基于案例推理的地鐵施工事故案例庫的建立與評價

王 勇，賴芨宇，易紫妮，李曉娟

福建農林大學交通與土木工程學院，福建 福州 350108

隨著我國城市經濟飛速發展，尤其是20世紀90年代以來，城市基礎設施的建設與完善，城區建設規模不斷擴大，吸引著來自各地的管理、技術、勞務等各種人才，使得人口總量逐年增加。截止2017年，我國城區人口超過500萬的城市共11座［1-3］。面對如此大的人口規模，傳統的交通運輸工具難以負擔如此大的交通流量，而且過多的汽車尾氣排放，嚴重影響城市環境［4］。因此城市軌道交通運輸系統開始修建，并逐漸完善，以有效、便捷地緩解目前城市公共交通運輸壓力。

圖1為我國近15年來發生的323起地鐵施工事故統計［5-7］，在 2003-2017年間，我國的地鐵施工事故總量呈現出兩段增長期。2005-2010年呈一快速增長期，2010年達到歷年最高，共38起，死亡人數達27；2008年死亡人數為歷年最高，為36。從2011年至今，又處于一段增長期，且平均每年事故數量超過21人，平均每年事故死亡人數超過19人；預計未來幾年內，施工事故總量依舊會呈現增長趨勢。通過數據分析其原因：前期由于我國部分城市首次修建地鐵，施工技術與經驗不足，且相關法規與標準不完善；后期主要是一二線城市的不斷發展，促使獲批修建地鐵城市大量增加，造成事故不斷增多。

圖1 2003-2017年我國地鐵施工事故統計Fig.1 Statistics of subway construction accidents in China from 2003 to 2017

根據海因里希法則，在一起死亡或重傷的事故后，隱藏著29起輕傷事故以及300起無傷亡事故，甚至無數的不安全的操作行為，即三者之比為1∶29∶300［8］。在本次統計的 248 起具有較為詳細記錄的事故中，三者之比為161∶11∶76，這表明仍有大量的事故數據未能統計到。基于此，建立全面的地鐵施工事故信息搜集系統，運用基于案例推理（case-based reasoning，CBR）機制的方法構建地鐵施工事故案例庫，檢索的相似案例出現時，不僅可以為施工組織方案的制定提供參考，增加其安全性，還可以基于施工過程中出現的事故，預測施工高危險系數的環節容易發生的安全事故，以降低其發生的可能性。

1 基于CBR的地鐵施工案例庫的構建

CBR作為三種主要的推理機制之一，起源于1977年，發展歷程已近 40年［9］。CBR機制機理主要是對過去事故建立案例庫，當遇到新問題時，可以通過相似案例搜索，力求找出與以往最相似的事故，解析其發生的過程與解決方案，為新問題提供有效的參考［10］，因而是一種利用以往相似經驗去推理解決新問題的方法［11］。若從案例庫中選取的實例相似度低，則可以整理本次案例，將其作為新案例輸入庫中，作為以后的參考樣本。這種方法廣泛應用于計算機工程、分類與診斷、交通運營等各種行業［12-13］。

自1965年北京地鐵一號線開工以來，我國已經開始進入現代城市交通時代。特別是在20世紀90年代，我國地鐵修建開啟了第一個高潮，但在地鐵施工過程中，由于其工程量大、施工復雜難度高，安全管理不到位等原因［14］，產生大量的施工事故案例。若將CBR方法運用至地鐵施工事故案例庫的建立中，建設方從中提取有效信息選項，案例庫系統可以從中導出相對應的往年事故，并對與此相關的案例進行分析評價。而地鐵施工單位作為案例庫的主要參與者，可以將施工案例搜集并整理，導入到案例庫中，以此擴充數量，使得以后選取與導出的案例更充分、評價信息更加完善。當施工單位在制定施工組織時，可以先依據工程標段的各類信息，如事故發生的時間點、事故發生段位及地理位置、施工過程中的施工方法和人員素質情況、事故結果及處理結果等，從案例庫中調取相似案例的所有信息，既可以在施工前做好應急預案，也可以在事故發生后采用相似且比較成功的處理措施，其機制見圖2。若在案例庫中檢索不到相似度較高的案例，則可以調整事故的信息類型，然后將其整理好，作為新案例重新輸入到案例庫系統中，為以后的事故處置提供經驗。

圖2 基于CBR的地鐵施工事故案例庫的運行機制Fig.2 Operation mechanism of CBR-based casework database for subway construction accidents

2 相似度的計算

每一地鐵施工事故的發生過程可以由許多基本詞語描述，因此可以將案例包含的信息概念化，而不同深度的概念以及同一深度的不同概念的相互交織，可以形成概念樹［15］，并以此做為案例庫建立的數據模型。在一概念樹中，邏輯關系包括繼承關系、組成關系、擴展關系。在一案例中，一個概念可以繼承和擴展出更多的小概念。地鐵施工事故擴展出不同概念，如發生地點包括特大城市、一二線城市，事故發生類型擴展出坍塌、高處墜落等。繼而以坍塌為例，擴展出其他概念，形成地鐵施工坍塌事故的完整體系，最后擴展出最底層的概念，如土質疏松、支護體系破壞、導洞影響等，如圖3所示。在每一次的擴展中，概念樹形成具有層次性的概念。

2.1 數相似度的概念及其特征

圖3 地鐵施工坍塌事故概念樹示意圖Fig.3 Conceptual tree diagram of subway construction collapse accident

在概念樹中，每個概念所處的層次稱為概念層次，用l表示，maxl稱為樹的深度，記為m。此外，概念之間的最短路徑條數之和，稱為概念距離，用d表示，則c1和c2的樹相似度可以表示為St（c1，c2），其計算公式為：

其中設l（c1）和l（c2）分別c1和c2的概念層次；a為正數，表示調節參數；St（c1，c2）=1表示概念c2和c2具有等價關系。從公式中可以發現，由于概念樹深度與調節參數均是固定值，概念樹的相似度主要受概念的概念層次和概念距離影響。若概念層次深度越大，概念距離路徑越少，則兩個概念之間的概念相似度則越大。

在圖4中，概念樹共有3層，m=3；發生地點和坍塌的概念距離為3，深度分別為1和2；發生地點和坍塌的概念相似度計算得：

圖4 概念樹示意圖Fig.4 Schematic diagram of concept tree

2.2 嫡系相似度的計算

在概念樹中，前一層概念稱為父概念，它表示該層引出的概念之間的相似度，稱為嫡系相似度，記為Ss（），其表達方式可以用公式（1）計算。

2.3 概念相似度的計算

在概念樹中，若c1，c2為兩個不等價的概念，則其概念相似度可以表示為Sc（），其計算公式可以表達為：

2.4 屬性相似度的計算

概念的屬性也表達著概念的某些特征，因而概念的屬性相似度也影響著案例相似度，記屬性相似度為Sb（），其計算方法與公式（1）類似。

3 相似度的計算過程

在評價兩個案例的相似度時，不同的概念，受到多種因素的影響，因此還應根據其權重來計算。設案例庫中檢索的案例X和輸入系統的事故Y，案例X包含了n個概念｛c11，c12，c13，…，c1n｝，r個數值類型屬性｛b11，b12，b13，…，b1r｝和h個對象類型屬性｛b21，b22，b23，…，b2h｝；案例Y包括m個概念｛c21，c22，c23，…，c2m｝，k個數值類型屬性｛b31，b32，b33，…，b3k｝和j個對象類型屬性｛b41，b42，b43，…，b4j｝。

①求概念相似度矩陣其中

②從矩陣S中選取maxλmn，將其所在的行與列的值，形成新的矩陣S′，如此不斷循環，到該矩陣為空的時候停止。然后將每次計算得到的maxλmn記為w=｛f1，f2，f3，…，ft0｝，式中t0=min（m，n）。

③ 進而再求w=｛f1，f2，f3，…，ft0｝的加權平均表示概念i的權重值。

④依據數值類型和對象類型兩種類別，將概念的屬性進行分類，然后分別構造出兩種類型的相似度矩陣M和N：

其中，數值類型矩陣中的兩屬性之間的間接相似度wkr=Sb（b1r，b3k），而對象類型之間的屬性的間接相似度可以表示為ρhj=Se(b2l，b4h)，可由公式（2）計算得到。

⑤同①的計算過程方法相似，從矩陣M中選取maxωkr，并清除其所在行和列中的值，然后形成新的矩陣M′，不斷循環計算，直到 M′矩陣為空的時候停止。每取得maxωkr時候，記z={x1，x2，x3，…，xt1} ，式中t1=min(k，r)。同理可知，在計算矩陣 N中，可以得到v={y1，y2，y3，…，yt2}，同樣t2=min(h，j)。

⑥ 計算z={x1，x2，x3，…，xt1}和v={y1，y2，y3，…，yt2}各自的加權平均值：

S，式中?i是其權重值；，式中εi為其權重值。

⑦將上面兩種加權平均值結合起來，可以得到概念屬性相似度，表示為Sb(X，Y)，其公式表達為：

⑧結合概念相似度與概念屬性相似度，按照各自權重，計算出案例的相似度，可以表示為S(X，Y)，即：

最終根據設置的相似度閾值，判斷該案例的相似度是否符合要求，是否在系統中通過。

若，（其中a為調節參數）則表示X和Y兩個案例具有較高的相似度；

若，則表示X和Y兩個案例具有極高的相似度；

若S（X，Y）=1，則表示X和Y案例完全一致，屬于等價關系。

如圖4中概念樹中的第二層發生地點與傷亡情況的嫡系相似度Ss（c2，c7）=1，表明兩個概念的父概念相同。

4 案例相似度計算的應用

以2起地鐵施工坍塌事故為例，通過計算兩案例之間的相似度，確定兩者之間是否有參考價值。

案例X：2014年12月17日17時20分，南京地鐵四號線TA06標段在安排1號豎井內鋼筋綁扎時，未按照要求，導致鋼筋籠架在施工過程中發生坍塌，造成4死3傷的施工事故。

設計案例Y：2013年8月18日21點左右，某市郊區在建的軌道交通，某區間工地發生坍塌，造成2死4傷的施工事故。

從這2個案例中，在第二層中選取發生地點、發生時間、傷亡情況、事故類型4個概念，進而擴展出郊區與車站、上下午、事故級別、坍塌等概念，所有的概念及其屬性一起形成地鐵施工事故的概念樹，如圖5所示。在這個案例設計中，設取a=1，δ=0.5，β=0.5，案例之間相似度計算過程如下：

由①可計算案例X、Y的概念相似度矩陣S1：

然后取概念的權重μi(i=1，2，…6)=0.2，由前面計算過程②和③，可得Scs（X，Y）=0.714。再根據計算過程④，可分別得到案例X和案例Y之間的數值類屬性的相似度矩陣M11，和對象類屬性相似度矩陣N12：

然后選取概念的屬性權重?1=?2=0.5，ε1=1，再按照前面的計算方式⑤至⑦，可以計算出數值型和對象型的各自加權平均：

最后依據計算步驟⑧，可以計算出兩個案例的相似度：S（X，Y）=β×Scs（X，Y）+（1-β）×Sp（X，Y）=0.534

由于計算結果顯示：這表明兩個案例具有較高的相似度，南京地鐵施工事故案例可以為設計案例提供較高的參考價值。若在案例庫檢索中，與之相似度有更高值，應按照從大到小依次排列。此外，由于我國幅員遼闊，不同地區的地理環境不同，施工場地條件、人員素質、技術設備等因素也有所差異，使得計算的相似度結果會有所偏差。因此，在案例庫檢索時，概念樹的第一層深度應建立得更加精確、詳細，以提高相似度的準確性。

圖5 地鐵施工事故概念結構圖Fig.5 Conceptual structure of subway construction accident

5 結 語

案例庫的建立和完善，可以使不同單位、不同地區的地鐵施工事故案例相互聯系，降低傳統施工案例之間較強的獨立性。若能將每個地鐵施工事故案例輸入案例庫中，通過計算機計算其相似度，可以有效地將它們結合起來，提高案例的參考價值，相互借鑒而不是僅僅將它存在于檔案庫中。

通過引入概念樹，特別是概念和屬性同時考慮在計算中，具有一定的合理性及應用意義，可以快速地判斷事故之間的相似性。若相似度較高，則可以將其應用到本施工組織規劃中，避免事故的發生。但是目前案例庫的建立，還存在許多困難，這需要政府與相關企業進行合作，不斷充實案例庫的總量，發揮其借鑒與指導作用。

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