摘要：引水隧洞建設(shè)中坍塌事故多發(fā)且后果惡劣，為有效預(yù)防坍塌事故，提出基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和灰色關(guān)聯(lián)分析的引水隧洞坍塌事故關(guān)鍵致因識(shí)別方法。首先，深入分析歷史事故，從4個(gè)維度系統(tǒng)地總結(jié)風(fēng)險(xiǎn)因素集；其次，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素及其影響關(guān)系構(gòu)建坍塌事故致因網(wǎng)絡(luò)模型，并多指標(biāo)、多維度地對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重要度分析；最后，鑒于單一特性可能無(wú)法全面呈現(xiàn)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力，引入灰色關(guān)聯(lián)分析可有效融合節(jié)點(diǎn)的多個(gè)特征指標(biāo)，進(jìn)而確定各風(fēng)險(xiǎn)因素的重要程度，并從工程實(shí)踐角度提出建議。

關(guān)鍵詞：引水隧洞；坍塌事故；灰色關(guān)聯(lián)分析；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；致因分析；風(fēng)險(xiǎn)管理

0 引言

20世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)對(duì)水利工程建設(shè)的資金投入不斷增加，水利工程事業(yè)快速發(fā)展，先后興建了滇中引水、引漢濟(jì)渭、引江濟(jì)淮等工程，實(shí)現(xiàn)了水資源的調(diào)配，促進(jìn)了缺水地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展^[1]。引水隧洞

作為引水工程的關(guān)鍵設(shè)施，具有建設(shè)周期長(zhǎng)、建設(shè)難度大、施工風(fēng)險(xiǎn)高等特點(diǎn)，對(duì)施工效率和施工安全構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。由于地質(zhì)條件、施工技術(shù)等多重限制，引水隧洞施工建設(shè)中事故頻發(fā)，不僅加大了施工難度和建設(shè)成本，還可能引發(fā)次生危害，威脅社會(huì)穩(wěn)定，其中坍塌事故占比最大且人員傷亡最嚴(yán)重^[2]。因此，如何有效預(yù)防引水隧洞坍塌事故，保障施工安全，是一項(xiàng)重要課題。

以往關(guān)于引水隧洞坍塌事故的研究聚焦于兩個(gè)方面。一是基于實(shí)際數(shù)據(jù)和特征參數(shù)分析的預(yù)測(cè)預(yù)警研究。例如，Chen等^[3]以引松引水工程的18組坍塌數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，引入特征參數(shù)TPI（巖石扭剪掘進(jìn)指標(biāo)）對(duì)塌方段進(jìn)行了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；劉詩(shī)洋等^[4]將FPI（現(xiàn)場(chǎng)貫入指標(biāo)）和TPI（巖石扭剪掘進(jìn)指標(biāo)）作為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練對(duì)象，結(jié)合時(shí)間序列預(yù)測(cè)法分析了工程塌方概率；Hou等^[5]以松花江輸水工程TBM運(yùn)行數(shù)據(jù)和地質(zhì)條件數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于LSTM算法構(gòu)建了隧道坍塌預(yù)警指標(biāo)體系；裴成元等^[2]基于掘進(jìn)數(shù)據(jù)和工程塌方數(shù)據(jù)計(jì)算出圍巖特征參數(shù)，并通過(guò)理論、實(shí)驗(yàn)等方式驗(yàn)證，以此作為塌方的輔助判斷依據(jù)。二是集中于引水隧洞坍塌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，學(xué)者們多采用模糊數(shù)學(xué)與專(zhuān)家系統(tǒng)相結(jié)合的方法。例如，Shin等^[6]基于相互作用矩陣和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了KICT隧道坍塌危險(xiǎn)指數(shù)（KTH-Index）用于評(píng)估隧道坍塌危險(xiǎn)等級(jí)，并將評(píng)估程序系統(tǒng)化，為隧道坍塌風(fēng)險(xiǎn)研究奠定了基礎(chǔ)。后來(lái)，學(xué)者們致力于運(yùn)用組合模型以提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度。例如，譚立偉等^[7]選用改進(jìn)G2法和熵權(quán)法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素賦權(quán)，構(gòu)建G2-EWM-TOPSIS模型對(duì)滇中工程引水隧洞塌方風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并得出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；李燕等^[8]考慮了風(fēng)險(xiǎn)的不確定性及評(píng)價(jià)的模糊性，建立了基于熵理論-可拓云模型的引水隧洞塌方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并驗(yàn)證了該方法的有效性；呂擎峰等^[9]考慮到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等影響因素，提出一種基于FAHP法和后果當(dāng)量估計(jì)法的隧道塌方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；Li等^[10]提出了一種基于改進(jìn)量化理論III和客觀熵權(quán)重法-層次分析法（EW-AHP）耦合權(quán)重的隧道坍塌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并通過(guò)實(shí)際工程驗(yàn)證了該方法的可靠性；Ou等^[11]基于D-S證據(jù)理論和超前地質(zhì)預(yù)報(bào)，建立了隧道坍塌綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，豐富和完善了隧道坍塌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法；Chen等^[12]提出了一種基于案例推理、粗糙集理論和未確知測(cè)度集對(duì)分析理論（UM-SPA）的隧道塌方風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)方法，提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的可靠性。

以往的引水隧洞坍塌預(yù)警預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為預(yù)防坍塌事故提供了有力指導(dǎo)。但在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)致險(xiǎn)能力過(guò)程中，以往的研究未能考慮風(fēng)險(xiǎn)傳遞對(duì)事故的催化作用。同時(shí)，以往研究更重視地質(zhì)因素和施工因素對(duì)隧洞坍塌事故的“貢獻(xiàn)”，對(duì)人為因素和管理因素的考量較為欠缺。因此，本研究以實(shí)際案例為研究基礎(chǔ)，首先，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，從工程地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、自然風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)計(jì)施工風(fēng)險(xiǎn)、組織管理風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)方面構(gòu)建引水隧洞坍塌事故風(fēng)險(xiǎn)因素集；其次，構(gòu)建引水隧洞坍塌事故致因網(wǎng)絡(luò)模型并分析節(jié)點(diǎn)的特征指標(biāo)；最后，為消除獨(dú)立的指標(biāo)分析對(duì)于節(jié)點(diǎn)重要程度評(píng)價(jià)的偏差，本研究利用灰色關(guān)聯(lián)分析定量計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的單因素關(guān)聯(lián)度，融合節(jié)點(diǎn)的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，更加全面地衡量節(jié)點(diǎn)重要性。

1 事故風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別

1.1 事故統(tǒng)計(jì)及信息提取

為識(shí)別影響引水隧洞坍塌的風(fēng)險(xiǎn)因素，對(duì)引水隧洞坍塌事故案例進(jìn)行梳理。通過(guò)各地區(qū)、各級(jí)應(yīng)急管理廳網(wǎng)站，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)、公開(kāi)報(bào)道等信息渠道，搜集整理出近年來(lái)發(fā)生的引水隧洞坍塌事故共41起。為保證研究的可靠性和準(zhǔn)確性，篩選并排除數(shù)據(jù)資料不完整或記錄不詳實(shí)的案例，最終得到32份典型的引水隧洞坍塌事故報(bào)告，部分引水隧洞坍塌事故報(bào)告見(jiàn)表1。

1.2 事故致因風(fēng)險(xiǎn)因素集

以事故報(bào)告為基礎(chǔ)，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和引水隧洞施工難點(diǎn)，初步整理致因因素。參考《水工隧洞設(shè)計(jì)規(guī)范》（SL279—2016）和《水工隧洞安全監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》（SL764—2018）等規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，以系統(tǒng)思維為原則，進(jìn)一步篩選和修正風(fēng)險(xiǎn)因素。最終，從工程地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、自然風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)計(jì)施工風(fēng)險(xiǎn)、組織管理風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)方面總結(jié)出引水隧洞坍塌事故風(fēng)險(xiǎn)因素集，共包含27個(gè)二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素，引水隧洞坍塌事故風(fēng)險(xiǎn)因素集見(jiàn)表2。

2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和灰色關(guān)聯(lián)分析的事故致因分析方法

2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)將具有高復(fù)雜性的實(shí)際問(wèn)題抽象為網(wǎng)絡(luò)圖的形式，能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)部要素間的關(guān)系、幾何性質(zhì)和演化規(guī)律的可視化。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的各項(xiàng)特征指標(biāo)從不同角度體現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響程度，常見(jiàn)的特征指標(biāo)主要包括以下4點(diǎn)：

（1）節(jié)點(diǎn)的度。

有向網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的度分為入度值和出度值，分別指目標(biāo)節(jié)點(diǎn)連接到其他節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)目和其他節(jié)點(diǎn)指向目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)目?？偠戎礙_i公式如下

式中，a_ij為節(jié)點(diǎn)i指向其他節(jié)點(diǎn)j的邊數(shù)；a_ji為其他節(jié)點(diǎn)j指向節(jié)點(diǎn)i的邊數(shù)；n為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)?？偠戎翟酱螅瑒t與該節(jié)點(diǎn)相連的節(jié)點(diǎn)越多，在局部范圍內(nèi)對(duì)周邊節(jié)點(diǎn)的影響程度越高。

（2）接近中心度。

接近中心度被用來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)分布的緊湊程度，指目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的平均最短路徑。接近中心度C_C（i）^－1公式如下

式中，d_ij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的網(wǎng)絡(luò)距離；n為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。接近中心度越大，則該節(jié)點(diǎn)到達(dá)其他節(jié)點(diǎn)的距離越短，信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速率越快。

（3）介數(shù)中心度。

介數(shù)中心度反映單個(gè)節(jié)點(diǎn)作為媒介傳遞風(fēng)險(xiǎn)的能力，指網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過(guò)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最短路徑數(shù)目與所有最短路徑數(shù)目的比值。介數(shù)中心度C_B（e）公式如下

式中，g_ij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的最短路徑數(shù)量；g_ij（e）為網(wǎng)絡(luò)中g(shù)_ij中經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)e的最短路徑數(shù)量；n為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。介數(shù)中心度越大，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響力越大。

（4）特征向量中心度。

特征向量中心度認(rèn)為節(jié)點(diǎn)的重要性與其鄰接節(jié)點(diǎn)的數(shù)量及其影響力有關(guān)，特征向量中心度EC_i公式如下

式中，a_ij為節(jié)點(diǎn)i指向其他節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)；x_j為一個(gè)相關(guān)特征向量中心度；n為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；λ為常數(shù)。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析能夠量化系統(tǒng)中各個(gè)因素的相關(guān)性，其計(jì)算步驟如下：

（1）確定特征指標(biāo)矩陣。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中有m個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有n個(gè)特征指標(biāo)。a_ij表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的第j個(gè)特征指標(biāo)值，其中i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。則網(wǎng)絡(luò)的特征指標(biāo)矩陣A為

（2）歸一化處理。由于各指標(biāo)對(duì)節(jié)點(diǎn)的評(píng)價(jià)維度不同，為了減少數(shù)據(jù)波動(dòng)，研究采用均值法對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，公式如下

式中，x_ij為處理后的值。歸一化處理后，得到矩陣X為

（3）確定比較序列和參考序列。矩陣X中的每一列都為比較序列，選取各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的最大值作為參考序列C=（C₁，C₂，…，C_n），C_i=maxx_ij。

（4）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ζ_j（k）。公式如下

式中，ζ_j（k）為矩陣X中x_ij與參考序列C的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；C_j－x_kj為差序列，即各數(shù)據(jù)與參考序列的差距；β為分辨系數(shù)，通常取β=0.5，k=1，2，…，m。

（5）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度R（C，x_j）。公式如下

關(guān)聯(lián)度R（C，x_i）越大，說(shuō)明比較序列x_i與參考數(shù)列C越相似，即節(jié)點(diǎn)i越接近理想對(duì)象，其重要程度也越高。

（6）計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重r_j。公式如下

式中，R_n為節(jié)點(diǎn)第n項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度。

（7）根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的特征指標(biāo)初始值和指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算節(jié)點(diǎn)的重要度Z_k，公式如下

式中，Z_k為第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要度；r_j為節(jié)點(diǎn)第j個(gè)特征指標(biāo)的權(quán)重；x_kj為第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的樣本值。

2.3 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和灰色關(guān)聯(lián)分析的事故致因分析方法

早期研究^[13-14]通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)價(jià)時(shí)僅基于單一屬性，評(píng)價(jià)結(jié)果并不準(zhǔn)確。后期^[15-16]考慮了節(jié)點(diǎn)的多項(xiàng)特征指標(biāo)，再通過(guò)各項(xiàng)指標(biāo)下的節(jié)點(diǎn)排序、分析和總結(jié)來(lái)識(shí)別關(guān)鍵因素，但未能定量整合節(jié)點(diǎn)各方面的表現(xiàn)力。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)于評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)重要性各有側(cè)重，同時(shí)也各有欠缺。

節(jié)點(diǎn)的度值作為最基礎(chǔ)的指標(biāo)，直接反映節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量，但忽略了連接“質(zhì)量”；接近中心度通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的最短距離反映節(jié)點(diǎn)傳遞信息的快慢，卻忽略了網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)；特征向量中心度考慮了節(jié)點(diǎn)的連接“質(zhì)量”，從全局視角評(píng)估節(jié)點(diǎn)的重要性；介數(shù)中心度能夠體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)結(jié)能力和控制能力，卻忽略了節(jié)點(diǎn)局部影響力。單獨(dú)分析某項(xiàng)指標(biāo)并不能全面體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的影響力，鑒于此，本研究提出一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和灰色關(guān)聯(lián)分析的綜合方法，用于引水隧洞塌方事故致因研究。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)事故致因模型分析的基礎(chǔ)上，綜合各指標(biāo)的考量角度，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析融合節(jié)點(diǎn)的度值、接近中心度、介數(shù)中心度和特征向量中心度，計(jì)算出系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)度，實(shí)現(xiàn)多角度的全面評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)重要性。

3 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和灰色關(guān)聯(lián)分析的事故致因分析

3.1 致因網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

在引水隧洞施工安全系統(tǒng)中，將風(fēng)險(xiǎn)因素抽象為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，將要素間的依賴(lài)關(guān)系抽象為邊，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建引水隧洞坍塌事故致因網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)Gephi軟件將網(wǎng)絡(luò)可視化，最終構(gòu)建的致因模型包括27個(gè)節(jié)點(diǎn)，96條連邊，引水隧洞坍塌事故致因網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。

3.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)涮匦苑治?/p>

描述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征的拓?fù)鋮?shù)是定量評(píng)估復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的主要手段。本研究選取節(jié)點(diǎn)的度、接近中心度、中介中心度和特征向量中心度，用來(lái)描述節(jié)點(diǎn)在系統(tǒng)中的特征。

3.2.1 節(jié)點(diǎn)的度

節(jié)點(diǎn)的度分布如圖2所示。C₈是出度最大的節(jié)點(diǎn)，表明該因素直接誘發(fā)其他風(fēng)險(xiǎn)的能力最強(qiáng)。出度值較高的節(jié)點(diǎn)C₈、D₂、D₄、D₁、D₇大多屬于組織管理風(fēng)險(xiǎn)，表明它們?cè)陲L(fēng)險(xiǎn)鏈中處于上游，可以看作引水隧洞坍塌事故的根源。A₃是入度最大的節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明圍巖變形失穩(wěn)在系統(tǒng)中最易受到其他因素的影響。同時(shí)，A₃也是總度值最大的節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性較突顯，易與其他因素互相影響。C₁、D₄、C₈、A₂、D₂的總度值也較大，與其他風(fēng)險(xiǎn)因素聯(lián)系緊密。針對(duì)性管控這些度值較大的節(jié)點(diǎn)能夠切斷風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑，有效降低風(fēng)險(xiǎn)鏈的連通性。

3.2.2 接近中心度

節(jié)點(diǎn)的接近中心度分布如圖3所示。A₃具有最高的接近中心度，表示該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的平均距離較小。由于更接近網(wǎng)絡(luò)的中心位置，節(jié)點(diǎn)A₃在網(wǎng)絡(luò)中能夠快速將風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散至其他節(jié)點(diǎn)。C₁、D₄、C₈、D₇節(jié)點(diǎn)也表現(xiàn)出較大的接近中心度，傳遞風(fēng)險(xiǎn)至其他節(jié)點(diǎn)的速度也相對(duì)較快。高接近中心度的節(jié)點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)傳播的加速器，因此，管控此類(lèi)節(jié)點(diǎn)能夠有效降低風(fēng)險(xiǎn)的傳播效率保障風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

3.2.3 介數(shù)中心度

介數(shù)中心度高的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中也具有關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)傳遞作用，節(jié)點(diǎn)的介數(shù)中心度分布如圖4所示。該致因網(wǎng)絡(luò)中存在9個(gè)介數(shù)中心度為0的節(jié)點(diǎn)，如A₁、A₃、B₃、C₈、D₂等，這些節(jié)點(diǎn)未發(fā)揮媒介效應(yīng)。介數(shù)中心度最大的節(jié)點(diǎn)為C₁，說(shuō)明支撐支護(hù)工程不合理在該風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)中的調(diào)節(jié)能力和控制能力較強(qiáng)。該節(jié)點(diǎn)的微小變化極大概率引起其他節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)改變，進(jìn)而引起整體風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)。實(shí)際施工過(guò)程中，若配置了無(wú)效或不及時(shí)的支撐支護(hù)工程，后續(xù)作業(yè)中極大可能會(huì)引發(fā)圍巖結(jié)構(gòu)失穩(wěn)、應(yīng)力集中等危險(xiǎn)情況，進(jìn)而導(dǎo)致局部甚至整體坍塌。B₁、A₄、D₄、D₆等節(jié)點(diǎn)的介數(shù)中心度也較大，對(duì)這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行控制，可以降低風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)之間的傳播效率，減少網(wǎng)絡(luò)中的連鎖反應(yīng)。

3.2.4 特征向量中心度

特征向量中心度認(rèn)為，如果網(wǎng)絡(luò)中有許多重要節(jié)點(diǎn)與某節(jié)點(diǎn)相連，那么該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度也對(duì)應(yīng)較高，節(jié)點(diǎn)的特征向量中心度分布如圖5所示。特征向量中心度最高的風(fēng)險(xiǎn)因素為A₃，為0.446 59，表明圍巖變形失穩(wěn)與多個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)相連，其穩(wěn)定性對(duì)整個(gè)工程安全至關(guān)重要。C₁、A₂、C₅、D₇等節(jié)點(diǎn)的特征向量中心度也較高，表明支護(hù)工程的設(shè)計(jì)與實(shí)施、結(jié)構(gòu)面黏聚力強(qiáng)度、施工方法、安全防護(hù)措施等在網(wǎng)絡(luò)中的影響力也較大。

3.3 致因因素重要度分析

由上文可知，節(jié)點(diǎn)A₃和C₈的總度值和接近中心度較高，通常意味著它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中具有較高的連接度和接近性，理論上應(yīng)該在風(fēng)險(xiǎn)傳遞中起著重要作用。然而，它們的出度或入度為0，即它們既不向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息，也不從其他節(jié)點(diǎn)接收信息，即它們?cè)陲L(fēng)險(xiǎn)傳遞過(guò)程中并未發(fā)揮作用，所以A₃和C₈的中介中心度為0。這一現(xiàn)象表明，通過(guò)單一指標(biāo)衡量節(jié)點(diǎn)的重要性有失偏頗，可能造成關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)判別失誤，影響研究結(jié)果的合理性和科學(xué)性。因此，本研究以節(jié)點(diǎn)的多項(xiàng)特征指標(biāo)為基礎(chǔ)，進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。根據(jù)初始的特征指標(biāo)矩陣，通過(guò)式（5）對(duì)所有值進(jìn)行歸一化處理，確定參考序列和比較序列后，根據(jù)式（6～7）計(jì)算得出指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度。根據(jù)式（8～9）得出指標(biāo)權(quán)重和節(jié)點(diǎn)的綜合重要度，引水隧洞坍塌事故致因因素重要度排序見(jiàn)表3。

3.4 結(jié)果分析

（1）結(jié)果表明，節(jié)點(diǎn)C₁的綜合重要度最大，即支撐支護(hù)工程不合理是對(duì)引水隧洞坍塌事故影響程度最深的因素，這說(shuō)明強(qiáng)支護(hù)工程是確保施工穩(wěn)定性的關(guān)鍵措施。實(shí)際工程中，支護(hù)工程強(qiáng)度不夠、支撐不及時(shí)等情況較為常見(jiàn)。因此，施工前應(yīng)深入地質(zhì)勘探，依據(jù)地層條件、巖土性質(zhì)等合理設(shè)計(jì)和選擇支護(hù)類(lèi)型、支護(hù)結(jié)構(gòu)和材料；施工中應(yīng)嚴(yán)格遵守設(shè)計(jì)方案，同時(shí)高度監(jiān)測(cè)支護(hù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)力、位移等重要參數(shù)，出現(xiàn)異常監(jiān)測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整支護(hù)設(shè)計(jì)，保證隧洞的承載能力和結(jié)構(gòu)完整性。

（2）D₄、A₃、B₁、D₇的影響程度也較高，這些節(jié)點(diǎn)也是引水隧洞坍塌防控工作需重點(diǎn)考慮的因素。因此，應(yīng)定期進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)和工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并確保相關(guān)人員及時(shí)了解風(fēng)險(xiǎn)狀況；加強(qiáng)圍巖變形監(jiān)測(cè)工作，及時(shí)干預(yù)異常情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整施工方案以適應(yīng)環(huán)境變化；設(shè)計(jì)階段考慮防水措施，加強(qiáng)對(duì)地下水情的監(jiān)測(cè)并評(píng)估其影響，科學(xué)制訂隧洞排水計(jì)劃；明確安全責(zé)任，加強(qiáng)安全監(jiān)督和安全檢查，建立健全安全管理體系。

（3）整體上看，重要度較高的節(jié)點(diǎn)中，工程地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)和組織管理風(fēng)險(xiǎn)兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)占比達(dá)到72.73%，包括D₄、A₃、D₇、A₂、A₇、A₄、D₆、D₂等，說(shuō)明這兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)是造成引水隧洞坍塌事故發(fā)生的主要原因。在勘探設(shè)計(jì)階段，應(yīng)深入調(diào)查工程地質(zhì)情況并進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，合理地選擇和設(shè)計(jì)隧洞結(jié)構(gòu)、施工技術(shù)、施工方法等。施工階段加強(qiáng)監(jiān)測(cè)、及時(shí)干預(yù)并嚴(yán)格執(zhí)行應(yīng)急預(yù)案，能極大降低工程地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)塌方事故的威脅。另外，應(yīng)優(yōu)化組織的安全管理流程，同時(shí)加強(qiáng)安全教育管理與培訓(xùn)，強(qiáng)化團(tuán)隊(duì)的專(zhuān)業(yè)能力，提高其風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。

4 結(jié)語(yǔ)

（1）以官方出具的事故報(bào)告為基礎(chǔ)，構(gòu)建了由4個(gè)一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素和27個(gè)二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素組成的引水隧洞坍塌事故致因系統(tǒng)，相比于其他文獻(xiàn)總結(jié)等方式，基于歷史案例的風(fēng)險(xiǎn)因素分析更具有現(xiàn)實(shí)性。此外，在充分考慮風(fēng)險(xiǎn)因素間的依賴(lài)關(guān)系的基礎(chǔ)上構(gòu)建事故致因網(wǎng)絡(luò)模型，并從多角度衡量各風(fēng)險(xiǎn)因素在系統(tǒng)中的影響力。

（2）針對(duì)單一指標(biāo)衡量節(jié)點(diǎn)重要程度的片面性和主觀性，本研究引入灰色關(guān)聯(lián)分析有效融合節(jié)點(diǎn)的多項(xiàng)指標(biāo)，從節(jié)點(diǎn)的連接次數(shù)、連接質(zhì)量、路徑距離等多角度綜合考量節(jié)點(diǎn)重要性，更準(zhǔn)確地識(shí)別引水隧洞坍塌事故關(guān)鍵致因，為施工安全管理提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

（3）由于事故部分資料的缺乏，本研究未能考慮時(shí)間效應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的影響。后續(xù)研究中可基于不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)，探究風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)及風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率對(duì)于各風(fēng)險(xiǎn)因素致險(xiǎn)能力的影響。另外，本研究在分析事故報(bào)告時(shí)仍存在主觀性，后續(xù)研究將考慮利用文本挖掘技術(shù)使得致因因素體系構(gòu)建更客觀。

參考文獻(xiàn)

[1]貢力，路瑞琴，靳春玲，等.基于博弈-改進(jìn)可拓理論的寒冷地區(qū)長(zhǎng)距離明渠冬季運(yùn)行安全評(píng)價(jià)[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2019，28（6）：81-92.

[2]裴成元，張?jiān)旗?，劉軍生，?基于TBM掘進(jìn)大數(shù)據(jù)和特征參數(shù)的引水隧洞塌方分析[J].隧道建設(shè)（中英文），2024，44（5）：952-963.

[3]CHEN Z， ZHANG Y， LI J， et al. Diagnosing tunnelcollapse sections based on TBM tunneling big data and deep learning： a case study on the Yinsong project， China[J]. Tunnelling and Underground Space Technology， 2021（108）： 103700.

[4]劉詩(shī)洋，陳祖煜，張?jiān)旗?，?基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)TBM塌方段的反演分析[J].固體力學(xué)學(xué)報(bào)，2021，42（3）：287-301.

[5]HOU S， LIU Y. Early warning of tunnel collapse based on Adam-optimised long short-term memory network and TBM operation parameters[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence， 2022 （112）： 104842.

[6]SHIN H S， KWON Y C， JUNG Y S， et al. Methodology for quantitative hazard assessment for tunnel collapses based on case histories in Korea[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences， 2009（46）： 1072-1087.

[7]譚立偉，溫少卿，李開(kāi)華，等.基于改進(jìn)G2-EWM-TOPSIS模型的引水隧洞塌方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2023，23（30）：13105-13111.

[8]李燕，靳春玲，貢力，等.基于熵理論-可拓云模型的引水隧洞塌方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].長(zhǎng)江科學(xué)院報(bào)，2022，39（2）：70-76，81.

[9]呂擎峰，霍振升，趙本海，等.基于模糊層次和后果當(dāng)量法的隧道塌方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].隧道建設(shè)（中英文），2018，38（S2）：31-38.

[10]LI L， NI B， ZHANG S， et al. Tunnel collapse risk assessment based on improved quantitative theory III and EW-AHP couplingweight[J]. Scientific Reports， 2022（12）： 1600eKVGLh4rbgaz1zeVHb12is2C6jHIq+Fbkh5rvL+JYM=54.

[11]OU G， JIAO Y， ZHANG G， et al. Collapse risk assessment of deep-buried tunnel during construction and its application[J]. Tunnelling and Underground Space Technology， 2021（115）： 104019.

[12]CHEN W， ZHANG G， JIAO Y， etal. Unascertained measure-set pair analysis model of collapse risk evaluation in mountain tunnels and its engineering application[J]. KSCE Journal of Civil Engineering， 2021（25）：451-467.

[13]BRIN S and PAGE L. The anatomy of a large-scalehypertextual Web search engine[J]. Computer Networks and ISDN Systems， 1998（30）：107-117.

[14]KLEINBERG J M. Authoritative sources in a hyperlinkedenvironment[J]. Journal of the ACM， 1998（46）： 604-632.

[15]王海英，楚林，許建.融合N-K模型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)架橋機(jī)施工安全風(fēng)險(xiǎn)因素分析[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2023，33（9）：10-17.

[16]張兵，蔡天昊，熊婷蜓.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基坑事故致因分析[J].項(xiàng)目管理技術(shù)，2023，21（7）：89-94.

收稿日期：2024-08-15

作者簡(jiǎn)介：

張勇（1965—），男，博士，教授級(jí)高級(jí)工程師，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：土木建造與安全管理、項(xiàng)目管理。

張琪（通信作者）（2001—），女，研究方向：水利工程安全風(fēng)險(xiǎn)管理。

劉少乾（2000—），男，研究方向：項(xiàng)目管理。

王沛豐（1999—），男，研究方向：項(xiàng)目管理。