基于耦合矩阵分解体系的海底沉管隧道工程施工HSE风险评价研究

来源 :东北财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wxxflystar
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着经济社会发展和城市投资力度的加大,海底沉管隧道工程项目变得越来越大型化、综合化、复杂化。海底沉管隧道为大型海底通道的一种工程形式,其形式为路上预制沉管,封闭后运输至海上固定轴线位置进行安装的水下工程。与陆地上施工的隧道相比,海底沉管隧道具有非常的特殊性,项目建设过程中存在难以预测、不确定的风险。但海底沉管隧道对于现代城市交通建设有着不可比拟的优越性,近年来在我国陆续启动,如已经建成的港珠澳大桥海底沉管隧道、青岛胶州湾海底沉管隧道、厦门翔安海底沉管隧道和即将建成的深中通道、大连湾海底沉管隧道等项目的建设,加速了我国海底沉管隧道工程的发展进程。但是,由于海底沉管隧道工程具有建设规模大、结构型式多、环保要求高、施工管理难度大等特点,在施工及管理过程中,会面对多种不确定性的风险,如有忽视即演变成不可挽回的损失和事故。因此,如何对海底沉管隧道工程施工进行系统的风险评价,以确保工程质量、规避风险事故发生,已成为海底沉管隧道工程作为施工风险评估的一项重点工作。在常规风险分析中,通常采用的是统计的方法,但是该方法主要用于考虑不定问题出现的随机性,需要有大量的实践调查作为基础才能具备较高的准确性。但是,针对于海底隧道工程的实例不多,采用此方法对于海底沉管隧道工程安全风险分析适用性不大。此外,海底沉管隧道安全风险造成的后果损失形式难以统一进行描述,传统的计算方法对很难评价出安全风险造成的损失,所以,寻求一种描述海底沉管隧道综合特性的方法,也是海底沉管隧道风险分析中亟待解决的问题。本文以海底沉管隧道工程施工全过程为研究背景,从工程施工管理过程的实用性作为出发点,以基于耦合矩阵分解体系的工程施工HSE管理模式,建立了海底沉管隧道工程施工风险评价模型。论文从对海底沉管隧道工程的项目特征与HSE风险特征分析入手,重点介绍了研究背景、目的、意义和风险识别主要研究内容、方法,分析了海底沉管隧道工程的特点以及安全方面存在的风险、隐患。介绍了海底沉管隧道施工的特点,同时分析了基于WBS-RBS的海底沉管隧道工程施工HSE风险识别理论和相关步骤,将WBS-RBS应用于HSE风险识别理论中,构建了风险识别理论体系。以相关分析资料、现场调查以及专家评价等方式,从健康、安全以及环境三个方面,构建了海底沉管隧道工程施工风险识别指标体系,耦合形成海底沉管隧道施工WBS-RBS矩阵,形成更加全面的风险分析模型。从定量和模糊综合评价两个方面,建立了海底沉管隧道工程施工风险的评价模型,将AHP法应用于风险因素的权重和总权重的计算,运用专家调查等方法建立判定矩阵,并采取求和的方法来计算特征向量。其中,采用LEC法计算每个单元的风险程度、划分风险等级,在模糊综合评价方法中,海底沉管隧道工程施工风险综合评价模型的构建之前,通过采用专家打分的方式并根据其安全等级的分数值来确定风险评价的级别,从而得到作业单元的风险水平,为相关的施工、管理人员提供相关的参考。并以大连湾海底沉管隧道工程施工为例,将建立的模型应用于大连湾海底隧道工程风险评估,以此研究风险评价模型在海底沉管隧道工程中的应用效果。本文的创新点在于从海底沉管隧道工程施工过程中的安全风险因素出发,建立耦合矩阵分解体系风险指标评价体系,构建基于耦合矩阵分解体系的海底沉管隧道施工安全风险评价模型,并进行单元定量分析和综合评价。在通过耦合矩阵分解体系判别出沉管隧道工程项目HSE风险因素的基础上,从系统角度出发,构建沉管隧道工程项目HSE风险综合评价指标体系,并与模糊数学相结合,提出模糊综合评判方法,能够综合评价沉管隧道工程项目HSE风险。从根源上进一步探讨海底沉管隧道工程项目HSE风险的产生原因,进一步深入认识和把握海底沉管隧道工程项目施工HSE风险的内涵。
其他文献
随着“人工智能和实体经济深度融合”的主题的提出,这意味着人工智能产业将作为创新型国家建设目标的重要组成部分得以发展。现如今,人工智能已经融入了各行各业并得以广泛应用,并且具有一定的自主性和不可预测性。以人工智能技术为代表的无人驾驶汽车在未来逐渐取代传统汽车将成为大势所趋。但是在目前的阶段,无人驾驶汽车仍然无法避免日常生活中发生的各类交通事故。一旦无人驾驶车辆发生道路交通事故,如何评估赔偿责任也成为
学位
机械臂是制造业的重要组成部分,被广泛应用于各种各样的工业领域。目前市面上机械臂的工作都是采用人工示教的方式来实现,虽然这种方法已经很成熟,但存在费时费力、自动化程度低、应用场景单一等诸多问题。近年来,工业产品快速更新换代,传统的人工示教方法已经显得力不从心。因此,机械臂运动规划用于解决机械臂自主避障问题成为目前的研究重点。传统的运动规划算法随着维度的增加,其计算量会呈指数增长,不适用于具有多自由度
学位
近些年来,多智能体分布式协同控制的研究越来越受到广泛的关注,其中分布式优化由于在分布式机器学习及分布式计算中存在巨大的应用前景,逐渐成为分布式协同控制领域的焦点问题。基于多智能体系统的分布式优化的目标是通过智能体的个体计算和与其相邻智能体的局部通信,获得系统全局目标函数的最优解。本文利用图论、矩阵论、概率论以及李雅普诺夫稳定性判据等相关理论与数学工具,研究了存在通信丢包情况下的连续时间多智能体系统
学位
多标记学习已成为机器学习的热门研究领域。在多标记学习任务中,标记相关性和标记增强作为两个重要的研究方向,吸引了众多学者的关注。本文针对这两个研究方向目前存在的不足展开了研究,具体研究内容和研究意义如下:标记相关性:Binaryrelevance(BR)是最广泛使用的多标记学习方法。BR通过针对每个标记构建一个二分类器,从而将多标记学习问题转换为一组二分类问题。BR简单直观,但是在构建模型过程中缺乏
学位
预约作为一种独立的合同形式,是约定双方当事人后续订立本约关系的一种法律手段。随着社会主义市场经济的高速发展,单纯的“要约-承诺”已经无法满足市场交易的需要,越来越多的预约合同也应用到交易活动中。《民法典》的颁布也将预约合同提升到了法律层面。对于预约合同进一步研究有助于使得预约合同在实践中充分发挥作用,实现其功能价值。从《商品房买卖合同纠纷司法解释》、到《买卖合同司法解释》、再到新颁布的《民法典》,
学位
随着小型无人机应用场景的多样化与智能化,通过机载传感器实现高精度的自主定位是无人机执行各种任务的首要前提。本文着眼于小型无人机平台上的视觉导航方法以及惯性测量单元作为辅助的视觉惯性导航技术的研究。针对目前小型无人机平台负载能力较低,计算资源有限等问题,本文在半直接法单目视觉里程计基础上融合惯性测量单元,提出一种轻量级的半直接视觉惯性导航方法。本文主要工作包含以下几点:(1)视觉跟踪过程中,在关键帧
学位
十九大报告中表明,我国经济发展模式发生了转变,由过去利用人口红利和消耗资源的高速发展阶段,转向了越来越注重效率的高质量发展阶段。追求高质量的供给体系的特点是,一方面经济增长速度放缓,另一方面,注重市场对资源配置的主导作用,将供给的质量和效益放在同等重要的位置。在此背景下,2016年10月,在经济新常态的宏观背景下,《关于市场化银行债权转股权的指导意见》的发布表明债转股作为一种工具被正式提出并开始实
学位
电液伺服系统作为典型非线性被控对象具有内部结构复杂、工作环境多变和安全性要求高的特点。目前基于解析模型的方法难以精确描述电液伺服系统的动态特性,进而无法继续提高系统的动态控制性能和抗干扰能力,需要研究数据驱动的电液伺服系统非线性鲁棒控制方法。因此,基于VSV电液伺服闭环控制与故障模拟实验台,本文利用柔性行动者批判算法无模型异步策略迭代的特点,提出了基于优化稀疏奖励的SAC深度强化学习控制方法改进了
学位
随着飞机和发动机性能的提高,航空发动机控制系统设计的要求也不断提高,控制变量也不再只是燃油流量一个,相对于传统的控制模型建模方法以及变增益控制,目前的控制系统设计提出了更高的要求。航空发动机状态变量建模则是航空发动机控制系统设计及仿真试验的重要组成部分,可减少试验风险和成本。因此,本文基于某型涡扇发动机,开展了涡扇发动机全包线控制模型建模、过渡态控制规律设计的研究。主要研究内容如下:为了解决涡扇发
学位
在高速发展的信息化时代,信息科学技术已深入社会各行各业,金融科技更是得到了极大的发展。传统的利用搜索引擎获取信息方式给用户带来的是数量庞杂、内容繁复的结果,借助知识图谱对知识进行整合,利用智能问答系统进行问答交互,可以帮助用户快速获取有效信息,提高办事效率。随着线上渠道的普及与完善,传统的单纯依靠人工的客服模式也已经转变为人机结合的智能客服模式。为帮助用户快速、准确地获取信息,针对客服行业的问答系
学位