基于變權-二維云模型的既有玻璃幕墻安全預警方法

摘要：針對既有玻璃幕墻的安全預警問題，考慮指標權重與預警過程的不確定性，提出一種基于變權函數與二維云模型的既有玻璃幕墻安全預警方法。首先，在安全風險因素識別的基礎上，以幕墻構件為劃分標準建立定性與定量指標相結合的既有玻璃幕墻安全預警體系；其次，基于正態云與變權函數的思想，提出變權-組合權重法，完成權重的組合與修正；最后，引入二維云模型，通過安全風險程度與發生概率兩個維度的綜合計算，實現既有玻璃幕墻的安全預警。結果表明：與其他預警模型相比，該方法既能考慮既有玻璃幕墻安全預警的特點實現警情狀態的初步判斷，又能通過可視化結果提出更為合理的安全處理措施。

關鍵詞：安全工程；既有玻璃幕墻；安全預警；變權函數；二維云模型

0 引言

據統計，我國玻璃幕墻年產量和存量已占世界首位[1]，其老化問題給公眾生命財產安全帶來巨大隱患，既有玻璃幕墻安全研究具有重要現實意義。國內外既有玻璃幕墻安全研究主要有以下幾方面：基于經驗法，Goh等[2]通過分析工程實例提出玻璃幕墻安全風險因素綜合分析法；李芊等[3]通過對若干既有幕墻工程進行檢查，認為使用等級法對幕墻進行安全性評價在年限較短時更合適。后有學者依靠數學模型診斷玻璃幕墻安全狀態，Huang等[4]基于模糊理論提出針對隱框玻璃幕墻的安全評價方法；張翔等[5]基于組合權重與可變模糊云提出玻璃幕墻二維預警方法；金巾等[6]基于突變理論提出幕墻可靠性評價方法；吳紅華等[7]基于差異與聯系函數提出幕墻安全狀態評價方法。此外，還有學者利用數字技術識別既有玻璃幕墻安全隱患，如王永祥等[8]應用光纖光柵傳感技術對幕墻脫落風險進行識別，周易非等[9]用數字圖像技術測算幕墻抗風壓能力。現有玻璃幕墻安全管理研究多集中于可靠性檢測和安全評價[3]，安全預警研究較少，強化既有玻璃幕墻警情研究對預防安全事故具有重要理論價值。

二維云模型[10]將兩個維度的定性概念與定量數據相轉換，以反映問題優劣程度，解決兩影響因素共同作用的不確定性問題。既有玻璃幕墻警情可通過安全風險程度和發生概率兩個方面進行衡量[1]，形式上與二維云模型契合。本文以既有玻璃幕墻為研究對象，通過正態云模型對主客觀權重進行組合，并用變權函數進行修正，后根據警情的衡量維度，引入二維云模型克服預警過程中的不確定性，提出了基于變權-二維云模型的既有玻璃幕墻安全預警方法。

1 研究方法

1.1 變權-組合權重

既有玻璃幕墻安全預警各指標權重是不確定值[11]，為保預警結果的準確性，提出包含組合與變權的權重確定方法。

2 案例分析

某大學醫院樓高124m，外圍結構采用隱框玻璃幕墻，2009年建成后外圍幕墻結構未定期保養。

2.1 既有玻璃幕墻安全預警體系的建立

安全預警體系建立包括安全風險因素識別和安全風險因素篩選兩個步驟[4]。基于住建部及各省市相關法規及專家咨詢梳理玻璃幕墻安全風險因素，初步篩選后，以幕墻主要構件為劃分標準，復篩歸集安全風險因素，見表1。

基于表1，明確既有玻璃幕墻安全預警關鍵要素，細化安全風險因素轉變為定性與定量指標，得到既有玻璃幕墻安全預警體系，如圖2所示。 2.2 既有玻璃幕墻安全預警評語確定

將安全風險程度與發生概率分5個等級，取值均為［0，1］，通過式（12）得到安全預警評語分級，見表2。后得到既有玻璃幕墻安全預警云及分布圖，如圖3所示。

2.3 既有玻璃幕墻預警云與權重確定

使用不同方法確定25項預警單元的安全風險程度、發生概率及權重。安全風險程度采用定性定量相結合方式確定，安全風險發生概率基于李克特5級量表，邀請5名相關領域專家學者及專業技術人員以問卷方式獲得。在量化結果的基礎上，基于式（11）得到既有玻璃幕墻安全預警云（表3）。預警指標權重采用層次分析法、熵權法等多種主客觀賦權方法獲得，基于式（1）～式（9）組合修正，見表3。

2.4 結果分析

將表3、表4數據代入式（13）生成安全風險程度與發生概率兩維度預警云，結合式（14）獲得安全預警對象與評語間的相似度，見圖4及表5。

以幕墻面板為例進行預警結果分析。圖4a與表5相似度測算，構件診斷云處于評語云Ⅱ～Ⅲ之間，存在Sim（Ⅲ）＞Sim（Ⅱ）＞Sim（Ⅳ）＞Sim（Ⅰ）＞Sim（Ⅴ）的關系，該玻璃幕墻安全預警等級為Ⅲ。基于《民用建筑可靠性鑒定標準》規定，應針對問題部位進行修補、加固和更換，并進行二次抽查。既有玻璃幕墻各構件預警情況及安全對策見表6。

3 預警結果分析

為驗證預警結果的有效性和準確性，與分級法、安全值法、模糊綜合評判法結果進行對比，見表7。對比顯示，4種方法得到的預警結果大致相同，開啟窗與結構膠存在警情分歧。對于開啟窗，方法①、③的結果均為Ⅳ，但模型考慮維度單一且主觀性大，綜合考慮該構件現場鑒定結果與實際處理方法，該構件的警情定義為Ⅴ更合理。對于結構膠，方法②、③、④的預警結果均為Ⅱ而方法①為Ⅰ，出現該分歧可能因該模型賦分過程采用專家打分，受經驗影響明顯。此外，相較其他模型，方法④綜合考慮既有玻璃幕墻安全預警的特點，并通過安全風險程度、發生概率兩個維度，結合二維云模型進行可視化判斷，克服了預警過程中的不確定、隨機性與模糊性，預警結果更全面、科學。

4 結語

基于既有玻璃幕墻的安全風險因素，建立了定性與定量指標相結合的安全預警體系，從安全風險程度、發生概率兩個維度，通過二維云模型實現了預警結果可視化分析，克服了預警過程的不確定性，可為既有玻璃幕墻的安全維護提供有效參考。

參考文獻

[1]李芊，朱璇.玻璃幕墻的風險識別及其防范對策[J].城市問題，2016（1）：42-46.

[2]GOH Y M，CHUA D K H.Case-based reasoning approach to construction safety hazard identification：adaptation and utilization[J].Journal of Construction Engineering and Management，2010，136（2）：170-178.

[3]李芊，杜少英.既有玻璃幕墻安全風險預警機制研究[J].施工技術，2016，45（3）：96-100.

[4]HUANG T T，ZHANG D W，ZHAO Y X，et al.Comprehensive appraisal of the safety of hidden frame glass curtain wall based on fuzzy theory[J].Journal of Building Engineering，2019，26（1）：91-97.

[5]張翔，李芊，王臘銀，等.基于可變模糊云的既有玻璃墻安全預警[J].科學技術與工程，2022，22（14）：5817-5827.

[6]金巾，包亦望，萬德田，等.基于突變理論與模糊集的玻璃幕墻安全可靠性評價[J].建筑科學，2010，26（9）：54-56，61.

[7]吳紅華，文潔.玻璃幕墻安全評估的集對分析方法[J].自然災害學報，2011，20（4）：66-70.

[8]王永祥，何海濤，伍軍，等.光纖光柵技術在玻璃幕墻邊緣檢測應用[J].應用科學學報，2020，38（6）：853-863.

[9]周易非，原媛，劉文白，等.基于數字圖像相關技術的隱框玻璃幕墻抗風壓性能評估[J].應用光學，2020，41（6）：1197-1206.

[10]DENG W H，WANG G Y，XU J.Piecewise two-dimensional normal cloud representation for time-series data mining[J].Information Sciences，2016（374）：32-50.

[11]李鵬翔，陳炳瑞，周揚一.硬巖巖爆預測預警研究進展[J].煤炭學報，2019，44（2）：447-465.

[12]張貫達，薛翊國，柏成浩，等.基于MFIM-TOPSIS變權模型的煤層底板突水風險評價（英文）[J].中南大學學報，2021，28（8）：2360-2374.

[13]汪蘭林，李登峰.基于在線評價信息的概率語言多屬性變權決策方法[J].運籌與管理，2021，30（2）：39-44.

[14]薛黎明，李長明，鄭志學，等.基于二維云模型和Apriori算法的圍巖穩定性分級研究[J].鐵道學報，2020，42（6）：121-128.

[15]李眾，劉艷.二維正態云模型的單規則推理映射[J].智能系統學報，2010，5（5）：464-470.

收稿日期：2022-10-17

作者簡介：

李芊（1967—），女，副教授，研究方向：既有建筑安全管理。

馬誠譽（1998—），女，研究方向：既有建筑安全管理。

張翔（通信作者）（1997—），男，研究方向：既有建筑安全管理。