基于FTA和FBN的裝配式建筑施工安全風險分析

摘要：為有效對裝配式建筑施工安全風險狀態進行研究，基于事故樹分析法（FTA）和模糊貝葉斯網絡（FBN）對裝配式建筑施工安全風險進行分析。首先，建立裝配式建筑施工安全事故樹，并映射到貝葉斯網絡模型；其次，引入三角模糊數對專家自然語言進行量化，得到風險因素概率，通過貝葉斯網絡模型計算裝配式建筑施工安全風險狀態概率；最后，通過敏感性分析，找出裝配式建筑施工中薄弱部分，加強施工安全管理，避免安全事故發生。運用實例分析項目處于較低風險狀態，通過敏感性分析可知，現場安全管理不到位、吊裝設備超載運行和違章作業等因素是影響裝配式建筑吊裝施工安全風險的關鍵風險因素。

關鍵詞：裝配式建筑；事故樹分析法;貝葉斯網絡;三角模糊數;施工安全風險分析

0"引言

近年來，隨著我國對裝配式建筑的政策扶持，裝配式建筑迅速發展。然而，裝配式建筑在施工中存在吊裝預制構件復雜、吊裝作業強度大，以及作業空間可視性差等特點，導致裝配式建筑施工安全事故頻發"[1]。因此，有必要對裝配式建筑施工安全風險狀態進行科學有效的評估，以提高裝配式建筑施工安全管理水平。

目前，國內外常用的施工安全風險分析方法有層次分析法"[2]、結構方程模型"[3]、云模型"[4]等，但在裝配式建筑施工過程中存在較多的不確定性，這些傳統的風險分析方法不能很好地處理不確定性問題。同時，在實際工程中，多數事故的發生往往是多個風險因素相互作用導致的，上述分析方法不能很好地表達風險因素之間的關聯性。模糊貝葉斯網絡（Fuzzy Bayesian network，FBN）在解決不確定性問題方面具有明顯優勢，彌補了傳統方法的不足。本文將貝葉斯網絡與事故樹、三角模糊數相結合，建立基于事故樹和模糊貝葉斯網絡的安全風險評價模型，利用事故樹的模糊貝葉斯網絡雙向推理功能來評估裝配式建筑施工安全風險，診斷出影響裝配式建筑施工安全的關鍵風險因素。通過工程實際應用驗證該模型的科學性和合理性。

1"研究方法及原理

1.1"事故樹分析法

事故樹分析法（FauLt Tree Analysis，FTA）又稱故障樹分析法，它利用“樹”的圖形演繹方式進行邏輯歸納，從目標風險事故（頂事件）開始，根據結果從上至下逐層推導其致因，分析復雜系統基本事件（底事件）的影響。事故樹能夠直觀、清晰、全面地分析層級事件之間的聯系，并快速找出底事件，建立風險事件的因果關系模型。事故樹由頂事件、中間事件、底事件及邏輯門構成，用各種符號和邏輯門描述系統中各種事件的因果關系。其中，邏輯門包括或門和與門，或門表示輸入事件中任何一個事件發生，輸出事件都會發生；與門表示輸入事件要同時發生，輸出事件才會發生。

本文通過相關文獻及裝配式建筑吊裝施工工藝流程圖（圖1）研究裝配式建筑施工安全風險來源，其風險包括：高空墜物打擊、預制構件吊裝及觸電等"[5]。然而，從安全事故致因角度分析，裝配式建筑施工安全風險主要來源于人為、設備、構件、管理及環境5類。本文基于事故樹分析法，以裝配式建筑施工安全事故R為頂事件，建立裝配式建筑施工安全風險事故樹，如圖2所示。

1.2"基于事故樹的模糊貝葉斯網絡構建

貝葉斯網絡（Bayesian Network，BN），又稱信度網絡，由Jude 等"[6]于1985年首次提出，是一種將圖形論和概率論相結合的不確定性知識表達和推理的有效模型，其拓撲結構為有向無環圖，能夠清晰、直觀地描述系統中各變量間的因果關系，并通過網絡節點的概率計算。描述系統中各變量間的因果關系及狀態。因此，常用于風險分析中。在貝葉斯網絡中，網絡節點通過有向邊連接，其中，沒有父節點的網絡結點稱為根節點，有父節點的網絡結點稱為子結點，根節點的概率為先驗概率，用條件概率表示各結點的連接強度。

貝葉斯公式如下

P（AiB）=P（BAi）P（Ai）P（B）=P（BiA）P（Ai）∑ni=1P（BAi）P（Ai）（1）

式中，Ai（i=1，2，…，n）為影響目標事件B發生的事件；P（Ai）為先驗概率；P（BAi）為條件概率，即如果Ai發生則B發生的概率；P（AiB）為后驗概率，即如果B 發生則Ai發生的概率。

事故樹向貝葉斯網絡映射時"[7]，事故樹的頂事件、中間事件及底事件分別對應貝葉斯網絡中的葉節點、中間節點及根節點，事故樹中邏輯門的輸入、輸出與貝葉斯網絡的有向邊方向一致。數值映射時，事故樹的底事件和中間事件發生概率分別對應貝葉斯網絡的根節點先驗概率和中間節點的條件概率。

1.3"貝葉斯網絡參數

1.3.1"根節點的先驗概率

由于裝配式建筑風險評價中某些風險指標精確數據無法獲得，本文采用專家打分法與三角模糊數相結合的方法來計算根節點的先驗概率，此方法可以消除研究過程中過于依賴歷史數據而產生的嚴重偏差，結合專家經驗和實際工程能提高結果的準確性。設三角模糊數的表達為A=（a，m，b），a、m和b分別表示模糊數的下界、最可能估計值和上界。其隸屬函數為

FA（x）=0"（xlt;a或xgt;b）

（x－a）/（m－a）"（a≤x≤m）

（b－x）/（b－m）"（mlt;x≤b）（2）

三角模糊數A1=（a1，m1，b1）和A2=（a2，m2，b2） 的“+”運算為

A1+A2=（a1+a2，m1+m2，b1+b2）（3）

引入自然語言變量：非常高（VH）、高（H）、偏高（FH）、中等（VH）、偏低（FL）、低（L）和非常低（VL）。將專家的評判結果轉化為三角模糊概率。自然語言變量與對應的三角模糊數見表1。

設有n名專家參與評判，其中，第j名專家對根節點i給出的自然語言變量對應的三角模糊數為

Fij=（aij， mij， bij）（4）

為使計算結果更為準確，對各名專家的評判結果進行算術平均計算，現假定各名專家的權重保持一致，則n名專家的三角模糊數Fij的算術平均數為

F′ij=∑nj=1Fijn=∑nj=1aijn， ∑nj=1mijn， ∑nj=1bijn（5）

采用面積均值法進行去模糊化處理，獲得事件i的概率的評估值為

Pi=aij4+mij2+bij4（6）

Pi即為去模糊化的專家意見精確值。

1.3.2"其他節點的條件概率

由事故樹的映射得到貝葉斯網絡的葉節點和中間節點的條件概率，然而，在實際的工程項目中，傳統的事故樹并不完全表達出事件之間的因果關系，因此，對于貝葉斯網絡中的部分網絡節點的條件概率同樣需要專家評判，計算方式也同上根節點的先驗概率的計算方式。通過專家不斷對傳統事故樹進行修正，并重構條件概率，能較好地描述事件聯系的不確定性"[8]。

2"裝配式建筑施工安全風險分析

本文以某裝配式建筑項目為研究對象，在貝葉斯仿真軟件GeNIe3.0中建立裝配式建筑施工安全風險的貝葉斯網絡結構，邀請裝配式建筑行業內5名專家依據實際案例經驗對模型中根節點的先驗概率和中間節點的條件概率做出評判，通過反復修正，將所獲得的節點概率數據輸入貝葉斯仿真軟件中進行推理計算，就可以得到目標風險發生的概率。

2.1"網絡結構模型參數處理

設風險因素狀態為：發生（Y）和不發生（N）。邀請5名專家對裝配式建筑施工安全風險結構模型中的根節點X1、X7、X10、X12、X13和X14的風險狀態Y給出評判意見，并通過第1.3.1節的計算步驟得出根節點先驗概率和中間節點的條件概率表。以X1根節點為例，經調查收集到5名專家給出的模糊意見，分別為M、FL、FL、L、VL，得到X1的先驗概率為0.213，同理可得X7、X10、X12、X13和X14的先驗概率分別為0.14、0.23、0.155、0.104、0.085。考慮到篇幅限制，僅給出X5的條件概率結果見表2。

2.2"貝葉斯網絡推理

2.2.1"事前風險評估

貝葉斯網絡的正向因果能夠得到目標事件的發生概率，從而幫助決策者在施工安全管理中提前防范風險。將上面計算得到的節點參數輸入貝葉斯仿真軟件中，通過貝葉斯網絡的正向因果推理功能，得到各節點的發生概率值。最后得到目標節點R裝配式建筑施工安全風險發生的概率為24.3%，裝配式建筑施工安全風險貝葉斯網絡模型計算圖如圖3所示。

當貝葉斯網絡輸入新的證據時，目標事件的概率也會隨之變化。以節點X6為例，當設置P（X6=Y）=1時，目標事件R的發生概率增加了11%。當節點X6和節點X8同時同時發生時，目標事件R的發生概率增加了20%，表明多個風險因素同時發生時，對安全風險的影響大于單個風險因素作用下的影響。該結果與工程項目實際情況相符，說明建立的事故樹和模糊貝葉斯網絡裝配式建筑施工安全風險分析模型是有效的。

2.2.2"事后風險評估

設定目標風險事故R發生，即P（R=Y）=1，通過貝葉斯網絡的反向診斷推理得出各個節點的后驗概率值。節點后驗概率如圖4所示。

由軟件計算得出，R1、R2、R3、R4、R5的后驗概率分別為0.405、0.296、0.333、0.374、0.120。在裝配式建筑施工風險中，人為因素R1的后驗概率值最高，說明該因素導致裝配式建筑施工安全風險的概率最大，在實際的工程項目中該類風險因素應加強防范。為防止裝配式建筑施工安全風險發生，需要對風險因素進行診斷。設風險因素R1發生，即P（R1=Y）=1，將其作為新的證據輸入到貝葉斯網絡模型中進行反向診斷，得到節點X3的后驗概率最高。通過此方法，可以不斷地進行風險診斷，直至裝配式建筑施工安全風險得到有效控制。

2.3"敏感性分析

敏感性分析能夠確定網絡中某一風險因素對其他風險因素的變化敏感，進而識別出對目標事件影響較大的風險因素。本文將敏感性用各節點風險狀態的變化對目標事件狀態的影響程度平均值衡量。敏感性用IY（Mi）表示"[9]，公式如下

IY（Mi）=P（R=YMi=Y）－P（R=Y）P（R=Y）+P（R=YMi=N）－P（R=Y）P（R=Y）/2 （7）

在軟件GeNIe中，將各節點風險狀態發生概率設置為1，即該風險因素發生，記錄目標事件R風險狀態Y的概率值，通過式（7）計算各風險因素的敏感性，各風險因素敏感性見表3。

風險因素節點敏感性大說明其對目標事件的影響顯著，即該風險節點較小的變化將對目標事件造成較大的影響"[10]。因此，根據表5得出X11、X6、X3、X2因素數值更大，說明這些風險因素的變化對于裝配式建筑施工階段的影響更顯著，需要重點關注。其中，X11、X6和X3存在關聯關系，X6和X3均受X11的影響，說明提高現場施工安全管理水平可有效減少吊裝設備超負荷運行、加強現場監督人員管理可有效減少違章作業的發生。

3"對策及建議

（1）針對“現場管理不到位”風險因素。成立現場吊裝施工領導小組，明確責任與分工，施工前制訂好各類突發情況的風險應急預案，并加強施工現場巡查力度，及時發現作業人員的不安全行為（如禁止非作業人員進入吊裝施工區等）及物的不安全狀態（如抽查吊裝設備及吊具，避免有損傷的器具使用等）。

（2）針對“吊裝設備超載運行”風險因素。選擇合理的吊裝設備保障施工安全運行，同時必須保證臨時支撐的安全性。在施工中，禁止進行預制構件重量不明的盲目吊裝作業，加強對起吊載荷量的實時監控，防止機械設備在使用中超載運行。對于常使用的吊裝設備及附屬吊具，使用結束后定期維修與保養，注意索具的磨損率，防止其銹蝕、裂紋、變形等，確保設備及吊具索具處于良好的工作狀態。

（3）針對“違章作業”風險因素。為使吊裝作業人員規范吊裝作業，可考慮實施獎懲激勵制度，對按規章且出色完成吊裝施工的作業人員適當獎勵，對違反規章制度，如站在吊裝施工危險區內等危險行為的作業人員進行警告或罰款等。由于實際工程項目中吊裝作業人員技術水平有差異，應加強作業人員理論知識學習、實踐操作交流，對作業人員專業技術水平進行多方面考核評定，合格后才能持證上崗。

（4）針對“作業人員安全意識淡薄”風險因素。施工前對作業人員進行安全教育培訓，考慮到施工人員教育水平參差不齊，可適當減少文字性安全手冊，定期做崗前安全教育培訓（除了講座、考試等傳統安全教育培訓，可引入虛擬現實（VR）作為培訓工具），加強吊裝作業人員安全意識，嚴格遵守“十不吊”的吊裝原則，牢記“安全第一”的思想。

4"結語

（1）本文通過構建裝配式建筑施工安全事故樹和模糊貝葉斯網絡模型，能夠直觀、清晰地得出各風險因素之間的因果關系。

（2）結合專家知識與三角模糊數，將專家的主觀評判結果轉化為客觀的條件概率，并通過工程實例，計算出裝配式建筑施工階段安全風險發生的概率，運用FBN的反向診斷推理識別出影響裝配式建筑施工安全事故發生的關鍵因素，對預防事故的發生有一定的參考價值。

（3）通過敏感性分析，得出現場管理不到位、吊裝設備超載運行、違章作業、作業人員安全意識淡薄等較為突出的影響因素，并提出具體管控措施。

參考文獻

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收稿日期：2023-12-01

作者簡介：

張偉豪（1998—），男，研究方向：工程項目管理。

綦春明（通信作者）（1965—），男，教授，研究方向：工程項目管理。

陳陽海（1993—），男，研究方向：工程項目管理。

*基金項目：國家自然科學基金項目 （41175117）。