò)發(fā)生的底事件的不同組合,導(dǎo)致相應(yīng)的中間事件發(fā)生,最終導(dǎo)致頂事件的發(fā)生,連接三類(lèi)事件的邏輯門(mén)一般有與門(mén)和或門(mén)。通過(guò)1.1 節(jié)對(duì)自動(dòng)扶梯吊裝事故原因分層的分析,可以看出在該事件中只存在或門(mén)。在上述自動(dòng)扶梯吊裝事故中,將自動(dòng)扶梯吊裝事故作為頂部事件,編為代號(hào)“T”。人因、吊裝設(shè)備、輔助工素、自動(dòng)扶梯及環(huán)境因素作為中間事件,分別編為“M1”、“M2”、“M3”、“M4”及“M5”。將作業(yè)技能不足—障礙物遮擋吊裝視野作為底層事件,編為“X1~X12”,即X1代表“作業(yè)技能不足”,X2代表“操作不當(dāng)”,X3代表“指揮失誤”,X4代表“吊車(chē)故障”,X5代表“鋼絲繩及鎖具失效”,X6代表“電動(dòng)葫蘆故障”,X7代表“千斤頂失效”,X8代表“預(yù)裝部件固定不牢”,X9代表“自動(dòng)扶梯分段連接螺栓不牢”,X10代表“雨雪天氣”,X11代表“刮風(fēng)天氣”,X12代表“吊裝作業(yè)環(huán)境存在障礙物遮擋或影響”。建立故障樹(shù)如圖1 所示。

    圖1 自動(dòng)扶梯吊裝事故故障樹(shù)

    2 基于故障樹(shù)的自動(dòng)扶梯吊裝貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)分析模型構(gòu)建

    2.1 模型轉(zhuǎn)化

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)包含由根節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)、結(jié)果節(jié)點(diǎn)及邏輯指向線構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型以及各節(jié)點(diǎn)的條件概率表。在進(jìn)行不確定問(wèn)題的決策中,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相能夠清楚的顯示各個(gè)變量之間的關(guān)系以及變量連接強(qiáng)度,決策結(jié)果更直觀易懂。

    在自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)中,圖1 的底層事件發(fā)生的概率以及自動(dòng)扶梯吊裝整體的風(fēng)險(xiǎn)概率程度難以定量分析預(yù)測(cè)。通過(guò)圖1 的故障樹(shù)可以清楚的得出底層事件到頂層事件的邏輯,對(duì)應(yīng)故障樹(shù)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率預(yù)測(cè)性質(zhì),可以對(duì)自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)進(jìn)行整體風(fēng)險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)[1-2]。

    針對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率分析的特點(diǎn)[3],相應(yīng)地可以將故障樹(shù)中頂部事件“自動(dòng)扶梯吊裝事故”轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的父節(jié)點(diǎn)“自動(dòng)扶梯吊裝事故風(fēng)險(xiǎn)概率”。將“作業(yè)技能不足—障礙物遮擋吊裝視野”作為子節(jié)點(diǎn)。中間事件“人因因素”“吊裝設(shè)備因素”“輔助工具因素”“自動(dòng)扶梯因素”“環(huán)境因素”分別轉(zhuǎn)化為子節(jié)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)父節(jié)點(diǎn)“人因風(fēng)險(xiǎn)”“吊裝設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)”“輔助工具風(fēng)險(xiǎn)”“自動(dòng)扶梯結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)”“環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)”。

    根據(jù)貝葉斯公式,將事件組合(X1、X2、X3)、(X4、X5)、(X6、X7)、(X8、X9)、(X10、X11、X12)分別構(gòu)成事件M1、M2、M3、M4、M5的完備事件組,事件組(M1、M2、M3、M4、M5)構(gòu)成事件T 的完備事件組,則記事件T 發(fā)生的概率為P(T),則有:

    其中:P(Mi/T)——事件T 在事件Mi已經(jīng)發(fā)生的條件概率,相應(yīng)的事件M1~M5可得:

    其中:P(Xi/Mj),j=1,2…5——事件Mj在事件Xi已經(jīng)發(fā)生下的條件概率。

    2.2 某地鐵項(xiàng)目自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    在某地地鐵項(xiàng)目建設(shè)前期,建立該自動(dòng)扶梯標(biāo)段吊裝作業(yè)對(duì)應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),對(duì)吊裝作業(yè)進(jìn)行整體的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和診斷。采用調(diào)閱該地既有線路建設(shè)中發(fā)生的吊裝事故、當(dāng)?shù)貧庀筚Y料,并邀請(qǐng)建設(shè)、施工以及咨詢(xún)單位共10 位專(zhuān)家對(duì)節(jié)點(diǎn)事件及各條件概率進(jìn)行賦值評(píng)價(jià)打分并整理,采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算軟件Netica進(jìn)行模擬計(jì)算。因Netica 中不支持中文賦值輸入,故采用對(duì)事件的賦值用英文代號(hào)指代(圖2),并錄入對(duì)應(yīng)概率。

    圖2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)果

    對(duì)X1~X12根節(jié)點(diǎn)的值域及概率如下:X1:優(yōu)(excellent)44.475%;良(well)39.291%;中(general)14.052%;差(unskilled)2.183%;X2:準(zhǔn)確(precise)56%;良好(well)35%;失誤(faulty)9%;X3:優(yōu)(precise)46.16%;較優(yōu)(accurate)34.28%;良好(well)12.79%;失誤(mistake)6.77%;X4:極低風(fēng)險(xiǎn)(one)35.26%;較低風(fēng)險(xiǎn)(two)39.56%;中度風(fēng)險(xiǎn)(three)17.65%;高風(fēng)險(xiǎn)(four)7.53%;X5:低風(fēng)險(xiǎn)(one)49.53%;中度風(fēng)險(xiǎn)(two)37.63%;高風(fēng)險(xiǎn)(three)12.84%;X6:極低風(fēng)險(xiǎn)(one)44.222%;較低風(fēng)險(xiǎn)(two)36.672%;中度風(fēng)險(xiǎn)(three)16.333%;高風(fēng)險(xiǎn)(four)2.773%;X7:極低風(fēng)險(xiǎn)(one)36.79%;較低風(fēng)險(xiǎn)(two)41.68%;中度風(fēng)險(xiǎn)(three)12.85%;高風(fēng)險(xiǎn)(four)8.68%;X8:固定牢固(stable)65.24%;固定較牢固(lessstable)21.55%;固定不牢(unstable)13.21%;X9:(緊固良好)(滿足擰緊力矩要求)(ligntened)87.7%;輕微松動(dòng)(達(dá)到擰緊力矩要求90%)(slightlyloose)9.1%;松動(dòng)(低于擰緊力矩90%)(loose)3.2%;X10:無(wú)雨/雪(no)56.3%、小雨/雪(light)29.9%;大雨/雪(heavy)13.8%;X12:吊車(chē)視野無(wú)遮擋(no)42.226%;較少遮擋general)36.988%;遮擋嚴(yán)重(serious)20.786%)。

    非根節(jié)點(diǎn)M1的值域設(shè)定為安全(safe),低風(fēng)險(xiǎn)(lowrisk),高風(fēng)險(xiǎn)(risky),M2的值域設(shè)定為良好的(good)、一般的(general)、故障的(malfunction),M3的值域設(shè)定為穩(wěn)定可靠的(reliable)、一般的(general)、有隱患的(malfunction),對(duì)應(yīng)的條件概率同樣通過(guò)專(zhuān)家打分輸入。限于篇幅,非根節(jié)點(diǎn)M1~M5和節(jié)點(diǎn)T 的部分條件概率不在此處列出。

    3 基于故障樹(shù)的地鐵車(chē)站自動(dòng)扶梯吊裝貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)分析及優(yōu)化

    3.1 自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算

    通過(guò)在Netica 軟件中構(gòu)建根節(jié)點(diǎn)X1~X12、中間節(jié)點(diǎn)M1~M5及父節(jié)點(diǎn)T,并建立邏輯聯(lián)系,通過(guò)輸入根節(jié)點(diǎn)概率及中間節(jié)點(diǎn)條件概率,構(gòu)建并初步計(jì)算完成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖2 所示。

    通過(guò)軟件計(jì)算結(jié)果可以看出,該地鐵項(xiàng)目自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)項(xiàng)目整體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果如下:①無(wú)重大風(fēng)險(xiǎn)、極低可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)的概率為67.4%;②無(wú)重大風(fēng)險(xiǎn),較低可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)的概率為14.4%;③較低可能存在重大風(fēng)險(xiǎn),較高可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)的概率為10.4%;④較高可能存在重大風(fēng)險(xiǎn),一定存在一般風(fēng)險(xiǎn)概率為7.78%。

    3.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化

    在2.3 中得出了基于專(zhuān)家打分?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)自動(dòng)扶梯吊裝項(xiàng)目整體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估概率??梢钥闯觯擁?xiàng)目在較低可能存在重大風(fēng)險(xiǎn),較高可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)以及較高可能存在重大風(fēng)險(xiǎn),一定存在一般風(fēng)險(xiǎn)的組合概率為18.18%,可認(rèn)為該項(xiàng)目整體風(fēng)險(xiǎn)處于較高水平,需要在項(xiàng)目實(shí)施中對(duì)項(xiàng)目的X1~X12項(xiàng)事件進(jìn)行優(yōu)化部署,通過(guò)降低X1~X12項(xiàng)事件的高風(fēng)險(xiǎn)概率值來(lái)降低T 項(xiàng)目的整體風(fēng)險(xiǎn)概率。

    結(jié)合對(duì)圖1 故障樹(shù)的分析,在X1~X3作業(yè)人員因素方面,可優(yōu)選有豐富經(jīng)驗(yàn)的施工班組,并加強(qiáng)作業(yè)前交底;在X4~X5吊裝設(shè)備方面,選用年限短,狀態(tài)良好的吊車(chē)設(shè)備;在X6~X7輔助工具方面,吊裝作業(yè)前對(duì)輔助工具進(jìn)行檢查,確保狀態(tài)良好,并進(jìn)行交底培訓(xùn);在X8~X9自動(dòng)扶梯方面,在吊裝作業(yè)前嚴(yán)格檢查自動(dòng)扶梯預(yù)裝部件穩(wěn)定情況,適當(dāng)減少預(yù)裝部件數(shù)量,嚴(yán)格檢查自動(dòng)扶梯現(xiàn)場(chǎng)拼段處連接螺栓緊固情況,通過(guò)力矩扳手檢查力矩值合格;在X10~X12環(huán)境條件方面,避開(kāi)雨雪天氣作業(yè),吊裝作業(yè)選擇白天或夜間作業(yè)配備充足照明,合理選擇吊車(chē)站位地點(diǎn)或提前對(duì)吊車(chē)作業(yè)區(qū)域進(jìn)行場(chǎng)地清理,避開(kāi)或減少阻擋吊車(chē)視線的障礙物。

    通過(guò)已構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),可以對(duì)X1~X12優(yōu)化后的吊裝作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行模擬評(píng)估。在實(shí)際實(shí)施中,可以對(duì)優(yōu)化后的X1~X12重新進(jìn)行專(zhuān)家評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)概率,再重復(fù)輸入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算T 節(jié)點(diǎn)的概率分布。例如,對(duì)于節(jié)點(diǎn)事件X10(雨雪天氣)以及X11(刮風(fēng)),在吊裝作業(yè)中選擇所有作業(yè)避開(kāi)雨雪天氣以及刮風(fēng)情況,即X10節(jié)點(diǎn)概率分布為無(wú)雨雪(100%),X11節(jié)點(diǎn)概率分布為無(wú)風(fēng)(100%),代入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)后計(jì)算結(jié)果未:T 節(jié)點(diǎn)概率分布為:①無(wú)重大風(fēng)險(xiǎn)、極低可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)的概率為72.7%;②無(wú)重大風(fēng)險(xiǎn),較低可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)的概率為12.2%;③較低可能存在重大風(fēng)險(xiǎn),較高可能存在一般風(fēng)險(xiǎn)的概率為8.78%;④較高可能存在重大風(fēng)險(xiǎn),一定存在一般風(fēng)險(xiǎn)概率為6.39%。可以看出T 節(jié)點(diǎn)在節(jié)點(diǎn)事件X10(雨雪天氣)以及X11(刮風(fēng))優(yōu)化后風(fēng)險(xiǎn)概率得到了降低,并且能夠得到定量的分析結(jié)果。在文中限于篇幅原因不對(duì)X1~X12的每個(gè)因素進(jìn)行優(yōu)化后的計(jì)算羅列。

    4 結(jié)語(yǔ)

    在地鐵建設(shè)項(xiàng)目自動(dòng)扶梯吊裝作業(yè)以及類(lèi)似的工程作業(yè)的施工組織設(shè)計(jì)階段,通過(guò)文中建立故障樹(shù)并轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò),采用專(zhuān)家打分法對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,定量分析評(píng)估項(xiàng)目整體風(fēng)險(xiǎn),具有一定現(xiàn)實(shí)意義。在實(shí)際應(yīng)用中,因?qū)<掖蚍植豢杀苊獾拇嬖谥饔^因素影響,進(jìn)而影響到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確建立。為確保貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的精度,應(yīng)對(duì)故障樹(shù)分析進(jìn)行全面深入,同時(shí)在對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率及非根節(jié)點(diǎn)條件概率打分時(shí),可從提高專(zhuān)家打分精度及準(zhǔn)確程度入手,確保評(píng)估精度。

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