基于BIM的小样本数据下装配式施工安全评价研究

随着各专业建设项目的发展和施工技术能力的提升，注重施工效率和绿色可持续发展理论的深入，装配式项目具有资源统筹管理使用、损耗低污染小、环境负荷低、施工速度快等有优点，已经普遍应用于建筑工程、桥梁工程、水利工程等项目中。目前，装配式建筑成为行业重点推广的建造模型，但是推行和时间过程中，相关行业技术标准不够规范，各施工企业施工水平参差不齐，使得施工中安全问题比较突出。为此许多技术人员针对装配式施工项目开展了安全评价的研究，基于层次分析法（AHP）、树状分析法、G1-物元分析法等研究方法都为装配式施工项目安全管理实践提供了参考价值，但仍存在一些不足之处，例如未样本数据不足、某些评价指标不全面等问题。本文利用小样本数据特点，结合实际项目对装配式施工项目进行安全因素筛选并对安全指标分析，以此搭建安全评价体系框架的形成和完善。

1.1 BIM建模为装配式施工项目搭建数据平台

目前BIM技术的应用趋于成熟，其参数化、可视化、可模拟性等特点能够与小样本项目相结合，通过BIM技术的参数化建模，并结合相关的文献研究，对装配式建筑施工阶段常见事故危险源的识别，并通过BIM技术将分析信息共享的优势应用于装配式建筑的施工安全评价领域。（图1）

图1 基于BIM模型的小样本提取出可用信息数据库结构

通过BIM技术建模，在设计过程中，将各类预制构件及所有需要预留的埋件集中通过三维模型展示，可以很立体地观察出预制构件与现浇构件的位置关系及预留埋件与现浇结构及预制构件的关系，很大程度上减少了生产和施工过程中出现的问题。

1.2 BIM技术应用于装配式施工中安全管控优势凸显

在BIM数字模型技术应用在施工项目的今天，已经克服了传统纸质载体对施工造成的不准确、不清晰和不可控等影响，逐步实现了施工前期可视，施工过程可控，施工后期可查等优势。借助BIM技术的三维模型，能够在未开始施工前就将建设计信息、建筑构造信息、建筑施工需求等以三维直观的形式展现，给施工技术人员提供模型施工的平台，对潜在的安全隐患和施工技术的应提供可视化的判断。同时，BIM三维模型还可以模拟动态施工过程，为现在施工的管控和技术的风险的评估提供参考。随后，BIM模型可以准确地提供局部节点和构件的详细技术信息，为施工后项目的验收和评测提供技术的参考。BIM技术的应用使得建筑信息的展示和传递更加清晰和明确，给施工技术人员提供了避免安全风险因素的预判和评估，特别是讲究准确、稳定、安全的装配式施工项目，BIM技术的引入更是凸显了其优势，为装配式施工项目提质增优提供重要帮助。

2.1 小样本问题的定义

在工程实践中，我们通常把小样本问题的阈值n定义为小于30。装配式建筑的施工安全评价领域中，广泛存在着典型负类样本不足的问题。负类样本大多偶然发生，例如“从高处坠下”、“打落下的材料”、“基坑崩塌”、“吊机使用失误”、“触电”等事件，要在事故发生现场实地采集样本数据是不太可能实现的，因此此类事件归类于小样本问题。

2.2 小样本评价方法思想

基于当前总体分布信息、样本分布信息和先验分布信息三种形式，归类出两种信息分布形式：先验分布和后验分布。设定未知变量β为随机变量，并将先验分布用一个概率分布描述；
确定样本指标后，利用公式将总体分布信息、样本分布信息、先验分布信息汇总成后验分布，形成新的β分布。根据后验分布信息，进行统计和估计分析，可总结出Bayes公式并用于解决样本取样不足而必须进行研究的项目分析。

假设装配式施工安全等级类别V＝（Φ1，Φ2，…，Φn）T是n元总体（n＞2，本文n＝4），其中样本Φ＝（ϕ1，ϕ2，…，ϕn）T。令μi＝E（Φi）则总体V均值向量和协方差矩阵分别为μ＝（μ1，μ2，…，μn）TΣ＝Cov（V）＞0，样本Φ来自装配式施工安全等级类别V的先验概率为m且满足m＝m1＋m2＋…＋mn＝1。则样本Φ与装配式施工安全等级类别V之间的Mahalanobis距离平方是：

随机选取1样本Φ到总体Vi和Vj的Mahalanobis距离平方差为：

设要判别K类风险等级，其BDA判别方程为：

式（3）中c为BDA判别系数pK为已知各装配式施工安全等级的先验分布概率（k＝1，2，…，K）。

令各装配式施工安全等级类别V的概率密度函数为[1]：

其中μ、Σ为装配式施工安全等级类别的均值向量和协方差矩阵；
│Σ│为Σ的行列式i＝12…k。

计算各装配式施工安全等级类别的概率密度函数在ϕ处的函数值，其Bayes判别准则为[1]：将个体判为Yk值中最大的类；
计算个体各危险性类别的后验概率判为概率最大类。若先验分布概率未知，可用如下2种方式确定：

①令r1＝r2＝…＝rk＝1/k；

②r1，r2，…，rk按训练集的样本比例匹配，有：ri＝ni/n（i＝1，2，…，k）。

此外，为检验Bayes准则的优良性，用回代估计法来计算装配式施工安全等级误判率pr[2]。

3.1 确定装配式施工项目安全评价指标

目前，建设部颁布的《装配式建筑评价标准》（GB/T51129-2017）中对装配式建筑的范围、装配率、技术要求、装配等级的判断等提出了指导意见。但是，对于装配式建筑的施工安全控制没有提出具体的实施细则，许多地区也没有出台相关的施工安全评价指标，这就使得许多装配式施工项目具体实施过程中安全评价得不到有效的控制，因此，结合实际施工项目确定安全评价指标是关键。首先对选取的三个装样本项目进行BIM建模，依托RevitArchitecture2013为软件平台，将工程项目建立成三维模型，然后将项目生产设计、算法集合和构件相关性组建成模型，将墙、门、柱、屋顶等作为建筑构件图元。同一构件的不同类型通过参数表示出来，这些构件存在关联性，模型一旦建立，通过参数的输入和调节，计算机将自动完成复杂的运算，并实时输出设计成果。通过清晰直观的三维模型，筛分出可能存在的风险源为18个，并根据其发生的时间、发生的位置和发生的原因进行分类，可分为人为可控因素和人为不可控因素两大类，并按照其对施工安全影响程度划分为人员素质、工艺设备及技术、安全管理、环境干扰等四个控制维度。根据装配式建筑的特点，并参考相关装配式建筑安全评判指标体系研究[2-7]提取23项安全因素作为装配式建筑施工安全风险评价因子，见表1。因采集源数据各单位不一致，为消除量纲差异，所有指标均归一化到[0，1]取值范围上。另将其危险性划分成极高V1、较高V2、一般V3和较低V4等4个类别。

表1 装配式建筑施工安全评判体系

3.2 构造样本集并建立BDA模型

本文采用11组装配式施工安全标准化自评和正式评估数据为例，将样本集分成两部分，一部分（前8组）作为BDA模型训练样本集，其余3组作为检验集。各评价参量数据描述及可视化见表2。因训练集中有4个类别，则中间层为4个对应的Bayes判别函数，输出层为风险水平V1、V2、V3、V4。因各类别先验分布概率未知故其先验概率按样本比例分布计算，即r1=6/18，r2=5/18，r3=5/18，r4=2/18，令4个总体的协方差相等，即∑1=∑2=∑3=∑4=∑。根据Bayes判别理论进行学习递推而求其判别函数及后验概率等，进而对各个样本进行归类判别。

表2 各评价参量数据描述评价参量最小值最大值均值标准差

3.3 BDA模型的检验与应用

根据小样本数据理论分析，目标指标具备的样本共性特点，最终确定的指标体系可应用到所选取案例作为装配式建筑样本，并进行验证分析。

误判率估计方法有：利用样本集作检验统计错判的频率；
将样本集分成两部分：一部分作为训练样本，另一部分作为测试样本回代估计错判率；
用交叉确认方法作检验逐个判别再估计错判率。本文利用回代估计[1]对训练样本（1～8）检验，检验结果见表3，得回判估计[1]误判率pr为0，可见BDA判别效率高，即认为所建立的装配式施工安全评价的Bayes模型稳健可靠。

根据建立好的BDA模型对测试集样本9～11进行预测，将检测数据分别代入Bayes准则进行一一识别，以最大后验概率值对应的装配式施工安全类别作为此样本所归属的类别，其最终判别结果见表3。可见识别结果与实际情况相符。

表3 BDA模型评价结果及对比

本文探讨了在小样本数据条件下结合BIM技术应用的装配式建筑施工项目的安全评价方法，借助Bayes判别明显的统计优势将，Bayes判别分析法应用到装配式施工安全评价与预警中，以定量分析的方法，选取23项安全因素作为评定指标，训练和检验8组学习样本集的装配式建筑的特征参数值获取装配式建筑施工安全的BDA模型，并以其余3组测试集样本测试该模型。实际情况与测试结果一致。研究结果表明，在小样本数据条件下利用Bayes模型评估装配式施工安全可靠且有效为装配式施工安全评价与预警另辟蹊径。

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