基于D-S证据理论的山区铁路隧道施工风险评估

山区铁路隧道施工具有不确定性和复杂性,为降低其事故发生的概率及所造成的损失,建立基于D-S证据理论的山区铁路隧道施工风险评价模型。该模型首先由AHP法计算评价指标的权重,采用基于Bayes近似法的D-S证据理论计算方法,进行多层次递阶评价,得出山区铁路隧道施工风险等级的评估值,为后续风险控制奠定基础。     

基于集对分析的地铁隧道施工塌方风险评价模式研究

地铁隧道施工塌方问题一直是影响工程建设的主要问题,风险评价是衡量塌方风险大小的手段,现有的风险评价方法普遍存在方法简单、主观性强、评价结果可靠性不高等问题,由于塌方风险具有较多的不确定性,且指标之间具有关联性.文中基于集对分析理论构建集对评价法,并应用到地铁隧道施工塌方风险评价中,该法考虑了塌方中的不确定因素和指标之间的关联性等问题,使得评价结果更为可靠.     

基于LEC-FAHP法的地铁车站深基坑施工安全风险评估

采用作业条件危险性评价法(likelihood exposure consequence,LEC)-模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)对地铁车站深基坑进行风险评估,通过分析多个深基坑塌方资料,总结影响施工安全的风险因素,结合太原地铁2号线H车站,遴选主要因素作为模糊层次评估方法的影响因子,统计分析得到各个因子对深基坑施工安全影响的概率。根据深基坑风险的传播性、模糊性、动态性,采用定性分析和定量分析相结合的方法,计算风险因素排序及事故等级,并采取风险控制措施。     

基于贝叶斯网络的地铁隧道施工风险分析

利用贝叶斯网络对地铁隧道施工期间的主要风险因素进行分析和评估,其评价方法和结果能对施工期间的风险管理提出一定的指导作用.     

山岭公路隧道施工安全动态风险评估方法研究

将新奥法监控量测手段与以往静态风险评估方法相结合,基于监控量测项目确定山岭公路隧道施工安全动态风险评估指标体系。先采用层次分析法确定各风险评估指标的初始权重,借助监控量测对各评估指标进行数据采集、分析、处理,确定出各评估指标的施工状态值。然后,建立动态风险估计模型,根据评估指标的施工状态分别对其风险概率和风险损失隶属度进行估计,确定出各评估指标的风险概率及风险损失隶属度模糊集。最后,采用模糊综合评价法确定出各评估指标的动态风险等级,该动态风险评估方法对减少山岭公路隧道施工安全风险具有重要意义。     

基于不可靠度的岩溶隧道涌水突泥概率风险评价

涌水突泥是岩溶隧道最常见的地质灾害之一,造成了极大的安全隐患,因此,需研究岩溶隧道涌水突泥风险评价方法,以期为风险响应提供理论支撑。为此构建了岩溶隧道涌水突泥概率风险评价体系,并结合环境与人的不可靠度,改进了概率风险评价方法。     

岩溶隧道施工风险 LEC区间分析方法研究

隧道施工风险评估可为风险控制提供依据,从而降低风险等级,较小施工风险损失。但目前大多采用定值进行风险分析,无法有效地考虑隧道施工风险环境的不确定性及模糊性,通过引入区间数学理论,以区间值代表风险值的可能取值范围,可有效地减小评价人员决策的主观性,同时结合基于风险环境的LEC评价法,构造了隧道施工风险LEC区间分析方法。通过湖南省永吉高速公路罗依溪岩溶隧道施工风险评价实例,验证了该评价方法的可行性及正确性。     

地铁隧道近距离穿越桥桩关键施工技术

地铁隧道邻近结构物,施工难度大、风险高,是地铁施工中的技术难题.大连地铁1号线黑石礁车站风道与轻轨桥桩之间最近距离仅为1.9 m,隧道开挖对桥桩影响较大.施工期间,按照一定间距在风道与桥桩之间采用钢管隔离桩措施,在水平方向上起到了变形阻断作用,有效地保证了隧道近距离穿越桥桩施工的安全.     

基于三角模糊云贝叶斯网络的盾构下穿段施工风险评估

为进行不确定性数据下地铁下穿施工风险评估,构建了基于三角模糊云贝叶斯网络(BN)的风险分析模型。将三角模糊数与云理论相结合,提出了定性评判向定量概率分布转化的方法。引入层次分析法(AHP)和状态影响因子得到云数字特征,生成随机风险云与统计方法计算节点条件概率表CPT。以实际工程为依托,建立了风险评价指标体系和网络模型,分析了施工风险水平和因素敏感性。研究结果与实际相吻合,验证了模型的合理性和有效性。     

暗挖地铁隧道的降水施工技术

浅埋暗挖隧道施工成功与否的关键在于地下水的处理。某隧道工程实施了洞外管井降水,效果显著,创造了良好的经济效益,同时为同类地铁隧道施工提供了理论依据和经验数据。该技术值得在富含水地质条件下城市地铁隧道施工中推广应用。     

基于物元理论的地铁工程施工安全风险评价方法

如何对地铁工程施工安全风险进行科学评价是一个非常重要问题.根据反映地铁工程施工安全风险的主要指标,采用物元综合评判法,应用关联函数,建立了地铁工程施工安全风险评价模型.最后对某地铁工程进行了实例说明,证明了物元模型在地铁工程施工安全风险预测中的应用可行性.     

地铁车站大断面风道施工对地面建筑物的影响及控制

在城市隧道穿越工程施工前,应制定详细的建筑物安全性控制程序,其中包括建筑物安全现状评估、隧道施工对建筑物影响预测及施工过程控制、工后评估及结构状态恢复等.北京地铁5号线天坛东门站西北风道大断面风道施工需要在松散不良地质条件下穿越天坛公园＂青山居＂仿古建筑及旅游服务部等建筑,施工难度大,施工风险极高.根据建筑物安全性控制的要求,对地铁隧道施工的影响进行了数值模拟预测及对比分析,阐述地层变形模式和相应的控制措施.另外,为严格控制地面沉降及建筑物安全,在对该工程特点和控制方案系统分析的基础上,提出采用树根桩隔断墙和洞内超前注浆、掌子面注浆及控制开挖、墙基下方地层注浆加固等综合技术,有效控制了地面沉降和建筑物沉降,保证了隧道施工顺利完成.     

不良地质条件下盾构法施工隧道地表沉降规律研究

结合我国某市地铁某标段工程实例,采用数值模拟的方法对该标段不良地质条件下盾构法施工隧道地表沉降规律进行研究。研究结果表明:盾构法施工隧道因其不易受到外界环境的影响,在隧道开挖过程中围岩变形较小,变形区域基本呈槽型;数值模拟结果和实测数据结果基本吻合,最大沉降为4.5mm左右,且发生在隧道正上方。     

承秦高速公路隧道施工风险管理研究

以承秦高速公路秦皇岛段隧道工程为背景,结合国内外研究成果及风险评估指南,对隧道工程施工阶段安全风险评估体系进行了全面梳理,提出了公路隧道施工过程中风险管理的框架以及相应的评估方法,计算得到风险事件等级,并结合风险接受准则提出了相应的风险控制措施,为工程建设管理提供了可靠的参考依据。     

地铁盾构隧道下穿对铁路股道影响的探讨

文中借助于某市地铁线路一区间隧道下穿该市火车站国铁站场的工程实例,剖析了盾构法施工造成地面沉降的主要原因,以及盾构隧道下穿国铁线路股道可能出现的风险因素及影响,提出了相应的防护措施.通过工程实例提出了隧道下穿铁路股道的控制标准,并证明了盾构法施工对于控制地面沉降的突出作用.     

基于概率论-逻辑学的隧道各方关系与风险研究

基于经典概率论及逻辑学,提出了用于隧道及地下工程参建各方关系与风险概率评定方法.结合工程实例从工程参建各方的逻辑关系角度,构建了适用于隧道及地下工程风险评价的各种逻辑概率树模型.对比分析发现,或门模型中工程风险概率大于参建各方概率的最大值,与门模型中工程风险概率小于参建各方概率的最小值,而混合门模型介于参建各方概率最大值与最小值之间.故在隧道建设过程中,应调整参建各方协作关系,建立起与门模型关系,尽量避免构成或门模型关系.      

哈尔滨地铁1号线变形监测方法及数据分析

我国城市轨道交通建设进入迅猛发展时期,对地铁在运营期间进行地下隧道结构和车站的位移进行变形观测是一项长期而必要的工作。结合哈尔滨地铁1号线结构稳定性监测工程,研究地铁变形监测方法,通过对监测数据的分析,得出变形结论,向地铁管理部门提供准确完整的决策依据,为地铁采取综合性的预防和治理措施提供科学依据。     

复杂环境条件下地铁隧道下穿燃气管线加固技术

地铁隧道掘进对地下管线的影响已成为当前地铁工程中的重点问题.结合深圳地铁5号线深民区间隧道下穿梅龙路燃气管线的工程实践,基于现场量测结果,找到了前期地表沉降规律,分析了隧道开挖对燃气管线的影响.针对地表和管线沉降过大可能引起燃气管线破坏的实际情况,按照管线埋置深度,提出了分级控制地表和管线沉降的措施：对于埋深较浅段,采取了明挖加固法;对于埋深相对较大段,采用地表加固和洞内加固相结合的方法.现场监测结果表明：保护措施有效地控制了地表和管线的沉降量,确保了燃气管线的安全,对类似工程有一定的参考价值.     

地铁盾构隧道穿越既有铁路隧道的数值模拟

以无锡地铁某盾构隧道区间穿越既有铁路隧道为工程实例,基于Ansys数值软件建立3维力学模型,从盾构隧道施工过程中的盾构推力、注浆压力、施工工况、相邻隧道间距4个方面对盾构隧道施工引起的既有铁路隧道的结构变形和受力规律进行了数值模拟,并分析了既有隧道变形的机理和影响因素。     

基于层次分析法和D-S证据理论的码头风险评估

在码头风险评估过程中,目前常用的方法对风险事件发生的概率和影响上有一些主观的定性分析,带有结论上的模糊性.运用一种层次分析法和证据理论结合的方法可以提高评估的准确性和可靠度,该方法通过层次分析法确定各评估因素的权重,在此过程中用D-S证据理论对专家评分数据进行融合修正,运用D-S证据理论的合成法则确定码头的风险值.将该方法应用到日照港岚山港区北作业区已建15万吨级散货泊位风险评价中,结果表明码头建设总体处于良好水平,与码头建设情况相符,验证了模型的可信度.