沙 千 里

(中铁一局集团第二工程有限公司，辽宁 大连 116028)

0 引言

高处坠落事故作为影响我国建筑安全生产的主要因素。目前有学者[1]通过系统安全工程的方法和理论分析高处坠落事故成因，但仅从统计数据和经验辨识上分析工程的高处坠落风险，不能清晰直观的反映工程风险情况。鉴于此，拟提出高处坠落安全风险评估指标体系，构建AHP和云模型相结合的安全风险评估模型对实际工程进行安全风险分析，以期为建筑施工安全管理提供一种新思路。

1 风险评估指标体系构建

依据系统安全工程整体性等相关原理[2]，高处事故典型案例和《建筑施工现场安全生产管理规程》等相关标准规范，利用五档量表法采集专家意见完善指标体系。此次专家组会议共计收集专家意见15份。综合分析专家组意见，得出建筑施工安全风险评估指标体系，如图1所示。

2 建筑施工高处坠落风险评估模型

2.1 确定指标权重

1)采用1-9比例标度对重要性程度组织专家进行评议，构造判断矩阵。

2)计算出的n阶判断矩阵A和与之相对应的特征向量W。

3)计算判断矩阵A的最大特征根λmax。

4)进行判断矩阵的一致性检验。

2.2 风险评估云模型

1)确定标准云[3]。根据专家评议习惯，采用高风险、较高风险、一般、较低风险和低风险描述高处坠落风险情况。标准云参数结果见表1。

表1 标准风险等级云模型参数

2)确定指标云。指标云参数如式(1)所示。

(1)

其中，Xij为m个专家对n项指标的评价结果。

3)对各云滴进行加权[4]，得到综合云的N个云滴，S(D)如式(2)所示。

S(D)={x1,x2,…,xN}=

(2)

其中，ωi为AHP求得各项指标权重。

4)得到综合云模型C(Ex,En,He)，参数如式(3)所示。

(3)

3 应用实例

3.1 大连地铁5号线梭鱼湾站建设概况

梭鱼湾站位于梭鱼湾副中心内，22号路下方偏西侧，范围内地面绝对标高约5 m。东侧距离主体结构5～8.2 m范围内有建成的22号综合管廊，北侧距离车站主体4 m范围有建成的13号综合管廊，管廊结构3.5 m×7 m(内径高×宽)沟顶覆土1 m～3 m的综合管廊，管廊为现浇钢筋混凝土结构。

3.2 确定指标权重

根据专家评议结果计算各级指标权重，得一级指标排序为：监管因素>人员因素>设备因素>环境因素。高处坠落事故中影响较大的风险因素是监管因素，权重达0.525 4。因此，在建筑施工过程中应加大监管力度，同时应重点关注从业人员的综合素质。

3.3 风险评估结果分析

制定安全检查表，对大连地铁5号线梭鱼湾站建设工程进行安全检查。按式(3)计算得大连地铁5号线梭鱼湾站施工建设项目高处坠落风险综合云参数为(88.77,0.98,0.44)，绘制综合评估云图，如图2所示。

由图2知，该项目高处坠落风险等级为“低风险”。确定梭鱼湾站高处坠落风险防控较好，应继续保持。

4 结语

1)根据相关法规和专家组评议确定4个一级指标，13个 二级指标的建筑施工高处坠落风险评估指标体系。

2)高处坠落一级指标重要度排序为：监管因素>人员因素>设备因素>环境因素。

3)通过对大连地铁5号线梭鱼湾站的实例分析，验证了建筑施工高处坠落风险评估云模型的有效性。风险评估模型能够清晰的反映建筑施工高处坠落的风险等级，便于安全管理人员监管。