城市軌道交通建設工程施工安全風險管理信息化系統研究*

蒙國往 黃勁松 吳 波,4,5 歐 強

(1.廣西大學土木建筑工程學院，530004，南寧；2.廣西大學工程防災與結構安全教育部重點試驗室， 530004，南寧；3.湖南大學巖土工程研究所，410082，長沙；4.東華理工大學土木與建筑工程學院，330013，南昌；5.廣州城建職業學院建筑工程學院， 510925，廣州∥第一作者，講師)

0 引言

城市軌道交通的發展十分迅猛，截至2018年底，中國內地已有35個城市運營城市軌道交通線路，總長為5 766.6 km[1]。但在城市軌道交通建設過程中，由于建設工程的不可預見性和復雜性，時常會發生風險事故。如2018年佛山地鐵盾構區間路面坍塌事件,以及2019年廣州地鐵路面塌陷事件等。據不完全統計，地鐵車站基坑安全事故大部分發生在施工階段[2]，故為了有效降低施工風險，減少各類安全事故發生，在施工前對施工風險進行準確而全面的識別和科學的評估以及在施工過程中對風險進行實時動態管控是十分有必要的。未來在5G(第5代移動通信技術)網絡和大數據云、計算技術的引領下，建設風險管理信息化系統是必然的趨勢。

文獻[3]基于互聯網開發了利用多源信息的混合數據融合模型來模仿專家對風險事件進行評估和預警的系統，并成功應用于武漢、沈陽的地鐵建設項目中。文獻[4]利用自動化監測設備將施工過程中現場監測數據和4D(四維)模型進行對比分析，建立了一個可視化實時查看施工安全狀態的模型。文獻[5]構建了一個基于案例分析數據庫，能自動生成實時安全指標，用于支持風險決策的安全管理系統。文獻[6]利用層次分析法和模糊數學建立隧道施工風險評估的云模型，并成功運用于老虎山隧道ZK3+208—ZK3+300區間風險評估。文獻[7]應用模糊熵理論，建立了盾構隧道施工安全風險綜合指標體系，并利用各種因素之間的耦合度開發了安全風險系統。文獻 [8]引入BIM(建筑信息模型)技術，建立基于風險事件庫的風險識別系統，可自動識別風險事件，有效提高風險識別效率。上述構建的系統或模型，都是針對單一的實用功能進行系統開發，而一個完整的系統的科學的風險管理信息化系統應包含從風險評估到風險管控再到風險知識管理的全過程。

圖1 風險管理信息化系統內容三維圖Fig.1 3D diagram of risk management information system

目前，尚未有一款功能完善的風險管理信息化系統，許多僅是單個功能的實現應用，未能對施工風險進行有效管控。許多大型的施工企業或建設單位等都仍處于信息化系統的探索開發中。如北京安捷工程咨詢有限公司或上海同是工程科技有限公式等國內知名工程風險咨詢企業所研發的風險管理信息化系統，雖已在國內多地城市軌道交通中應用，但實際使用效果和功能完備程度均難以讓人滿意。本文基于GB 50652—2011《城市軌道交通地下工程建設風險管理規范》(以下簡為“《規范》”)，介紹自身團隊開發的風險管理信息化系統(包含靜態風險評估、動態風險管控和風險知識管理3大板塊)。風險管理信息化系統內容如圖1所示。本文從理論支撐、功能模塊和實現流程等三方面進行分析，旨在構建一個功能完整且便于使用的風險管理信息化系統，為從事施工安全風險管理的工作者提供一些新的想法和思路，為城市軌道交通建設施工安全保駕護航。

1 靜態風險評估

1.1 風險辨識方法

在進行風險辨識前需先進行風險界定。風險界定最主要的內容是確定建設工程需要劃分為多少個分部分項工程，采用WBS-RBS法[9]將兩項工作簡化成一個流程：首先，建立分部分項工作的分解結構，如圖2所示；其次，建立風險事件庫，即每道施工工序可能存在的所有潛在風險事件，參考大量工程實例與文獻，總結出風險事件應分成施工風險、環境風險、自然風險和地質風險共4類，如圖3所示；再次，在選擇分部分項工程的同時，系統自動匹配相關的風險事件；最后，形成耦合矩陣，生成風險事件清單。一般在風險辨識中還有專家調查法、核查表法等常用的方法，但在信息化系統中，WBS-RBS法是最有效、最便捷的實現風險辨識的方法，因此推薦使用WBS-RBS法。

圖2 工作分解結構圖Fig.2 Work breakdown structure diagram

圖3 風險事件庫結構示意圖Fig.3 The risk event database structure diagram

1.2 設置專家權重指標

在風險評估中，最有效且便捷的方法就是應用專家豐富的個人施工經驗對施工風險進行定量打分評估。然而，因每位專家各自的現場經驗、專業水平不同，對同一風險事件的評估有可能會存在較大偏差，從而影響最終評估結果，因此必須對各位評估專家進行權重分配。在風險管理信息化系統中可設置專家權重指標。本文團隊開發的風險管理信息化系統從5個指標確定專家權重，具體如表1所示。指標內容由專家填寫，系統可通過專家填寫信息自動歸一化計算專家權重，并收集專家信息形成專家數據庫。

表1 專家權重指標表Tab.1 Expert weighting index

1.3 風險估計算法

在風險估計算法中，首先需明確風險事件(如隧道及地下工程風險R)是風險發生概率P與風險發生損失嚴重程度C的不利組合[10]，即R=PC。算法主要涉及層次分析法和模糊綜合評價法，具體步驟如下：① 利用層次分析法確定每個風險事件權重[11]；② 根據《規范》分別建立風險發生概率和風險發生損失嚴重程度的評語集和對應賦值，如表2所示；③ 專家在系統中對每個風險事件進行模糊評價，系統根據模糊評價法的權重進行對應的賦分。

表2 評語集及賦值表Tab.2 Rubric set and assignment

1.4 風險等級

根據打分結果，下一步則是判斷每個風險事件的風險等級。判定規則采用模糊推理理論[12]確定，具體流程如圖4所示。首先，建立P、C、R三者的隸屬度函數，本系統采用最常用的三角模糊數函數，因為隸屬函數的確立帶有主觀性，也可以采用梯形模糊數或者其他認為合理的隸屬函數；然后，確立模糊規則，本系統模糊規則參照《規范》中的風險耦合矩陣建立共25條規則；最后，輸入P、C的打分結果，系統根據模糊推理規則判定風險事件等級。

圖4 模糊推理流程圖Fig.4 Fuzzy reasoning flow chart

2 動態風險管控

2.1 BIM技術應用

BIM(建筑信息模型)技術具備數字化、標準化、規范化施工的優點，但目前我國BIM發展最大的障礙是沒有統一的規范標準去實現數字模型的統一化，所以目前都還在探索研究BIM真正的應用方法和應用范圍。在風險動態管控過程中，由于施工進度的推進，風險是處于不斷地變化的，此時，要判斷施工風險的大小做出風險決策就必須結合現場工況。因此，本系統利用BIM實現2個功能點：① 利用BIM和3D激光掃描建模技術進行模型對比融合，在系統上實時展現現場工況，如圖5所示；② 在BIM中嵌入監測點數據，并加入數據接口，實現達到監測數據在模型中呈現的效果，不僅可極大地提高查看監測數據的效率而且能很好地支持風險決策。

圖5 BIM現場工況圖Fig.5 BIM site working diagram

2.2 自動化監測

近些年，自動化監測技術在城市軌道交通中開始廣泛應用，在天津、杭州等地的地鐵建設中都有應用，尤其在盾構隧道工程中也成熟應用，但在地鐵深基坑中的功能應用還不完善。主要體現在：① 數據對接接口不統一，廠家不同自動化監測設備的接口標準也不同；② 數據呈現形式不規范，多以單個二維圖形呈現為主。因此，本風險管理信息化系統對地鐵深基坑工程對監測數據的呈現進行優化處理，以三維圖形呈現多個監測點數據，如圖(6)、圖(7)所示(圖中僅展示了樁體水平位移及支撐軸力，其他監測指標如地表沉降、坑底隆起等均可參照得到)；并可與自動化監測設備廠家合作，數據接口與系統接口無縫對接，可實時展示監測數據。

圖6 樁體水平位移三維示意圖Fig.6 3D diagram of horizontal displacement of pile

圖7 支撐軸力三維示意圖Fig.7 3D diagram of axial force

2.3 智能化預警

預警主要指監測數據的預警，它由監測控制值決定的，難點在于控制值大小的設置。由于不同地區的地質條件不同，會導致控制值也不同。而目前自動化監測設備都是基于國家規范設置統一的控制值，并未根據不同地區因地制宜來動態調整監測控制值，導致很多時候預警情況不明確，阻礙風險決策。而在風險管理信息化系統中可參考基于文獻[13]對隧道圍巖位移預測的方法，采用ANN(人工神經網絡)的方法，建立三層神經元模型，應用BP(誤差反向傳播)算法，選取Sigmoid函數作為激勵函數，以當地同類工程監測預警數據作為樣本進行學習預測控制值，以達到動態調整控制值，實現智能化預警的效果。BP人工神經網絡學習流程如圖8所示。

圖8 BP人工神經網絡學習流程圖Fig.8 BP artificial neural network learning flow chart

2.4 隱患排查治理

早在2015年鐵路工程就開始推進風險管理信息化系統的建設，到2016年國家提出風險分級管控和隱患排查治理雙重預防機制的要求。此后，各地城市軌道交通建設單位才陸續建立隱患排查治理體系。該體系建立需解決兩個重點問題：① 隱患分類分級；② 建立責任排查治理。第一個重點問題，可基于2012年7月中國建筑工業出版社出版的《城市軌道交通工程質量安全檢查指南》(以下簡為《檢查指南》)，參考對地鐵質量安全隱患排查機制的研究，將安全隱患分為22個大類，質量隱患分為18個大類，因各地施工方法、地質條件、周邊環境等不同，需根據自身情況進行具體的分類，也可借鑒《檢查指南》中的詳細分類；而隱患分級則基本都分為4個等級(Ⅰ級-Ⅳ級)。第二個重點問題，根據響應機制的設計，隱患等級不同，響應的單位不同，響應的職位人員也不同，而如何設計這一響應機制，寧波地鐵對此做了深入研究，并制定響應方案，在實際應用中取得不錯的效果[14]。施工單位I級隱患響應流程，如圖9所示。

圖9 施工單位I級隱患響應流程圖Fig.9 The first level hidden response flow chart

2.5 應急管理

2014年12月新修訂的《中華人民共和國安全生產法》明確規定：生產經營單位對危險源應當登記建檔，并進行定期檢測、評估和監控；制定應急預案；告知從業人員和相關人員在緊急情況下應當采取的應急措施等。但在城市軌道交通建設中風險管理信息化系統建設中一直是薄弱環節，相關的規范和研究也較少，尚未制定統一評價標準。本研究認為應急管理功能模塊應具備以下四點功能：① 應急物資設備儲備統計，即每個施工單位在施工現場所配備的應急物資情況，在信息化系統中定時上報統計結果，并由專人進行督查整改；② 應有明確的應急流程，即現場發生任何等級的風險事故均可在信息化平臺上查看應對措施和流程，避免在發生事故時出現不知所措的情況，浪費應急搶險的寶貴時間；③ 應具備完整的應急通訊錄，并定時更新添加到應急流程中，包括政府建設管理部門、市級搶險單位、市級就近醫院等相關聯系信息；④ 應設置應急演練考核制度，由建設單位和施工單位定期組織展開現場施工應急演練，邀請相關專家進行評分考核，并記錄于信息化系統中形成應急演練案例供各參建單位學習借鑒。風險管理信息化系統管控流程及包含的功能模塊如圖10所示。

圖10 信息化系統管控流程圖Fig.10 Information system control flow chart

3 風險知識管理

3.1 風險知識培訓

在城市軌道交通建設過程中，70%～80%的風險事故起因都是由于人的不安全行為導致的[15]。因此可見，領導者的管理水平和施工人員的安全意識在風險管控過程中顯得尤為重要。文獻[16]中指出，目前我國城市軌道交通施工管理人員普遍存在知識缺乏、經驗不足的情況。在風險管理過程中需要管理人員根據現場狀況、歷史經驗、知識推理最終做出風險判斷與決策，這過程中要求管理人員具備相應的包括管理、技術、經濟等學科的綜合知識才能做出正確的風險決策。故風險知識管理也是信息化系統中重要的一環，系統中應定期對各參建單位管理人員與施工人員進行培訓，并施行考核制度，以提高學習風險知識的積極性和主動性。

3.2 案例推送

系統還應向APP(應用程序)客戶端定期更新推送國內外發生的城市軌道交通建設風險事故，包括事故經過、事故傷亡、事故救援、事故處置、事故原因調查等相關內容，給管理人員起到警示和學習的作用。并可設置專家線上交流討論區，對于案例有疑惑的或者對正在施工的工程項目有技術難題的都可給專家留言咨詢，以充分利用專家資源，更好地幫助管理人員完成風險決策。

4 結語

本文主要結合自身團隊開發的信息化系統全面分析了一個完整的城市軌道交通建設安全風險管理信息化系統應如何實現開發應用，同時梳理風險管理工作內容，具體體現在以下幾點：

1) 明確了風險管理信息化系統由三大部分組成，分別為靜態風險評估、動態風險管控、風險知識管理。

2) 提供了幾種用于實現信息化系統開發的理論方法，如層次分析法、模糊綜合評價法、BP人工神經網絡法等。

3) 說明了信息化系統開發所需的技術設備以及如何利用這些技術設備提升信息化系統的應用性和實用性，如BIM技術、三維激光掃描技術、自動化監測設備等，可根據各自不同技術特點制定對應實現方案。