層次-熵值分析組合方法在水利工程施工進度風險模糊因子動態識別中的應用

呂 剛

(遼寧江河水利水電工程建設監理有限公司，遼寧 沈陽 110003)

大型水利工程施工工期長，施工進度風險影響因子較多，對影響程度較大的風險因子進行動態有效識別，是水利施工質量的重要保障，具有重要意義。當前，國內許多學者對于水利工程施工進度風險因子的識別進行了相關研究[1- 6]，這些研究成果大都采用單一方法對風險因子進行動態識別，存在可靠性不足的局限。近些年層次-熵值分析組合方法，采用組合權重的分析方式，在其他大型工程施工進度風險模糊因子的動態識別中得到具體應用[7- 9]，但在水利工程施工進度風險因子動態識別方面的研究還較少。本文選用層次-熵值分析組合方法，以遼寧某水利工程為研究實例，對該工程施工進度風險影響因子進行動態識別，研究成果對于其他地區水利工程施工進度風險影響因子識別和風險防御具有參考價值。

1 層次-熵值組合分析方法

該方法在影響因子確定的基礎上，對各個指標的一致性進行排序，排序方程為：

C1=(λmax-n)/(n-1)

(1)

式中，C1—各因子的一致性因子；λmax—最大特征根因子；n—指標的排序階數。

在進行指標一致性排序的基礎上，對各個指標的熵值進行計算，計算方程為：

R=(rij)m×n

(2)

式中，rij—熵指標值；m—風險因子的個數；n—分析對象個數。

在熵值確定的基礎上，對各個風險因子進行熵權值得分析計算，計算方程為：

(3)

其中：

(4)

式中，Hi—第i個風險因子的熵權值；fij—風險因子的概率；bij—歸一化指數。

其中歸一化指數的計算方程為：

bij=(rmax-rij)/(rmax-rmin)

(5)

式中，rmax—最大熵指標值；rmin—最小熵指標值。

在此基礎上，需要計算各個指標的權重值，計算方程為：

(6)

式中，Wi—指標的權重值。

在高中語文的教學過程當中，盡管學生的年紀都相對來說比較成熟，有了一定的自我控制能力和學習能力，但是由于高中語文只是相對來說知識點比較多，文言文、古詩詞知識不容易理解和掌握，同時學習時間不充裕，等等，學生在學習過程當中存在著許多問題。一些學生不能“吃飽”，有的學生有可能“吃不下”，學生之間的學習差異，讓教師在教學中應思考如何避免學習分化的問題。一般來說，教師在進行授課時，是按照大多數學生的知識掌握進展情況進行授課的，因此難免會忽略一些特殊情況，這時我們就不難看出課外學習的重要作用。

在進行各風險因子指標權重的基礎上，需要計算各個風險因子的組合權重，計算方程為：

(7)

式中，W1—不同風險因子之間的權重。

2 實例分析

2.1 工程概況

遼寧某供水工程2#支洞，長度1237.9m，縱坡i=9.928%。支洞已經完成886m的開挖與支護施工，2#支洞剩余長度371.9m，支洞斷面為圓拱直墻型，成洞斷面尺寸6.6m×6.0m(寬×高)。支洞主要以Ⅲ、Ⅳ類圍巖為主，剩余工程量其中Ⅲ類圍巖271.9m，Ⅳ類圍巖100m。依據設計圖紙，Ⅲ類圍巖施工參數拱頂局部Φ22，L=2.5m錨桿，拱頂局部為200×200mm鋼筋網，噴射C30混凝土厚度t=120mm；Ⅳ類圍巖系統錨桿為1000×1000鋼筋網，L=2.5m，拱頂鋼筋網為150×150mm，型鋼鋼架支撐I16，噴射C30混凝土厚度t=150mm。如圖1所示。

圖1 隧洞支護工程示意圖

2.2 風險識別指標體系的構建

在進行水利工程施工風險進度風險因子識別時，首先需要對各影響因子進行指標體系的構建，構建結果見表1。

表1 風險識別指標體系

從風險指標體系結果可看出，其影響因子的目標層分為4個，準則層則包括施工企業自身風險、自然環境風險、業主自身風險以及其他風險4類，從準側層的角度出發，可以構建起13個方案層，每個方案層的指標體系相互不關聯，保持一定的相互獨立性。

2.3 指標風險因子熵值計算

結合層次-熵值分析方法對指標風險因子的熵值進行計算，計算結果見表2。

表2 風險因子熵值計算結果

從4個目標層可以看出，受到各綜合風險因子影響的熵值主要在1/3～1之間，從其風險因子的熵值分析結果可看出，各目標層的風險因子熵值均達到一致性。表明目標層的各個風險因子之間存在較好的相互獨立性，因此其風險因子之間的關聯度較低。

2.4 指標風險因子判定分析

在指標風險因子熵值計算的基礎上，對各指標風險因子進行判定分析，判定分析結果見表3。

從各個風險因子判定分析結果可以看出，在每個準則層中各個風險因子的影響程度不一致，判定值較大的風險因子，其對各對應的準則層的影響程度不一致，這表明對于水利工程施工進度而言，其各風險因子對施工進度影響的各異性較大，風險差異性較強。

2.5 專家權重賦分計算

結合專家權重賦分方法對各風險因子進行賦分分析，賦分結果見表4。

從表4中可看出，專家對自然環境風險賦分值較高，而對于其他風險的賦分值相對較低，這主要是結合實際的施工經驗，對于水利施工進度影響較大的一般為自然環境風險，在北方地區，進入冬季的時間較早，因此在較為寒冷的區域，其施工進度受到自然環境影響的程度較高。

2.6 組合權重的計算

考慮到專家賦分存在一定的主觀性，結合層次-熵值分析方法對指標進行組合權重的分析，分析結果見表5。

表3 風險因子判定指標值計算結果

表4 風險因子專家賦分結果

從表5中可看出，對于施工企業自身而言，機械設備及人員不足的組合權重較高，而新技術、新方法的組合權重相對較低，而對于影響程度較高的自然環境風險而言，暴雨洪水以及暴雪災害風險的組合權重值較高，而地質條件災害風險的組合權重相對較低。對于業主風險而言，工程支付不及時對于施工進度影響的組合權重最高，而合同條款的風險組合權重一般較低。對于其他風險而言，行洪和排灌風險組合權重較高。

表5 指標組合權重計算結果

2.7 風險度的綜合動態識別結果

在各風險因子組合權重設定的基礎上，對各風險因子進行概率分析，從而對不同等級風險的因子進行動態識別，識別結果見表6。

從風險因子識別結果可看出，各風險因子的風險概率和其組合權重有較大的相關性，組合權重較大的風險因子，其風險概率較高，而組合權重較小的因子，其風險概率較低。而對于施工企業自身而言，機械設備及人員不足處于高風險的概率，對于自然環境影響而言，暴雨洪水以及暴雪災害處于高風險等級，工程支付不及時是影響施工進度的高風險之一，在其他風險要素中，行洪和排灌風險組合風險概率較高。綜合各個風險指標體系的準則層，自然環境影響對于施工進度的風險等級最高，其次是工程支付的及時性也是影響水利工程施工進度的一個重要風險因子。

表6 各風險因子綜合動態識別結果

3 主要風險因子分析及應對措施研究

在各影響風險因子可看出，天氣環境對水利工程施工進度影響較大，因此在保證施工進度和施工質量的前提下，應該根據天氣環境情況制定相關措施，保證施工進度以及施工質量。應對的措施如下:

(1)在應對多雨以及大風天氣環境時，制定的施工進度計劃前應該根據多年的氣象數據進行分析，對氣候風險進行一定程度的評估，應對自然環

境進行多個因素的考慮，制定相對應的施工計劃，從而保證施工進度和施工質量；

(2)和氣象部門進行及時溝通，進行相關天氣情況下的施工計劃的調整，可以改變原有的施工計劃，從而使得在不同天氣情況下的施工進度得到有效保證。

4 結語

(1)傳統風險識別方法在因子權重設置時存在單一性，進行多方法組合權重分析，可使得風險因子識別更為客觀，識別效率好于傳統方法。

(2)自然環境風險是影響水利工程施工進度最大的風險因子，其次工程支付的及時性也是保障施工進度的關鍵風險因子。

(3)本文未對可能天氣氣象因素下的水利施工進度進行定量影響分析，未來還需要對此進行研究，并深入研究氣象影響下的水利施工進度優化。