一种考虑风险等级划分的海洋平台溜桩评估方法技术领域
本发明涉及一种方法，更具体的说，是涉及一种考虑风险等级划分的海洋平台溜
桩评估方法。
背景技术
溜桩是指桩在贯入某些软弱土层时，在很少的锤击数下或是只依靠桩锤自重就下
沉很长距离的现象。随着海洋石油、天然气开发逐渐向深海发展，深海基础结构物中的打入
桩呈现出大直径、超长等特征。由于运输和吊装能力的提高，桩基的安装不再采用传统的分
段制作和安装，而是一次成桩，整根桩的重量可以达到7000kN以上。同时所用桩锤的重量也
越来越大(如液压锤IHC S-1200型，锤重1600kN以上)。
溜桩是沉桩过程中的重大安全隐患，轻则发生钢丝绳冲断，桩锤损坏，桩身断裂等
问题；重则造成桩锤滑落大海，桩锤报废甚至人员伤亡等重大事故。因此，在桩基安装之前
对溜桩风险作出准确的评估就具有十分重要的意义。
目前对于溜桩的预测国内外均采用理论计算或是数值模拟的方法进行。这种方法
的优越性在于，依靠常规的地质勘察结果提供的相关参数，就可以进行相应的计算。其缺点
是无法考虑造成溜桩的复杂的影响因素。例如：锤击能量的变化，打桩频率的改变等等。为
了提高溜桩预测精度我们提出了基于AHP和模糊数学理论为基础的风险评估方法，采用风
险等级划分的方法对海洋平台的溜桩作出评价。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种考虑风险等级划分的海洋
平台溜桩评估方法，采用该方法确定的海洋平台溜桩情况与实际情况更加相符。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
本发明的一种考虑风险等级划分的海洋平台溜桩评估方法，包括以下步骤：
(1)划分溜桩风险等级；
(2)建立评价指标体系，并对其中各评价指标划分风险等级；
(3)确定比较矩阵，采用极差法构造判断矩阵，确定步骤(2)中各评价指标的权值；
(4)确定步骤(2)中各评价指标属于各风险等级的隶属度；
(5)建立模糊数学模型，求出海洋平台溜桩风险等级的模糊向量，根据最大隶属度
原则，评估出海洋平台所属的溜桩风险等级。
所述步骤(1)中划分的溜桩风险等级个数和步骤(2)中各评价指标划分的风险等
级个数相等。
所述步骤(3)中确定出的各评价指标的权值采用以下公式进行一致性检验：
CR＝Ci/Ri
其中，Ci为判断矩阵的一般一致性指标，Ci＝(λmax-n)/(n-1)，λmax为判断矩阵最大
特征根；Ri为判断矩阵的平均随机一致性指标；当CR<0.1时，判断矩阵具有满意的一致性，说
明各评价指标的权值分配合理，当CR≥0.1时，需要重新进行权值的分配。
所述步骤(4)中各评价指标的隶属度按照以下公式计算：
其中，Si与Si-1为对评价指标进行分级时的分级界限值，X为实际工程中该评价指
标的具体数值。
所述步骤(5)中海洋平台溜桩风险等级的模糊向量按照以下公式进行计算：
B＝A*R
其中，A为判断矩阵的特征向量；R为由各评价指标的隶属度构成的模糊关系矩阵。
与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
(1)本发明以AHP和模糊数学理论为基础，通过建立评价指标体系，确定权值和隶
属度，构造评价溜桩风险等级的模糊数学模型，此种方法与传统方法相比较可以综合考虑
导致溜桩的复杂的影响因素，对溜桩的可能性进行更加全面的 评估；
(2)本发明中模型分析的结果，是进行有效的海洋平台桩基项目管理的依据，可以
帮助实现海洋平台打桩溜桩风险的有效控制；
(3)本发明中溜桩风险评估模型的建立丰富了海洋平台溜桩预测体系，提出了海
洋平台溜桩预测新思路。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附表
详细说明。
本发明的一种考虑风险等级划分的海洋平台溜桩评估方法，包括以下步骤：
首先，划分溜桩风险等级，从优良到不良可划分为3-5个等级不等，此处划分为高、
中、低3个等级。
然后，建立评价指标体系，并对其中各评价指标划分风险等级，各评价指标划分的
风险等级个数和划分的溜桩风险等级个数相等。此处总共确定了9个属于五大类标准的评
价指标，且每个评价指标又根据其不同环境条件下按范围划分为高、中、低3个等级。其中，
五大类标准包括桩基、桩锤、地质条件、打桩过程和周围经验。
其次，确定各评价指标的权值。权值是反映各评价指标对质量分级贡献大小的量，
具体的确定原则有以下几点：
a各评价指标对溜桩的贡献大小，这是取权的一般原则，贡献大者权值应较大；
b各评价指标的相关性。当一个因素在一定程度上受另一因素制约时，二者之间必
有一定的相关性，被制约因素权数要小一些，制约因素的权数应大一些；
c资料可靠性。个别指标是定性的或半经验的，其可靠性较差时，取以较小的权值，
以避免产生不真实的结果。
本设计方法采用改进的三标度比较矩阵判断权重，比较矩阵形式见表1。
表1三标度比较矩阵的一般形式
其中：
确定比较矩阵后采用极差法构造判断矩阵：由变换所得的B
＝(bij)n×n为一致性判断矩阵，其中bc为一常量，是按某种标准预先给定的极差元素对的相
对重要程度(一般在实践应用中常取bc＝9)；n为评价指标个数，此处n＝9；R＝rmax-rmin，称
为极差。将三标度矩阵转换为九标度判断矩阵，见表2，此处R＝15。
表2权重分配判断矩阵表
指标一
指标二
指标三
指标四
指标五
指标六
指标七
指标八
指标九
|
指标一
1.00
0.56
0.20
0.27
0.17
0.42
0.75
0.56
0.11
指标二
1.80
1.00
0.36
0.48
0.31
0.75
1.34
1.00
0.20
指标三
5.01
2.79
1.00
1.34
0.86
2.08
3.74
2.79
0.56
指标四
3.74
2.08
0.75
1.00
0.64
1.55
2.79
2.08
0.42
指标五
5.80
3.23
1.16
1.55
1.00
2.41
4.33
3.23
0.64
指标六
2.41
1.34
0.48
0.64
0.42
1.00
1.80
1.34
0.27
指标七
1.34
0.75
0.27
0.36
0.23
0.56
1.00
0.75
0.15
指标八
1.80
1.00
0.36
0.48
0.31
0.75
1.34
1.00
0.20
指标九
9.00
5.01
1.80
2.41
1.55
3.74
6.71
5.01
1.00
利用MATLAB计算出判断矩阵的特征向量A和最大特征根λmax，此处A＝(0.03，0.06，
0.16，0.12，0.17，0.08，0.04，0.06，0.28)。再由Ri值分配表(表3)，进行一致性检验，用公式
CR＝Ci/Ri来检验，其中，Ci为判断矩阵的一般一致性指标，由公式Ci＝(λmax-n)/(n-1)给出；
Ri为判断矩阵的平均随机一致性指标。当CR<0.1时，判断矩阵具有满意的一致性，说明各评
价指标的权值分配合理，当CR≥0.1时，需要重新进行权值的分配。
表3 Ri值分配表
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Ri
0.00
0.00
0.58
0.90
1.12
1.24
1.32
1.41
1.45
注：当n>9时，从1，2，…，9和1/2，1/3，…，1/9共17个数中按1/17的平均概率均匀随
机地抽取n2个数，构成k阶成对比较矩阵AA；2)计算矩阵AA的一致性指标Ci；3)重复运行多次
以产生m个k阶随机判断矩阵Ak，计算出每次的一致性指标，求平均值，即
然后，确定各评价指标属于各风险等级的隶属度。隶属度是反映评价指标隶属于
各种海洋工程地质环境稳定级别的程度。根据有关评价指标的性质，对连续性交化的定量
指标采用正态分布函数确定其隶属度，其一般形式为： 当X＝(Si+Si-1)/2时，μ
(X)＝1；X＝Si时，μ(X)＝0.5，由此可确定参数S和σ，最终的隶属函数为
其中，Si与Si-1为对评价指标进行分级时的分级界限值，X为实际工程中该评价指标的具体
数值，确定各评价指标的隶属度分配情况如表4所示。
表4隶属度分配表
高
中
低
|
指标一
0
0.2
0.8
指标二
0.8
0.2
0
指标三
1.0
0
0
指标四
0.8
0
0.2
指标五
1.0
0
0
指标六
1.0
0
0
指标七
0
0
1.0
指标八
0.3
0.6
0.1
指标九
0.1
0.3
0.6
最后，建立模糊数学模型。求出各评价指标对于质量分级评价集中各风险等级的
隶属度，构成模糊关系矩阵R。某区域海洋平台溜桩风险分级可用质量分级的模糊向量B来
评定，B＝A*R＝(0.6000，0.1380，0.2620)，其中，A为判断矩阵的特征向量，R为由各评价指
标的隶属度构成的模糊关系矩阵，见表4。
由上式求出的模糊向量B中的数值，依次代表所评判单元属于各海洋平台风险等
级的隶属度，根据最大隶属度原则，评估出海洋平台所属的溜桩风险等级。此处，b值中最大
者0.6000即为质量级别，也就是该海洋平台溜桩预估结果：溜桩风险等级为高。
综上所述，本发明提出基于AHP和模糊数学理论为基础的风险评估方法，采用风险
等级划分的方法对海洋平台的溜桩作出评价，使评估结果更加接近实际情况。
尽管上面对本发明的功能及工作过程进行了描述，但本发明并不局限于上述的具
体功能和工作过程，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通
技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可
以做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。