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建筑业是我国国民经济的重要支柱产业和富民安民的基础产业。与其他安全风险较高的行业（例如航空业、石化工业、医疗行业等）相比，建筑工程事故的规模相对较小，但其发生频率相对较高，危险源类型具有多样性。工程安全一直是项目管理人员和相关研究人员关注的重点。虽然建筑工程事故率的不断下降表明工程安全管理水平正在逐步提升，然而频繁发生的工程伤亡事故还是说明工程安全问题尚未从根本上得到解决，与“零事故”（Zero Accident）或者“零伤害”（Zero Harm）的终极目标相去甚远。相关研究结果表明，建筑工程现场的工作人员受伤或者死亡的概率要远远大于其他行业。从事建筑工程的劳动力约占总数的7%，但是其伤亡事故却占了总数的30%~40%。高事故率是全球建筑工程面临的普遍问题，建筑工程人员工作的危险系数相对较高，其生存工作环境相对恶劣。研究发现，如今愿意从事建筑工程生产的年轻人越来越少，重要原因可以归结为建筑行业糟糕的工作环境和相对较高的事故率，使得年轻人对此行业望而却步。目前，建筑行业的老龄化现象愈发严重，作为劳动密集型的建筑行业如果老龄化趋势延续，整个建筑产业的萎缩将是必然的。因此，为了能够使建筑业持续稳定发展，改善其工作环境、提高工程安全管理绩效就显得十分重要了，也只有这样才能吸引年轻人返回这个古老的行业，给建筑行业不断注入新的活力。

与传统建筑工程相比，重大工程（Megaproject）往往具有投资额度大、技术复杂度高、利益相关者多、全生命周期长等特征。随着重大工程的建设规模越来越大、建设内容越来越多，技术（前期策划、设计、施工、运行）难度越来越高、影响面也越来越广，既包括质量、成本、进度、组织、安全、信息、环境、风险、沟通等内容，也涉及政治、经济、社会、历史、文化、军事等多个层面。近三十年，各种类型的重大工程如雨后春笋般在世界各地持续开展，例如中国的三峡大坝工程、日本的福岛核电站灾害处理项目、阿联酋的马斯达尔城项目、尼加拉瓜的大运河工程、美国的肯珀电站项目等。保守估计，目前全球重大工程市场的年均生产总值大约为6万亿~9万亿美元，约占全球GDP的8%。重大工程的持续发展，不断突破工程极限、技术极限和人类操控极限，增加了其安全管理与安全实施的难度，重大工程的安全问题显得尤为突出。1986年4月乌克兰切尔诺贝利核电厂第四号反应堆发生的大爆炸、2008年11月中国杭州地铁1号线土石方坍塌事故、2011年7月中国甬温线动车追尾事故等一系列重大安全事故，给国家、企业和人民造成了巨大损失，给重大工程发展抹上了无形的阴影。因此，研究如何保证重大工程安全，杜绝重大工程安全事故发生，具有非常重要的理论价值和现实意义。

与一般工程相比，重大工程安全管理对安全管理的理论与方法提出了新的挑战，原有的理论与方法已经难以满足环境和系统复杂性带来的新问题对重大工程安全管理新理论与新方法的渴求，对传统的工程安全管理理论和方法进行反思和创新势在必行。本丛书总结了东南大学研究团队多年的研究成果，基于重大工程全生命周期的维度，从计划、设计、施工、运营、维护等方面对重大工程安全管理进行全面的阐释。研究重点从传统的施工阶段拓展到包括设计、运营的全生命周期阶段的安全风险管理；从传统安全风险管理内容深化到安全风险的预测和预警；从一般风险事件聚焦到国际重大工程的政治风险、重大工程的社会风险、PPP项目残值风险等特定风险。本丛书作者来自东南大学、南京航空航天大学、中国矿业大学、河海大学、北京科技大学等单位。作者李启明教授、吴伟巍副教授、陆莹副教授、周志鹏博士、王志如博士、邓勇亮博士、万欣博士，以及季闯博士、贾若愚博士、宋亮亮博士等长期从事重大工程安全管理的研究工作。由于本丛书涉及重大工程安全管理的多个方面，限于作者们的水平和经验，书中不妥之处在所难免，欢迎读者批评指正。

李启明

2016年10月9日

国家政策正确引导和相关城市对地铁规划与建设的积极努力，中国的城市地铁建设正处于快速有序的发展阶段，取得了举世瞩目的成就。地铁作为城市公共交通的重要组成部分，具有速度快、运量大、能耗低、污染少、可靠性高、舒适性佳、占地面积小等诸多优点，是解决城市交通问题最有效的方式之一。实践表明，形成以地铁系统为骨干的综合交通体系，是解决大城市交通问题的必由之路。

北京、上海、广州等城市的地铁系统已经进入了网络化运营时代，其他城市的网络化规划与建设也在不断深化和完善。地铁系统的运行空间相对封闭，在突发事故和灾害情况下应急处置难度较高，人员的疏散非常困难。地铁运营事故的统计分析表明：设备设施易受干扰而产生的性能退化、运行故障及其传播是导致运营事故发生的主要原因。因此，研究地铁系统的物理脆弱性对提高地铁运行安全具有重大的理论意义和应用价值。本书主要由以下5部分内容组成：

（1）　通过对现有文献的分析和梳理，总结了安全风险及脆弱性研究的基本理论与方法，阐述了脆弱性的研究现状和研究方向，指出了地铁系统脆弱性的研究不足。在此基础上，介绍了地铁系统的概念、物理构成及运营特征，分析了地铁系统物理脆弱性的内涵、特性及形成机理。进而，确定了物理脆弱性的研究层次，包括网络拓扑层、设备设施层和故障模式层，其中，故障模式是物理脆弱性激发的直观后果。

（2）　基于复杂网络理论，提出了网络脆弱性的测度方法，阐述了地铁系统的网络模型构建方法，并以信号系统为例进行了实证分析。本研究将地铁系统分解为31个功能模块，分析各功能模块之间的物理关系和功能关系，运用网络分析工具Pajek软件构建了地铁系统物理网络模型。在基本拓扑特征分析的基础上，提出了仿真策略，运用网络脆弱性的测度方法研究了地铁系统的物理脆弱性，识别了关键的脆弱域。

（3）　在分析地铁系统设备设施运营特征的基础上，构建了地铁系统物理脆弱点的脆弱性评价指标体系，包括千公里故障率、抗干扰能力、功能影响度、运营影响度、安全危害度、故障难检度六大指标，建立了基于灰色关联分析法和逼近理想解法（TOPSIS）的地铁系统物理脆弱点评价模型。本研究以车辆系统为例，通过实地调研和专家问卷获取研究资料，运用模糊集理论进行量化处理，所得数据为车辆系统的物理脆弱点评价提供了有力的支撑。

（4）　基于复杂网络免疫理论和熵增原理，结合地铁系统的物理脆弱性的层次化特征，提出了地铁系统物理脆弱性的控制策略，即控制关键脆弱域中设备设施的运行状态。基于该控制策略，本书分析了地铁系统设备设施运行状态的演化过程，阐述了劣化度的分析方法，构建了设备设施状态评价模型，以轮对设备为例进行了实证分析。设备设施状态评价可以为设备状态预警阈值提供重要的参考依据，对提高设备设施的维护效果具有重大的理论意义和实践价值。在总结维护方式发展历程的基础上，提出了面向物理脆弱性控制的设备设施维护方式的逻辑决策图。

（5）　物理脆弱性激发的直接后果就是各种各样的故障模式及其传播，从而造成不确定范围内设备设施的功能失效或崩溃。因此，从故障预控的角度进行物理脆弱性的控制研究显得十分必要。通过实地调研和专家问卷获取研究资料，利用模糊集理论进行量化处理获取了所需数据。基于故障模式、影响与危害性分析方法分析设备设施的故障模式，运用影响图理论识别出故障模式的关键影响因素，进而针对关键影响因素提出了可行有效的具体控制措施。

本书在资料收集和著作过程中得到了众多业界有关人员的大力支持和帮助，研究得到相关科研基金的资助，包括国家自然科学基金项目（51508273和51578144）、教育部人文社会科学研究青年基金项目（17YJCZH035）、中央高校基本科研业务费专项资金项目（2017QNB13）和江苏省高校哲学社会科学研究项目（2016SJD630001），特此致谢。限于作者水平和经验，书中不妥和谬误之处在所难免，欢迎读者不吝指出。

邓勇亮、李启明

2016年10月分别于中国矿业大学和东南大学

1绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2研究现状和启示

1.2.1安全风险的理论研究与评价方法

1.2.2脆弱性的理论模型及评价方法

1.2.3UMNS的研究现状

1.2.4不同领域的脆弱性研究现状

1.2.5现有研究的评论及不足

1.3研究目标和内容

1.3.1研究目标

1.3.2研究内容

1.3.3研究内容框架结构

1.4研究方法和技术路线

1.4.1研究方法

1.4.2技术路线

1.5本章小结

2城市地铁网络系统物理脆弱性分析

2.1城市地铁网络系统介绍

2.1.1城市地铁网络系统

2.1.2城市地铁网络系统的物理构成

2.1.3地铁运营特点

2.1.4网络化运营特征

2.2UMNS物理脆弱性的内涵及特性

2.2.1脆弱性内涵及相关概念研究

2.2.2物理脆弱性的定义和内涵

2.2.3物理脆弱性的特性

2.3UMNS物理脆弱性的影响因素

2.3.1物理脆弱性的内部影响因素

2.3.2物理脆弱性的外部影响因素

2.4UMNS物理脆弱性的形成机理

2.5UMNS物理脆弱性的研究层次

2.6本章小结

3基于复杂网络理论的UMNS物理脆弱域评价

3.1复杂网络理论概述

3.1.1复杂系统的含义和特征

3.1.2复杂网络——复杂系统的研究方法

3.1.3复杂网络常用的拓扑特征量

3.1.4复杂网络脆弱性测度方法

3.2UMNS物理网络模型构建方法

3.2.1Pajek软件简介

3.2.2网络模型构建方法

3.3物理脆弱域评价的实证分析

3.3.1建立网络模型

3.3.2拓扑性质分析

3.3.3仿真策略分析

3.3.4评价结果及讨论

3.4本章小结

4基于灰色关联TOPSIS方法的UMNS物理脆弱点评价

4.1理论基础及研究方法

4.1.1灰色系统理论

4.1.2TOPSIS方法

4.1.3模糊集理论

4.1.4权重赋值方法

4.2基于灰色关联TOPSIS方法的物理脆弱点评价模型

4.2.1指标体系的构建方法

4.2.2脆弱点的脆弱性评价模型

4.2.3权重赋值

4.3UMNS物理脆弱点评价的实证分析

4.3.1指标体系构建

4.3.2数据收集及处理

4.3.3权重赋值

4.3.4评价结果及讨论

4.4本章小结

5基于状态维护的UMNS物理脆弱性控制研究

5.1物理脆弱性控制分析

5.1.1物理脆弱性控制的含义

5.1.2物理脆弱性的控制机制

5.2基于免疫理论和熵增原理的物理脆弱性控制策略

5.2.1免疫理论

5.2.2熵增原理

5.2.3UMNS物理脆弱性控制策略

5.3UMNS物理系统的运行状态分析

5.3.1设备设施状态演化

5.3.2劣化度分析方法

5.3.3状态评价模型及其实证分析

5.4面向物理脆弱性控制的维护方式决策

5.4.1维护方式的发展历程

5.4.2维护方式的逻辑决策模型

5.5本章小结

6基于故障预控的UMNS物理脆弱性控制研究

6.1面向物理脆弱性控制的故障及其影响因素分析模型

6.2脆弱点的故障模式分析

6.2.1FMECA方法

6.2.2FMECA的分析流程

6.2.3实证分析

6.3基于影响图理论的故障影响因素分析

6.3.1影响图理论介绍

6.3.2实证分析

6.4面向物理脆弱性控制的故障影响因素调控措施

6.4.1不断完善维护体系

6.4.2提高工作人员的作业能力

6.4.3加强安全文化建设

6.4.4提高应对环境变化的能力

6.5本章小结

7结论与展望

7.1主要的研究工作及其结论

7.2研究的创新点

7.3研究不足及展望

参考文献