水利工程中单一风险和综合风险的分析

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1、水利工程中单一风险和综合风险的分析　　水利工程风险是影响工程质量、企业效益、人员安全等方面的重要因素。合理的风险分析研究是规避风险，保证水利工程建设、人员人身及财产安全的重要方法，所以在现代的水利工程建设中风险分析研究是非常必要的。　　1水利工程风险概述　　所谓水利工程风险，通常是主观上难以控制，但可能会造成重大影响或者重大事故的影响因素。风险是有一定的概率存在的，一旦风险发生，其带来的危害往往是难以估量的。所以要减少风险所带来的危害，就要做好风险分析，以更好的去预防与减少风险发生的可能性。影响风险存在概率大小的

2、因素，通常是多方面并且是复杂的，像在进行水利工程建设前相关分析数据的准确性，建设中所使用的设备，企业的稳定性及行性质等都可能是风险存在的影响因素［1］。对于风险的分析方法通常是有很多种的，而且不同的分析方法一般都各有特点及适应范围，但总的来说水利工程风险分析的方法可以归类为，单一风险分析和综合风险分析。　　2单一风险分析　　单一风险分析通常是以水利工程本身为主体，进行的风险分析。这种分析的方法是多种的，例如回归法、数理统计法等都是单一风险分析的有效的方法。而在这些分析方法中，数理统计法被现在更为广泛与成熟的被应用

3、，其对于后来出现的多种分析方法都有着很大的影响。　　接下来我们将对单一风险分析的三种常用、高效方法来进行介绍。　　首先是直接积分法，利用直接分析法将进行风险分析，我们要建立相对应的函数关系，通过建立的函数关系对算数值加以积分，从而实现我们的目的。所以函数关系的建立是很关键的，因此我们要了解与得到风险因素概率关系。直接积分法是风险分析中一种比较简单的方法，但同时也存在着一定的局限性，直接积分法一般用来进行影响因素较少的分线分析，比如大坝溢流风险的分析，用直接积分法就是比较便捷简单的。但在工程中如果影响因素较多，那么

4、直接积分法便失去了去简单方便的分析优势。　　其次是MC法，刚刚我们提到了直接积分法对于较少因素的风险分析是简单地，但对于多因素影响下通常就很难做到了。那么对于多种影响因素的风险分析，我们就可以利用MC法来进行解决。MC法的特点就是，能够进行不同类型的风险分析，所以MC法是应用较为广泛的一种风险分析方法。MC法可以用来进行堤防失事概率的计算，同样也可以用来进行调洪概率的计算，对于这些风险概率的计算通常都是较为准确与方便的［2］。虽然MC法是被广泛使用的简单、准确的风险分析法，但这并不意味着MC法是万能的，MC法也是

5、其自身也是存在着一定的缺陷的。MC法可以适用于独立的变量，但是对于各变量相互之间的影响却往往很难判断，而且MC法对数据的要去较高，一旦数据不完整，那么计算就很难运行了。　　最后是一次二阶矩阵法，对于MC法对数据的过度依赖，一旦数据不全是就很难惊醒进行计算的弊端，一次二阶矩阵法对其进行了很好的补充。对于一次二阶矩阵法，即使是较为复杂的工程因素存在时，只要有均差与方差的存在，一次二阶矩阵法便可以进行计算，完全没有MC法高数据的要求。一次二阶矩阵法通过将变量线性化，然后利用迭代法进行相关数据的计算，最终便可以得到我们所

6、要了解的风险概率。对于点的线性化，通常是存在着两种不同的情况的，所以线化的方法也并非单一的。对于定位均值点和定位风险点，我们可以使用MFOSM法进行线化，但MFOSM法在线化是可能会存在一定的误差，那么我们便可以用AFOSM来进行纠正与弥补，这两种线化方法在单一风险分析时是经常会被应用到的。所以通过MC法和一次二阶矩阵法的介绍，我们能够了解到后者有着更优越的风险分析特点，其没有MC法对于数据的依赖，而且计算准确，有时甚至可以延伸到其它的相关行业中去，所以一次二阶矩阵法的应用将会更加的广泛。　　3综合风险分析　　上

7、文中我们阐述了以工程为主体的单一风险分析，但是我们都知道到水利工程风险并非仅仅于工程本身，外界的因素对于水利工程风险同样是有影响的。比如说环境因素的影响，经济因素的影响，技术因素的影响等都会使得风险分析产生了一定的模糊性，使得单一风险分析的分析结果有所偏差，所以此时我们就要用到综合风险分析［3］。综合风险分析具有分析评价的内容、方面较多，结果更为准确且应用起来相对方便的特点。其风险分析的步骤可以分为明确对象并制定相应的评价指标;利用相关方法进行处理，比如AHP法、模糊综合评价法灰色综合评价法等;确定权重系数并进行

8、综合分析的计算与评价。此外。单一风险分析是水利工程风险分析所不可或缺的，但通过单一风险分析后仍然会存在很多相互矛盾的风险因素。那么对于此种情况，我们也可以使用综合风险分析，对其进项相应的整理与排序，然后通过得到的总体评价来实现水利工程的风险分析。其实从另一个角度来看，综合风险分析的优越性主要体现在，其可以对空间及时间进行相应的整理分类，并且能够建立空间与时间的相应关系，从