贝叶斯网络的隧道施工风险可视化预警与应用

为研究梯级水库漫坝连溃的风险,并探索贝叶斯网络在水库连溃风险分析中的可行性,通过构建洪水作用下双库连溃的贝叶斯网络模型,并选取四川省大渡河上两相邻梯级水库进行分析,以推求水库漫(溃)坝概率及评估连溃风险。分析过程表明贝叶斯网络方法能直观、简便地分析多风险源共同作用下的水库群连溃风险问题。结果表明,两水库天然洪水漫坝条件概率的数量级均为10-6,洪水引发单库漫坝风险较小；正常蓄水位以上,上游水库溃坝洪水致下游水库漫坝条件概率超0.8,即上游水库溃坝导致水库连溃的风险很大。

针对采用掏土迫降、地基基础注浆加固施工方案的房屋纠偏加固工程,提出基于贝叶斯网络的高层住宅纠偏加固风险评估。将事件树输出的事件序列作为事故树的中间事件,构造出纠偏加固工程的事故树,将构建的事故树转化为贝叶斯网络,依据专家经验及问卷调查的数据确定贝叶斯网络中的参数,并以此为基础对项目进行风险评价,确定影响纠偏加固的关键风险因素并进行风险控制。应用该方法对房屋纠偏加固进行风险评价,验证该方法切实可行,为决策者提供了理论依据。

为了使金属矿山安全管理人员能更有效地对矿山进行风险管理。通过对采矿区间事故数据的统计,依据事故后果严重程度确定其权重值,建立矿山事故灾害事故树模型,并将其转换为贝叶斯网络,对各类生产事故条件概率进行计算。将计算结果与矿山其后几年生产事故数据进行比较,该风险分析模型能有效对矿山事故进行分析。

针对采用掏土迫降、地基基础注浆加固施工方案的房屋纠偏加固工程,提出基于贝叶斯网络的高层住宅纠偏加固风险评估。将事件树输出的事件序列作为事故树的中间事件,构造出纠偏加固工程的事故树,将构建的事故树转化为贝叶斯网络,依据专家经验及问卷调查的数据确定贝叶斯网络中的参数,并以此为基础对项目进行风险评价,确定影响纠偏加固的关键风险因素并进行风险控制。应用该方法对房屋纠偏加固进行风险评价,验证该方法切实可行,为决策者提供了理论依据。

为了对隧道围岩失稳风险做出准确判断,预防围岩失稳灾害的发生,将贝叶斯网络方法应用于隧道围岩的稳定性评价中,对围岩失稳风险进行预警。通过引入基于贝叶斯网的知识表达和相应的不确定性推理原理,构造了隧道围岩失稳风险定量评估专家系统,结合专家的先验知识和现场数据得到节点的后验概率分布,对某隧道施工支护参数的进行了多方案的比选,工程实践证明专家系统推荐的支护参数具有良好的适用性。

隧道工程具有复杂性和不确定性,其施工过程存在很大风险。该文调研隧道工程历史案例,从问题、情景描述、求解方法和结果4个方面进行案例库的设计和归纳。根据粗糙集理论,利用差别矩阵实现对案例决策表特征值属性约简和属性权重的学习。与传统方法相比,该方法有利于减少主观影响,提高风险评估准确率和效率,保证了隧道施工的安全性。

在城市电网系统运行的可靠性管理中，传统的潮流在线“n-1”故障扫描分析阶段，缺乏电网在线安全稳定评估、预警和预防控制功能。本文根据并网运行的操作与潮流计算问题，阐述城市电网安全预警与可视化安全决策支持系统在城市电网系统中的应用，提升电网调度的辅助决策功能和对电网事故的处理能力，将电网安全可视化及市场运营一体化（mos）系统与能量管理系统高级应用有机的结合在统一技术平台上。

鉴于在开挖过程中隧道的开挖面稳定性至关重要,本文运用贝叶斯网络与云模型在复杂系统分析中的优势,基于工程实践经验与研究,采用贝叶斯网络与云模型构建了基于云贝叶斯网络的泥水盾构隧道开挖面稳定性研究模型,对于数据在贝叶斯网络各节点的状态归属上使用了云模型,使得属于各状态界限处的数据能够得到客观归类,同时对最终风险节点使用了综合云生成方法,能输出具体风险值。以某隧道工程的泥水盾构隧道开挖面为实例研究,通过正向推理预测估计三个具有代表性的截面风险值,结合反向推理得到了对各截面稳定性最重要的因素,验证了提出方法对复杂工程失效问题的分析能够提供决策支持。

针对传统地下工程反馈分析方法中有限的局部优化和非常复杂的数据计算问题,引入差异进化算法和可视化模块,并结合三维数值模拟和正交设计及visualc#开发智能反馈分析系统。并对该系统的理论,软件框架和开发方法进行了介绍,基于现场监测数据,该系统在隧道工程实际中是可行的。

项目管理工作中一个重要的部分是风险管理的。文章通过阐述项目风险的特征与一般风险管理工具的缺点，提出将贝叶斯条件概率的相关理论运用到风险管控工作中，利用贝叶斯网络有效的进行动态风险管控，为从事项目管理工作者提供参考。

本文从我国工程施工风险现状出发,分析了工程风险影响因素,建立了模拟退火神经网络的工程风翔预警模型,收集了40个实际工程数据,并运用模型进行对风险进行预测,结果验证了模型的有效性。

针对电力系统变电站的风险管控提出一种新思路.利用变电站内的多源信息进行远程可视化管理,并对该管理模式的特点进行阐述,并对已取得的成效和改进措施进行探讨.

在建设项目安全管理中,理解安全风险以及导致其发生的风险因素至关重要。传统的风险评估方法基于专家主观经验评价风险发生的概率,并未考虑施工现场安全管理的实施效果,经常导致安全风险的评估结果出现偏差。采用贝叶斯网络方法建立风险事件、风险因素之间的关系模型,通过引入\"安全风险抵抗能力\"这一概念,根据施工现场所具备的安全管理能力,结合风险贝叶斯网络评估风险事件的发生概率。应用所建立的模型评估北京三里屯某项目的四类火灾风险事件,评估结果为电气导致的火灾发生的概率最高,多位专家的意见以及实际案例支持了本评估结果的准确性。

随着我国建筑行业的快速发展风险管理是施工管理领域中的一项重要内容。通过对bim模型在施工预警中的预警分析，有利于提高施工项目风险预警的水平。本文主要针对bim预警研究现状、bim模型的创建原则、模型的架构进行分析探究。对bim技术作为建筑宏观框架的外部环境的一部分，参与方协同设计，bim数据的完整性保护等。

随着我国建筑行业的快速发展风险管理是施工管理领域中的一项重要内容。通过对bim模型在施工预警中的预警分析，有利于提高施工项目风险预警的水平。本文主要针对bim预警研究现状、bim模型的创建原则、模型的架构进行分析探究。对bim技术作为建筑宏观框架的外部环境的一部分，参与方协同设计，bim数据的完整性保护等。

针对建筑施工现场频繁发生的火灾事故,将这一事故作为顶事件并分析导致顶事件发生的基本事件,构建故障树,表示出各基本事件与顶事件之间的逻辑关系.再将故障树转化成贝叶斯网络模型,通过贝叶斯网络的推理能力计算出顶事件发生的概率和各基本事件的后验概率.计算出各个基本事件的结构重要度、概率重要度、关键重要度,分别对三类重要度进行排序,定量地评估建筑施工火灾风险发生的可能性,找出最薄弱的环节,有针对性地指导现场施工.并引用案例数据计算施工过程中火灾事故的风险值,证明了将故障树与贝叶斯网络模型结合分析建筑施工安全风险这一方法的有效性和简便性,找出最能影响顶事件发生的风险因素,以及最容易降低概率的风险因素来更好地指导施工,将火灾风险降低到最小.

隧道施工与其他工程相比,影响其安全的因素复杂多样,对隧道施工风险进行安全评价一直备受关注.本文以广东省某隧道为例,采用危险指数法估算隧道风险等级,并在此基础上选取危险单元进行监控量测以及人工巡查,通过监控量测位移管理进行控制及预警,实现从风险评估、监控量测和人工巡查三方面综合提高隧道施工的安全性.

针对目前通风软件功能存在局限性的现状,结合矿山开采深度增加和通风网络越来越复杂的实际,开展了新型矿井通风系统三维可视化研究。基于回路风量法和节点风压法提出了新的改进解算算法,使其能够解决复杂的通风网络解算问题;根据新的矿井通风系统双线巷道自动生成算法逐层生成闭合轮廓线,将各层轮廓线三角化并将所有的三角化网格合并,生成封闭的三维联通实体巷道;采用"层次式平台+插件"的方法进行系统开发。最终实现了通风系统三维可视化模拟、网络解算优化、通风管理信息化;与矿山数字化软件相结合,可有效集成监控监测系统,实现数据管理一体化和矿山安全管理。

南水北调工程是目前我国最大的调水工程。随着工程的建设和运行,由不确定性问题引起的风险问题越来越受到关注,工程运行的风险分析也摆在管理者的面前,如何识别、评估、降低和控制风险的发生成为南水北调工程运行中的一个重要问题。本文首次将贝叶斯网络理论引入到南水北调综合风险分析中,选取东线工程宝应抽水泵站为研究对象,利用贝叶斯网络推理功能得出宝应站运行综合风险发生的概率为0.025%,风险发生的等级为"较低"。利用情景分析的方法,得出在影响综合风险的因素中,泵站的管理维护状况条件改变时,综合风险变化最大,因此需要予以重点关注。

从安全管理、人、设备设施和环境等4个方面确定18个地铁运营安全影响因素。采用解释结构模型分析影响因素之间的关系,构建结构模型,并将其转换为多态贝叶斯网络结构。同时,引入模糊集理论,将专家给出的自然语言变量转化为概率信息,输入到多态贝叶斯网络并进行风险评估。案例研究说明,该风险评估方法应用于地铁运营安全分析中切实可行。

目前城市供水管网爆管事故频发,城市管网的供水安全受到极大的威胁。本文以北方城市zz市供水管网为研究对象,建立了爆管信息的数据库和爆管风险预测模型,对供水管网发生爆管的概率进行了预测,并编写可视化程序,通过在线地图api的技术,使管网风险评价结果以图形形式在城市地图上动态展现。这为供水企业的管网巡检、管道风险预警、管道探漏提供了有效的可视化解决方案,并且为管网改造维护提供了评价标准和依据。

双车道公路是我国公路网的重要组成部分,对其进行风险性分析能有效降低交通事故风险。在分析道路风险产生因素的基础上,构建了双车道公路风险评估指标体系,根据贝叶斯网络理论构建贝叶斯网络拓扑结构,再结合大量事故数据,采用em算法确定了节点的条件概率表,最终建立了基于贝叶斯网络的风险评估模型。通过对模型进行等级划分,证明了该风险评估方法的有效性。