基于WBS-RBS風險識別的高速公路隧道安全管理技術研究

中圖分類號：U458.1文獻標識碼：A DOl：10.13282/j.cnki.wccst.2025.01.036

文章編號：1673-4874（2025）01-0119-04

0 引言

隨看經(jīng)濟的發(fā)展，高速公路建設工程越來越多，但很多工程的建造環(huán)境惡劣，其中隧道建設環(huán)境更為惡劣1，因此隧道作業(yè)易造成重大安全事故，對施工人員的生命產(chǎn)生威脅2。目前有很多專家對高速公路隧道安全管理技術進行了研究3。例如，汪霄等4為了提高隧道工程施工現(xiàn)場安全管理效率，設計了一種基于改進未確知測度法的安全管理成熟度評價模型，將該模型與其他模型進行對比，結(jié)果顯示該模型能在一定程度上降低隧道作業(yè)安全事故發(fā)生概率。為保障隧道施工安全，魏強團隊提出了一種基于韌性理論的隧道施工安全韌性評估模型，將該模型與其他安全評估模型進行對比，結(jié)果顯示該模型的評估準確率提高了87. 6% 。但這些隧道安全管理技術還存在安全管理不及時、事故處理能力弱、安全事故風險識別不準確的問題。因此，提出一種能夠提高風險識別能力和安全事故處理能力的隧道安全管理技術是一項亟須解決的問題7。工作分解結(jié)構（WorkBreakdownStructure，WBS）是一種項目管理工具，該工具一般用于估算規(guī)模及估計工作量。路璐9利用WBS工具對直飲水處理工程中的成本進行估計和分析，將工程的經(jīng)濟成本降低了 30.7% 。谷雨軒等[1]為提高阻力傘保障風險管理安全，設計了一種基于WBS的分析方法，將該方法用于實際情況中進行分析，結(jié)果顯示該方法能夠?qū)L險控制在 1% 以下。但單獨使用WBS對施工項目進行工程分解僅能降低施工難度以及預估工作量，對風險識別并不準確。而風險分解結(jié)構（RiskbreakdownStructure，RBS）可以對WBS分解出的工作包進行風險識別，該結(jié)構廣泛用于各種系統(tǒng)的風險評估中。鐘富力團隊[2]針對電力物資供應鏈中風險評估不準確的問題，提出了一種基于RBS的風險識別技術，將該技術用于電力物資供應鏈中進行試驗，結(jié)果顯示該技術的風險預警效果為 92% 。所以，本研究將WBS和RBS結(jié)合，形成WBS一RBS方法，再使用該方法構建風險識別體系，將該體系用于高速公路隧道安全管理中，以提高隧道安全管理技術的風險識別能力。本研究的創(chuàng)新之處在于，將WBS和RBS進行有機結(jié)合，先利用WBS模型將高速公路隧道工程進行工作量分解，將工作分解為多個子模塊，然后利用RBS對每個子模塊的風險進行評估，以此構建風險識別體系，并將該體系用于高速公路隧道安全管理中，以保障隧道施工的安全。

1基于WBS一RBS風險識別的安全管理技術

1.1基于WBS一RBS方法構建的風險識別體系

隨著生活水平的提高，人們對交通便利的要求越來越高，而我國有很多不良地形對交通發(fā)展造成了巨大的影響[13]。其中，高速公路隧道的施工面臨的地形條件更為復雜，施工環(huán)境惡劣，易發(fā)生風險事故。為了對風險事故進行有效控制，需要建立一套風險評估體系對施工風險進行準確評估，對隧道施工風險進行安全管理[14]。WBS是一種工作分解結(jié)構方法，可以對整個施工項目進行分解，以便施工人員對各個部分進行風險識別[15]。該方法通過將施工項目分解成任務，再將任務分解成不同工作，然后將這些工作分配給不同的人，直至分解完畢。通過該方式將工程項目進行分解，可以降低管理難度。WBS按照項目功能、施工過程、項目目標、項目智能等多種不同的形式進行分解，其分解結(jié)構如圖1所示。

由圖1可知，WBS分解可以將整個項目分解成各個子模塊，以便施工團隊項目經(jīng)理確定和管理項目的工作進度。具體為：施工團隊拿到承包項自時的工作說明書，確定工作項自分解方式；對工作項自進行分解，畫出WBS分解的層次結(jié)構；將施工項目中的主要項目進行細分，分解為更小的、更易于管理的工作包，包含預計成本、進度安排、人員分配等。但使用WBS對施工項目進行分解后，為評估施工風險，還需要結(jié)合RBS方法對每個分解項目的施工風險進行安全管理。RBS方法是以風險管理理論為基本理論，再結(jié)合風險定量、定性分級要求進行科學的風險水平分級和分類監(jiān)管。將WBS與RBS結(jié)合，對施工項目進行細分并對每個項目風險進行識別和分析。基于WBS一RBS的風險識別體系基本結(jié)構如圖2所示。

由圖2可知，WBS-RBS將WBS劃分出的各個子項目作為矩陣的行，將RBS分解出的各個風險節(jié)點作為矩陣的列，構建出一個基于WBS-RBS的項目工程風險識別矩陣。矩陣中黑色表示該子項目存在對應的風險隱患，而白色表示不存在風險隱患或者該風險可以被忽略。通過建立WBS-RBS矩陣圖對施工項目的各種風險進行評估，顯示各個子項自的風險大小，以便項目施工人員對各個子項目的進度和成本進行管理。

1.2WBS一RBS風險識別體系在高速公路隧道安全管理中的應用

大多數(shù)隧道工程施工環(huán)境惡劣，施工過程中會存在很多風險，如果安全管理人員不能夠準確評估施工風險，則會造成重大安全事故。為了對高速公路隧道工程進行安全管理，本文研究利用WBS-RBS風險識別體系對項目進行風險把控。基于WBS-RBS風險控制體系的高速公路隧道安全管理流程如圖3所示。

由圖3可知，隧道工程安全管理技術先要收集隧道工程項目的基本數(shù)據(jù)，如施工圖紙、施工方案等，將數(shù)據(jù)收集好之后進行統(tǒng)一的格式化處理，再將處理后的數(shù)據(jù)輸入到WBA-RAB模塊中，由該模塊對整個隧道施工項自進行細分，并對各個子項自的完成時間、完成自標、項目結(jié)構、操作環(huán)境等進行風險識別。若存在風險，則判斷該風險是否需要進行分解，建立新的風險；若還需要分解，則將該風險返回至風險分解中再次進行分解直至不能分解為止。風險分解完畢后，需要對風險進行編碼、風險因素、風險事件、風險后果分析。根據(jù)這些分析結(jié)果對風險進行評價和分級，并通過風險分級情況將風險分給不同的項目人員，由項目人員策劃風險控制措施。對風險控制措施進行跟蹤驗證和定期更新，并再次對風險控制措施進行風險識別。若初始風險識別中沒有檢測到風險存在，則需要通過風險識別對三要素資產(chǎn)、脆弱性和威脅性再次進行篩查，若篩查出存在風險則將篩查出的風險返回到風險分解步驟中，進行風險分解，直至篩查不出風險。通過多次風險識別和分解，建立項目風險清單和項目風險控制措施清單，以此對隧道施工項目的安全進行管理。

此次研究以廣西都巴高速公路發(fā)瑞特長隧道為研究對象進行模擬試驗。該工程位于廣西河池市，是廣西S30賀西線都安至巴馬高速公路建設項目控制性工程，于2021年正式通車。該工程隧道左洞全長5. 334k m ，右洞全長5. 328k m ，是國內(nèi)設計施工難度極大、風險極高的公路隧道之一。

2 WBS一RBS風險識別體系的效果分析

為了驗證WBS一RBS風險識別體系的風險識別效果，本研究對該風險是識別體系和傳統(tǒng)風險識別進行了仿真模擬試驗。試驗基于廣西都巴高速公路發(fā)瑞特長隧道進行，收集該隧道的各項數(shù)據(jù)作為仿真試驗的依據(jù)。將該隧道工程通過WBS劃分為多個子模塊，再利用RBS對每個子模塊進行風險識別，將各模塊的風險識別準確率、誤差率、耗時進行權重分配再相加，得到該工程的總準確率、誤差率和風險識別耗時。對該工程進行10次仿真模擬試驗，以兩種方法的識別準確率和誤差率進行對比，結(jié)果如圖4所示。

由圖4（a）可知，基于WBS一RBS方法構建的風險識別體系對風險的識別能力準確率較高，由多次模擬試驗可得，其風險識別準確率平均為 99.8% ，遠超過預期的風險識別準確率，而傳統(tǒng)方法對于工程風險識別的平均準確率僅有65. 7% ，且準確率極其不穩(wěn)定，風險識別能力弱。由圖4（b）可知，在施工過程中對工程項自的風險識別預期誤差率需要 -2% ，WBS-RBS方法構建的風險識別體系誤差率僅有 1.1% ，達到了預期的要求，而傳統(tǒng)風險識別方法的風險識別的誤差率高達 3.7% ，未達要求。由上述試驗可得，基于WBS一RBS方法構建的風險識別體系能夠提高施工過程中的風險識別能力。將該風險識別體系用于新疆東天山特長隧道的安全管理中進行模擬試驗，檢測其實際應用效果，并與傳統(tǒng)的風險識別體系的風險識別時間和施工項目的覆蓋率進行對比，結(jié)果如圖5所示。

由圖5（a）可知，在實際施工項目中，WBS-RBS方法構建的風險識別體系完成風險識別檢測的時間平均為 ，而傳統(tǒng)方法對施工項目進行風險識別檢測的時間為 ，對整個施工項目的風險識別檢測完整性稱為項目檢測的覆蓋率。由圖5（b）可知，WBS-RBS方法構建的風險識別體系對整個項目的覆蓋率為98. 7% ，并且每次試驗的覆蓋率都比較穩(wěn)定，均在 95% 以上，而傳統(tǒng)方法的風險識別覆蓋率遠低于WBS-RBS風險識別體系。在多次試驗中，傳統(tǒng)方法的風險識別覆蓋率最高僅有 67.7% ，平均覆蓋率也僅有 58.7% ，并且傳統(tǒng)方法的識別覆蓋率不穩(wěn)定，易造成風險識別漏報的問題。對使用WBS一RBS風險識別體系的施工過程中安全事故發(fā)生概率和施工速度進行分析，并與傳統(tǒng)方法、未做風險識別管理的施工項目進行對比，結(jié)果如圖6所示。

由圖6（a）可知，經(jīng)過WBS-RBS風險識別管理的施工項目每月安全事故發(fā)生概率降低了 96.3% ，而項目團隊的預期降低量為 80% ，說明基于WEB-RBS方法的風險識別體系能夠達到預期標準；使用傳統(tǒng)識別方法后，每個月的安全事故發(fā)生概率降低百分比僅有58. 9% ，遠遠低于預期標準。由圖6（b）可知，經(jīng)過WBS一RBS風險識別管理后的項目施工速度每月平均加快了 96.7% ，而使用傳統(tǒng)方法進行風險評估后，項目施工速度每月僅提高47.8% ，遠達不到預期要求的 73.5% 。由上述研究結(jié)果可知，基于WBS-RBS方法的風險識別管理體系可以提高項自施工的速度，降低安全事故發(fā)生概率。對使用風險評估的項目工程的質(zhì)量進行評估，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，傳統(tǒng)風險識別體系對于項目的運維風險、社會影響、經(jīng)濟風險和環(huán)境保護風險的管理未能達到預期要求的結(jié)果，而基于WBS一RBS方法的風險識別體系完全能夠達到預期要求，且對于經(jīng)濟風險的降低量達到了 97% ，是幾種風險安全管理方法中降低量最多的，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的風險識別安全管理體系。由上述分析結(jié)果可知，基于WBS一RBS方法的風險識別安全管理體系可以大幅度降低各種風險的發(fā)生概率，提高項目的可行性和施工效率，保障施工人員的生命安全。

3結(jié)語

針對目前高速公路隧道安全管理技術存在風險識別誤差較大、準確率低、安全管理能力弱的問題，研究將WBS和RBS進行融合，并基于融合的WBS-RBS構建風險識別體系，再將該體系用于高速公路隧道安全管理中，以提高隧道的風險識別能力。將WBS一RBS構建的風險識別體系與傳統(tǒng)的風險識別方法進行對比，結(jié)果顯示W(wǎng)BS-RBS風險識別體系的識別準確率為 99.8% ，遠高于傳統(tǒng)方法的65. 7% ，且WBS-RBS風險識別體系的誤差率僅為 1.1% 。對該體系的實際應用效果進行分析，結(jié)果顯示使用該體系后的高速公路隧道安全管理的風險識別耗時僅需1.1min，且WBS-RBS風險識別體系對整個項目的覆蓋率達到了98. 7% ，而傳統(tǒng)方法的覆蓋率僅為58. 7% 。同時，WBS-RBS風險識別體系將項目工程的安全事故發(fā)生概率降低了96. 3% ，對技術風險、運維風險、法律風險、經(jīng)濟成本風險和環(huán)境風險都降低了87% 以上，能夠達到預期標準。由此可得，研究提出的風險識別體系能夠降低隧道安全事故的發(fā)生概率，保障施工的進度和安全。但惡劣天氣對試驗結(jié)果是否有影響還有待考察。

參考文獻

[1]梁波，牛佳安，李碩，等.考慮能見度影響的公路隧道照明動態(tài)優(yōu)化與智能控制[J].控制理論與應用，2023，40（10）：1783-1792

[2]鄧發(fā)友，夏才初，許崇幫.基于中智理論的公路隧道健康狀態(tài)評價方法研究LJ」.中外公路，2023，43（2）：173-177.

[3]于亞軍，賈紫涵，羅麗嬌，等.高速公路隧道施工事故三維智能識別與預控技術[J].石家莊鐵道大學學報（自然科學版），2021，34（2）：80-86.

[4]汪霄，顧家明，劉財源.基于改進未確知測度法的隧道工程施工安全管理成熟度研究[J].土木工程與管理學報，2021，38（1）：24-78

[5]魏強，劉加奇，王景春，等.基于理想模糊物元的隧道施工安全韌性評估[J].中國安全科學學報，2021，31（8）：62-68.

[6]劉紅勇，徐敏，張靜曉，等.基于GIS的特長公路隧道火災風險管理研究[J].重慶交通大學學報（自然科學版），2023，42（8）：114-124.

[7]胡立偉，胡飛宇，趙雪亭，等.高速公路隧道出口區(qū)域交通風險場識別研究[J].安全與環(huán)境學報，2024，24（1）：53－62.

[8]Ganesdhi G A， Latief Y，Nugroho D B.Development Of Risk - BasedWork Breakdown Structure（WBS） Standards For Integrated DesignAnd Construction Phase On Design - Build Method Of ArchitecturalWorks Of High- Rise Building To Improve Construction Safety Per-formance[J].lnternational Journal of Science，Technology amp; Manage-ment，2023，4（4）：792-801.

[9]路璐.直飲水處理技術WBS模型分析及應用啟示[J].凈水技術，2021，40（1）：66-70.

[10]谷雨軒，徐常凱，倪彬.基于組合賦權云模型的阻力傘保障風險評估[J].科學技術與工程，2022，22（24）：10787-10795.

[11]李輝山，張碧云，高旭慧.基于WBS-RBS與組合權重的裝配式建筑施工HSE風險評價[J].工程管理學報，2022，36（2）：130-134.

[12]鐘富力，鐘上升，韋灃乘，等.電力物資供應商履約風險預警評價模型及研究[J].微型電腦應用，2023，39（1）：80-83.

[13]鄧翔，袁滿，李雙強.西部大開發(fā)二十年基礎設施建設效果評估[J].西南民族大學學報（人文社科版），2021，42（6）：141-151.

[14]汪軍，馬潔晨，柏繼松，等.典型區(qū)域電解錳渣的特性、環(huán)境風險及資源化利用前景分析[J].中國錳業(yè)，2022，40（1）：1-8.

[15]You Q，Zhang Z，Wang H，et al.Risk identification of subway tunnelshield construction based on WBS - RBS method[J].InternationalJournal of Critical Infrastructures，2023，19（3）：261-273.

[16]Bepari M，Narkhede B E， Raut R D.A comparative study of projectrisk management with risk breakdown structure（RBS）： a case ofcommercial construction in India_JJ.International Journal of Con-structionManagement，2024，24（6）：673-682.