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期刊导读

基于组合赋权和云模型的塔吊作业风险评价

Risk Evaluation of Tower Crane Operation Based on Combination Weighting and Cloud Model

严沁雪 YAN Qin-xue
(武汉理工大学土木工程与建筑学院,武汉 430070)
(School of Civil Engineering and Architecture,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China)

摘要:文章以塔吊作业风险作为研究对象,提出了组合赋权和云模型相结合的风险评价方法。其操作步骤如下:首先对塔吊作业风险影响因素进行辨识,并按4M1E法建立“人-机-物-法-环”的塔吊作业风险评价指标体系;然后利用层次分析法与熵权法结合的组合赋权法确定各级风险指标的权重;最后构建基于云模型的塔吊作业风险评价模型,并将该模型应用于武汉市某高层建筑工程项目施工现场的塔吊,得到塔吊作业风险等级,发现与实际情况接近,验证了模型的有效性。
Abstract: The article takes the risk of tower crane operation as the research object and proposes a risk evaluation method combining the combination weighting and cloud model. The operation steps are as follows: firstly, the risk factors of tower crane operation are identified, and the risk evaluation index system of "human-machine-material-management-environment" is established according to 4M1E method; then the combination of hierarchical analysis and entropy method is used to determine the weights of risk indexes at all levels; finally, the cloud model-based tower crane operation risk evaluation model is constructed and applied to the construction site of a high-rise construction project in Wuhan. The risk evaluation model of tower crane operation based on cloud model is constructed, and the model is applied to the tower crane at the construction site of a high-rise building project in Wuhan City, and the risk level of tower crane operation is finally obtained, which is found to be close to the actual situation and verifies the validity of the model.
关键词:风险评价;塔吊作业;云模型;层次分析法;熵权法
Key words: risk evaluation;tower crane operation;cloud model;hierarchical analysis method;entropy method
  中图分类号:X820.4                                      文献标识码:A                                  文章编号:1006-4311(2021)07-0004-03

0  引言
国家统计局的有关数据显示2020年全国基础设施投资同比增长1.0%,其中建筑安装工程的增速是3.2%。随着建筑市场的迅速发展,高层、超高层建筑日益增多,建筑施工的机械化程度日益提高,塔式起重机已成为当今建筑施工现场必不可少的运输装备[1]。但与此同时,塔吊事故也频频出现,造成了严重的社会问题。比如2020年7月4日,钟祥市承天壹号院B区施工现场塔吊作业过程中发生事故,造成3人死亡;2020年7月5日,淮南市凤台县凤凰湖三角地带标准化厂房建设项目施工过程中发生塔吊倒塌事故,造成5人死亡。2020年8月22日,武汉市硚口区辛家地北路一工地发生塔吊后吊臂倾倒事故,造成4人死亡、2人受伤,等等。据不完全统计,2020这一年间我国建筑塔吊事故总数超102起,这说明在一定时期内我国塔吊的安全管理形势依然十分严峻。有学者根据事故统计,发现塔吊在使用阶段(以下简称作业)发生的事故数量是最多的[2]。所以本文将分析塔吊作业风险影响因素,构建塔吊作业风险评价模型,进而实现对塔吊作业风险的有效控制。
1  塔吊作业风险评价指标体系
赵挺生等基于RASMUSSEN风险管理理论建立塔吊安全系统层次体系,包含监管机构层、塔吊参与单位层、施工现场管理层、现场人员层、环境与设备层5个层次的56项塔吊安全影响因素[3]。本文从这些安全影响因素中提取塔吊作业时涉及到的因素,将按4M1E法进行分类,然后通过问卷调研、专家访谈等方法,筛选出关键风险因素,建立了5个一级指标、18个二级指标的塔吊作业风险评价指标体系,如图1所示。
2  塔吊作业风险评价模型
2.1 指标权重的确定
指标的分配方法主要有两种,即客观权重和主观权重。主观权重的缺点是过于依赖经验判断,缺乏一定的客观性,而客观权重不能依赖历史经验,同样具有局限性。为了克服两种方法的局限性,保持各自的优势,本文采用主观和客观相结合的加权方法。
2.1.1 层次法确定主观权重
美国著名运筹学家Satty于20世纪70年代初提出了层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)[4],这个方法可以将定性和定量一起分析,常作为多指标、多方案优化决策的系统方法。
本文对各级风险指标进行两两对比,得到评价指标判断矩阵A={aij}n×n,然后根据公式(1)求出各个指标的权重W。
■                     (1)
本文有5个一级指标,每个一级指标的二级指标数大于2,即判断矩阵阶数n大于2,所以需要对指标权重进行一致性检验,需要计算的如下:
判断矩阵A的最大特征值λmax(运用MATLAB计算)、一致性指标CI=■、一致性比率CR=■。如果CR小于1,那么通过一致性检验,否则重新确定权重。RI的取值如表1所示。

2.1.2 熵权法确定客观权重
熵是一个热力学概念,一个指标的熵值越小,权重越大[5]。本文的客观权重由熵权法确定。设有m个风险评价专家,n个评价风险指标,得到原始判断矩阵R=(Qij)m×n。根据公式(2)计算熵值。
■(2)
式中:Qij为第j个指标下第i个专家的评价值;Hj和Wj分别为第j个指标的熵值、熵权。
2.1.3 综合权重的确定
层次分析法与熵权法的优缺点互补,所以本文将两种方法求得权重进行均分,即令公式(3)中的μ为0.5,第个指标的综合权重为:
■                               (3)
2.2 风险标准云
本文将塔吊作业风险等级分为极度风险Ⅴ、高度风险Ⅳ、中度风险Ⅲ、低度风险Ⅱ、微度风险Ⅰ五个等级,其中各个等级对应的评价值范围和评价值的含义如表2所示。但评语为定性指标,风险量化困难。而云模型主要反映自然语言概念中的不确定性,通过特定的语言把两者结合起来,实现定性表达和定量计算的互相转化,能够有效表达知识概念的模糊不确定性和随机不确定性[6]。
云模型由期望Ex、熵En和超熵He三个数字特征来体现定性概念定量化特征。Ex反映了云的重心位置,表示相应模糊信息转化为量化评估的中心值。En反映了云滴的散布程度和波动区间,是对Ex不确定性的度量,代表了可被定性概念接受的模糊程度。He体现了云滴的稳定程度,是熵值的熵,表示了熵的不确定性[7-8]。本文风险标准云数字特征用(Ex,En,He)表示,根据公式(4)计算,塔吊作业风险标准云数字特征如表2所示。
■        (4)
式中Cmax是评价值范围的最大值,Cmin是评价值范围的最小值,k值取0.05。
2.3 风险评价云
本文通过逆向云发生器将塔吊作业风险定量值转化为定性概念,本文的定性概念是塔吊作业风险评价云数字特征。算法如下[9]:
①计算均值:
■ (5)
②计算方差:
■(6)
③云数字特征:
■            (7)
Ex代表风险评价值、En代表评价结果的可靠度、He代表评价结果稳定度。本文是根据公式(5)-公式(7)得到风险评价值,然后找到风险评价值对应的风险等级,从而完成塔吊作业风险评价。
3  实例分析
本文以武汉市某高层建筑项目为例进行分析,对其施工现场的塔吊作业阶段进行风险评价。
3.1 计算各指标权重
通过调研得到塔吊作业风险评价指标数据,邀请8名专家打分,计算各级指标权重。
①利用层次分析法求得的二级指标权重:
W1=[0.173,0.303,0.060,0.464,0.060,0.298,0.464,0.179,
0.286,0.143,0.571,0.560,0.075,0.364,0.230,0.049,0.361,0.361],一级指标的权重W2=[0.457,0.246,0.135,0.119,0.044]。
②利用熵权法求得的二级指标权重:W3=[0.091,0.185,
0.270,0.454,0.088,0.583,0.057,0.273,0.402,0.310,0.287,0.466,0.290,0.244,0.447,0.245,0.156,0.153],一级指标的权重W4=[0.357,0.260,0.194,0.073,0.116]。
③组合赋权后的二级指标权重:W5=[0.132,0.244,0.165,
0.459,0.074,0.440,0.260,0.226,0.344,0.227,0.429,0.513,0.183,0.304,0.338,0.147,0.258,0.257],一级指标的权重W6=[0.407,0.253,0.164,0.096,0.080]。
3.2 确定风险标准云
本文第二节已经得出风险标准云,故不再赘述。
3.3 确定风险评价云
采用逆向云发生器对塔吊作业风险评价指标数据进行分析,得到云模型的3个数字特征。利用公式(5)-公式(7)计算各级指标对应的风险评价云数字特征。
①人(88.381,5.895,1.700):
(92.125,3.290,0.854),(85.375,4.543,0.611),
(89.500,6.267,2.643),(88.500,6.893,2.184)
②机(90.952,4.984,2.506):
(92.125,2.663,1.016),(89.500,5.953,3.702),
(93.250,2.428,0.734),(90.750,5.640,2.703)
③物(88.519,4.847,1.833):
(90.500,5.953,2.930),(88.625,3.917,2.087),
(86.875,4.269,0.819)
④法(88.151,2.917,1.038):
(90.500,3.290,0.944),(90.125,2.389,1.249),
(83.000,2.507,1.068)
⑤环(85.582,3.145,0.830):
(86.250,4.073,0.614),(83.875,3.016,0.827),
(88.250,2.272,0.877),(83.000,2.507,1.068)
⑥综合风险评价云:(88.808,5.088,1.793)。
根据综合风险评价云数字特征,利用Matlab软件生成该施工现场塔吊作业风险综合评价云,如图2所示,这里用到的方法详见[10]。可以从图2看出云滴集中分布在评价值Ex=80-100,且密集分布在Ex=88.808周围,说明该施工现场塔吊作业风险处于微度风险Ⅰ与低度风险Ⅱ之间,且更偏向于低度风险,说明风险水平一般,在可以接受的范围,但需要注意防范,这个风险等级与实际情况相符。
4  结语
①本文从塔吊安全入手,通过文献研究法总结了塔吊事故高发的作业阶段风险影响因素,并且按照4M1E法对将风险影响因素分类成“人-机-物-法-环”五个方面,最终构建了塔吊作业风险评价指标体系。
②在层次分析法求得风险指标的主观权重的基础上,引用熵权法来计算风险指标的客观权重,并将两种方法求得的权重进行组合,使得风险指标的综合权重更具有合理性。
③云模型能有效处理随机模糊性的问题,本文引入云模型对塔吊在作业阶段的风险等级进行评价,一定程度上提高了塔吊作业风险评价的准确率。
④施工现场的塔吊从进入场地开始就一直处于一个千变万化的环境,且其安全也涉及到操作人员的状态、塔吊本身的状态、项目的管理情况等因素,存在着太多不确定性。未来塔吊风险管理研究应该结合互联网、大数据、BIM、物联网及传感器等先进技术,对塔吊进行全方位的监控,实现对风险的实时预警。
参考文献:
[1]曹明.浅谈建筑工地塔式起重机风险监测要点[J].技术与市场,2018.
[2]张潇,张伟.塔式起重机安全事故统计分析[J].工业安全与环保,2019,45(09):24-29.
[3]赵挺生.复杂社会技术系统下的塔吊安全思考[J].中国安全科学学报,2018.
[4]Saaty T L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation[M]. McGraw-Hill, NY, USA, 1980.
[5]王景春,张法.基于熵权二维云模型的深基坑施工风险评价[J].安全与环境学报,2018,18(03):849-853.
[6]叶琼,李绍稳,张友华,等.云模型及应用综述[J].计算机工程与设计,2011,32(12):4198-4201.
[7]魏博文,黄海鹏,徐镇凯.基于云模型和组合赋权的岩体质量二维评价模型[J].岩石力学与工程学报,2016,35(S1):3092-3099.
[8]梁爽.基于云模型的煤矿矿井瓦斯风险综合评价研究[D].西北师范大学,2016.
[9]李君治,唐立峰.基于云模型的煤矿企业应急管理能力评价研究[J].经济论坛,2013(08):131-135.
[10]王旭辉,杨华,陈远.基于云模型效能评估的Matlab实现[J].微型机与应用,2012,31(08):71-73,76.

 

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