[发明专利]一种基于模糊多态贝叶斯网络的隧道风险评价方法

说明书

本发明公开了一种基于模糊多态贝叶斯网络的隧道风险评价方法，本发明提出基于专家判断的信心指数、权重指数和概率区间相结合的调查方法，该方法根据已有隧道事故案例构建隧道风险事故树，得出隧道风险事故的基本事件以及在当前技术水平下的各个因素的出现概率，并由事故树构建多态贝叶斯网络。将专家调查所得概率与案例事故所得概率利用主客观法，得出条件概率，从而提出基于多态的模糊贝叶斯网络条件概率构建方法及隧道风险概率计算方法。该方法可降低风险因素辨识的主观性，提高风险预测准确，实现地下工程建设的信息化管理和全过程动态评价，保证施工安全。

技术领域

本发明涉及一种隧道安全风险评估方法，具体为一种基于主客观数据相结合的模糊多态贝叶斯网络隧道安全风险评估方法，属于隧道工程技术领域。

背景技术

隧道等地下工程所赋存的岩土介质环境复杂，设计施工理论尚不完备，建设过程中带有很强的不确定性，是一项相当复杂的高风险性系统工程，若控制不力，工程风险事故的发生将会造成重大的财产损失、人员伤亡、工期延误和不良社会影响。大量工程实践表明目前的风险管理已经不能再满足信息化、现代化施工的需要。因此，加强对隧道等地下工程的风险管理研究，准确辨识风险因素、及时发现风险征兆，从而提高风险控制水平，降低隧道等地下工程事故几率，是目前我国地下工程开发建设亟待解决的问题。

目前，地下工程的风险管理研究中风险因素的辨识和风险评价更多的是集中在利用专家经验进行总体的、静态的风险等级划分，在有经验可循的工程中能够起到借鉴作用，但对于经验较少的工程该方法可能会造成判断失误，因此需要提出一种更加客观、符合实际的方法。

我国地下工程建设已经积累了大量的工程施工案例，这些案例是当前和今后风险管理、技术进步的重要资源，如何充分挖掘这些数据以更加切合实际的风险辨识与风险评价，有待于研究。而且随着大数据理论和技术的进步，数据挖掘方法在各行各业中得到了广泛的应用，因此利用我国庞大的地下工程建设所积累的数据，不仅可以为更加合理的工期预测、投资费用预估提供有效的方法，更可以为地下工程的风险辨识、风险预测、风险评价等问题提供新的思路。

为降低风险因素辨识的主观性，提高风险预测准确，实现地下工程建设的信息化管理和全过程动态评价，保证施工安全，提出一种基于实测数据变化及相关性的动态评价方法对隧道工程的风险管理工作具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于主客观数据相结合的模糊多态贝叶斯网络隧道安全风险评估方法，用以降低隧道风险因素辨识的主观性，同时提高风险预测评估结果的准确性和有效性。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种基于模糊多态贝叶斯网络的隧道风险评价方法，该方法包括：

步骤一、通过对事故历史数据的分析，建立基于隧道风险的事故树；

步骤二、基于所述事故树构建模糊多态贝叶斯网络结构；

步骤三、估计根节点出现概率的三角模糊数；

步骤四、计算并合并节点条件概率；

步骤五、根据所述条件概率计算得到隧道风险概率值。

优选的，所述步骤一中建立基于风险因素的事故树，具体包括：

步骤1.1、通过对事故案例的原因分析，确定出导致风险发生的基本事件和中间事件；

步骤1.2、根据所述基本事件和中间事件的相互关系构建事故树；

其中，所述风险包括坍塌事故级别、支护强度、围岩稳定性、设计合理性、施工因素、不利地质条件、勘探程度、资料齐全程度、参数选取合理性、施工规范性、施工质量、支护及时性、按设计施工程度、支护材料合格程度、围岩级别、特殊地质条件、大气降水、排水及时性、地下水渗流量、地质条件变异性、施工扰动。