南水北调工程输水渠道运行安全风险评价

马力　刘汉东

关键词：输水渠道;故障模式与影响分析（FMEA）;模糊推理系统（FIS）;南水北调工程

中图分类号：TV91 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2022.03.027

引用格式：马力，刘汉东.南水北调工程输水渠道运行安全风险评价[J].人民黄河，2022，44（3）：138-143.

南水北调工程对缓解中国南部和北部地区水资源分布不均、促进区域经济和生活协调发展具有突出贡献[1]，然而其具有调水距离长、范围广、地质情况复杂、不确定因素众多等特点，使得其安全运行存在风险。因此，识别南水北调工程运行中的故障模式，有效开展安全评价工作，对工程安全高效运行、保障供水安全意义重大[2]。

近年来，长距离输水工程风险识别和评估研究受到国内学者的高度关注。熊雁晖等[3]系统分析了南水北调中线系统失事模式全集，从风险诱因角度和风险失效模式分别识别了人为因素和主要风险类型，为南水北调中线工程大型串联复杂性系统的定量风险分析提供研究基础;耿雷华等[4]采用层次模糊分析法计算了输水河道运行综合风险概率，通过聚类分析计算了各输水河道的风险等级;冯平等[5]在风险理论的基础上建立二维复合事件风险组合模型，针对南水北调中线总干渠提出引水工程防洪风险估算方法;聂相田等[6]在考虑风险因子的模糊性和随机性的基础上，构建了基于云模型理论的长距离引水工程安全运行风险评价模型，对南水北调工程运行安全进行了全面而客观的评价。Wang等[7]建立了基于等权重的子约束综合评价模型，基于相关理论和归纳有序加权平均法确定指标权重，实现了引水工程长距离运行安全风险综合评价。Zhao等[8]针对南水北调工程供水安全，采用检查表法对事故风险进行识别，运用模糊意见集中决策法和AHP建立风险评价模型，对山东省南水北调的事故风险和各类事故的影响程度进行了评价。Long等[9]针对调水工程中发生的突发性水污染事故，采用AHP与协调发展度模型相结合的方法建立了一个具有应急风险评估和应急控制的环境影响评价系统。

综上所述，已有研究大都为定性分析或针对特定故障模式进行定量评估，而对于考虑环境风险、工程技术风险、运行管理风险和社会风险的综合风险评估研究较为罕见。因此，本文在故障模式与影响分析（FMEA）原始模型中引入模糊推理理论，确定工程运行安全的故障模式，通过模糊推理系统（FIS）对南水北调工程输水渠道运行安全风险进行了评价。

1故障模式的确定

针对南水北调工程特点，分析渠道的故障模式，对文献[1-11]进行分析的基础上，从环境风险、工程技术风险、运行管理风险及社会风险4个方面构建工程运行风险故障模式，如图1所示。

2评价模型构建

2.1模糊集合基本理论

模糊集合用于处理决策过程中专家评判的模糊性和不确定性[12]。模糊集的元素取值区间为[0，1]，模糊化过程是将准确的变量x转化为模糊集合A，通过隶属度函数来表示论域U向模糊集合A的映射关系：

2.2模糊评语集与隶属函数的建立

（1）建立模糊评语集。每个变量即发生频度（O）、严重度（S）、不易探测度（D）的评分为0～10分，对应5个评价术语，分别为很低（R）的模糊数为（0，0，2.5）、低（L）的模糊数为（0，2.5，5）、中等（M）的模糊数为（2.5，5，7.5）、高（H）的模糊数为（5，7.5，10）、很高（VH）的模糊数为（7.5，10，10），这3个变量具体归为5个等级，即很低（R）、低（L）、中（M）、高（H）、很高（VH）。3个变量的评价标准见表1。

（2）建立隶属函数。隶属函数的输出值被称为风险优先数。进一步在模糊推理的输出端定义了5个语言优先级术语，即很低（N）、低（Mi）、中（Co）、高（Ma）、很高（C）。风险优先数的评价标准及语义变量函数分别见表2和图2。

2.3风险因素的评估

针对不同故障模式的3个变量的评估数据主要通过工程检测数据和专家评估获得。对于具有检测数据的工程，首先根据工程质量评估规范、工程运行管理规范等，结合构建的三角模糊隶属函数，确定其风险评估等级。对于无法通过工程检测获得评估数据的工程，则通过邀请行业内设计、施工和运行管理单位的专家进行评估，获得相应评分数据，评估过程如下：专家参考表1对O、S、D进行评估，按照专家在岗工作时间为其分配权重Wi，工作3～5、6～10、11～20a及20a以上权重分别为0.1、0.2、0.3及0.4，利用式（2）计算不同权重专家问卷分数。

2.5风险评估步骤

（1）步骤1，确定南水北调工程输水渠道风险因子的O、S、D分值。收集O、S、D初始评价数据，通过整理分析初始评价数据，得到故障模式风险因子最终的O、S、D分值。

（2）步骤2，模糊化。根据专家知识定义语言变量，分别为O、S、D确定5个语言变量，输入/输出变量的语言表达式采用三角隶属函数表示。

（3）步骤3，构建规则库。基于模糊推理系统FMEA方法构建规则库。IF-THEN规则的一般形式为

为了与模糊处理前的“清晰风险顺序数”对应，本文将经过重心法处理后的数值定义为“模糊风险顺序数”，即模糊RPN。根据模糊RPN对该数值进行重新排序，得到最终的风险因子排序。

3案例分析

3.1工程概况

南水北调中线工程辉县段位于一期工程总干渠Ⅳ渠段中部。渠道总长48.951km，渠道開挖方式中全挖方断面约占渠道总长度的63%，其中1.5km的渠道挖深超过15m，半挖半填段约占37%。渠段气候属暖温带大陆性季风型，年度降水量变幅大，且多集中于夏季，年均降水量达589.1mm。

3.2数据收集与分析

本次共收回问卷24份，经过处理后风险因子的O、S、D初始分值见表3。

3.3模糊化

O、S、D划分为很低（R）、低（L）、中等（M）、高（H）、很高（VH）5个等级。根据模糊数学原理定义的式（1），得出R、L、M、H、VH对应风险因子的隶属度。

模糊推理的输出端定义了5个语言优先级术语，即很低（N）、低（Mi）、中（Co）、高（Ma）、很高（C）。根据模糊数学原理定义的公式（1），得出N、Mi、Co、Ma、C对应风险因子的隶属度。

3.4模糊规则库的建立

确定输入、输出等级及隶属度函数之后，基于专家知识及经验的方法确定模糊规则。将模糊规则库中的“关注优先度”定义为“风险优先等级”，作为风险因子隶属函数对应的输出值，即模糊结论。对“风险优先等级”同样定义5个语言优先级术语，本文的规则总数为125（5×5×5），具体规则库见表4。

3.5风险评价及去模糊化

以地基缺陷为例介绍具体计算过程。经过模糊推理机制得到地基缺陷不同风险等级下隶属度中最小值。结合模糊规则库得到地基缺陷隶属函数值的8种情况组合：

如果O=0.92（M），S=0.16（M），D=0.96（M），那么“模糊RPN”=Co;

如果O=0.92（M），S=0.84（H），D=0.96（M），那么“模糊RPN”=Ma;

如果O=0.92（M），S=0.16（M），D=0.04（H），那么“模糊RPN”=Co;

如果O=0.92（M），S=0.84（H），D=0.04（H），那么“模糊RPN”=Ma;

如果O=0.08（H），S=0.16（M），D=0.96（M），那么“模糊RPN”=Co;

如果O=0.08（H），S=0.84（H），D=0.96（M），那么“模糊RPN”=Ma;

如果O=0.08（H），S=0.16（M），D=0.04（H），那么“模糊RPN”=Ma;

如果O=0.08（H），S=0.84（H），D=0.04（H），那么“模糊RPN”=Ma。

地基缺陷隶属于中（Co）和高（Ma）两个风险等级，然后确定地基缺陷不同等级下隶属度的最大值：

Co：max（0.16，0.04，0.08）=0.16

Ma：max（0.84，0.04，0.08，0.04，0.04）=0.84

按照式（7）去模糊化处理，得到模糊RPN为6.45。按照相同步骤，可得南水北调中线工程辉县段渠道运行风险评价最终结果及风险因子排序，见图3（图中数值为“风险优先数/排序”）。

3.6结果分析

根据图3，风险故障模式中暴雨洪水风险最为重要，主要原因是辉县市西部紧邻太行山脉，地势由西北向东南呈阶梯形下降，汇水迅速，暴雨洪水可能会引起渠堤塌陷、滑坡，必须重点防护;其次排序为地基缺陷风险、填筑质量风险、异常渗流风险、设备维护风险、渠坡失效风险等;而排序的最后3个为交通事故风险、堤顶超高风險、水事纠纷风险。可以发现，工程技术风险因子排序靠前，应重点加强对工程质量的把控，做好工程建设遗留问题的排查，同时运行管理中及时发现风险源头，而对于其他风险，也应该因地、因时制宜，制定相应的管理制度进行防范。

4结论

本文从环境风险、工程技术风险、运行管理风险以及社会风险4个方面全面识别了南水北调中线工程输水渠道运行安全故障模式。使用三角模糊数代替清晰数有助于更准确地转化专家认知信息，更好地描述评价信息的多样性和不确定性;运用模糊逻辑进一步避免了风险优先数（RPN）的重复，在识别故障模式的基础上进一步对其重要程度进行了排序。结合案例进一步分析了基于模糊推理系统的FMEA风险评价模型用于评估渠道工程风险的适用性，为大型引水工程的风险评估提供了新的研究思路。

【责任编辑 张华岩】