基于BORA法的長大橋梁運營安全風險評估技術研究

闞有俊

(江蘇泰州大橋有限公司，江蘇 泰州 225300)

長大橋梁在現代綜合交通運輸體系中具有不可替代的優勢和作用，成為交通運輸基礎設施快速發展的重要選擇。據交通運輸部《2015年交通運輸行業發展統計公報》[1]，截至2015年末全國公路橋梁共有80.53萬座、長度4 916.97萬m，比上年增加2.61萬座、長度324.19萬m，其中特大橋梁4 257座、長度753.54萬m，大橋86 178座、長度2 251.50萬m。大橋及特大橋梁數量已占橋梁總數的11.23%，其長度占到橋梁總長度的61.12%。

由于長大橋梁跨度大、結構復雜，多跨越山川、河流，與一般中小型橋梁相比具有受自然條件影響大、交通通行任務重、受水路和陸路雙重交通威脅、設備檢維修技術要求高、應急救援實施難、發生事故后社會輿論影響大等特點，因而對長大橋梁運營管理者的安全管理手段和技術水平提出了更高的要求。

長大橋梁運營安全的風險評估是指查找、分析長大橋梁運營管理過程中可能存在的各種風險因素，評估這些風險因素可能造成的后果和程度，并提出合理、可行的安全對策與措施，從而降低長大橋梁運營的風險，保障作業人員安全和橋梁結構安全以及過往車輛、船舶的通行安全。為此，本文對適用于長大橋梁運營安全的風險評估技術進行了研究。

1 長大橋梁運營安全的風險評估方法

長大橋梁運營的安全管理涉及到橋梁結構安全、運營管理(收費、養護、清障、保潔等作業)安全等諸多方面。目前，國內外的專家學者在對中小橋梁的管理、維修等方面的研究較多[2-3]，但往往集中在對橋梁施工過程[4-6]、橋梁結構[7-8]或某種單一橋梁風險事態[9-12]的評估中,如丁閃閃等[13]對橋梁施工階段進行了風險評估。然而，目前針對長大橋梁運營安全風險進行綜合評估的研究相對較少，且學者們大多采用德爾菲法、安全檢查表法等常見的風險評估方法，這些方法雖然在評估單一類型風險事件時能取得較為合理的結果，但在用來評估整個系統多種類型風險時往往會出現較大的誤差。因此，為了客觀、科學、有效地評估長大橋梁運營過程中存在的各種風險，根據風險事件等級制定相應的管控措施，保障橋梁安全，有必要研究適用于長大橋梁運營特點的風險評估技術。

安全柵與運營風險分析(Barriers Operational Risk Analysis，BORA)方法是挪威學者斯諾瑞·斯克萊特博士于2007年提出的一種風險分析方法[14]，最早用于油氣設施運營階段安全分析預防及響應。BORA法通過研究風險影響因子(RIF，一般分為技術因子、人為因子和組織因子三類)來評估風險事件發生的可能性，它既可以進行定性風險分析，也可以進行定量風險分析，同時兼顧了運行、人為和組織的因素。

長大橋梁運營管理過程中存在的風險因子復雜多樣且各具特性，而采用考慮風險因子多樣性和影響差異性的BORA法評估長大橋梁運營的安全風險在理論上具有與生俱來的優勢，但在實際操作中BORA法根據權重10-8-6-4-2確定風險因子(RIFi)重要度以及確定權重因子的方法是否合理缺乏足夠的證明。因此，為了提高長大橋梁運營安全風險評估的可靠性，本文基于BORA法，結合長大橋梁運營的特點，針對BORA法存在的局限性，對BORA法中風險因子和權重系數的取值方法進行了改進，并采用問卷調查和專家評估法評估事故后果的嚴重性，根據行業內安全風險的劃分標準，結合風險矩陣理論編制形成風險矩陣評估表，最終形成一套適用于評估長大橋梁運營安全的風險評估技術。

2 長大橋梁運營安全的風險評估實例分析

本文利用BORA法對江蘇泰州大橋運營期間可能發生的車輛碰撞事故進行了分析，具體分析過程如下。

2.1 確定導致事故的各個因素及對應的風險因子

基于前人的研究，本文運用經典的事故樹分析法[15]，找出導致江蘇泰州大橋發生車輛碰撞事故的各個因素及相對應的風險因子,建立的事故樹分析圖如圖1所示。

圖1 泰州大橋發生車輛碰撞事故樹分析圖Fig.1 Analysis chart of vehicle collision accident tree of Taizhou Bridge

2. 2 確定層次分析的評價指標體系

根據上述事故樹分析的結果，確定江蘇泰州大橋發生車輛碰撞事故的層次分析的評價指標體系,見圖2。

圖2 車輛碰撞事故層次分析的評價指標體系Fig.2 Index system of analytical hierarchy process for the vehicle collision accident

2. 3 車輛碰撞事故可能性分析

本次選定5位相關領域有經驗的技術專家及一線操作人員對上述建立的層次分析指標體系準則層和指標層的權重進行打分，并計算風險因子導致車輛碰撞事故發生的可能性，具體如下。

(1) 準則層權重打分及計算：選取5位相關領域的一線操作人員及專家，采用表1所示的1～9標度法對準則層的權重進行打分，并構建判斷矩陣。例如：對于專家1，準則層權重的打分情況見表2。

表1 層次分析法判斷矩陣標度及其含義[16]Table 1 Scale and the meaning of the judgment matrix in analytic hierarchy process[16]

表2 準則層權重打分表Table 2 Marking table of the weight of the criterion layer

則可以確定相應的判斷矩陣為

計算該判斷矩陣的特征向量，歸一化得出準則層A、B、C、D的權重為：[0.10，0.10，0.55，0.25]。

經計算，最大特征根λmax=4.043 5，一致性指標CI=(λmax-4)/(4-1)=0.014 5，對于4階矩陣，平均隨機一致性指標RI=0.90，則隨機一致性比率CR=CI/RI=0.016<0.1，故判斷矩陣的一致性滿足要求。

同理，按照上述計算過程，分別得到其他4位專家對準則層權重的打分結果及構建的判斷矩陣，經計算，均符合判斷矩陣一致性檢驗的要求。最后取5位專家的平均值，得到準則層權重的計算結果為：[0.25，0.24，0.30，0.21]。

(2) 指標層權重打分及計算:同理，選取5個相關領域的一線操作人員及專家，采用表1所示的1～9標度法對指標層的權重進行打分，并構建判斷矩陣。對5位專家給出的判斷矩陣進行一致性檢驗，并計算各個指標的權重，取5位專家的平均值，得到指標層權重的計算結果，詳見表3。

表3 指標層權重的計算結果Table 3 Calculation results of the weight of the index layer

(3) 風險因子發生可能性的打分及計算：選取5位相關領域的一線操作人員及專家，按照風險事件發生可能性等級的劃分標準(詳見表4),對風險因子發生的可能性進行打分。

表4 風險事件發生可能性等級的劃分標準Table 4 Grading of possibility of the risk events

根據專家打分結果，得到如下專家打分樣本評價矩陣：

參考測度理論，各二級因素取值可分為5個等級，按照表4每個等級取值為該區間的平均值，即W=(9，7，5，3，1)。

采取灰色理論系統對專家打分樣本評價矩陣進行處理[17]。定義k類白化函數為fk，樣本di在k類白化函數上的白化值為fk(di)。本研究中f5表示一共有5類白化函數，yk為fk的值，x為樣本值，則：

f1(上類)：y1=x/9,x∈[0，9)；y1=1，x≥9；

f2(中上類)：y2=x/7,x∈[0，7)；y2=-x/7+2，x∈[7，14]；y2=0，x>14；

f3(中類)：y3=x/5,x∈[0，5)；y3=-x/5+2，x∈[5，10]；y3=0，x>10；

f4(中下類)：y4=x/3,x∈[0，3)；y4=-x/3+2，x∈[3，6]；y4=0，x>6；

f5(下類)：y5=1,x∈[0，1)；y5=-x/1+2，x∈[1，2]；y5=0，x>2；

以專家評價矩陣為基礎，分析評價指標A1，可得出每個評價標準灰度統計值中的一部分組合成灰類統計值。可計算出A1符合一類白化函數的統計值為

n11=f1(u11)+f1(u21)+f1(u31)+f1(u41)+f1(u51)=1.444 4

同理，可計算出A1符合二類、三類、四類、五類白化函數的統計值分別為

n12=1.857 1，n13=2.600 0，n14=3.000，n15=2.000

則A1的總灰類統計值為

nA1=n11+n12+n13+n14+n15=10.901 6

計算評價指標A1中每個灰類的權重為

v11=n11/nA1=1.444 4/10.901 5=0.132 5,v12=0.170 4,v13=0.238 5,v14=0.275 2,v15=0.183 5

同理，可計算出評價指標A2、A3、A4中每個灰類的權重，從而得到最終評價權重矩陣:

同理，可計算得到：

(4) 模糊運算:進行模糊運算，有

XA=WA·VA=[0.48,0.23,0.17,0.12]·

=[0.171 1,0.204 0,0.248 1,0.242 6,0.134 2]

根據最大隸屬度原則，此時XA取值為5。

同理，可計算出：

XB=[0.169 1，0.204 6，0.262 2，0.267 3，0.096 8]，XB取值為3；

XC=[0.215 9，0.261 0，0.256 9，0.157 3，0.100 9]，XC取值為7；

XD=[0.183 1，0.213 9，0.256 8，0.211 4，0.134 9]，XD取值為5。

(5) 風險因子導致事故發生的可能性評價:風險因子導致事故發生的可能性可采用下式進行判定：

P=αXA+βXB+γXC+zXD

(1)

式中：α和XA為管理因素的權重系數和風險可能性取值;β和XB為車輛因素的權重系數和風險可能性取值;γ和XC為人為因素的權重系數和風險可能性取值；z和XD為環境因素的權重系數和風險可能性取值;

代入數值后可得：P=0.25×5+0.24×3+0.30×7+0.21×5=5.12，則表明風險因子導致江蘇泰州大橋發生車輛碰撞事故的可能性為3級，風險發生概率為中等，事故發生的可能性一般。

2. 4 事故后果嚴重性評估

在進行事故后果嚴重性分析時，通過事故環境構建和事故演化過程分析及描述，并通過問卷調查的形式讓5位專家從人員傷亡、直接經濟損失、環境損失等多個角度并結合自身應急管理狀況對事故后果嚴重性進行評估，最終以所有專家評估結果的中位數作為評估事件的風險等級。在進行風險損失等級劃分時，取風險損失的最高值，表5為事故后果嚴重性等級的劃分標準。

根據本研究中5位專家的打分情況，確定江蘇泰州大橋發生車輛碰撞事故的事故后果嚴重性等級為1級。

2. 5 事故的風險評估結果與分析

本文采用風險矩陣法將事故發生的可能性和事故后果的嚴重性進行組合，來評估事故的風險等級。事故的風險等級分為4級：I級(低風險)、II級(中度)、III級(高度)和IV(極高)，見表6。

表5 事故后果嚴重性等級的劃分標準Table 5 Grading standards of severity of the accident consequence

表6 事故的風險等級評估矩陣Table 6 Risk level assessment matrix of the accident

根據上述評估結果，江蘇泰州大橋發生車輛碰撞事故的可能性，即風險發生概率為3級，事故后果嚴重性，即風險損失為1級，對照表6可知，該大橋發生車輛碰撞事故的風險等級為II級，即中度風險。

3 結 論

本文借鑒BORA風險評估理論，采用層次分析和模糊綜合運算法，對長大橋梁運營的風險因子和權重系數取值方法進行了改良，并結合風險事件后果嚴重性評估內容，采用風險矩陣理論，研究形成了一套適用于長大橋梁運營安全的風險評估技術，并以江蘇泰州大橋運營期間可能發生的車輛碰撞事故為典型案例，對該方法在長大橋梁運營安全風險評估中的適用性和準確性進行了驗證，從而驗證了該方法的可靠性和可行性。

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