地铁施工安全风险自动识别与预警

地铁施工因具有作业流动性大、地下作业多、施工周期长、劳动强度大等特点，经常会出现坍塌、物体打击、高处坠落等安全事故。传统安全管理虽然也强调超前管理、标本兼治，但仍存在对风险辨识不细致、风险控制措施不到位等问题。随着信息技术的发展，面对大量的地铁施工安全管理内容，仅依赖经验丰富的技术人员进行安全风险分析，已无法满足工作需要，传统的安全风险管理方式亟须改进和提高。陆莹著的《地铁施工安全风险自动识别与预警》主动将信息技术全面引入安全风险识别过程，将规范中的风险识别知识结构化，针对具体工程的施工信息，通过计算机自动识别风险状况；针对地铁坍塌事故的可监测前兆信息，建立地铁施工坍塌事故预警系统，实现基于监测数据的预警功能，为预防地铁施工安全事故奠定良好的理论基础。在地铁实际施工过程中，根据该系统自动识别、预警的结果，可采取积极的措施来预防地铁施工安全事故的发生，优选限度地保证地铁施工安全。
本书可供地铁施工安全风险相关研究人员和地铁施工从业人员参考使用。

陆莹，女，1984年1月出生，工学博士，副教授，东南大学土木工程学院建设与房地产系教师。近年来主持和参与了多项重量和省部级科研项目。已经在《Safety Scierice》《东南大学学报（自然科学版）》等靠前外杂志和靠前会议上发表学术论文多篇，其中SCI收录3篇。主要研究方向：安全管理、风险管理。

1 基于前兆信息的地铁施工安全风险分析
1.1 地铁施工活动分析
1.1.1 工作分解结构（WBS）方法概述
1.1.2 基于WBS的地铁施工活动分解
1.1.3 基于WBS地铁盾构掘进法施工分解
1.2 地铁施工安全风险事件分析
1.2.1 地铁施工安全风险事件分类
1.2.2 事故致因理论
1.2.3 地铁施工安全事故原因分析
1.3 地铁施工安全风险前兆信息体系构建
1.3.1 前兆信息的概念
1.3.2 前兆信息在安全风险中的应用
1.3.3 前兆信息体系构建
2 基于本体的地铁施工安全风险知识库构建
2.1 本体的相关研究
2.1.1 本体的内涵
2.1.2 本体的分类
2.1.3 本体描述语言和建模工具
2.1.4 本体构建的方法与步骤
2.2 本体知识库构建
2.2.1 目标与需求
2.2.2 知识表示
2.2.3 类和类的结构关系定义
2.2.4 对象型属性定义
2.2.5 数据型属性定义
2.2.6 实例创建
3 基于规则推理的地铁施工安全风险自动识别系统研究
3.1 规则语言（SWRL）概述
3.1.1 SWRL规则语言发展
3.1.2 SWRL框架结构
3.1.3 SWRL规则表达方式
3.1.4 SWRL构建工具
3.2 规则语言（SWRL）构建
3.2.1 属性规则构建
3.2.2 实例规则构建
3.3 本体知识库的可视化与查询
3.3.1 知识库的可视化
3.3.2 知识库的查询
3.4 推理引擎（Jess）推理
3.4.1 推理引擎（Jess）概述
3.4.2 推理引擎（Jess）应用
4 基于监测数据的地铁施工安全风险预警方法研究
4.1 地铁施工坍塌事故可监测前兆信息分析
4.1.1 PaICFS调查模型
4.1.2 利用PaICFS进行地铁坍塌事故前兆信息识别
4.1.3 基于勘察设计阶段的前兆信息分析
4.2 地铁坍塌事故前兆信息采集
4.2.1 位置类信息的采集
4.2.2 地质及环境类信息的采集
4.2.3 其他信息的采集
4.2.4 信息的第三方采集
4.3 地铁施工坍塌事故前兆信息预警机制
4.3.1 施工现场安全状态及预警等级
4.3.2 地铁坍塌事故单指标预警机制
4.3.3 地铁坍塌事故多指标预警机制
5 地铁施工安全风险预警系统的设计与实现
5.1 预警系统的设计
5.1.1 GIS集成二次开发
5.1.2 系统开发运行环境及需求分析
5.1.3 预警系统总体设计及功能模块设计
5.2 预警系统数据库的设计
5.2.1 空间数据库的设计
5.2.2 属性数据库的设计
5.3 预警系统的实现――以南京某地铁车站基坑施工现场预警系统为例
5.3.1 南京某地铁车站基坑施工现场简介
5.3.2 南京某地铁车站施工现场预警系统总体设计
5.3.3 南京某地铁车站施工现场预警系统功能模块设计
6 结论
6.1 主要研究工作及其结论
6.2 研究不足及研究展望
附录
参考文献