基于貝葉斯故障樹模型港口工程建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)分析

 引言
港口工程有投資大、工期長、受自然條件影響大、涉及專業(yè)面廣等特點(diǎn)，存在著大量的不確定風(fēng)險(xiǎn)因素，是一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)建設(shè)工程。近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代化建設(shè)的快速發(fā)展，港口工程中大型碼頭、改擴(kuò)建碼頭和危險(xiǎn)品碼頭越來越多，對港口工程技術(shù)提出了更高的要求，由此發(fā)生工程事故的概率也不斷上升，造成巨大的人員和財(cái)產(chǎn)損失。因而風(fēng)險(xiǎn)管理已是港口工程中不可分割的部分，而量化風(fēng)險(xiǎn)事故的發(fā)生概率是風(fēng)險(xiǎn)管理中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。
由于港口工程中涉及的問題具有復(fù)雜性和不確定性等特點(diǎn)，如何進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理與控制，是港口工程建設(shè)研究的難點(diǎn)。本文采用故障樹分析法，從導(dǎo)致工程失敗的多方面原因出發(fā)，首先找出深基坑工程中可能導(dǎo)致事故的各種事件組合，由此確定各種可能組合方式和其發(fā)生概率，利用FTA分析方法首先應(yīng)分別確定初因事件或基本事件的發(fā)生概率，這種確定性概率往往由專家經(jīng)驗(yàn)和決策者的意向得到，但由于統(tǒng)計(jì)過程中各種因素的影響和專家經(jīng)驗(yàn)的局限性，所得到的數(shù)據(jù)本身存在著不確定性，為了去除這種主觀因素不確定性帶來的數(shù)據(jù)不合理，引入了貝葉斯概率算法進(jìn)行概率修正。
1 故障樹的建立
1.1 港口工程的風(fēng)險(xiǎn)故障樹建立 遵循FTA編制的有關(guān)原則，在研究港口工程事故原因基礎(chǔ)上[1]，建立了故障樹模型，如圖1，對圖1進(jìn)行說明如下[2]：
①各層事件均以相同首字母編號，頂事件編號為T，基本事件Xi開頭按序編號，其它中間事件按由上至下以Bi、Ci、Di為開頭分別編號。
②圖1中，在風(fēng)險(xiǎn)類別層級中，B1為外部環(huán)境，B2為項(xiàng)目內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)；在風(fēng)險(xiǎn)事故域1層級中，C1為宏觀經(jīng)濟(jì)，C2為市場環(huán)境，C3為社會環(huán)境，C4為政策環(huán)境，C5為地域環(huán)境，C6為施工環(huán)境，C7為技術(shù)環(huán)境，C8為管理水平；在風(fēng)險(xiǎn)事故域2層級中，D1為集輸運(yùn)條件，D2為自然環(huán)境，D3為時(shí)間，D4為主體，D5為原料及產(chǎn)出品，D6為文案，D7為技術(shù)基礎(chǔ)，D8為技術(shù)過失，D9為信息。
③在風(fēng)險(xiǎn)因素基本事件集中，X1為利率變動，X2為通貨膨脹率，X3為投資，X4為GDP增長率，X5為貨源，X6為社會投資規(guī)模，X7為腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展，X8為船舶噸位，X9為用地投資方式，X10為價(jià)格，X11為辦理審批手續(xù)，X12為水運(yùn)建設(shè)市場管理，X13為產(chǎn)業(yè)政策，X14為產(chǎn)業(yè)要素的投入與產(chǎn)出，X15為鐵路，X16為公路，X17為水路，X18為管道，X19為機(jī)場，X20為水文，X21為氣象，X22為工程地質(zhì)，X23為泥沙，X24為工藝延誤，X25為工程延誤，X26為分包商，X27為操作者資質(zhì)，X28為原材料，X29為半成品，X30為構(gòu)配件質(zhì)量，X31為施工組織設(shè)計(jì)，X32為施工方案，X33為工藝技術(shù)，X34為施工技術(shù)，X35為施工工藝，X36為設(shè)計(jì)變動，X37為計(jì)算失誤，X38為設(shè)備故障及損壞，X39為信息不準(zhǔn)確或錯(cuò)誤，X40為信息短缺，X41為信息處理緩慢，X42為信息傳遞錯(cuò)誤，X43為項(xiàng)目管理者素質(zhì)、能力，X44為項(xiàng)目組織結(jié)構(gòu)。
1.2 上行法計(jì)算最小割集 針對圖1港口工程的風(fēng)險(xiǎn)故障樹計(jì)算最小割集，使用Semanderes法運(yùn)用布爾代數(shù)計(jì)算規(guī)則求解。
該事故樹的最小割集為{X1}，{X2}，{X3}，{X4}，{X5}，{X6}，{X7}，{X8}，{X9}，{X10}，{X11}，{X12}，{X13}，{X14}，{X15}，{X16}，{X17}，{X18}，{X19}，{X20}，{X21}，{X22}，{X23}，{X24}，{X25}，{X26}，{X27}，{X28}，{X29}，{X30}，{X31}，{X32}，{X33}，{X34}，{X35}，{X36}，{X37}，{X38}，{X39}，{X40}，{X41}，{X42}，{X43}，{X44}。
2 基于概率樹模型下的貝葉斯定量概率分析
根據(jù)條件概率的定義，在事件B發(fā)生的條件下事件A發(fā)生的概率是P（A|B）=P（AB）/P（B）。[3]對港口工程風(fēng)險(xiǎn)類別、風(fēng)險(xiǎn)事故域進(jìn)行權(quán)重分析，根據(jù)專家打分法給出權(quán)重比，通過權(quán)重比，假定條件概率P（U）=P（BCD）。風(fēng)險(xiǎn)因素集中風(fēng)險(xiǎn)因素Xi對應(yīng)的相關(guān)概率P（UiXi）由專家經(jīng)驗(yàn)
給出。
利用貝葉斯條件概率計(jì)算公式可計(jì)算P（Xi|Ui）=P（XiUi）/P（Ui），每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素Xi對應(yīng)的貝葉斯概率公式計(jì)算結(jié)果。即可得對應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因素事件的后驗(yàn)概率，由此對每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的先驗(yàn)概率進(jìn)行修正，確保最小割集的關(guān)鍵重要度的精確性。
3 基于故障樹模型的港口工程風(fēng)險(xiǎn)因素重要度分析
針對概率重要度不能考慮風(fēng)險(xiǎn)因素自身概率大小的問題，可以引入關(guān)鍵重要度來解決。關(guān)鍵重要度分析，它表示第i個(gè)基本事件發(fā)生概率的變化率引起頂事件發(fā)生概率的變化率。因此，它比概率重要度更合理更具有實(shí)際意義。其表達(dá)式為：
I■■（i）=■■
=■■■
=■I■（i）
根據(jù)關(guān)鍵重要度計(jì)算公式，可推導(dǎo)港口工程風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯關(guān)鍵重要度公式（1），如下：
I■■（i）=■Ig（i），i=1，2…44（1）
跟據(jù)表1中港口工程風(fēng)險(xiǎn)因素貝葉斯關(guān)鍵重要度，識別出風(fēng)險(xiǎn)因素對港口工程影響最明顯的前十個(gè)因素，即風(fēng)險(xiǎn)因素Xi對港口工程T重要度排序?yàn)椋篒■■（38）>I■■（36）>I■■（5）=I■■（43）>I■■（8）>I■■（40）>I■■（25）=I■■（41）>I■■（1）>I■■（10），即造成港口工程風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性大小前十個(gè)因素依次為：{X38}、{X36}、{X5}、{X43}、{X8}、{X40}、{X25}、{X41}、{X1}、{X10}。
4 結(jié)語
本文通過港口工程故障樹模型的建立，通過貝葉斯算法計(jì)算出對于港口工程風(fēng)險(xiǎn)因素的貝葉斯關(guān)鍵重要度，通過貝葉斯關(guān)鍵重要度的排序，識別出對于港口工程造成風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性大小前十個(gè)因素依次為：①設(shè)備故障或損壞；②設(shè)計(jì)變動；③貨源；④項(xiàng)目管理者素質(zhì)、能力；⑤船舶噸位；⑥信息短缺；⑦工期延誤；⑧信息處理緩慢；⑨利率變動；⑩價(jià)格。進(jìn)而對以后的風(fēng)險(xiǎn)管理的工作重點(diǎn)提供了一定的理論基礎(chǔ)。