基于SHEL-COWA-灰色定權聚類法的智慧工地施工現場安全評價

褚志超 劉 輝 王 丹

（1.吉林建筑大學應急科學與工程學院，吉林 長春 130118；2.吉林省建苑設計集團有限公司，吉林 長春 130021）

0 引言

目前，我國建筑行業正處于轉型升級期，數字化技術在建筑施工現場的應用不斷深入。智慧工地是由傳統建筑工程結合傳感器、物聯網技術、云計算等智能化技術手段，對施工現場進行安全生產、實時監測和智能管理的新方式，其基本內涵是“智慧”，旨在提高建筑工程施工效率、安全水平、質量控制等各項業務決策和控制能力。作為建筑行業數字化轉型的重要組成部分，智慧工地正成為建筑業發展的重要方向和未來之路。

在建筑行業轉型和智慧工地建設背景下，首要任務是提高智慧工地安全水平，對智慧工地施工進行安全評價是提升安全管理水平的重要手段。目前，在現有文獻研究中，借助信息化技術輔助建筑施工現場管理、監測等方面已成為智慧工地相關課題研究的熱點。Nguyen Quoc Toan[1]將4D-BIM模型應用到施工安全管理中，能實時實施安全計劃并將其與施工計劃聯系起來；Smetanková Jan[2]分析了智慧工地實施的程度、智能工具的實施現狀以及在建筑生產規劃和管理過程中使用智能工具的應用程序；張棣等[3]對智慧工地系統在施工現場安全管理中的應用進行研究；劉宏偉等[4]將BIM技術以及智能穿戴工具運用到建筑工程管理的過程中；李華等[5]運用未確知測度理論對智慧工地本質安全度進行分析與評價。

以上研究都對智慧工地的建設起推動作用，但還需認識到智慧工地的發展對傳統建筑模式和相關從業者的影響，對智慧工地施工現場做出分析和安全評價尤為關鍵。因此，本文根據智慧工地現狀及運行情況，運用SHEL模型構建安全評價指標體系，引入COWA—灰色定權聚類評價模型，對智慧工地施工現場做出安全評價。

1 智慧工地施工現場SHEL安全評價指標體系的構建

智慧工地施工現場的安全評價所涉及的要素眾多且內容廣泛，在篩選要素時要保證科學合理性、全周期性、層次性。實現智慧工地安全運行需要從業人員具備更高水平的資質和數字化技能，需要更注重“人”這一角度在智慧工地施工安全中的影響。1972年Edwards教授提出風險評估SHEL 模型，模型名稱由Software（軟件）、Hardware（硬件）、Environment（環境）以及Liveware（人件）的首字母組成，形成模型的4個界面：人—軟件、人—硬件、人—環境、人—人件[6]。該研究根據《“智慧工地”管理標準》（T∕CECS 651-2019）[7]、各地有關智慧工地安全管理相關規范以及事故致因理論等相關研究，結合SHEL模型構建智慧工地施工現場安全評價指標體系四個界面含義如下：

（1）人員與軟件（L-S）界面：利用智慧工地項目中的信息化技術對相關數據信息進行加工處理反饋給相關人員，作業人員對軟件提供的信息做出相應反應；

（2）人員與設備（L-H）界面：指運用物聯網等技術，作業人員依靠傳感器、智能手機、監控探頭等終端設備實現對施工現場物料、機械、電子設備等的實時監測、實時采集和實時反饋；

（3）人員與環境（L-E）界面：包括人員與設備、技術之間的適應關系，能迅速發現硬件設備的不安全物態；

（4）人員與人員（L-L）界面：指智慧工地項目中人員與人員之間相互配合關系。

首先根據智慧工地安全管理要素特點，通過收集整理現實案例及檢索梳理相關文獻[8]，再對多個智慧工地施工現場實地調研后，最終結合SHEL模型對智慧工地施工風險因素進行進一步分析后，構建出4個一級指標下的24個二級細化指標體系，其具體描述如圖1所示。

圖1 智慧工地施工現場安全評價指標體系

2 基于COWA算子指標權重計算方法

智慧工地施工現場危險因素具有隱蔽性和不確定性等特點，僅依靠專家打分易由主觀思想產生較大偏差，難以確保評價結果的客觀性和準確性。因此，該研究采用以組合數為加權向量的OWA算子，簡稱COWA算子，對項目中的數據進行組合數有序加權。這種方法最大程度保證了極端大值和極端小值都被分配到了重要性較低的位置，使智慧工地施工現場安全評價的賦權更準確客觀。具體計算步驟如下：

（1）邀請n名高校及企業建筑領域內專家對同級指標相對重要度在0～5分之間賦權，得到各指標權重計算的原始數據集A=（a1,a2,…aj…,an），將原始數據集降序排列并編號可得：B=（b0≥b1≥b2≥…≥bj≥…≥bn－1）。

（2）利用組合數計算數據bj的加權向量：

（3）對bj進行賦權得出指標因素的絕對權重值：

（5）計算各指標因素的相對權重

3 基于灰色定權聚類法的安全評價模型

鑒于智慧工地施工現場評價指標部分信息模糊性且難以量化等特點，可將智慧工地施工現場安全評價視為一個灰色系統，該研究引入灰色定權聚類方法，通過選取合適的白化權函數計算各灰數的白化值，將灰色系統轉化為白色系統，進而得出目標的綜合評價結果。具體步驟如下：

（1）確定評價等級。結合智慧工地施工現場特點和指標因素對智慧工地施工現場安全影響程度，設定5個等級標準，其測度取值范圍分為5個灰類等級，見表1所示。

表1 智慧工地施工現場安全等級劃分標準

（2）構造白化權函數。灰色系統理論中將屬于某灰類最大程度的點稱為該灰類的中心點，由測度區間確定五個灰類中心點向量為U=(9,7,5,3,1)，參考劉思峰等[9]改進的灰色白化權函數特征，構建智慧工地施工現場各灰類所對應的白化權函數。

（3）構建初始評價矩陣。邀請m位智慧工地相關領域專家，結合項目工程實際情況和評判等級標準進行打分，構建初始評價矩陣：

（4）構建灰色聚類權矩陣。Aij屬于灰類的聚類系數：，該指標總評價系數：，聚類權向量：，由此構建灰色聚類權矩陣為：

（5）合成綜合評價矩陣：Zi=wi×Ri，構建指標評價矩陣

進行綜合聚類評價：

由評價向量與測度閾值合并進行單值化處理：W=M×U，從而得出智慧工地施工現場安全評價值。

4 實例分析

為驗證該評價模型能否應用于實際施工現場的安全評價工作中，以長春市某智慧工地工程項目為例進行分析。

4.1 基于COWA算子指標賦權計算

以指標體系中一級指標為例，邀請5位高校及企業智慧工地建筑領域專家對指標進行賦權打分。賦分越高表明該專家認為該指標越重要。賦分結果如表2所示。

表2 指標賦權決策匯總表

以指標A1為例具體計算步驟如下：將L-S（人員與軟件）界面原始決策數據從大到小排序得到b0=（5.0,4.5,4.0,3.5,2.5）。

已知n=5，由公式（1）得到加權向量：θ1=（0.0625,0.25,0.375,0.25,0.0625），由公式（2）得到絕對權重?1==（0.0625,0.25,0.375,0.25,0.0625）×（5.0,4.5,4.0,3.5,2.5）T=3.96875。

同理可算出A2～A4絕對權重分別為：?2= 4.125，?3=3.65625，?4= 4.34375

根據公式（3）可計算出該項目一級指標相對權重w0=（0.24660，0.25631，0.22718,0.26991）

根據上述步驟，得到該項目二級指標的相對權重：w1=（0.26018,0.18938,0.19823,0.16283,0.18938）

4.2 灰色聚類綜合評價

以智慧工地施工現場安全評價體系下的二級指標為例，邀請5位專家結合該項目相關資料進行綜合賦值，數值介于在0～10之間且為0.5的整數倍。構造智慧工地施工現場安全評價決策矩陣Di如下：

根據式（5）結合各級指標的相對權重得出灰色聚類權矩陣Ri：

根據式（6）得到Zi，并構造一級指標的綜合評價矩陣Z0：

所得灰色聚類評價向量與指標權重合并，可得智慧工地施工現場安全綜合評價向量M：M=W0·Z0=［0.35675，0.36283,0.23025,0.04035,0］。將綜合評價向量M與測度閥值U=(9,7,5,3,1)合成，得出智慧工地施工現場安全評價值：W=M×U= 7.04386。

對該智慧工地項目施工現場安全評價一級指標單值化處理得出綜合評價值分別為：W1= 7.01219，W2=7.34097，W3= 6.68947，W4= 7.08894。

根據以上數據得出該工程各項界面均為較高水平，對一級指標安全評價值按從大到小排序為：W2＞W4＞W1＞W3。根據排序該項目安全水平從大到小依次為：LH界面、L-L界面、L-S界面、L-E界面。其中L-E界面相對其他界面評價值較低，對L-E界面中的因素提出以下建議：結合該項目施工作業現場增設揚塵監測系統，采用自動噴淋處理揚塵；設置噪音檢測裝置，針對產生噪音較高的位置，設置隔音降噪圍擋；合理配置安全管理投入，要符合項目實際情況加強安全氛圍建設工作。

5 結束語

根據本文的理論推演和案例工程實踐，結論如下：

（1）根據智慧工地背景下建筑工程施工特點，結合SHEL模型，構建了4個界面24個細化評價指標體系。實踐中，不同智慧工地項目應根據項目特點對指標體系做出相應調整。

（2）根據構建的SHEL指標體系利用COWA算子進行賦權，使指標賦權更加準確客觀。將灰色理論引入智慧工地施工現場安全評價中，構建COWA—灰色定權聚類的智慧工地施工現場安全評價模型，可利用現有信息進行客觀評價，提高評價結果的客觀性和準確性。

（3）結合案例項目計算其施工現場安全評價值，結果為7.04386，對應安全評價等級為較高水平，與項目實際情況相符。

實踐證明，該方法可用于智慧工地施工過程安全評價，可以為相關部門提供可靠的決策依據和理論參考。