本文是一篇工程管理论文，本文以建筑坍塌事故为研究对象，以251份建筑坍塌事故报告作为研究的数据基础，对建筑坍塌安全事故的致因进行了分析和归类，然后运用灰色关联度分析方法得到了建筑坍塌事故致因致因因素的关联度排序。
1 绪论
1.1 研究背景
建筑业是我国经济的重要组成部分，建筑行业的快速发展带动了经济发展，提供了就业岗位，是国家民生改善和社会稳定的物质保障。根据国家统计局关于建筑业的相关统计数据报告可知，2021年，国内GDP为114.37万亿元，同比增长8.1%，其中建筑业增加值为8.01万亿元，在GDP比重中占7.01%。同时，根据2021年底的数据统计，我国注册的建筑企业已经达到128746个，较2020年增长了10.31%，全国建筑业企业房屋施工面积157.55亿平方米，比上年增长5.41%[1]（图1-1）。由此可见，近年来我国建筑业总产值在国内生产总值中所占的比例较高，建筑面积和建筑企业数量也显著增加。
目前，我国建筑安全生产的特征表现为总体平稳、有序好转，但形势仍旧严峻。来自国家住房与城乡建设部网站上的统计数据，2016年我国共发生住宅和市政工程的安全事故634起，造成735人死亡；2017年发生安全事故692起，死亡807人；2018年发生安全事故734起，死亡840人；2019年发生安全事故773起，死亡904人[2]（图1-2）。造成建筑施工事故频发的原因一方面是由于多样化的施工技术、施工人员呈现流动性、行业施工环境相对复杂、户外作业较多等行业特点，导致了建筑施工安全管理的影响因素增多，加上施工从业人员基数大且普遍文化水平不高，绝大多数的施工人员没有相应的专业技术证书，且从业人员流动性比较大等诸多危险因素的综合，加剧了施工安全防护的难度性，导致建筑行业带有较大的危险属性。另一方面，随着工程项目的规模急剧扩大，需求方对各个建筑工程项目的建设要求也在不断提升，各类建筑工程施工的新技术、新工艺得到不同程度上的有效应用，但是安全防控体系、工程信息交互、模块化拼装等高效管理机制在建筑工程中要求较高，而传统老旧的管理手段已难以满足工程管理需求。
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1.2 问题提出
建筑业作为经济的支柱产业，其促进社会经济可持续发展的重要作用不言而喻。但是在建筑业发展规模巨大的同时，由于建筑施工的特点，施工现场安全事故多发。因此通过对建筑坍塌事故的研究分析，采用最新的理念和技术手段进行科学管理，是建筑行业安全发展的必经之路和最终归宿。但是目前建筑坍塌事故致因分析和预测研究方面存在很多不完善的地方，主要体现在以下三个方面：
（1）缺少专门针对建筑坍塌事故的致因因素体系；
（2）在致因体系具备的条件下，各因素之间的关联度以及因素对事故发生的作用程度不够清楚；
（3）现有的事故预测方法比较单一，针对坍塌事故的预测模型较少，无法有效指导工程管理方案的优化。
针对上述建筑坍塌事故致因分析和预测研究不完善的地方，提出本文的研究问题：
（1）建筑坍塌事故中存在哪些关键致因因素，其关联程度如何；
（2）如何根据现场的施工致因状态预测施工坍塌事故发生的可能性；
（3）如何根据现场的施工状态和历史经验，更深入地预测施工坍塌事故发生的类型和部位。
基于以上研究问题，本文以建筑坍塌事故致因分析与事故预测为研究对象，以创新工程管理的方法和机制，降低事故发生的可能性为目标，利用2-4分析、灰色关联度分析、贝叶斯网络和随机森林算法等技术，提出了本文的研究课题－“基于建筑坍塌案例库的事故致因分析与预测应用研究”。
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2 基于建筑施工安全坍塌事故案例库的建立
2.1 建筑施工安全坍塌案例库概述
建筑行业作为高风险行业之一，安全事故频发，其中建筑施工环节尤为突出。由于建筑施工安全事故类型多样且伤害程度不同，因此安全事故瞒报漏报现象时有发生，同时部分建筑施工安全事故的信息公开较为比较粗略，导致了一定数量的事故无法获取客观详细的调查报告。案例库的建立，一方面是对我国近年来施工安全事故发生数量的统计和分析，另一方面也是对各类型建筑安全事故调查报告的有效汇总。
案例库所涉及的建筑工程坍塌事故调查报告及其相关事故的具体分析和结论，可通过中国住建部官网、全国各地应急管理局官网、中国裁判文书网等相关官方网站，搜索“坍塌”、“建筑事故”等关键词进行获取，亦可通过中国安全生产网、安全管理网、谷歌学术网等与所需案例相关的专业网站搜索相同的关键词收集。由于案例众多，信息详尽不一，因此本案例库仅选取了2000-2021年所发生的具有代表性的251份坍塌事故案例进行分析。案例库所收录相关事故具体信息于附录1。
2.1.1 建筑施工安全事故坍塌案例类型
住房城乡建设部于2018年10月1日开始实行的行业标准，即《建筑施工易发事故防治安全标准》（JGJT 429-2018）[83]中第四章节对工程坍塌事故规定描述，将工程坍塌事故类型划分为10种类型：模板工程坍塌、基坑工程坍塌、脚手架工程坍塌、边坡工程坍塌、挖孔桩工程坍塌、操作平台坍塌、临时建筑坍塌、钢围堰坍塌、装配式建筑物坍塌以及拆除工程坍塌。其中钢围堰一般应用在水利工程中，为了在河床中修建永久性水工建筑物而创造干地施工条件的一种临时性工程，因此在建筑施工中不予考虑。另外由于边坡工程坍塌、挖孔桩工程坍塌和临时建筑工程坍塌事故数量较少，本文统一归述为其他类型。在所收集的案例中，从坍塌类型角度分类，具体有模板工程坍塌（76起）、基坑工程坍塌（49例）、围墙工程坍塌（46例）、拆除工程坍塌（26例）、装配式建筑工程坍塌（21例）、脚手架工程坍塌（19例）、操作平台工程坍塌（4起）、其他坍塌（10例），见图2-1。可以发现模板坍塌和基坑坍塌发生事故较多。从事故平均死亡人数角度分析，发现模板工程坍塌平均死亡人数较高（6人），基坑事故类型平均死亡人数相对较少（3人），见图2-2。说明现阶段的模板坍塌事故形式严峻，特别是在混凝土浇筑过程中发生的坍塌，往往会造成严重的人员伤亡，带来巨大的社会影响和经济损失。另外可以看到，其他坍塌事故类型平均死亡人数最高，这是因为案例中有1例特别重大事故造成伤亡人数较多，拉高了该类型的平均死亡人数。
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2.2 基于2-4模型的建筑施工坍塌事故致因识别
建筑工程由于操作面作业的人数较多，工序和工作环境复杂，各工种之间搭界交错，施工现场指挥难度较大，建筑施工坍塌事故发生初始至结束往往所留反应时间极短，因此造成坍塌事故发生的原因也十分复杂，比较了Rasmussen的社会技术体系结构和以此为基础的AcciMap、Leveson STAMP模型和傅贵教授在认知系统工程的理论基础上构建的2-4模型，以及基于功能性共振分析的FRAM模型等多个系统性事故致因模型，最终选择以事故致因2-4model作为分析模型，从案例库中选取4个具代表性案例进行坍塌原因分析，涉及模板、基坑、拆除、其他4种坍塌类型出现频率较高，或伤亡损失影响范围较大的事故类型，选取并从中提取致因的坍塌事故案例事故原因复杂，基本涵盖常见坍塌事故致因。
2.2.1 2-4 model事故分析理论模型
2-4Model是中国矿业大学（北京）安全管理研究中心于2005年首次提出的一种事故致因理论模型[20]，经过10年的研究与改进，于2016年推出第四版的24model在原模型基础上将组织外部原因分割进一步清晰化，使得事故原因在模型上逻辑性更加明确，普适性明显提升。24model即可以通过事故原因分析得到事故致因图，同时也可用于事故预防对策设计，只需将分析案例由事故转换为安全业绩，将不安全性描述分析替换为安全性描述分析，即可得到事故预防图。
该模型认为，任何事故都至少发生在社会组织内，因此将事故致因分析第一层级分为组织内部原因和外部原因，事故致因分析第二层级将组织内部原因分为组织行为和个人行为两个层面。事故致因分析第三层级是分别将组织行为致因从安全文化（根源原因）和安全管理制度（根源原因）两个方面进行分析，其中个体行为分为两个阶段：习惯行为（间接原因）、一次性行为阶段和物质状态（直接原因）。第二层级的两个层面和第三层级的4个阶段构成了2-4模型。该事故致因理论的研究及应用大多集中在生产经营活动领域，比如生产安全事故、公共安全事故、环保事故和健康事故等。
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3 建筑施工安全坍塌事故致因灰色关联度分析 ....................... 34
3.1 灰色关联度分析法原理..................... 34
3.2 灰色关联度分析法计算步骤 ............................ 35
4 基于建筑坍塌事故致因的贝叶斯网络分析 ......................... 44
4.1 贝叶斯网络基本概念 ...................... 44
4.2 贝叶斯网络建模过程 ................... 45
5 基于随机森林算法的建筑坍塌事故预测分析 ....................... 55
5.1 随机森林算法的基本概念 ........................... 55
5.2 随机森林算法数据预处理 ................................. 55
6 实际工程应用验证分析
6.1 案例事故介绍
在第四章和第五章，分别了构建了建筑坍塌事故建筑坍塌事故的贝叶斯网络模型和基于随机森林的事故预测模型，以此为基础，本节选取德州经济技术开发区龙溪香岸地下车库坍塌事故作为案例来验证模型的适用性。
2018年8月31日9点37分，德州经济技术开发区龙溪香岸地下车库工程在顶板混凝土浇筑施工过程中，发生模板支架整体坍塌，坍塌面积20多平方米（图6-1），事故发生时，4名混凝土工在顶板作业，6名木工在底部加固模板支架，2名木工在事故区域之外寻找加固材料。坍塌事故发生后，在顶板作业的混凝土工坠落，在底部加固模板支架的6名木工被掩埋。造成6人死亡，2人轻伤，直接经济损失980万元。
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7 结论与展望
7.1 主要研究结论
本文以建筑坍塌事故为研究对象，以251份建筑坍塌事故报告作为研究的数据基础，对建筑坍塌安全事故的致因进行了分析和归类，然后运用灰色关联度分析方法得到了建筑坍塌事故致因致因因素的关联度排序。另外构建贝叶斯网络拓扑结构，根据贝叶斯网络的影响力分析和敏感性分析，推断引发安全事故的关键因素和敏感性因素。最后基于随机森林算法建立事故预测模型，对建筑坍塌事故的等级和类型进行预测。主要得出以下结论：
（1）统计并归纳分析近年来建筑坍塌事故，基于案例分析和“2-4”模型理论将建筑坍塌归结为四个层次：人的不安全行为、物的不安全状态、管理因素和环境因素，并且进一步分类为14个致因因素和45个子致因因素。
（2）运用灰色关联度分析法对建筑坍塌致因因素进行分析，事故类别角度分析，致因因素与事故发生的关联度分布明确。其中，H12违规作业、M31 安全培训不充分、E12安全制度执行不足、H21履职不到位、E11安全管理制度不健全、H43未进行专项抽查、H22未制止违规操作行为7个因素关联度较高，均超过了0.8，对建筑坍塌事故的影响较为突出。
（3）建立贝叶斯网络模型，通过诊断推理、敏感性分析等方法，找出影响建筑物坍塌的主要因素、敏感因素和最大可能致因路径。关键因素为：H12违规作业，E12安全制度执行不足，E11安全管理人员履职不到位，E13安全管理制度不健全，H11事故预防程度不足，M31无证上岗，H13安全培训不充分，M21安全意识不足，M21施工单位资质不足，M15技术交底缺失或不充分；敏感因素为：R12设备使用不规范，M14未进行专项检查，M17工序不合理，M16施工方案执行不充分；一般因素为除关键因素和敏感因素之外的其他因素。
（4）基于随机森林算法构建建筑坍塌安全事故预测模型，使用Python编程方法将所建立的预测模型通过实际案例运行实现。
参考文献（略）