【技术实现步骤摘要】
一种隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法
[0001]本专利技术涉及隧道施工风险评估
,特别涉及一种隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法
。
技术介绍
[0002]随着中国地下工程建设的迅猛发展,所遇到的工程地质条件日趋复杂,面临的问题也越来越具有挑战性,隧道事故风险评估越来越得到重视
。
塌方是隧道施工中最常见的事故之一,带来的人身伤亡和经济损失极为惨重,因此,对隧道施工塌方事故进行风险评估具有重要意义
。
[0003]近几十年来,国内外对隧道塌方风险评价方面做了大量的研究工作,提出了各式各样的评价方法,主要有风险矩阵法
、
事故树法
、
层次分析法
、
贝叶斯网络法
、
神经网络法和模糊综合评价法等
。
然而以上评级方法存在需要人为划分风险层次等级或者专家经验打分,存在随机统计分析不严密性,而非基于隧道监测数据的挖掘
。
同时工程事故的发生往往不是由单一致灾因素引发的,而是多种风险致灾因素耦合作用的结果
。
传统方法均从单一风险源识别出发,通过计算风险源发生概率与损失度来评估风险危害程度,但是不能反映事故发生由多风险致灾因素耦合诱发的机制
。
[0004]专利
202011289842.5
,公开了一种基于
ISM
与模糊贝叶斯网络的隧道坍塌风险评估方法,该专利技术采用模糊贝叶斯网络,引入
Dematel< ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法,其特征在于,包括:基于隧道施工塌方事故及监测过程得到分类数据集;基于所述分类数据集得到致灾因素风险指标值和单一致灾因素频次率;基于所述致灾因素风险指标值和所述单一致灾因素频次率得到若干单一风险源和风险源对应的风险值;基于
GeoDetector
算法对所述分类数据集和若干所述单一风险源进行数据挖掘得到隧道塌方事故的多风险耦合路径;基于所述风险值和所述多风险耦合路径得到多风险耦合关联值,基于所述多风险耦合关联值得到隧道施工塌方事故耦合风险源组合
。2.
根据权利要求1所述的隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法,其特征在于,所述分类数据集的获取过程包括:基于所述隧道施工塌方事故获得隧道塌方事故致灾因素集;基于所述监测过程和所述隧道塌方事故致灾因素集得到塌方事故演进指标数据和隧道塌方事故致灾因素集指标数据;基于所述塌方事故演进指标数据和所述隧道塌方事故致灾因素集指标数据得到分类数据集
。3.
根据权利要求1所述的隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法,其特征在于,所述致灾风险因素指标值包括单一致灾因素特征重要度和单一致灾因素主成分贡献权重度;其中,基于
LightGBM
算法对所述分类数据集进行处理得到单一致灾因素特征重要度;基于主成分分析法和所述分类数据集构建单一致灾因素主成分贡献权重度
。4.
根据权利要求3所述的隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法,其特征在于,构建单一致灾因素主成分贡献权重度之前还包括数据检验;其中,基于
KMO
检验和
Bartlett
球形检验进行数据检验
。5.
根据权利要求1所述的隧道施工塌方事故耦合风险源识别方法,其特征在于,基于
GeoDetector
算法中的交互作用探测
、
因子探测
、
生态探测和风险探测的计算结果...
【专利技术属性】
技术研发人员:方忠强,张鹏,姚建明,周军,姚宇,严晟,纪玉峰,张尉斌,徐进文,周恒,陈浩,管海进,胡慧江,
申请(专利权)人:南京工业大学苏州市吴中区交通工程建设服务中心苏州交投建设管理有限公司,
类型:发明
国别省市:
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