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原文传递水下地铁隧道盾构施工安全风险动态演化研究

论文题名：	水下地铁隧道盾构施工安全风险动态演化研究
关键词：	水下地铁隧道;盾构施工;安全风险;动态贝叶斯网络
摘要：	随着中国地铁建设的不断发展，跨越江河海的现象日趋增多，水下隧道以其独特的技术经济优势，逐渐成为跨越方案首选。水下地铁盾构作为特殊的暗挖掘进工程，其水下复杂地质条件不可完全预见。施工过程的不确定性大，导致施工难度大幅增加，容易发生各类工程施工安全事故。因此水下盾构工程建设的安全问题已成为备受关注的社会问题之一，同时也需要对水下地铁盾构工程展开深入研究。　　鉴于此，本文基于现代安全风险管理理论，将动态分析引入安全风险管理研究，利用动态贝叶斯（Dynamic Bayesian Network，DBN）来探讨水下特殊环境下地铁盾构施工安全风险演化的问题，主要工作与结论如下：　　本文首先针对地铁盾构施工安全风险、动态贝叶斯网络，水下隧道施工，风险演化等方面的基本理论和国内外研究现状进行论述，指出目前存在的问题：采用动态贝叶斯对水下地铁施工安全风险管理研究较少；缺乏一个系统、科学的水下地铁盾构施工风险指标体系；风险分析处于静态、单一层面。由此对动态贝叶斯的基本理论展开概述，指出动态贝叶斯网络可以引入时间因素，对风险因素在空间、时间上传递演化过程进行动态分析。　　然后，基于安全事故以及学者对水下地铁盾构施工风险因素的分析，从盾构施工全过程风险演化分析层面出发，采用WBS-RBS法分别从盾构施工流程（盾构始发、盾构掘进、盾构到达）和四个风险因素类别（施工人员因素、管理风险因素、环境风险因素以及机械风险因素）识别风险，为体现出盾构掘进阶段风险因素概率发生变化的特点，将盾构掘进过程进一步细分为穿越河道前、中、后的三个阶段。以施工时间节点为轴，构建了动态的水下地铁隧道盾构施工安全风险指标体系。将指标体系映射为DBN模型网络结构，将指标体系中施工阶段转化为DBN模型中时间节点，综合采用多层邻接矩阵、模糊集理论、Noisy or gate模型等方法完成DBN网络的结构学习和参数学习，降低了在数据不足情况下专家判断的主观性和模糊性，建立了水下地铁盾构施工安全风险的动态演化分析模型。采用DBN正向和反向推理功能对各节点发生概率随时间的变化趋势进行分析，根据节点概率变化以及风险因素间关系的变化找出风险因素的传递演化路径，即是风险因素的动态演化过程。　　最后，本文以成都地铁11号线钓鱼嘴站到回龙路站穿越府河盾构区间为例，运用本文建立的模型进行了案例分析。结果表明：整个盾构施工过程中，穿越河道前T=2时刻下，遇见障碍物、高水压施工、涌水涌砂、隧道上浮等环境风险发生概率大幅度上升，会导致盾尾密封失效，管片损坏的风险概率上升，并在穿越河道中T=3时刻下，导致人员风险发生的概率升高。风险因素在当前网络中的传递以及对下一时刻对其他风险因素产生影响，这种风险在网络空间中随时间的传递演化最终导致事故发生。　　总之，水下地铁盾构施工需要穿越河道，此时是在高水压环境下施工，环境风险发生的概率较大，这不仅在当前时间节点上对整体风险产生影响，在下一个时刻还会由环境风险引起后续施工中人员，机械等风险的发生，风险事故的发生是风险因素随时间流逝不断引起其他风险因素发生的动态演化结果。因此在盾构穿越河道时，不需要对所有风险因素进行分析，只需要重点关注相邻时间节点下关键风险因素传递关系。
作者：	刘一鹏
专业：	土木工程
导师：	王军武
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2021