【摘 要】
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在我国现阶段地铁盾构施工过程中,风险事故频发,预测盾构施工风险发生趋势、提高风险应对精准度已成为盾构施工风险管理的重要任务。文章设计了通过盾构机报警数据对盾构施工风险及其发展趋势进行预测的一套有效方法:首先采用故障树法,找到盾构施工重要风险与盾构机故障报警数据之间的关联;然后,以此建立基于贝叶斯网络的风险预测模型,运用贝叶斯网络的反向诊断推理技术计算最大可能路径,确定导致风险事件发生的关键盾构机故障,从而在发生该类故障时严控后续风险;最后,以某地铁项目为例,验证该方法的可靠性与适用性。所研究的方法与模型可
【机 构】
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中铁工程服务有限公司,综合交通大数据应用技术国家工程实验室,西南交通大学经济管理学院,服务科学与创新四川省重点实验室,四川省机场集团有限公司成都天府国际机场分公司
【基金项目】
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综合交通大数据应用技术国家工程实验室开放基金项目(CTBDAT201904),国家自然科学基金(71942006,71472158)。
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在我国现阶段地铁盾构施工过程中,风险事故频发,预测盾构施工风险发生趋势、提高风险应对精准度已成为盾构施工风险管理的重要任务。文章设计了通过盾构机报警数据对盾构施工风险及其发展趋势进行预测的一套有效方法:首先采用故障树法,找到盾构施工重要风险与盾构机故障报警数据之间的关联;然后,以此建立基于贝叶斯网络的风险预测模型,运用贝叶斯网络的反向诊断推理技术计算最大可能路径,确定导致风险事件发生的关键盾构机故障,从而在发生该类故障时严控后续风险;最后,以某地铁项目为例,验证该方法的可靠性与适用性。所研究的方法与模型可
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