基于改進證據理論的裝配式建筑施工高處墜落風險評價

黃 鶯，熊文文,2，劉夢茹，魏晉果

(1.西安建筑科技大學 土木工程學院，陜西 西安 710055；2.上海建科工程咨詢有限公司，上海 200032)

建筑業(yè)是我國安全事故的高發(fā)行業(yè)，而高處墜落事故在所有建筑安全事故中占比最高.中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設部2018年的安全事故情況通報[1]顯示，高處墜落事故占比高達52.2%，是造成人員傷亡和經濟損失的主要事故類型.裝配式建筑作為目前建筑行業(yè)發(fā)展的熱點，其施工方式不同于傳統建筑，由于不便于搭設內外腳手架，安裝預制外墻板時，工人需在高空臨邊處作業(yè)，極易導致高處墜落事故的發(fā)生.因此，研究裝配式建筑施工發(fā)生高處墜落事故的風險因素并建立有效的風險水平評價方法，對于提高安全管理效率、促進裝配式建筑在我國的持續(xù)健康發(fā)展尤為重要.

目前，裝配式建筑施工安全問題的研究主要從風險因素和風險評價的角度開展，如李皓燃等[2]采用SEM確定了裝配式建筑施工5個階段的關鍵風險因素，并分析了各階段風險因素間的關聯性；Fard等[3]通過對125個裝配式建筑施工安全事故的調查研究，分析了事故的傷害類型及發(fā)生的原因；Tao Wang等[4]依據建筑工業(yè)化建設過程，構建了包括風險識別、風險分析和評估以及風險處理和控制的風險管理網絡模型；趙向東[5]采用系統動力學建立了建筑工業(yè)化全過程安全風險識別反饋模型，并基于可拓優(yōu)度評估方法，構建了安全風險評估模型.關于施工安全風險評價的研究，還有很多學者在分析裝配式建筑施工風險因素的基礎上，采用灰色聚類[6]、測度理論[7]、集對分析[8]、神經網絡[9]、突變理論[10]等方法構建了裝配式建筑施工安全風險綜合評估模型，以測評裝配式建筑施工過程中的安全狀態(tài).

現有研究對裝配式建筑施工中頻發(fā)的高處墜落事故涉及較少，而裝配式建筑施工中存在大量的吊裝、拼接等高處作業(yè)，極易發(fā)生高處墜落事故.此外，在風險評價過程中，大多定量研究的初始數據常采用專家打分得到，其結果具有較強的主觀性，而DS證據理論能有效融合不確定信息，現已廣泛應用于風險分析與決策等鄰域[11-13].因此，本文通過實地調研及專家咨詢，在充分識別裝配式建筑施工高處墜落風險因素的基礎上，采用結構熵權法確定指標權重；針對DS證據理論高沖突證據融合結果不合理的缺點，引入權值分配與矩陣算法改進DS證據理論的合成法則，以有效融合各位專家的評價意見，定量評估裝配式建筑施工過程中發(fā)生高處墜落事故的風險，為后續(xù)施工采取何種防范措施提供輔助決策支持.

1 風險評價指標體系

裝配式建筑施工高處墜落風險評價的首要任務是識別風險因素，建立風險評價指標體系.與傳統建筑工程相比，裝配式建筑施工機械化程度高，在吊裝拼接過程中存在大量的臨邊高空作業(yè).在裝配式建筑施工過程中，腳手架和塔吊的安裝、拆卸與使用、臨邊與洞口處、吊籃或施工機具作業(yè)等部位都存在著發(fā)生高處墜落事故的風險.通過分析56起高處墜落事故案例發(fā)生原因，發(fā)現高處墜落事故的發(fā)生的原因具有很強的綜合性，并且人、物、環(huán)境及管理是事故發(fā)生原因的基礎構成因素.通過對實際項目調研與專家咨詢，并查閱《建筑施工安全檢查標準》(JGJ 59-2011)等標準規(guī)范，分析確定了裝配式建筑施工中引發(fā)高處墜落事故的風險因素.用SPSS軟件分析風險因素的重要度與離散度，最終構建出如圖1所示的風險評價指標體系.

圖1 高處墜落風險評價指標體系

2 DS證據理論

DS證據理論也稱為Dempster-Shafer證據理論，1967年Dempster首次提出，后由Shafer[14]在此基礎上進一步發(fā)展.DS證據理論作為一種不確定推理方法，具有直接表達“不確定”和“不知道”的能力.它通過信任函數度量未知因素引起的不確定性大小，從而有效表示和處理不確定信息，使評估結果更加準確可靠.目前已被廣泛應用于決策與風險分析、人工智能、目標識別等領域.傳統DS證據理論的相關基本概念奚婷婷[15]對其進行了詳盡的論述，基于這一法則，多個獨立證據的融合結果為

(1)

采用傳統證據理論的合成法則融合高沖突證據，其結果難以客觀反應評價意見，并且運算時間會隨著證據數量的增加呈指數增長.本文在已有研究基礎上，采用權值分配方式改進證據理論合成法則，以增加高沖突證據融合結果的可靠性，再通過矩陣算法縮短運算時間[16]，具體過程見3.2小節(jié).

3 構建風險評價模型

3.1 基于結構熵權法確定指標權重

結構熵權法是程啟月[17]基于熵理論，提出的一種主客觀相結合確定權重的方法.其基本思想是：采用德爾菲法采集專家意見，形成典型排序矩陣，再根據熵理論計算熵值，通過認識盲度減少典型排序的不確定性.最后對總體認識度歸一化處理，即可得到指標的權重向量.采用該方法確定指標權重，不僅能降低采用主觀賦值專家認知不確定性的影響，同時能避免客觀賦值收集大量數據的困難.因此，本文采用結構熵權法確定指標權重，具體步驟參見文獻[17].

3.2 基于改進證據理論的風險評價

(1)構造隸屬度矩陣

本文將專家評價等級劃分為很低、低、中、高、很高五個等級，并定義相應的函數中心μ分別為0、0.25、0.5、0.75、1.

(2)數據融合

首先，通過權值分配方式將證據沖突系數K依據平均支持度q(A)進行分配.改進后的合成法則如下：

(2)

其次，引入矩陣算法對經權值分配改進后的合成法則進行改進.

設邀請n位專家評價高處墜落風險，評價等級如前所述分為五個等級，通過對隸屬度矩陣歸一化處理，可得mass函數：

其中：mij為專家i對某指標評價意見屬于j級風險的置信度，并且滿足行和為1，即：mi1+mi2+mi3+mi4+mi5=1，i=1,2,…,n.

首先對證據1和證據2合成，將M1的轉置和行向量M2相乘，得矩陣：

其中：對主對角線元素求和為式(1)中的分子，對非主對角線元素求和為系數K.

取矩陣R1中主對角線元素構成列向量，與向量M3相乘，得新矩陣R2.此時，對矩陣R2主對角線元素求和仍為式(1)中的分子，但K應為矩陣R1和R2中所有非主對角線元素求和.

依次類推，將n條證據逐一融合，最終得到的矩陣Rn-1.對矩陣Rn-1中主對角線元素求和仍為式(1)中的分子，沖突系數K為矩陣R1,R2,…,Rn-1的所有非主對角線元素之和.

以上即為通過權值分配與矩陣算法改進后的證據合成步驟，其法流程如圖2所示.

圖2 基于權值分配與矩陣算法改進的證據合成流程圖

(3)指標mass函數合成

結合所確定的權重，對所有二級指標的基本概率分配進行合成，得一級指標的基本概率分配：

(3)

式中：m(Aij)表示指標Aij對A的支持度，ni為各一級指標所含二級指標個數.

(4)風險綜合評價

為定量評價裝配式建筑施工高處墜落風險水平，本文將高處墜落的五個風險等級取值限定于[0,1]，通過對[0,1]進行等同劃分，如表1所示，以界定風險等級，并定義各風險等級對應的評價量化值分別為0.1、0.3、0.5、0.7、0.9.

表1 風險等級劃分

通過將一級指標的基本概率分配與對應的評價量化值相乘，并對其單值化處理，即可得到風險綜合評價值與潛在主要風險因素.

相比DS證據合成法則，該方法能克服高沖突證據融合不合理與大數據導致的工作效率低下問題，使評價結果更為可靠.

4 實證分析

本文選取某裝配式建筑項目29#住宅樓進行實證分析，該住宅樓地下1層，地上32層，建筑高度91.55 m，總建筑面積15 665.16 m2，主體結構形式為剪力墻結構，墻體與樓梯均為預制墻板與樓梯，樓板采用疊合樓板，預制構件節(jié)點處通過現場澆筑混凝土連接.

4.1 指標權重的確定

依據圖1建立的裝配式建筑施工高處墜落風險評價指標體系，邀請20位相關專家對風險指標進行重要性排序.為簡化計算，并有效減少極端評價值的影響，基于派生德爾菲法，將這20位專家按照5人一組，分成4組，各組專家相互獨立的進行若干輪討論后，給出各級指標的重要性排序表，形成各級指標的典型排序矩陣，具體見表2.根據結構熵權法計算公式，得出各級指標權重：w=(0.328，0.262，0.182，0.228)，w1=(0.244，0.271，0.210，0.134，0.141)，w2=(0.366，0.217，0.174，0.243)，w3=(0.345，0.263，0.163，0.229)，w4=(0.443，0.557).可見，人的因素中“三違行為”、自身缺乏安全意識是較大風險因素；支撐設施搭設不合格，安全防護不到位是物的主要風險因素；管理因素中制度不健全、安全技術措施不全面是主要風險因素；現場吊裝作業(yè)環(huán)境為主要環(huán)境風險因素.

表2 指標典型排序矩陣及計算結果

4.2 高處墜落風險綜合評價

編制指標定量評定表，邀請10位專家根據圖1的評價指標體系與五個風險等級，評定各指標的風險等級及相應的不確定度.將收集到的數據代入隸屬度函數中，求出隸屬度矩陣.通過對隸屬度矩陣進行歸一化處理，即可得到各二級指標的基本概率分配.由于篇幅有限，本文只列舉專家1的評價意見及數據處理結果，如表3、4所示.

表3 專家1評價結果

表4 專家1的基本概率分配

根據所改進的合成法則，運用MATLAB進行編程，融合10位專家的評價意見，數據融合結果見表5.最后通過指標權重及公式(3)對表5中的數據逐層融合，得一級指標基本概率分配，結果見表6.

表5 數據融合結果

表6 指標mass函數合成

通過對一級指標的基本概率分配與各等級風險量化值相乘，計算出風險綜合評價值R為0.443 7，即發(fā)生高處墜落的風險等級為中，將一級指標C1～C4分別做單值化處理，得風險值R1=0.511 0、R2=0.377 0、R3=0.448 0、R4= 0.419 9，由R1>R3>R4>R2可知，人的因素是較大風險因素，其次是管理因素，環(huán)境和物的因素對引發(fā)高處墜落事故的風險相對較小.這與實際情況相符，表明所提出的風險評價模型對高處墜落風險評價的有效性與實用性.

在施工過程中，對施工人員應做好系統、持續(xù)化的安全培訓教育，針對不同高空作業(yè)類型設立特定的培訓內容，以提升施工人員的安全意識，從根源上預防高處墜落事故的發(fā)生；同時，應不斷完善安全管理制度，確保管理人員履行好監(jiān)督管理職責.

4.3 有效性分析

在風險評價過程中，當專家意見差異較大時，采用DS證據合成法則進行融合，其結果難以反映實際評價情況.以自身缺乏安全意識(C12)為例，有7位專家給出的意見為中風險等級，其余3位專家所給評價意見為高風險等級，計算其沖突系數K為0.887 5，采用傳統合成法則進行數據融合，結果為“中”的概率為0.987 6，近乎為1，而“高”的概率是0.012 4，而實際上10位專家中有3位專家的意見是“高”，由此可見傳統方法合成的結果并不能完全客觀反應評價意見.采用本文改進的合成算法進行融合，結果為“中”的概率為0.693 9，“高”的概率為0.279 0，顯然，采用該方法有效地反應了3位專家意見為“高”的事實.因此，采用本文改進的合成法則融合數據，能有效地解決高沖突證據融合結果不合理問題，兩者融合結果對比見表7.

表7 兩種合成算法對數據進行融合的結果

5 結論

(1)通過研究高處墜落事故的風險因素，結合裝配式建筑施工的特點，從人、物、管理、環(huán)境四個方面構建了裝配式建筑施工發(fā)生高處墜落事故風險評價指標體系.這將有利于管理人員對這些風險因素加強監(jiān)管，從而減少高處墜落事故的發(fā)生.

(2)采用結構熵權法確定指標權重，可利用典型排序的信息熵，減少專家認知模糊性的影響.結合模糊理論，采用高斯函數確定評價意見隸屬于不同風險等級的程度，能有效降低評價意見的主觀性.

(3)運用本文所改進的合成法則對評估數據進行融合，能綜合考慮每個證據，減少因人的判斷偏差而引起的隨機誤差，保證高沖突下證據融合結果的可靠性，并提高運算效率.通過實例分析，驗證了該模型評價結果的有效性與實用性，從而為制定預防方案提供輔助決策支持.