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    城鎮(zhèn)化地區(qū)公路改擴建交通安全狀態(tài)評估研究

    2023-08-07 20:41:07吳興國
    交通科技與管理 2023年14期
    關(guān)鍵詞:安全評估改擴建系統(tǒng)工程

    吳興國

    摘要 對城鎮(zhèn)化地區(qū)公路進行改擴建,保障施工期間交通通行安全是關(guān)鍵。文章從人—機—環(huán)境系統(tǒng)工程理論角度出發(fā),研究公路改擴建過程中人員、車輛、機械、環(huán)境等因素在不同安全狀態(tài)下對交通安全的影響情況,將解模糊語言算法融入貝葉斯網(wǎng)安全評估體系,構(gòu)建模糊貝葉斯網(wǎng)交通安全狀態(tài)評估模型,量化公路改擴建施工期間交通安全狀態(tài),為相關(guān)部分采取安全防控措施提供決策依據(jù)。

    關(guān)鍵詞 改擴建;系統(tǒng)工程;模糊理論;貝葉斯網(wǎng);安全評估

    中圖分類號 U418.8文獻標識碼 A文章編號 2096-8949(2023)14-0030-03

    0 引言

    城鎮(zhèn)化地區(qū)公路一般為該區(qū)域?qū)ν饴?lián)絡(luò)的主要通道,改建必須以不中斷交通的方式實施,其中所涉及人車環(huán)境等要素遠比新建項目復(fù)雜得多[1-2]。顯然,實時掌握施工過程中人員、車輛、機械環(huán)境等要素的安全狀況,辨別可能存在的危險源,對于采取必要措施降低事故的發(fā)生的概率,充分保障施工期間通行安全顯得尤為重要。

    1 城鎮(zhèn)化地區(qū)公路改擴建交通安全評估體系構(gòu)建

    1.1 交通安全影響評估節(jié)點

    根據(jù)城鎮(zhèn)化地區(qū)公路改擴建施工特點,對人機環(huán)境系統(tǒng)工程理論進行擴展,將人機環(huán)境系統(tǒng)中的“人”擴展為駕駛員和施工人員,“機”擴展為車輛,“環(huán)境”擴展為氣候環(huán)境和施工作業(yè)環(huán)境,再將施工期間的管理因素加入系統(tǒng),構(gòu)建以交通安全狀態(tài)評估為目標節(jié)點,人員、車輛、環(huán)境、管理為一級評估節(jié)點的評估體系,如圖1所示。

    1.2 節(jié)點安全狀態(tài)級別劃分

    公路改擴建是一個涉及眾多復(fù)雜要素的系統(tǒng)工程[3]。系統(tǒng)中各要素節(jié)點的安全狀態(tài)決定了系統(tǒng)安全狀態(tài)。該文采用數(shù)字0123…來區(qū)分要素節(jié)點的安全等級(如表1所示),數(shù)字越小,節(jié)點安全狀態(tài)等級越高,發(fā)生事故的概率越小,說明對于改擴建期間交通安全運行是有利的;反之,節(jié)點安全狀態(tài)越差,越不利于交通安全運行。

    2 交通安全狀態(tài)監(jiān)測模型構(gòu)建

    2.1 多狀態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱貝葉斯信度網(wǎng)絡(luò)[4-5]。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點表示一個隨機變量,用條件概率表示兩個隨機變量之間連接關(guān)系強弱。公路改建安全評估體系中節(jié)點有多個安全狀態(tài),屬于多狀態(tài)多節(jié)點的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)。貝葉斯網(wǎng)的核心是貝葉斯公式。

    假設(shè)A節(jié)點的狀態(tài)有n個,即A=(a1,a2,a3…an),則根據(jù)全概率公式等到:

    (1)

    假設(shè)有多個節(jié)點,即U={X1,X2…Xn},其聯(lián)合概率分布式如下所示:

    (2)

    式中,P(ai)——節(jié)點Xi的表征節(jié)點安全狀態(tài)概率。

    2.2 多狀態(tài)貝葉斯網(wǎng)節(jié)點模糊概率處理

    一般地,由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計不完整,多狀態(tài)、多節(jié)點的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點概率是無法精確地獲取的。該文主要應(yīng)用解模糊語言的方法來獲取節(jié)點的先驗概率。

    2.2.1 三角模糊數(shù)

    如果用(a,b,c)表示一個三角形模糊數(shù)A,即A=(a,b,c),則其隸屬度函數(shù)如下:

    f(x)=(0,(x<a);x?a/b?a,(a≤x≤b);c?x/c?b,(b<x≤c);0,(x>c)) (3)

    兩個三角模糊數(shù)可以進行加減乘除等運算。

    2.2.2 專家語言模糊數(shù)化

    專家模糊語言與三角模糊數(shù)對應(yīng)關(guān)系:非常低(0,0,0.1),低(0,0.1,0.3),偏低(0.1,0.3,0.5),中等(0.3,0.5,0.7),偏高(0.5,0.7,0.9),高(0.7,0.9,1),非常高(0.9,1,1)。

    2.3 模糊安全概率測算

    2.3.1 節(jié)點狀態(tài)模糊概率化

    將專家語言判斷轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù)。假設(shè)有n個專家,第m位專家對網(wǎng)絡(luò)中表征節(jié)點Xi處于j狀態(tài)給出判斷,節(jié)點Xi處于j狀態(tài)的模糊概率如下:

    (4)

    綜合多位專家意見,最終得到一個可信度較高的模糊概率值:

    (5)

    2.3.2 模糊概率求解

    將模糊概率轉(zhuǎn)化成精確概率,得到節(jié)點Xi處于j狀態(tài)的精確概率:

    (6)

    精確概率歸一化處理:

    (7)

    3 實例分析

    該文以廣西南寧市柳南高速公路改快速路工程為研究載體,說明模型應(yīng)用實用性。

    3.1 節(jié)點安全概率確定

    (1)節(jié)點先驗概率確定。該文以駕齡節(jié)點為例,說明通過專家模糊語言判斷得到節(jié)點先驗概率過程。駕齡節(jié)點有三個安全狀態(tài),針對每個節(jié)點狀態(tài)設(shè)置概率問卷,邀請參與工程的專家給出模糊語言評價,通過解模糊語言得到節(jié)點的先驗概率,如表2所示。

    應(yīng)用公式(5)~(7)對專家模糊語言進行求解,得到駕齡節(jié)點三個狀態(tài)的先驗概率分別為P>3=0.54;P1~3=0.33;P<3=0.13。同理,通過解模糊語言得到其他節(jié)點狀態(tài)的先驗概率。

    (2)節(jié)點條件概率確定。人員因素包含有駕齡、交通違章、安全人員配備、疲勞程度4個節(jié)點,每個節(jié)點均有3個安全狀態(tài)。同樣,通過解專家模糊語言確定人員、車輛、環(huán)境、管理因素的條件概率值,如表3所示。

    3.2 交通安全狀態(tài)評估模型

    根據(jù)安全評估拓撲結(jié)構(gòu)中節(jié)點之間的連接關(guān)系,將求解專家模糊語言得到的先驗概率和條件概率賦值給節(jié)點,完成交通安全狀態(tài)監(jiān)測貝葉斯網(wǎng)構(gòu)建,根據(jù)公式(2)實現(xiàn)安全概率推理。該文采用GeNIe2.0軟件構(gòu)建多狀態(tài)貝葉斯網(wǎng)安全概率推理模型。

    3.3 貝葉斯網(wǎng)交通安全狀態(tài)監(jiān)測模型應(yīng)用

    某日上午,施工單位進行高速公路中央分隔帶硬化作業(yè)。施工作業(yè)區(qū)域需要占用一條車道,行車道由原來的雙向四車道變?yōu)殡p向三車道,且導流設(shè)施設(shè)置較短,沒有按規(guī)范長度設(shè)置,車輛在施工路段發(fā)生局部擁擠。當時天氣為陰天,能見度一般,車流量較大,以小汽車居多。

    轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)節(jié)點狀態(tài)值如下:駕齡為0,違規(guī)操作為2,安全人員配備為2,疲勞程度為0,交通流為2,車型為0,車齡為0,路面平整度為1,施工作業(yè)區(qū)域為2,能見度為1,安全設(shè)施為2,安全教育情況為1,應(yīng)急預(yù)案為0,安全管理制度為1。將節(jié)點安全狀態(tài)帶入貝葉斯網(wǎng)中進行概率推理,如圖2所示。

    安全概率推理顯示安全概率為0.55,不安全概率為0.45。交通安全概率較低,易發(fā)生交通事故。人員因素、車輛因素、環(huán)境因素和管理因素安全概率分別為0.55、0.70、0.43和0.62。人員因素和環(huán)境因素不安全概率較高,說明人員因素和環(huán)境因素的安全狀況正在發(fā)生惡化,可能由人員和環(huán)境惡化導致事故發(fā)生的風險正在變大。相關(guān)管理部門應(yīng)及時加強施工現(xiàn)場管理,改善施工現(xiàn)場條件。

    4 結(jié)語

    該文構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)交通安全狀態(tài)評估模型,一方面能實時監(jiān)測施工過程中的交通安全狀態(tài),幫助安全人員了解實時的交通安全狀況,另一方面又為管理者識別施工過程中的不安全因素提供了一種技術(shù)手段。同時,交通實時安全概率值也可能對外發(fā)布,幫助交通管理部門制定交通管理措施提供決策依據(jù)。

    參考文獻

    [1]張需鵬. 高速公路改擴建工程交通安全風險控制分析[J]. 時代農(nóng)機, 2016(10): 153-154.

    [2]張翼丹. 高速公路改擴建道路設(shè)計中的安全問題探討[J]. 江西建材, 2016(12): 174

    [3]薛冰冰. 高速公路危險路段交通安全預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 長春:吉林大學, 2013.

    [4]Hernández P, Cubillo S, Torres-Blanc C. Negations on type-2 fuzzy sets[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2014, 252: 111-124.

    [5]Mkrtchyan L, Podofillini L, Dang V N. Bayesian belief networks for human reliability analysis: A review of applications and gaps[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2015, 139: 1-16.

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