基于动态元网络的地铁施工安全事故致因分析*

吴贤国，冯宗宝，王洪涛，张立茂，陈虹宇

(1.华中科技大学 土木工程与力学学院，湖北 武汉 430074；2.中建三局基础设施工程有限公司,湖北 武汉 430074；3.南洋理工大学 土木工程与环境学院，新加坡 639798)

0 引言

在我国经济快速发展、城市化进程不断加深的背景下，各个城市在大力建设地下交通的过程中，有时会发生一些施工安全事故。据不完全统计，2001—2007年，我国一共发生了20多起地铁施工重大安全事故[1]。因此寻找行之有效的方法来避免或者减少地铁施工安全事故的发生十分重要[2]。牛丰等[3]从系统论的角度出发，运用STAMP模型对地铁施工事故进行分析，具有高度的契合性和合理性；冯利军[4]在对建筑安全事故成因分析的基础上，提出了建筑安全事故的成因分析模型ARCTM；杨远程[1]运用改进的ARCTM模型对地铁施工安全事故致因进行分析，将施工环境考虑进去，符合现代安全管理的系统思想。

动态元网络模型考虑了人、行为、事件、组织等多元因素的结合，有的学者将动态元网络模型应用在某些领域并取得了一定成果。张兵等[5]基于动态元网络理论构建了工程腐败网络模型，强调基于多元关系探讨腐败网络，这为腐败研究提供了新的视角和思路；刘潇[6]从微观企业角度提出了国际贸易网络的复杂动态元网络模型框架，为国际贸易网络的研究提供了新模型；赵良杰等[7]用计算机仿真和统计回归分析相结合的方法，从动态网络视角深入考察了技术互依性和组织双元能力对联盟创新绩效的影响。然而国内目前对动态元网络模型在隧道施工行业的运用鲜有研究，而地铁事故的发生是由多种因素作用的结果，因此，运用动态元网络模型对地铁建设项目事故进行致因分析具有较大的研究价值。

动态元网络是复杂网络的一种，但它又区别于最开始的复杂网络。动态元网络充分地将元网络模型的建模技术、多智能体的建模技术和机器学习等多种方法结合起来，从而建立了动态元网络分析理论。本文利用动态元网络的分析方法，将其与地铁施工安全事故致因理论结合起来，研究地铁施工安全事故的致因，对导致地铁施工事故的相关因素进行模拟分析，建立地铁施工安全事故致因的动态元网络，找出其内在的联系，通过相关的分析，选择合适的打击策略，进而找出能够有效减少地铁施工安全事故的途径。最后以杭州地铁一号线的地铁施工安全事故为实例，建立此工程的地铁施工安全事故网络，采用相应的打击策略，对其进行分析并得出结论。

1 动态元网络模型及其打击策略分析

1.1 动态元网络模型

Carley等[8-10]首次提出元网络分析模型，并提出了社会技术系统的概念。社会技术系统(social-technical system)是由各个实体组成的，如智能体(agent)，即人员、知识(knowledge)、资源(resources)和组织(organization)等。2000年，Krackhardt和Carley教授共同提出了PCANS模型，此模型包含了人员(agent)、任务(task)和资源(resources)3个节点类型，并确立其之间的5种组合关系，分别是：任务的优先关系，资源的配置关系、任务的分配关系、技能链接关系以及人员之间组成的网络关系。随后，在2002年，Carley教授将PCANS模型与知识管理、运筹学和社会网络分析模型相结合，创立了新的模型，即元矩阵模型。1个组织系统主要是由多个要素以及多个要素之间构成的网络所组成的超矩阵，以人员、知识、任务和组织作为要素，进而确定网络关系，就可以得到1个元网络或者元矩阵，如表1所列。

表1 元网络/元矩阵Table 1 Meta-network/meta-matrix

近年来，以Carley 教授为代表的学者在元网络的基础上，提出了动态网络分析 DNA(Dynamic Network Analysis)这种创新性分析方法。动态网络分析与传统的单矩阵或单时点快照的静态网络建模方法不同，以元网络模型为核心和基础，将复杂系统表述为时间序列元网络，将控制复杂系统演化的因素同多智能体系统方法结合起来对网络结构动力学进行分析。动态元网络的结构是1个类似于“树状”的层次结构，即动态元网络由多个元网络组成，而每个元网络又由多个节点和多个网络组成。节点都具有节点类型，由此确定的网络有2种：1-模矩阵和2-模矩阵。1-模矩阵是指由相同节点类型构成的网络，如表1中的社会网络、信息网络和任务流网络等；2-模矩阵是指由不同节点类型所构成的二元关系网络，如表1中的指派网络、需求网络和组织能力网络等。

1.2 动态元网络的打击策略分析

复杂网络理论与传统社会网络理论不同，它认为引起复杂网络结构变化的原因主要是动态地增加节点、删除节点、增加连接线、删除连接线等。尽管复杂网络理论相较于传统社会网络理论已经有了一些进步，但是传统的社会网络理论和复杂网络理论都存在着一定的缺陷，因此Carley教授于2003年首次提出Dynamic network analysis一词，并指出，动态元网络与复杂网络的生成机制一点也不相同，动态元网络充分地将元网络模型的建模技术、多智能体的建模技术和机器学习等多种方法结合了起来，从而建立了动态元网络分析理论。

在构建好了动态元网络模型之后，可以选取参考指标来对节点进行打击分析找出重点控制对象。在动态元网络中有很多参考指标，本文选择权威中心度、总度中心度和紧密中心度3种参考指标。在动态元网络的打击策略中，主要分为随机打击和重点打击2种方式[11-12]。随机打击即对需要打击的点随机进行打击，没有特定的打击顺序或者打击方式，随机生成一组打击序列然后对其进行打击，最后得到打击效果图。重点打击又分为2类，即对点的打击策略和对边的打击策略[13-14]。对点的一般性打击策略如下，将人员节点、组织节点和行为节点按照一定的评价标准进行排序，确定打击序列，依次进行删除(或替换)处理，分析此时事故网络的连接线数量，借此分析不同的打击策略下的打击效果，并对其进行对比分析和评价。

本文将采取随机打击和重点打击的打击策略，随机生成多组打击序列，以网络图中连接线的数量为评价标准得到打击效果图。重点打击将涉及到的节点按照权威中心度、总度中心度和紧密中心度为参考指标，确定打击节点的序列，并以打击后的地铁施工安全事故网络图的连接线的数量作为打击效果的评价标准，以此来分析不同的打击策略下的打击效果，并对其进行对比、分析和评价。

2 地铁施工安全事故动态元网络模型的构建

2.1 地铁施工安全事故微观要素

近几十年来，科学界不同领域的学者从不同研究角度对事故发生和运行的机制进行了探索和研究，也因此诞生了各种各样的事故致因理论[15]。其中部分理论比较偏重客观性，因此为了充分发挥人的主观能动性，从而避免事故的发生，本文将对地铁施工过程中可能存在的危险源与人的主观能动性进行关联分析。地铁施工中涉及到的行为人、机械器具、施工材料、施工环境、管理失误都是安全事故发生的危险源，且都与人的主观能动性有很大关联。所以依据上述分析，本文确定地铁施工安全事故网络微观要素为：人员、行为、事件和组织4类节点，各类节点的英文表示和具体含义如表2所列。

2.2 地铁施工安全事故网络模型的构建

通过上一节对地铁施工安全事故微观要素的分析，可以得到地铁施工安全事故元网络模型框架，如表3所列。其中，可以知道节点与节点之间的关系，例如A-B网络图中是以人员和行为为节点、人员的行为为边，建立由人员和行为节点组成的2-模网络，其形为：GAB=(A，B，EA-B)。其中A为人员集合；B为行为集合；EA-B代表边集合。因此可以得到地铁施工安全事故二元关系网络模型表示(见表4)。

表2 地铁施工安全事故网络微观要素Table 2 Microscopic elements of subway construction safety accident network

3 实例分析

3.1 案例背景

2008年11月15日15时20分，位于浙江省杭州市萧山风情大道的地铁一号线施工工地发生基坑坍塌事故，路面坍塌的长度为75 m，下陷15 m，造成了大量人员伤亡和经济损失。图1为现场事故图。根据此次事故的调查报告显示，引起这场地铁施工事故的直接原因是施工过程不规范、现场施工人员严重缺乏相关工作经验和理论储备、以及业主和相关工作人员对缩短工期的操之过急。本文以此次工程事故为例，建立以人员、行为、事件和组织为节点的节点体系，构建事故致因的动态元网络模型，采取对点的打击策略来找出此次事故的最大致因，以便在今后的地铁施工中进行改进。

3.2 杭州地铁一号线施工安全事故网络模型的构建

根据地铁施工安全事故元网络模型框架、杭州地铁一号线的施工事故背景、以及杭州地铁一号线事故处理报告，将涉及到的人员、行为、事件、组织全都考虑进去，可以确定杭州地铁一号线安全事故网络节点代码及其具体信息，如表5所列。

表3 地铁施工安全事故元网络模型框架Table 3 Meta-network model framework subway construction safety accident

表4 地铁施工安全事故二元关系网络模型表示Table 4 Representation of binary relationship network model for subway construction safety accident

图1 杭州市地铁一号线工程湘湖站工段事故现场Fig.1 Accident scene of the section of Xianghu Station in Hangzhou Metro Line 1 Project

要素要素内容与代码人员人员按A01～A20编号行为B01:培训不规范、B02:违规施工、B03:施工监测不力、B04:未采取有效补救措施、B05:监督不尽力事件E01:湘湖站工地北2基坑发生坍塌、E02:造成21人死亡、1人重伤、3人轻伤、E03:直接经济损失4 900余万元组织组织按O01～O06编号

根据表5内容，深度分析其中各个要素之间的关系，可以分别得到AA，AB，AE，AO，BB，BE，BO，EE，EO，OO共10种二元关系网络。网络关系见表6。

本文通过构建工程事故网络矩阵，分析事故网络的特征以及网络打击效果。在事故网络的9种关系集中，如果要素之间存在关系，则将二者之间的关系设为“1”，否则为“0”，在此基础上形成了事故网络。通过对这9种二元关系网络图进行合成，得到杭州地铁一号线施工事故网络。所有节点之间的连接线的数量为277，具体如图2所示。

图2 杭州地铁一号线施工事故安全网络模型Fig.2 Construction accident safety network model of Hangzhou Metro Line 1

3.3 杭州地铁一号线施工安全事故网络的打击策略分析

3.3.1 个体视角网络打击效果分析

该施工事故网络是由人、行为、组织综合的结果，每一个个体都是这个网络的基本单元。事故关系网络打击就是瓦解行为人之间的关系网络，从而降低和打压事故网络造成事故行为的能力，个体视角的事故网络打击就是通过持续打击事故关系节点，扰动事故关系网络，找出事故网络的重要点，从而瓦解整个事故网络。因此本节采取随机打击和重点打击2种方式从个体视角对网络进行打击分析。首先随机生成打击序列:A04，B04，A17，A05，A12，O02，B02，B03，A20，A13，A01，A14，A18，O01，A16，A09，O06，A19，A07，B05，A10，O04，A11，A02，O05，O03，A08，A15，B01，A06，A03以及另外99组共100组随机打击序列，并取打击后连接线的均值。对节点进行持续打击得到随机打击效果图，再以权威中心度、总度中心度以及紧密中心度为参考指标，对该案例的安全事故网络中的节点进行重点打击分析。以总度中心度为参考指标举例，分别得到人员节点、行为节点和组织节点的总度中心度，可以得到人员、行为、组织3类所有节点的总度中心度的排序，如图3所示。并依据总度中心度由高到低的次序对杭州地铁一号线施工安全事故网络进行打击，对节点进行重点打击，通过计算分析网络的连接线的数量，最后可得随机打击和以3种中心度为指标的打击效果对比图(见图4)。

表6 关系网络总表Table 6 AE binary network

图3 节点总度中心度排序Fig.3 Node total degree centrality ranking histogram

图4 打击效果对比Fig.4 Strike effect comparison chart

由图4可知，随机打击和以权威中心度、紧密中心度为指标的重点打击的差距并不很明显，但是重点打击中以总度中心度为参考指标的打击效果最好，也明显优于随机打击，可以得到节点的重要度排序如下：B05，O03，A08，A09，A10，A11，A12，A13，A14，A15，A16，O02，O01，B01，B02，A01，A02，A03，A04，A05，O04，O05，B03，B04，O06，A06，A07，A19，A20，A17，A18。通过动态元网络模型构建了杭州地铁一号线事故中所涉及到的人员、行为、组织31个节点，最后以总度中心度为参考指标，采取的重点打击策略的效果最优，得到了节点的重要度排序，从排序中可以知道哪些节点对事件的发生的影响是最大的。因此在地铁施工过程中，应该特别注意排在较前面的节点，对其进行连续打击来减弱发生事故的联系，直至整个网络被瓦解，也就能有效阻止事故的发生，即通过对其进行有效的监督和管理，制定完善的体制、完备的预案等措施和手段，从而可以有效地减少或者避免地铁施工安全事故的发生。

3.3.2 网络打击过程分析

事故网络在打击过程中，每个节点的重要度以及该节点与其他节点之间的联系程度不同，因此为了展现整个网络打击的过程和每个节点与其他节点之间的联系程度，本节以总度中心度的高低为顺序，从最高总度中心度依次选择打击节点，直至彻底瓦解整个网络。图5是以总度中心度为指标的持续打击的效果图。最先打击的是B05节点，节点之间连接线的数量从277减少到了258，但是在打击过程中整个网络并非随着联系最广泛的行为被清除而瓦解，剩余节点之间的联系依然紧密，随着持续打击的结果，节点之间的联系开始减少，最后打击至最后一个节点A18时，整个网络随之瓦解。

图5 以总度中心度为指标的打击过程Fig.5 Strike process with total centrality as an indicator

3.3.3 组织视角网络打击效果分析

安全事故的发生往往不是某个人或者某种行为作用的结果，而是某个组织或是多种行为共同作用的结果。组织因素是事故网络中的重要因素，在事故网络中行为人代表着不同的组织。因此在对事故网络进行打击时，应对组织层面的关系及联系给予考虑和关注。本节从整体网络出发，以总度中心度为指标，从组织视角对事故网络进行打击分析，可知在组织层面中O03和O02的影响范围最广，即分包单位的影响范围最大；从个体视角来看，A08～A16影响范围最广，这9个个体都是组织O03的所属人员，可见O03组织在此次事故中所起的作用是很大的，以总度中心度为指标的打击效果见图5，由图可知，在网络打击中，持续打击B05，O03以及其所属人员A09～A16，整个网络的关系数从277降低到了112，减少了将近60%，表明在此次地铁施工安全事故网络中，组织O03是需要着重控制的对象。

4 结论

1)将动态元网络分析方法应用到施工事故安全领域，通过微观要素分析，加入人的主观能动性的概念，提出了人员、行为、事件和组织节点体系，在拓展了此方法的应用范围的同时，也为研究地铁施工安全事故提供了新的思路和角度。

2)对杭州地体一号线施工安全事故进行分析，结合事故调查报告，在建立地铁施工安全事故致因节点体系的基础上，确定了事故安全网络中各个节点以及节点之间的相互关系，建立了杭州地铁一号线施工安全事故网络模型，并对网络模型进行分析，通过打击对比，以总度中心度为参考指标的打击效果最优，分析论证了如何有效地打击杭州地铁施工安全事故网络，即通过对节点的持续打击，避免类似施工安全事故的再次发生。

3)以总度中心度为参考指标，将节点重要度进行排序，结果表明，有效的监督以及分包单位相关节点为重点控制节点，即为了有效避免或减少此类事故的发生，应当加强监督工作，并控制与监督工作相关的人员、组织的行为。