基于系統動力學和BIM的建筑施工安全風險預警決策模型仿真

施慶偉，　龐永師，　蔣雨含,2

(1.廣州大學　工商管理學院， 廣東　廣州　510006；

2.北達科他州立大學　施工管理與工程系， 美國　北達科他州　法戈　58102)

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基于系統動力學和BIM的建筑施工安全風險預警決策模型仿真

施慶偉1，龐永師1，蔣雨含1,2

(1.廣州大學工商管理學院， 廣東廣州510006；

2.北達科他州立大學施工管理與工程系， 美國北達科他州法戈58102)

摘要：針對建筑企業施工安全風險管理過程中預警決策困難等問題，主要是由于施工環境多變、工人和設備易受各方面影響出現較大的工作失誤，導致施工安全風險預警決策系統呈現出復雜性和非線性特征；而傳統的安全風險評估預測方法大部分以定性分析為主，不能直接用于指導施工安全風險的預警決策分析；在對比分析系統動力學在預警決策應用的優勢，并以BIM信息模型提供原始真實的現場數據，在模型假設和變量邊界確定的基礎上，建立以流圖為基礎的施工安全風險預警仿真系統模型；使用Vensim PLE軟件對施工安全風險預測及控制優選過程進行仿真，結果驗證了當前施工風險過程，并依據仿真結果對進入BIM模型的施工方案、人員及設備進行調整以指導施工，提高施工安全風險管理效率。

關鍵詞：施工風險管理；系統動力學；BIM；預警模擬

相對安全事故率頻發的礦山行業，建筑業安全事故率緊隨其后。據統計2014年全國共發生522起建筑安全生產事故，死亡648人，造成數億元的經濟損失[1]。建筑安全事故的頻發不僅給企業、家庭，甚至是國家都帶來了巨大的經濟損失和負面社會效應。因此，如何在事故發生前期就能預警，而不是事后追責，避免安全事故發生，成為了當前建筑業安全管理亟待解決的問題之一。

面對施工環境復雜，人員素質相對較低以及工作技能水平不均的復雜施工安全風險管理工作，劉光忱、游蕾等[2]從人員、設備、技術、管理及環境五個方面，以層次分析法為基，建立評價建筑施工安全分析評價指標，研究各個指標對安全工程風險影響程度，此方法能夠起到一定的指導作用，但是，由于個人經驗不同對指標的選取參雜個人主觀因素，未能夠消除主觀因素的影響；成俊偉、王凱全等[3]構建了單體建筑安全風險分析模型，確定建筑安全風險影響梯度，劃分建筑區域總風險計算方法，可以系統地預測區域內風險分布，有助于風險預防和控制，但區域的劃分過于籠統，致使模型計算精度不高；為提高建筑安全風險評估的精準度，楊莉瓊、李世蓉等[4]利用BDD(Binary Decision Diagram，二元決策圖)定量評估施工風險，預測風險事件發生的概率、引發事故的關鍵因素，雖然提高了風險評估的精準度，可是其安全識別執行力度及安全狀態識別度并不高；林陵娜，蘇振民等[5]通過篩選影響建筑安全風險的關鍵因素，以關鍵因素構建了基于系統動力學安全狀態識別流圖模型，用以提高安全狀態識別度及執行力度，但其只是從理論上的探討，并未進行實踐研究。前人在施工安全風險評估和預測方面已取得階段性的成功，但在施工安全預警管理方面的研究還相對較少。在一個環境復雜多變的施工環境中，施工安全風險的發生是一個復雜的過程，特別是各風險因子與關鍵因素之間的定量分析；因缺乏實地真實的原始數據及各因素之間的非線性關系，導致常規的層次結構和預測評估難以精準地描述和論證。而系統動力學作為復雜系統的研究方法，其強大的關系描述、預測分析評估和政策調控等功能體系為施工安全風險預警決策提供了一個有效的分析工具。

本文在借鑒文獻[5]的研究思路，以安全風險管理的五大要素“4M1E”——人(Man)、管(Manage)、機(Machine)、法(Method)、環(Environments)及提供現場原始數據支持的BIM(Building Information Modeling)模型技術為依據，在提出施工安全風險系統動力學模型假設及變量邊界確定的基礎上，建立安全風險預警決策模型，使用Vensim PLE軟件對施工安全風險預警決策進行仿真研究，并在仿真結果驗證的基礎上，對BIM模塊內危險施工方案、人員和設備進行調整，降低施工安全事故的發生幾率。

1施工風險預警決策系統架構

施工安全風險預警決策模型系統由BIM及數據處理模塊、“4M1E”內外部因素模塊和預警決策模塊構成，如圖1所示。

圖1　施工安全風險預警決策模型系統模塊架構

BIM模塊是儲存著整個工程的數據，集成施工方案、施工場地、永久結構與臨時設施、機械等的3D模型，并與施工進度相集成，時時更新參數設置，為施工安全風險預警決策提供了真實可靠的數據支持。而系統動力學預警決策模塊是在系統整體視角下，以反饋控制理論為基，采用模擬仿真技術手段，對系統安全風險因素進行識別并總結其發展規律，利用相關假設模擬未來行為[6]；管理者既可通過系統發展趨勢分析對既定目標進行預警，還可以在主觀預期的基礎上改變決策變量設定，進行效果模擬[7]。系統動力學這一獨特功能使其在施工安全風險預警決策應用分析方面有其先天的優勢。

2項目施工安全風險預警決策系統分析

建筑項目施工安全風險管理是一個復雜系統的動態管理過程，而系統的行為模式和特性則由系統內外部因素相互聯系和作用決定；其內外部因素(4M1E)相互作用的復雜系統具有高階性，多變量和非線性的特征。由預警決策系統結構圖可從BIM模塊、4M1E模塊和預警決策模塊三個方面對施工安全風險預警決策系統進行系統分析。

2.1BIM模塊

現今BIM(Building Information Modeling)技術被廣泛關注，為建設項目的規劃、設計、施工及后期管理等各個階段提供了技術支持[8]，而與其相關的技術已在建設項目的安全建設和安全施工中有一定范圍的應用[9～11]。利用BIM技術建立項目模型，收集最初管理因素“4M1E”的基礎信息，集成各模塊屬性，經過數據信息的實時更新，形成一種動態的施工過程數據庫。在文獻[12]研究的定位技術(Positioning Technology, PT)和BIM基礎上，構建了BIM模塊。經特定風險事件情景模式下數據規范化處理，為施工安全風險預警決策系統提供了技術和信息支持。通過對特定信息的預警決策，再循環調整BIM模塊內的施工方案、人員及設備，用以指導施工安全管理。

2.24M1E模塊

依據2009年國家發布的《生產過程危險和有害因素分類與代碼》[13]，有害因素分類由1992年的六大類改為四大類：人的因素、物的因素、管理因素和環境因素。結合安全管理的基礎因素，本文共分為：人的因素、技術因素、物的因素、管理因素和環境因素等五大類。對五大類進行系統分析。

(1)人的因素

在項目施工過程中，人的因素造成的工作失誤對安全的影響最大[14]，監管人員的工作態度不認真造成監管失誤，出現不規范操作發生安全事故也時有發生。通過文獻及現代施工安全管理的現狀分析，造成施工安全事故人的因素[13]主要有：指揮失誤、工作失誤、監護失誤、疲勞指數和工作態度、監管失誤。

(2)技術及物的因素

物的因素是指機械、設備、設施、材料等方面對施工安全的影響。技術及物的影響主要是從施工安全生產方面分析。通過文獻及調查分析，發現設備、設施的維護與使用程度，技術規范完整度、設備供給(包括防護供給、其他安全設備供給)、設備資金(設備檢測資金、設備更換資金、設備維護資金)等是影響施工安全管理的主要因素。

(3)管理因素

隨著項目工程量的增加，管理人員對于安全風險的管理壓力也隨之增加，而安全投入的不足，組織結構的不健全以及安全制度的不完善，使管理人員的安全風險控制力急劇下降，且隨著項目工程量的增加，管理人員的能力水平及條件所限，致使管理方式出現偏差。在此特定的情景下，所發生的指揮失誤次數，致使工作人員工作失誤次數與相應因素之間表現出一種復雜的非線性關系。因此，在進行情景假設和模型邊界確定時要考慮到管理因素。導致安全事故發生的管理因素主要包括：安全投入不足、組織結構不健全、安全規章制度不完善、操作規程不規范。

(4)環境因素

一個項目開展所處的環境是動態多變的。其中包括：工作環境、自然環境和行業經濟環境等，對工程項目都有一定的影響；而其影響的復雜程度往往與項目本身的復雜程度息息相關。本文從管理層面的角度建立項目安全風險系統動力學模型，是以預警決策任務為研究對象，分析外部行業經濟環境變化時，項目工程量的增加導致工作人員失誤的預警和政策變化模擬的決策過程。

隨著項目工程量的不斷增加，管理人員受到個人工作能力及管理水平限制，致使工作人員的行為、設備狀態和管理方式等相互作用及與安全風險要素之間在協同耦合的過程中具有特殊路徑，在建立模型時必須考慮關鍵因素來確定預警決策系統結構。在調研及專家建議的基礎上提出以下假設：

假設1：模擬期間，以項目開展時間變化序列為基礎(項目工程量不斷增加)，在此期間行業經濟環境(政策環境)不發生變化，而以能夠反映這一特征的人員、設備管理以及工作失誤等作為風險結構的關鍵要素進入模型。

假設2：模擬期間，工程量增長率及制度建設系數等資源變量，以常量形式按固定比例進入模型且不發生變化。

假設3：模擬期間，只考慮政策日常使用下的供給需求、保養和維護，暫不考慮技術水平制約和更新。

假設4：情景要素采用方案集的形式且僅以相關資源管理調控層面確定決策變量，進入預警決策模型模擬決策效果。

2.3施工安全風險系統動力學預警決策模型邊界確定

施工安全風險管理是一個大型的復雜非線性系統，它的形成是一系列因素相互作用和耦合的結果，因其涉及因素眾多，且相互作用關系復雜，所以在對安全風險預警決策模型構建時，應確定模型邊界，并將各影響因素間復雜的作用關系轉化為個體、群體的簡單行為。在對安全風險預警決策影響因素分析的基礎上，歸納了由于指揮失誤、工作失誤、機械設備、技術水平、管理水平等因素對安全風險有直接作用。由圖1可知，正是由于這些行為與其之間的相互作用導致了安全風險問題的發生。

因此在分析安全管理基礎因素4M1E和提出假設的基礎上考慮由于工作失誤、安全投入、設備故障、項目工程量、工作效率等作為關鍵因素，形成因果關系反饋結構，如圖2所示。

圖2　施工安全風險形成的因果反饋回路

3施工安全風險預警決策模型構建

3.1施工安全風險預警決策流圖構建

為能夠精確描述模型的變化機理，本文以上述定性描述安全風險模型系統內部各要素復雜關系的因果反饋結構圖為基礎，依據安全管理基礎是4M1E相互作用特點和各變量相互作用對應的方程式來描述變量間的邏輯關系，構建系統動力學系統流圖模型(如圖3)；在此模型中系統模型

主要包括狀態變量、速率變量和輔助變量，狀態變量用來描述系統要素的狀態；速率變量決定了狀態變量隨時間變化的趨勢；而輔助變量有利于為建立速率變量與狀態變量的復雜關系提供必要的輔助信息；且以項目工程量、安全失誤、工作人員工作量及安全損失作為描述安全風險模型系統仿真過程的主要變量；其中狀態變量6個，速率變量11個，輔助變量29個，常量15個。

圖3　施工安全風險系統動力學流

3.2模型中變量及函數關系的確定

本文以廣州某區保利集團一期項目為研究對象，從BIM模型中獲取基本參數初始值，并對無法準確賦值的部分參數，以歷年年鑒和本項目歷史數據進行賦值。施工安全風險預警決策模型中的主要變量函數關系如表1所示。

表1　部分主要變量函數關系

(1)項目工程量增長率以2014年廣東省統計年鑒為準取7%，經濟景氣指數取2014年全國平均經濟景氣指數。市場需求以2014年廣東省房地產分析報告[15]，辦公樓158.78萬m2，同比增長2.6%，占非住宅面積35%。項目管理能力依據潘江CPMC(Chinese Project Management Capability)工程能力評估法[16]對本工程的工程管理能力進行評價，評出項目管理能力為80。

(2)政府監管力度=IF THEN ELSE( 安全損失>政府容忍度，安全損失-政府容忍度，1.1 )，用以表示政府監管力度與安全損失成正比這一潛在規律，其中“政府容忍度”取《生產安全事故報告和調查處理條例》中的一般事故即：1000萬元經濟損失為上限。依據《建筑法》及《安全生產法》，其中安全投入取總造價的2%，安全教育取安全投入的30%，設備維護取安全投入的30%，其他40%。

(3)人員薪資水平取廣東省建筑業職工平均工資3912元/月[17]。參數a1～a5、b1～b3、c1～c2的參數意義說明見表2，并作為系數進入模型的運算，其取值大小不會影響仿真曲線的變化趨勢。

表2　a、b、c字母參數說明

3.3模型基本情景及變量賦值

以廣州某區保利集團二期項目為研究對象，參考《廣州統計年鑒2010-2014》中建筑面積增長率均值7%作為項目工程量的增長率的基本構想；并依據BIM模塊技術獲取基本參數和一期項目歷史數據進行賦值如表3、表4。在此情景下對項目計劃工期18個月期間內，相關變量在系統中的運行狀態進行仿真模擬，模型初始參數設置為：INITIAL TIME=1，FINAL TIME=18，TIME STEP=1，Unit for Time：Month。

表3　部分主要參數賦值

表4　部分主要狀態及輔助變量賦值

3.4施工安全風險預警決策系統動力學模型檢驗

本文在確定變量的函數關系后，對建立的施工安全風險預警決策模型進行有效性檢驗，用以驗證模型的合理性。本文以有效工期18個月為模擬期，進行有效性檢驗。其中，一種有效的方式是在項目工程量增加情境下，考察工作人員工作量和工作人員失誤數之間的關系。如圖4所示：

圖4　不同工作量對工作失誤的影響

當工作量由正常工作量分別變化至1.5倍工作量和2倍工作量時，工作失誤數發生了相應變化。圖4的曲線清晰表明，當工作量超過正常范圍越多，工作失誤數也越多。模擬結果與張銘宗[18]研究情況相一致，即：當工作量超出正常范圍之后工作失誤數急劇上升，易導致安全事故的發生，造成安全損失。

3.5仿真結果分析

圖5　施工項目工程量預測趨勢

圖6　安全失誤風險事件預測趨勢

圖7　工作人員工作量預測趨勢

圖8　安全損失預測趨勢

由圖5～8預測趨勢圖分析可以看出，在假定工程量增長率7%不變的情景下，工程量在經濟景氣指數及工程管理能力的共同作用下，未來18個月呈現出振蕩上升趨勢，這與實際工程量增長趨勢是相符的。在項目工程量增長的情景下，企業工作人員工作量呈現出明顯的增加，且在未來的6個月內增幅最大，其后趨于平穩小幅度上升。而由此導致的工作失誤風險事件急速增加，由工作失誤導致的安全損失也急劇上升，約在9個月內突破1000萬元，意味著，企業將要受到懲罰并且企業出現虧損。依據預測趨勢結果，企業應采取必要預控策略，將未來一段時期內的施工安全風險控制在一定的經濟范圍內。

4結語

針對建筑企業施工過程安全風險問題，由于施工環境多變、工人和設備易受各方面影響出現較大的工作失誤，導致施工安全風險預警決策系統呈現出復雜性和非線性特征。建立以4M1E模塊、BIM模塊和預警決策模塊構成的施工安全預警決策模型系統。通過BIM模塊提取4M1E基礎因素信息，提供給預警決策模塊；并且構建工作失誤風險事件下的系統動力學模型，在項目工程量增加的情景下使用Vensim PLE軟件進行預測，通過預測結果對BIM模型中的施工方案及不安全行為、設備進行調整。預測結果真實反應了在項目工程量增加情景下的風險預警決策過程，并且通過BIM模塊能夠提高風險管理的執行力度，對于減少施工安全事故有一定的指導作用，并且此系統能夠運用到巨大項目安全風險的管理。

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Pre-warning Decision-making Model Simulation of Building Construction Safety Risk Based on System Dynamics and BIM

SHIQing-wei1,PANGYong-shi1,JIANGYu-han1,2

(1.School of Business, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China;2. Department of Construction Management and Engineering, North Dakota State University,Fargo 58102, USA)

Abstract:The warning decision difficulties and other issues of the construction building for enterprise security risk management process, mainly due to the changed construction environment, workers and equipment susceptible to various aspects of the work of larger failures, resulting in construction safety risk warning system showing the complexity of decision-making and nonlinear characteristics; traditional security risk assessment prediction methods are focued on the qualitative analysis, can not be directly used to guide the construction of the security risk warning decision analysis; kinetics warning decision advantages in comparison systems, and BIM information model provides original real field data, on the basis of model assumptions and variables defined border established on the basis of a flow pictured construction safety risk early warning system simulation model; This paper uses Vensim PLE software construction safety risk prediction and control preferred process simulation, the results validate the current construction risk process, and based on the simulation results into the BIM model construction program, personnel and equipment to be adjusted to guide the construction, improve construction safety risk management efficiency.

Key words：construction risk management; system dynamics; BIM; warning simulation

中圖分類號：TU714

文獻標識碼：A

文章編號：2095-0985(2016)02-0083-07

基金項目：廣東省科技廳軟科學項目(2011B070300135)；住房和城鄉建設部科學技術項目計劃(2011-R3-34)

作者簡介：施慶偉(1990-)，男，山東濟南人，碩士研究生，研究方向為建筑經濟與工程風險(Email:shiqw2014@163.com)通訊作者： 龐永師(1955-)，男，河北宣化人，教授，研究方向為建筑經濟與工程項目管理(Email:pangyongshi@163.com)

收稿日期：2015-10-4修回日期： 2015-12-02