基于数据挖掘的盾构施工邻近建筑物安全实时预警与管控

本书对轨道交通施工安全生产管理有着积极的意义，有利于加强在岩溶地质下轨道交通盾构施工邻近建筑物安全风险的实时评判分析和动态预警防护，为更深层次地了解岩溶地区盾构施工引发建筑物安全风险的灾害机理提供了方法依据，进而一定程度上推动了轨道交通建设安全和防灾减灾管理领域的发展，具有现实指导作用，有利于提高我国地铁盾构施工风险管理的水平。

本书构建了一套岩溶地区盾构施工邻近建筑物安全评价指标体系，通过改进云-贝叶斯网络推理方法并结合盾构施工参数对邻近建筑物安全进行动态安全评价，同时，基于智能算法以地表沉降和盾构运行状态为目标进行预测，对盾构施工参数进行多目标优化，*终实现盾构施工邻近建筑物安全实时预警控制。本书主要内容包括溶洞对盾构施工影响的数值仿真及规律分析、溶洞对盾构施工影响的数值仿真及规律分析、基于改进云-贝叶斯的岩溶地区盾构施工邻近建筑物安全风险动态评价和管控、基于数据驱动混合智能方法的岩溶盾构施工多目标预测和优化、基于数据驱动智能算法（Bayesian-LGBM）的盾构姿态预测与管控等。

吴贤国，女，1964年2月生，工学博士，教授，博士生导师。中国建筑学会全国高校建筑施工学科研究会委员，全国工程安全管理协会委员，全国注册监理工程师，湖北省土木建筑工程委员，湖北省、武汉市咨询评估专家，武汉市建设科学技术委员会委员等。主要从事城市韧性、智能建造、智慧运营、BIM与绿色建筑、高品质混凝土材料和节能减排可持续发展等方向的研究。获湖北省科技进步一等奖2项、省部级二等奖3项，主持科研项目30多项。其中，主持国家自然科学基金面上项目3项，参与重点研发项目1项，发表学术论文300余篇，其中SCI论文100余篇，授权专利20余项，担任20余本国内外知名期刊审稿专家，其中包括《Automation in Construction》《Safety Science》《Tunneling and Underground Space Technology》《Building and Environment》《Journal of Construction Engineering and Management》《土木工程学报》等期刊。主编土木工程施工、工程项目管理、工程项目监理、工程估价、BIM工程与应用、地铁盾构施工安全预警控制等相关著作多部，主编建筑施工实用技术丛书1套。指导研究生和本科生毕业设计获湖北省一等奖、二等奖、优秀奖多次。获“黄鹤英才”、华中科技大学 “十佳教师”、“三育人奖”和“我*喜爱的导师”等多项荣誉称号。

1绪论(001)

1.1研究背景(001)

1.2国内外研究现状(003)

2溶洞对盾构施工影响的数值仿真及规律分析(017)

2.1溶洞对盾构施工影响的数值仿真(017)

2.2溶洞对盾构施工影响的规律分析(021)

3基于可拓云的岩溶地区盾构施工邻近建筑物安全风险
预评价和管控(053)

3.1可拓云安全风险评价理论(054)

3.2盾构施工邻近建筑物安全风险评估框架(055)

3.3盾构施工邻近建筑物安全风险评估建模(059)

3.4案例研究(064)

3.5改进可拓云风险评价结果对比分析(075)

3.6施工风险控制及效果(077)

4基于改进的云—贝叶斯网络的岩溶地区盾构施工邻近建筑物
安全风险动态评价和管控(087)

4.1贝叶斯网络理论(088)

4.2基于云贝叶斯网络的岩溶地区盾构施工邻近建筑物安全
风险评价模型建立(089)

4.3案例研究(096)

4.4评价结果对比分析(108)

4.5盾构施工控制措施及效果(112)

5基于数据驱动混合智能算法的岩溶地区盾构施工多目标
预测和优化(116)

5.1基于智能算法的岩溶地区盾构施工多目标预测优化框架(116)

5.2基于数据驱动智能算法（BayesianRF）优化目标预测(117)

5.3基于数据驱动混合智能算法（BayesianRFNSGAⅢ）的
多目标优化(121)

5.4案例研究(124)

6基于数据驱动智能算法（BayesianLGBM）的盾构姿态
预测与控制(143)

6.1盾构姿态及其影响因素(143)

6.2基于智能算法的盾构姿态预测与控制流程框架(147)

6.3案例研究(153)

6.4不同智能算法预测结果比较分析(164)

6.5基于BayesianLGBM的盾构姿态控制(167)

参考文献(174)

前言地铁盾构施工引起周围地层移动诱发地表建筑物变形安全风险，涉及多源致险因素，且灾变机理复杂，已经成为地铁施工建设中非常重要的研究课题。传统安全评价预警和管控方法未考虑岩溶地区特点及影响因素的模糊性和随机不确定性，且无法对邻近建筑物进行实时动态评价预警和管控，对盾构施工参数控制缺乏基于数据驱动的优化控制方法，因此不利于对风险实时状态进行动态识别和管控。本书以贵阳市轨道交通建设项目为背景进行研究，基于岩溶对隧道施工影响数值仿真理论，结合贵阳市轨道交通实际工程，利用既有地质勘察报告和室内试验分析成果，运用数值模拟的方法分析了隧道施工线路通过岩溶段时，溶洞的大小、位置、与隧道间距等因素对隧道施工过程围岩稳定性以及地表沉降值等的影响，得到的相关影响规律为后续研究提供基础。本书提出了一种基于改进可拓云的风险评估模型，对岩溶地区盾构隧道施工邻近建筑的安全风险状态进行预评估，为盾构施工邻近建筑安全预警和防护提供决策支撑；构建多因素三级指标体系和评价标准，针对影响因素的模糊性和随机不确定性问题，利用*优云熵，兼顾等级划分的模糊性和显著性，优化云模型；利用改进的可拓云理论计算安全风险关联度、风险水平和可信度因子，简化了计算过程，使结果更加客观公正；在敏感性分析的基础上，对影响盾构施工安全风险状态的关键因素进行评价，为施工安全有效控制提供决策支撑。本书提出了一种改进的云—贝叶斯动态评价框架，从岩溶地区盾构施工临近建筑安全管理和防护决策的角度对建筑安全风险进行动态评价和管控决策支撑；通过动态评价指标体系构建和等级标准划分、风险节点定义与离散化、岩溶地区盾构施工邻近建筑安全贝叶斯拓扑设计和参数设计，完成贝叶斯模型设计；利用改进的云模型计算不同风险等级的关联度，得到评价指标的先验概率，输入建筑物动态安全评价贝叶斯中；通过贝叶斯模型中事件的提前风险推理、敏感性分析和风险诊断，实现了岩溶地区盾构施工邻近建筑物的动态安全评价和动态管控决策支撑。为了在岩溶地区盾构施工中降低地表沉降、刀盘磨损和盾构能耗，本书提出了一种基于贝叶斯优化随机森林超参数，结合NSGAⅢ优化方法的岩溶地区盾构施工参数智能多目标优化方法，采用数据驱动智能算法模型建立地表沉降与盾构施工参数的非线性映射关系函数，与刀盘磨损和盾构能耗的经验公式一起作为优化目标函数；采用研发的混合智能算法（BayesianRFNSGAⅡ）进行多目标优化获取*优pareto前沿解，并根据优化后盾构施工参数的统计，确定系列典型土性情况下盾构施工参数合理控制范围，为盾构施工提供指导建议。本书还提出了一种基于LGBM的盾构姿态预测方法，确定了盾构机切口水平方向位移、盾构机切口垂直方向位移、盾构机尾部水平方向位移等六个预测目标以及土仓压力、螺旋机转速、千斤顶推力、刀盘转速等二十六个影响因素；采用智能算法LGBM对影响因素进行重要性排序，并且在剔除冗余参数后建立影响因素和预测目标之间的非线性映射关系，可选取合适的盾构施工参数进行盾构姿态优化，实现盾构姿态有效控制。著者2023年5月

1绪论

1.1研究背景

当前我国城市轨道交通建设事业正处于建设高峰期，目前北京、上海、广州、武汉等40多个城市已经拥有轨道交通运营服务，还有更多城市正在开工建设或规划发展轨道交通工程。与此同时，随着我国西部地区的逐步开发，西部地区的基础设施建设力度也越来越大，然而西部地区由于其独特的岩溶地质，岩溶发育范围十分广泛，因此岩溶地区的轨道交通盾构施工是当前隧道工程建设所面临的巨大挑战。

岩溶地区在我国分布十分广泛，可溶岩层分布面积达到346万km2，约占我国国土总面积的1/3，其中西南省份如云南、贵州、广西、四川等岩溶发育最强烈。轨道交通作为衡量城市交通运输能力的重要标志，在我国西部区域得到大力发展。但是由于轨道交通工程建设的特殊性，如工程量巨大、涉及工程专业多、质量和安全要求高、岩溶地区的地质环境复杂、地下和露天作业多、工程与周边环境关系密切等,轨道交通工程建设一旦发生安全事故，其后果往往是不可估量的。近年来，地下工程在建设施工过程中，造成其周围的建筑物、地下管线、交通设施等频发重大事故。据不完全统计，截至目前，我国轨道交通施工发生重大安全事故约30起。2017年7月，上海轨道交通4号线董家渡轨道交通站区间隧道发生流沙事件，造成盾构隧道周边的土体流失，致使盾构隧道上部地表产生较大沉陷，进而引发施工线路周边的商务大楼等建筑物产生不同程度的沉降倾斜等病害；2019年6月，青岛轨道交通1号线胜利桥站施工区域围挡处发生塌陷事故，塌陷部分直径约十几米；2019年11月，广州轨道交通11号线沙河站盾构施工区域产生较大程度的地面塌陷，4名现场施工人员被困其中。结合以上的事故案例可以发现，轨道交通盾构施工等地下工程的开展会对路面交通网络、邻近建筑物及地下管道线路等产生较大的安全风险。在建设过程中倘若未能及时识别与排除出现的相关险情，一旦发生事故，其所导致的人员伤亡与财产损失将会是重大的，对社会经济生活所带来的影响也会是深远的。因此，对轨道交通工程建设进行防灾减灾的预警和控制是目前轨道交通工程安全管理的重中之重。

岩溶地区轨道交通盾构施工过程中，所有的环节、工序都影响着建筑物安全，盾构机掘进时，工程所用施工技术、围岩介质情况、隧道本体设计、施工参数、人员现场管理水平和管控意识、沿线建筑物与隧道和溶洞之间的位置关系、建筑物自身结构形式和完好情况等众多因素构成了一个庞大的复杂系统。然而，这个复杂系统中的致险因素在实际计算分析时往往具有一定的不确定性，即属性概念的模糊不确定性和概率发生的随机不确定性，这就导致在决策轨道交通盾构施工邻近建筑物安全相关问题时需要考虑众多因素。系统复杂且包含大量不确定性，这对于获取相关决策数据进行安全评价分析是不利的。传统的理论分析方法（如仿真分析和可靠性分析）由于上述致险因素的模糊不确定性和随机不确定性，无法根据工程实际数据准确预测施工风险，且无法根据时间和空间的变化对邻近建筑物进行动态评估和诊断。同时，对盾构施工工程的控制主要借助于施工管理者对各种施工数据的人工监控，不利于人们认知风险实时状态和及时作出决策。限制了轨道交通盾构施工邻近建筑物安全得到实时的预警和管控，进而妨碍决策措施的实时跟进。如今，信息化和智能化技术不断发展，越来越多的人工智能决策技术被人们运用于事物现象背后的演化过程机理研究领域，这就给复杂背景下多层次问题的分析判断提供了重要的技术支持，便于决策者更好地进行类似问题决策，是目前决策分析领域研究的热点和重点之一。基于此，为了减少和杜绝此类施工安全事故的发生，本书借助数据挖掘和不确定性推理的智能算法模型的优势，对轨道交通在岩溶地区盾构施工影响邻近建筑物安全的预警和防护展开深入研究。

1.2国内外研究现状

1.2.1基于数值仿真的岩溶地区对盾构隧道影响分析

关于岩溶对盾构隧道的影响，目前国内外学者主要针对以下几个方面进行研究：①在隧道受岩溶影响范围内探测查明岩溶的情况；②岩溶对隧道造成的灾害及灾害相应的处理措施，岩溶隧道施工方法；③溶洞因素对隧道稳定性的影响。溶洞因素包括溶洞的形状、规模、位置等。隧道稳定性影响表现在隧道位移、应力及支护结构内力变化、隧道施工动态等。研究的几个方面相互间存在联系。做好盾构隧道设计施工的前提是探测查明溶洞的情况，确定岩溶对隧道造成的灾害及相应的处理措施，确定不同溶洞对隧道稳定性的影响程度。

Pesendorfer等研究现场监测结果，总结了岩溶地区深埋隧道的瞬态水压力变化规律。刘超群等利用线性回归原理，研究了岩墙安全厚度的主要影响因素，并推导总结了3种定量计算安全距离的方法。理论计算方面，李利平等认为发生裂隙突水的岩溶隧道岩墙，根据厚度可以划分为松弛区、安全区和裂隙区，推导了3个分区的半解析式。郭佳奇等针对高压富水溶腔在隧道侧方的工况，建立了中间岩柱的安全距离力学预测模型，研究分析了安全厚度在不同影响因素下的规律。Yang基于隧道形状、跨度和深度，对原有的椭圆板模型和固支梁模型进行了修正，修正后的模型适用于不同的情况；基于突变理论，建立了岩体相应的势函数和尖点突变模型，给出了临界安全厚度的表达式。在极限分析原理方面，Mollon等推导了隧道掌子面崩落压力的上限解，并改进了掌子面破坏模式。Yang等提出了适用于隧道结构稳定性问题非线性破坏准则的切线法。杨子汉等构建了相应的岩墙破坏模式，推导出富水溶腔在掌子面前方的岩墙最小安全厚度解析解。Bilotta等对隧道施工引起的历史建筑位移进行了研究，运用数值分析方法来预测尚未开发地区的地面运动；为分析那不勒斯在建隧道，对绿地3D有限元模型进行了初步校准；对现存的纪念性建筑进行了交互分析，测量值和预测结果之间具有较高的吻合度。DeJong等研究了隧道工程对地基较浅的砖石建筑的影响，基于伦敦Crossrail项目的监视数据对建筑的现有损害及建筑性能进行评估，对浅层基础上的承重砌体建筑展开研究，结果展现了建筑刚度对土壤表层沉降的影响。Yiu等通过有限元建模评估隧道引起的砌体建筑物破坏，考虑单、双隧道方案，构建模型量化分析浅埋隧道对基于条形基础的砖石建筑的影响。Giardina等比较了当前预测隧道引起的土—结构相互作用的分析方法，研究建筑刚度计算中的控制因素及其对结构破坏评估的影响，考虑三种相对刚度法计算公式，对建筑物的高度、开口率、偏心率，隧道深度，砌体和土壤刚度及槽宽参数进行敏感性研究。

综上所述，目前关于岩溶对隧道开挖过程影响的研究大多是针对暗挖隧道，而关于盾构隧道的研究尚不多，并且只是对一些规律作初步的分析，还没有提出能够满足实际工程需要的技术或理论，因此有必要开展岩溶对盾构隧道开挖过程影响规律的深入研究。

1.2.2盾构施工诱发建筑物风险因素

随着地下空间的开发利用，轨道交通隧道施工对周围环境变形安全的影响和保护研究成为国内外学者关注的课题。Peck于1969年提出地表横向沉降槽符合正态分布，之后Schmidt和Attewell等学者分别通过自己的研究支持了Peck公式，并在其基础上完善和补充了其他相关公式。Mroueh运用三维有限元方法分析了城市隧道施工对邻近桩基的影响。Vieira和Miliziano等学者认为隧道下穿邻近建筑物是一个典型的隧道—土—结构共同作用问题，提出数值分析方法在分析建模方面具有较大优势。Potts等深入分析了建筑物的结构刚度对隧道施工引起变形的影响，在数值分析的基础上提出了“相对刚度法”。Zhang构建了不同土层性质的边界元素模型，并借助此模型提出了隧道开挖土体移动对既有管线变形影响预测的位移控制的两阶段方法。Kivi为控制地表沉降、保护邻近管线的安全，提出了新型中央梁柱结构体系，并通过三维有限元分析验证了其控制地表沉降的作用。

与国外相比，我国城市轨道交通工程虽起步较晚，但众多学者已深入研究了轨道交通隧道施工对邻近建筑物的风险分类及影响。龚珍基于城市盾构浅埋隧道，采用WBSRBS耦合矩阵方法对邻近建筑物进行风险识别，结合改进蒙特卡罗法，建立了轨道交通盾构施工对邻近建筑物的综合风险后果评估模型，并应用于郑州轨道交通某区间隧道；秦学波分析了盾构推进对上方土体扰动造成地表沉降的机理和变化规律，以郑州地区某盾构区间下穿条形基础建筑物为例，对下穿期间盾构推进参数、建筑物变形情况及沉降过大后采取的技术控制措施进行了研究。喻凯等以盾构隧道施工过程中的建筑物保护为出发点，依托某市轨道交通2号线盾构隧道工程，借助有限元和理论分析，针对该地区上硬下软地层条件提出盾构隧道施工过程中邻近建筑物风险等级区域划分方法，并给出对应保护措施和建议。何志辉在富水砂层盾构掘进施工中,针对穿越不同风险等级的建筑物分别设计了不同的盾构掘进参数，以监测数据为导向进行动态调整，以达到最佳的沉降控制效果，最后，将施工全过程的监测结果与数值模拟分析的数据进行比较，达到了沉降控制的既定目标，验证了对建筑物的预加固措施及盾构掘进参数的设计是合理、有效的。同济大学的研究团队开展了轨道交通建设对周边环境影响的评价体系、隧道施工对建筑物桩基的有限元分析、城市轨道交通盾构掘进环境土工安全的智能预测与控制等方面的研究。中南大学开展了隧道开挖环境下邻近建筑物损坏风险评估与控制、基坑支护理论与安全控制技术等方面的研究。华中科技大学丁烈云教授带领的课题组在该领域也开展了大量的研究工作，如轨道交通隧道施工邻近建筑物安全风险等级评价，轨道交通施工邻近桥梁、地下管线及建筑物安全影响分析及保护，轨道交通工程施工安全评价标准，武汉轨道交通工程建设安全预警系统的开发和实施等。

上述研究涉及轨道交通施工安全的多个方面，取得了许多有意义的研究成果，为进一步研究轨道交通隧道施工诱发建筑物风险问题奠定了良好的基础。为了进一步研究轨道交通隧道施工诱发建筑物风险实时安全预警控制，需要对多源信息进行实时、全面分析，然而多源信息的随机不确定性与模糊不确定性在一定程度上限制了这些方法的应用。

1.2.3不确定性数据处理

20世纪的自然科学和社会科学，尤其是量子力学和复杂性科学的研究越来越认识到不确定性问题的重要性。美国科学家波拉克在其著作《不确定的科学与不确定的世界》中认为不确定性广泛存在于科学理论的结构之中。在人工智能领域，对知识的不确定性研究主要从随机性和模糊性两方面展开，常用方法有概率论与模糊集理论。一方面，概率论从随机性的角度出发研究不确定性，借助于随机变量的分布函数将随机性用概率予以量化。德州大学奥斯汀分校的You采用不精确概率来描述隧道施工的风险，并给出了相应的算法。AJurado等开发了一个通用概率风险评价框架来量化地下水的不确定性对地下工程建设带来的安全风险。何海健等利用概率分析的方法分析了轨道交通施工过程中主要不确定因素对邻近桥桩沉降的影响。另一方面，知识的模糊性主要通过模糊集理论进行处理。隶属函数及隶属度是模糊集理论的核心内容，用来表示事物亦此亦彼的特性。Lu等采用模糊理论分析轨道交通运营过程中潜在风险并进行安全防范应对。由此可见，工程领域逐渐开始重视不确定数据的处理与分析。然而，模糊性是模糊理论要解决的关键问题，但一旦使用隶属函数来对模糊知识进行精确描述，就彻底丧失了知识的模糊特性，尤其是在概念定义、定理证明过程中。与此同时，随机性和模糊性常常连在一起，既独立存在，又难以区分，将工程领域多源数据中的随机不确定性因素与模糊不确定性因素结合起来并同时考虑，概率论与模糊集理论方法仍然存在一定的局限。

考虑到传统概率论与模糊集理论的不彻底性，1995年，中国工程院李德毅院士在概率论和模糊集的基础上，首次提出用云模型来刻画不确定性中的随机性和模糊性及二者的关联性，克服了传统的分别从随机性和模糊性的角度去分类的缺点，为解决模糊性与精确性相结合的问题开辟了一条新的途径。云模型通过3个参数（Ex、En、He）有效集成了客观事物中的随机性和模糊性。其中，期望(Ex)是数域空间最能够代表这个属性概念的点，反映了云的重心位置；熵(En)一方面反映了在数域空间可被接受的范围，是属性概念亦此亦彼性的模糊性度量，另一方面还反映了数域空间所能代表的随机性概率，表示属性概念的云滴出现的随机性，进一步揭示了模糊性和随机性的关联性；超熵(He)是熵的不确定度量，反映了在数域空间代表该属性概念的所有点的不确定度的凝聚性。

复杂项目安全风险分析与评估过程中，数据的不确定性集中反映在致险因素的属性区间划分及其隶属程度的表达上。例如，隧道本体与邻近建筑物的关系可以划分为极邻近、邻近、较邻近及不邻近四个级别，每个邻近级别的界限设定是一个模糊性问题；而对于某一随机抽取的建筑物，其处于某一邻近级别的发生概率则是一个随机性问题。传统的属性区间划分及模糊性表达依靠人为设定，受主观性因素影响较大，且不能反映数据实际分布规律。杜鹢等通过云变换将数量型属性的定义域区间划分为多个云概念属性，克服了传统主观划分方法不能反映数据实际分布规律和划分区间过硬的缺陷。李兴生等提出了一种基于云模型的决策表连续属性离散化方法，对于大量数据的处理与分析具有较好的适用性。Li等提出利用云模型计算数据集相似度，对简约数据进行处理并删除冗余属性。总的来说，云模型理论及其云变换方法，作为一种新的不确定性处理与软划分方法，同时考虑了概念边界的随机性和模糊性信息，所得到的结果更加符合人的思维逻辑。

云模型理论经过二十几年的研究发展，逐渐形成了一套完整的理论体系。目前已在知识发现、决策分析及网络安全等领域得到了广泛的应用，并取得了良好的效果。但是通过文献检索发现，目前将这一方法应用于轨道交通隧道施工安全决策领域的研究。

1.2.4不确定推理与贝叶斯网络

轨道交通工程施工安全事故是复杂系统在时空演化过程中的灾变现象，导致灾害发生的影响因素之间存在非常复杂的不确定关系。目前常用的不确定性计算与推理方法主要有灰色预测、人工神经网络、决策树、事故树等。灰色预测模型的预测值中短期精度较高，但长期预测有失真的趋势。人工神经网络是运用计算机技术对生物神经网络进行的一种模拟。人工神经网络方法需要很长的学习时间，对已知参数的要求较高。决策树是一种很好的分类方法，能够对数据进行分类，但不适合处理数据样本较大的问题。事故树能很好地反映风险事件与基本致因之间的逻辑因果关系，却不能对事故与致因之间的耦合关联性进行深层次分析，且复杂系统的事故树模型比较庞杂。轨道交通盾构施工诱发邻近建筑物变形安全风险是一个受时空因素变化影响的复杂动态系统，上述人工智能方法难以反映时空因素变化对风险实时更新的记忆效应。近年发展起来的贝叶斯网络理论是人工智能学科中处理不确定性问题的新兴分支，具有坚实的数学理论基础，在处理复杂的动态不确定性问题方面有其独特的优点，被国内外学者认为是不确定环境中实现知识表示、推断、预测等最理想的工具。

贝叶斯网络在处理复杂系统的预测、诊断和推理方面的问题时，能够充分结合专家知识和监测数据，因而构建出的模型与实际情况更为接近，模拟出的结果也与实际情况更为贴合。Sanchez等使用贝叶斯网络来规范项目管理专家的知识，并从过去的项目数据库中提取知识，以涉及石油和天然气行业大型项目的工业案例来说明该方法的应用，可以减少项目成本超支的风险。Emmanouil等将各种贝叶斯网络模型用于改善海上作业中重要波高的统计模型以提高重要波高预测的准确性，并在类似于应用程序实时性的条件下与其他技术进行比较。Marcot等利用贝叶斯网络方法选取出公司绩效评价常见指标，同时通过分析挑选出对绩效评价有影响的新指标，构建出可进行敏感性分析与预测分析的绩效评价贝叶斯网络模型。

与此同时，我国学者也逐渐意识到贝叶斯网络在不确定性推理领域的强大优势，并在自动化技术、宏观经济管理、航空航天科学与工程及武器工业与军事技术等学科中开展广泛运用。王贝贝等为了克服传统的系统安全分析方法在涂装车间风险分析中的局限性，提高风险分析结果的科学性和指导性，引入了故障树贝叶斯网络集成分析模型。王华川基于贝叶斯网络理论和方法，利用数值计算结果建立浅埋暗挖隧道邻近地层空洞施工安全风险分析模型，开展风险因素分析、风险预测和风险诊断。陈发达等运用贝叶斯网络在复杂系统故障诊断中的事件多态性、故障逻辑关系不确定性及信息不确定性表达和推理方面的优势,基于工程实践经验与研究，对土压平衡盾构刀盘失效形式及风险机理进行分析，通过专家调查划分风险因素概率等级，进而构建了基于多态贝叶斯网络的土压盾构刀盘失效故障诊断模型。

贝叶斯网络经过多年的发展，在国内外很多领域得到成功应用，如质量控制、知识发现、决策支持等，已经发展成为不确定性分析与推理领域的一种重要方法，并在工程领域得到较广泛的推广和运用，将其运用于轨道交通盾构施工诱发邻近建筑物变形安全风险这一复杂问题的风险建模与分析，具有较大的可行性。