石潭湘江特大桥水下施工安全风险评估及管控*

张艺， 刘辉， 刘昶， 刘耀坤

(1.长沙理工大学 土木工程学院， 湖南 长沙 410114；2.湖南理工学院 南湖学院， 湖南 岳阳 414000)

近年来桥梁安全事故频发，其中施工期间的安全事故占比最高，加强施工期间桥梁建设风险评估，将风险防范的关口前移尤为重要。已有许多学者对桥梁建设期间的风险评估进行了研究，如施洲等研究了高速公路铁路两用桥梁的施工风险因素；黎立新等比选了山区桥梁建设采用的受力构件类型，总结了山区桥梁设计安全理念；王飞球等开展了跨既有线高速铁路桥梁的施工安全风险评估。桥梁风险评估方法也趋于多样化、复杂化、综合化，对桥梁各结构的风险评估趋于精细化、具体化。康俊涛等采用K-means聚类分析、贝斯网络分析法对武汉某斜拉桥上部结构开展了风险评估；梁晓飞等使用Delphi法、AHP(层次分析法)及可信性测度法对某跨江桥梁基础开展了风险评估；王可意等采用AHP-DEA法对东洋河大桥桩基础开展了风险评估。考虑到桥梁水下施工复杂，风险因素多，权重优化尤为重要，上述评价方法很少体现在优化权重方面，而模糊数学综合判断法及BP神经网络模型评价方法能实现权重优化，弱化人为因素。该文借助模糊数学综合评判及BP神经网络对桥梁水下施工安全风险进行评价。

1 施工安全风险评估指标体系

依照传统的施工安全风险分类，从人员、机具设备、管理、环境、施工技术5个维度划分风险类型。为探讨水下施工风险因素，基于专家调查法及文献查阅法，构建两级指标体系，其中一级指标包括人员风险、安全管理风险、环境风险、材料设备风险、施工技术风险5个风险指标，二级指标包括人员基础素质等19个风险指标(见表1)。

表1 桥梁水下施工安全风险评估指标体系

续表1

注：CI为一致性检验指标；CR为一致性比率。

2 施工风险评估模型的建立

2.1 基于 AHP 的评价指标权重确定

为定性与定量分析桥梁水下施工过程的安全风险，采用经典的AHP法，依照9标度的AHP要素比较标准构造矩阵A，得：

(1)

对矩阵A进行一致性检验，结果见表1。CR<0.1，矩阵A满足一致性要求。

2.2 模糊综合评价模型的构建与分析

多级模糊综合评价模型可反映评价对象的层次性及各层次因素的权重，避免因素过多造成难以分配权重。步骤如下：

R，得到：

Bi=Ai∘Ri=(Bi1，Bi2，…，Bin)(i=1,2,…,p)

(2)

(4) 经过模糊合成运算，得二级综合评价结果如下：

(3)

2.3 BP神经网络风险评价模型的建立及训练

2.3.1 风险评价等级的确定

鉴于BP神经网络具有容错能力强、计算快、图像简单易懂等优点，采用BP神经网络作为桥梁建设风险评估模型。参照相关规范和文献[11]、[12]及专家问卷调查结果构建统一的桥梁水下施工安全指标体系分类标准参考值，作为BP神经网络数据训练及检验的基础。将表1中施工风险因素细化后，得到更具体的特征描述及相关数据标准或参考值(见表2，因篇幅有限，表格中只列举部分内容)。

表2 指标体系分类标准参考值

续表2

采用模糊数学法，依照表2中的参考值，得出风险等级的分级区间(见表3)。

2.3.2 数据来源及训练成果分析

采用19-6-4-1网络结构，训练函数为Traingd，训练次数设为1 000次，学习速率为0.002，目标误差为0.000 1。结合表2中评价指标的标准参考值，为加大训练数据量，采用线性内插的方式生成21组数据作为输入，并按下式进行归一化：

(4)

式中：xi为变量的值；xmin和xmax分别为变量的最小值、最大值。

表3 风险等级的分级区间

将对应的评价结果作为期望输出数据。在训练151次后，达到最优效果(见图1、图2)。从图2可以看出:训练及检测效果良好。

3 石潭湘江特大桥水下施工安全风险评估

3.1 工程概况

常祁(常宁—祁东)高速公路石潭湘江特大桥横跨湘江河道，位于祁东与常宁交界的湘江河段，泉州渡口上游 634 m 处。桥轴线与湘江河道正交，水流方向与桥轴法线的夹角小于5°，桥区河段水深条件良好，河床稳定。主桥跨径组合为(67+3×110+67) m，桥墩支点处梁高为6.9 m。梁底板底面曲线及底板顶面曲线均按照二次抛物线变化。主桥桥墩采用柱式墩，主墩桩基采用单排桩基础，桩基均按嵌岩桩设计并进入微风化泥质粉砂岩层。

图1 神经网络训练均方差误差曲线

图2 神经网络训练样本回归曲线

该桥为常祁高速公路控制性工程，使用“四新”技术较多，综合创新性强，施工期经历两个汛期(每年6—10月)。该段航道为Ⅲ级，施工期间常有船舶过往，各种复杂因素造成施工安全风险不易掌控，需开展桥梁水下施工风险评估，以防止事故发生。

3.2 基于AHP法的模糊综合评价

对该桥水下施工风险进行评价，采用专家调查问卷的方法确定各风险因素的隶属度。施工过程中涉及的一、二级风险指标评定及一致性检验结果见表1，均满足一致性要求。专家成员主要由项目部经理、项目总工、高校教授、工程安全部人员、施工管理人员组成。10位专家对评价指标中每个因素打分评价，各影响因素的隶属度=每个评价等级的专家数/10，结果见表4。

表4 石潭湘江特大桥水下施工风险各因素专家评价结果

由表4得石潭湘江特大桥水下施工风险评价矩阵，其中人员风险评价矩阵如下：

由表1可知人员风险各指标的权重如下：

A1=(0.277 2,0.160 1,0.461 3,0.095 4,0)

人员风险的模糊评价矩阵为：

B1=A1∘R1=(0.108 9,0.268 1,0.443 7,

0.127 1,0.046 1)

同理，得：

B2=(0.166 9,0.166 9,0.405 9,0.207 7,0.059 9)

B3=(0.263 1,0.231 0,0.321 5,0.100 0,0.084 5)

B4=(0.172 8,0.191 2,0.384 3,0.151 7,0.100 0)

B5=(0.186 3,0.213 7,0.375 0,0.287 5,0.062 5)

由B1、B2、B3、B4、B5构成评价矩阵R：

R=

由表1可知水下施工风险各指标的权重为：

A=(0.120 9, 0.073 8, 0.214 7,0.214 7, 0.376 0)

水下施工风险的模糊评价矩阵为：

B=A∘R=(0.189 1, 0.204 0,0.378 3,

0.189 0, 0.0731)

依照评价等级划分原则，桥梁施工风险评价各等级的分值见表5。

表5 风险等级划分

风险评价总得分为：

F=B×ST=0.189 0×85+0.204 0×70+

0.378 3×60+0.189 0×50+0.073 1×

30=64.686

对照表3，石潭湘江特大桥水下施工风险等级属于Ⅲ级，为一般风险。

3.3 基于BP神经网络的石潭湘江特大桥水下施工安全风险评价

为验证基于AHP法的模糊综合评价结果的准确性和可靠性，运用BP神经网络评价模型开展该桥施工安全风险评价。通过查阅该桥地址资料、设计文件、施工组织设计及安全管理文件，得到相关定量指标数据，邀请项目参与者中的专家、管理人员进行评分，结果见表6。

表6 石潭湘江特大桥水下施工风险评价指标得分统计

将得到的数据向量归一化后输入训练好的BP神经网络评价模型中，运行后得到石潭湘江特大桥施工风险评价输出值为66.373 8，与模糊综合评价的误差为2.61%。

4 水下施工主要安全风险特点及防范建议

4.1 主要风险

桥梁水下施工过程具有不可见的特点，施工完毕也不能开挖验收，任何环节出错都伴随着一定的经济损失及工期延误。石潭湘江特大桥水下施工中的主要安全风险在于水面交通的布设规划、汛期施工时采用的安全防范措施及施工人员所处水面环境的不断变化，易造成溺水、物体打击、触电等风险。

桥梁水下施工的风险包括：1) 各级别航道在施工过程不能完全禁航，施工船只来往运输物料过程中会加大碰撞风险；2) 大型桥梁施工时间长，难以避开汛期，抢险救治洪灾的风险上升；3) 人员处于水上，个人防护措施难以保证到位，溺水、触电等风险陡升；4) 其他如施工技术、管理、材料、人员造成的风险与一般性桥梁架设期间的风险类似。

4.2 安全防范建议

(1) 加强班组级别的三级教育，特别是特种设备施工人员务必持证上岗，从源头上杜绝人员的操作性失误导致的风险。

(2) 开展水上应急演练，培养工人的“四不伤害”(不伤害自己、不伤害他人、不被他人伤害、保护他人不受伤害)意识。

(3) 严防因材料质量原因、结构稳定性原因导致的施工质量安全问题。

(4) 经常性开展安全隐患排查，将发现的安全隐患及时处理，并定期进行安全隐患分析。

5 结语

在已有桥梁风险评估的基础上，采用文献总结与专家调查问卷的方法，设计了桥梁水下施工风险评价指标体系，将基于AHP法的模糊数学综合评价与BP神经网络评价相结合构建桥梁水下施工风险模型，对石潭湘江特大桥水下施工安全风险开展评估，得出该桥水下施工风险为一般风险。