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摘要：基于贝叶斯网络在不确定性推理领域具有独特的优势，本文构建基于本体的贝叶斯网络推理模型，对旧工业建筑再生利用风险进行诊断。基于各风险概念类间的关系，利用贝叶斯网络构建各节点（概念类）之间有向图，再运用专家评判法建立节点的条件概率分布表，最后针对具体案例开展风险推理研究，克服风险推理中的不确定缺陷，对实际案例中的风险征兆或风险结果进行深入分析，为制定风险控制举措或探究风险事件致因提供精准的研判支撑。
1引言
本体知识理论对理清研究对象内在概念和相互影响关系上具有较好的表达优势，但在信息不足或不确定性较大的情形下，无法完成对研究对象动态变化的定量推理。贝叶斯网络是基于概率论有向无环图模型，用于分析因果关系中不确定性知识之间的概率推理，既能较好表征不确定的变量知识，又能较好推理变量知识之间的影响程度。贝叶斯网络主要包括有向无环图和条件概率表，有向无环图用于描述分析变量知识之间的逻辑关系，条件概率表用于衡量变量知识之间的影响程度，它具有多功能性、有效性和开放性等特征，能够有效地将数据转化为知识，然后利用这些转化后的知识进行推理，来解决现实世界中的不确定性方面的问题。旧工业建筑再生利用是风险比较突出、事故比较多发的建筑工程项目，其中尤以坍塌事故居多，如北方机械制造公司金工二厂厂房坍塌造成3人死亡事故、山东天源热电有限公司关停烟囱坍塌造成3人死亡事故、上海市长宁区昭化路148号旧厂房坍塌造成12人死亡事故、浙江韩佳电器有限公司老厂房翻建坍塌造成2人受伤事故、上海市闵行区浦江镇陈行公路苏召路制衣厂楼房装修坍塌造成3人死亡事故等等，均造成了严重的人员伤亡和财产损失。对于旧工业建筑再生利用坍塌事故，主要原因有四类，一是建筑自身的不安全状态，在缺乏必要前期评估和加固措施的情形下，易导致厂房坍塌；二是工程管理的不规范、不科学；三是人为的指导失误和检查疏漏；四是客观环境的不安全因素；五是自然环境突发状况或极端天气。
2坍塌事故风险诊断
2.1本体构建
1．概念类
为避免旧工业建筑再生利用风险知识表达的混淆、混乱和含糊不清问题，本文结合相关文献、厂房改建坍塌事故分析报告等资料，确定旧工业建筑再生利用坍塌风险知识最根本、最基础的概念类，基于上述风险信息和事故信息提出针对性的安全应对举措，比如加固措施，以防止类似事故再次发生。基于上述概念类之间的关系，借助本体构建软件protégé对上述概念进行可视化表示。
2．建立风险知识表示框架
基于上述概念之间的关系，本文在软件中构建了若干对象属性关系，比如极端天气（暴风、雨、雪）、工人操作失误或钻墙施工活动均对厂房墙柱开裂有影响，以此建立三个概念对墙柱开裂的影响关系“has impact”，建立旧工业建筑再生利用风险知识概念间对象属性关系，同理，建立其他属性关系。在构建上述对象属性关系的基础上，通过protégé软件生成了旧工业建筑再生利用坍塌风险知识表示框架图，如图2所示。此外，本文特隐去“父子类”关系，即has subclass属性，以更清晰展现与坍塌事故风险直接相关的概念，并选取这些概念建立OBN模型。
2.2本体模型向OBN模型转换
基于概念类向节点转换的规则，在转换之前，需要对上述概念类作进一步描述，即赋予节点属性值，主要包括节点名称、节点释义、节点状态和赋值等。如表2所示。表2中，每个节点均为二元随机变量X（1, 0），1代表该节点变量发生或存在，0代表该节点变量未发生或不存在。基于转换规则，将本体概念类转换为OBN模型节点变量，如图3所示。至此，完成了由本体网络向OBN网络的初步转换，但仍需赋予节点随机变量先验概率和条件概率，方可进行事故因果分析和推理。根据上述节点变量先验概率和条件概率表，输入到Netica软件，得到包含先验概率和条件概率的完整的旧工业建筑再生利用坍塌风险部分本体贝叶斯（OBN）网络，如图4所示。
2.3风险诊断分析
本文借助Netica软件，通过设置不同节点变量的状态以更新其他节点变量状态的概率情况，从而实现事故风险预测和致因诊断的目的。若在旧工业建筑再生利用项目施工过程中，存在墙柱地基开挖施工活动，则墙柱坍塌的概率从57.6%上升至58.7%，如图5所示，同时，因坍塌导致人员受伤的概率从55.3%上升至56.4%，人员死亡的概率从43.2%上升至44.1%。若该施工项目未采取墙柱加固措施，则墙柱坍塌风险进一步上升，由58.7%上升至62.6%，同时，人员受伤和人员死亡发生的概率分别上升至60.1%和47.0%。如图6所示。以上主要分析旧工业建筑再生利用坍塌致险因素的发生与否对墙柱坍塌发生概率的影响，且分析表明，各致险因素的发生均显著增加了施工项目坍塌事故发生的概率，实现了定量分析旧工业建筑再生利用项目坍塌事故致险机理的目的。
作者:邓婷婷 闫文周 单位:海南大学西安建筑科技大学
