姜慧

吉林水利电力职业学院,吉林 长春130000

水利工程中高边坡挖掘施工是一项危险度较高的施工项目，利用挖掘施工风险评估模型预判高边坡施工存在的风险隐患，能够有效保证施工的科学性和安全性[1]。传统的风险评估模型多利用ANP结构模型或软集合理论。其中，基于ANP 结构模型的风险评估模型需判断风险元素之间的相互影响关系，根据风险指数敏感值确定风险元素的权重[2]。基于软集合理论的风险评估模型利用双射软集合对挖掘施工综合风险的指数敏感值进行对比，挖掘出关键风险因素[3]。然而，上述两种模型均存在风险指数敏感度低的问题，降低了评估的准确性。为此，本研究引入层次分析法，通过构建风险评估体系、确定风险等级，实现对新的水利工程高边坡挖掘施工风险评估模型的设计。

1 模型设计

1.1 识别施工风险因素

水利工程高边坡挖掘施工过程中的风险因素较多，各个风险因素间的关系也比较复杂。根据风险因素识别结果，利用层次分析法将其分解为不同的组成元素，再根据风险属性的不同将这些元素分为相互独立的层次，由上一层次的元素支配下一层次的元素，构成层次结构[4]。该层次结构中，将高边坡挖掘工程总风险作为目标层，将判断目标结果的标准作为准则层，根据风险因素的细分结果构成指标层，具体表示参与评估的各种风险因素。

以不同层的元素为目标，根据元素的重要性对同一层次的元素进行两两对比，获得下层元素对上层元素的相对重要性，构成一个判断矩阵，所得判断矩阵如表1 所示。

表1 判断矩阵表Table 1 Judgment matrix table

表1 中，ai表示与下层元素bn存在联系的上层元素。在进行比较时，结合上下层元素之间相对重要性，利用算数平方根计算相邻元素之间的相对重要性，通过同一层次不同元素对上一层元素的权重来表示[5]。首先计算判断矩阵中的每一行元素的乘积H：

其中，λyx表示上下层元素之间相对重要性。根据乘积结果计算算数平方根：

所得h即为判断矩阵的特征量，也是单一层析的排序权重值。计算h的最大特征值，并采用一致性检验的方式衡量其不一致程度，过程如下：

其中，k表示一致性指标，hmax表示矩阵的最大特征值。在判断矩阵符合一致性要求时，当已知上层元素的总排序Sp时，下层因素相对于最高因素的总排序vq为：

其中，bq表示下层元素bn中第q个因素。通过上述过程完成对单层次元素的排序，在此基础上识别出影响水利工程高边坡挖掘施工的风险因素，根据实际工况找出应重点控制的风险因素，进而建立相应的风险评估模型。

1.2 构建风险评估指标体系

在构建风险评价指标体系时需遵守系统性原则、可操作性原则、科学性原则以及动态性原则，以降低施工风险、减少事故发生几率、指导安全施工为最终目标[6]。采用总结实际项目和现场调研相结合的方式分析影响高边坡挖掘施工安全的主次因素，完成水利工程高边坡挖掘施工风险评估指标的构建，具体指标内容如图1 所示。

图1 水利工程高边坡挖掘施工风险评估指标体系Fig.1 Risk assessment index system of high slope excavation in hydraulic engineering

图1 中的评估指标体系与上述风险层次分析结构相对应。第一个层次为目标层，即水利工程高边坡挖掘施工风险评估目标；第二层为准则层，第三层为二级指标层。根据所构建的水利工程高边坡挖掘施工风险评估体系确定评估指标的分级及风险评估等级，实现对水利工程高边坡挖掘施工风险评估模型的设计。

1.3 确定施工风险评估等级

在上述指标体系下对施工风险评估指标进行分级，确定相应的评估等级及分值，具体内容如下：

1.3.1 挖掘规模①高边坡高度（m）的风险评估指标共分4 级，分别为(0，25)、[25，40）、[40，55）、[55，+∞），分别对应的分值范围为0～34、35～59、60～84、85～100 分。

②高边坡角度（°）的风险评估指标共分4 级，分别为(0，5)、[5，10）、[10，15）、[55，75），分别对应的分值范围为0～34、35～59、60～84、85～100 分。

1.3.2 高边坡地质条件①高边坡地层岩性的风险评估指标共分4 级，分别为弱风化层、强风化层、全风化层、易滑、软弱地层，分别对应的分值范围为0～34、35～59、60～84、85～100 分。

②高边坡坡体结构的风险评估指标共分3 级，分别为非顺坡向结构、顺坡向不贯通软弱与硬性组合结构、顺坡向贯通软弱结构，分别对应的分值范围为0～44、45～74、75～100 分。

③挖掘施工环境中周边环境的风险评估指标共分3 级，分别为开挖线外1.0H 处、1.5H、2.0H 处有建筑设施，分别对应的分值范围为0～44、45～74、75～100 分。

④风险诱发因素中自然灾害的风险评估指标共分3 级，分别为极少发生、偶尔发生、频繁发生，分别对应的分值范围为0～44、45～74、75～100 分。

1.3.3 施工资料完整度①项目文件的风险评估指标共分4 级，分别为3 个以上勘探点、3 个勘探点、2 个勘探点、1 个勘探点，分别对应的分值范围为0～34、35～59、60～84、85～100 分。

②地质资料的风险评估指标共分2 级，分别为一坡一图一说明不完整、一坡一图一说明完整，分别对应的分值范围为0～50、51～100 分。

根据上述分级内容获得对应的分值，分值在75 以上为极高风险，等级为IV；分值在50 到75之间为高度风险，等级为III；分值在25 到50 之间为中度风险，等级为II；分值小于25 为低度风险，等级为I。

2 仿真实验及分析

为验证所提模型的有效性，设计如下实验。为保证实验的稳定性，设置具体地质参数如下：上游边坡走向为NE85°，倾向NW 方向，倾角为68.3°；坡顶面走向为NW245°，倾向NE 方向，倾角为43.1°；坝肩边坡走向为NW245°，倾向NE 方向，倾角为33.6°。在此基础上，选择8 个监测点作为数据的来源，高边坡中各监测点位置如图2 所示，各个监测点的相关数据如表2 所示。

图2 监测点位置示意图Fig.2 Schematic diagram of the location of monitoring points

表2 高边坡监测数据分值Table 2 High slope monitoring data score

获得上述数据后，计算各风险元素的权重值，对表中数据进行加权处理得到标准化加权值。通过加权值计算各项风险指数的敏感值。为保证实验对比结果的有效性，引入传统的基于ANP 结构模型的风险评估模型和基于软集合理论的风险评估模型作为对比。为便于观察和对比，利用SPSS 统计软件对实验结果进行统计。

2.3 结果与分析

随机选择三个监测点（3、4、6）进行实验测试。不同的水利工程高边坡挖掘施工风险评估模型的风险指数敏感度测试结果如图3 所示。

图3 不同的风险评估模型实验结果Fig.3 Experimental results of different risk assessment models

图3（a）中，监测点3 的风险指数敏感度系数始终处于较高的状态，仅在接近施工尾声时出现下滑趋势，而监测点4 和监测点6 的风险指数敏感度系数变化幅度大，整体数值较低；图3（b）中，监测点3 的风险指数敏感度系数呈现一种先降低后上升的趋势，监测点4 和监测点6 的风险指数敏感度系数则呈现一种先上升后下降的趋势，且状态极不稳定；图3（c）中，三个监测点的风险指数敏感度系数始终处于较高水平，且状态平稳。

综上，在施工风险评估过程中，两种传统模型的风险指数敏感度稳定性均较差，多次出现忽高忽低的情况，并且整体呈较低的状态。而所提模型的风险指数敏感度较平稳，且始终处于较高的水平，保证了风险评估结果的质量。

3 结语

高边坡挖掘是水利工程施工中重要内容，其风险程度也相对较大。本研究设计一种水利工程高边坡挖掘施工风险评估模型，对相关风险因素进行分析和评估，通过引入层次分析法构建风险评估体系，对不同的风险因素等级进行评估，并通过实验证明了所提模型的优越性。但是该模型的设计也存在一定程度的局限性，在分析风险因素时存在人为主观因素，对评估结果有一定影响，在未来的研究阶段，将在此方面对所提模型进行优化改进。