基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法

基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法

王荣超

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摘要：随着我国城市的发展和建设步伐的加快，地下空间的开发力度越来越大，城市深基坑工程越来越多，并呈现大规模、大深度的发展趋势。近年来，城市深基坑工程风险事故频发，往往带来难以估量的生命财产损失以及不良的社会影响。城市深基坑工程建设具有开挖工期长、施工难度大等特点，是一项高风险的建设工程。尤其在施工阶段，项目投入资源多、技术复杂、周边环境复杂，不可预见因素多并不断变化。因此，为了保证基坑工程顺利实施，对城市深基坑工程施工风险进行评估具有重要意义。基于此，本篇文章对基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法进行研究，以供参考。

关键词：模糊聚类最大树算法；基坑工程；风险识别

引言

社会经济与现代化建设的飞速发展，对建筑行业的施工水平提出更高要求，特别是近年来高层建筑的日益增多，其基坑施工的合理性直接关系到建筑结构安全。因基坑开挖工期长、施工难度高等客观因素，导致基坑工程变成一项极具风险性的工作。为确保基坑工程的顺利施工，对其采取风险识别具备重要意义。文献经过分析文献研究和典型案例，有效挖掘施工安全风险因素，运用4M1E分析方法建立安全风险评估指标体系，设计出基于BP神经网络的安全风险评估模型。但该方法没有考虑风险因素的多变性，导致计算结果与实际情况存在一定误差。文献首先对风险因素采取相关性分析，使用Normal Copula函数创建危险区域风险评估概率方法，融合相关工程危险性评估数据，对高层建筑施工进行风险性评级，利用随机场模型实现风险概率计算。但方法中收集的危险性评估数据具备较强的主观性，且计算步骤较为繁琐，时效性不高。基坑施工的各类风险因素很难精准地使用数字定量分析，使用模糊理论度量风险拥有更强的现实意义。为此，提出一种基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法。从不同层面划分基坑工程风险评价指标，使用相互作用矩阵明确多个风险元素之间的交互关联，采用模糊聚类最大树算法完成基坑工程风险识别。通过仿真分析可知，所提方法风险识别准确率更高，实用性强。

1城市深基坑工程施工风险评价指标体系的建立

城市深基坑工程是具有复杂性、系统性且受众多因素影响的工程，本文结合城市深基坑工程的特点，建立城市深基坑工程施工风险评价指标体系．首先通过理论分析法和文献研究法，结合城市深基坑工程的施工特点，全面系统地识别城市深基坑工程可能存在的施工风险因素，从而得到施工风险因素初始清单;其次采用德尔菲法，邀请城市深基坑工程风险管理领域的专家，对施工风险初始清单因素的重要度进行评价，从中筛选出较为重要的风险因素．历经三轮调查问卷，最终汇总整理得到统一意见，即形成城市深基坑工程施工风险评价指标体系。

2高层建筑工程基坑工程风险管理的主要特征

从整体角度来看，高层建筑工程项目的风险很大，风险发生概率也较高，其主要特点有：一是工程项目前期投资较大，资金运营伴随着非常多的风险。二是高层建筑项目的施工周期加长，要比普通建筑项目层数多出很多，工程量十分庞大。三是人们最重视的一点。因为高层建筑楼层较高，建筑结构十分复杂，所以火灾风险成为了高层建筑项目中的主要矛盾。也就是说，火灾是高层建筑需要重点防范的风险因素。并且在高层建筑施工期间经常会用到大量易燃材料，立体施工内容较多，如果在内部装修期间有明火作业或工地存在大量电路和电源，都会留下很多火灾隐患。一旦失火，就会因为高层建筑本身的特殊性，给火灾施灭工作带来了很大困扰。除了上述几点风险特征之外，高层建筑基坑工程存在很大的垂直运输量，很多施工人员都从事着高空作业施工，吊装作业风险系数较高。

3模糊聚类最大树算法下基坑工程风险识别方法

3.1风险评估

高层建筑基坑工程风险评估主要分为风险估计与风险评价两方面。其中，风险估计建立在风险识别基础上，利用定型或定量的方法来建立风险指标，对风险概率进行计算和估计。而风险评价则是在风险估计的前提下，对风险指标严重性进行计算，利用科学合理的方法来评价风险损失程度，并按照从大到小的顺序进行排列。当前风险估计方式有很多，从整体上可以分为定量分析与定性分析。因为现实中类似的工程实例和数据很难获取，所以一般都会采取专家调查法和主观测验法。在此之后需要对项目风险发生后的后果以及所带来的经济损失、施工工期以及施工质量等方面进行衡量。

3.2风险识别方法实现

模糊聚类是通过数学思维方式，定量计算样本之间的耦合关系，把被测目标客观地划分在某个类型中。本文通过构建不同类型的数据矩阵，使用模糊聚类最大树算法分类基坑风险评估指标，明确高层建筑基坑工程施工是否科学合理。与传统风险识别方法相比，所提方法能更快速地获得多个影响样本之间的耦合交互作用。以o个影响元素怎样构成一个o×o矩阵为例，把目标相关元素列在主对角线上。大多情况下两个元素之间的互相影响水平各不相同，所以矩阵展现出不对称性。在o×o矩阵内，假设影响风险识别的o个元素为P

1,P2,...，Po，并将其列在主对角线，非主对角线上的X12是元素P1对元素P2的作用对系统产生的影响水平，以此类推可得到不同元素之间的影响作用。相互作用的水准越高，表明可以凭借此参数计算识别基坑工程中是否具有风险。倘若风险级别偏低，例如周边交通堵塞导致基坑周围土压略微上升，支护结构受到的压力变多，在支护状态合理的情况下，无需对此风险采取过多干预；如果风险级别很高，就要使用恰当的举措减少建筑项目风险，譬如在拥有较高水位的地下场地，使用土钉墙、喷锚等加固措施，若产生土地产生滑坡现象，此时就要马上停止挖掘动作，向坑外排水，重新创建施工支挡结构，再陆续完成后续施工动作。

3.3风险识别

对于高层建筑工程而言，能够影响预期结果的因素有很多，并且这些因素之间存在纷杂交错的关系，每一种风险所带来的威胁和破坏程度都有所不同。而如果施工期间忽略了潜在风险因素，那么就会加大决策错误概率。反之，对每一个潜在风险给予重视，无差别考虑，还会导致风险呈现出复杂化和矛盾化发展趋势。因此必须要高效落实风险识别。在此过程中，可以利用系统论观点，将高层建筑工程当作一个整体系统，考虑其涉及到的各个方面，将整个风险识别系统贯穿在建筑工程全寿命周期当中，将复杂且能够产生威胁的风险因素分解成容易识别的基本单元，这就是所谓的风险识别。在此基础上，还要从复杂的关系中分析出不同风险因素的内在联系，在大量的风险因素中掌握关键因素，以此来判断其严重程度，对风险类型、影响以及带来的后果进行准确识别。

结束语

为降低高层建筑基坑工程事故发生概率，针对施工风险具备的随机性与模糊性，设计一种基于模糊聚类最大树算法的高层建筑基坑工程风险识别方法。所提方法能有效量化各类施工风险，精准客观地呈现出不同因素对基坑施工安全的影响，得到与实际情况相符的风险识别结果，大幅增强高层建筑地下施工安全性。

参考文献

[1]卢珊珊.BIM技术在深基坑施工风险评估中的研究与应用[D].南昌大学,2019.

[2]彭茹.基坑工程施工风险评估的研究[J].建材与装饰,2018(40):134-135.

[3]赵静.建筑深基坑工程风险识别研究[J].住宅与房地产,2018(24):242.

[4]徐薇.深基坑工程风险分析与应急处置[J].天津建设科技,2018,28(03):24-26.

[5]曹立梅.基坑工程施工风险评估的研究[J].山东工业技术,2018(12):99-100.