基于模糊證據推理的地鐵深基坑施工風險評價

周春海

(廣西高速公路發展中心南寧分中心，南寧 530000)

1 引言

地鐵深基坑工程施工時，復雜的地質條件和周邊環境常常導致大規模破壞性事故。能否對地鐵深基坑的施工風險進行及時、客觀評估，不僅關系到安全性和維護成本，而且關系到保障施工人員和居民的安全。

許多學者采用一系列模糊評價方法來評估地鐵深基坑施工風險，但模糊綜合評價法在評價時太過主觀，而模糊層次分析法（FAHP）在對于多因素多層次的復雜評價中計算過程過于煩瑣。模糊證據推理方法是將模糊集理論與信度結構相結合的評價方法，可對風險的不確定性進行建模，通過模糊證據推理方法實現風險信息融合，最終得出具有不同信度等級的評價結果[1]。故本文基于模糊證據推理方法，對地鐵深基坑風險建立評估體系。最后通過南寧地鐵5 號線某地鐵站深基坑施工工程實例對該方法的可行性進行驗證。

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2 工程概況

南寧地鐵5 號線一期工程中降橋站位于昆侖大道與降橋路交叉口，車站總長156.2 m，寬22.1 m，底板埋深21.5～23.6 m。降橋站為地下三島式站臺車站，施工方法為明挖法。

工程場地范圍內分布的各巖土層從上到下依次為雜填土、素填土、粉質黏土、泥巖、粉砂質泥巖、泥質粉砂巖、炭質泥巖，其中炭質泥巖遇水較易軟化，地基承載力會降低。需要對基坑施工進行風險評價，防止出現安全事故。

3 地鐵深基坑風險評估模型

3.1 專家權重

每個專家的專業水平、綜合能力等有著不同的差異，本文需根據每位專家的背景來確定每位專家的評價權重。確定專家權重的指標打分表見表1。

通過融合運算式（6）～式（9）得基坑風險評價基本可信度在風險等級Hn和Hn，（n+t）上的mass 函數σn和σn，n+t。

表1 專家權重指標表

3.2 獲取危險事件風險等級

用WBS-RBS 識別出所有與地鐵深基坑施工相關的風險事件后，逐層歸類，建立地鐵深基坑施工風險指標體系，同時根據專家打分得到各風險事件的評價權重，如圖1 所示。根據《地鐵及地下工程建設風險管理指南》[2]（以下簡稱《指南》），風險值通常表示為Rl=PlCl（l=1，…，l）。式中，Rl為第l 件風險發生的風險值；Pl為第l 件風險發生的概率；Cl為第l 件風險所引起的損失。風險因素發生的概率及損失均可分5 個等級，每個等級劃分標準可根據《指南》中的建議來設定，并得出每個等級相對應的隸屬函數，其中風險損失的隸屬函數需用最小-最大歸一化（MMN）方法做歸一化處理，見表2。

圖1 深基坑施工風險體系

表2 歸一化處理后風險損失等級與隸屬函數的關系

歸一化處理后的各風險損失評價按照相等權重進行融合，形成每個風險事件總風險損失的隸屬函數。得到風險事件發生的概率及總體風險損失后，可根據式（1）來建立風險識別框架，如表3 所示。

然后通過式（10）和式（11）得到各個等級的信度。

表3 風險等級標準與隸屬函數的對應關系（風險識別框架）

式中，“[]”表示只取有效組合，即某一等級的風險隸屬函數需考慮哪些概率和后果的組合需查看指南上的風險評價矩陣來評定，稱為有效組合；a、b、c、d 用于區別不同位置隸屬函數數值；Rk為第k 級風險，k=1，2，…，5；Rk由p 組概率和c 組風險損失組合得到，1≤p≤5，1≤c≤5；Ppi和Cci分別為 《地鐵及地下工程建設風險管理指南》中的概率值和風險值。

3.3 指標風險置信結構轉換

可用以下方法進行風險水平置信結構的轉換。

1）繪制地鐵深基坑施工風險等級隸屬函數曲線H={Hn，n=1，2，…，5}以及各風險事件l 的風險事件的風險水平Rl的隸屬函數曲線。

式中，βn為綜合了l 個風險因素后，整個基坑風險被評價到模糊風險評價等級Hn上的組合信度；βn，（n+t）（n=1，2，…4，t=1，2，…4，n+t≤5）為在模糊風險等 級Hn，（n+t）上的未分 配 信度，需要根據不同的評價等級Hn和H（n+t）之間交集的不同情況（交集的最大隸屬度）重新分配。重新分配的信度與式（10）的求得的組合信度相疊加，得到最終的βn。

3.4 基于證據推理的風險信息融合

現場檢測設備由水位計（超聲波水位計、雷達水位計、投入式水位計等可選）、翻斗式雨量計和工業照相機組成，負責計量水庫水位、降雨量數據，并對水庫現場進行拍照。

盡管PPP項目有其獨特的優勢，但其在智慧城市領域的實際應用中實現建設落地的并不多，依舊處于起步建設階段。PPP模式的運營周期主要分為識別認證、準備材料、采購落實、執行方針和移交五個階段。而目前根據政府和社會資本合作（PPP）綜合信息平臺了解，智慧城市PPP項目有累計86個依舊處于識別認證時期，占總比例的53.4%。而在歷經三個階段考驗后，停滯于執行方針階段的項目累計達到24個，占比14.9%。其很大一部分原因是由于國內尚未出臺針對PPP模式的專項稅收政策，因此在智慧城市的PPP項目推進過程中面臨諸多稅收不確定性，例如財政不同的重復征稅、優惠政策覆蓋面有限等。

根據3.2 節介紹的方法來構建風險識別框架，隨后把地鐵深基坑施工風險事件的風險水平隸屬函數通過風險識別框架轉化為置信結構，根據式（2）和式（3）計算每個風險事件l 的基本信度分配函數及未分配信度。通過式（7）～式（9）進行融合運算，可得降橋站深基坑施工的總體風險被評為Hn的基本可信度σn和被評為Hn，（n+t）的基本可信度σn，（n+t）。根據模糊風險等級交集的不同情形將模糊交集信度進行分配，最后與非交集信度進行疊加得到水深基坑被評為各個等級的最終信度，見表4。最終結果顯示，總體地鐵深基坑風險的最可能隸屬于二級風險，概率為0.247 9，風險程度可接受。由表3 可知，該風險等級的地鐵深基坑需加強日常管理審視。

以信息技術為基礎的定制服務系統可以根據客人的入住信息設計出專門的服務預案，定制服務項目面向的僅僅是酒店的高級會員。定制服務系統可以隨時隨地掌握高級會員的動向，因而也就可以提供最為及時、高效的服務。

2）求出各事件l 的風險水平Rl的隸屬函數與風險識別框架中各等級Hn的隸屬函數的相交面積，即為風險事件l 對于整體風險被評為Hn的隸屬度。最后，將以上求得的隸屬度進行歸一化處理，可得到各事件風險水平在風險識別框架上的信度結構n=1，2，…，5）。

3.5 基于模糊證據推理的施工安全風險分析

式中，Hn，（n+t）為模等級Hn，H（n+t）的交集；k 為歸一化系數為隸屬函數在交集Hn，（n+t）處的最大隸屬度。

表4 降橋地鐵站深基坑整體風險的信度

3.6 敏感性分析

傳統數據庫、大數據和區塊鏈，都是用來管理數據的，都可以認為是數據庫管理技術[1]；但它們追求的目標不同，因此應用場景也不同。

（3）適應性原則。管理會計的應用應與單位應用環境和自身特征相適應。單位自身特征包括單位性質、規模、發展階段、管理模式、治理水平等。

圖2 各事件風險水平變化對基坑整體風險水平的影響

4 結論

1）本文對南寧地鐵5 號線降橋站深基坑實例分析，結果表明：該基坑深整體被評為二級風險，只需加強日常管理審視。也說明模糊證據推理方法能為評價系統可靠性提供定量依據。

2）運用模糊證據推理對深基坑施工風險進行評估不但可以反映基坑被評判為某一風險等級的信度，更重要的是能找出影響基坑總體風險水平的關鍵風險事件（因素）。

3）本研究的評估體系和評估方法不僅可用在地鐵深基坑，還可用在其他建設項目，甚至別的領域如金融、核電、鐵路運輸安全等，本方法都將給其提供寶貴的參考建議。