基于故障树技术的工程风险识别研究

基于故障树技术的工程风险识别研究

建设用地风险是指在施工期内，由于自然和事故，造成的灾害、事故或危险，造成资产流失、第三方所有权或第三方造成的损失的可能性。工程项目实施阶段风险管理的目的,是通过对工程项目风险的识别、度量、评价和决策,选择风险管理技术并实施,避免风险事故发生,或在风险事故发生后,将损失降到最小,从而实现工程项目的总体目标。由此可见,风险识别是工程项目整个风险管理系统的基础。很多风险或隐藏在工程项目实施的各个环节,或被假象所掩盖。目前业主、承包商或者保险公司对工程项目中所面临风险的认知程度和评估能力较为薄弱,且缺乏行之有效的工具。充分利用经验、教训,将与风险相关的各类信息知识化、系统化,作为一种知识资源使之社会共享是提高风险识别效率的趋势。故障树分析技术可以作为风险知识共享化的载体,它是一门将逻辑代数、图论、概率论、随机过程、数理统计、最优化、算法复杂性等众多数学分支应用于复杂系统的边缘学科。故障树分析法能够识别系统中的风险因素,求出事故的发生概率,并能提供控制风险的方案。它有固定的分析流程,可以用计算机来辅助建模和分析,大大提高风险识别和管理的效率。利用信息技术存储、查询、添加、修改故障树,利用专业软件辅助建立模型和分析,是故障树技术应用于工程风险管理实践的关键,同时也是实现风险识别和度量知识的共享、提高风险评价水平的前提。本文初步建立基于故障树技术的建设工程风险识别系统模型,基于该模型可以实现全面深刻高效的建设工程风险识别和分析,并重点分析风险识别知识共享的方法、途径和技术。1风险识别知识共享的可能性1.1分部分项工程由于建设时间、建设地点、地质条件、气候条件和参与单位等的不同,即使同一类工程项目所面临的风险也不完全一致,因此每一项工程的风险识别都是一个重新开始的过程。但这并不意味一个工程风险识别的经验、方法都不能为另一个工程所利用。任何一个建筑工程都由一系列分部分项工程构成,每一个分部分项工程都由一系列工序所组成。在同一区域,相似的工程(如住宅工程),或相同的分部分项工程(如主体结构中的混凝土工程),都存在着类似的工序(如混凝土浇捣)。类似的工序包含类似的设计内容、施工工艺、人员素质、机械设备、场地和环境要求、质量检验标准,所以应该以分部分项工程,甚至是某个具体的工序作为风险识别的单位。并将其风险识别的成果标准化、系统化,有助于类似工程的风险识别。1.2工程建设风险工程建设风险的种类可分为建设风险、市场风险、信用风险、环境风险、政治风险和法律风险等。建设风险是由于设计错误、材料缺陷、施工人员伤亡、第三者财产损毁或人身伤亡、意外事故以及其他人为或自然的原因,对工程成本、工期、质量等造成损失或不利影响的风险。可行性研究时间或经费不足,地质勘测不足,工程边设计边施工等,都可导致建设风险的增加。与其他几种风险相比较,在同类工程中建设风险存在着类似的风险源、形成路径和风险,发生的频率较高。有必要将此类风险以工序为单位进行识别,使彼此相关的信息知识化、共享化。1.3种方法对于工程风险的识别效率低目前风险识别的主要方法有检查表法、头脑风暴法、德尔菲法、情景分析法和故障树法等。检查表法只能揭示出潜在的风险因素,难以确定实际风险事故的起因及影响范围。头脑风暴法、德尔菲法和情景分析法都是通过获取专家的知识和经验对在常规的风险识别方法不能奏效时对工程风险进行识别。这三种方法对识别一般工序中的风险因素显然成本较高,未充分发挥其效能。故障树法不仅可对工程项目中的风险进行识别,还能进行风险的度量。同一风险(事故)的故障树经适当修改后可应用于其他类似工程,它可以作为风险知识共享的载体。2军民作战发射控制系统安全性的预测故障树分析技术(faulttreeanalysis,FTA)是综合识别和度量风险的有力工具,由美国贝尔电话实验室的Watson和Mearns等人,于1961-1962年期间在分析和预测民兵导弹发射控制系统安全性时,首先提出并采用的分析方法。FTA是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图,它用规定的事件、逻辑门和其他符号描述系统中各种事件之间的因果关系。图1是一个关于基坑涌水、涌砂破坏的故障树示例。FTA的主要任务之一是寻找导致系统事故的全部事件,即从某一特定的事故(如基坑涌砂破坏)开始,运用逻辑推理的方法逐层分解,找出各种可能引起事故的原因,也就是识别出各种潜在的因素(如图1中基本事件X1至X7),其中发生概率最大的基本事件就是系统的薄弱环节,对其采取有效措施,从而减小这种事故模式的发生概率以提高系统可靠性。2.1基于最小割集的故障判断FTA的定性分析主要用于寻找事故原因或原因的组合。最小割集法在定性分析占有最重要的地位。所谓割集,是故障树底事件集合中满足下述条件的子集:设该子集为{Xi1,Xi2,…,XiL},I=1,2,…,K(K为割集数),当该子集所含的底事件全部发生时,顶事件T必然发生。若将该割集所含的底事件任意去掉一个即不成为割集,这样的割集就是一个最小割集。最小割集一般运用布尔运算求出,用以表示系统的危险性,管理者从中可以掌握事故发生的各种可能。故障树所包含的最小割集越多,系统就越危险。最小割集可以直观地告诉人们事故发生的严重程度,如何采取措施控制事故发生,及优选的事故控制方案。2.2顶人主动过程模型中顶事件的概率故障树定量分析主要是计算顶事件概率。但由于故障树一般很复杂,所包含的基本事件很多,使得通过布尔运算求出的最小割集相互关系复杂,如相互不独立、彼此相容。人工计算顶上事件的概率一般采用下列近似计算方法g≈∑j=1K∏Xi∈Kjqig≈∑j=1Κ∏Xi∈Κjqi式中:g为顶上发生的概率;qi为第i个时间发生的概率;Xi∈Kj为第i个基本事件属于第j个最小割集。2.3基本事件概率的确定该技术的优点在于使工程人员能以演绎的方式直接探索出系统故障所在;能够指出与人们感兴趣的失效模式有重要关系的系统状态;能提供系统可靠性中定性和定量的分析;除了最小割集和顶事件的概率外,还可进行最小径集和3个重要度(结构、概率、临界)的计算。对不熟悉系统设计和运行而从事系统管理的人员提供图示帮助;运用FTA技术进行系统分析,能考虑到硬件故障,以及环境条件、人为失误和软件因素的影响。因此它不仅能分析施工过程中的技术故障,也能对工期和成本的风险进行分析。故障树技术也存在缺陷,编制较为复杂,容易遗漏信息等,基本事件概率的确定方法还有待研究。利用信息技术,建立基于故障树模型库的风险识别系统是克服故障树缺陷、推广该技术的有效途径。3故障树分析的设计建设工程风险识别系统由故障树生成模块、分析计算模块、文件输出模块和系统管理模块构成,如图2所示。故障树的生成有3种模式,即绘图生成、模板生成和导向生成,所构建的故障树为一个树图文件,可进行储存、编辑、打印等。故障树的自动分析包括自动计算最小割集、最小径集、顶上事件发生概率、基本事件重要度等。计算结果形成报告文件,可存储或打印。辅助模块包括为建树与分析提供数据的数据库、树图文件和报告文件操作系统、帮助系统和界面管理等。本系统集分析计算、图形绘制与数据库技术为一体,是多文档分析系统,可同时打开或建立的文件数量不受限制,可按宽幅挂图方式、图表方式输出分析结果。3.1基于故障树的建模技术建树是故障树分析的关键,定性与定量分析及系统防范措施的制定,均以所建的故障树为依据。现有的计算机辅助建树法主要依赖于人工,费工费时,建树过程自动化可视化程度不高。本着方便快捷、直观形象、自动化、多样性原则,本系统设计了绘图生成、模板生成和导向生成三种自动建树模式,如图3所示。基于绘图生成模式,在屏幕上可绘制相应的元素图形。故障树的绘制自上而下进行,根据需要可任意对某个门族添加新元素,系统能自动调节故障树的布局,能自动识别门与事件之间的关系。当所有门族和成员绘制完成,即完成整个故障树的绘制。模板生成模式提供一种形象的元素参数输入界面。如果有绘制好的故障树,只需要输入相应的元素和门的类别即可进行计算分析。所在门族输入完后,返回系统分析主界面,会自动生成所输入的故障树。在主界面上,可按绘图生成模式进行故障树的编辑修改。基于导向生成模式利用模型库技术对工程风险建立故障树。系统中的模型库分为系统库和用户库。系统库中按照分部分项工程进行分类,例如在基坑围护工程中可以存放排桩、地下连续墙、土钉墙等故障树分析模型。系统模型库由专业人员事前建立,里面存放的标准故障树模型体现了目前建设工程中风险路径的共性,所以可先针对住宅、地铁站点等共性较多的工程来编制模型库。系统模型库中所有的模型都能修改以适应不同工程的需要。用户库用来保存在使用过程中形成的故障树模型,以便模型库得到不断更新和充实。使用者根据系统的导向界面提供的查寻功能,查找与所要分析的问题相似的故障树,并在系统主界面上对故障树调整修改,直至满足要求。3.2简化的简化计算法该模块实现故障树的定性与定量分析。在分析前,首先判断故障树的完整性,若不完整,系统将要求修改。故障树的分析内容包括最小割集、最小径集求解、顶上事故发生概率计算、事件重要度分析等。其中最小割集、最小径集的求解是故障树分析计算的核心。本系统采用动态数组技术求解最小割(径)集。其解算过程包括两部分:一是求出故障树的所有割集,自动搜索并作替换运算,直至所有割(径)集全部找出;二是应用“自动衰减”化简法从所得出的割(径)集中求出最小割(径)集,即集矩阵的化简运算。对顶事件的发生概率提供两种计算方式,即精确计算和近似计算。根据求出的最小割集或最小径集,利用全概率公式求顶事件发生概率的精确解。系统能根据最小割集和最小径集数目,自动判断采用割集计算法还是径集计算法,以减少计算量。由于最小割集或最小径集中的基本事件一般是相容的,而大型复杂故障树顶事件发生概率的精确计算需要花费大量时间,为此系统提供了近似算法。近似算法可根据精度要求快速求得近似解,在开始计算之前需先输入允许的相对误差百分比,否则系统按内设误差值计算近似解。结构重要度、概率重要度和临界重要度的分析。从选项面板上选择所要分析的项目,系统即自动进行计算。依据计算结果系统以列表的方式按重要度大小自上而下排列基本事件。用户可根据基本事件的重要度排序来安排防范计划和措施。基本事件概率是故障树定量分析所需要的数据。系统概率数据库分为系统库和用户库。系统概率数据库存放标准故障树中基本事件的概率。这类概率数据一般有统一的标准和规范,比如混凝土浇注中的机械故障概率。用户数据库存放收集到的概率数据,如由专家打分法确定缺乏历史资料的概率数据。数据库中的数据也同模型库一样根据分部分项工程和不同的施工工序进行分类。由于施工风险故障树中的基本事件纷繁复杂,基本事件的概率确定是故障树技术定量分析的难点,所以数据库的建立是一个持续过程。3.3树图的编码和标注根据用户要求输出故障树及分析结果。树图和分析结果可单独或整体输出。故障树的显示有标准图式和内容文字图式,标准图式的树图上只标出门族成员的变量名称,而内容文字图式则标出名称内容文字,系统能根据内容文字的长短自动判断采用单行或多行标出。故障树的打印输出分为单页和多页两种方式,前者用于小图幅,后者用于需要大图幅输出的树图。3.4变量管理子模块系统管理模块主要完成系统的调度管理、变量的设置、赋值、排序、删除、恢复等,以及文件、故障树模型库和基本概率数据库的管理。变量管理子模块能实现变量的全自动化操作,包括门、事件变量名称的设置,门族成员位置的排序等。文件的管理包括文件的编