山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价

刘坤杰，郝 伟，王德凯，张 然

(兰州交通大学土木工程学院,甘肃 兰州 730070)

0 引言

我国西部地区群山连绵、万壑千岩,在修建完善西部地区综合立体交通网络时,跨越崇山峻岭峡谷河流必不可少,因此桥梁建设成为西部山区交通系统不可或缺的一部分。然而该地区地质条件复杂,滑坡、泥石流、崩塌等山地灾害频发导致桥梁施工难度大、风险高,且对灾害应对能力要求更高[1]。因此对山地灾害环境下桥梁施工进行安全评价从而预防事故的发生显得尤为重要。

目前针对桥梁工程施工安全风险的研究已有不少,如王飞球等[2]运用4M1E分析方法建立桥梁施工安全风险评估指标体系,构建基于BP神经网络的跨既有线高速铁路桥梁施工安全风险评估模型,系统分析桥梁施工安全性;施洲等[3]基于传统风险评估方法,引入DEMATEL算法识别动态评估风险源,构建基于贝叶斯网络分析模型的大型桥梁风险动态评估方法;安朗[4]结合大跨径斜拉桥施工风险特点,提出了基于MCMC法与CCRAA法的大跨径斜拉桥施工风险预警模型;Li等[5]用云熵权法对各风险指标进行赋权,运用云模型理论进行风险评价;Sun等[6]提出了一种基于聚类分析、集值统计和熵权法的考虑多信息融合的创新型桥梁施工风险评估算法。然而,上述研究仅从桥梁类型与施工特点出发对桥梁施工安全进行分析,缺乏对恶劣环境和自然灾害影响的考虑,且未形成完整的山地灾害环境下桥梁施工安全系统的综合评价体系,对山地灾害环境下的桥梁顺利建设产生了一定的阻碍。

桥梁施工过程可视作一个复杂的系统,施工过程的安全性可用系统的脆弱性刻画。脆弱性理论在多个领域都有所应用,秦旋等[7]将脆弱性作为绿色建筑工程项目风险的一部分,界定了脆弱性与风险之间的影响关系和影响路径,弥补现阶段对工程风险研究忽略脆弱性的不足,从新的视角诠释绿色建筑项目风险的认知和评价问题;张蕾等[8]基于系统脆弱性的理论分析了隧道施工安全管理系统的组成要素及内外部扰动源,通过ISM方法剖析脆弱性因素间的耦合关系,从而构建了脆弱性评价的层级体系。根据已有文献,采用脆弱性评价研究系统的安全状态更加直观,对分析风险与系统之间的关系更为准确快速。

鉴于此,本文以西北山区桥梁建设工程安全系统为研究对象,引入脆弱性的概念,考虑山地灾害影响与恶劣自然环境,构建山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价指标体系,并建立基于CRITIC的多属性决策组合赋权——二维云模型评价山地灾害环境下桥梁施工安全系统的脆弱性。以此为山地灾害频发的山区桥梁建设工程提供安全管理的新思路。

1 桥梁施工安全系统脆弱性评价

1.1 脆弱性理论

脆弱性的理念最早起源于对自然灾害学的研究,Timmerman P率先提出了脆弱性的概念。脆弱性主要包含了暴露性、易损性、适应性等性质。暴露性是指系统对来自内外部可能导致危机的事件的接触程度;易损性是指系统缺乏吸收干扰的能力,或者缺乏在危机因子的干扰下保持基本结构、关键功能以及运行机制不发生根本变化的缓冲能力;适应性是指为了应对实际发生的或预计到的变化及其各种影响,而在系统内进行调整的恢复能力[9]。目前脆弱性的概念广泛应用于各个研究领域,例如:灾害学、生态学、计算机科学、社会科学等。但由于不同学科领域研究的对象不同以及学科视角不同,对脆弱性的定义也有所不同。结合上述观点以及脆弱性的相关理论,可以将桥梁施工安全系统脆弱性定义为:桥梁施工安全系统受到内部或外部风险扰动时的变化程度,受到扰动时系统对其的应对能力以及在扰动过后系统自身的恢复能力,见图1。

1.2 构建桥梁施工安全系统脆弱性评价指标体系

桥梁的建设是完善西北地区综合立体交通网络不可或缺的一部分,西北地区自然地质环境复杂,气候多变,特殊岩土多为膨胀性泥岩,此类土壤遇水侵蚀后会发生软化崩解,加之该地区短时强降雨较集中,在暴雨的冲刷下使得桥梁基础稳定性降低。同时该地区地形切割陡峻,岩土体支离破碎,在人类工程活动空间不断扩大下以及雨水的影响导致滑坡、崩塌、泥石流等山地灾害频发。滑坡、泥石流主要使桥梁墩台以及基础发生偏移,梁体产生裂缝;崩塌则为崩塌体直接撞击桥面导致桥梁坍塌、桥面折断或者梁体破坏,或为崩塌体撞击桥梁墩柱致使墩台破坏而导致桥梁整体坍塌。此外,该地区在水文条件的影响下形成溶洞或土洞,桩基础施工过程中如果处理方法不当,往往会造成掉钻、漏浆、坍孔等事故,给桥梁施工带来极大的风险。西北山区昼夜温差大,混凝土浇筑后结构表面和内部温度梯度大,膨胀程度不一致很容易导致桥梁结构关键部位的混凝土开裂,降低了结构刚度以及结构的承载力极限,从而降低了应对山地灾害能力。同时在山区修建桥梁,桥梁线形不像平原一样以直线为主,由于地形陡峭,为了避开山地灾害易发地段,不得不采用较多的平曲线以及较大的纵横坡,给桥梁施工带来了更多潜在风险。

通过上述对西北山区自然地质环境以及桥梁施工技术的分析,本文基于公路桥梁和隧道工程施工安全风险评估指南、JTG B05—2015公路项目安全性评价规范[10]和JTG/T 3650—2020公路桥涵施工技术规范[11]等相关规范以及文献资料[12-16],同时咨询设计单位以及施工单位相关专家对桥梁施工安全系统脆弱性进行研究探讨,从自然环境脆弱性、物资设备脆弱性、施工人员脆弱性、安全管理脆弱性、施工技术脆弱性这5个方面建立山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价指标体系,见图2。

2 基于CRITIC的多属性决策组合赋权方法

为了提高山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价的准确性,本文采用CRITIC多属性决策组合赋权方法将G1法确定的主观权重与熵权法确定的客观权重进行集成优化获得评价指标综合权重。

CRITIC的多属性决策组合赋权方法[17]综合了各种赋权方法的特点,该方法通过利用对比强度和冲突性结合构造组合权重,其中对比度表示不同评价指标方法对同一指标赋权数值的差异,第j项指标对比度可由标准差σj表示;冲突性表示不同指标之间的相关程度,冲突性数值越小,正相关越显著。其具体赋权步骤如下:

1)计算指标冲突性:

(1)

其中,rij为评价指标i和j之间的相关系数。

2)计算指标信息承载量Cj,表达式如下:

(2)

3)信息量Cj反映指标j的重要程度,计算最优组合权重系数θj,表达式如下:

(3)

4)计算最优组合权重wc:

wc=(θ1w1+θ2w2+…+θlwl),l=1,2,…,l

(4)

3 桥梁施工安全脆弱性评价模型

3.1 二维云模型

由于山地灾害环境下桥梁施工安全风险因素复杂多变,为了更好地体现系统的应对能力和恢复能力对桥梁施工安全系统脆弱性的影响,采用二维云模型[18],能够更加客观准确地对待评对象进行评价。由云模型理论可知,设F是服从正态分布的二维随机函数,Ex和Ey均为期望值,Enx和Eny均为标准差,则称满足式(5)的云滴drop(Xi,Yi,μi)构成的模型为二维正态云模型。

(5)

其中,Xi,Yi均为云滴坐标;px,py均为条件云滴坐标;He为超熵;μi为隶属度。

3.2 桥梁施工安全系统脆弱性评价云

山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性等级是由桥梁施工安全系统受到内部或外部风险扰动时,系统自身对扰动的应对能力以及在扰动过后系统自身的恢复能力共同决定的,因此选取应对能力和恢复能力作为综合评价云的两组基础变量。邀请桥梁专家对二级指标应对能力和恢复能力进行打分,采用10分制,并且分值精确到0.1。专家对应对能力和恢复能力打分分别形成一个云滴,组成该指标的应对云和恢复云,统称二维综合评价云。通过式(6)计算出应对云和恢复云的特征值。

(6)

其中,Ex为样本期望值;En为熵;He为超熵;q为专家组数;Xk为第k位专家打分值;S2为方差。

将指标层应对云特征值矩阵,指标层恢复云特征值矩阵分别与对应的权重向量矩阵进行合成,得到准则层应对云和恢复云的特征值,进而可求得二维综合云的特征值。

(7)

3.3 脆弱性评价标准云

合理地划分桥梁施工安全系统脆弱性等级,有利于对桥梁施工安全状况做出准确的评价,进而提出相应的措施进行管控。将区间[0,10]均分为五个区间,根据评价指标的应对能力和恢复能力将脆弱性程度划分为Ⅰ级—Ⅴ级。按照式(8)计算标准云数字特征,具体内容如表1所示。

表1 山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价等级划分标准

(8)

3.4 综合评价脆弱性云图

综合评价脆弱性云图可更加直观地反映出桥梁施工安全系统脆弱性等级,将准则层二维综合评价云的特征值和标准云的特征值输入到MATLAB正向云发生器,得到最终二维综合评价脆弱性云图,通过与标准云图对比分析便可得到山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价等级。

3.5 贴近度

通过MATLAB生成的二维综合评价脆弱性云图,观察二维云图中的综合云与标准云图的相对位置关系来确定桥梁施工安全系统脆弱性评价等级,因为二维云图在三维视图中呈现会存在一定的视觉误差,为了提高桥梁施工安全系统脆弱性评价的准确性,因此引入贴近度来计算综合云和标准云的贴近度,根据式(9)来计算贴近度,贴近度越大说明越接近所对应的脆弱性等级。

(9)

4 实例分析

4.1 工程概况

水家沟大桥位于天水市麦积区水家沟村南侧,桥梁全长646 m,最大桥高73 m,主桥采用预应力混凝土连续刚构,桥梁墩台采用桩基础。该桥地处水家沟,跨越山间沟谷农田区以及民房,坡陡谷深,地形起伏大,是典型的侵蚀丘陵地貌。在雨期降水量大,山体稳定性差,桥址区特殊岩土主要为湿陷性黄土及膨胀性泥岩,在雨水冲刷下迅速崩解软化,同时在人类工程活动空间不断扩大下导致该地区滑坡、崩塌、泥石流等山地灾害频发,致使桥梁施工安全风险较高。鉴于此,邀请10位专家分成5组,根据《天水市乡村振兴南北两山片区基础设施项目》地质灾害评估意见和地质勘察报告以及现场施工情况,对各个指标的应对能力和恢复能力进行打分,分别用R1和R2表示,如表2所示。

表2 水家沟大桥施工安全系统脆弱性评价指标应对和恢复能力分值

4.2 确定指标权重与评价云图

考虑到山地灾害环境下桥梁施工的特点,参照行业相关规范,将脆弱性评价指标自上而下5个一级指标26个二级指标进行打分,以此来确定各评价指标的权重,分别采用G1法和熵权法计算出指标的主客观权重,应用式(1)—式(4)计算出最终组合权重,结果见表3。

表3 水家沟大桥施工安全系统脆弱性评价指标组合权重

根据专家对脆弱性指标的量化分值代入式(6),可得到二级指标应对云和恢复云的特征值,然后通过表3中指标的组合权重和云特征值以及式(7)得到一级指标的应对云和恢复云的特征值,同理可得到综合评价云的特征值,如表4所示。

表4 水家沟大桥施工安全系统脆弱性指标应对和恢复能力评价云数字特征

将计算出的综合评价云特征值和标准云特征值输入MATLAB正向云发生器,可得到综合评价云和标准云对比图,如图3,图4所示。为了进一步明确一级指标脆弱性等级,将自然环境L、物资设备J、施工人员K、安全管理X和施工技术M五个一级指标的特征值输入MATLAB正向云发生器,结合标准云绘制出一级指标对比云图,如图5所示。

4.3 贴近度与评价结果

为了使评价结果更加精确,本文引入贴近度来进一步确定水家沟大桥施工安全脆弱性等级。通过式(9)计算综合评价云与标准云的结果贴近度,分别用N1—N5表示:N1=0.183,N2=0.381,N3=1.434,N4=0.330,N5=0.171,可知贴近度大小关系为:N3>N2>N4>N1>N5,评价结果与Ⅲ级标准云贴近度最大,故最终确定水家沟大桥施工安全脆弱性等级为“脆弱性中”Ⅲ级。

评价结果说明该项目整体脆弱性良好,其受到扰动时系统对其的应对能力以及在扰动过后系统自身的恢复能力较好。由图5可知,自然环境L和施工技术M脆弱性等级介于Ⅲ级和Ⅳ级之间,更接近标准云Ⅲ级则等级为“脆弱性中”,说明自然环境和施工技术是影响桥梁施工安全系统脆弱性的主要原因,通过现场调查发现水家沟大桥小里程端和大里程端分别存在发育滑坡,同时水家沟属于泥石流沟,暴雨是引发泥石流的关键因素,项目所在区汛期冲沟内有洪水下泄,且部分施工段因雨水及洪水的集中,形成冲刷、淘蚀作用,严重影响原地表稳定和施工安全,建议各类工程均应做好防排水措施,防止水流冲刷边坡,软化或淘蚀基底,对施工不能避让的潜在危险斜坡地段和潜在危险滑坡区进行动态监测预警研究,同时加强对桥梁施工技术的把控,经整改后,自然环境L和施工技术M的脆弱性等级明显降低,如图6所示;而物资设备J、施工人员K和安全管理X的脆弱等级介于Ⅱ级和Ⅲ级之间,接近标准云Ⅱ级则等级为“脆弱性小”,建议对该方面继续保持相关管理措施。根据现场调研资料显示,本文采用基于CRITIC的多属性决策组合赋权——二维云综合评价模型获得的水家沟大桥施工安全脆弱性评价结果与实际情况相符,进一步验证了本文评价思路与方法的可靠性和实用性。

5 结论

1)将脆弱性理论引入桥梁工程,为山区桥梁工程施工安全管理提供新思路和新方法,在考虑一般环境桥梁施工风险因素的同时,以分析山地灾害对桥梁施工的影响为主,构建了包含26个评价指标的山地灾害环境下桥梁施工安全系统脆弱性评价指标体系。

2)采用CRITIC的多属性决策组合赋权方法确定最终权重,避免了使用单一赋权方法的局限性,使评价结果更加精确。利用二维云模型得到综合评价云图,初步反映桥梁施工安全系统脆弱性等级,进一步利用贴近度更加准确地反映出桥梁施工安全系统的最终脆弱性等级。

3)基于组合赋权二维云模型对水家沟大桥施工安全系统进行脆弱性评价,得到综合脆弱性评价结果为“脆弱性中”Ⅲ级,与实际情况契合,验证了该方法的有效性和可行性,可为类似桥梁工程施工安全系统管理提供借鉴。

4)山地灾害环境复杂多变,而桥梁工程日新月异,因此针对山地灾害环境下的桥梁工程施工安全系统脆弱性的研究仍需不断深入,后续研究可随着桥梁施工技术与山地灾害环境实时监测预警方面的研究继续对该环境下桥梁工程施工安全系统脆弱性进行评价。