事故树与贝叶斯网络：提升隧道塌陷风险评估的精度

本文主要探讨了一种创新的风险评估方法，即基于事故树（Fault Tree Analysis, FTA）和贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）的隧道塌陷风险概率估计。针对隧道工程中普遍存在的风险评估主观性强、结果准确性低的问题，研究者提出了一个综合风险评估框架。首先，事故树被用来构建贝叶斯网络，通过分析案例中的因素相互依赖关系，确定各个节点的条件概率，即联合概率。这一步骤有助于理解不同因素之间的因果关系。 接着，采用提出的区间概率等级划分与权重信心指标法，对专家进行调查，获取他们对基本事件发生概率的估计值Pij。这种方法考虑了专家意见的不确定性，并将多个专家的观点整合成一个样本空间Ui，通过置信区间的方法确定每个基本事件发生的概率范围。这样既能保证评估结果的科学性，又能降低主观因素的影响。 在获取所有事件的概率范围后，这些概率范围与贝叶斯网络的条件概率结合，进行风险推断。这种结合能够提供更为精确的风险预测，有助于隧道工程管理人员做出更明智的决策。此外，该模型还具备事故原因诊断的功能，能帮助识别导致塌陷的关键因素。 论文的研究背景是在中央高校基本科研业务费资助项目和国家重点研发计划的支持下进行的，作者李泽荃博士、孙景来和陈磊合作完成。他们的工作发表在《煤炭工程》杂志上，对隧道工程领域的风险管理和事故预防具有重要的实际应用价值。 这项研究提供了一种实用且精确的风险评估工具，特别是在处理复杂系统如隧道工程中的风险时，事故树和贝叶斯网络的结合展现了强大的分析能力。通过量化不确定性和专家意见，它有望显著提升隧道安全管理水平。