Risk Coupling Analysis of Deep Foundation Pits Adjacent to Existing Underpass Tunnels Based on Dynamic Bayesian Network and N–K Model

基础(证据) 贝叶斯网络 工程类 风险控制 风险评估 构造(python库) 施工现场安全 动态贝叶斯网络 风险分析(工程) 风险管理 土木工程 计算机科学 结构工程 人工智能 计算机安全 法学 经济 管理 程序设计语言 医学 政治学
作者
Jie Jiang,Guangyang Liu,Xiaoduo Ou
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (20): 10467-10467 被引量:21
标识
DOI:10.3390/app122010467
摘要

Because deep foundation pits and tunnels are deformation-sensitive structures, the safety of these projects is generally affected by coupled risks. In deep foundation pit construction, if the existing tunnel structure adjacent to the deposit is damaged, it can produce a severe group disaster. It is necessary to identify an efficient risk analysis model to study the dynamic coupled risk of deep foundation pit projects adjacent to existing underpass tunnels and to analyze the risk evolution law to achieve effective real-time safety control. This study proposes a coupled risk analysis model using the N–K model and dynamic Bayesian network to construct deep foundation pits in adjacent existing underpass tunnels. The model is predicated on association rules to explore the interrelationship between risk factors to build a dynamic Bayesian network structure. In addition, the N–K model is utilized to quantify coupled risks under such complex working conditions and to optimize the dynamic Bayesian network structure. The developed model clarifies the risk coupling mechanism of deep foundation pit construction adjacent to an existing underpass tunnel, finds the critical points in the risk transfer process, and conducts dynamic risk prediction and accident causation diagnosis for the coupled risk to realize the dynamic control of the coupled risk in the adjacent existing underpass tunnel construction. Taking the Nanning underground comprehensive utilization project as an example, the validity and applicability of the proposed approach were tested. The results showed that the model is feasible and has application potential, providing effective decision support for safety control while constructing deep foundation pits adjacent to existing tunnels.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
奋斗飞丹发布了新的文献求助30
1秒前
科研大王完成签到 ,获得积分10
2秒前
小鱼女侠完成签到 ,获得积分0
3秒前
科研通AI6.2应助Allen采纳,获得30
4秒前
薛乎虚完成签到 ,获得积分10
5秒前
甜蜜冰珍完成签到,获得积分10
7秒前
河河完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
贵哥完成签到,获得积分10
9秒前
tutou完成签到,获得积分10
9秒前
阳光的玉米完成签到,获得积分10
10秒前
zz完成签到,获得积分10
11秒前
sql给sql的求助进行了留言
11秒前
wanci应助yuyu877采纳,获得10
11秒前
djbj2022完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
kuyi完成签到 ,获得积分0
13秒前
13秒前
sinafre发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
16秒前
Orange应助family采纳,获得10
17秒前
17秒前
冷酷的傲安完成签到 ,获得积分10
18秒前
18秒前
舒合完成签到 ,获得积分10
18秒前
做实验的猫应助唐褚采纳,获得30
19秒前
12数据库完成签到,获得积分10
20秒前
omega发布了新的文献求助10
20秒前
上官若男应助炙热的文博采纳,获得10
21秒前
YY完成签到,获得积分10
21秒前
Return发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
朱成豪发布了新的文献求助10
24秒前
yang发布了新的文献求助10
24秒前
飞火完成签到,获得积分10
24秒前
AllRightReserved应助jjj采纳,获得10
26秒前
FashionBoy应助633采纳,获得10
26秒前
26秒前
27秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Developing Genetic Editing Tools for Lysobacter 2000
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Моделирование процессов самоорганизации в кристаллообразующих системах 1000
History of U.S. Space Surveillance and Satellite Cataloging 1000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6515809
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8308857
关于积分的说明 17758336
捐赠科研通 5617866
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2925152
邀请新用户注册赠送积分活动 1902134
关于科研通互助平台的介绍 1763488