, 柳春娜 2 1. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084;
2. 中国水利水电科学研究院 水电可持续发展研究中心, 北京 100038
收稿日期：2018-01-15
基金项目：国家科技支撑计划项目（2015BAB07B07）
作者简介：韩迅(1991-), 男, 博士研究生
通信作者：安雪晖, 教授, E-mail:anxue@tsinghua.edu.cn
摘要：该文基于南水北调中线工程大型跨（穿）河建筑物的设计和建设质量信息，考虑不同类型建筑物的个性信息和外部条件，包括施工质量，建筑物自身的特征参数以及周边水文、地质的主要控制性参数等，构建了合理的指标体系，建立了包括静态风险和动态风险在内的综合风险评价体系，对大型跨（穿）河建筑物运行潜在的风险进行分类分级。其中静态风险通过神经网络计算得到，动态风险考虑了对洪水、冰冻、冲刷和拉应力的评估，最后综合风险指数通过与文献中结果对比得到验证，并通过案例计算进一步评价了方法的合理性。
关键词：跨河建筑物风险识别神经网络动态风险风险指数
Integrated risk evaluation of large river-crossingbuildings in the Middle of the South-to-North Water Diversion Project
HAN Xun1, AN Xuehui1
, LIU Chunna21.State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2.Research Center for Sustainable Hydropower Development, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China
Abstract: An integrated static and dynamic risk evaluation system was developed to classify the potential risks of large river-crossing buildings over the South-to-North Water Diversion Project. The system constructs an index based on design and construction quality information, the characteristics of different types of buildings and external conditions including the hydrology and geology. The static risk is given by a neural network model while the dynamic risk is related to flood, freezing, flushing and tensile stress conditions. The integrated risk index compares well with results in the literature with good results given in a case study.
Key words: river-crossing constructionrisk identificationneural networkdynamic riskrisk index
南水北调工程是一项关系到中国社会和经济全面可持续发展的世纪工程，具有十分重要的战略意义。南水北调工程调水线路长、工程规模大，沿线有众多渡槽、隧洞和倒虹吸等大型跨(穿)河建筑物，面临较大的水毁风险，这些关键建筑物的运行风险评价和防控对南水北调工程这一巨大且高度复杂的线状串联系统的安全运行极其重要。
目前国内外对于水利工程的风险评价主要集中在大坝风险分析和堤防风险分析，由于南水北调工程的独特性，对于调水工程中的建筑物风险评价还比较少，大部分是针对整个工程沿线干渠的风险分析，包括洪水风险[1]、供水风险[2-3]、冰冻风险[4]、水质风险[5-6]等，少数针对关键交叉建筑物的风险分析包括采用结构可靠度理论对交叉建筑物的结构风险分析[7]和考虑设计指标[8]、风险因子与建筑物响应[1]的洪水风险分析。
考虑到以上风险分析大多局限于工程整体而对于具体交叉建筑物关注不够，或者仅对交叉建筑的单个方面的风险进行评价而可靠性不足，因此本文以交叉建筑物为分析对象，考虑不同影响因素和条件下的建筑的综合风险水平。
传统的综合风险分析方法包括层次分析法(AHP)[9]、模糊综合评价法(FCE)[10]、灰色综合评价法(GS)[11]、人工神经网络评价法(ANN)[12-13]等。其中AHP法基于人的主观偏好建立指标的判断矩阵，并做一致性检验，然后求得加权风险值；FCE法首先确定目标集合和评定集合，并进一步确定模糊关系矩阵，利用评价权向量对关系矩阵进行加权处理，最后利用合成算子得到评价结果向量；以上两者不可避免参考了很多人为偏好。而GS法则是基于灰色聚类理论得到综合聚类系数矩阵，根据灰色白化权函数来确定风险级别，但在操作中受到关联系数公式选取的影响。ANN方法是基于误差逆向传播算法训练多层前馈网络，根据历史数据训练网络，具有对非线性复杂系统良好的预测特性，可以有效描述系统本身具有的不确定性和多输入等特性。
综上，为考虑南水北调中心关键建筑物的多因素影响，并减少人为主观因素的影响，优化对南水北调工程建筑物风险评价，本文采用基于人工神经网络和模糊风险评价的综合风险分析方法，首先在失效模式和风险因子分析的基础上，考虑建筑物实际特征信息，以模糊综合评价法为框架，利用神经网络计算其静态风险值；其次在考虑动态时变因素的基础上计算动态风险指标；最后综合考虑建筑物静态风险和动态风险，得出综合风险评价结果，从而帮助快速有效地进行风险评价和预警。
1 综合风险评价方法本文提出的基于建筑物实际设计、质量信息和实时动态监测信息的综合风险评价方法主要包括3部分，分别是在建筑物失效模式分析的基础上静态和动态指标的确定、静态和动态风险值的计算以及综合风险指数计算，如图 1所示。
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| 图 1 综合风险评价方法示意图 |
| 图选项 |
1.1 指标选取1.1.1 失效模式分析为了建立风险评价模型和识别风险因子，本文将对渡槽、倒虹吸和隧洞3类大型跨(穿)河建筑物分别进行失效模式分析，并总结出共同点，构建统一的失效模式[14]。渡槽的主要结构为钢筋混凝土结构，破坏模式包括整体倒塌、结构裂缝、渗漏、混凝土剥蚀和钢筋锈蚀[15]。倒虹吸的破坏模式主要有挡土墙或者挡水墙失稳、管线坡体失稳、管身裂缝、止水破坏和渗漏、镇墩断裂和失稳、表层混凝土破坏和钢筋锈蚀等[16]。隧洞属于水工混凝土交叉建筑物，主要的失效模式有渗漏、坍塌、滑坡和开裂等。以上3种不同类型的跨(穿)河建筑物虽然存在着各自的特点，但是它们的失效模式都可以归为3种模式：整体性破坏、渗漏和裂缝。
结构的整体性破坏主要是由于极端事件，比如洪水、地震等导致的。渗漏主要是由于结构裂缝、止水破坏、材料老化、设计施工考虑不周引起的。结构裂缝是混凝土建筑物中最为常见的一种问题，考虑到混凝土的特性，裂缝几乎是不可避免的。有些裂缝的危害性较小，有些会加速钢筋的锈蚀，有些会影响混凝土结构抵抗冻融和环境有害离子的能力。以上提出的3种失效模式之间相互联系，有效地防止结构的失效需要从3个方面同时下手，同时考虑它们之间的相互影响。
因此根据失效模式分析，影响建筑物失效的风险因子主要包括暴雨洪水、地质灾害、低温冻融和运行状态，由于这4种因子在建筑物实际运行中不断变化，因此其对应的指标也应该是不断变化的，本文将这些因子纳入4种动态风险指标，分别为洪涝灾害、冰冻灾害、地质状况和运行状况。动态风险指标作为直接影响建筑物的外界因素，是导致建筑物失效的主要推动力，除此之外，为了评价建筑物本身具有的抵抗外界影响的能力，提出了静态风险指标，如图 2所示。
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| 图 2 风险指标体系图 |
| 图选项 |
1.1.2 静态指标确定静态风险指标用于评价建筑物本身具有的抵抗外界影响的能力。静态风险指标体系的建立基于类似建筑物的失事资料、专家意见和相关规范，分为设计和质量指标、施工控制指标、新技术和新材料指标、环境指标以及其他类别指标，每种类别下又分为若干具体指标，如表 1所示。
表 1 跨(穿)河建筑物风险评价静态指标体系
| 指标类别 | 序号 | 指标 | Ⅰ级 | Ⅱ级 | Ⅲ级 | Ⅳ级 | Ⅴ级 |
| 设计和质量指标 | R1 | 工程等级 | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅳ | Ⅴ |
| R2 | 设计洪水标准/年 | ≥500 | [300, 500) | [100, 300) | [50, 100) | ＜50 | |
| R3 | 混凝土强度/C | ≥40 | [30, 40) | [20, 30) | [10, 20) | [0, 10) | |
| R4 | 建筑物跨度/m | ＜100 | [100, 500) | [500, 800) | [800, 1 000) | ≥1 000 | |
| R5 | 设计输水流量/(m3·s-1) | ＜5 | [5, 20) | [20, 100) | [100, 300) | ＞300 | |
| 施工控制指标 | R6 | 防渗措施 | 1(多层) | 2(紫铜) | 3(复合) | 4(橡胶) | 5(PVC) |
| R7 | 检查质量缺陷/处 | [0, 100) | [100, 300) | [300, 600) | [600, 1 000) | ＞1 000 | |
| R8 | 地基加固方法 | 1(加筋) | 2(灌浆) | 3(置换拌入) | 4(挤密压实) | 5(排水固结) | |
| 新技术与指标 | R9 | 新技术的采用 | 1(有) | — | — | — | 0(无) |
| R10 | 是否预应力 | 1(有) | — | — | — | 0(无) | |
| 环境因素指标 | R11 | 地震烈度/度 | ＜6 | [6, 7) | [7, 8) | [8, 9) | ≥9 |
| R12 | 抗渗等级/W | [10, 12) | [8, 10) | [6, 8) | [4, 6) | [1, 4) | |
| R13 | 抗冻等级/F | [300, 400) | [200, 300) | [100, 200) | [50, 100) | [0, 50) | |
| 其他 | R14 | 验收优良率/% | [90, 100] | [80, 90) | [80, 70) | [70, 60) | [0, 60] |
表选项
南水北调工程参建单位众多，工程建设过程中施工对设计的达成度不同、施工工艺和质量存在差异，与理想的设计方案相比或多或少存在一定的质量缺陷。大型跨(穿)河建筑物结构复杂，质量缺陷的分布微观上存在很大的随机性，而从宏观来看又存在一定的规律性。为了反映实际施工质量信息和施工单位在技术、方法、质量和控制标准等方面的差异，本文选取了验收优良率和检查质量缺陷处2个指标来体现，因此不同的建筑物在完成施工后的质量状况可以通过这种定量化的信息得以区分。
对于单个指标而言，不同的指标值对应了造成不同风险的程度，Ⅰ级风险最小，Ⅴ级风险最高，各个指标的风险值划分参考了国家、行业和地方规范或标准[17-24]，结合南水北调中线工程跨(穿)河建筑物的自然地理、水文气象和工程的个性信息总结而成。根据这14个代表性静态风险指标，综合评价跨(穿)河建筑物的静态风险值。
1.1.3 动态指标确定4种动态风险指标本身具有不同的量值，为量化动态风险指标的影响，4种指标标准化为αi(i= 1, 2, 3, 4)，反应运行状态下的风险因子对建筑物影响，如表 2所示，并给出了不同的量化方法。
表 2 跨(穿)河建筑物动态风险评价指标体系
| 指标类别 | 洪涝灾害 | 冰冻灾害 | 地质状态 | 运行状态 |
| 指标 | 洪峰流量Q/(m3·s-1) | 冻融开裂 | 基底距离冲刷线深度h/m | 构件局部破坏 |
| 量化值 | α1 | α2 | α3 | α4 |
| 变量范围 | [0, 1] | {0.5，1.0} | [0, 1] | [0, 1] |
表选项
1) 洪峰流量影响。
根据不同峰值洪水出现的概率及其量值，并进一步分析不同气候条件下，洪水频率的变化规律，给出对于原有设计标准的建筑物发生超标准洪水的情况，作为α1的取值标准:
| ${\alpha _1} = \left\{ \begin{array}{l}0.5Q/{Q_{设计}},\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;Q < {Q_{设计}};\\0.5\left( {\frac{{Q - {Q_{设计}}}}{{{Q_{校核}} - {Q_{设计}}}} + 1.0} \right),\;\;\;\;\;\;\;{Q_{设计}} \le Q < {Q_{校核}};\\1.0,\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;Q \ge {Q_{校核}}.\end{array} \right.$ | (1) |
2) 冻融开裂影响。
α2的取值参考了文[10]，认为中线工程基本处于长江以北的季节性冻土区，冻土深度一般在0.5 m以下，基本没有出现极端低温的可能，冻胀作用产生的影响较小，一般无开裂情况下可取为0.5。
| ${\alpha _2} = \left\{ \begin{array}{l}0.5,\;\;\;无开裂,\\1.0,\;\;\;开裂.\end{array} \right.$ | (2) |
对于渡槽和桥梁这样的建筑物，桥墩部位的局部冲刷很大程度上影响了结构的稳定性并进一步影响结构的安全性，如果冲刷深度过大，很有可能造成水毁破坏，带来巨大的损失，因此有必要将冲刷深度考虑进风险的评估中。根据文[25]，桥墩地基应至少在冲刷线以下1.0~1.5 m，因此，根据冲刷深度可以计算出桥墩地基距离冲刷线的深度h，当h大于1.5时，α3取为0，当h小于1.0时，α3取为1.0，当h介于1和1.5之间时，认为其危险系数和桥墩地基距离冲刷线的深度成反比，α3=3-2h，以此代入动态风险公式中计算:
| ${\alpha _3} = \left\{ \begin{array}{l}0,\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;h > 1.5;\\3 - 2h,\;\;\;\;1.0 < h < 1.5;\\1.0,\;\;\;\;\;\;\;\;\;h < 1.0.\end{array} \right.$ | (3) |
4) 构件局部破坏。
结构在运行过程中主要可能的局部破坏原因为拉应力超标，根据文[26]中关于结构正常使用极限状态的规定，跨(穿)河建筑物满足的抗裂标准为“一般要求不出现裂缝的构件，应按荷载效应标准组合验算，构件受拉边缘混凝土的拉应力不超过混凝土轴心抗拉强度标准值的0.7倍”。因此，根据计算得到的应力值和混凝土轴心抗拉强度标准值的比值C，当C≤0时α4取为0，当C≥0.7时取为1.0，当C介于0和0.7之间时，认为和C成正比，以此代入动态风险公式中计算：
| ${\alpha _4} = \left\{ \begin{array}{l}C/0.7,\;\;\;\;0 \le C < 0.7;\\1.0,\;\;\;\;\;\;\;\;\;C \ge 0.7.\end{array} \right.$ | (4) |
1.2 风险指数计算1.2.1 静态风险计算跨河建筑物风险和多种因素相关，各种因素之间也存在复杂的相互作用，因此其风险评价具有一定的模糊性和不确定性，属于多准则多层次的模糊综合评价问题，本文在神经网络和模糊评价方法的基础上建立基于BP神经网络的静态风险模糊评价方法，如图 3所示。评价因素集U即为静态指标集合，评语集合划分为5个等级，分别为Ⅰ~Ⅴ。对于南水北调中线工程，由于并无历史风险数据集合存在，按照评语集合的划分原则设计训练数据，采用随机算法将R1~R14每个指标数值落于同一风险级别，对应的静态风险也为同一级别。每个级别设计10组数据，共50组训练数据。输入层P (m=14, n=50)和输出层T (n=50)分别为
| $\mathit{\boldsymbol{P}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{{R_{11}}}& \cdots &{{R_{1n}}}\\ \vdots &{{R_{ij}}}& \vdots \\{{R_{m1}}}& \cdots &{{R_{mn}}}\end{array}} \right],$ | (5) |
| $\mathit{\boldsymbol{T}} = {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{{r_1}}& \cdots &{{r_n}}\end{array}} \right]^{\rm{T}}}.$ | (6) |
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| 图 3 基于神经网络的静态风险模糊评价步骤 |
| 图选项 |
采用MATLAB2013b进行3层神经网络训练，并将10个代表性建筑物的实测数据代入，得到实测建筑物的静态风险计算值，如表 3所示。
表 3 中线关键性控制工程静态风险指标值
| 指标类别 | 序号 | 指标 | 穿黄工程 | 穿漳河工程 | 沙河渡槽 | 双洎河渡槽 | 湍河渡槽 | 北汝河倒虹吸 | 穿沁河倒虹吸 | 澧河渡槽 | 南沙河倒虹吸 | 安阳河倒虹吸 |
| 设计和质量指标 | R1 | 工程等级 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| R2 | 设计洪水标准/年 | 300 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | |
| R3 | 混凝土强度/C | 40 | 30 | 30 | 50 | 50 | 30 | 40 | 50 | 40 | 30 | |
| R4 | 建筑物跨度/m | 5 355 | 1 082 | 9 050 | 1 077 | 1 030 | 1 482 | 1 183 | 860 | 4 395 | 963 | |
| R5 | 设计输水流量/(m3·s-1) | 265 | 235 | 320 | 305 | 350 | 315 | 265 | 320 | 230 | 245 | |
| 施工控制指标 | R6 | 防渗措施 | 1 | 1 | 4 | 1 | 3 | 1 | 1 | 4 | 4 | 1 |
| R7 | 检查质量缺陷/处 | 1 272 | 657 | 1 455 | 256 | 194 | 76 | 209 | 668 | 220 | 242 | |
| R8 | 地基加固方法 | 1 | 3 | 2 | 1 | 2 | 3 | 2 | 2 | 4 | 3 | |
| 新技术与新材料指标 | R9 | 新技术的采用 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| R10 | 是否预应力 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | |
| 环境因素指标 | R11 | 地震烈度/度 | 7 | 7 | 6 | 7 | 6 | 6 | 7 | 6 | 7 | 8 |
| 其他 | R12 | 验收优良率/% | 92.6 | 87.7 | 89.7 | 100 | 94.8 | 92.9 | 92.9 | 85 | 92.1 | 87.5 |
| R13 | 抗渗等级/W | 8 | 6 | 8 | 8 | 8 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | |
| R14 | 抗冻等级/F | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 | 150 | 100 | 150 |
表选项
1.2.2 动态风险计算对于动态风险的研究，Olsen等[27]和Tung[28-29]建立了基于二项式分布或泊松分布的非稳态水流和洪水重复发生下的风险分析和动态可靠性模型。本文在神经网络得出跨(穿)河建筑物的静态风险指标ps的基础上，假设动态风险指标作为一种随机变量出现的概率是服从正态分布的，并给出其动态风险指标pd：
| ${p_{\rm{d}}} = \left( {1 - {p_{\rm{s}}}} \right){\rm{erf}}\left( {2.0 \times \sum\limits_{i = 1}^4 {{\lambda _i}{\alpha _i}} } \right),$ | (7) |
| ${\rm{erf}}\left( x \right) = \frac{2}{{\sqrt {\rm{ \mathsf{ π} }} }}\int_0^x {{{\rm{e}}^{ - {t^2}}}{\rm{d}}t} .$ | (8) |
| $渡槽:\left\{ \begin{array}{l}{\lambda _1} = 0.382,\\{\lambda _2} = 0.099,\\{\lambda _3} = 0.265,\\{\lambda _4} = 0.255,\end{array} \right.\;\;\;\;\;\;\sum\limits_{i = 1}^4 {{\lambda _i} = 1} ;$ | (9) |
| $倒虹吸:\left\{ \begin{array}{l}{\lambda _1} = 0.356,\\{\lambda _2} = 0.086,\\{\lambda _3} = 0.321,\\{\lambda _4} = 0.237,\end{array} \right.\;\;\;\;\;\;\sum\limits_{i = 1}^4 {{\lambda _i} = 1} ;$ | (10) |
| $隧洞:\left\{ \begin{array}{l}{\lambda _1} = 0.356,\\{\lambda _2} = 0.086,\\{\lambda _3} = 0.320,\\{\lambda _4} = 0.238,\end{array} \right.\;\;\;\;\;\;\sum\limits_{i = 1}^4 {{\lambda _i} = 1} .$ | (11) |
| $p = {\beta _i}\left[ {{p_{\rm{s}}} + \left( {1 - {p_{\rm{s}}}} \right){\rm{erf}}\left( {2.0 \times \sum\limits_1^4 {{\lambda _i}{\alpha _i}} } \right)} \right].$ | (12) |
2 案例研究2.1 工程介绍南水北调中线工程起自丹江口水库，终点到北京团城湖，全长1 276 km，在整个干渠工程中包含大量跨(穿)河建筑物，其中交叉断面以上的集水面积在20 km2以上的大型河渠交叉建筑物多达164座，这些建筑物大致可以分为3种，分别为渡槽、倒虹吸和隧洞。其中渡槽32座，包括梁式渡槽17座，涵洞式渡槽9座，排洪槽6座; 倒虹吸117座，包括渠道倒虹吸100座，河道倒虹吸17座，另外还包括涵洞15座[14]。沿线跨(穿)河建筑物工程规模可见图 4，除穿黄和穿漳隧道工程外，本文给出了建筑物设计长度和设计流量代表性数据，其中渡槽设计长度大部分处于1 000~2 000 m，跨越河道设计流量大部分处于100 m3/s以下，而沿线倒虹吸分别为600~800 m和200 m3/s以下。
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| 图 4 南水北调中线工程沿线渡槽和倒虹吸工程规模 |
| 图选项 |
2.2 数据收集2.2.1 静态指标本文收集整理了10个中线关键性控制工程静态指标值，数据来源于工程参建单位和南水北调设计管理中心，其中渡槽4座、倒虹吸4座、隧洞2座，分别分布于渠首段、河南段和河北段。表 3给出了不同工程的相应指标值。
2.2.2 动态指标动态指标值为实际观测和计算结果，是随着工程建筑物实际运行状态而变化的，表 4给出了一种一般状态的动态指标值，即洪水流量中等且小于设计流量，无开裂，冲刷较少和应力不大的情况，αi(i=1, 2, 3, 4)分别取值为0.3、0.5、0.1、0.5，如表 4所示，需要注意的是，尽管不同建筑物的归一化动态指标值相同，但是实际指标数值因工程而异，这里仅代表工程处于一种类似运行状态。
表 4 中线关键性控制工程动态风险指标值
| 指标类别 | 序号 | 指标 | 穿黄工程 | 穿漳河工程 | 沙河渡槽 | 双洎河渡槽 | 湍河渡槽 | 北汝河倒虹吸 | 穿沁河倒虹吸 | 澧河渡槽 | 南沙河倒虹吸 | 安阳河倒虹吸 |
| 洪涝灾害 | α1 | 洪峰流量 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 |
| 冰冻灾害 | α2 | 冻融开裂 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 |
| 地质状态 | α3 | 基底距离冲刷线深度 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 |
| 运行状态 | α4 | 构件局部破坏 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 |
表选项
2.3 风险指数计算结果根据以上介绍，可以得到综合风险指数pi(i=1, 2, 3分别对应渡槽、倒虹吸和隧洞)，计算公式分别为
| ${p_1} = {\beta _1}\left[ {{p_{\rm{s}}} + \left( {1 - {p_{\rm{s}}}} \right){\rm{erf}}\left( {0.6362} \right)} \right],$ | (13a) |
| ${p_2} = {\beta _2}\left[ {{p_{\rm{s}}} + \left( {1 - {p_{\rm{s}}}} \right){\rm{erf}}\left( {0.6008} \right)} \right],$ | (13b) |
| ${p_3} = {\beta _3}\left[ {{p_{\rm{s}}} + \left( {1 - {p_{\rm{s}}}} \right){\rm{erf}}\left( {0.6016} \right)} \right].$ | (13c) |
表 5 中线关键性控制工程风险计算值和风险等级
| 工程建筑物 | 穿黄工程 | 穿漳河工程 | 沙河渡槽 | 双洎河渡槽 | 湍河渡槽 | 北汝河倒虹吸 | 穿沁河倒虹吸 | 澧河渡槽 | 南沙河倒虹吸 | 安阳河倒虹吸 |
| 静态风险值 | 0.48 | 0.53 | 0.46 | 0.41 | 0.52 | 0.29 | 0.48 | 0.59 | 0.52 | 0.52 |
| 动态风险值 | 0.31 | 0.28 | 0.34 | 0.37 | 0.30 | 0.43 | 0.31 | 0.26 | 0.29 | 0.29 |
| 综合风险指数 | 0.57 | 0.59 | 0.56 | 0.55 | 0.58 | 0.50 | 0.56 | 0.59 | 0.57 | 0.57 |
| 综合风险等级 | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ | Ⅲ |
表选项
将模型计算结果和文[10]中对于不同区段工程风险的结果进行对比，如图 5所示，两者对于风险的估计基本处于同一等级范围，体现了本文方法具有较好的合理性，这说明基于神经网络和动态风险分析的风险预测方法可以较好地刻画出建筑物的风险指数。随着不断收集实际工程风险发生的数据，神经网络的训练集合可以得到进一步地更新，因而将使得预测结果和实际值能更加相符。
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| 图 5 综合风险指数计算值和文[10]值(Bayes网络方法)对比 |
| 图选项 |
3 分析与讨论3.1 实例风险评价图 6-8分别给出了双洎河和安阳河在不同条件下的综合风险指数变化情况，随着洪水流量的增加，风险指数不断增长，当达到校核洪水流量后，风险等级从Ⅲ级变为Ⅳ级，还可以注意到，在有冻融的情况下，建筑物将更早跨越不同的风险等级，下面给出2个具体算例。
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| 图 6 冻融条件对双洎河渡槽风险指数影响 |
| 图选项 |
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| 图 7 不同季节温度对双洎河渡槽风险指数影响 |
| 图选项 |
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| 图 8 冻融条件对安阳河倒虹吸风险指数影响 |
| 图选项 |
1) 以双洎河渡槽为例。
根据洪水流量计算结果，以百年一遇洪水计算数据为例，计算得到的最大洪峰流量为4 770 m3/s，由节1.1.3可以求得参数α1=0.5；根据冲刷深度的计算结果桥墩地基到冲刷面的距离h应大于1.5 m，于是α3=0；根据结构应力计算结果, 此时槽身最大拉应力为1.7 MPa，小于设计拉应力4 MPa，于是可以计算得到α4=0.607；另外考虑无冻融开裂情况，α2=0.5。于是可以计算得到此时双洎河渡槽综合风险指数为0.59，Ⅲ级风险。
2) 以安阳河倒虹吸为例。
根据洪水流量计算结果，以百年一遇洪水计算数据为例，计算得到的最大洪峰流量为3 700 m3/s，可以求得α1=0.5；根据冲刷深度的计算结果桥墩地基到冲刷面的距离h应大于1.5 m，于是α3=0；根据结构应力计算结果, 此时槽身最大拉应力为0.65 MPa，小于设计拉应力3 MPa，于是可以计算得到α4=0.310；另外考虑无冻融开裂情况，α2=0.5。于是可以计算得到此时安阳河综合风险指数为0.56，Ⅲ级风险。
3.2 静态风险代表性分析文[10]采用了3种模型对南水北调中线工程不同区段的河渠交叉建筑物的风险指数进行了评估，分别为变权层次分析模型、常权层次分析模型和Bayes网络模型，笔者认为该评价结果对关键建筑物的风险评价仍然具有一定的代表性。将本文计算的静态风险值和文[10]中的结果进行对比，结果如图 9所示，可以看到，静态风险计算值和变权层次分析模型以及Bayes网络模型的差别不大，其中总体来说和Bayes网络的结果符合得更好，和常权层次分析模型差别较大(除个别值以外)。实际上变权层次分析模型和Bayes网络的值更加符合实际情况[10]，特别是和Bayes网络模型结果全部处于同一风险等级范围，因此本文中的神经网络的预测计算结果体现了一定程度的合理性。
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| 图 9 静态风险指数计算值和文献参考值对比 |
| 图选项 |
3.3 动态指标敏感性分析在实际工程应用中，动态指标是需要实时监测与控制的数值，因此有效分析不同动态指标的影响程度对工程应用具有指导意义。针对不同的洪峰流量、冲刷深度和构件应力状态以及观测得到的冻融开裂情况，可以给出不同动态指标对应的风险预测值，通过不同指标的敏感性分析可以进一步明确高风险因子及其对建筑物的影响程度。
1) 洪峰流量Q的影响。
假设αi(i=2, 3, 4)分别取值为0.5、0.1、0.5，静态风险ps取值0.5，综合风险指数为
| ${p_1} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.764{\alpha _2} + 0.407} \right)} \right],$ | (14a) |
| ${p_2} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.712{\alpha _2} + 0.387} \right)} \right],$ | (14b) |
| ${p_3} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.712{\alpha _2} + 0.388} \right)} \right].$ | (14c) |
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| 图 10 洪峰流量对风险值的影响 |
| 图选项 |
2) 冻融影响。
假设αi(i=1, 3, 4)分别取值为0.3、0.1、0.5，静态风险ps取值0.5，综合风险指数为
| ${p_1} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.198{\alpha _2} + 0.5372} \right)} \right],$ | (15a) |
| ${p_2} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.172{\alpha _2} + 0.5148} \right)} \right],$ | (15b) |
| ${p_3} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.172{\alpha _2} + 0.5156} \right)} \right].$ | (15c) |
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| 图 11 冻融开裂对风险值的影响 |
| 图选项 |
3) 冲刷影响。
假设αi(i=1, 2, 4)分别取值为0.3, 0.5, 0.5，静态风险ps取值0.5，综合风险指数为
| ${p_1} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.53{\alpha _3} + 0.5832} \right)} \right],$ | (16a) |
| ${p_2} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.642{\alpha _3} + 0.5366} \right)} \right],$ | (16b) |
| ${p_3} = 0.72 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.64{\alpha _2} + 0.5376} \right)} \right].$ | (16c) |
 |
| 图 12 冲刷深度(基底距冲刷面深度)对风险值的影响 |
| 图选项 |
4) 应力影响。
假设αi(i=1, 2, 3)分别取值为0.3、0.5、0.1，静态风险ps取值0.5，综合风险指数为
| ${p_1} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.51{\alpha _3} + 0.3812} \right)} \right],$ | (17a) |
| ${p_2} = 0.7 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.474{\alpha _4} + 0.3638} \right)} \right],$ | (17b) |
| ${p_3} = 0.72 \times \left[ {0.5 + 0.5{\rm{erf}}\left( {0.476{\alpha _2} + 0.3636} \right)} \right].$ | (17c) |
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| 图 13 拉应力对风险值的影响 |
| 图选项 |
4 结论为了在南水北调输水工程中更加高效简便地识别和评价工程风险，本文在对南水北调中线工程大型跨(穿)河建筑物失效模式和风险因子分析的基础上，建立了工程运行安全风险评价指标体系和评价模型，具体包括：
1) 基于10座建筑物实际设计和建设质量信息，给出了基于BP神经网络的模糊综合评价的静态风险评价方法，并与已有的结果进行了对比，验证了静态风险的合理性；
2) 量化了暴雨洪水、地质灾害、低温冻融和结构应力4种动态指标，给出了动态风险评价方法；
3) 在静态和动态风险评价的基础上，给出了综合风险指数计算方法，该方法表明基于实际设计和质量数据利用简单的神经网络就可以获得类似Bayes网络方法的预测结果，并优于常权层次分析和变权层次分析的结果，还可以根据建筑物实际运行状态给出实时动态风险指数计算结果；
4) 本文提出的方法可以用于南水北调中线工程以及其他调水建筑物风险的实时动态评价，为建筑物运行管理提供技术支持。
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