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摘要：基于貝葉斯網絡在不確定性推理領域具有獨特的優勢，本文構建基于本體的貝葉斯網絡推理模型，對舊工業建筑再生利用風險進行診斷?；诟黠L險概念類間的關系，利用貝葉斯網絡構建各節點（概念類）之間有向圖，再運用專家評判法建立節點的條件概率分布表，最后針對具體案例開展風險推理研究，克服風險推理中的不確定缺陷，對實際案例中的風險征兆或風險結果進行深入分析，為制定風險控制舉措或探究風險事件致因提供精準的研判支撐。
1引言
本體知識理論對理清研究對象內在概念和相互影響關系上具有較好的表達優勢，但在信息不足或不確定性較大的情形下，無法完成對研究對象動態變化的定量推理。貝葉斯網絡是基于概率論有向無環圖模型，用于分析因果關系中不確定性知識之間的概率推理，既能較好表征不確定的變量知識，又能較好推理變量知識之間的影響程度。貝葉斯網絡主要包括有向無環圖和條件概率表，有向無環圖用于描述分析變量知識之間的邏輯關系，條件概率表用于衡量變量知識之間的影響程度，它具有多功能性、有效性和開放性等特征，能夠有效地將數據轉化為知識，然后利用這些轉化后的知識進行推理，來解決現實世界中的不確定性方面的問題。舊工業建筑再生利用是風險比較突出、事故比較多發的建筑工程項目，其中尤以坍塌事故居多，如北方機械制造公司金工二廠廠房坍塌造成3人死亡事故、山東天源熱電有限公司關停煙囪坍塌造成3人死亡事故、上海市長寧區昭化路148號舊廠房坍塌造成12人死亡事故、浙江韓佳電器有限公司老廠房翻建坍塌造成2人受傷事故、上海市閔行區浦江鎮陳行公路蘇召路制衣廠樓房裝修坍塌造成3人死亡事故等等，均造成了嚴重的人員傷亡和財產損失。對于舊工業建筑再生利用坍塌事故，主要原因有四類，一是建筑自身的不安全狀態，在缺乏必要前期評估和加固措施的情形下，易導致廠房坍塌；二是工程管理的不規范、不科學；三是人為的指導失誤和檢查疏漏；四是客觀環境的不安全因素；五是自然環境突發狀況或極端天氣。
2坍塌事故風險診斷
2.1本體構建
1．概念類
為避免舊工業建筑再生利用風險知識表達的混淆、混亂和含糊不清問題，本文結合相關文獻、廠房改建坍塌事故分析報告等資料，確定舊工業建筑再生利用坍塌風險知識最根本、最基礎的概念類，基于上述風險信息和事故信息提出針對性的安全應對舉措，比如加固措施，以防止類似事故再次發生?；谏鲜龈拍铑愔g的關系，借助本體構建軟件protégé對上述概念進行可視化表示。
2．建立風險知識表示框架
基于上述概念之間的關系，本文在軟件中構建了若干對象屬性關系，比如極端天氣（暴風、雨、雪）、工人操作失誤或鉆墻施工活動均對廠房墻柱開裂有影響，以此建立三個概念對墻柱開裂的影響關系“has impact”，建立舊工業建筑再生利用風險知識概念間對象屬性關系，同理，建立其他屬性關系。在構建上述對象屬性關系的基礎上，通過protégé軟件生成了舊工業建筑再生利用坍塌風險知識表示框架圖，如圖2所示。此外，本文特隱去“父子類”關系，即has subclass屬性，以更清晰展現與坍塌事故風險直接相關的概念，并選取這些概念建立OBN模型。
2.2本體模型向OBN模型轉換
基于概念類向節點轉換的規則，在轉換之前，需要對上述概念類作進一步描述，即賦予節點屬性值，主要包括節點名稱、節點釋義、節點狀態和賦值等。如表2所示。表2中，每個節點均為二元隨機變量X（1, 0），1代表該節點變量發生或存在，0代表該節點變量未發生或不存在?；谵D換規則，將本體概念類轉換為OBN模型節點變量，如圖3所示。至此，完成了由本體網絡向OBN網絡的初步轉換，但仍需賦予節點隨機變量先驗概率和條件概率，方可進行事故因果分析和推理。根據上述節點變量先驗概率和條件概率表，輸入到Netica軟件，得到包含先驗概率和條件概率的完整的舊工業建筑再生利用坍塌風險部分本體貝葉斯（OBN）網絡，如圖4所示。
2.3風險診斷分析
本文借助Netica軟件，通過設置不同節點變量的狀態以更新其他節點變量狀態的概率情況，從而實現事故風險預測和致因診斷的目的。若在舊工業建筑再生利用項目施工過程中，存在墻柱地基開挖施工活動，則墻柱坍塌的概率從57.6%上升至58.7%，如圖5所示，同時，因坍塌導致人員受傷的概率從55.3%上升至56.4%，人員死亡的概率從43.2%上升至44.1%。若該施工項目未采取墻柱加固措施，則墻柱坍塌風險進一步上升，由58.7%上升至62.6%，同時，人員受傷和人員死亡發生的概率分別上升至60.1%和47.0%。如圖6所示。以上主要分析舊工業建筑再生利用坍塌致險因素的發生與否對墻柱坍塌發生概率的影響，且分析表明，各致險因素的發生均顯著增加了施工項目坍塌事故發生的概率，實現了定量分析舊工業建筑再生利用項目坍塌事故致險機理的目的。
作者:鄧婷婷 閆文周 單位:海南大學西安建筑科技大學
