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基于WBS-RBS-G1法的深基坑开挖风险识别与评价

2021-09-10刘碧萍刘祖容龙湖荣

公路交通技术 2021年4期
关键词:分析法深基坑基坑

刘碧萍, 刘祖容, 龙湖荣

(1.广西大学 土木建筑工程学院, 南宁 530004; 2.广西防灾减灾与工程安全重点实验室, 南宁 530004)

随着城市用地的日趋紧张,高层建筑建设不断发展;地下空间日益得到充分利用,城市中涌现出诸多的深基坑开挖工程。但由于深基坑的风险因素多,涉及的专业工程类别较广且施工难度大,基坑工程事故时有发生,这不仅延误工期,还会造成巨大的直接经济损失及人员伤亡。2019年4月扬州古运新苑拆迁安置小区的基坑坍塌事故,造成5人死亡,1人受伤;2017年深圳福田区3号线3期南延工程基坑土方坍塌,造成1人受伤,3人死亡,直接经济损失345万元。因此,对深基坑工程进行有效的风险评价及管理至关重要。国内外研究人员对基坑的风险评价及管理进行了相关的研究,并取得了一定的研究成果。Choi等[1]利用可靠性原理对基坑工程进行风险评价。Xu[2]、Huchzermeier[3]提出了基于风险分析的基坑工程管理。刘耀明等[4]将模糊综合评价法用于EPC隧道项目的风险评价。斯建宁[5]基于集对理论与模糊层次分析法构建了深基坑风险评价模型,并通过计算验证了该模型的适用性。刘波等[6]建立模糊层次评价模型,通过特征根法计算不同风险因素权重系数,再进行敏感度分析并制定出风险控制措施。曾小明等[7]分析了某地铁项目的风险源,运用层次分析法进行风险评估,并针对不同的风险源提出了对策。周红波等[8]利用故障树分析法找出风险因素,并在此基础上通过敏感性分析确定了关键风险因素。黄建华等[9]基于贝叶斯网络模糊综合分析法对基坑的围护工程进行风险评估。王峰等[10]采用层次分析法确定风险因素权重,由模糊综合评价法确定各风险因素等级,并提出针对性措施。陈绍清等[11]利用事故树建立模型,通过层次分析法计算权重及排序,对地铁深基坑坍塌事故进行了风险分析。

综上分析,许多学者常使用层次分析法、模糊层次分析法或故障树分析法进行风险评价,以上方法有一个共同的缺点即主观性较强。采用层次分析法解决实际问题时,判断矩阵的构造往往不满足一致性条件,虽然很多学者提出了诸多的修正办法,如采用特征向量、遗传算法等优化,使得修正后的矩阵都能满足一致性条件,但不同的方法计算得到的指标权重不一致,甚至会因采用不同的方法使得一些指标相互矛盾。郭亚军[12]基于层次分析法进行改进而提出G1法,该方法无需构造判断矩阵,可避免一致性检验不一致的情况发生[13],以提高结果准确度。

深基坑开挖是一项复杂的工程,存在着诸多风险因素,系统地识别出潜在风险,至关重要,但前人在该领域的研究主要侧重于运用不同的方法对风险进行评价,却弱化了前期的风险识别。故本文将采用WBS-RBS方法将深基坑施工分解成详细的工序并细化风险因素,系统地识别出主要风险因素,再运用G1法计算各风险因素权重系数及风险值,进而确定各工序的风险值。

1 风险评价模型

1.1 风险识别

由于深基坑工程结构复杂,涉及专业类型较多,影响因素也较多,故通过WBS-RBS方法将复杂的工程项目与风险因素分别分解成比较简单的基本单元,再将以上两者进行耦合,确定不同施工项目对应的风险因素。

WBS-RBS法风险识别的具体步骤[14]:1) 根据深基坑施工步骤分解成详细的工序,建立WBS工作结构;2) 以深基坑开挖风险评价指标体系为依据对风险因素进行分解,构成RBS风险结构;3) 以WBS为列,RBS为行构建风险识别矩阵。

1.2 风险值的确定

风险值由事故发生的概率与损失相乘而得[15],然而该公式仅是考虑事故发生概率及事故造成的损失,未考虑劳动者与风险的密切程度。劳动者在工作中不仅关心事件发生的概率大小及后果的严重性,更加关注风险是否会威胁到自身安全[16]。格雷厄姆(K.J.Graham)和金尼(G.F.Kinney)认为进行风险衡量应将劳动者与风险密切程度考虑在内,故提出了一种更加全面的风险衡量方法[17],即风险值(D)由事故发生的概率(L)、劳动者处于风险环境中的概率(E)及事故造成的损失(C)决定。

D=L·E·C

(1)

由式(1)可计算得到WBS-RBS耦合矩阵中作业风险的风险值。

1.3 G1法确定权重系数

设X1,X2,…,Xm(m≥2)是经过指标类型一致化和无量纲化处理的m个极大型指标。

1) 确定序关系

按照X1>X2>…>Xm将评价指标进行排序,相对重要的指标排在前面。

2) 确定Xk-1与Xk间的比值

表1 赋值参考

3) 计算权重系数λk

(2)

λk-1=λk*rkk=s,s-1,…,2

(3)

公式(2)的证明见文献[8]。

1.4 总风险值计算

由式(1)得到各风险因素的风险值D,通过G1法计算得到各风险因素的权重系数λk,则矩阵作业单元的总风险值由下式得到:

(4)

式中:Di代表第i个作业单元的风险值;λij和Dij分别表示第i个作业单元第j种风险的权重系数及风险值;n表示第i个作业单元中的风险数量。

2 案例分析

2.1 工程概况

南宁市地铁5号线的乘车站——金凯路站,其结构形式为地下2层单柱双跨矩形结构,地势起伏大,总体上西高东低,车站主体长200 m,宽19.7 m,深16.8 m,地下埋设有天燃气、污水管道,基坑施工区域周围车流量大。完工后的的基坑及周围环境如图1所示。

1) 水文地质条件

该地铁站地层分布自上而下分别为:第①层为素填土,以粘性土为主,含大量砂砾,层厚1.00 m~2.80 m;第②层为粘土,局部有粉质粘土,层厚1.00 m~3.10 m;第③层为泥岩,局部夹粉质泥质及粉砂岩薄岩,为古近系岩层,层厚24.4 m~29.4 m。根据勘察结果,该场地稳定水位埋深在9.30 m~10.20 m。

图1 完工后的基坑

2) 基坑排水

基坑土方开挖前进行坑内降水,设有20口降水井,梅花形布置。井底位于基坑底面以下不少于3 m。管井井径600 mm,采用Φ250 mm,t=5 mm的PVC排水管,使地下水位降至坑底0.5 m以下,四周开挖截水沟。

3) 基坑支护

该基坑采用地下连续墙,3道支撑组成的支护体系,其中第1道为800 mm×800 mm的钢筋混凝土支撑,第2、第3道为Φ609 mm,壁厚t=6 mm的钢支撑,如图2所示。基坑开挖采用明挖法施工,遵循“先上后下、先撑后挖、分层开挖、严禁超挖”的原则进行作业。

单位:mm

2.2 WBS-RBS法风险识别

1) 建立WBS施工单元分解结构。根据明挖基坑的施工流程,将该车站主体开挖分解成5个作业单元:地下降水A1、地下连续墙施工A2、基坑开挖A3、地基加固A4、主体结构施工A5。

2) 建立RBS风险因素分解结构。深基坑开挖涉及到不同专业领域,地下管线繁多,该车站在开挖过程中存在的风险因素经过分解如表2所示,分一级风险因素层、二级风险因素层,共包含16个风险因素。用Bj(j=1,2,…,16)代表风险因素。

表2 金凯路站基坑施工风险因素

3) 构建WBS-RBS矩阵。以WBS为列,RBS为行,建立如表3所示的矩阵。为了直观表达不同施工阶段可能存在的风险,进行风险因素判断时采用数值的方式表示,0表示该施工单元不产生风险或风险值极小,其他不同的数值则表示该施工单元发生风险事件的风险大小。通过矩阵既可全面了解工程项目概况,也可清晰看到不同风险因素对各施工单元的影响程度。

2.3 确定风险值

深基坑在开挖过程中涉及到众多不同专业类型,该工程地下管道较多,故笔者结合实际情况,采用格雷厄姆和金尼提出的LEC风险评价法,通过邀请专家打分确定L、E、C的取值,由式(1)计算得出风险值D。结果如表3所示。风险等级划分如表4所示,其依据见文献[15]。

2.4 计算权重系数

笔者以基坑开挖A3为例来说明该方法的应用。根据表2建立的施工风险评价指标体系,运用G1法确定风险因素指标的权重,邀请5位专家根据实际工程经验,结合表2风险因素的重要度进行排序并对rk赋值,由式(2)、式(3)计算一级风险因素权重、二级风险因素权重及综合权重,结果如表5所示。通过分析可知,综合权重高的施工风险因素其风险值也高,故该模型的评价结果可靠性较高。

2.5 总风险值计算及结果分析

由式(4)和表5中各风险因素的综合权重及相应的风险值,计算得到作业单元A3的风险值Di=109.80,根据表4中的风险等级划分,属于Ⅲ级风险,需要整改。结合表4及表5可以看出,基坑开挖的主要风险如表6所示。

表3 WBS-RBS耦合矩阵

表4 风险等级划分

参照作业单元A3计算流程,可得到其他作业单元的风险值及风险等级,如表7所示。

从表7中可知,深基坑开挖过程中,应重点关注地下连续墙施工A2,基坑开挖A3,主体结构施工A5,而对应的主要风险因素如表8所示。

由表7及表8可找出施工过程中存在的主要风险因素。通过对风险因素的分析与处理,可提高施工风险管理水平,有效防止事故发生。为降低深基坑开挖造成的经济损失和事故发生,应从以下几方面加强管理:

表5 基坑开挖风险因素权重及风险值

表6 基坑开挖主要风险因素及预防措施

表7 各作业单元的风险等级

表8 较高风险等级作业工序的主要风险因素

1) 加强对施工人员的岗前培训、安全教育知识培训,提高作业人员风险意识。

2) 认真做好技术交底,严格作业人员按图纸施工。

3) 强化监理单位的监理责任,加强基坑监测。

3 结束语

1) 采用WBS-RBS耦合矩阵分析法,使得风险识别指标更加全面、详细。

2) 利用G1法计算各风险因素的权重值,可有效将定性分析和定量评价相融合,减少了计算量及主观因素,并大大提高了计算的可靠度。

3) 通过在实际工程项目应用,表明运用该模型进行风险评价有效可行,可供今后深基坑开挖风险识别与评价参考。

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