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原文传递复杂艰险山区铁路建设安全风险分析和控制研究

论文题名：	复杂艰险山区铁路建设安全风险分析和控制研究
关键词：	铁路建设;安全风险;施工管理;复杂艰险山区
摘要：	近年来，随着我国区域协调发展战略的实施，铁路建设在现场组织管理、施工工艺水平、实体质量控制、安全风险管控等方面取得长足进步。目前，铁路工程建设重心逐步向中西部转移，西部山区铁路工程的建设规模快速增长。我国西部高原、西南山区的地形、地质条件十分复杂，自然灾害频发，在复杂艰险环境条件下，铁路工程建设安全风险管理具有高度的不确定性和动态复杂性。特别是未知风险因素尚未完全探明和掌握，因此铁路建设期安全风险更具突发性、高破坏性、低可预测性等特点。复杂艰险山区铁路建设在预防和应对突发自然灾害、复杂地形地貌、大量不良地质、极高事故风险、人员健康保障和社会安全事件等方面，铁路建设安全风险管控工作难度前所未有。现行的安全风险辨识、评估方法和管控理论及措施已不适应于复杂艰险山区铁路建设。　　因此，本文以复杂艰险山区铁路建设面临的安全风险为研究对象，分析了复杂艰险山区铁路建设特点以及安全风险管理现状，研究了建设过程的安全风险辨识、评估与管控。提出了改进的G-T-WBS-RBS辨识方法，建立了基于G-T-WBS-RBS与大数据的安全风险辨识模型；优化了安全风险评估指标体系，建立基于区间直觉不确定语言变量理论和灰色模糊集理论的安全风险评估模型，对总体线路和典型隧道工点进行安全风险评估；基于韧性理论，提出铁路工程结构韧性安全风险的可知性和可控性控制措施，建立基于韧性的复杂艰险山区铁路建设安全风险管控系统。主要成果如下：　　(1)基于网格管理理论，结合铁路工程线性工程特点，确定铁路工程风险管理网格单元。通过分析复杂艰险山区铁路建设安全风险因素，提出了基于WBS-RBS方法的改进的G-T-WBS-RBS辨识方法。引入大数据理论，建立了包含时间维、方法维、领域维的G-T-WBS-RBS与大数据的安全风险辨识的多维结构模式，分析了应用大数据技术的三个层次、模型架构和辨识流程，建立了基于G-T-WBS-RBS与大数据的复杂艰险山区铁路建设安全风险辨识模型，从信息感知、信息传输、数据处理与数据分析等四个阶段对铁路工程建设大数据综合集成系统进行了分析。应用模型对复杂艰险山区铁路安全风险因素进行了辨识，得到线路安全风险辨识结果。　　(2)建立了复杂艰险山区铁路建设安全风险评估指标体系，利用改进的模糊-DEMATEL法对指标关联度进行分析，优化了评估指标体系。综合考虑指标的主观权重与客观权重，采用博弈论组合赋权法计算得到一级、二级指标权重结果。系统阐述区间直觉不确定语言集有关理论，建立了基于区间直觉不确定语言变量的铁路工程建设安全风险评估模型，对复杂艰险山区铁路建设总体安全风险进行评估分析，形成复杂艰险山区铁路建设安全风险等级分布图。　　(3)引入灰色模糊集理论，将灰色模糊信息演化为区间灰色模糊不确定语言变量，发展扩充了区间不确定语言变量概念，更为精确表述隧道工程安全风险信息。并采用C-OWA算子及ITC-OWA算子实现了评价集与指标风险值的转换，削弱了评估结果的主观性，提高计算精准度。建立基于灰色模糊语言的铁路隧道工程安全风险评估模型，通过对复杂艰险山区隧道工程施工开展专项安全风险评估，计算确定了安全风险因素排序，针对性的提出了隧道工程安全风险防控措施。　　(4)提出铁路工程结构安全韧性概念，分析了铁路工程结构韧性安全风险可知性与可控性，提出复杂艰险山区铁路工程结构韧性安全风险控制措施。勘查设计阶段采取空天地勘查设计手段，勘查识别沿线重点风险，规避重大地质风险等可知措施；工程建设阶段，提出滑坡灾害及隧道岩爆、软岩大变形等地质风险的监测检测等可知措施；针对隧道工程不良地质，提出基于主动学习的安全风险韧性可控理念，分别提出岩爆、大变形、高地温等针对性可控措施。建立适用于复杂艰险山区铁路建设的安全风险管控系统，研究了安全风险管控机制，提出提升组织韧性、培养文化韧性和发挥技术韧性管控措施，实证分析措施的可实施性和可操作性。
作者：	王鹏
专业：	道路与铁道工程
导师：	赵国堂
授予学位：	博士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2023