李宗坤，王 特，葛 巍,3，鄭 艷

(1. 鄭州大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院， 鄭州 450001；2. 鄭州大學(xué) 軟件學(xué)院， 鄭州 450002;3. 代爾夫特理工大學(xué) 技術(shù)、政策和管理學(xué)院，荷蘭 代爾夫特 2628 BX)

1 研究背景

混凝土壩在長(zhǎng)期服役過(guò)程中，發(fā)揮巨大工程效益的同時(shí)，必然存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。雖然混凝土壩失事的發(fā)生機(jī)率很小，但其潰決模式多為瞬間潰壩，應(yīng)急時(shí)間較短，一旦潰決失事，不僅大壩損毀，還會(huì)給下游帶來(lái)重大災(zāi)難[1-2]。20世紀(jì)曾經(jīng)發(fā)生過(guò)3次震驚世界的混凝土壩失事事件, 分別為1928年的美國(guó)圣弗朗西斯 (St.Francis) 重力壩潰決、1959年法國(guó)馬爾帕塞 (Malpasset) 拱壩潰決和1963年意大利瓦依昂 (Vajont) 拱壩失事[3]，均對(duì)人類生命和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成了不可估量的損失。因此，對(duì)混凝土壩進(jìn)行科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)分析和管理顯得尤為重要。

目前關(guān)于混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)方面的研究已較為廣泛，其安全管理理念也逐漸由傳統(tǒng)的工程安全管理向風(fēng)險(xiǎn)管理轉(zhuǎn)變。如顧沖時(shí)等[2]論述了混凝土壩長(zhǎng)效服役與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定理論、方法及其技術(shù)的研究現(xiàn)狀；姚霄雯等[4]總結(jié)了混凝土壩的潰壩特點(diǎn)和主要潰壩原因；聶學(xué)軍[5]結(jié)合事件樹(shù)法和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了混凝土壩潰壩概率計(jì)算和風(fēng)險(xiǎn)決策探討。這些研究在實(shí)際工程中均具有一定的指導(dǎo)意義，但仍缺乏對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)源進(jìn)行深入性的分層分級(jí)歸納，且在定量計(jì)算時(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的不確定性和時(shí)變性考慮較少。傳統(tǒng)的潰壩風(fēng)險(xiǎn)概率分析方法，如層次分析法[6]、事件樹(shù)分析法[7]、故障樹(shù)分析法[8]等，在解決不確定性問(wèn)題方面并不理想。此外，這些方法均沒(méi)有很好地解決各級(jí)事件之間的關(guān)聯(lián)性問(wèn)題，而實(shí)際工程中上下級(jí)事件往往存在著一定的相關(guān)性，必須予以充分考慮并進(jìn)行具體分析。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network, BN)[9-11]是一種應(yīng)用于不確定性知識(shí)表示和推理的方法，能夠很好地彌補(bǔ)以上方法的不足，由以色列科學(xué)家Pearl于1988年提出。隨著貝葉斯理論的不斷發(fā)展和深入，其實(shí)際應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣，近年來(lái)在水利工程風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)估領(lǐng)域也得到了應(yīng)用[10,12-13]，但大多數(shù)研究中構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)都是靜態(tài)的，未將時(shí)間因素考慮在內(nèi)，在實(shí)際運(yùn)用中存在一定的局限性?；炷翂卧陂L(zhǎng)期服役過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)因素的狀態(tài)隨時(shí)間呈動(dòng)態(tài)變化，各風(fēng)險(xiǎn)因素在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的發(fā)生概率往往不同。

本文通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Bayesian Network, DBN)模型，旨在較清晰地反映出混凝土壩各風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生概率的時(shí)序變化特征和發(fā)展趨勢(shì)，以提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的合理性，從而為管理部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)管控措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。

2 混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)因素分析

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是大壩風(fēng)險(xiǎn)分析與管理的基礎(chǔ)，更是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)處理的前提[14-15]。對(duì)混凝土壩進(jìn)行失事風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，首先應(yīng)對(duì)可能導(dǎo)致失事的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行科學(xué)的辨識(shí)和分類，為后續(xù)系統(tǒng)性的分析和定量計(jì)算擬定框架。

根據(jù)國(guó)內(nèi)外混凝土壩失事統(tǒng)計(jì)資料[4-5,16]可知，洪水漫頂、結(jié)構(gòu)失穩(wěn)、壩基破壞以及壩體破壞是導(dǎo)致其失事的主要原因。其中，洪水漫頂會(huì)對(duì)下游面壩體、壩趾以及廠房等設(shè)施造成巨大沖擊破壞。漫頂?shù)暮樗ㄗ匀唤涤暌约耙蝻L(fēng)暴、滑坡、地震等自然災(zāi)害引起的壅浪[17]。此外，泄水建筑物泄流能力不足也是引起洪水漫頂?shù)闹匾?，如閘門(mén)故障、溢洪道泄流能力不足等，導(dǎo)致上游洪水不能及時(shí)下泄而發(fā)生漫頂。

結(jié)構(gòu)失穩(wěn)通常與抗滑能力不足和承受異常荷載有關(guān)。超標(biāo)準(zhǔn)洪水不能及時(shí)下泄、淤泥層清理不徹底、地基防滲處理不當(dāng)或排水設(shè)備缺陷等，都會(huì)導(dǎo)致大壩抗滑能力大大降低；異常荷載如地震、上游山體滑坡等，通常直接引起壩體結(jié)構(gòu)沿薄弱面滑動(dòng)或壩體傾覆。

壩基破壞被認(rèn)為是混凝土壩失事的最主要原因[4]。引起壩基破壞的原因主要有2方面：一是地基原始缺陷或施工處理不當(dāng)；二是混凝土壩內(nèi)部防滲體系設(shè)計(jì)不當(dāng)或排水設(shè)備缺陷，滲透水流沿壩基和壩肩處裂隙或斷層持續(xù)滲漏，造成壩基滑動(dòng)破壞。

壩體破壞主要是由壩體防滲不當(dāng)和材料質(zhì)量惡化引起的，包括大壩在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中受服役環(huán)境的影響而產(chǎn)生的風(fēng)化侵蝕、堿骨料反應(yīng)、凍融腐蝕等等，導(dǎo)致材料強(qiáng)度降低。

根據(jù)以上分析，可將混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)主要指標(biāo)歸納如下，如表1所示。

表1 混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

3 DBN風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建

3.1 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network，BN)又稱信念網(wǎng)絡(luò)，是用來(lái)表達(dá)和計(jì)算隨機(jī)變量間概率關(guān)系的有向無(wú)環(huán)圖[11-12]，適用于解決不確定性和不完整性問(wèn)題。其主要由父節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)，以及表達(dá)各節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的箭頭構(gòu)成。如圖1所示，節(jié)點(diǎn)A、B為節(jié)點(diǎn)C的父節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)C為節(jié)點(diǎn)A、B的子節(jié)點(diǎn)。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的理論依據(jù)是貝葉斯公式和全概率公式，如式(1)和式(2)所示。

圖1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)示意圖

(1)

(2)

式中：P(B)為事件B的概率，稱為先驗(yàn)概率；P(B|A)為事件A已發(fā)生的條件下，事件B發(fā)生的條件概率；P(A|Bi)稱為似然率；n為事件個(gè)數(shù)；P(Bi)為事件Bi的概率。

一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行結(jié)果即為所研究的問(wèn)題中所有變量的聯(lián)合概率分布，即考慮所有因素影響下的概率值。圖1中簡(jiǎn)單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合概率分布如式(3)所示。

P(A,B,C)=P(C|A,B)P(A,B)=

P(C|A,B)P(A)P(B) 。

(3)

式中：P(A,B,C)為事件A、B、C的聯(lián)合概率；P(A,B)為事件A、B的聯(lián)合概率；P(C|A,B)為事件A、B已發(fā)生的條件下，事件C發(fā)生的條件概率。

節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率狀態(tài)只有“發(fā)生”和“不發(fā)生”2種狀態(tài)；子節(jié)點(diǎn)的條件概率狀態(tài)與父節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)有關(guān)，每個(gè)父節(jié)點(diǎn)都有“發(fā)生”和“不發(fā)生”2種狀態(tài)，故子節(jié)點(diǎn)的條件概率共有2n種狀態(tài)。如圖1中C節(jié)點(diǎn)發(fā)生的條件概率共有4種，分別為“A、B都不發(fā)生”“A發(fā)生、B不發(fā)生”“B發(fā)生、A不發(fā)生”及“A、B都發(fā)生”。由此可知，若已知各父節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率及相應(yīng)條件概率分布，則可以得到包含所有節(jié)點(diǎn)的聯(lián)合概率分布。用來(lái)反映父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性的條件概率可通過(guò)樣本學(xué)習(xí)或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)給定[18-19]。

3.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

隨著各風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)展，不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)下同一事件發(fā)生的概率往往不同?？紤]工程實(shí)際，在此引入時(shí)間因素，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)向動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DBN)的過(guò)渡。鑒于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性，目前大多數(shù)研究成果都是在一定假設(shè)的基礎(chǔ)上，對(duì)動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，常用的假設(shè)有馬爾可夫假設(shè)和轉(zhuǎn)移概率不變假設(shè)等[20-21]。

基于上述2個(gè)假設(shè)，DBN模型的建立可分為兩部分：一是建立先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)B0，并定義初始時(shí)刻的聯(lián)合概率分布PB0(X)；二是建立轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)B→，并根據(jù)相應(yīng)的工程階段或?qū)嶋H分析的需要，將整個(gè)過(guò)程劃分為若干個(gè)時(shí)間段(又稱為時(shí)間片)，定義同一事件在相鄰時(shí)間片上的轉(zhuǎn)移概率P(X[t+1]/X[t])。在初始時(shí)刻，事件X[1]的父節(jié)點(diǎn)是先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)B0中的節(jié)點(diǎn)；在t+1時(shí)刻(t>0)，事件X[t+1]的父節(jié)點(diǎn)為轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)B→中的節(jié)點(diǎn)，且此節(jié)點(diǎn)與時(shí)刻t和時(shí)刻t+1均有關(guān)，見(jiàn)圖2。DBN網(wǎng)絡(luò)中事件X在T個(gè)時(shí)間片上的聯(lián)合概率分布P(X[1],X[2],…,X[T])如式(4)所示。

P(X[1],X[2],…,X[T])=

(4)

圖2 DBN構(gòu)成

(5)

根據(jù)轉(zhuǎn)移概率不變假設(shè)，同一事件在相鄰2個(gè)時(shí)間片上的轉(zhuǎn)移概率都是相同的，但考慮到潰壩模型中各個(gè)事件的模糊性和不確定性，這種概率無(wú)法通過(guò)樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法得到，只能在充分參考相關(guān)資料的基礎(chǔ)上，由水利工程專家擬定[19]。

3.3 條件概率的擬定

由于人類對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的辨識(shí)存在一定的局限性，在實(shí)際運(yùn)用中，總會(huì)有一些未知或遺漏的因素對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響。為充分考慮各種因素對(duì)節(jié)點(diǎn)的影響，Henrion 提出了遺漏概率(Leak Probability)的概念，并給出了Leaky Noisy-or gate擴(kuò)展模型[22]， 以提高概率計(jì)算的客觀性。

P(X|Xm)Pm+Pn-PmPn;

(7)

(8)

兩式聯(lián)立，可得

(9)

將各事件父節(jié)點(diǎn)中所有未考慮到的因素綜合為一個(gè)未知因素Xl，設(shè)其連接概率為Pl，則節(jié)點(diǎn)X的條件概率為

圖4 混凝土壩失事DBN模型

4 混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估

4.1 混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估模型

作為一款專門(mén)用于圖形決策理論模型構(gòu)建和分析計(jì)算的建模工具[23]，本研究采用GeNIe軟件構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估模型和數(shù)據(jù)推理。

將基本數(shù)據(jù)輸入GeNIe軟件所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之中，進(jìn)行動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，并選取關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)動(dòng)態(tài)推理結(jié)果進(jìn)行修正和整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)理論和專家知識(shí)的相互補(bǔ)充，從而進(jìn)一步提高評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性與合理性，其流程如圖3所示。

圖3 混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

根據(jù)表1中所確定的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)因素與風(fēng)險(xiǎn)事件間的因果關(guān)系，構(gòu)造如圖4所示的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。其中，各風(fēng)險(xiǎn)因素作為基本指標(biāo)，對(duì)應(yīng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中最上層的父節(jié)點(diǎn)；“混凝土壩失事”作為推理分析的末端，表示為最終節(jié)點(diǎn)。各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性由帶指向的箭頭來(lái)反映；各父節(jié)點(diǎn)上的有向圓弧段“1”表示相鄰時(shí)間片的時(shí)間間隔為1[10]。

4.2 指標(biāo)分析

由于水利工程失事的特殊性和不可復(fù)制性，且大量的事故相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲得，故在此采用專家調(diào)研打分[14,24]的方式來(lái)確定指標(biāo)概率。該方法既避免了單純依賴歷史資料統(tǒng)計(jì)所帶來(lái)的巨大偏差，又可將專家群體的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)與實(shí)際工程相結(jié)合，達(dá)到具體問(wèn)題具體分析的目的，從而提高評(píng)估結(jié)果的可靠性。

為統(tǒng)一專家打分時(shí)的概率表述，并使打分?jǐn)?shù)據(jù)易于參考和區(qū)分，在此采用聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)提出的7級(jí)風(fēng)險(xiǎn)概率表述方式[25]。考慮到潰壩概率的一般范圍是10-5～10-4[14]，故將此概率表中所有取值都乘以10-4，其概率范圍及對(duì)應(yīng)語(yǔ)言表述見(jiàn)表2。此外，為減小不同專家估值帶來(lái)的主觀性差異，對(duì)于評(píng)估差異較大的項(xiàng)，應(yīng)重新組織專家充分論證并重新估值，直至所有專家的評(píng)估值均處于表2中同一區(qū)間或相鄰區(qū)間為止。

表2 基于IPCC的概率定性表述

5 實(shí)例分析

5.1 工程概況

某水庫(kù)總庫(kù)容2 700萬(wàn)m3，樞紐工程主要包括攔河壩、引水系統(tǒng)和發(fā)電廠房。攔河壩為碾壓混凝土重力壩，最大壩高56.8 m，壩頂長(zhǎng)122.5 m，壩頂寬5.0 m，上游面垂直，下游坡度1∶0.75，采用壩體表孔溢流，溢流壩段長(zhǎng)37.0 m，布置3孔，單孔尺寸為10.0 m×6.0 m(寬×高)；左側(cè)擋水壩段長(zhǎng)48.0 m，右側(cè)擋水壩段長(zhǎng)37.5 m。

表5 動(dòng)態(tài)推理結(jié)果

5.2 先驗(yàn)概率及條件概率的獲取

以人工干預(yù)(不定期除險(xiǎn)加固)條件下的此水庫(kù)為研究對(duì)象，在充分研究工程資料的基礎(chǔ)上，組織水利工程專家對(duì)DBN模型中各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率、條件概率及原始轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行估值, 并運(yùn)用Leaky Noisy-or gate擴(kuò)展模型，將未知因素考慮在內(nèi)，進(jìn)一步提高條件概率的準(zhǔn)確性。限于文章篇幅，僅以DBN模型中“壩體破壞”節(jié)點(diǎn)概率計(jì)算為例進(jìn)行說(shuō)明。

設(shè)“壩體破壞”為事件X，其代表性父節(jié)點(diǎn)“防滲處理不當(dāng)”“風(fēng)化侵蝕”“堿骨料反應(yīng)”分別為X1、X2、X3，“Xi=1”表示該事件發(fā)生，“Xi=0”表示該事件不發(fā)生。P(Xit)表示事件i的原始轉(zhuǎn)移概率，在此可理解為事件i于前一時(shí)間片已發(fā)生的前提下，在當(dāng)前時(shí)間片仍然發(fā)生的概率。

通過(guò)專家對(duì)各個(gè)事件狀態(tài)概率進(jìn)行打分，得到事件X各父節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率、條件概率及原始轉(zhuǎn)移概率，如表3所示。

表3 節(jié)點(diǎn)X(壩體破壞)概率參數(shù)

設(shè)未知因素為Xu，令P(Xu=1)=0.1,代入式(7)和式(8)，可得節(jié)點(diǎn)X的條件概率，如表4所示。

表4 節(jié)點(diǎn)X(壩體破壞)條件概率

5.3 DBN推理

按照5.2節(jié)中各個(gè)因素先驗(yàn)概率和條件概率的確定方法，依次求出各個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)概率，輸入DBN推理模型，將時(shí)間片數(shù)量設(shè)定為10，并對(duì)關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率進(jìn)行更新。運(yùn)行軟件完成不同時(shí)間片下潰壩事故的動(dòng)態(tài)推理過(guò)程，各節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)推理結(jié)果如表5所示。

混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)概率時(shí)序變化曲線如圖5(a)所示；4類風(fēng)險(xiǎn)事件的概率時(shí)序變化曲線如圖5(b)所示。各風(fēng)險(xiǎn)因素概率時(shí)序變化曲線如圖6所示。

圖5 失事風(fēng)險(xiǎn)及各風(fēng)險(xiǎn)事件概率時(shí)序變化曲線

圖6 各風(fēng)險(xiǎn)因素概率時(shí)序變化曲線

5.4 對(duì)比分析

為驗(yàn)證DBN推理的正確性，可將其推理結(jié)果與相應(yīng)的靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。取后5個(gè)時(shí)間片的潰壩風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為例，用GeNIe軟件得到的靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理結(jié)果如表6所示。

表6 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理結(jié)果

將表6中數(shù)據(jù)與DBN推理結(jié)果進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)2種方法的推理結(jié)果較為吻合。對(duì)于后5個(gè)時(shí)間片，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理結(jié)果相對(duì)略低，這是因?yàn)镈BN模型能夠?qū)η耙粫r(shí)刻的推理結(jié)果進(jìn)行有效的積累并反饋于新的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。與靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不同，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評(píng)估模型能夠根據(jù)現(xiàn)有時(shí)刻的狀態(tài)信息對(duì)其它時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行推理并反饋于整個(gè)時(shí)間過(guò)程，使數(shù)學(xué)推理與專家經(jīng)驗(yàn)達(dá)到有效結(jié)合。因此，該模型在實(shí)際運(yùn)用中不會(huì)因某一時(shí)刻數(shù)據(jù)的缺失或失真而使評(píng)估結(jié)果出現(xiàn)較大偏差。此外，靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型需要逐次對(duì)所有時(shí)間片的先驗(yàn)概率進(jìn)行評(píng)估并輸入，工作量大且計(jì)算繁瑣，而動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在便捷性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，且隨著各節(jié)點(diǎn)信息的補(bǔ)充和完善，評(píng)估結(jié)果會(huì)更加準(zhǔn)確可靠。

5.5 失事風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估

由圖5(a)可知，該混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)概率總體上趨于平穩(wěn)變化，節(jié)點(diǎn)概率大多處于0.33×10-4以下，對(duì)應(yīng)于表2可知，其失事可能性較小，總體上處于可控狀態(tài)。其中，第6個(gè)時(shí)間片內(nèi)的失事概率最大，達(dá)到了“中等可能發(fā)生”。由圖5(b)和圖6可知，這是因?yàn)樵摃r(shí)間片內(nèi)壩基破壞、裂縫滲漏及防滲措施不當(dāng)?shù)蕊L(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率較大?？紤]到潰壩事故的特殊性和潰壩后果的嚴(yán)重性，這種狀態(tài)即意味著大壩的狀況已不能滿足安全運(yùn)行的需要，必須通過(guò)管理部門(mén)的除險(xiǎn)加固來(lái)降低失事風(fēng)險(xiǎn)，并啟動(dòng)相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制，以防重大事故的發(fā)生。

圖5(b)還反映出，相對(duì)于其他3類風(fēng)險(xiǎn)事件，“壩基破壞”的發(fā)生概率更高，時(shí)序變化曲線波動(dòng)性更大，表明此類風(fēng)險(xiǎn)事件的易發(fā)性和不穩(wěn)定性，應(yīng)在實(shí)際工程中特別注意對(duì)這類風(fēng)險(xiǎn)事件的防范。從圖6可以觀察到，在各一級(jí)指標(biāo)中，“裂縫滲漏”和“防滲處理不當(dāng)”在時(shí)間軸上呈現(xiàn)較強(qiáng)的波動(dòng)性，表明轉(zhuǎn)移概率對(duì)這兩類風(fēng)險(xiǎn)因素的影響更大，隨時(shí)間變化更為明顯，需在此后的工作中特別加強(qiáng)對(duì)此類隱患的監(jiān)控和定期排查，并做好預(yù)警和應(yīng)急工作，防患于未然。

6 結(jié) 論

混凝土壩運(yùn)行期風(fēng)險(xiǎn)因素具有不確定性，且隨時(shí)間呈動(dòng)態(tài)變化。本文通過(guò)引入時(shí)間因素，構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩失事風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估模型。運(yùn)用該模型對(duì)某混凝土壩進(jìn)行失事風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估，結(jié)果表明該壩失事的可能性較小，并在第6個(gè)時(shí)間片內(nèi)達(dá)到最大，羅列出了風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)較大的因素。

相比于其他風(fēng)險(xiǎn)分析方法，該方法不會(huì)因某時(shí)間節(jié)點(diǎn)上的信息缺失或失真而使最終結(jié)果產(chǎn)生巨大偏差，為同類工程動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)估提供了一種新的思路。鑒于該評(píng)估模型的構(gòu)建基于轉(zhuǎn)移概率不變的假設(shè)，此方法較適用于風(fēng)險(xiǎn)因素轉(zhuǎn)移概率隨時(shí)間變化相同或相近時(shí)的動(dòng)態(tài)評(píng)估。

先驗(yàn)概率及轉(zhuǎn)移概率的確定在該模型中具有重要意義，下一步將考慮與可靠度等方法相結(jié)合來(lái)確定概率，進(jìn)一步提高該模型評(píng)估的準(zhǔn)確性。