基于多維關聯規則和RFID 的地鐵施工實時動態監控研究＊

陳偉珂龍昭琴 李金玲

（天津大學管理學院1） 天津 300072） （天津理工大學管理學院3） 天津 300384） （中鐵四院集團南京勘察設計有限公司3） 南寧 530003） （天津房友工程咨詢有限公司4） 天津 300450）

地鐵地下施工具有技術交叉性、復雜性，風險隱蔽性、不確定性和施工環境特殊性、惡劣性、動態性、無序性的特點，其大規模、高速度的建設必然涉及地鐵施工高風險的存在［1］.據初步統計：從2001～2010 年，我國共發生126 起地鐵事故，其中地鐵施工事故占80%以上［2］.同時，地鐵施工又受到災害后果遲滯性和極易產生次生災害等因素的影響.因此，有效地進行地鐵施工實時動態監控是預防或減少地鐵施工災害發生的關鍵.本文擬將多維關聯規則引入地鐵施工災害關鍵警兆指標的甄選研究中，通過EPC編碼方式，RFID 技術實現風險源關鍵警兆指標信息的標識和監控，以達到地鐵施工現場各類分散風險信息的準確采集、實時監測和動態跟蹤，為建立地鐵施工災害預警監控系統奠定基礎.

1 基于多維關聯規則的地鐵施工災害關鍵警兆指標的甄選

1.1 關聯規則

Agrawal在1993年提出了挖掘顧客交易數據庫中項集的關聯規則問題［3］.關聯規則技術是能推導出“A?B”的模式.例如：可以將A 事件定義為“支護結構損壞”，而B 定義為“塌方”.那么A?B 可理解為“當地鐵施工過程中支護結構發生損壞的情況下可能會出現塌方事故”.

設有事務數據庫D＝｛T1，T2，…，Tn｝，Tj（j＝1，2，…，n）稱為事務T；構成T 的元素ik（k＝1，2，…，p）被稱為項；設D 中所有項的集合為I＝｛i1，i2，…，in｝，顯然T?I.

A 和B 都是D 的項集，且A∩B＝? 關聯規則A?B 由2個參數來約束，支持度（support）與可信度（confidence）.支持度是同時包含項集A和項集B 事務在D 中的所有事務中所占的百分比，它表示規則出現的頻度；可信度就是同時包含項集A 和項集B 事務在所有包含項集 的事務中所占的百分比，它表示規則的強度.

如果A 的支持度滿足最小支持度滿足最小支持度閾值min－support，即support（A）≥minsupport，則A 稱為D 中的頻繁項集.

如果存在關聯規則A?B，其支持度和可信度分別滿足預設的最小支持度閾值（min－support）和最小可信度閾值（min－confidence），稱其為強關聯規則.

1.2 地鐵施工災害預警關鍵警兆指標挖掘

關聯規則可分為單維和多維的.單維的關聯規則是處理單個屬性中的關系；多維關聯規則是處理各個屬性之間的某些關系.本文涉及到的多維關聯規則挖掘就是從“人－機－環境－管理”4個不同角度來考慮地鐵施工事故發生的原因.

關聯規則按處理變量的類型，分為布爾型和數值型.布爾型關聯規則處理的值多是離散的、種類化的，顯示了變量之間的關系；對數值型字段進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據處理.

多維關聯規則挖掘過程可以概括為以下2個階段：（1）從事務數據庫中找出所有的頻繁謂詞集；（2）由頻繁謂詞集產生強關聯規則，即滿足最小支持度與最小可信度.從無窮多的關聯規則中發現有意義的強關聯規則，為后續實時動態監控項設置提供依據.

1.3 地鐵施工災害預警關鍵警兆指標甄選

地鐵施工事故數據［4－5］（不能按照地鐵施工相關標準而造成的日常安全事故不作為地鐵施工事故數據），見表1.

按照上述，從人－機－環境－管理4個維度，對地鐵施工風險維度進行了劃分，見圖1.

利用Excel軟件，根據文獻［6］算法來尋找頻繁謂詞集，其中假設最小的支持計數為2.根據已有數據尋找頻繁謂詞集，由頻繁項詞集產生地鐵事故的關聯規則，并對強關聯規則進行評價，其結果見表2～表7.

表1 地鐵施工事故樣本數據表

圖1 地鐵施工風險維度圖

表2 含有4個謂詞的地鐵施工事故頻繁項集

表3 含有人－機－管理3個謂詞的地鐵施工事故頻繁項集

表4 含有人－機－環境3個謂詞的地鐵施工事故頻繁項集

表5 含有人－環境－管理3個謂詞的地鐵施工事故頻繁項集

表6 含有機－環境－管理3個謂詞的地鐵施工事故頻繁項集

當上述34個風險源組合中有一個風險事故發生時，應即時監測其他的風險源，以免因一個風險源監測不力而多個風險源并發引起地鐵施工事故，以提前做好防范措施.

表7 含有2個謂詞的地鐵施工事故頻繁項集

2 基于EPC 編碼方式的關鍵警兆指標風險源標識

2.1 EPC編碼

美國麻省理工的Auto－ID Center在1999年首先提出EPC（electronic product code）產品電子碼的概念和應用方案.這個想法的核心思想就是，給每一個商品惟一的號碼——電子產品代碼（EPC）.EPC 標簽即是這個編號的載體，當EPC標簽貼在物品上或內嵌在物品中的時候，即將該物品與EPC標簽中的產品電子碼建立起了一對一的對應關系［7］.

2.2 關鍵警兆指標風險源標識

由于地鐵施工現場人－機－環境－管理各風險因素復雜、無序且具有動態性，要想準確監控每一個關鍵警兆指標，就必須給每個風險源賦予惟一的編碼標簽.本文擬建立的編碼體系不僅能惟一識別單一風險源，而且能從編碼中直接讀取風險源的位置信息和監控記錄信息，進而實現地鐵施工風險源關鍵警兆指標的標識.

編碼標簽以惟一性、可擴展性、可操作性和簡單性為原則進行編制［8］，見圖2.

圖2 編碼標簽格式圖

1）A，B，C，D 位于編碼標簽第1至第4位，字符為二進制編碼.表示地鐵施工項目代碼名稱，以區分不同的、相互獨立的項目.

2）E，F 位于編碼第4至第5位，字符為二進制編碼.表示地鐵施工監控指標風險源種類，00－人，01－機，10－環境，11－管理.

3）G，H，I，J 位于編碼標簽第6至第9位，字符為二進制編碼.表示地鐵施工監控關鍵警兆指標風險源位置.

4）K，L，M，N 位于編碼標簽第9到12位，字符為二進制編碼.表示監控關鍵警兆指標具體數值，如施工器具損壞程度值等.

5）O，P 位于編碼標簽第13到14位，字符為二進制編碼.表示監控指標的歷史信息，歷史信息應包括風險源發生隱患時間、地點、事故情況、防控結果等歷史數據信息.

6）Q，R 位于編碼標簽第14到15位，字符為二進制編碼.設為擴充區，防止新增加信息加入編碼.

地鐵施工實時動態監控編碼體系的結構在不同的項目中是可以優化和完善的.即使是在同一個系統中也會自身不斷的優化，以適應后續數據采集的實現.只有這樣，才能夠確保編碼體系的可操作性.編碼標簽是施工現場風險源和關鍵警兆指標的惟一標識，也是后續進行實時動態監控的依據.

3 基于RFID 技術的地鐵施工實時動態監控

3.1 RFID 技 術

射頻識別技術（radio frequency identification，RFID）又稱電子標簽，是一項利用射頻信號通過空間耦合（交變磁場或電磁場）實現無接觸信息傳遞并通過所傳遞的信息達到識別目的的技術.它具有其優于傳統條碼的特性：（1）無需“可視”讀取，實現遠距離自動識別，避免了人工干預，特別是在惡劣環境條件下；（2）能識別靜止、運動的物品；（3）能夠同時識別多個標簽，提高識別效率.射頻識別技術發展非常迅速，被廣泛應用于交通運輸控制管理、高速公路自動收費系統、停車場管理系統、物品管理、流水線生產自動化、安全出入檢查、倉儲管理、動物管理、車輛防盜等眾多領域［9］.本文將RFID 技術引入地鐵施工實時動態監控的研究中，以期實現多維關聯規則甄選、標識出的關鍵警兆指標的自動識別和遠程監控，為建立地鐵施工災害預警監控系統奠定基礎.

3.2 實時動態監控

從人－機－環境－管理4個維度對風險源進行多維關聯規則分析，全面識別地鐵施工過程中存在的風險因素，找出所有的頻繁項集，通過算法計算得出施工過程中風險指標之間的強關聯規則，確定關鍵警兆指標.利用EPC編碼方式對關鍵警兆指標進行編碼標識，編制了針對人－機－環境－管理的實時動態監控編碼標簽卡和風險監控看板，利用RFID 射頻識別技術和人機接合的方法進行分散風險信息的準確采集、實時監測和遠程動態跟蹤，實現了地鐵施工災害關鍵警兆指標的實時動態監控如圖3所示.

4 結束語

由于地鐵地下施工具有技術交叉性、復雜性，風險隱蔽性、不確定性和施工環境特殊性、惡劣性、動態性、無序性的特點，決定了對其風險源實施動態、實時監控的重要性和艱難性.本文利用多維關聯規則理論對地鐵施工災害關鍵警兆指標進行了挖掘，并對關鍵警兆指標從傳統的定性分析向定量分析進行了轉換，得出風險源與地鐵施工災害關鍵警兆指標之間的強關聯規則，從而確定所需監控的關鍵警兆指標；利用EPC 編碼方式從人－機－環境－管理4個方面對各風險源制定編碼標簽和監控看板，基于RFID技術對各風險源進行運程自動識別和實時動態監控，從而解決監控數據采集缺乏針對性、數據有效性和可靠性較低等問題，完善地鐵施工風險監測指標體系，優化監測方案，為建立地鐵施工災害預警監控系統奠定基礎.由于篇幅有限，本文并未對地鐵施工災害預警警情診斷系統的構建、運行等方面給予詳細說明，將在以后的研究中深入論述.

圖3 地鐵施工實時動態監控圖

［1］錢七虎，戎曉力.中國地下工程安全風險管理的現狀、問題及相關建議［J］.巖石力學與工程學報，2008（4）：649－655.

［2］鄧小鵬，李啟明，周志鵬.地鐵施工安全事故規律性的統計分析［J］.統計與決策，2010（9）：87－89.

［3］AGRAWAL R，IMIELINSKI T，SWAMI A N.Mining association rules between sets of items in large databases［C］／／ACM SIGMOD Conference on Management of data，hington.1993：207－216.

［4］侯艷娟，張頂立，李鵬飛.北京地鐵施工安全事故分析及防治對策［J］.北京交通大學學報，2009，33（3）：52－59.

［5］周潔靜.基于WBS－RBS 結構的地鐵施工風險研究［J］.價值工程，2009（11）：76－80.

［6］高學東，王文賢，武森.基于數據立方體的多維關聯規則的挖掘方法［J］.計算機工程，2003，8（14）：74－76.

［7］孔 寧.物聯網資源尋址關鍵技術研究［D］.北京：中國科學院研究生院，2008.

［8］羅曙光.基于RFID 的鋼構件施工進度監測系統研究［D］.上海：同濟大學，2009.

［9］李秋霞.基于RFID 的集裝箱EPC編碼研究［D］.長春：吉林大學，2006.