建筑施工现场危险区域主客观双线路风险评估研究

董家成，关 罡

(郑州大学土木工程学院，河南 郑州 450001)

建筑业作为发展中或发达国家的经济支柱近年来得到了高速发展。建筑业属于劳动密集型行业，具有施工周期长、人员流动性大、工况条件复杂、动态管理困难等特点，这些行业特性既带来了经济效益，也带来了安全隐患。建筑施工现场危险区域作为安全管理领域中一个重要的研究方向，许多学者对其进行了研究。如Nezhad等运用ET与BA技术确定了144个建筑施工现场危险区域，并参考军事标准将其划分为高危险区、重要危险区和平均危险区3个等级；Giretti等开发了一套建筑施工现场健康安全管理系统，能够自动实时地追踪现场工人，防止未授权的无关人员误入危险区域；郭红领等运用BIM和定位技术开发了建筑施工现场危险区域的划分规则，并规定了区域的影响面积分布；Teizer等基于实时位置跟踪技术和未遂事故的数据，实现了对建筑施工现场危险区域的静态与动态识别；Kim等基于BIM与RTLS技术建立了建筑施工现场危险区域实时自动识别模型，通过最优路线偏差原则减少了施工人员在危险区域暴露的时间；Li等基于RTLS技术成功实现了依据工人位置轨迹自动划分建筑施工现场危险区域；华莹等通过因素分析和多变量联合分布建立了建筑施工现场危险区域的概率评估模型，以为高层建筑施工现场的安全管理提供参考；王伟等将BIM与机器视觉技术相结合构建了建筑施工现场危险区域入侵预警模型，降低了安全事故发生的概率。信息技术与定位技术能够为建筑施工现场人员提供实时跟踪报警和危险区域自动划分，但这些研究均未考虑危险区域的阶段性，不同阶段所对应的危险区域有所不同，且当前国内外大部分相关研究属于危险区域的下位研究，即基于明确概念的拓展性研究，而相关的上位研究则较少，如危险区域的具体概念、标准种类库、风险程度、空间面积分布等。

目前关于危险因素的评估方法主要涵盖三大类：首先是以事故树(FTA)和失效模式(FMEA)为代表的系统安全分析法；其次是以LEC和MES分析为主的风险辨识法；最后是以经典算法为核心的数学理论法，如灰色理论与离差最大化法、综合加权与TOPSIS法等。通过对比分析发现，风险辨识法可操作性强，但主观影响因素较大，难以得到真实客观的结果；数学理论法通常基于多种算法相结合，复杂度高，适用于作为外力工具弥补传统方法的局限性；系统安全分析法理论成熟，通过与数学算法结合应用，可主观可客观，可定性可定量，可演绎可归纳，适用于多种不同的应用场景。但当前大多数的危险因素评估方法缺少真正落地的客观影响因素，仅依靠主观数据所得出的结论并不具备说服力。为此，本文分阶段识别了建筑施工现场普适的危险区域，建立了种类标准库，并提出了一种建筑施工现场危险区域主客观双线路组合风险评估方法，该方法通过主客观双线路构建数学模型，对建筑施工现场危险区域进行了全面的风险评估。

1 理论框架

1. 1 危险区域定义与研究方法框架

危险源的概念已广为人知，但危险区域的概念仍没有权威的定义，明确研究对象的概念内涵是科学研究的基础工作。本文将危险区域的广义概念定义为“由相关的危险源集合风险辐射范围并集确定的区域”，狭义概念定义为“施工场区范围内由与确定时段某项作业相关的危险源集合风险辐射范围并集确定的区域”。

本文开发了一套完整的建筑施工现场危险区域主客观“双线路”风险评估体系与标准。线路一将综合加权模糊TOPSIS算法引入FMEA工具，解决了建筑工程系统的模糊化和信息不确定性等问题；线路二基于粗糙集理论进行指标约简和权重计算，根据多项目施工现场的实时数据分析，实现了真实的客观评价；双线路整合方法采用松弛因子，创新性地将模糊集理论与粗糙集理论相结合，综合考虑主客观因素，使评估结果更具说服力。该主客观双线路风险评估体系是本研究的创新点，研究方法核心框架如图1所示。

1.2 综合加权模糊TOPSIS改进FMEA方法

失效模式与影响分析(Falure Mode and Effects Analysis,FMEA)是广泛应用于航空航天、军事、船舶、汽车等领域的事前可靠性分析工具，传统的FMEA方法通过计算风险优先因子(Risk Priority Number,RPN)即风险系数进行风险评估，RPN主要由严重度(

S

)、发生度(

O

)与检测度(

D

)3个风险因子的乘积构成。这种风险评估方式理论简单易懂，但其局限性主要体现在数据收集的模糊性、RPN计算方式简单、缺乏客观影响因素、风险因子类型单一等方面。除此之外，第5版《FMEA手册》的发布已经明确表示不推荐使用RPN值进行风险评估，提出通过风险矩阵与措施优先级(AP)替代RPN值。本文以传统的FMEA方法为基础，通过TOPSIS算法中的贴合系数(

CC

)代替FMEA方法中的RPN，利用模糊数学降低数据收集的不确定性，并基于熵值法避免指标主观权重的影响过重，同时新增了风险因子路径影响度(

R

)。综合加权模糊TOPSIS改进FMEA方法的步骤如下：(1) 建立初始决策矩阵。设专家团队人数为

k

，危险区域数量为

m

，风险因子数量为

n

。失效模式语言模糊评估分为5个等级，见表1。

图1 本文研究方法的核心框架Fig.1 Core framework of research methods of the study

表1 失效模式模糊评级标准

某危险区域对应的模糊数指标的计算公式为：

(1)

则初始决策矩阵被定义为

(2)

(2) 计算指标主观权重。风险因子主观权重的评级标准见表2。通过解模糊化和归一化，可得到指标的主观权重。具体计算过程如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

表2 风险因子主观权重的评级标准

图2 梯形隶属度函数图(中风险为例)Fig.2 Trapezoidal membership function graph (medium risk as an example)

(7)

(8)

(9)

DP

=1-

En

(10)

(11)

(4) 计算指标综合权重。将指标主观权重与客观权重相结合，可得到指标综合权重

w

，其计算公式如下：

(12)

(13)

(14)

最后，执行TOPSIS步骤，具体计算过程如下：

(15)

(16)

(17)

(18)

1. 3 粗糙集理论

粗糙集是一种处理不确定、不完整、不精确数据知识的表达、学习与归纳的数学方法，目前已被广泛应用于决策分析、数据挖掘、专家系统、模式识别、归纳推理等领域。基于粗糙集理论的客观评估步骤如下：

(1) 原始数据离散化。由于客观评估指标体系中指标量与数据量均不大，因此本文采用调研说明与离散化准则处理原始数据。若需要离散化处理大规模数据，则可使用K-means算法辅助运算。

(2) 指标分类约简。粗糙集理论约简规则是指在不损害信息有效性的基础上去除冗杂指标。

S

={

U

,

A

}为信息系统，其中

U

表示论域，

A

={

a

,

a

,…,

a

}表示某类条件属性的集合，在本文中是指客观评估各项指标。Ind表示等价关系分类，是指信息系统中的知识颗粒度，知识越多，颗粒度越小;

U

/ind(

A

-

a

)即表示论域中满足某几项客观指标的对象集合。通过求解

U

/ind(

A

)与

U

/ind(

A

-

a

)，可判断指标

a

是否可约简，若满足

U

/ind(

A

)=

U

/ind(

A

-

a

)，则说明指标

a

是

A

中不必要的指标，称

A

-

a

是

A

的一个约简，记为red(

A

)；反之，若

U

/ind(

A

)≠

U

/ind(

A

-

a

)，则说明指标

a

是

A

中必要的指标。

A

中所有必要指标的集合称为

A

的核，记为coer(

A

)=∩red(

A

)。(3) 计算知识依赖度与相对重要程度。设信息系统

S

={

U

,

R

}，

P

、

Q

⊆

R

，其中

R

是全部客观指标，

Q

是最简指标集，

P

是最简指标集中的某类指标。若满足ind(

P

)⊆ind(

Q

)，则

Q

依赖于

P

，则依赖度

k

按照下面公式计算:

(19)

式中:Pos(

Q

)表示

Q

的

P

正域，是指在论域中所有使用分类

U

/ind(

P

)表达的知识能够正确地划入

U

/ind(

Q

)等价分类中的对象的集合，在客观评估指标体系中实指两个等价关系集合之间的相对重要程度；Card表示集合中的对象数。当

k

=1时，

Q

完全依赖于

P

；当0<

k

<1时，

Q

部分依赖于

P

；当

k

=0时，

Q

完全独立于

P

。

P

中的指标

a

对于

U

/ind(

Q

)的相对重要性被定义为

(20)

σ

通常表示指标

a

在条件属性中的重要性。由于本研究客观评估指标体系中不涉及决策属性，所以

σ

可作为指标

a

在客观评估指标体系中的重要程度(注：作为权重时需要进行归一化处理)。(4) 计算客观风险评估值并排序。为最简指标集对应的原始矩阵，为权重归一化的结果向量；客观风险评估值的计算公式如下：

(21)

式中：

m

表示最简指标的数量；

n

表示论域中对象的数量。

1. 4 松弛因子

在计算组合评估值风险之前，需要对主观与客观风险评估值同质处理。设

CC

与

V

分别是两者的同质处理结果，松弛因子

δ

和组合风险评估值

W

的具体计算公式如下：

(22)

W

=

δ

×

V

+(1-

δ

)×

CC

(23)

2 工程实例分析

2. 1 危险区域识别

在考虑危险因素阶段性的基础上，将建筑施工过程划分为以下4个阶段：基础处理阶段、主体施工阶段、二次结构阶段、装饰装修阶段。本文基于《建筑施工安全检查标准》(JGJ 59—2011)和安全施工经验进行了危险源的识别与空间面积分布整理，并基于此汇总出建筑施工各阶段的危险区域，其中基础处理阶段和主体施工阶段均涉及10个危险区域，二次结构阶段涉及9个危险区域，装饰装修阶段涉及7个危险区域。建筑施工现场危险区域与时效阶段的对应关系，见图3。

图3 建筑施工现场危险区域识别Fig.3 Hazardous area identification of a construction site

2.2 基于改进FMEA的主观风险评估

为了使原始数据科学合理，评审团队成员由不同领域的24位专家组成，主要涉及FMEA分析、项目管理、工程安全、医疗科学等方面。主观评估指标分别是

S

、

O

、

D

、

R

4项，为了便于评估标准逻辑统一和模糊矩阵规范化的计算，本文将探测度

D

修正为不可探测度(Non-

D

)。主观评估指标的评估标准及语言变量见表3。

表3 主观评估指标的评估标准及语言变量表

2. 3 基于粗糙集的客观风险评估

建筑施工现场调研的客观数据具备修正主观排序的价值，但真实的数据应来源于工程安全数据库。为了使客观数据尽可能真实有效，本团队跟进河南省郑州市及周边的10个同期在建工程作为调研目标，历时两年完成了数据收集与整理工作，本文以各项目数据均值作为客观原始数据。

客观风险评估方法主要应用了粗糙集理论的两个部分：一是通过知识约简原则去除冗杂数据；二是通过知识依赖性计算指标权重。客观风险评估指标分为4类共16项，由于客观风险评估指标的数据来源于实地调研，所以数据之间应符合客观规律。客观风险评估指标调研说明与离散化准则的具体内容，见表4。

表4 客观风险评估指标的调研说明与离散化准则表

2. 4 组合评估结果与分析

在主客观原始数据收集完成后，本文基于MATLAB编写计算程序，辅助风险评估框架的运算。首先，将主观模糊数据代入公式(1)～(2)，可得到初始决策矩阵；其次，通过公式(3)～(6)将风险因子主观权重进行三角模糊数的解模糊化与归一化处理，可得到主观风险评估指标

S

、

O

、Non-

D

、

R

的主观权重；再次，通过公式(7)求出解模糊化矩阵各列的投影值

P

，并基于熵值法求得主观评估指标的客观权重；最后，通过公式(12)将指标主客观权重结合，求出主观评估指标的组合权重。风险因子的各项权重见表5。

表5 主观评估指标的主客观权重和组合权重

其中，解模糊化各列的投影值

P

为

总说明：塔式起重机相关指标定义为其他区域对应指标的均值；离散化原则在不同指标之间的含义保持一致；危险区域应该被重视的程度或已经被重视的程度越高，说明该区域的风险优先级越高，其离散化数据越靠近1，反之其离散化数据越靠近3。

客观评估基于粗糙集理论计算，具体计算步骤如下：

首先，根据原始数据离散化处理结果约简指标。以基础处理阶段的人员因素系统

S

=(

U

，

A

)为例，其中

U

={1，2，…,9，10}表示论域，

A

={

a

，

a

，

a

，

a

}表示条件属性。分别计算

U

/ind(

A

)、

U

/ind(

A

-

a

)、

U

/ind(

A

-

a

)、

U

/ind(

A

-

a

)、

U

/ind(

A

-

a

)，得出

a

、

a

为不必要指标，人员因素指标最简指标为

a

、

a

。同理，物体因素最简指标为

b

、

b

，环境因素最简指标为

c

，管理因素最简指标为

d

。其次，计算指标重要性。基础处理阶段信息系统

S

=(

U

，

Q

)，指标集

Q

={

a

，

a

，

b

，

b

，

c

，

d

}，以人员因素信息系统

S

=(

U

，

P

)为例，约简指标集

P

={

a

，

a

}，样本子集

X

={1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}。分别计算

U

/ind(

Q

)、

U

/ind(

P

)、Posp(

Q

)和依赖度

k

，得出

σ

=3/10，

σ

=3/10,

σ

=1/5，

σ

=1/5，

σ

=1/10，

σ

=1/5。

原始数据经过处理与运算可分别得到主客观的风险评估结果。为了减小主观因素对风险排序的影响，本文通过引入松弛因子将主观风险评估值与客观风险评估值相结合，可得到更切合实际的不同施工阶段各危险区域风险排序综合计算结果，见表6。

表6 不同施工阶段各危险区域的风险排序综合计算结果

为了方便安全部门对不同施工阶段各危险区域的风险管控，本文基于ALARP原则对危险区域依据危险程度进行了分级，具体分级标准见表7。

表7 危险区域分级标准

4个施工阶段中，核心危险区域代码分别是F4、F5、F8、M2、MSD1、MS5、S2、S3、D3、D2，即临边防护、施工用电、高空作业、垂直运输均为须重点管控的对象，具体管控措施如下：在施工用电方面，采用TN-S配电系统是防止触电事故的基本技术措施，配电箱的设置应满足三级配电与两级保护，管理部门需加强对安全电压、电气维修、灭火措施等内容的培训与考核力度；在垂直运输方面，塔式起重机、施工电梯、物料提升机等设备的安装拆卸应当严格按照专业技术规程进行，管理部门须提高结构构件的检查与验收标准；在高空作业方面，基坑临边、脚手架与外立面施工的风险系数较高，管理部门除了严控相关安全规范的落地执行与提高工人安全意识之外，还需增加对防护用品的资金投入，确保每位工人的防护用品佩戴率，以降低事故风险。

对综合风险排序做出如下说明：首先，由于主观评估的专家库不同，对模糊数据的分析结果会存在细微差异，客观数据来源于实际工程，不同的项目对应不同的客观风险评估值，会在一定程度影响组合风险排序；其次，客观数据应来源于一定数量级的历史工程数据库，当数据库构建逐渐趋于成熟时，客观原始数据将越来越真实；最后，本文所选择的风险因子不仅考虑了区域的危险程度、事故发生度、事故可预测度，还考虑了紧急情况下区域的空间分布对场内疏散路径避让的影响度，即风险因子的不同会影响危险区域风险排序。

为了突显主客观双线路风险评估框架的应用价值与优势，本文对比分析了4个施工阶段的主观与客观风险评估结果，各风险阶段的风险曲线图见图4至图7。

图4 基础处理阶段风险曲线图Fig.4 Risk curves of foundation construction stage

由图4和图7可见，主观认知与客观实际的不同施工阶段各危险区域的风险排序大体趋势一致，但个别危险区域存在较大差异。若客观风险评估值远低于主观风险评估值，则说明过去主观认知的高风险区域在实际工程中受到足够重视，管控措施得以有效执行，如桩基施工作业区、塔式起重机拆卸区、临边洞口坠落区等；若客观风险评估值远高于主观风险评估值，则说明该危险区域的实际管控执行力度不够，仍存在较高风险，如脚手架工程搭建与作业区。

图4中显示桩基施工作业区主客观风险评估结果相差较大。传统认知中桩基施工存在较大的安全隐患，如塌孔、桩孔坠落、盲区误伤以及特种作业人员的非正规操作等，但由于国家加大了对特种作业人员专项检查的力度，桩机作业人员无证上岗或施工违纪的比例近乎为零，且多数项目配备了两个以上安全专项负责人，所以桩基施工过程的客观风险较低，在评估结果中表现出客观风险值偏低的局面。

图5 主体施工阶段风险曲线图Fig.5 Risk curves of main construction stage

图5中显示钢筋模板加工棚与脚手架工程搭建与作业区的主客观风险评估值相差较大。其中，钢筋模板加工棚存在电焊明火、机械切割等风险因素，其事故原因主要由人员操作不当引起，而通过实地调研发现，现场技术人员的实际操作熟练度普遍较高，新人培训采用师徒教学制，虽偶尔有人因疏忽或疲劳导致人员轻微受伤，但相对来说风险性并不高；国内与脚手架工程相关的技术规程较多，但脚手架工程塔建与作业除了脚手架本身安拆的风险性之外，还潜藏着基底基础、安全网搭设和高空作业等安全难题，且脚手架种类繁多，不同形式对应的风险点不尽相同，导致施工人员在实地调研考核环节表现不佳，在评估结果中表现出客观风险评估值偏高的局面。

图6 二次结构阶段风险曲线图Fig.6 Risk curves of secondary structure stage

图7 装饰装修阶段风险曲线图Fig.7 Risk curves of decoration stage

图6和图7中主客观风险评估结果差距较大的区域为塔式起重机拆卸区和楼层临边洞口坠落区。其中，塔式起重机拆卸是传统认知中风险较高的危险源，安拆过程事故频发，但当前的拆卸流程与工艺已经标准化，专业技术方案的制作水平逐步提高，且项目安全责任人大多将其视为重点管控危险源，因此客观调研结果较为理想；关于楼层临边洞口坠落，近年来多数项目团队进行了针对性管控，安全防护到位，专项方案评审、巡检机制严格，在评估结果中表现为客观评估风险值偏低的局面，也从侧面说明楼层临边洞口安全管控初见成效。

通过主客观双线路风险评估框架能够清晰地看出建筑工程施工现场的哪些危险区域已经得到了良好管控，哪些危险区域仍然具有较大的风险，其中脚手架工程应是未来一段时间内风险管控的重点，因此加大脚手架工程安全检查的执行力度，提高管理团队的安全管理水平，增加脚手架工程的安全文明建设投入比例，则是降低相关事故发生率的重要举措。

3 结论与建议

在明确危险区域概念的前提下，本文提出了一种基于改进FMEA与粗糙集的建筑施工现场危险区域主客观“双线路”风险评估框架。该评估框架充分弥补了传统FMEA的不足，克服了传统RPN乘法运算的局限，验证了模糊集理论与粗糙集理论在处理不确定性问题上的互补性，并将松弛因子应用于主客观两套风险评估体系的融合。组合风险排序的优越性与实践价值主要体现在评估结果的客观公正，可真实地反映建筑施工现场危险区域的风险分布。通过对比分析主客观风险评估结果的差异，能够清晰地看出目前风险管控措施的落地效果，便于及时采取对应的重点风险管控措施，尽最大可能降低施工现场的风险概率。未来的研究工作可考虑区域疏散路径规划、施工场地布置安全决策等方向。