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外文参考文献（译文）
中国上海深基坑建设风险评估
摘要：由于城市建设项目的需要，深基坑工程的风险评估和风险管理对土木工程的质量和安全至关重要。然而，不确定性和模糊性继续挑战这个领域风险的可能性和后果。因此，一种基于贝叶斯网络的模糊综合评价方法被提出来评估深基坑施工的风险。该方法有五个主要部分：贝叶斯建模，确定风险事件发生的概率，后果的评估，计算风险价值和风险评级的隶属程度，以及接受准则的定义。在一个研究案例中，上海一个简单深基坑施工项目的事故数据提供了基本事件的概率和风险后果的近似分布。每个风险事件的概率是使用演绎贝叶斯技术计算的，然后通过使用模糊分析来计算每个事件的结果（即通过数据库确定风险事件的统计结果分布和权重系数），提出了一种具有隶属函数的模糊综合评价模型，并对深基坑施工中的各风险事件进行了评价。此外，风险预防措施和控制措施是在风险评估结果的基础上提出的，并深入应用于基坑施工过程中的风险管理。
DOI：10.1061 /（ASCE）CO.1943-7862.0000391 copy;2011美国土木工程师学会
CE数据库主题标题：深基坑，风险建设，评估，贝叶斯分析，模糊集，中国，工业建设
作者关键词：深基坑，风险评估方法，贝叶斯网络，模糊综合评价，功能
介绍：近年来在全世界范围内深基坑工程已经变得越来越普遍，而且，深基坑工程的特点是投资大、周期长、技术复杂、数量多、风险因素不可预测并且风险后果严重影响社会和环境。深基坑工程事故在中国和其他国家频繁发生，已经造成严重的经济损失，巨大人员伤亡和重大社会影响。例如，新加坡2004年4月20日建设中的支撑系统突然崩溃造成了邻近尼科尔高速公路的大规模快速运输环线倒塌。不幸的是，这场灾难导致施工现场四人死亡。 2008年11月15日，中国杭州地铁1号线地铁站倒塌，这是由深基坑建筑项目中的地下连续墙和钢管支撑失效造成的。这场灾难夺去了17条生命并造成四人失踪，总损失超过5000万人民币。因此，深基坑施工是一项高风险的投资。
确保深基坑的质量和安全是一项持续的挑战，使风险管理变得至关重要。 风险管理通常包括评估，处理，接受和与国际标准化组织 / 国际电工委员会指导交流73:2002（ISO/IEC 2002）。 根据风险管理原则，风险评估是所有人的基础活动。 只有通过合理的风险评估方法才能深入评估深基坑施工的风险并控制相应的施工风险,然后降低风险事件的发生概率，减小经济损失，减少人员伤亡和减轻环境后果。
在施工过程使用以下风险评估方法：影响图表（Ashley和Bonner 1987;风险矩阵（Kampmann 等人.1998; Richard 1999;事件树分析（Hadipriono等，1986）;故障树分析（Faber2001）;模糊方法（Choi等人2004; 何等.2006）;和蒙特卡洛法（杨等，2000）。在深基坑建设风险评估中，黄和边（2005）使用了专家调查法和层次分析法（AHP）分析风险在深挖项目期间，但是他们的研究缺乏足够的实地调查和专家经验。周等人（2006）提出了一种通用的综合评估方法，通过使用层次分析法来确定风险程度，运用故障树法识别与深基坑施工相关的风险事件和因素。在他们的研究中，层次分析法和故障树分析法在风险评估中结合起来。何等人（2006）提出了模糊综合评价模型，来评估建设风险，同时使用故障树分析法来辨别深基坑建设中的风险事件。模糊综合评价法在处理模糊和不确定的问题时很有效。
尽管目前有很多风险评估方法可供选择，但是大多数只能用于定量或半定量评估。 此外，目前的方法无法利用以前的研究结果，这意味着累积的历史经验毫无用处。 此外，使用当前风险评估方法无法准确分析不确定性因素。
近年来发展起来的贝叶斯网络技术具有完美的描绘能力，不仅广泛应用于推论，而且广泛应用于诊断。这些技术可以整合实验证据，长期的经验，历史数据和许多类型的碎片信息，以提高给定模型的效率和可靠性，加强其在工程风险管理中的应用（赵 等，2008）。其他评估方法的研究表明很多方法单独使用发生概率的计算，通过优先考虑风险因素来反映风险水平，但忽略了损失因素。因此，它们并不反映实际情况。但是，贝叶斯网络技术可以在数量相对较少的基础上获得高评估精度，因此它们在评估与深基坑工程相关的风险方面是有用的。
因此，一种基于贝叶斯网络的模糊综合评价方法在深基坑施工中的风险评估被提出了;该方法将贝叶斯网络技术处理不确定因素的优越性与模糊综合评价方法在处理不确定风险方面的优势相结合。通过这种方法，风险评级相对准确，结果可以指导相应的风险防范和控制措施的制定。
贝叶斯网络
贝叶斯网络是人工智能的一种形式，通过概率论和条件依赖合并不确定性。首先在20世纪70年代斯坦福大学发展起来，20世纪80年代贝叶斯网络无人问津直到20世纪90年代的复苏（McCabe等，1998）。 简而言之，贝叶斯网络表示随机变量集合中的依赖性和独立性，计算这些变量的概率作为其价值积累的证据。
贝叶斯网络在许多需要高度逻辑的描述和概率化不同的复杂变量关系的领域得到了广泛而有效的应用，包括临床诊断（Spiegelhalter等，1993）;生物医学和医疗保健（Lucas等，2004）; 风险评估（Stassopoulou等，1996）; 网络安全（Torres-Toledano和Sucar 1998）;和废水处理（Sanguesa和Burrell2000）。 此外，贝叶斯网络用于可靠性（Pan 等.2003; Fu et al.2006）和安全性（Mohamed 2002; Fang 等.2006; Zhou 等2008b）评估分析已被证明是准确的。
贝叶斯网络的优势如下所示：
bull;在评估具有众多主观因素和不确定信息的问题时，贝叶斯网络可以获得精确的结果。
bull;贝叶斯网络模型可以整合新的证据和历史信息以及经验知识。
bull;贝叶斯网络可以反映连续性的重要特征和风险评估的积累。根据给定的情况，贝叶斯网络分析可以在评估过程中反复应用，使决策更加完美和科学。
bull;贝叶斯网络可用于动态风险评估。
风险评估方法：
考虑到贝叶斯网络的优势和模糊综合评估方法的优点，这里介绍了一种新的风险评估方法，这个方法在深基坑工程中的应用潜力十足。这个方法包括五个主要步骤：
1.建立工程风险事件的贝叶斯网络模型，例如将故障树分析法改为贝叶斯网络技术来建立模型;
2.准确计算风险事件的概率;
3.模糊计算风险事件的后果;
4.计算风险事件的值并确定因素作用和风险评级;
5.定义风险接受标准
在该评估方法中，使用贝叶斯网络技术来获得风险事件的概率。 模糊综合评价法用于计算风险值并确定用于风险评级的隶属函数。
任何事件的自然概率都是从0到1不等的无量纲参数，其结果是抽象表示，如经济损失，人员伤亡，时间延迟和环境损害，这是不容易量化的。尽管这些数字没有意义，但他们确实代表了风险。因此，在本文中自然概率和后果是以数学方式操作的，来使后果无量纲，风险计算更加容易。此外，通过数学操作，风险值，因素作用和风险评级可以轻松计算和定义。
在本文中，风险R定义为：
, （1）
其中P和C分别是发生的概率和风险事件后果的数学表达式，分别为对数概率和模糊对数损失率，其含义将在接下来的部分中进一步说明。
建立一个贝叶斯网络模型：
在本文中，贝叶斯网络模型是通过转换故障树分析得到的.图1显示了典型的故障树，并且可以如下所示改为贝叶斯网络：
1.根据故障树的每个事件，建立两种形式的二相性（0和1）关节（即根关节），根据事件命名。重复事件只需要一个关节（即故障树中的重复事件仅由贝叶斯网络中的一个关节表示）。
2.联合概率密度分布（例如，E4，E5，E6和E7）由故障树中事件的失败分布确定。
3.对于故障树中的每个逻辑门，贝叶斯网络中也是相应的双形式。联合标签和表格值必须与故障树中逻辑门的输出一致，重复事件只需要一个关节。
4. 故障树中顶级赛事，中间赛事和基本赛事之间的关系决定了贝叶斯网络中关节的连接方式，如图2所示。
5. 贝叶斯网络中联合关节（例如E1，E2和E3）的概率是根据故障树中的逻辑关系确定的。
图2.贝叶斯网络
确定风险事件的概率
国际隧道和地下空间协会第二工作组在其隧道风险管理指南对风险频率间隔进行了划分（Eskesen等2004），如表1所示。发生的划分标准是本文使用风险事件的概率。 找到每个风险事件的概率后，概率可以通过使用贝叶斯网络进行线性推导计算得出。 如果p是风险事件的自然概率，其对数概率P定义为：
(2)
通过等式2可以计算每个风险事件的对数概率。对数概率区间与自然相关概率区间也显示在表1中。
评估风险事件的后果
如今，风险评估的后果标准世界各国各不相同。例如，建筑项目的后果类别在国际隧道和地下空间协会的隧道指南中提出项目价值约为10亿欧元的建设项目风险管理，持续时间约为5到7年（Eskesen等，2004）。在所有现行指南中，绝对值用于定义风险的后果程度事件。但是，这些指导方针有限，因为它们在不同国家，不同地区或不同的建筑项目中不是始终有意义。后果的程度与政治气候和国家经济条件，项目规模等密切相关。因此，本文根据不同风险事件的后果定义了损失率T的概念。它被定义为每次风险事件对总损失造成的总损失（例如经济损失，人员伤亡，时间延误和对环境的危害）和总投资的比值。
（3）
公式中W是总投资，是每个风险事件的总投资。
|
等级 |
自然概率区间 |
对数概率区间 |
定性说明 |
|
5 |
0.3-1 |
5-4.5 |
很可能 |
|
4 |
0.03-0.3 |
4.5-3.5 |
可能 |
|
3 |
0.003-0.03 |
3.5-2.5 |
偶然 |
|
2 |
0.0003-0.003 |
2.5-1.5 |
不太可能 |
|
1 |
lt;0.003 |
lt;1.5 |
不可能 |
在一些情况下，损失率可能大于1，因此当损失率大于1时被描述为1。然后，损失率可以分为五个区间，如表2所示。
风险事件的对数损失率定义为：
(4)
在五个损失率间隔的基础上，通过使用等式（4）计算相应的对数损失率间隔和中心值并列于表2中。中心值可用矢量表示
（5）
同类项目中同一风险事件造成的损失将发生改变。因此，由于投资不同，同一风险事件引起的损失率会有所不同。也就是说，对于相同的风险事件在同类项目A和B中，在项目A中总损失可能是0.1到0.01，但在项目B中为0.001到0.0001。因此，同一风险事件的损失率可能在几个区间内。在等式（4）对数计算之后，对数损失率也将分布在几个区间范围内。 此外，不同的间隔内对数损失率可能不同。对数损失率概率向量定义表示对数损失率处于不同区间的概率。
(6)
一旦通过故障树方法解决了工程风险，根据上层的风险事件，对数损失概率向量可以通过计算对数损失率概率矩阵和此层中的风险事件相对的权重向量来获得。通过数据库统计分析或其他敏感性分析,可以获得权重系数。上层风险事件对数损失率的概率向量可按如下方式计算：
（i=1,2hellip;n） （7）
表2.损失率和对数损失率
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资料编号：[452236]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
|
等级 |
损失区间 |
对数损失区间 |
中心值 |
描述 |
|
5 |
1-0.1 |
5-4 |
4.5 |
惨重 |
|
4 |
0.1-0.01 |
4-3 |
3.5 |
严重 |
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