艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素研究

王 琳，刘 佳，鲍学英，洪妍妍

(兰州交通大学 土木工程学院，甘肃 兰州 730070)

0 引 言

为进一步实现交通强国的目标，我国正在加快布局西部地区艰险山区铁路的建设，补齐西部地区短板。艰险山区铁路施工需要面临地形高差大、地震频发、地质复杂、季节冻土、高原缺氧及生态环保等不利因素[1]，容易引起工程接口实体搭接不符合要求、接口间功能不匹配及信息沟通不畅等施工技术接口冲突。施工技术接口冲突如果得不到有效的管理，会严重影响铁路建设的工期及质量要求[2]。有效控制艰险山区铁路施工技术接口冲突的关键在于识别引起施工技术接口冲突产生的因素，并严格管控各影响因素。因此，探明艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素间内在关联、层次结构，并划分影响因素的管理等级，是有效控制艰险山区铁路施工技术接口冲突的前提和基础，对提高工程建设效率保证施工质量十分必要。

目前，国内外学者对接口冲突影响因素的研究取得了一定的进展。综合看来，国外接口冲突影响因素研究多集中在组织关系接口冲突影响因素分析、接口冲突影响因素重要性评价方面[3]，国内接口冲突影响因素研究主要集中在城市轨道交通领域[4-6]。很少有学者探索复杂艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素及其管理措施，对接口冲突影响因素与管理机制的研究缺乏科学性、系统性。

针对上述不足，提出了WSR-K-Means++模型。以艰险山区铁路建设地形环境复杂、气候条件差、资源调度不便捷、人员组织困难及施工周期长等错综复杂的施工条件为基础，采用顾基发等[7]提出的WSR系统方法论为理论依据，系统性、层次性地从物理-事理-人理角度建立了艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素体系。根据施工技术接口的技术、责任、时间、空间特性，定义施工技术接口冲突影响因素技术、责任、时间、空间4种属性[8]，并计算各影响因素的四属性隶属度。通过各种聚类算法的比较，最终采用K-Means++算法对施工技术接口冲突影响因素隶属度进行聚类分析[9]，由此划分冲突影响因素的等级，对不同级别的冲突影响因素差异化管理，以有效控制施工技术接口冲突，提高接口管理效率。

1 基于WSR艰险山区铁路施工技术接口冲突因素分解

艰险山区铁路工程是一项庞大的系统，沿线施工存在地形环境复杂、气候条件差、资源调度不便捷、人员组织困难及施工周期长等错综复杂的施工条件，导致施工技术接口在资源、环境、施工方法、设计程序、项目管理、信息沟通以及人员组织等方面存在较多的不利影响因素，并逐步演化为施工技术接口冲突。系统、分层次地对导致施工技术接口冲突的影响因素全面分析，有助于接口管理者事前提出切实可行的接口管理策略和完整、正确的问题整改措施。

WSR方法的核心思想是从系统工程的角度，充分考虑物理、事理、人理三方面对研究问题的作用，从而系统、分层次、完整地对复杂问题进行研究，表1为WSR方法基本内容。采用WSR系统论思想，将资源、环境、施工方法、设计程序、项目管理以及人员组织等归属于物理、事理、人理三方面，并逐层细化，最终得到有效管理和控制的单元(施工技术接口冲突的影响因素)，符合全面探索艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素的要求，以系统地建立影响因素体系。

表1 物理-事理-人理的内容

其中，物理指施工技术接口冲突产生的机理，主要来源于艰险山区铁路系统自发的、客观存在的因素，如地质、环境和资源等；事理指做事的道理，考虑如何安排所有的艰险山区铁路施工的材料、设备、人员，分析艰险山区施工技术接口冲突各阶段、各参与方采用的方法、工具以及行为准则等的不恰当因素，如设计方式不合理、管理方式不恰当等；人理回答“怎样去做”和“怎么做最好”的问题，主要来源于人在处理艰险山区铁路施工技术接口问题过程中的经验和能力不匹配因素，包括人的组织、协调、沟通能力以及对接口的责任心，如沟通不畅会导致信息的延迟或错误信息的传递。

依据上述WSR系统方法，结合相关研究文献[10-11]、实地调研和专家咨询，从已完工程施工图纸、施工组织设计、施工进度计划以及合同文本等施工资料中分析归纳施工技术接口冲突影响因素，最终得到的施工技术接口冲突影响因素，如图1。

图1 艰险山区铁路施工技术接口冲突因素WSR分解

2 艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素的多属性判断

艰险山区铁路系统复杂，包括站前、站后系统，恶劣的地质条件和气候条件导致系统间施工技术接口关系更加复杂。复杂的施工技术接口系统管理需着重考虑各参与方责任的界定、不同专业任务之间的时间搭接及不同实体对象空间位置关系的固有属性[12]。各属性多个维度的交叉影响决定了无法对施工技术接口冲突影响因素从单一的维度进行识别、分析和管控。研究施工技术接口冲突影响因素与多属性之间的联系是探明影响因素间内在关联的关键，为进一步划分施工技术接口冲突影响因素的管理等级提供数据支撑。

2.1 多属性的判断

为了突出施工技术接口的技术、责任、时间、空间特性，方便接口管理，将艰险山区铁路项目施工技术接口冲突影响因素属性分为4个方面，即技术属性、时间属性、责任属性、空间属性，属性的分类及说明见表2。

表2 艰险山区铁路施工技术接口冲突属性判别

2.2 评分标准

艰险山区铁路施工环境复杂多变，不同施工环境下施工技术接口冲突影响因素定量数据有所不同，难以进行统一处理。建立施工技术接口冲突影响因素与4种属性的隶属关系，选取相关专家依据表2属性说明计算各影响因素与4种属性的隶属度，能够获取有效数据。为了方便后期数据的处理，将隶属度扩大100倍，扩大的隶属度取值范围为0～100，其中0分代表无隶属关系，100分代表完全隶属，插值法评分。其中，各影响因素与四维属性隶属程度的评分值按照重要程度划分为5个等级，见表3。

表3 影响因素-属性隶属程度

3 艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素聚类分析模型的建立

对施工技术接口冲突影响因素聚类，能把各影响因素分为不同分类别，根据多属性数据分析能划分各影响因素的等级，进而实施差异化管理措施。目前常用的聚类方法有K-medoids算法、CLARANS算法、K-Means++算法等。由于WSR对艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素分解的数目是有限的，K-medoids算法聚类中心是在样本范围内取值[13]，CLARANS算法对输入的数据顺序敏感性高，并且计算效率低[14]，不适用于施工技术接口冲突影响因素聚类。相较于前者，在处理非大型数据网络模型方面，K-Means++算法步骤精简、计算简便，在聚类相同的类别中相似度高，聚类不同类别中相似度较低。并且K-Means++算法对K个聚类中心的选取是随机的，在选取第1个聚类中心后，第2个聚类中心距离第1个聚类中心应尽可能远，可以使聚类效率大大提高，因此，笔者采用K-Means++算法对施工技术接口冲突影响因素聚类。

3.1 基于WSR-K-Means++模型的运行流程

首先，通过WSR系统方法识别施工技术接口冲突因素，依据表2、表3评分原则，邀请相关专家对图1施工技术接口冲突影响因素四属性隶属程度评分。然后，对专家评分数据进行筛选，根据K-Means++算法的步骤计算各接口冲突影响因素聚类中心并提取出聚类集合，对实验数据进行分析、判别。最后，根据实验数据划分聚类等级，并匹配聚类集合，运行流程，如图2。图2中条件1表示实验数据是否符合K-Means++算法的离散条件，条件2表示实验聚类中心是否达到所希望的离散程度。

图2 施工技术接口冲突聚类分析模型流程

3.2 数据的获取

根据项目实际情况，邀请多位从事艰险山区铁路研究的专家，根据表2、表3及自身施工经验对图1中80个施工技术接口冲突影响因素的技术-责任-时间-空间四属性隶属程度评分。为了数据能够更客观的反映影响因素与各属性的隶属关系，需剔除部分专家数据，经处理后得到符合聚类分析要求的数据矩阵，具体步骤如下：

1)观察初始数据，查看异常数值并清除。

3.3 K-Means++聚类算法的计算步骤

K-Means++算法首先应确定K值和迭代的终止条件，具体步骤如下：

Step 1聚类的初始化。设置K值和终止条件，从聚类集合中随机选取一个样本作为初始聚类中心C1。

Step 2计算其余的聚类中心。计算每个样本X与其距离最小的聚类中心C之间的距离D，接着计算每个样本被选中的概率,其中样本X的概率计算如式(1)，运用轮盘赌的方式选择其他聚类中心：

(1)

Step 3计算样本到聚类中心的距离。计算每个样本Xi={x1，x2，…，xm}与每个聚类中心Cj={c1，c2，…，cm}的距离Dij，把样本Xi归类到最小距离Di的聚类中心Cj中，Di选择过程如式(2)：

(2)

Step 4更新聚类中心C。计算每个聚类中所有样本到该聚类中心对应维度距离的平均值作为更新的聚类中心的位置，其坐标的计算如式(3)：

(3)

Step 5更新聚类中心隶属样本X。聚类中心发生了改变，必须对样本重新归类，重复Step 3得到新的分类样本。

Step 6算法终止。根据终止条件结束循环，输出聚类结果。最后对数据结果进行处理、分析。

4 实证分析

选取艰险山区铁路某标段为研究对象，该标段全长42.68 km，主要为隧道工程，沿线地质条件复杂、工程施工难度大。且该标段处于高海拔严寒地区，高原缺氧时刻威胁着施工人员的生命健康安全，人员设备施工效率因此也大大降低，同时有交通条件差，地材匮乏，电力供应不足等问题，给技术接口管理带来十分严峻的挑战。

该标段施工技术接口涉及站前站后工程施工技术接口，站前专业施工技术接口以及各标段间施工技术接口，包括路基、桥梁、站房、四电工程、排水、地方道路衔接等系统内外部技术接口工程，施工技术接口工程贯穿于整个工程施工过程中。为对施工技术接口冲突实施差异化管理，有效遏制施工技术接口冲突事前的产生以及事中的发育，基于图1中识别的80个施工技术接口冲突影响因素，进行了研究。

4.1 确定专家权重及评分

邀请12位该项目施工技术接口管理研究的专家对施工技术接口冲突影响因素的四维属性隶属程度进行量化处理，专家的可信度从专家的工龄、学历、专业、经历和职称5个方面来评判，具体权重标准见表4。

表4 专家评分权重标准

专家可信度的计算公式为:

(4)

式中：i为专家评判因素；ri为专家评判因素i的权重；si为专家评判因素i的分值。例如：一位副高级隧道工程专家，学位为硕士，45岁，在工程建设中有评估经历，则他的可信度为：

12位专家对80个施工技术接口冲突影响因素的四维属性隶属程度评分，得到的80×48矩阵，每组评分中剔除2组专家数据，得到80×40矩阵。根据表4计算其余10位专家的权重，由于篇幅有限，具体计算过程省略，经计算各专家的权重均为0.1，计算综合得分矩阵并转置，得4×80矩阵为：

4.2 艰险山区铁路施工技术接口冲突因素K-Means++聚类分析

基于上述评分矩阵建立一个Excel文件，并根据K-Means++聚类算法的步骤在MATLAB软件中编写程序，将Excel文件输入到程序中，挖掘数据的聚类关系。基于项目实际情况，把施工技术接口冲突影响因素分为4个层次，K值取4。取施工技术接口冲突技术、责任、时间属性的评分值对应X、Y、Z轴的值，构成三维空间坐标系，将施工技术接口空间属性评分值S用气泡的大小表示，构成的四维坐标系表示各接口属性之间的联系。K-Means++算法第1个聚类中心的选取是随机的，因此每次聚类结果都不同，从中选择4次典型的实验进行分析，由MATLAB软件绘制的四维属性坐标系结构散点聚类图，见图3。图3中圆形的大小代表S空间属性的数值0～100。

图3 散点聚类分析

4.3 数据分析

通过观察，发现施工技术接口多属性是相互独立的。实验1～4散点聚类图中从X、Y、Z轴(技术-责任-时间)三维属性的角度分析，4次实验中各聚类中心的空间距离均较远，耦合度较低。但综合考虑第四维坐标-空间属性(气泡的大小)，实验1～4聚类中心耦合度明显增大，证明空间属性独立于前三者。用同样的方式测量施工技术接口冲突影响因素技术属性、责任属性、时间属性，发现彼此间都相互独立，验证了所取的4个属性互不干扰，符合独立性原则。

表5给出了4次实验MATLAB计算的具体数据，表中SUMD表示聚类集合中所有因素到聚类中心欧式距离的和，经检验4次实验结果都满足聚类条件。

聚类中心四维坐标对应四维属性，坐标值越大反映其与对应属性的关联性越强。若与多个属性关联性强，则该聚类中心的4种属性关系越复杂，管理难度越大，因此，聚类中心到原点的欧式距离越大表示该聚类集合中各接口冲突影响因素管理难度越大。根据大量重复运行MATLAB得到的聚类中心C的聚集程度，把艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素管理由易到难划分为1～4等级，即：1级(60～89)、2级(90～109)、3级(110～129)、4级(130～149)。根据4次实验的具体数值，将每次实验的施工技术接口冲突影响因素聚类的等级量化，实验数据见表5。

表5 接口冲突聚类分析实验数据

由于实验1中的C1和C2，实验2中的C1和C3，实验3中的C1和C4到原点的距离相当，对应的聚类集合都为2级。实验4中各聚类中心到原点距离较分散，表明该实验中各类别的施工技术接口冲突影响因素集合的管理难度有明显的区别。为了合理分配该项目施工技术接口冲突影响因素，取实验4的施工技术接口冲突影响因素聚类集合为该项目施工技术接口冲突影响因素管理难度等级。分别用集合A1、A2、A3、A4表示1～4等级的施工技术接口冲突影响因素，根据图1编码，从MATLAB导出各个等级的施工技术接口冲突影响因素集合如下：

A1={A11,A12,B13,B21,C14,C15,C21,C32,C33,C42,C43,D11,D12,D13,D21,D23,D24,D25,D33,D51,D52,D58,E24,E41,E42}

A2={A41,A42,B12,B22,B23,B41,B42,C11,C12,C31,C44,C45,D32,D43,D44,D53,D54,D55,D56,D57,E11,E12,E13,E14,E26,E31,E32,E33,E43}

A3={A21,A22,A24,B11,B31,C13,C41,D22,D31,D41,E21,E22,E23}

A4={A23,A31,A32,A33,A43,A44,B32,C22,D14,D34,D42,E25,E27}

由于A3、A4等级高，隶属于该集合的施工技术接口冲突影响因素管理相对困难，其中，A3集合施工技术接口冲突影响因素应适当加大关注的力度，A4集合施工技术接口冲突影响因素应重点关注。

5 结 论

为了预防控制艰险山区铁路施工技术接口冲突，采用WSR-K-Means++模型识别、分析了艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素，得出如下结论：

1)利用WSR系统方法论，从物理-事理-人理3个维度出发，提取了21个接口冲突产生的原因，并对21项原因进一步细化得到了80个接口冲突影响因素，为艰险山区铁路施工技术接口冲突应对措施的制定提供了一定的依据。

2)通过MATLAB软件模拟K-Means++聚类算法，得出技术-责任-时间-空间属性相互独立，验证了艰难山区铁路施工技术接口冲突影响因素属性选取的合理性。

3)采用WSR-K-Means++模型从定性和定量的角度实现艰险山区铁路施工技术接口冲突影响因素的分解-聚类，并根据项目实际情况划分冲突影响因素的等级，为接口冲突管理提供了一定的理论支撑。

4)依据冲突影响因素等级，加大对高等级冲突影响因素的管理力度，从多属性的角度分析其对施工技术接口产生的影响，并采取合理的控制手段，达到提高技术接口管理效率和艰险山区铁路施工技术接口冲突及时预防控制的目的。