基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的玻璃幕墻運(yùn)維管控技術(shù)

陳 龍［上海城投（集團(tuán)）有限公司，上海 200092］

0 引言

由于我國(guó)建筑業(yè)長(zhǎng)期存在重建設(shè)、輕運(yùn)營(yíng)維護(hù)的弊端，城市建筑物在長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)過程中累積了諸多安全隱患，致使安全運(yùn)營(yíng)事故頻發(fā)，造成了巨大的生命和財(cái)產(chǎn)損失，已嚴(yán)重危害廣大城鎮(zhèn)居民的生命和財(cái)產(chǎn)安全。目前，在城市建筑安全運(yùn)營(yíng)保障技術(shù)方面，較多地停留在對(duì)結(jié)構(gòu)的常規(guī)保養(yǎng)、結(jié)構(gòu)檢測(cè)、健康監(jiān)測(cè)等方面的研究，對(duì)城市大型建筑物安全運(yùn)營(yíng)方面的研究極少，仍處于起步階段。在建筑物運(yùn)營(yíng)期間，風(fēng)險(xiǎn)種類更多，涵蓋的范圍更廣，而且沒有明顯的階段性特征，無法完全采用施工過程的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估方法。

當(dāng)前，建筑運(yùn)維階段玻璃幕墻質(zhì)量安全問題也越來越突出，各種幕墻玻璃自爆、固定連接件破壞、膠合材料破壞等問題屢見不鮮，已成為懸在人們頭頂?shù)摹安欢〞r(shí)炸彈”。本文提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的玻璃幕墻運(yùn)維管控技術(shù)，通過案例庫(kù)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理和診斷功能，梳理風(fēng)險(xiǎn)事件和風(fēng)險(xiǎn)因素的鏈狀網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，形成玻璃幕墻運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)事件的計(jì)算模型，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感性分析技術(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響程度排序，得到不同風(fēng)險(xiǎn)因素的重要度指標(biāo)，為風(fēng)險(xiǎn)跟蹤監(jiān)測(cè)提供關(guān)鍵指標(biāo)。

1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)分析

1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種表示變量間概率分布及關(guān)系的有向無環(huán)圖（Directed Acyclic Graph，DAG）模型[1]。在此網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量，節(jié)點(diǎn)間的有向邊（由父節(jié)點(diǎn)指向其后代子節(jié)點(diǎn)）代表了節(jié)點(diǎn)間的依賴關(guān)系，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一個(gè)條件概率表（Conditional Probability Table，CPT），表示該變量與父節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度，沒有父節(jié)點(diǎn)的用先驗(yàn)概率進(jìn)行信息表達(dá)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理實(shí)質(zhì)上是通過聯(lián)合概率分布公式，在給定的結(jié)構(gòu)和已知證據(jù)下，計(jì)算某一事件發(fā)生的后驗(yàn)概率P（X|E）。

1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率推理

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理就是利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際問題的過程。通過概率計(jì)算，在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型給定的情況下，根據(jù)已知節(jié)點(diǎn)變量的概率分布，利用條件概率的計(jì)算方法，計(jì)算出所感興趣的節(jié)點(diǎn)變量發(fā)生的概率。設(shè)所有隨機(jī)變量集合為N，給定節(jié)點(diǎn)變量集合E為集合N的子集，其中E取值用e表達(dá)（假定為True或False），即E＝e。查詢節(jié)點(diǎn)變量集合為Q，其值為qi。概率推理就是在給定E＝e時(shí)，條件概率計(jì)算式

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理分為因果推理和診斷推理。

（1）因果推理[2]：由原因推出結(jié)論，也稱自頂向下的推理；已知原因，根據(jù)推理計(jì)算求出結(jié)果發(fā)生的概率。

（2）診斷推理[3]：由結(jié)論推出原因，也稱自下向上的推理；已知發(fā)生了某些結(jié)果，根據(jù)推理計(jì)算找到造成該結(jié)果發(fā)生的原因和發(fā)生的概率。

1.3 敏感性分析

敏感性分析的目的是衡量貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的影響，找出影響較大的風(fēng)險(xiǎn)因素，從而采取有效的措施減小這些風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率，以減小風(fēng)險(xiǎn)事件的失效概率[4]。針對(duì)城市大型建筑物安全運(yùn)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估問題，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率演化算法，以風(fēng)險(xiǎn)因素和風(fēng)險(xiǎn)事件的動(dòng)態(tài)變化為參考量，定義風(fēng)險(xiǎn)因素j的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)Vj，計(jì)算式

式2中，Pi、Pi＋1分別為風(fēng)險(xiǎn)因素j在第i、（i+1）個(gè)狀態(tài)下的發(fā)生概率；P（i）、P（i+1）分別為風(fēng)險(xiǎn)事件在第i、（i＋1）個(gè)狀態(tài)下的失效概率。敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)越高，相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的貢獻(xiàn)越明顯。

2 玻璃幕墻風(fēng)險(xiǎn)分析

以大型建筑運(yùn)維階段的典型風(fēng)險(xiǎn)“玻璃幕墻損壞”為例，根據(jù)案例庫(kù)和有關(guān)數(shù)據(jù)資料，構(gòu)建“玻璃幕墻事故”貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，計(jì)算出玻璃幕墻損壞發(fā)生概率，并對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)事件各風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行敏感性分析，確定關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，為跟蹤監(jiān)測(cè)提供關(guān)鍵指標(biāo)。

2.1 “玻璃幕墻事故”貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

基于大型建筑運(yùn)維安全“玻璃幕墻”事故案例，建立風(fēng)險(xiǎn)事件與風(fēng)險(xiǎn)因素、風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)因素之間的邏輯關(guān)系，并結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充修正，構(gòu)建“玻璃幕墻事故”貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖（如圖1所示）。

圖1 “玻璃幕墻事故”貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖

該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的各個(gè)節(jié)點(diǎn)分為風(fēng)險(xiǎn)事件節(jié)點(diǎn)和三層的風(fēng)險(xiǎn)因素節(jié)點(diǎn)。風(fēng)險(xiǎn)事件為“幕墻損壞”；第一層風(fēng)險(xiǎn)因素為風(fēng)險(xiǎn)事件的直接原因，如“膠合材料老化”“玻璃自爆”和“固定連接件破壞”；第二層風(fēng)險(xiǎn)因素為造成第一層風(fēng)險(xiǎn)因素的原因，如“強(qiáng)度降低”“變形過大”和“老化失效”等；第三層風(fēng)險(xiǎn)因素為造成第二層風(fēng)險(xiǎn)因素的原因，如“持續(xù)高溫”“火災(zāi)”和“溫差過大”等。

2.2 玻璃幕墻損壞風(fēng)險(xiǎn)分析

根據(jù)“玻璃幕墻事故”貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖，利用Netica軟件構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)事件“幕墻損壞”的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；結(jié)合案例庫(kù)及各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，計(jì)算出底層風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率（如表1所示）。由于案例庫(kù)中風(fēng)險(xiǎn)事件案例有限且數(shù)據(jù)較為單一，部分風(fēng)險(xiǎn)因素的概率為0，為便于Netica建模和計(jì)算，忽略案例庫(kù)中對(duì)幕墻損壞影響較弱的部分風(fēng)險(xiǎn)因素。

將表1中的風(fēng)險(xiǎn)因素概率值代入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，利用Netica軟件計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)事件“幕墻損壞”發(fā)生的概率值為3.29%（如圖2所示），這說明：在現(xiàn)有的設(shè)計(jì)、施工及運(yùn)維管理水平下，玻璃幕墻仍然存在較高的安全風(fēng)險(xiǎn)，需引起足夠的重視并采取有效的預(yù)控措施。

表1 “幕墻損壞”事件底層風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率

圖2 建筑運(yùn)維階段“幕墻損壞”風(fēng)險(xiǎn)事件貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算

2.3 玻璃幕墻損壞敏感性分析

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素敏感性計(jì)算公式，要分析“幕墻損壞”各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素敏感性，先要計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)事件在不同狀態(tài)下的概率值，利用“計(jì)數(shù)—學(xué)習(xí)算法”[5]，分別計(jì)算不同權(quán)重各層風(fēng)險(xiǎn)因素和“幕墻損壞”風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生概率值；再結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)敏感性公式，依次計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)值（如表2所示）。

表2 “幕墻損壞”風(fēng)險(xiǎn)事件中各風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)

在“幕墻損壞”風(fēng)險(xiǎn)事件中，“質(zhì)量缺陷”因素的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)最高，達(dá)到0.3967；“持續(xù)高溫”風(fēng)險(xiǎn)因素的影響略低于“質(zhì)量缺陷”，敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)為0.3622；“老化失效”和“安裝不當(dāng)”因素的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)較小，分別為0.0154和0.0087。因此，“幕墻損壞”風(fēng)險(xiǎn)事件的動(dòng)態(tài)管理中，“質(zhì)量缺陷”和“持續(xù)高溫”風(fēng)險(xiǎn)因素是重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象。

3 運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)控制措施

建筑運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估的目的是為了更好地了解風(fēng)險(xiǎn)事件及其風(fēng)險(xiǎn)因素，并采取針對(duì)性的預(yù)控措施和方法進(jìn)行有效控制，防止風(fēng)險(xiǎn)事件概率提升，避免風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生后果加重。在玻璃幕墻損壞風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及敏感性分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)性提出預(yù)防大型建筑安全運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的控制措施和方法，可提高風(fēng)險(xiǎn)管理效率（如表3所示）。

表3 幕墻損壞風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控措施和方法

4 結(jié)語

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建筑運(yùn)維安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)和風(fēng)險(xiǎn)敏感性分析技術(shù)，可指導(dǎo)我們進(jìn)行針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控和風(fēng)險(xiǎn)跟蹤，提高風(fēng)險(xiǎn)管理的效率，有效防止風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，避免因?qū)λ酗L(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行跟蹤處理而導(dǎo)致無效的風(fēng)險(xiǎn)處置投入。本文根據(jù)玻璃幕墻事件案例庫(kù)，梳理風(fēng)險(xiǎn)事件和各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素之間邏輯關(guān)系，結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)對(duì)其補(bǔ)充修正，構(gòu)建“玻璃幕墻事故”貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理原理進(jìn)行玻璃幕墻建筑運(yùn)維安全風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估，并對(duì)各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行敏感性分析及排序，并針對(duì)性地提出有效管控措施。