文档名：基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析
摘要：为了减小邻近既有下穿隧道深基坑施工风险及灾害损失,科学预防施工安全事故,提出了一种基于动态贝叶斯网络(DBN)的深基坑施工风险分析模型.首先,运用BWM(bestworstmethod)确定准则的权重;其次,基于关联规则挖掘风险因素间的相互关系,并以此构建DBN结构模型;最后,以新建厦门北站地下一层社会连廊深基坑工程为例,对提出的方法进行有效性和适用性检验.结果表明:基坑围护结构的安全度在静态被评为"较高"和"极高"的概率分别为34.6%和36.1%,且此结果随着输入风险证据发生动态变化,运用反向推理也能迅速找出围护桩渗水风险;提出的模型能明确邻近既有下穿隧道深基坑施工风险传递过程中的关键风险点,并能进行动态风险预测以及事故后致因诊断,从而实现邻近既有下穿隧道深基坑施工风险的动态管控.所提出的优化DBN模型对工前风险评估、先验分析和风险诊断有较好的适用性和较高的准确性,可为邻近既有隧道深基坑施工过程中的安全管控提供有效的决策支持,大幅提高风险控制效率.
Abstract：Inordertoreducetheconstructionriskanddisasterlossofdeepfoundationpitsinadjacentexistingunderpasstunnelsandscientificallypreventconstructionsafetyaccidents,adeepfoundationpitconstructionriskanalysismodelbasedondynamicBayesiannetwork(DBN)wasproposed.Firstly,theBWM(bestworstmethod)wasappliedtodeterminetheweightsofthecriteria.Secondly,theinterrelationshipsbetweenriskfactorswereminedbasedonassociationrules,andthedynamicBayesiannetworkstructuremodelwasconstructedinthisway.Finally,theeffectivenessandapplicabilityoftheproposedmethodwereexaminedbytakingthedeepfoundationpitprojectoftheundergroundlayerofthesocialcorridorofthenewXiamenNorthStationasanexample.Theresultsshowthattheprobabilityofthesafetyofthepitenclosurebeingratedas"high"and"veryhigh"inthestaticstateis34.6%and36.1%,respectively,andthisresultchangesdynamicallywiththeinputriskevidence,andtheriskofwaterseepageoftheenclosurepilescanbeidentifiedquicklybyusingreversereasoning.Theproposedmodelcanclarifythekeyriskpointsintherisktransferprocessofdeepfoundationpitconstructioninadjacentexistingunderpasstunnels,andcanmakedynamicriskpredictionandpost-accidentcausationdiagnosisoftherisk,soastorealizethedynamiccontroloftheconstructionriskoffoundationpitconstructioninadjacentexistingunderpasstunnels.TheproposedoptimizeddynamicBayesiannetworkmodelhasgoodapplicabilityandhighaccuracyforpre-constructionriskassessment,apriorianalysisandriskdiagnosis,whichcanprovideeffectivedecisionsupportforsafetycontrolduringtheconstructionofdeepfoundationpitsofadjacentexistingtunnels,andgreatlyimprovetheefficiencyofriskcontrol.
作者：陈琦Author：CHENQi
作者单位：东南沿海铁路福建有限责任公司,福建福州350000
刊名：河北工业科技 ISTIC
Journal：HebeiJournalofIndustrialScience&Technology
年，卷(期)：2024, 41(3)
分类号：TU431
关键词：地基基础工程 动态风险评估 BWM 深基坑 动态贝叶斯网络 关联规则挖掘
Keywords：foundationengineering dynamicriskassessment BWM(bestworstmethod) deepfoundationpit dynamicBayesiannetwork associationrulemining
机标分类号：TU753.4TP311.13TU433
在线出版日期：2024年7月1日
基金项目：基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析[
期刊论文] 河北工业科技--2024, 41(3)陈琦为了减小邻近既有下穿隧道深基坑施工风险及灾害损失,科学预防施工安全事故,提出了一种基于动态贝叶斯网络(DBN)的深基坑施工风险分析模型.首先,运用BWM(bestworstmethod)确定准则的权重;其次,基于关联规则挖掘风险因...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析 Risk analysis of deep foundation pit construction in adjacent underpass tunnels based on dynamic Bayesian network
基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析.pdf
- 文件大小:
- 2.45 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
