地铁施工安全风险自动识别与预警：推理引擎（Jess）应用

在南京地铁10号线项目中创建施工活动“盾构掘进法施工—盾构掘进—盾构轴线控制”产生的前兆信息“人的不安全行为—盾构队不安全行为—失误—技能失误—盾构轴线偏移”的实例，在本体知识库中创建情况如图3-15所示。

图3-14　基于本体知识库的Jess推理

图3-15　“盾构轴线偏移”实例创建

在SWRL Tab插件中编辑规则：

Rule：shield＿advance＿axis＿deviation（？x）∧deviation＿mm（？x，？y）∧swrlb：greaterThan（？y，50）→cause＿risk（？x，Flood）∧cause＿risk（？x，Collapse）∧has＿solution（？x，design＿safety＿inspection）∧has＿solution（？x，redesign）∧has＿solution（？x，education＿and＿training）∧has＿solution（？x，shield tunneling＿parameter＿control）∧has＿solution（？x，soil＿deformation＿monitoring）∧has＿solution（？x，soil＿pressure＿monitoring）∧has＿solution（？x，surface＿subsidence＿monitoring）

在“盾构轴线偏移”前兆信息实例中数据型属性“deviation＿mm”中输入数值“60”，本体知识和SWRL规则建立好之后，直接按Tab下方的“OWL＋SWRL→Jess”按钮，将本体知识和SWRL规则转换为Jess理解和支持的知识和规则，然后按“Run Jess”按钮从The SWRL Tab中调用Jess推理引擎进行规则推理，按钮“Jess→OWL”可以将Jess知识转换为OWL格式。在本体知识表示和SWRL规则构建的基础上，运行Jess推理引擎进行推理，如图3-16所示。

系统将本体知识和SWRL规则转换为Jess所能理解和支持的事实和规则：(www.xing528.com)

图3-16　实例Jess推理

运行Jess推理引擎后，系统识别出当“盾构轴线偏移为60mm”时，将产生“坍塌／水害”风险，针对“坍塌／水害”风险应该采取“设计安全检查／重新设计／教育培训／盾构掘进参数控制／地表沉降／土体变形／土压监测”等安全措施，其推理结果如图3-17所示。

图3-17　Jess推理结果

基于本体知识库运用“SWRL＋Jess”对该实例进行推理分析，可以看出地铁“盾构掘进法施工—盾构掘进—盾构轴线控制”施工活动中由于盾构队技能失误引起盾构轴线偏移，实例盾构轴线偏移值为“60mm”，大于规范规定的50mm，Jess推理引擎推出可能产生“坍塌／水害”的风险事件，从而实现地铁施工活动中风险的智能化识别。同时，推理引擎还可以推理出针对风险事件应该采取的措施，施工现场可以及时采取安全措施，对施工方案进行完善和整改，以降低和防范风险事件的发生。这对地铁施工安全风险的识别和管理具有重要的意义。

根据地铁施工的有关规范和相关经验，可以对施工过程中可监测的前兆信息构建SWRL规则，如对千斤顶推力、构件安装精度、强度、盾构推进速度等进行规则构建，建成丰富的本体知识库，运用Jess推理引擎进行推理，从而可以实现地铁项目施工全过程安全风险的自动识别，并能够及时采取安全措施。此外，本体知识库具有知识重用和共享的作用，因此构建的地铁施工安全风险本体知识库可以在地铁施工项目不同参与者之间实现知识共享、维护、获取和互操作，提高地铁施工安全管理的水平，有力地保障了地铁施工现场的安全。