孔旭1
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摘要：随着基础建设越来越完善,基建作业复杂性逐渐增加，相应的风险因素也随之增多。为营造安全良好的施工环境，降低工程风险,提升基建人员的安全风险管控意识，开展了基于物联网技术的基建安全风险研究，分析高支模、深基坑等关键性施工部位的风险因素，排除了大部分施工过程中的风险，建立了建筑施工现场安全评价指标体系。运用层次分析法，构建了基于AHP的建筑施工现场安全评价模型，并进行了实证研究，结果表明：采用层次分析法进行建筑施工现场安全评价,可以充分考虑由建筑施工风险,不确定因素所带来的影响,准确而客观地评价施工企业的安全管理水平,是一种适合于建筑施工现场的安全评价方法。
关键词：智慧工地；AHP；安全隐患
随着国家城镇化进程的不断推进,工程建设项目的建设工序日趋复杂,在效率至上及劳务成本的双重压力下，导致施工企业对工期的要求也越来越紧，各工种之间的交叉作业也较之以往越来越频繁，对项目的安全管理提出的挑战也越来越大。
基于此，为了科学规范地实现工地现场“人的不安全行为”、“物的不安全状态”和“环境的不安全因素”的综合安全管理，预防安全事故，降低企业经营风险，大型施工企业逐步开始了“智慧工地”项目的探索与实施。以此为基础，综合运用安全评价技术，结合建筑施工现场的实际情况，建立施工现场安全评价模型，动态评估当前项目的安全现状，对预防和有效降低安全事故发生既有重要意义。
目前施工行业的安全评价方法普遍采用定性到定量的层次分析法建模，评价指标普遍采用相关安全法规、条例、以及从业人员的主观评价选取，指标值也主要采用专家打分的方法，存在一定人为主观因素，本文提出了一种基于“智慧工地”物联网设备数据的层次分析（AHP）建模方法，充分利用智能感知设备获取的现场感知数据，较为客观真实的反映目前现场风险隐患状况。
1 层次分析法（AHP）
层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。这一方法的核心是将决策者的经验判断给予量化，从而为目标结构复杂的方案提供评价。
层次分析法的计算步骤：
1）建立层次结构模型
将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。 最高层是指决策的目的、要解决的问题。 最低层是指决策时的备选方案。 中间层是指考虑的因素、决策的准则。对于相邻的两层，称高层为目标层，低层为因素层。
2）构造判断(成对比较)矩阵
在确定各层次各因素之间的权重时，如果只是定性的结果，则常常不容易被别人接受，因而Saaty等人提出一致矩阵法，即不把所有因素放在一起比较，而是两两相互比较，对此时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难，以提高准确度。如对某一准则，对其下的各方案进行两两对比，并按其重要性程度评定等级。
3）层次单排序及其一致性检验
对应于判断矩阵最大特征根λmax的特征向量，经归一化(使向量中各元素之和等于1)后记为W。W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序。能否确认层次单排序，则需要进行一致性检验，所谓一致性检验是指对A确定不一致的允许范围。其中，n阶一致阵的唯一非零特征根为n；n 阶正互反阵A的最大特征根λ≥n，当且仅当λ=n时，A为一致矩阵。一致性指标用CI计算，CI越小，说明一致性越大。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量，其不一致程度越大，引起的判断误差越大。因而可以用 λ-n 数值的大小来衡量A 的不一致程度。定义一致性指标为：
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其中，随机一致性指标RI和判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大；考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将CI和随机一致性指标RI进行比较，得出检验系数CR，公式如下：
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一般，如果CR<0.1 ，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性。
4）层次总排序及其一致性检验
计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值，称为层次总排序。这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。
2 智慧工地安全评价指标体系的建立
智慧工地项目现场具有大量的物联设备传感器，包括支模脚手架传感器、烟火监控、地下水位传感器、塔吊传感器、安全帽监控、用电传感器、空气环境监控、临边监控和安全带监控等，这些传感器组成了一张看不见的“网”，包含了施工现场安全的方方面面。而且这些数据具有实时性，动态更新，相较于传统评价指标数据的收集整理要更加快捷方便。
笔者通过采用这些物联传感设备监控成果作为评价指标，建立施工现场安全管理的动态评价模型，当各传感器报警次数越大时，说明当前施工现场安全管理工作存在越大的问题，人员安全意识越不到位，安全隐患也会随之增大，具体安全隐患评价指标体系见下图1。
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3 基于AHP的智慧工地安全隐患评价
通过层次分析法的计算,我们就可以计算出指标体系中各个指标的合成权重,它代表了指标对于评价施工现场安全隐患程度的相对权重。在评价各个施工现场安全状况的优劣时,只要把各施工现场各个指标的得分与权重合成即可得到最终的评价结果。最终的综合得分S越高,表明该施工现场的安全隐患越大;反之,表明该施工现场的安全隐患越小。
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其中：S表示某施工现场的安全隐患程度；
Ft表示某施工现场第i个指标的得分;
Wt表示某施工现场第i个指标的合成权重。
3.1判断矩阵的产生
根据AHP方法的特点,我们请5位具有丰富现场经验建筑施工专家,包括项目经理、总工程师、设备厂商、工长、安全工程师分别给出了对
比较判断矩阵,然后综合各位专家的结果,最终得出的指标层判断矩阵如下。
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本文选取本单位的三个施工工地进行实证研究。我们利用现场物联网设备预警次数对评价指标体系进行赋值,见表2,为了避免不同不同监测设备阈值和工程规模和时间产生的预警次数较大差异，选取了本单位采购同一种类物联网设备的工地；预警次数范围选取的是单个设备平均一年的预警次数。
根据上文中计算出各个指标的合成权重及公式(1)可计算出各施工现场的安全综合得分,得分越高说明隐患程度越大，结果见表3。
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5 结论
通过本文研究可以得出以下结论:
1)层次分析法用于建筑危险评价简单易行,层次划分明确。通过判断矩阵的建立,排序计算和一致性检验后,得到的最后结果具有说服力,较传统的打分法有明显的优越性，并且克服了决策者与决策分析者难以相互沟通的现象,决策者可以直接利用AHP法进行决策,提高了安全决策的有效性。
2)建立了基于AHP的建筑施工现场安全评价模型,并进行了实证研究。结果表明:采用层次分析法进行安全评价,可以充分考虑由于建筑施工风险,不确定因素所带来的影响,准确而客观地评价施工企业的安全管理水平。
3)层次分析模型中判断矩阵的标度赋值采用专家综合取值,危险隐患程度采取物联网设备预警次数作为评价指标，克服了主观判断上的个人偏好,有效地保证了元素赋值的一致性,使决策更加科学可靠。
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