基于风险指数法的群坝智能评价研究及应用

赵寿昌，周 涛，吴 琦，陈天燊，傅春江

（1.国家电力投资集团有限公司大坝管理中心，陕西西安，710600；2.中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，浙江杭州，311122）

0 引言

我国幅员辽阔，河流众多，包含丰富的水能资源。随着水利事业蓬勃发展，我国现已建成堤坝近10万座，居世界首位。然而，随着时间的推移、坝龄的增长、大坝运行条件的逐渐变化，再加之建坝时的缺陷、运行不当、环境变化等因素，导致相当一部分大坝存在各类安全问题，不仅影响工程效益的发挥，还严重威胁下游人民的生命和财产安全。为了预防大坝失事，必须建立大坝智能评价系统，全面掌握大坝工作性态，对大坝的安全状况进行分析和评价，从而对大坝安全性做出客观公正的评价。

我国20世纪80年代起就针对大坝漫顶、裂缝、渗流破坏等破坏模式进行了大坝安全可靠度分析[1-2]。2006年，李雷主持编撰的《大坝风险评价与风险管理》[3]对我国水库大坝溃坝情况做了深入分析，提出了估算大坝溃决概率的办法；周克发、李雷等[4-5]根据8座已溃大坝的调研资料，提出了适合我国国情的溃坝生命损失评价模型；王志军、顾冲时等[6]利用支持向量机等技术对溃坝生命损失进行评估；王仁钟等[7]总结了社会与环境影响的主要因素，并对其进行量化，提出了社会与环境影响指数的确定方法；彭雪辉等[8]在分析风险标准在国外两类不同法律体系国家中的差异的基础上，提出了我国水库大坝风险标准。

我国的大坝风险研究目前仍处于初级阶段，风险分析方法以事件树法为主，风险指标法较少；研究对象以土石坝为主，混凝土坝较少；案例分析以单坝或小范围群坝为主，没有在上百座大规模群坝中真正推广应用。目前国家电投集团下辖大坝已超过100座，大坝安全管理责任重大，亟需通过研究建立一套合理、简便且可以短时间实现上百座大坝风险评价的群坝风险智能评价系统，便于提高我国水电站大坝运行安全风险管理水平。

1 大坝风险评价的信息化现状

经过多年的风险评价研究，目前国内外部分国家的大坝风险管理已经非常成熟，也研发出了较为完善的大坝风险管理系统及风险分析软件。加拿大BC Hydro水电公司[9]在大坝风险研究方面一直处于世界领先水平，采用的是基于大坝缺陷的风险指数排序方法，即使用大坝脆弱性指标来代替溃坝概率，结合溃坝后果系数综合得出大坝风险指数。美国联邦应急管理署（FEMA）[10]通过溃坝模式分析来计算溃坝概率，并结合溃坝后果得出相应的风险概率值，通过输入大坝相关参数，针对不同类型大坝分析各类可能溃坝模式下的风险概率。

我国针对大坝风险的研究和应用虽然仍处于起步阶段，但也有许多学者或机构对大坝安全风险管理系统进行了研究和开发。例如，李升等以编程语言Delphi为开发工具建立了大坝安全风险管理系统，主要通过大坝安全风险评估提供预警与应急决策支持；郑毅等基于地理信息系统技术和二维溃坝洪水演进模型，采用C/S与B/S相结合的构架设计了水库溃坝风险管理系统；蒋清华等以燕山水库为例，提出了病险水库大坝风险预警系统架构。总体而言，目前我国针对大坝风险管理系统的开发工作进行了一定的研究，但实际应用十分有限，更鲜有针对群坝进行大规模测试并成功应用的大坝风险评价系统。

因此，本研究旨在开发一个适用于群坝风险评价的系统，通过整合所管辖大坝数据和相关算法，即可实现大坝安全的动态风险在线评价。

2 群坝安全风险评价体系及模型

2.1 群坝风险分析方法

目前世界各国研究采用的风险评估方法主要包括溃坝模式分析法、事件树法、溃坝后果分析法和风险指数法。

其中风险指数法是通过某种指数形式来表示风险的严重程度，只能应用于同样使用该方法的大坝之间的相对风险排序。但风险指数法往往操作过程简便、计算快速，因此适合大范围群坝的初步风险评估。

目前有较多得到了广泛应用的风险指数法。以加拿大BC Hydro大坝风险排序法为例，其采用大坝脆弱性指标VI代替溃坝概率，并结合溃坝后果系数综合得出大坝风险指数，指标关系如图1所示。

图1 BC Hydro风险排序法指标关系Fig.1 Indexes relationship in the BC Hydro risk ranking method

该方法中，缺陷的严重程度S包括大坝运行缺陷、基础设计缺陷和运行维护监测程序缺陷三个方面，每项缺陷又按正常荷载条件和非正常荷载条件下的实际缺陷与潜在缺陷进行细分，并赋以不同权重w。缺陷的关键程度G与临时风险控制措施的无效程度E赋值范围为0～1，在初始评价阶段一般取值为1。外荷载频率系数F与荷载的年超越概率有关。后果系数C从生命损失、环境及文化价值、基础设施及经济价值三个方面划分为五个等级，并根据损失程度从小到大赋值0、1、2、3、4。最终大坝风险指数计算公式为：

计算多个大坝的风险指数后，可依据计算出的风险指数对各大坝风险进行排序。

综上所述，风险指数法是以指数形式对大坝风险程度进行排序，无需非常详尽的分析资料，也不需要进行复杂的具体概率计算。该方法简单直观且便于操作，可以合理地利用有限的人力和物力资源，对大坝风险程度进行较为科学的排序，从而对最“不安全”的大坝优先采取相应的失事保护措施。

2.2 群坝风险评价体系及模型

2.2.1 群坝风险评价体系

以结构安全、运行管理和外部风险为核心，构建评价体系。具体评价指标设计主要基于大坝实际溃坝案例的统计分析，从大坝溃决事件出发，分析不同坝型大坝溃决的主要破坏模式和破坏原因，再根据大坝破坏机理梳理评价要素，并分解细化为评价指标。以土石坝为例，评价体系分5层，第1层为大坝溃决事件及分类，第2层为发生溃决事件的破坏模式，第3层为具体模式下的发生原因，第4层为评价要素，第5层为评价指标。大坝安全风险监管评价体系层次结构见图2。

图2 大坝安全风险监管评价体系层次结构Fig.2 The hierarchical structure of dam safety risk supervision and evaluation system

2.2.2 群坝风险评价模型

群坝风险评价模型需要研究指标赋值、指标权重确定及信息集结等方法。

2.2.2.1 指标赋值方法

评价指标需要进行一致化处理，在常用指标一致化方法中，正向型指标、逆向型指标、居中型指标和区间型指标各有其优缺点及适用场景。在群坝风险评价模型中，评价指标基本集中于逆向型指标和正向型指标，逆向型指标居多且更易于被理解接受，故本评价体系中采用逆向型指标进行综合评价，对少数正向型指标进行一致化处理，使指标趋势相同，以此保证指标间的可对比性。

具体指标赋值需充分考虑与现有的大坝安全管理工作、行业监管部门相关要求及国家行业规范等接轨。如大坝结构安全指标与国家能源局开展的大坝定期检查和水利系统开展的安全鉴定接轨，融合DL/T5313—2014《水电站大坝运行安全评价导则》及SL258—2017《水库大坝安全评价导则》的相关评价要求和标准；大坝运行管理评价指标与国家能源局注册检查工作和水利系统的安全鉴定工作接轨等。以此可充分利用现有工作成果对评价指标进行赋值，不增加大坝管理单位工作量，提高了体系的可操作性。

2.2.2.2 权重确定方法

权重确定方法主要分为主观赋权法和客观赋权法。权衡多种权重确定方法后，选择了层次分析法和专家打分法作为群坝风险评价体系的权重确定方法。

层次分析法可以将大坝风险作为一个系统，按照分解评价层次、比较判断、综合的方式进行决策。此方法从坝工专家对各类大坝溃决问题本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲究定性的分析与判断。其计算方法为首先建立判断矩阵，再对矩阵求解得出权重，并验证矩阵的一致性是否满足要求。

A的最大特征根为λmax，计算矩阵的CR和CI进行检验，并将求得的CI与标度进行比较，若小于0.1，则满足评价要求。

专家打分法优点为大坝风险评价中每个子指标相较于上级指标的重要程度或影响程度采用重要性评分的方式进行评价，不需要构建判断矩阵进行一致性检验，展示较为直观，计算过程较为简便。专家打分法计算方法为首先构建矩阵，再代入公式求得权重。

2.2.2.3 信息集结方法

信息集结方法主要包括基于指标性能、位置、分布的集结方法。比较各种信息集结方法后，选择了线性加权综合法作为群坝风险评价体系的信息集结方法。

线性加权综合法利用线性模型将权重与评价指标值进行简单的集结，即：

式中，y为被评价方案的评价信息经过线性加权综合法集结之后的综合评价值；xj为第j（j=1，2，…，m）项评价指标值；wj为第j项指标相应的权重，满足0≤wj≤1（j=1，2，…，m），且

在常规的综合评价理论应用中，大部分案例均使用该方法进行计算。其优点有：可以使各评价指标间作用得到线性补偿，保证综合评价指标的公平性；权重对评价结果影响较为明显，即权重较大指标值对综合指标作用较大；计算较为简便。在本评价模型中，首先通过层次分析法与专家打分法综合定出权重，再使用线性加权综合法集结评价指标赋值与相应权重，得到较为客观准确的风险评价结果。

2.2.2.4 小结

本模型指标赋值采用逆向型指标；采用层次分析法确定基准权重，然后通过专家打分法对权重进行调整，最后根据实际大坝案例对指标权重的合理性进行验证并调整；信息集结采用线性加权综合法。

3 群坝风险智能评价实现

3.1 功能架构

在已建国家电投集团大坝安全管理监控信息系统的基础上增加“风险评价”功能模块。国家电投集团大坝安全管理监控信息系统中原有功能模块包括：个人首页、政府监管、大坝登记、在线监测、安全监控、安全检查、隐患管理、防洪度汛、应急支持、工作网、信息共享、资料整编和设置，具体功能架构见图3。

图3 国家电投集团大坝安全管理监控信息系统功能架构Fig.3 Functionalarchitecture of the dam safety management and monitoring information system of SPIC

3.2 开发架构

系统开发采用面向服务的开发框架，见图4。后端采用Java Web开发框架Spring Boot，消除了繁杂的应用程序配置，使开发更为简单。数据访问层采用基于Hibernate的JPA框架，可以兼容大部分主流数据库系统，大部分开发工作不用编写SQL语句，可以零成本切换数据类型。安全框架采用Spring Security，可实现对按钮级别的权限控制。前端采用开源的MVVM开发框架VUE，主题采用Element-UI，并提供多套配色方案，各类图表及页面控件均采用主流组件，使系统界面美观实用，操作高效，更符合普通用户的操作习惯。前后端交互使用Restful接口实现，符合业界通用标准，中间件使用Redis、Mongo等主流的开源中间件，便于维护与升级。

图4 国家电投集团大坝安全管理监控信息系统开发架构Fig.4 Development framework of the dam safety management and monitoring information s ystem of SPIC

3.3 功能设计

风险评价模块主要包括体系模板、体系设置、任务管理和结果展示四个子功能，满足用户在本模块完成风险体系设置、风险体系计算及风险结果查看的需求，见图5。

图5 风险评价模块功能架构Fig.5 Functional architecture of the risk assessment module

此外，外部相关模块包括政府监管、定检巡查、安全监控、隐患管理、应急支持等，用户需将外部模块中的相关信息结构化，并与风险评价模块中的指标建立对应关系，使风险评价模块能够根据相关信息的变化，实时自动触发风险评价计算。

3.3.1 体系模板

具有新增、编辑指标体系模板功能，供用户引用模板，在模板的基础上编辑适用于各大坝的指标体系。“体系模板”功能包括：模板总览、基本信息填写、指标树设置、指标权重设置及影响参数设置。

“模板总览”功能为：查看已创建的指标体系模板，进行模板编辑、查看、删除等操作，系统还提供复制功能，可便捷复制原有模板后在其基础上修改，根据需要对模板进行启用、废除等操作；“基本信息设置”功能为：填写指标体系模板基本信息，适用坝型包括重力坝、拱坝、土石坝；“指标树设置”功能为：对指标体系（树结构）进行增、删、改，进行影响参数、小水库必评参数等设置；“指标权重设置”功能为：对各指标进行权重计算，各节点的权重计算可根据实际情况选择层次分析法和专家打分法其中一种；“指标赋值标准”功能为：设置指标赋值上下限，提供各指标赋分等级与对应分值的关系，以及自然灾害等级超过赋值标准上限时是否熔断；“影响参数设置”功能为：设置坝龄、工程规模等工程基本参数或应急管理水平等评价指标作为影响参数，设置并修改赋值标准、作用方式、作用值来对被作用指标中选取的体系指标造成影响。

3.3.2体系设置

用户在指标体系模板的基础上进行指标缺省设置，可选择大坝进行试算来验证是否合理，若合理可进入下一步发布审核流程，若不合理可返回上一步重新设置。“体系设置”功能包括：体系总览、指标缺省设置、指标赋分、影响参数设置、体系审核。

“体系总览”功能为：查看已创建的指标体系，并可进行体系编辑、查看、删除、启用、废除等操作；“指标缺省设置”功能为：设置缺省指标，并填写缺省原因，缺省指标不参与风险评价；“指标赋分”功能为：对指标进行赋分，并提供人工赋分和系统赋分两种方式；“影响参数设置”功能为：继承引用模板的影响参数；“体系审核”功能为：发起流程后，需经有审批权限的三级单位用户、二级单位用户审批，通过后即代表该指标体系可进行风险计算。

3.3.3 任务管理

任务管理模块可查看目前已提交的计算任务，主要包括自动触发和人工提交两类：

（1）自动触发：安全监控、隐患管理、应急支持与本模块关联项发生变化时自动触发。

（2）人工提交：用户可选择已完成指标设置的大坝进行试算，同一条任务可选择多个大坝，计算结果按风险指数从高到低排序，以便于通过风险排序验证指标设置和赋分设置是否合理。

3.3.4 单坝结果展示

查看历次风险评价结果，展示结构安全、运行管理、外部风险3类溃坝原因下的指标及其情况说明、评价结果、指标值（权重×赋值×影响参数），默认只展示异常指标，且按照指标值大小进行排序，用户可点击右上角按钮查看所有指标，如图6所示。

图6 单坝结果展示Fig.6 Display of single dam results

评价结果中，结构安全指标评价结果包括正常（a）、基本正常（a-）、构成病坝（b）、构成险坝（c）；运行管理指标评价结果包括优、良、中、差；外部风险指标评价结果包括低风险、一般风险、较大风险、重大风险。

3.3.5 评价结果展示

评价结果展示是大坝风险监督评价体系信息化方案中一项重要的功能目标，需研究如何将风险评价结果进行图形化展示和互动化操作，使用户能够更加直观准确地了解大坝目前的风险现状。

在大坝风险监督评价系统中，大坝风险评价结果以大坝风险指数的形式呈现，该风险指数介于0～1 000，风险指数越大，说明大坝风险越高，风险排序越优先，反之则说明大坝风险越低，风险排序越靠后。根据风险指数从高到低，共分为四个风险等级：高风险、较高风险、一般风险、低风险。由于大坝风险指数提供的是一种相对风险关系，指数本身并没有实际物理意义，因此对于决策者而言，根据群坝风险指数大小而产生的风险排序和风险等级划分更能直观地体现目前所管理大坝的相对风险优先情况。

（1）风险列表：风险列表包括风险等级、风险指数、时序分析、区域分析、变化情况、贡献度排序、共性问题和大坝列表共8个板块，见图7。

图7 风险列表Fig.7 Risk list

（2）风险地图：风险地图如图8所示，图中板块包括大坝列表、近期指数更新大坝、风险等级、指数变化、降雨预报和地震标识等。

图8 风险地图Fig.8 Risk map

4 结语

通过对群坝安全风险评价体系的研究，建立了群坝风险评价模型，并提出了群坝风险智能评价的信息化方案，初步实现了针对群坝的风险评价及排序，提高了管理单位的群坝风险管控能力。本信息化方案包含群坝安全排序、单坝指标排序、群坝风险时序分析、群坝风险区域分析及共性问题分析等应用场景，这些场景对评价结果的应用具有重要的实际意义和现实作用，可帮助管理者快速定位风险较大的大坝及相应指标，达到“对症下药”的目的。■