空间受限项目风险源识别与评估

发布时间：2017-09-10 15:25

  本文关键词：空间受限项目风险源识别与评估

  更多相关文章： 空间受限项目 可控值 互信息 贝叶斯网络 风险管理

【摘要】：随着项目运作精细化程度地加深,项目的空间受限逐步被管理者所重视。“空间受限”指项目实施过程中作业面受到特定空间的约束,典型的空间受限项目包括地下项目(如地铁、隧道)、高空项目(如高层建筑)、水体项目(如水坝、桥梁、海上钻进平台)、封闭/半封闭型装配项目(如压力容器、舰船)等。这类项目施工难度大,事故风险源较多,易诱发连锁反应,因此,如何快速识别空间受限项目的风险源,有效评估各个诱发节点的风险大小对空间受限项目的风险管理具有重要意义。那么如何有效的识别以及评估空间受限项目的风险源呢?以往学者对项目风险的评估主要从概率角度出发,很少与风险源可控值相结合,显然在现实中仅考虑项目风险源概率有失准确性。为此,本文从空间受限项目的风险源识别到风险源评估,通过方法改进的方式,展开了以下研究:首先,在风险源识别方面,通过空间受限项目的事故致因分析,厘清风险源与项目事故发生的逻辑关系,同时考虑通过专家评估法与文献研究获得空间受限项目的各个风险源,并根据内在的逻辑关系推理出空间受限项目的事故树,并针对风险源量化指标,提出以概率、可控值与互信息的综合指标体系,其中可控值是本文新提出用于衡量风险源可控程度的重要指标;其次,在风险源评估方面,在识别以及得出事故树的基础上,在因果关系的逻辑下,实现了故障树到贝叶斯网络的转化,并实现贝叶斯网络对风险源进行评估,包括了基于先验概率的贝叶斯网络正向推理的风险预测,基于后验概率的贝叶斯网络逆向推理的故障诊断,以及结合互信息和可控值形成的二维四区管理模型综合评估了重要的风险源节点,而后通过兰州地铁1号线项目作为典型空间受限项目研究案例,对结果进行说明。最后,文章总结了本次研究的主要结论、创新点以及可拓展方向。空间受限项目的风险识别与评估是对空间受限项目研究的一次尝试,它是为空间受限项目的安全与进度管理奠定了安全管理的基础,也为学者研究该领域提供了一定思路。
【关键词】：空间受限项目 可控值 互信息 贝叶斯网络 风险管理
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU71
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 前言10-15
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 研究内容与思路12-13
• 1.3 本章小结13-15
• 第二章 相关理论综述15-27
• 2.1 相关研究综述15-17
• 2.1.1 空间受限项目管理研究15
• 2.1.2 工程项目风险识别与评估研究15-16
• 2.1.3 相关定量模型在风险源识别与评估的应用16-17
• 2.2 空间受限项目事故致因分析17-20
• 2.2.1 Heinrich事故连锁理论17-18
• 2.2.2 Skiba轨迹交叉理论18-19
• 2.2.3 Reason复杂系统事故致因理论19-20
• 2.3 贝叶斯网络20-22
• 2.3.1 贝叶斯网络理论基础20-21
• 2.3.2 贝叶斯网络构建流程21
• 2.3.3 贝叶斯网络的动态性21-22
• 2.4 空间受限项目风险管理流程22-26
• 2.4.1 项目风险识别22-24
• 2.4.2 项目风险评估24-25
• 2.4.3 空间受限在风险源识别与评估的特点25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 空间受限项目的风险源识别27-34
• 3.1 风险因素初步筛选27-28
• 3.1.1 施工项目致因因素27
• 3.1.2 空间受限项目风险源分类27-28
• 3.2 风险源传递事故树28-29
• 3.3 风险源量化29-33
• 3.3.1 概率29
• 3.3.2 可控值29-31
• 3.3.3 互信息31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 空间受限项目的风险源评估34-44
• 4.1 贝叶斯网络模型34-35
• 4.2 空间受限项目贝叶斯网络实现与概率估计35-40
• 4.2.1 空间受限项目的事故树与BN转化35-36
• 4.2.2 空间受限项目贝叶斯网络概率模型36-40
• 4.3 空间受限项目的互信息与可控值40-41
• 4.3.1 互信息40
• 4.3.2 可控值衡量40-41
• 4.4 基于互信息与可控值模型评估41-42
• 4.5 本章小结42-44
• 第五章 案例研究44-52
• 5.1 兰州地铁项目1号线概况44-45
• 5.2 兰州地铁项目1号线某段特征45
• 5.3 兰州地铁项目1号线项目风险评估45-51
• 5.3.1 贝叶斯网络因果推理风险预测45-47
• 5.3.2 贝叶斯网络反向推理诊断47-48
• 5.3.3 风险源敏感性分析48
• 5.3.4 基于互信息与可控值的二维四区模型48-51
• 5.4 本章小结51-52
• 第六章 结束语52-55
• 6.1 研究结论52-53
• 6.2 研究创新53
• 6.3 研究展望53-55
• 参考文献55-57
• 附录 157-58
• 附录 258-59
• 在学期间的研究成果59-60
• 致谢60

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本文编号：825054