[发明专利]基于多元信息预警系统的隧道施工过程安全评价方法在审
申请号: | 201410469505.2 | 申请日: | 2014-09-15 |
公开(公告)号: | CN104217122A | 公开(公告)日: | 2014-12-17 |
发明(设计)人: | 叶英;韩成珂 | 申请(专利权)人: | 北京市市政工程研究院 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06Q50/08 |
代理公司: | 北京中建联合知识产权代理事务所 11004 | 代理人: | 朱丽岩 |
地址: | 100037 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多元信息预警系统的隧道施工过程安全评价方法,包括(1)建立隧道施工安全评价指标体系;(2)建立判断矩阵;(3)判断矩阵一致性校验,若不满足一致性,则返回上一步骤;若满足一致性,则进入下一步骤;(4)计算权重系数;(5)结合多元信息预警系统评价隧道施工安全状态。本发明可以解决传统的评价方法存在的人为主观因素影响较大,具有一定局限性,不能综合考察多项指标,进行科学的分析处理等技术问题。 | ||
搜索关键词: | 基于 多元 信息 预警系统 隧道 施工 过程 安全评价 方法 | ||
【主权项】:
基于多元信息预警系统的隧道施工过程安全评价方法,(1)建立隧道施工安全评价指标体系;通过隧道施工多元信息预警系统主要采集影响隧道施工安全的主要因素,所述主要因素分为三项:人员因素C1、设备因素C2、环境因素C3,作为准则层,形成隧道安全评价指标体系;所述隧道施工多元信息预警系统采集上述因素的设备包括三维激光扫描、传感器、安全定位考勤卡、摄像头、现场指挥系统、传输基站、网关基站和采集基站,每项指标数据都由多元信息预警系统采集并实时传输至互联网服务器;(2)建立判断矩阵风险指标体系确定后,需对同一层的各风险元素进行两两比较;各层划分为,准则层Ⅰ:人员因素、系统因素、环境因素;准则层Ⅱ:专业培训、应急预案、系统轮巡、设备布置、设备情况、空间环境、支护结构稳定、围岩级别;指标层:系统相关培训、安全培训、应急预案演练、系统轮巡频率、设备安装布置、系统设备完好程度、信号连接强度、粉尘浓度、噪声强度、有害气体浓度、温度、湿度、拱顶沉降、水平收敛、隧道围岩级别;构造判断矩阵;以对逻辑风险因素两两进行比较,其判断矩阵为:![]()
对于矩阵
其中,bij表示第i个方案和第j个方案相互比较的结果;为了方案比较具有统一的标准,两因素相比,采用1‑9个层次的标度比较方法:具有同等重要性、一个比另一个稍微重要、一个比另一个明显重要、一个比另一个强烈重要和一个比另一个极端重要,以及取上述比较相邻的两个程度之间的中值;(3)判断矩阵一致性校验,若不满足一致性,则返回上一步骤;若满足一致性,则进入下一步骤;最后还要进行初始比较值的一致性检验,从而保做出的两两比较结果相互不矛盾和层次分析法计算的结果有意义;一致性检验方法可按两步骤组成:首先计算一致性指标C.I![]()
其中,λmax为最大特征值其次就是计算一致性比率C.R![]()
R.I在上述公式中为平均随机一致性指标,是根据足够多个随机发生的样本矩阵计算的一致性指标的平均值;矩阵阶数1、2、3、4、5、6、7、8、9、10,分别对应R.I的0、0、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41、1.46、1.49;在通常情况下,当C.R<0.1时,认为矩阵中各参数具有满意的一致性,层次分析法求解结果才是有效的,否则,则计算结果无效;(4)计算权重系数;指标的权重即指体系中各级指标对于评价目标的相对重要程度;当被评估对象及评价指标都给定时,评价的结果就依赖于权重系数了;设某一指标层的各评估指标的权重系数是w1w2w3……,判断矩阵为B,用权重向量右乘判断矩阵B,则得矩阵B的特征方程:AW=λW式中λ为矩阵B的特征值的最大值;于是便可通过求解特征值问题得出B的与特征值λ相对应的特征向量,并将其归一化即得各权重系数;对于隧道施工三层评估模型,将目标层下的一级指标的权重向量设为W,第二层中第一类指标下子项目的权重向量设为W1,第二层中第二类指标下子项目的权重向量设为W2,计算得出各指标权重;利用同一层次中所有层次单排序的结果,就可以计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值,得出层次总排序;(5)结合多元信息预警系统评价隧道施工安全状态;采用层次分析法计算出的各指标权重对信息进行分析整合,综合评价隧道施工过程的安全状态,指导施工,保障安全。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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