长大隧道建设与运营安全致灾风险评估综述

仉文岗，梁文灏，覃长兵，吕 刚，刘汉龙

(1.重庆大学土木工程学院，重庆 400045；

2.中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055)

随着我国经济的高速发展，在交通强国战略的指引下，我国公路及铁路建设得到了长足发展，长大、特大隧道不断涌现。随着隧道工程规模的不断扩大，目前，特长隧道通常指长度超过10 km的铁路隧道或超过3 km的公路隧道，大直径隧道通常指直径超过10 m的隧道。截至2021年年底，我国投入运营的特长公路隧道共1 599处，长隧道6 211处。公路隧道总长2 469.89万延米，其中特长隧道总长717.08万延米，长隧道总长1 084.43万延米；
我国投入运营的特长铁路隧道共235座，长3 152 km；
在建特长铁路隧道150座，长2 435 km；
规划特长铁路隧道301座，长约4 244 km[1]。已建成的直径达10～14 m盾构隧道工程共65项，14 m及以上超大直径盾构隧道工程共59项[2]。我国长大隧道工程规模较大，但其施工成本较为高昂，且在建设和运营阶段的潜在风险也相对较高。然而，相比于我国隧道建设领域的高速发展，我国隧道风险评估领域的发展稍显滞后，相关领域的研究还不够充分和深入。本文对我国目前隧道建设和运营安全致灾风险评估指标体系和风险评估方法研究现状进行综述，以期为该领域研究和工程人员提供一定参考。

1.1 国外研究现状

美国麻省理工学院Einstein H.H.教授是隧道及地下工程风险评估领域早期研究的代表性人物。Einstein于20世纪70年代首次将风险评估理论引入隧道及地下工程领域，提出了隧道风险评估特点和应遵循的理念，首次将不确定性引入隧道工程评估，针对硬岩隧道提出了基于计算机模拟的TCL(Tunnel Cost Model)隧道成本模型[3]。TCL模型考虑了施工过程中的地质条件预测不确定性和施工过程中的不确定性因素。随后，基于TCL模型，Einstein及其团队提出了DAT(Decision Aids in Tunneling)模型，研发了DAT隧道风险决策辅助系统，并在之后对其进行不断改进[4]。

在Einstein研究基础上，LEDEZMA研究了隧道不确定性因素和隧道成本之间的风险关系[5]。STRUCK等结合已有风险评估方法，以拟建斯德哥尔摩环形公路隧道工程背景，结合现场调查和统计分析，提出一套应用于公路隧道风险评估的方法[6]。KAMPMANN提出具体的隧道工程分类体系，并引入了蒙特卡洛方法(Monte Carlo Simulation)和电子表格(Spreadsheet)，构建地铁风险估计模型[7]。KOLIC等以克罗地亚Mala Kapela公路隧道为工程背景，首次采用定性和定量相结合的方法，对MTM和TBM两种典型隧道施工技术进行风险评估[8]。SNEL等以阿姆斯特丹南北地铁为工程背景，提出IPB(Inventory of critical aspects、 Preventive measures、 Backup measure)风险管理模式[9]。

随着隧道工程风险评估领域的逐渐发展，一系列隧道及地下工程领域的风险管理文件逐渐出台。欧洲成立了Euro Test机构，并提出Euro TAP(European Tunnel Assessment Program)计划，对欧洲运营公路隧道展开逐年安全评估工作，并根据评估结果制定相应的隧道运营安全管理标准。国际隧道协会(International Tunnelling association， ITA)发布《隧道风险管理指南》，为隧道工程风险管理提供一套完整的指导性标准。英国隧道协会联合ITA发布《隧道及地下工程管理作业规范》。国际隧道工程保险集团发布《隧道工程风险管理实践规程》。欧盟颁布《欧洲隧道安全指南》，指出针对各种隧道的定量评估方法。隧道工程风险评估的理念逐渐得到广泛接受。

早期风险评估方法多为定性方法，例如失败树(Fault Tree Analysis， FTA)方法、事件树(Event Tree Analysis， ETA)方法等。其中，代表性方法有Eskesen等提出的风险矩阵法(Risk Matrix)，Clark等提出的风险指数法(Risk Index)[10]等。随着隧道工程风险评估领域的不断发展，单纯的定性方法不再满足工程和研究人员的需求，半定量方法以及定量方法(Quantitative Risk Assessment，QRA)被引入进隧道工程风险评估领域。

其中，层次分析法(Analytic Hierarchy Process， AHP)以及模糊层次分析法(Fuzzy Analytical Hierarchy Process， FAHP)得到广泛应用。AHP法是美国运筹学家Saaty T.L.于20世纪70年代提出的评估方法，是一种将定性和定量分析方法相结合的多目标决策分析方法。AHP法在专家调查法的基础上运用数学方法来确定权值，在一定程度上减少了专家主观因素的影响。其主要思想为通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，对两两指标之间的重要程度作出比较判断，建立判断矩阵，通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，以得到不同方案重要性程度的权重，为最佳方案选择提供依据[11]。AHP法为半定性半定量方法，由于其概念清晰，实用性强，该方法在隧道工程风险评估领域得到了广泛应用。需要指出的是，对于AHP法，不同指标相对权重的确定是该风险评估方法的重点，如何合理确定不同元素的相对权重对风险评估结果有重要影响。而传统的层次分析法在确定指标相对权重时，由于其自身局限性，其判断矩阵的一致性和权重排序向量的精度难以得到保证。实际工程应用中，AHP方法往往与专家打分法相结合，因而指标相对权重的确定具有一定主观因素，从而对风险评估结果产生一定影响。

在AHP法的基础上，模糊层次分析法(FAHP)逐渐发展起来。FAHP法将AHP法和模糊综合评价相结合，在使用AHP法确定各指标权重后，用模糊综合评价法对模糊指标进行评定。相比于AHP法，FAHP法在步骤上仅有两点不同[12]。

(1)在AHP中通过元素的两两比较构造判断矩阵，而在FAHP中通过元素两两比较构造模糊一致判断矩阵。

(2)由模糊一致矩阵求表示各元素相对重要性的权重方法与由判断矩阵求权重的方法不同。

FAHP方法在一定程度上弥补了AHP方法的自身理论缺陷，将模糊数学引入隧道风险评估中。由于在隧道工程风险评估领域存在着大量的模糊现象和模糊概念，FAHP法相比于AHP法在该领域得到了更为广泛的应用，迄今为止仍被大量研究人员和工程人员采用，用于隧道工程单因素或多因素风险评估中。KHADEMI HAMIDI等采用FAHP方法，以Zagros隧道为工程背景，开展了恶劣地质条件下的隧道风险评估，并基于评估结果选择了合适的TBM型号进行隧道施工[13]。ALIAHMADI以Resalat隧道为案例，基于智能专家决策法和FAHP，对隧道设计、建设和运营中的风险管理提供了解决方案[14]。

贝叶斯网络(Bayesian Networks， BN)也被应用于隧道工程风险评估领域。贝叶斯网络又称“信度网络”，于1985年由Judea Pearl率先提出，是图论和概率论结合的产物，所有网络和节点清晰可见。贝叶斯网络是一个有向无环图，由节点变量与有向边组合构成，节点代表随机变量，有向边表示变量间的直接依赖或因果关系，是由父节点指向后代节点[15-16]。BN法具有强大的计算和推理能力，能够根据新输入的数据对网络参数进行更新，且即使部分数据缺失，也能够进行学习和计算，在复杂项目管理中体现出一定优势。同时，BN法可以由FTA方法构建的事故树转化而来，从而避免了直接构造贝叶斯网络的难题。基于以上优点，BN法在隧道工程风险评估中得到了一定程度的应用。SOUSA等以葡萄牙Porto Metro项目为工程背景，基于BN提出了地质预测-施工决策组合模型，在隧道施工前预测地质以选择风险最小的施工策略[17]。同样基于BN，ZHANG和SKIBNEWSKI等对复杂项目环境条件下隧道风险进行了评估和全过程控制决策分析[18]。进一步地，WU和SKIBNEWSKI等采用了动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks，DBN)模型，在原BN模型上作出了改进[19]。

1.2 国内研究现状

相比于国外，我国开展隧道工程风险评估相对较晚。同济大学丁士昭教授是我国大陆最早开展隧道及地下工程风险评估的研究人员。丁士昭和其研究团队开发了计算机管理信息系统(PMIS-SM)，并将其应用于上海地铁1号线风险评估和管理[20]。

然而，我国在隧道工程风险评估领域发展十分迅速。范益群等将可靠性理论运用于隧道风险评估中，提出了改进的层级分析方法[21]。毛儒将国外风险评估成果引进国内，采用风险矩阵法对沉管隧道和圆形隧道进行了风险评估[22]。路美丽等对国内外隧道风险评估方法进行了总结，为后续研究指明了方向[10]。黄宏伟针对国内外风险管理研究进展进行了讨论，指出了我国目前在领域存在的问题[23]。边亦海、黄宏伟等将可信性风险分析方法和基于权重的专家调查法引入深基坑施工期风险评估中[24]。夏永旭等建立了我国公路隧道安全等级划分计算模型，并将我国公路隧道安全等级划分为五级[25]。胡群芳对盾构隧道建设期衬砌结构可能发生的风险进行了评估，并对其各风险因素进行了重要度排序[26]。陈亮、黄宏伟等研发并改进了盾构隧道施工风险管控系统[27]。吴波撰写了《隧道施工安全风险管理研究与实务》一书，对隧道施工安全风险管理进行了系统研究[28]。仉文岗等对隧道施工与运营过程中的风险可靠度分析方法进行了综述，进一步提出其研究方向将朝向参数的不确定性表征、发展高效的可靠度计算方法、新旧隧道与近接构筑物的风险分析、以及运营隧道的风险综合评估体系建立4个方面发展。

国内也逐渐开始制定隧道风险评估相关的规范与指南。2003年，建设部等九部委联合颁布了《地铁与地下工程建设技术风险控制导则》。2007年，原铁道部颁布了《铁路隧道风险评估与管理暂行规定》，中国土木工程学会联合同济大学编制完成了《铁路隧道风险评估与管理暂行规定》。2011年，交通部颁布了《公路桥梁和隧道工程施工安全风险评估指南(试行)》。2012年，住房和城乡建设部颁布了GB50652—2011《轨道交通地下工程建设风险管理规范》。

随着隧道工程风险评估领域在国内的飞速发展，众多研究人员将国外风险评估方法引入国内。迄今为止，已有大量风险评估方法被应用于隧道工程风险评估领域，如AHP方法、FAHP方法、BN方法、神经网络方法等。和国外研究现状相似，AHP法以及FAHP法应用最为广泛。罗玉屏采用AHP法建立了公路隧道交通安全模糊评判体系[29]。刘辉等采用FAHP方法，建立了公路隧道施工安全评价指标体系[30]。巩航军采用Delph法和AHP法，建立了高速公路隧道运营安全综合评价指标体系[31]。程远等综合采用工程地质勘察和专家调查法，找出了茅山隧道施工中可能存在的6项基本风险，并采用AHP方法对风险权重进行了确定[32]。刘伟采用FAHP法对山岭公路隧道施工风险进行了评估[33]。马安震采用FAHP法对长大隧道施工安全风险进行了评估[34]。

BN方法也被引入国内隧道工程中。赵冬安基于FTA和BN方法，对于地铁施工安全风险进行了评估[16]。张姣基于实际事故数据，提出了基于BN模型的地铁盾构隧道工程风险评估方法[35]。郭发蔚等以龙家岩隧道数据为基础，提出了基于BN方法的隧道施工风险模糊综合评估方法[15]。WANG等采用BN方法和RVM(Relevance Vector Machine)方法，对隧道引起的对邻近建筑物的损伤进行了评估[36]。

同时，随着计算机技术的发展，BP神经网络法也逐渐被应用于隧道工程风险评估领域，尤其被应用于隧道岩爆风险评估中[37-38]。BP网络本质上是一种由输入到输出的映射，能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式，只需要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就有输入输出之间的映射能力[37]。隧道工程地质和工程环境复杂，致灾因子众多，分析和确定各因素权重的过程较为复杂，且存在一定的主观因素。神经网络法通过大量的数据输入对模型进行迭代和改进，以使输出结果与输出结果更好地吻合。在有大量数据供其学习的基础上，神经网络模型的预测结果与实际结果较为吻合[38-39]，能够一定程度上为实际工程提供指导。神经网络法的优点在于，不需要确定致灾因子和灾害之间具体的关系和表达式，只需要通过大量数据进行不断的训练和迭代，就可以对隧道风险进行评估和预测。其缺点同样在于，需要提供大量、精确的数据对其进行训练，而在实际工程中难于获得如此翔实的数据。尤其是当实际工程地质情况与输入训练数据发生较大改变时，其预测结果的准确性仍待进一步检验。

除上述提到的主要方法外，隧道工程风险评估领域还涌现出了许多新的或改良的研究方法。曹文贵等建立了新奥法隧道施工风险非线性模糊评判方法，并验证了该方法的可行性[40]。刘保国等建立了集德尔菲法、模糊综合评判和网络分析法于一体的模糊网络分析法，并将其应用于公路山岭隧道施工风险评价中[41]。桂志敬等针对《公路桥梁和隧道工程施工安全风险评估指南(试行)》进行了分析，指出了其存在的不足，进一步提出了公路隧道施工安全风险评估方法的优化建议[42]。

从上述国内外研究现状可以发现，隧道风险评估方法逐渐由定性分析方法向半定量或定量分析方法转变。同时，在以往单一风险评估方法基础上，研究人员对于不同风险评估方法进行组合，以期针对不同的实际工程状况进行更为准确的隧道风险评估。

隧道环境复杂，具有多种风险源。建立全面且有效的隧道安全风险评估指标体系是进行风险评估的基础。常见的风险评估指标体系分为单因素风险评估体系和多因素风险评估体系。单因素风险评估针对隧道项目某一具体灾害进行研究，分析其风险源，能够对该灾害风险进行更为精准的评估。由于不够全面，对项目可能遭受的其他灾害风险评估有所欠缺。相对地，多因素风险评估则针对隧道项目整体，分析其可能发生的各类灾害及对应的致灾因子，对项目整体风险进行全面分析。然而，缺乏对重点灾害细致深入的单项风险评估，对该灾害风险和后果可能估计不足。在实际工程中，将单因素专项风险评估和多因素整体风险评估相结合，能够在全面评估隧道项目风险的同时，又针对重点灾害进行单因素、单项风险评估，使项目风险评估更为全面、细致和完善。下面将主要介绍单因素和多因素风险评估研究方法和风险评估指标的区别。由于篇幅所限，本章所列表格中，风险评估指标体系仅列举了一级指标。

2.1 单因素隧道风险评估

2.1.1 建设阶段

隧道建设过程中风险众多，截至目前，已有众多学者针对不同风险源进行了隧道建设阶段单因素风险评估。本节选取了涌水、塌方、岩爆三类代表性隧道致灾风险进行介绍。

(1)涌水

涌水又称突水或突泥，是隧道工程中常见的地质灾害之一，其实质为围岩的含水层结构、水动力条件和围岩力学平衡状态因隧道开挖而发生急剧变化，存贮在地下水体中的能量瞬间释放，并以流体形式高速地向隧道内运移的一种动力破坏现象[43]。迄今为止，隧道涌水单因素风险评估体系和评估方法中，代表性的评估体系和评估方法如表1所示。

表1 隧道建设阶段涌水风险评估

由表1可知，隧道涌水风险评估指标体系主要由工程地质、水文地质、隧道设计及施工构成。研究人员将众多新风险评估方法和AHP法以及FAHP法相结合，应用到隧道涌水风险评估中。除表1中列举以外，一些研究人员还采用了其他风险评估方法对隧道涌水进行了风险评价，如加权平均法、多级模糊综合评价方法、BN方法等。此外，研究表明，季节变动引起的含水层变化对岩溶隧道涌水风险有一定程度影响[54]。

(2)塌方

塌方是隧道工程主要风险源之一，致塌因素众多，机制复杂，具有诸多不确定性[55]。迄今为止隧道塌方单因素风险评估体系和评估方法中，代表性的评估体系和评估方法如表2所示。

表2 隧道建设阶段塌方风险评估

比较表2可知，隧道塌方风险评估指标体系和隧道涌水风险评估指标体系主要构成类似，同样由工程地质、水文地质、隧道设计及施工构成。区别在于评估涌水风险时，细分评价指标更偏向于水文地质；
而评价塌方风险时，细分评价指标更偏向于工程地质和隧道设计及施工。隧道塌方和涌水在细分评价指标上，以及后续风险评价权重计算上的区别，共同反映出隧道塌方和涌水风险孕灾机制的不同。此外，李宜城等通过引入动态权重的概念，提出了一种风险评估新方法，以隧道工程施工塌方风险为例，详细论述了以动态权重为基础的动态风险评估流程[65]。

(3)岩爆

岩爆是高应力岩石地下工程一种常见灾害，常常表现为片状剥落、严重片帮，有的伴有声响及岩片弹射、能量猛烈释放、洞室突然破坏[66]。由于岩爆具有极高的复杂性和不确定性，迄今为止，岩爆预测和风险评估领域已涌现众多方法，本小节主要介绍隧道岩爆预测和风险评估方法中的代表性方法，如表3所示。

表3 隧道建设阶段岩爆风险评估

由表3可以发现，相比于隧道涌水和塌方风险评估，由于岩爆致灾因素众多，隧道岩爆风险评估方法更为多样，同时神经网络和人工智能方法在该领域得到了更多应用。

除表3所列岩爆预测和风险评估方法以外，众多研究人员在岩爆风险评估上开展了综合研究。吕庆等通过三维有限元反演工程区的初始应力场，结合隧道断面开挖数值分析结果和现有多种岩爆判别准则，对苍岭隧道岩爆进行了预测[74]。王庆武等以拉林铁路巴玉隧道为研究对象，利用工程类比和三维数值反演方法获得隧道工程区初始应力场，利用修改后的谷-陶岩爆判据对隧道进行了岩爆预测[75]。肖亚勋等在锦屏Ⅱ水电站3号引水隧洞极强岩爆段段实施了“先半导洞+TBM联合掘进”实验，结果表明，TBM半导洞掘进的岩爆风险远远低于TBM全断面掘进[76]。刘成禹等以乌兹别克斯坦卡姆奇克隧道为工程背景，将岩体结构分析与电磁辐射监测相结合，对岩爆进行了预测[77]。

2.1.2 运营阶段

我国对隧道运营阶段风险评估起步较晚。在隧道运营阶段，由交通事故造成隧道的损害可主要归纳为车辆碰撞和火灾。目前我国关于隧道运营阶段风险评估多为综合性评估，单因素风险评估研究较少，主要关注隧道运营火灾风险评估。

赵峰对公路隧道运营风险评估进行了深入研究，对国内外公路隧道事故数据资料进行了统计，首次提出了针对我国的隧道运营社会风险接受准则，并将其和国外准则进行了对比[78]，此外，他对火灾风险和逃生进行研究，结合场景分析法和系统分析法，建立了适用于我国的公路隧道运营风险评估方法。张玉春等根据隧道火灾时人员疏散的随机性特性，采用蒙特卡洛方法建立了隧道火灾人员死亡概率风险的评估方法，并基于该模型，利用FDS软件对某特长隧道进行了模拟分析[79]。张崇对于公路隧道火灾致灾机理进行了研究，绘制了火灾致灾机理图，按消防设计规范建立了指标体系，采用AHP方法进行了公路隧道消防安全评估[80]。康娜对公路隧道火灾危险源进行了辨识，分析了隧道火灾的动态变化过程，通过改进的FAHP方法，建立了公路隧道运营火灾风险评估指标体系[81]。

2.2 多因素隧道风险评估

如前文所述，隧道建设及运营阶段环境极为复杂，致灾因子众多，容易导致多种灾害。采用多因素隧道风险评估方法，能更好地对隧道不同阶段所有可能发生的灾害进行风险评估。本小节从建设和运营两个阶段出发，对多因素隧道风险评估研究现状进行介绍。

2.2.1 建设阶段

建设阶段代表性的隧道风险评估指标体系和风险评估方法研究现状如表4所示。

表4 隧道建设阶段多因素风险评估

由此可知，早期隧道建设阶段多因素风险评估方法仍主要以AHP方法和FAHP法为主。随着该领域逐渐发展，研究人员逐渐将其他风险评估方法应用于该领域。研究人员建立隧道建设风险评估指标体系的方法也有所不同，如马安震[34]、梁宏浩[39]等主要根据环境、施工、管理对隧道风险指标进行分类；
黄震等根据盾构隧道开挖不同阶段对隧道风险指标进行分类[82]。除表4提及的文献外，赵东安针对地铁车站深基坑工程建设，将其风险因素划分为6类：基坑开挖现场、连续墙施工现场、轻轨加固现场、围挡现场、注浆施工现场、现场管理[16]。

2.2.2 运营阶段

目前常见的风险评估方法综合考虑了人、车、隧道、管理4方面，对隧道运营阶段风险进行分析，如表5所示。

表5 隧道运营阶段多因素风险评估

在隧道运营阶段，目前的风险评估方法绝大多数仍以传统的模糊综合评价法和AHP法为主。未来在该领域研究人员可考虑将其他风险评估方法引入隧道运营阶段风险评估中，或将其他风险评估方法与现有方法相结合。

针对隧道建设和运营阶段风险评估领域国内外研究现状进行分析，并就目前国内外主要隧道风险评估指标体系和风险评估方法进行总结，对主要风险评估方法进行介绍，得到如下结论。

(1)随着隧道风险评估领域的不断发展，目前国内外隧道风险评估主要采用定量或半定量方法，单纯的定性分析法已较少被采用。

(2)目前最为广泛采用的风险评估方法为层次分析法和模糊层次分析法。此外，贝叶斯方法、蒙特卡洛方法、BP神经网络方法、可拓综合评判法等其他方法也逐步被应用于隧道风险评估领域。本文就层次分析法和模糊层次分析法、贝叶斯方法、BP神经网络方法进行了简要介绍。

(3)涌水、塌方、岩爆等是隧道建设阶段面临的主要灾害。在采取多因素风险评估方法的同时，对于发生概率较高的灾害还应当进行专项单因素风险评估。对于隧道建设阶段多因素风险评估，其指标体系主要考虑工程自身、地质环境、施工管理等因素。

(4)车辆碰撞、火灾是隧道运营阶段可能遭受的主要灾害。对于隧道运营阶段多因素风险评估，其指标体系主要考虑了人、车、隧道、管理等因素。此外，应更关注长大运营隧道异常事件的危害性，这类异常事件包括飘落物、异常停车、交通事故、车辆冒烟起火、异常行车、行人闯入等。一般而言，异常事件难于快速发现和预警，预警管控不达标会造成事件事故负面影响的扩大；
其次，隧道是一个密闭空间，空间感差，视野受限，与公路这类开放式环境事件处置截然不同，救援难度大；
再者，隧道的特殊性导致事故易发、多发，以及二次事故，且事故处置代价大。因此，亟需构建包括全息感知、科学决策、精准管控、有效处置四大功能体系的一个全局快速联动系统。其具体工作主要包括：①应用AI图像识别技术对隧道内的安全隐患实施全息感知；
②开展前端多源数据融合和大数据算法进行后端管理；
③预置各场景的应急预案、知识图谱；
④建立知识-数据协同驱动隧道预警平台进行综合分析决策。

总体而言，国内外隧道风险评估以半定量或定量方法为主，且单一风险评估方法的精准性和全面性不再能满足复杂的实际工程状况，不同风险评估方法和新技术之间的交叉融合是该领域的未来发展趋势。建议综合实际工程状况，在传统FAHP方法的基础上，结合BN方法、神经网络、云理论、可拓评判法、熵权法等，对隧道风险进行更为全面和精确的评估。在隧道建设阶段，既需要对隧道进行多因素的整体风险评估，也需要对重点灾害进行单项风险评估，如塌方、岩爆、涌水、瓦斯等。在隧道运营阶段，目前研究多集中于因交通事故而导致的火灾风险评估及处置。对于通风、光照变化等其他致灾因子的研究有一定进展，但还不够全面与系统，亟需进一步深入研究。此外，加强AI、大数据、云计算、物联网等技术在长大隧道建设与运营的研究与应用，并以新技术、新设备不断赋能隧道运营安全管理。

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