采用T-S故障樹的高速公路隧道工程施工安全評估研究

中圖分類號：U458.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOl：10.13282/j.cnki.wccst.2025.01.035

文章編號：1673-4874（2025）01-0116-04

0 引言

公路作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民出行的基礎(chǔ)民生工程，其安全性對社會的穩(wěn)定發(fā)展有重要意義。根據(jù)國內(nèi)公路里程建設(shè)數(shù)據(jù)顯示，截止2024年10月，全國公路總里程超過600萬公里，其中四級以上等級數(shù)量占總數(shù)的96.9% 。1可見，近年來國內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有了明顯的擴(kuò)展與完善，顯著提升了不同地區(qū)的交通運(yùn)輸效果[2]。但公路隧道工程作為一種綜合性交叉工程，在實際建設(shè)施工中面臨諸多安全風(fēng)險，例如塌方、爆炸、滑坡等。這些安全風(fēng)險不僅給工程建設(shè)帶來巨大挑戰(zhàn)，也對工程建設(shè)質(zhì)量造成嚴(yán)重影響。自前，在施工風(fēng)險評估中主要技術(shù)有成分分析法、綜合模糊分析法等，但上述技術(shù)缺乏對特征風(fēng)險的綜合性評估，且主觀性較強(qiáng)4。對此，為了確保公路隧道施工順利開展，本研究以某高速公路隧道工程為例，采用改進(jìn)T-S故障樹分析法（Takagi－SugenoFaulttreeAnalysis，T-S-FTA）評估該隧道塌方的主要因素，以保障工程順利進(jìn)行。研究采用工作分解聯(lián)合風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)法（WorkBreakdownStructure-RiskBreakdownStructure，WBS-RBS）辨別風(fēng)險源，確保風(fēng)險識別準(zhǔn)確；引入改進(jìn)T一S故障樹進(jìn)行風(fēng)險評估，從而更準(zhǔn)確地判斷施工風(fēng)險的主要因素，為施工提供技術(shù)參考。研究內(nèi)容將為公路隧道建設(shè)以及風(fēng)險評估提供重要技術(shù)參考。

1工程概況

本文以那畝山隧道為研究對象，該項目位于廣西崇左市天等縣田新高速公路路段。那畝山隧道途經(jīng)天等縣都康鄉(xiāng)逐龍村、百既屯、龍茗鎮(zhèn)進(jìn)寧村，為雙洞小凈距長隧道。那畝山隧道左線起止樁號為 ZK126+858，設(shè)計長度為1 ，進(jìn)、出口路基設(shè)計高程分別為471.860m、457.127m，最大埋深約227m；右線起止樁號為 ，設(shè)計長度為 進(jìn)、出口路基設(shè)計高程分別為471.813m、456.930m，最大埋深約240 進(jìn)、出口洞門型式為端墻式，洞口圍巖為V級圍巖段，其中巴馬端右洞及憑祥端左洞存在偏壓。隧址區(qū)山脊一帶植被不發(fā)育，基巖裸露，進(jìn)出洞口緩坡、溝谷地帶多為第四系殘坡積、沖積層覆蓋。受地形地貌及地層巖性的影響，隧址區(qū)內(nèi)地下水類型主要為松散巖類孔隙水、碳酸鹽巖巖溶水，以碳酸鹽巖巖溶水為主。隧道整體圍巖穩(wěn)定性較弱。

2基于T－S故障樹的隧道施工安全評估模型的構(gòu)建

那畝山隧道在實際施工中出現(xiàn)多起塌方事故，經(jīng)檢測被認(rèn)定為高風(fēng)險，因此需對該項自進(jìn)行專項施工安全評估。項目施工安全評估主要包含兩個過程，包括辨別風(fēng)險源以及評估風(fēng)險。為了確保風(fēng)險源辨別的準(zhǔn)確，研究采用了WBS-RBS法5。在WBS-RBS法中，根據(jù)兩種分解結(jié)果將得到工作分解結(jié)構(gòu)以及風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)兩種分解樹，如圖1所示。

根據(jù)圖1結(jié)果，將兩種結(jié)構(gòu)樹作為風(fēng)險判斷矩陣的行與列，并通過專家法以及德爾菲法判斷上述因子是否作者簡介：戚祖會（1991一），工程師，主要從事公路工程施工管理工作。能作為風(fēng)險源。其中存在工序 與風(fēng)險 有關(guān)聯(lián)，則矩陣區(qū)域 （i，j） 標(biāo)記為1，否則為0。根據(jù)隧道施工發(fā)生因素來看，一種事故或與多種風(fēng)險源均有關(guān)聯(lián)，而為了詳細(xì)分析事故原因，通常需要單獨(dú)性分析事故。因此，研究引入 故障樹法來展開分析，其相比傳統(tǒng)故障樹法（FaulttreeAnalysis，F(xiàn)TA）能夠通過模糊關(guān)系描述故障程度，能更好描述工序與風(fēng)險間的邏輯關(guān)系。但對于無法預(yù)知突發(fā)風(fēng)險事件， 故障樹法并不能準(zhǔn)確判斷這些數(shù)據(jù)關(guān)系7。研究以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesiannetwork，BN）為基礎(chǔ)，將風(fēng)險依賴關(guān)系以有向無環(huán)圖（DirectedA-cyclicGraph，DAG）形式進(jìn)行表示。定義故障樹根節(jié)點(diǎn)與中間節(jié)點(diǎn)分別為 與 ，葉節(jié)點(diǎn)為 T ，則與模糊態(tài)對應(yīng)關(guān)系如式（1）所示：

式中： 、 所對應(yīng)模糊關(guān)系，其對應(yīng)故障節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為 k_i、η_j、與 o

在T-S門規(guī)則 l 中，對于故障狀態(tài)可以這樣描述：存在事件 的模糊故障態(tài)為 ，則輸出故障 的模糊故障態(tài)為 可能性為 ，且需要門規(guī)則數(shù)要求如式（2）所示[8]：

式中： r——門規(guī)則數(shù)。

分析故障概率，確定風(fēng)險可能性標(biāo)準(zhǔn)參考表1。

隨著隧道施工的深入，很多節(jié)點(diǎn)故障狀態(tài)是難以直接獲得的，需要利用隸屬度函數(shù)反映出故障概率關(guān)系。研究中引入BN網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)參數(shù)，需要更高的節(jié)點(diǎn)精度，因此研究采用三角隸屬度函數(shù)描述故障概率模糊集，如式（3）所示：

式中， —子集下界； —子集上界； —子集中心。

若存在 ，則此刻模糊子集是精確值狀態(tài)。

3基于BN網(wǎng)絡(luò)的 故障樹推理模型的 構(gòu)建

為了進(jìn)一步推理故障發(fā)生的可能性，研究采用基于BN網(wǎng)絡(luò)的 故障樹模型進(jìn)行正向與反向推理，其中正向推理由故障樹底端由下至上進(jìn)行逐層推理。在隧道施工風(fēng)險的正向推理中，需要定量化參數(shù)描述風(fēng)險性，因此安全風(fēng)險分析將進(jìn)一步分析風(fēng)險概率以及故障程度。基于BN網(wǎng)絡(luò)的T-S故障樹施工安全評估模型流程如圖2所示。

整個基于改進(jìn) 故障樹的公路隧道工程施工安全評估以WBS-RBS理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建施工過程故障樹體系；同時，引入BN網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的T-S故障樹將故障規(guī)則并轉(zhuǎn)化為DAG形式。然后，通過施工實際情況與先驗概率來推斷風(fēng)險出現(xiàn)的概率，同時結(jié)合反向推理確定根節(jié)點(diǎn)先驗概率，從而完成對整個施工系統(tǒng)的施工安全風(fēng)險診斷，為工程施工提供重要決策數(shù)據(jù)。

4 應(yīng)用效果分析

為了對項目風(fēng)險進(jìn)行具體分析，試驗中事故節(jié)點(diǎn)敏感性分析采用Netica軟件，以WBS一RBS方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)識別，根據(jù)圖1中工作分解結(jié)構(gòu)進(jìn)一步研究，得到項目風(fēng)險源識別結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2識別結(jié)果，風(fēng)險源有17個，包括巖體富水性、支護(hù)處理不及時以及仰拱封閉滯后等。根據(jù)項目源識別結(jié)果來看，爆破存在危石堆積風(fēng)險源主要與洞口開挖 （風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)）以及管理不當(dāng) （工作分解結(jié)構(gòu)）有關(guān)。將表2中相互獨(dú)立的風(fēng)險源選作故障樹底事件，從而建立T-S故障樹模型。基于BN網(wǎng)絡(luò)的T-S故障樹安全風(fēng)險模型網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。

根據(jù)表2的風(fēng)險源數(shù)據(jù)，采用BN網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換推理得到T-S故障樹安全風(fēng)險模型網(wǎng)絡(luò)。其中 y 表示安全風(fēng)險中間節(jié)點(diǎn)， x 表示為對應(yīng)的根節(jié)點(diǎn)。由T一S故障樹安全風(fēng)險模型網(wǎng)絡(luò)來看，導(dǎo)致項目隧道塌方的主要中間節(jié)點(diǎn)事件原因為支護(hù)保護(hù)弱、施工質(zhì)量差等6個主要因素。研究將繼續(xù)進(jìn)行先驗與后驗概率計算，其結(jié)果如圖4所示。

圖4為先驗與后驗概率計算結(jié)果圖。在 先驗概率檢測中，其概率檢測排序結(jié)果為 ，分別對應(yīng)圍巖區(qū)出現(xiàn)軟弱夾層、圍巖區(qū)富水性高、支護(hù)處理不及時、爆破過程影響較大、圍巖差地段缺少支護(hù)保護(hù)、未對施工進(jìn)行持續(xù)質(zhì)量監(jiān)督，其先驗概率值分別為0.1762、0.1511、0.1415、0.122、0.1021、0.0764。此外，在后驗概率結(jié)果中， 取值為1或者0.5時，其概率檢測排序結(jié)果為 ，與先驗概率影響排序一致，表明對隧道塌方影響最大的是圍巖區(qū)出現(xiàn)軟弱夾層，其次是圍巖區(qū)富水性高等。因此，隧道內(nèi)部發(fā)生塌方安全事故時，應(yīng)該按照上述事件影響概率進(jìn)行依次檢測，從而排除相應(yīng)故障，并提出有效的維護(hù)方案。為了驗證本研究所提出方法的有效性，選取施工中28個風(fēng)險點(diǎn)進(jìn)行安全評估分析。其中引入層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）作為測試基準(zhǔn)，測試結(jié)果如圖5所示。

圖5（a）為評估準(zhǔn)確性分析，選取28個風(fēng)險點(diǎn)進(jìn)行檢測，其中研究模型的評估模型準(zhǔn)確性最高，平均值均在0.95以上，而T－S故障樹與AHP平均值為0.926與0.815。比較三種模型風(fēng)險源數(shù)量檢測結(jié)果，如圖5（b）所示。相比AHP與傳統(tǒng)T-S故障樹模型，研究模型能準(zhǔn)確識別風(fēng)險點(diǎn)各類風(fēng)險源，最接近實際值，而AHP整體表現(xiàn)最差。研究模型、T-S故障樹以及AHP故障源檢測平均準(zhǔn)確度分別為 94.25%.81.25% 與 71.47% 。由結(jié)果來看，研究模型在安全評估上更精準(zhǔn)，且能準(zhǔn)確識別出風(fēng)險源類型數(shù)量，具有良好的應(yīng)用效果。

5結(jié)語

近年來公路隧道施工事故頻發(fā)，造成巨大的生命財產(chǎn)損失。為了保障公路隧道工程的有效開展，本文以某隧道項目為例，引入改進(jìn)T-S評估隧道塌方安全風(fēng)險因素。其中，研究采用WBS一RBS識別風(fēng)險源并構(gòu)建故障樹關(guān)系模型，引入BN優(yōu)化的T-S故障樹進(jìn)行安全風(fēng)險推理，得到最終安全事故發(fā)生概率。根據(jù)最終結(jié)果顯示，隧道塌方主要因素為圍巖區(qū)出現(xiàn)軟弱夾層、圍巖區(qū)富水性高、支護(hù)處理不及時等，先驗概率與后驗概率檢測一致，需要從概率高的事件因素逐一進(jìn)行安全檢查。在模型有效性檢驗中，研究模型、T-S故障樹以及AHP故障源檢測平均準(zhǔn)確度分別為 94.25%、81.25% 與 71.47% ，研究模型安全評估準(zhǔn)確性最高。由此可見，本研究所提出技術(shù)在實際場景中具有出色的應(yīng)用效果。但故障樹各個節(jié)點(diǎn)間關(guān)系密切，實際分析中仍舊存在人為主觀因素影響，后期有待進(jìn)一步改進(jìn)。

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