李梦晨,赵之仲
山东交通学院 交通土建工程学院,山东 济南 250357
随着我国基础设施建设规模的不断扩大,工程安全因为直接影响人身和国家财产安全而受到重视,相应提出“安全第一,预防为主,防治结合”的理念,我国对生产安全的重视程度和管理要求不断提升,2020年上半年全国公路工程安全事故发生率同比去年下降9.4%,呈现稳中向好的趋势。近5 a来,大数据技术和科学管控理念的引入及信息化进程的加速,给安全生产管理创造了巨大的提升空间。建立公路工程施工安全风险源数据库,全面辨识风险源,可以实现安全风险在施工阶段的定性定量评估,从源头治理,最大限度预防安全隐患,降低事故发生率。建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术和风险预控理念要求施工风险源和公路工程BIM构件一一对应,及时、快速地识别、统计和分析风险源,为管理者提供科学决策的依据[1-3]。
目前,风险源辨识仍沿用20世纪60年代贝尔的事故树分析法(fault tree analysis,FTA)及20世纪80年代美国安全专家格雷厄姆和金尼提出的LEC(likelihood exposure criticality,事故发生的可能性、人员暴露于危险环境中的频繁程度和事故发生可能造成的后果)评价法等[4-5],这些方法仅局限于对具体工程风险源进行辨识,在如何统一风险源辨识方法、建立安全风险源编码规则及建立风险源数据库方面尚未统一。
对风险源数据信息进行编码是建立数据库实现风险源辨识标准化和统一化的前提。本文基于BIM的建筑信息编码标准[6],分析公……