一种工程进度中不确定风险的分析方法技术

技术编号:25523761 阅读:23 留言:0更新日期:2020-09-04 17:13
本发明专利技术公开一种工程进度中不确定风险的分析方法,包括步骤:先获取项目所在地近五年内至少1个自然年的降雨气象资料;对影响工期的日或半日降雨量大小进行定义;再生成蒙特卡罗法模拟所需数据;采用蒙特卡罗法进行模拟及降雨影响计算;然后进行不确定风险分析,推求得到风险概率表达式;将已知数据代入风险概率表达式,得到不确定风险发生的概率。本发明专利技术克服传统风险定性评价的不足,减少项目管理者主观因素对评价结果的影响,将风险分析进行量化;在项目管控过程中,或在进行投标和编制进度计划时,可以通过本方法,定量求得风险的概率,从而选择相应的策略及应对措施,具有分析过程直观、明了,计算结果科学、实用等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种工程进度中不确定风险的分析方法
本专利技术涉及一种工程进度中不确定风险的分析方法,属于工程施工及项目管理

技术介绍
在工程建设中,进度控制是项目管理的四大要素之一,如何有效地推进项目进度和管控相关风险,是工程建设者和项目管理者一直在努力探求的领域、方向。就工程本身来说,进度风险包括主观风险、客观风险,主观风险可以理解为是人为的或者和人相关的风险,客观风险可以理解为自然风险。人为风险可以通过协调、跟踪、督促等途径化解,相对较容易判断,而客观风险则存在较大不确定性。很多情况下,在一个相对独立的区域内,对工程进度影响最大的不确定(客观)风险主要是降雨,因此如何有效地评估降雨发生的可能性,从而为工程管控服务,便显得尤为重要。目前,在工程进度管控中,通过横道图、网络图等计划编排手段,工程项目的绝对工期往往容易求得,但外部影响工期(主要是降雨影响工期)则较难获得,通常是基于管理者的经验和一些基础资料粗略估计降雨的影响,评价结论为风险高、较高、中等、较低、低等定性的判断。另外,降雨对工期的影响程度与各月的分布直接相关,降雨量分布模型主要有对数正态分布、指数分布、通用极值分布、皮尔逊III型分布等。但工程施工方往往缺乏足够的气象资料,引用相关降雨模型判断工期的影响存在一定局限性。因此,在风险的判断中,评价者主观因素占的比重较大,而且存在一定随意性,不同的人员评估结论可能相差较大,难以为工程决策、项目管理、项目投标等提供精确和科学的支撑。针对上述缺点和不足,需要一种工程进度不确定风险分析方法,来定量求得不确定风险发生的概率。通过风险的量化分析为工程决策服务,具有较强现实意义和应用价值。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题,本专利技术提供一种工程进度中不确定风险的分析方法。为了实现上述目的,本专利技术采用的一种工程进度中不确定风险的分析方法,包括步骤:先获取项目所在地近五年内至少1个自然年的降雨气象资料;其次,对影响工期的日或半日降雨量大小进行定义;再生成蒙特卡罗法模拟所需数据;再次,采用蒙特卡罗法进行模拟及降雨影响计算;然后进行不确定风险分析,推求得到风险概率表达式;最后,将已知数据代入风险概率表达式,得到不确定风险发生的概率。作为改进,该分析方法具体包括以下步骤:步骤一、获取项目所在地近五年内至少1个自然年的降雨气象资料,主要信息包括每日或半日降雨量情况及雨量大小;步骤二、对影响工期的日或半日降雨量大小进行定义:当降雨日内统计的12小时内雨量大于5毫米或24小时内雨量大于10毫米时,工期影响1天;步骤三、蒙特卡罗法模拟所需数据生成:假设第i月第k日12小时内的降雨量为m1k,24小时内的降雨量为m2k,当日是否影响工期记为Xk(当m1k>5或m2k>10时,Xk记为1,否则记为0),则有该月的降雨数据生成一组数X1,X2,...,Xn(n为该月的天数);步骤四、蒙特卡罗法模拟及降雨影响计算:基于降雨数据生成的一组数X1,X2,...,Xn(n为该月的天数),采用蒙特卡罗法进行模拟m次,生成的模拟结果为X1',X'2,...,X'm,则有影响工期的降雨发生概率(以下简称降雨影响概率)降雨影响天数为npi;步骤五、工程进度不确定风险分析及风险表达式推求:由于降雨存在不确定性,对工期的影响亦存在一定不确定性,对不确定性引起的风险主要通过概率的大小进行判定,具体来讲,主要是计算项目实际工期超过计划工期的概率;若计划工期为Tp,绝对工期为Ta,降雨影响工期(天数)为Tm,则项目不能按计划完工的风险可表达为:Pr=P(Tm+Ta>Tp)(1)由概率学可知,任意一天施工是否受降雨影响服从参数为p的(0-1)分布,即Xk~(0-1),其中p为降雨影响概率;设包含降雨影响工期在内的工期为T,降雨影响工期Tm~B(T,p);本专利技术借助T内各月的模拟试验确定式(1)的Pr,设第i月天数为Ti,则第i月降雨影响工期(天数)∑Xik~B(Ti,pi),由中心极限定理,∑Xik近似服从正态分布,即∑Xik~N(μi,σi2),其中:μi=Tipi(2)σi2=Tipi(1-pi)(3)式中:μi—第i月降雨影响天数的期望值;σi2—第i月降雨影响天数的方差;若项目的工期有s个月,则降雨影响工期(天数)Tm=∑(X1k+X2k+...+Xsk),且由正态分布的可加性,得:Tm=∑(X1k+X2k+...+Xsk)~N(μs,σs2)(4)其中:μs=μs1+μs2+...+μss=T1p1+T2p2+...+Tsps≈T0(p1+p2+...+ps)(5)式中:μs、μs1、μs2、μss—s个月内、第1月、第2月、第s月降雨影响天数的期望值;—s个月内、第1月、第2月、第s月降雨影响天数的方差;p1、p2…ps—第1月、第2月…第s月的降雨影响概率;T1、T2…Ts—第1月、第2月…第s月天数,可近似取30天;T0—各月天数均值,可近似取30天;则由式(1),可得:Pr=1-P(Tm≤Tp-Ta)=1-Φ(((Tp-Ta)-μs)/σs)(7)步骤六、项目计划工期内降雨影响天数期望值、降雨影响天数方差计算:利用步骤五中公式(5)、公式(6)计算得到项目计划工期内降雨影响天数期望值μs、降雨影响天数方差步骤七、工程不能按期完工风险率计算:将计划工期Tp、绝对工期Ta、降雨影响天数期望值μs、降雨影响天数方差代入公式(7),查正态分布表便可得到工程不能按照计划完工的概率(风险率);工程风险率越大说明进度风险越大,工程风险率越小说明进度风险越小。与现有技术相比,本专利技术克服传统风险定性评价的不足,减少项目管理者主观因素对评价结果的影响,将风险分析进行量化;在项目管控过程中,或在进行投标和编制进度计划时,可以通过本方法,定量求得风险的概率,从而选择相应的策略及应对措施,具有分析过程直观、明了,计算结果科学、实用等优点。附图说明图1为本专利技术中降雨概率收敛曲线;图2为本专利技术中降雨影响天数分布图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了,下面对本专利技术进行进一步详细说明。但是应该理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术,并不用于限制本专利技术的范围。除非另有定义,本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同,本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本专利技术。一种工程进度中不确定风险的分析方法,包括步骤:步骤一、获取项目所在地近五年内至少1个自然年(从某年的1月1日至12月31日记为1个自然年)的降雨气象资料,主要信息包括:每日或半日降雨量情况及雨量大小;本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种工程进度中不确定风险的分析方法,其特征在于,包括步骤:/n先获取项目所在地近五年内至少1个自然年的降雨气象资料;/n其次,对影响工期的日或半日降雨量大小进行定义;/n再生成蒙特卡罗法模拟所需数据;/n再次,采用蒙特卡罗法进行模拟及降雨影响计算;/n然后进行不确定风险分析,推求得到风险概率表达式;/n最后,将已知数据代入风险概率表达式,得到不确定风险发生的概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种工程进度中不确定风险的分析方法,其特征在于,包括步骤:
先获取项目所在地近五年内至少1个自然年的降雨气象资料;
其次,对影响工期的日或半日降雨量大小进行定义;
再生成蒙特卡罗法模拟所需数据;
再次,采用蒙特卡罗法进行模拟及降雨影响计算;
然后进行不确定风险分析,推求得到风险概率表达式;
最后,将已知数据代入风险概率表达式,得到不确定风险发生的概率。


2.根据权利要求1所述的一种工程进度中不确定风险的分析方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
步骤一、获取项目所在地近五年内至少1个自然年的降雨气象资料,包括每日或半日降雨量情况及雨量大小;
步骤二、对影响工期的日或半日降雨量大小进行定义:当降雨日内统计的12小时内雨量大于5毫米或24小时内雨量大于10毫米时,工期影响1天;
步骤三、蒙特卡罗法模拟所需数据的生成:假设第i月第k日12小时内的降雨量为m1k,24小时内的降雨量为m2k,当日是否影响工期记为Xk,当m1k>5或m2k>10时,Xk记为1,否则记为0,则有该月的降雨数据生成一组数X1,X2,...,Xn,n为该月的天数;
步骤四、蒙特卡罗法模拟及降雨影响计算:基于降雨数据生成的一组数X1,X2,...,Xn,n为该月的天数,采用蒙特卡罗法进行模拟m次,生成的模拟结果为X1',X'2,...,X'm,则有影响工期的降雨发生概率降雨影响天数为npi;
步骤五、工程进度不确定风险分析及风险表达式推求:
由于降雨存在不确定性,对工期的影响亦存在一定不确定性,对不确定性引起的风险主要通过概率的大小进行判定,计算项目实际工期超过计划工期的概率;
若计划工期为Tp,绝对工期为Ta,降雨影响工期为Tm,则项目不能按计划完工的风险可表达为:
Pr=P(Tm+Ta>Tp)(1)
由概率学可知...

【专利技术属性】
技术研发人员:李新黄健韩刚王友辉杨翠萍韩莉王晓利林进王贝童振文马清坡金良樊海元杨凡林张宪忠史双义南云朋邓彦博
申请(专利权)人:江苏建筑职业技术学院
类型:发明
国别省市:江苏;32

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