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《北京交通大学》 2018年
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城市地铁隧道事故案例统计分析与风险评价方法研究

王龚  
【摘要】:随着城市地铁建设的大规模开展,城市地铁隧道施工风险管理日益受到各方面重视。隧道工程作为一项高风险建设工程,具有建设规模大、风险高、风险因素众多以及客观条件复杂等特点。本文以城市地铁浅埋暗挖隧道为主要研究对象,针对城市地铁隧道的施工特点,围绕当前隧道工程风险管理存在的事故数据缺乏、风险动态分析研究不足、风险评估过度依赖经验判断以及分析方法的理论研究欠缺等主要问题,综合采用理论分析、文献检索、数据调研、贝叶斯网络、数值模拟、人工神经网络、工程实践等多种手段,对城市地铁隧道施工风险评价方法进行了一系列研究,主要完成内容有:(1)对2003~2016年城市地铁施工事故案例进行了统计与分析。从事故类型、发生时间、风险源指向、发生地区、发生位置、发生急缓和事故等级等方面进行了统计;就事故发生年份与死亡人数、事故类型与死亡人数、事故类型与事故等级、事故类型与事故发生年份、事故类型与风险源指向几方面进行了规律分析,并根据风险源指向细化确定了风险指标,对风险传递性进行了分析,为后文风险评价方法的研究提供数据支持;(2)提出了一种基于贝叶斯网络的浅埋暗挖隧道施工动态风险评级方法,构建了动态风险评级体系,将隧道施工动态风险等级分为客观因素等级、主观因素等级和监控测量因素等级三部分的合成,根据隧道施工的具体情况,将三类因素的具体参数按照一定的规则分级,构建动态风险评级体系结构,进而得到贝叶斯网络结构,根据各类因素的选取确定贝叶斯网络的节点,根据因素分级标准确定节点值域,通过历史统计数据和专家经验确定节点值域的概率分布,并采用Netica软件对后验概率和敏感度进行了分析,最后通过贝叶斯网络计算基于三种因素等级的综合动态风险等级,并进行了工程应用;(3)针对事故统计中坍塌事故主要由地下管线渗漏引起的客观情况,在既有管线渗漏情况十分普遍的条件下,对城市地铁隧道施工坍塌风险评估进行了研究,提出了一种坍塌风险的预测方法,该方法综合数值模拟、人工神经网络和蒙特卡罗原理,对不同位置的管线渗漏下隧道施工的坍塌风险进行预测,由数值模拟获取特定工程条件下的不同管线位置隧道开挖原始数据,作为训练数据对神经网络进行训练,根据蒙特卡罗原理计算了坍塌风险;(4)针对网络分析法中标度存在的问题,对网络分析法的标度进行了改进,在风险估计中引入指数标度,并提出指数标度重要度参数的确定方法,最后利用改进后的网络分析法建立了隧道工程风险分析的一般方法,并在北京地铁6号线五路居-慈寿寺站区间下穿京门铁路线中进行了工程应用,与采用1-9标度的网络分析法进行了计算对比。
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U458;U231.3

【参考文献】
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7 吴剑;考虑人—车—路因素的行车风险评价方法研究[D];清华大学;2015年
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