基于改进层次分析法的BIM技术应用风险评价方法研究

韩烈慧楼

(中国铁建投资集团有限公司 北京 100855)

1 引言

就当今的建筑工程而言，无论是在设计、管理，还是在建造之中，都可以将BIM技术作为一种有效的数据化工具来加以运用，以此来实现建筑工程信息化模型与数据化模型的完美整合，这对于建筑工程项目的具体策划、维护以及运营等环节都起着关键性的作用。因此，通过该技术的应用，不仅可以实现建筑工程施工效率的提升，也可以达到缩短工期的目的，并进一步降低工程成本。

在该技术的应用过程中，主要是借助于信息的实时交换共享显著提高工程项目的管理水平和生产效率，在缩短工程项目建设周期的同时，也能有效改善工程项目质量，因此近年来BIM技术在世界范围内的工程项目中得到了广泛应用。然而，BIM技术仍处于发展初期，在应用过程中存在的风险有可能成为制约BIM技术发展的瓶颈。既有研究中，学者们普遍关注BIM技术为工程项目带来的正面效益[1-3]，本论文从风险管理的角度出发，对BIM技术存在的风险进行识别，从而帮助技术人员降低BIM应用风险，提升工程项目的安全性。

2 BIM应用风险因素分析

国内外学者已经对BIM应用风险进行了详细的分析，根据对既有研究成果的整理，可将BIM应用风险总结为包括22个子因素的5类因素，分别为人员类、经济类、环境类、管理类及技术类风险因素[4]。具体如图1所示。

图1 BIM技术应用风险因素

3 BIM应用风险因素权重确定方法

层次分析法是被国内外学者广泛应用于多目标决策分析的一种运筹学方法，在将决策问题进行分解的过程中，每项指标对结果的影响主要通过指标权重体现，因此层次分析法的核心在于确定各项指标的权重。

3.1 基于层次分析法的权重确定

在确定各层次各因素之间的权重时，若直接采用专家打分法确定权重指标，可能会存在主观片面性，导致结果失真。因此层次分析法采用构建判断矩阵的方法，避免同时比较所有因素的重要度，而是对指标重要度进行两两比较，将绝对判断转化为相对判断，从而降低判断难度，提高结果的准确性。判断矩阵A＝(aij)n×n中的元素可用9标度法表示，见表1。

表1 9标度法

通过咨询相关领域专家，将准则层的元素按照上表的原则进行两两比较，建立判断矩阵A＝(aij)n×n，通过和积法求解指标权重，最后进行一致性检验，具体过程如下所述。

对向量进行标准化，得到向量W，则向量W＝[w1，w2，…，wn]T即为判断矩阵A的特征向量，指标i的权重系数即为向量W＝[w1，w2，…，wn]T中的wi。这一过程称为层次单排序。

计算最大特征值λmax:

若构造的判断矩阵与一致矩阵差别太大，则需要重新构建判断矩阵，因此需要对判断矩阵进行一致性检验。一致性指标用表示，CI越小，说明一致性越大。在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需计算检验系数。若CR＜0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验。RI为随机一致性指标，出现一致性随机偏离的可能性一般与判断矩阵阶数成正相关，即判断矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性越大。平均随机一致性指标标准值见表2。

表2 随机平均一致性形式指标的标准值

3.2 基于熵权法对权重进行修正

层次分析法属于主观权重计算方法，在对参数进行两两比较时，人为偏好将导致判断矩阵具有主观性较强的缺陷，因此论文使用熵权法对层次分析法计算的权重进行修正。

熵权法是客观权重计算方法，利用热力学中熵值的理念，计算每个指标的权重。熵最早在热力学研究中被提出，表示系统的混乱程度，后来被应用到信息论中，表征某一指标能够提供的信息量[5]。当指标发生变化时对系统的影响越大，说明该指标的权重越大。

首先根据判断矩阵A＝(aij)n×n计算各指标的熵值Hi。

使用熵权法计算的权重ξi对层次分析法计算的权重wi进行修正，得到权重λi:

4 BIM应用风险评价方法

采用模糊综合评价法对BIM应用风险进行评价。模糊综合评价法主要是将数字隶属度模糊理论作为基础，对原本的定性评价方法加以转变，使其变成定量评价，从而对受多因素影响的事物做出总体评价的评价方法[6]。

(1)确定风险等级集合

根据已建立的BIM应用风险指标体系，确定风险等级集合M，一般包括很高、较高、中等、较低和很低5个等级:

(2)对模糊矩阵进行构建

将专家对于各种风险因素的评分作为基础，对风险因素方面的模糊矩阵S进行建立:

(3)综合评价

将修正后的权重矩阵λ与模糊矩阵S进行整合，从总体上对风险因素进行评价，建立综合判断矩阵C，其中cj(j＝1，2，3，…，m)为模糊综合评价指标，表示被评价风险体系的等级:

5 案例研究

5.1 层次分析法权重结果

对于某建设项目X，基于BIM应用风险因素分析，邀请5位专家采用1-9标度法对准则层及指标层的风险因素进行打分，判断矩阵见表3至表8。其中B1-B5表示技术类、管理类、环境类、经济类及人员类风险因素；C11-C15表示技术类风险因素下的5个主要的子因素，即软件的成熟度C11、数据交互性程度C12、技术的适用性C13、技术具备的难度C14、模型要求的精度C15；C21-C25表示管理类风险因素下的5个主要的子因素，即模型管理存在的问题C21、企业内部具备的驱动力C22、技术管理面临的难度C23、应用的管理模式C24、参与方具备的管理能力C25；C31-C35表示环境类风险因素下的5个主要的子因素，即相关法律法规的成熟度C31、政策的导向性C32、市场的认可程度C33、标准规范的完善程度C34、合同存在的问题C35；C41-C44表示经济类风险因素下的4个主要的子因素，即收益的不确定性C41、短期成本投入C42、新增加的额外成本C43、投资回报期限C44；C51-C53表示人员类风险因素下的3个主要的子因素，即从业人员的技术素养C51、从业人员的总体数量C52、技术人员的主动性C53。

表3 判断矩阵A-B

表4 判断矩阵B1-C

表5 判断矩阵B2-C

表6 判断矩阵B3-C

表7 判断矩阵B4-C

表8 判断矩阵B5-C

利用Matlab计算表3判断矩阵的特征向量及最大特征值计算，得到

计算一致性指标CI及检验系数CR:

检验系数CR通过一致性检验。

同理计算其他判断矩阵:

5.2 基于熵权法的权重修正结果

基于表3至表8的判断矩阵，使用熵权法计算权重，结果如下:

使用熵权法计算的权重ξi对层次分析法计算的权重Wi进行修正，得到权重λi结果如下:

因此，BIM应用风险各因素权重如图2所示。

图2 X项目BIM技术应用风险因素权重结果

5.3 模糊综合评价结果

邀请10位行业资深专家，对该项目的各类风险因素进行评级，统计结果见表9。

表9 风险因素专家评级结果

根据调查表结果，得出各风险因素的模糊矩阵，结果如下:

结合熵权法修正后的指标层权重结果，计算指标层因素的模糊综合评价结果:

结合熵权法修正后的准则层权重结果，求得系统模糊综合评价结果:

最后根据风险等级划分表，求得本项目风险评价得分:

风险等级划分见表10。因此，本项目具有较大的BIM应用风险，在BIM技术应用中应选择经验较为丰富的技术人员参与项目，并强化各环节的风险管理。

表10 风险等级划分

6 结论

通过分析X项目BIM技术应用风险因素，提出基于改进层次分析法的BIM技术应用风险评价方法，在计算时风险因素权重中使用熵权法对层次分析法计算结果进行修正，避免层次分析法中专家主观因素对结果的影响。最后基于实际案例，分析X项目BIM技术应用风险等级，结果显示该项目具有较大的BIM应用风险，应在实施中重视风险管理。