鐵路橋隧工程技術接口質量影響因素研究

鮑學英，文圓圓，胡所亭，班新林，許見超

(1. 蘭州交通大學 土木工程學院，甘肅 蘭州 730070； 2. 中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵道建筑研究所，北京 100081；3. 高速鐵路軌道技術國家重點實驗室，北京 100081)

0 引 言

艱險山區地形地勢復雜，地質災害頻發，氣候極端惡劣，鐵路工程橋隧占比高，橋梁與隧道間技術接口眾多且復雜，涉及面廣，使得橋隧工程技術接口實現過程中面臨許多困難[1]。技術接口作為鐵路工程建造的薄弱環節，對工程工期、成本，特別是工程質量有著重大影響。因此，對鐵路橋隧工程技術接口質量關鍵影響因素研究分析極其重要。

目前，國內外學者對接口質量做了大量研究，A.M.Al-HAMMAD[2]主要針對各參與方之間的接口問題進行研究，得出項目各參與方之間若協調不當，會嚴重影響項目的質量；王小明等[3]結合武廣鐵路項目，闡述了施工中站后預留接口常出現的質量問題；鐘永發等[4]通過鐵路工程四電接口工程施工中出現的主要問題，從基本思想、施工管理、技術標準等方面，分析了其形成原因，并提出了相對應的質量管理措施；孫登攀等[5]從高鐵施工實際出發，對于鐵路四電系統集成工程中常出現的接口質量問題，進行了總結分析，制定了相應的解決措施，保證施工質量。現有研究大多數只是闡述了接口問題對質量有直接影響，提出要重視工程的質量問題，且多為經驗性總結，缺乏對質量影響因素的深入分析，特別是對艱險山區鐵路橋隧工程的技術接口質量影響因素的研究分析鮮有涉及。

筆者基于相關文獻分析和質量管理理論，結合艱險山區鐵路橋隧工程項目自身特點，識別橋隧工程技術接口質量影響因素，運用結構方程模型和貝葉斯網絡相結合的方法，對技術接口質量影響因素進行模擬分析和診斷推理，確定影響技術接口質量的關鍵影響因素，有效預防技術接口質量問題的發生，進而提高技術接口質量的管理水平。

1 技術接口質量影響因素分析

根據橋隧工程的施工特點，并參考相關文獻[6]及國家鐵路局等企業頒布的規范，識別出橋隧連接、橋臺與洞身連接、邊坡的銜接、不均勻沉降、錨碇的錨固、防水排水、電纜槽的過渡等技術接口。

針對上述識別的橋隧工程技術接口，其質量影響因素涉及多方面，這些影響因素在特定環境條件下作用于技術接口，造成了技術接口實施的障礙，進而直接或間接影響技術接口質量。

影響鐵路橋隧工程技術接口質量的內外因素很多，但總結起來主要有5個方面，即人員、材料、設備、方法、環境，簡稱4M1E。其中人員的影響因素指參建人員對技術接口質量造成的影響，主要包括人員的素質狀況，管理決策是否正確，作業技能是否熟練等；材料的影響因素是指施工材料對技術接口質量造成的影響，主要包括材料性能是否符合要求，價格是否合理，驗收是否符合標準等；設備的影響因素是指技術接口施工過程中所需的設備對技術接口質量造成的影響，主要包括施工設備的類型是否符合施工特點，性能是否先進穩定等；方法的影響因素指設計圖紙、施工方法等對技術接口質量造成的影響，主要包括施工過程中圖紙是否合理，施工是否規范，操作是否正確等；環境的影響因素主要指自然、社會、空間和管理環境對接口質量造成的影響[7]。

以人員、材料、設備、方法、環境這5個方面作為外生潛變量，以技術接口質量作為內生潛變量。但上述潛變量不能直接進行計算評估，故擬定23個針對潛變量組成元素或突出屬性相關因素作為觀測變量進行分析。橋隧工程技術接口質量變量劃分見表1。

表1 橋隧工程技術接口質量變量劃分Table 1 Division of technical interface quality variables of bridge and tunnel engineering

2 理論基礎

對于質量影響因素的分析，結構方程模型 (structural equations model，SEM)有著較優秀的實證表明能力，多進行了潛變量分析，但也具有一定缺陷：①SEM的預測能力存在一定限制，且缺乏診斷能力，進而對管理決策的支持也非常有限；②SEM多為模擬變量的線性關系，對于非線性關系，外生變量對內生變量變化的解釋能力很弱，導致證實和預測都不準確。

貝葉斯網絡正好可以填補SEM的不足之處，特別是對變量之間關系的預測、診斷以及非線性關系的處理。因此，采用結構方程模型與貝葉斯網絡結合的方法，將鐵路橋隧工程的技術接口質量影響因素間的相互關系以及因素在整個體系中的作用程度具體描述，識別出關鍵的影響因素。

SEM主要是基于調查數據通過外生變量預測內生變量，或表明外生變量與內生變量之間的因果關系。SEM通常包含多個量模型和一個結構模型，首先確定潛變量與觀測變量之間，以及潛變量自身之間的作用機理，即構建潛變量間的結構模型和潛變量與觀測變量間的測量模型[8]。測量模型一般形式如式(1)、式(2)，結構模型一般形式如式(3)：

x=Λxξ+δ

(1)

y=Λyη+ε

(2)

η=Bη+Γξ+ζ

(3)

式中：x為外生潛變量ξ的觀測變量；y為內生潛變量η的觀測變量；Λx為x與ξ間的系數矩陣；Λy為y與η間的系數矩陣；δ為外生觀測變量x的測量誤差矩陣；ε為內生觀測變量y的測量誤差矩陣；B為η之間的結構關系矩陣；Γ為ξ對η的影響矩陣，ζ為潛變量誤差矩陣。

貝葉斯網絡(Bayesian network，BN)主要是側重于對先驗信息的獲取、挖掘與處理，從而形成先驗概率分布，并由此增強了數據推理的正確性。BN將數據結果以條件概率的方式代入模型，并結合先驗信息數據與后測信息數據，加以推理、診斷。

設變量集為X′={x1,x2,…,xn}，BN主要包含兩個部分，一部分是網絡結構S，另一部分則是變量概率分布P；一般S表示為一個有向無環圖，包括節點和有向邊(由父節點指向其后代子節點)，節點代表變量xi，而有向邊代表節點之間的依賴關系；如果節點xi有父節點，設節點xi的父節點為pa(xi)，其條件概率為P(xi|pa(xi))，將其表示為子節點和其父節點的關聯關系；如果節點xi沒有父節點，其條件概率可以用其先驗概率P(xi|Φ)=P(xi)表示；當父節點的先驗概率和子節點的條件概率分布同時存在時，則所有節點的聯合概率分布計算為[9]：

(4)

3 假設與方案設計

3.1 研究假設提出

質量能夠衡量鐵路橋隧工程技術接口管理目標的實現程度﹐通過影響因素與質量之間的作用關系研究、探尋鐵路橋隧工程技術接口質量影響因素的內部機理。鐵路橋隧工程技術接口質量的關鍵因素有哪些，因素間是如何作用的，以及作用結果對質量有什么影響？這些都是需要回答的問題。由此提出一個描述人員、材料、設備、方法、環境因素與技術接口質量關系的研究假設，如圖1。

圖1 技術接口質量假設模型Fig. 1 Hypothesized model of technical interface quality

假設H1：人員、材料、設備、方法、環境對技術接口質量有直接影響。

假設H2：人員對材料、設備、方法有直接影響。

假設H3：設備對材料有直接影響。

假設H4：方法對材料、設備有直接影響關系。

假設H5：環境對人員、材料、設備、方法有直接影響關系。

3.2 研究方案設計

通過問卷設計來驗證鐵路橋隧工程技術接口質量影響因素與質量關系的研究假設。結合鐵路橋隧工程的特點，確定鐵路橋隧工程技術接口質量影響因素人員、材料、設備、方法、環境及質量的相關測量指標，并采用5級李克特量表打分：1為沒有影響；2為有較小影響；3為有中等影響；4為有較大影響；5為有強烈影響。

4 實證研究

4.1 案例背景

以拉林段鐵路為研究對象，因該地區為艱險山區，使得橋隧工程的技術接口施工難度增加，也為其質量管理增加了許多困難。因此，有必要對該橋隧工程技術接口質量的影響因素進行分析，有助于提高該橋隧工程技術接口質量管理水平。

4.2 數據采集

選用電子問卷，問卷調查對象為艱險山區橋隧工程技術接口施工的一線員工、技術人員、工程管理人員等。調查問卷共325份，收回307份。其中，有效問卷300份，有效問卷回收率83.33%，滿足調查樣本需求。

4.3 問卷信度與效度檢驗

采用克朗巴哈系數(Cronbach’s α)進行信度檢驗，克朗巴哈系數的值一般情況下位于0和1之間。當系數不超過0.6時，其內部一致的信度不足；當達到0.7～0.8時，其量表具有相當的信度；當達到0.8～0.9時，則說明其量表的信度非常好[10]。

利用SPSS軟件得出量表中各因子的信度值(表2)。由表2可知，總量表為0.964，潛變量人員、材料、設備、方法和環境與技術接口質量克朗巴哈系數分別為0.884，0.880，0.801，0.849，0.885和0.812，均符合“大于0.8”的信度檢驗標準。綜上，問卷調查采集數據具有較高信度水平，可用于SEM分析。

表2 調查問卷的信度分析Table 2 Reliability analysis of questionnaire

采用探索性因子分析(exploratory factor analysis，EFA)實行效度檢驗，測度項與因子關聯關系及指標體系相符合，未出現測度項混合、因子負荷低等情況。效度檢驗包含內容效度與建構效度，該調查問卷是在國內外研究基礎上，并參考許多專家意見，經過多次修改得出的，使得問卷的內容效度較高，符合建構效度的分析。在其之前需對問卷進行KMO(kaiser-meyer-olkin)度量值和Bartlett球形檢驗(bartlett’s test)，利用SPSS軟件進行檢驗(表3)，KMO值為0.911，大于標準KMO值0.7；顯著性為0.000，小于0.001。根據KMO檢驗標準可知，該問卷數據存在相關性，通過了建構效度檢驗，可用于SEM分析。

表3 調查問卷因子分析檢驗Table 3 Factor analysis test of questionnaire

4.4 結構方程模型擬合分析

模型擬合度檢驗是SEM評價的核心內容。采用AMOS24軟件，將符合信度效度檢驗的問卷調查數據輸入橋隧工程技術接口質量影響因素模型，并采用極大似然法擬合。經過多次修正模型，使修正模型的各項指標均符合普遍接受標準[11]，見表4。由此說明，修正后的模型結構更合理，可以更好反映出各項數據間的內在關系。修正后模型如圖2，圖中“箭頭”表示各潛變量之間及潛變量對觀測變量的路徑，“數字”為各潛變量之間及潛變量對觀測變量的標準化估計。

圖2 技術接口質量影響因素修正模型Fig. 2 Correction model of influencing factors of technical interface quality

表4 模型擬合結果Table 4 Model fitting results

由AMOS24軟件的輸出結果可得出潛變量人員、材料、設備、方法、環境、橋隧工程技術接口質量之間，以及對觀測變量影響因素之間的非標準化估計、標準化估計、標準誤差、T值和顯著性水平，見表5。由表5可知，潛變量人員、材料、設備、方法、環境、橋隧工程技術接口質量之間，以及對觀測變量影響因素之間的路徑的標準化估計均為正且顯著(顯著性水平<0.05)。

表5 結構方程模型的路徑系數Table 5 Path coefficients of structural equation model

4.5 貝葉斯網絡模型的構建

由4.4節分析可知，構建的SEM模型是合理的，可知潛變量可以被觀測變量測量，其效果是良好的，對于潛變量之間、潛變量與觀測變量之間的關系也是真實可信的。在此基礎上，確定出相應的貝葉斯網絡模型拓撲網絡結構。貝葉斯網絡模型中潛變量的父節點可由SEM模型中的測量模型來確定，潛變量之間、潛變量與觀測變量之間存在的關系可由SEM模型中結構模型來確定[12]。貝葉斯網絡模型如圖3。

圖3 貝葉斯模型拓撲網絡結構Fig. 3 Bayesian model topology network structure

4.6 貝葉斯網絡參數學習

采用GeNIe2.0軟件建立貝葉斯網絡，將外生潛變量和觀測變量的區間劃分為5個區間，即R1(沒有影響)、R2(較小影響)、R3(中等影響)、R4(較大影響) 、R5(強烈影響)；內生潛變量作為目標變量，區間可劃分為3個，以此表征技術接口質量的優良、合格和不合格3個預測結果。在選擇參數學習方法時，考慮到所構建BN模型中有潛在變量的存在，采用EM算法(expectation-maximization algorithm)來自動計算條件概率表CPT(conditional probability table)的值。因EM算法主要用于解決數據集丟失的問題，符合要求[13]。BN模型學習結果如圖4。

圖4 技術接口質量影響因素貝葉斯網絡模型Fig. 4 Bayesian network model of influencing factors of technical interface quality

4.7 貝葉斯網絡診斷推理

貝葉斯網絡不僅可以進行正向的學習，也可進行逆向推理。即貝葉斯網絡診斷，主要用來分析“結果”所導致的“原因”，通過子節點的學習結果判定父節點的診斷結果。例如，假定技術接口質量為優良，即貝葉斯網絡中將技術接口質量“good”的概率設定為1.00，運用貝葉斯診斷可反推出其他節點的后驗概率，結果如圖5。

圖5 技術接口質量影響因素后驗概率推理結果Fig. 5 A posteriori probability reasoning results of influencing factors of technical interface quality

4.8 結果分析

結合SEM的標準化路徑系數結果分析，可知貝葉斯網絡診斷推理的結果與其基本一致，數據分析結果顯示：人員、材料、設備、方法和環境會直接影響橋隧工程技術接口質量績效，H1假設成立；人員對材料、設備和方法有直接影響，H2假設成立；設備對材料有直接影響，H3假設成立；方法對材料和技術有直接影響，H4假設成立；環境對人員、材料、設備和方法都有直接影響，H5假設成立。其中，人員對設備和材料的影響作用大于方法；方法對設備的影響作用大于材料；環境對方法和設備的影響作用大于人員和材料。

也可得知：人員、材料和環境對技術接口的質量績效影響較大。在人員因子中，直接從事接口施工的相關人員的技術和素質以及協調性影響作用大于其間接管理人員和維修人員；在材料因子中，接口施工材料的質量性能、相關質量驗收標準的完善程度和材料儲存條件影響作用大于材料的運輸條件和價格；在環境因子中，接口施工的自然環境、空間環境和相關質量管理制度影響作用大于接口施工的社會環境。表明貝葉斯模型變量間的因果關系是真實可信的，也再次證明研究合理且可靠，可為為以后的質量管理決策提供理論基礎。

5 結 論

1)基于相關文獻分析和質量管理理論，確定了艱險山區鐵路橋隧工程技術接口質量影響因素，包含5個潛變量及23個觀測變量，并根據變量間相互關系提出了研究假設及方案設計。

2)通過對SEM的標準化路徑系數與貝葉斯網絡診斷推理結果的一致性分析：研究假設是成立的，其中，人員對設備和材料的影響作用大于方法；方法對設備的影響作用大于材料；環境對方法和設備的影響作用大于人員和材料。

3)也可得知：人員、材料和環境的影響較大，具體為直接從事接口施工的相關人員的技術、素質和協調性，接口施工材料的質量性能、相關質量驗收標準的完善程度和材料儲存條件，技術接口施工的自然環境、空間環境和相關質量管理制度，應作為重點管理方面。