鐵路隧道施工風險評估方法和構建全新評估模型研究

摘要：研究鐵路隧道施工的風險評定指標、風險評定分級及模型構建、風險評估模型優化等方面的鐵路隧道施工風險評估方法，通過重慶某鐵路隧道工程實驗，從實驗工程風險判斷矩陣權重值、矩陣權重值與風險評估結果對比、實驗工程AHP-TOPSIS模型風險判斷效果等方面，詳細分析了鐵路隧道施工風險評估模型的構建效果，驗證了本文提出的評估模型能夠對各項涉及風險的指標進行準確評估。

關鍵詞：鐵路隧道；風險評估；AHP-TOPSIS模型；權重值

0" "引言

鐵路隧道施工的工況復雜，其安全隱患和風險預測一直是施工管理的重點。根據國家鐵路局發布的相關文件，鐵路隧道施工事故發生的原因是多方面的，例如隧道地質條件復雜、施工人員安全意識薄弱、安全風險評估不足、應急措施不到位等[1]，其中安全風險評估不足的主要原因是缺乏科學的風險評估方法。現有鐵路隧道施工安全風險評估方法，主要存在過于依賴專家判斷、對評定人員的專業素養要求較高、成本較高、不夠實時、對數據體量要求較大等問題[2]。因此建立一種高效、實時、準確的鐵路隧道施工風險評估系統是亟待解決的任務。

適用范圍最廣的風險評估方法為層次分析法（AHP），其能夠將復雜的決策問題分解為多個組成因素，通過成對比較的方式確定各因素的相對重要性，從而為決策提供量化的依據[3]。接近于理想解的排序法（TOPSIS）是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始數據的信息，且其評價結果能精確地反映各評價方案之間的差距[4]。本文研究將上述兩種方法進行結合，構建出全新的AHP-TOPSIS鐵路隧道施工風險評估模型，其結合了兩種預測評估方法的優勢，能夠更全面地對施工安全風險指標進行整合處理。

1" " 鐵路隧道施工風險評估方法研究

1.1" 鐵路隧道施工的風險評定指標

1.1.1" "主要風險種類

鐵路隧道在施工建設過程中，主要面臨山體滑坡、瓦斯傷害、地表塌方、設備故障等風險，造成工期延緩和成本損失，嚴重時導致人員傷亡事故[5]。其中塌方事故造成的損失最大，發生次數最頻繁。造成塌方事故的主要原因則是鐵路隧道的挖鑿方式有問題。

1.1.2" "普遍頻發風險

針對不同的挖鑿方式，需要不同的風險評定指標。為此，首先引入普遍性較高的后果不確定性方法，用以初步評定風險等級。普遍頻發風險的表達式如下：

式中：S為普遍頻發風險，θ為真實情況下的風險閾值，?為某一風險指標，q為某一風險發生后需要承受的損失后果，p為某一頻發風險的發生可能性，ω為某一頻發風險的權重值。

1.1.3" "專業人士對某一風險的評定

有了普遍頻發風險的表達式之后，結合專業人士評分估計法，對風險結果進行評定。專業人士對某一風險的評定總分計算公式如下：

式中：P為專業人士對某一風險的評定總分，n為指向風險分數數量，Pi為第i項風險的評定得分。

1.1.4" "鐵路隧道風險分值

但是專業人士評估只能對既定風險分數進行評定，不能夠依據總分對鐵路隧道進行分級評估，因此引入了作業條件危險性分析評價法（LEC）。LEC方法將鐵路隧道的風險評定分為事故發生的可能性、人員暴露在危險環境中的頻繁程度以及一旦發生事故可能造成的后果三部分[6]。風險分值計算方法如下：

D=θ（LEC）" " " " " " " " "（3）

式中：D為風險分值，L為事故發生的可能性，E為人員暴露在危險環境中的頻繁程度，C為一旦發生事故可能造成的后果。

1.2" "鐵路隧道施工風險評定分級及模型構建

1.2.1" "判斷矩陣一致性數值

在確定好鐵路隧道施工的風險評定指標之后，將AHP用于鐵路隧道施工風險因素評估。該評估方法需要建立層次判斷結構模型，并根據該模型搭建風險判斷矩陣。判斷矩陣一致性數值的計算公式如下：

式中：CR為判斷矩陣的一致性數值，CI為一致性判斷指標，RI為隨機判斷指標，λ為矩陣特征根，m為判斷矩陣的層數。

1.2.2" "鐵路隧道施工風險分級

結合上述評定方法，對鐵路隧道施工風險進行等級劃分。鐵路隧道施工風險從最高風險到最低風險共劃分為五級，評定依據的中心值分數依次為：五級0.6、四級0.1、三級0.01、二級0.001、一級0.0001。

1.2.3" "鐵路隧道施工的整體優劣值

風險分級后，需要對風險事故進行量化距離處理與優劣對比，針對優劣對比需求，引入了TOPSIS方法。該方法通過構建多屬性問題的理想解和負理想解，以方案接近于理想解和遠離負理想解兩個基準，作為方案排序的準則，來選擇最滿意方案。鐵路隧道施工的整體優劣值計算公式如下：

式中：ζi為鐵路隧道施工的整體優劣值，δ（Bi，Bt）為計算方案Bi、Bt的優劣性，t為理想解。

1.2.4" "鐵路隧道施工風險評定模型

對上述山體滑坡、瓦斯傷害、地表塌方、設備故障等四種風險評定法進行優劣對比，構建的鐵路隧道施工風險評定模型示意如圖1所示。

1.3" "鐵路隧道施工風險評估模型優化

1.3.1" "融合AHP與TOPSIS方法的風險評定模型

通過對鐵路隧道施工風險進行計算后，確定風險指標與風險等級，并最終搭建了鐵路隧道施工風險評定模型。但是該模型仍存在評估范圍上的不足，例如不能對鐵路隧道面臨的風險損失進行預測評估。因此收集了鐵路隧道以往施工事故的數據并整合為數據集，以此在原有模型的基礎上增加風險損失評估體系。對模型內的各項損失數據樣本的計算公式如下：

式中：P為總損失；Ri為人員損失占比；Ei為經濟損失占比；Ti為工期損失占比；n為所有問卷數量；Ci為在第i等級的風險中，需要承受的總損失；m為所有的數據樣本。

由此可以推算出任意一項指標所處的風險等級，該風險等級的計算公式如下：

根據上述計算式，將AHP方法與TOPSIS方法結合起來，以此對原有鐵路隧道施工風險評定模型進行優化，形成AHP-TOPSIS風險評定模型。AHP-TOPSIS模型結合了層次分析法的風險等級量化處理以及接近理想解排序法的接近值全面處理的特點。TOPSIS方法的相對接近度數據處理邏輯示意如圖2所示。

圖2中：f1、f2為風險橫縱范圍，A-、A*為風險邊界值及理想邊界值的交點。A1、A2、Ai為接近值，S為非接近值。

1.3.2" "AHP-TOPSIS風險評定模型評估步驟

AHP-TOPSIS風險評定模型的評估步驟分為五步：

第一步需要在評定之初建立一個總的風險模型因素集合，即B={B1，B2，B3，…，Bi}。

第二步需要構建所有涉及的風險因素決策矩陣。該矩陣需要將所有的待評估對象涵蓋其中，并依據其對應的指標建立模型。構建的決策矩陣表達式如下：

式中：bij為風險模型因素集合中的第i個因素的對應性質的評價值。

第三步是對搭建的決策矩陣進行優化。該優化是指將矩陣內的評定指標進行同向化處理，這樣的同向化處理能夠最大程度避免出現過低的成本型指標數值以及過大的決策型指標數值。同向化處理計算公式如下：

式中：bij*為經過同向化處理后的風險評定指標。優化矩陣指標的異向化問題后，即可搭建規范的決策矩陣。

第四步則是將優化后決策矩陣對應的每一行、每一列的目標數據與其權重值相乘，最終得出標準化后的矩陣指標值。

第五步需要對涉及風險評定指標進行優劣比較。該步驟通過TOPSIS方法得到集合兩極的正負理想解，并將該理想解作為評定標準對結果進行優劣判定。AHP-TOPSIS模型對風險評估的數據與理想值的接近程度的計算計算公式如下：

式中：Li為AHP-TOPSIS模型對風險評估的數據與理想值的接近程度。假如最終結果的決策指標是成本型指標數值，則結果越無限趨近于0，越接近理想值。反之是決策指標數值，則越無限趨近于1，越接近理想值。

根據上述步驟優化后的AHP-TOPSIS鐵路隧道風險評估模型，按照評估順序，依次由風險辨識、確定評估指標、風險等級與損失評估、置信判斷、風險管控等組成。AHP-TOPSIS鐵路隧道風險評估模型運行邏輯示意如圖3所示。

2" "鐵路隧道施工風險評估模型構建效果

2.1" "實驗工程風險判斷矩陣權重值

為了驗證本文研究并提出的AHP-TOPSIS鐵路隧道風險評估模型的有效性與準確性，展開了實驗與分析。為此選擇了重慶某鐵路隧道工程作為實驗對象。該隧道工程位于地質褶皺帶，山體巖石較為碎裂，圍巖完整性較差，且地下水較豐富。

首先，該實驗對該工程所處位置的施工風險進行判斷，選擇了6個評價指標構建B1判斷集合。實驗工程風險判斷矩陣權重值如表1所示。

由表1中可以明顯看出，塌方風險的權重值為0.6231，占比最大，對應風險等級為最高等級5級。四級風險的指標包括圍巖、地下水，權重值分別為0.4096、0.1645。風險等級最低的為瓦斯，權重值為0.0426，對應風險等級為3級。同為三級風險的還包括偏壓、惡劣地質，其權重值分別為0.0662、0.0994。

表1中的數據說明，本文提出的AHP-TOPSIS鐵路隧道風險評估模型能夠對各項涉及風險的指標進行準確評估，并可依據風險權重值劃分風險等級，能對鐵路隧道工程的施工風險起到有效的評估作用。

2.2" "矩陣權重值與風險評估結果對比

根據隧道工程的風險等級建立評估矩陣B1與B2，以此驗證風險權重值在AHP-TOPSIS模型中的影響狀態。B1與B2矩陣權重值與風險評估結果對比如圖4所示。

由圖4a可以明顯看出，B1矩陣中的權重曲線與風險評估結果曲線較為吻合，走勢一致。風險評估結果當中，瓦斯的權重值與風險評估結果相同，均為0.0426；圍巖的權重值與風險評估結果相差較大，其權重值為0.4096，而風險評估結果為0.4706，兩種評定結果差值為0.061；塌方的權重值與風險評估結果也相差較大，其權重值為0.6231，而風險評估結果為0.5834，兩種評定結果差值為0.0397。這說明權重值在整體評價模型中較為重要，能夠較好地適應B1矩陣評價指標。

由圖4b可以明顯看出，B2矩陣中的權重曲線與風險評估結果曲線相差較大，走勢均不一致。風險評估結果中，工程地質的權重值與風險評估結果較為接近，其權重值為0.4566。隧道工程的權重值與風險評估結果相差較大，其權重值為0.0806，而風險評估結果為0.2977，兩種評定結果差值為0.2171。綜合管理的權重值與風險評估結果也相差較大，其權重值為0.1989，而風險評估結果為0.0021，兩種評定結果差值為0.1968。這些數據表明，權重值在B2矩陣中不能作為風險評估的依據，只能在一定程度上反映出局部風險狀態。

2.3" "實驗工程AHP-TOPSIS模型風險判斷效果

在鐵路隧道工程內的0%～140%圍巖指標范圍中隨機選擇18個指標點，并通過AHP-TOPSIS模型進行風險判斷實驗。評價模型對圍巖指標的風險等級判斷結果如圖5所示。圖5中，實驗為了證明AHP-TOPSIS模型更具優勢，同時引入TOPSIS方法模型對18個指標點進行風險判定。

圖5a中可以明顯看出，TOPSIS方法的風險等級擬合圍巖指標數值曲線斜率較大，18個風險點與曲線重合較少。當圍巖指標數值為16%時，圍巖6處與曲線重合。當圍巖指標數值為0%時，圍巖1處與曲線重合，其余圍巖點均未重合。這表明TOPSIS方法模型對風險判定效果較差，不能準確對未發生風險進行預測，也不能通過過往數據進行風險等級評估。

圖5b中可以明顯看出，AHP-TOPSIS方法的風險等級擬合圍巖指標數值曲線斜率較小，18個風險點均與曲線重合。隨著圍巖指標數值疊加，風險等級也逐步提高。此外，40%時風險等級由3級變為4級，分級明顯，評價清晰。當圍巖指標數值為80%時，圍巖12處與曲線重合度較小。當圍巖指標數值為108%時，圍巖14處與曲線重合較小，其余圍巖點均高度重合。這表明AHP-TOPSIS方法模型對風險判定效果較好，能夠準確對未發生風險進行預測，并清晰劃分風險等級。

3" "結束語

鐵路隧道施工風險評價體系均存在準確度不高、成本較大、不夠實時等問題。因此，本文針對這一問題，首先劃分了不同的風險評定指標，并提出了將AHP與TOPSIS方法進行結合，構建出全新的鐵路隧道風險評估模型。

實驗結果顯示，塌方風險的權重值占比最大，數值為0.6231，對應風險等級為最高等級5級。風險等級最低的指標為瓦斯傷害，數值為0.0426，對應風險等級為3級。這說明，本文提出的AHP-TOPSIS鐵路隧道風險評估模型，能夠對各項涉及風險指標進行準確評估，并依據風險數值劃分風險等級。

除此之外，AHP-TOPSIS方法的風險等級擬合圍巖指標數值曲線斜率較小。當圍巖指標數值為80%時，與曲線重合度較小。這表明AHP-TOPSIS方法模型對風險判定效果較好，能夠準確對未發生風險進行預測，并清晰劃分風險等級。

參考文獻

[1]" 牛衍亮，蘇麗娟，紀文雅，等.高海拔鐵路隧道施工安全風險管理策略研究[J].中國安全生產科學技術，2024，20（6）：168-175.

[2]" 孔文亞，周立新，王君樓.高速鐵路隧道鉆爆法機械化施工關鍵技術和裝備[J].鐵道建筑，2024，64（6）：109-113.

[3]" 袁楓杰，王昊乾，宋官平，等.淺埋偏壓鐵路隧道爆破施工中的超挖控制與優化[J].城市軌道交通研究，2024，27（6）：238-244.

[4]" 馮國會，李兆星，孫佳琳，等.高海拔地區鐵路隧道施工期圍巖熱流密度數值模擬[J].科學技術與工程，2024，24（15）：6459-6465.

[5]" Liu J， Wei Q， Wang P. Risk assessment based on combinedweighting-cloud model of tunnel construction[J]. Tehni?ki vjesnik，2021，28（1）：203-210.

[6]" 馬殿光.基于中國錳礦資源風險勘查資本市場的“三步式”發展路徑建設研究[J].中國錳業，2020，38（6）：71-74.