トンネル建設の設計段階での意思決定ツールとしてのHUGIN

現在、トンネルの設計と建設でのヨーロッパの規制はバラバラで、国や地域、部門内ですらバリエーションがあります。これは、トンネル火災の重大さに関するより最近の関心事とともに、トンネル建設の計画段階での意思決定を支援する新しい手法の探索において結論づけられました。

とくにオランダでは、たとえば、トンネル設計の安全規制が,建設を伴う一方向かもう一方に関与する組織のグループによって決定されるたくさんの問題を残して機能的特色に重きが置かれてきました。設計段階におけるリスクの分析やこのような分析の伝達のためのより見識のある方法が調査されています。目的は、さまざまなシナリオでの設計パラメータと安全設備の尤度を推定しながら、その影響度の評価を支援する手法やツールを産み出すことです。エンジニアリングのリスク分析と計画段階での意思決定での適合性を評価するために、HUGINを用いてベイジアンネットワークが作成されました。このアプリケーションの事例として、1 kmの長さのトンネルでの火災の熱流束の確率分布を推定する目的で、トンネル火災に関係する予備のオブジェクト指向ネットワークが作成されました。HUGINは、とくにそのような出来事の珍しさや十分な実験的テストを行うことの難しさ、そして統計的証拠の有意度の不足などの理由で、トンネル火災の出来事をシミュレーションするのに適しています。HUGINは、頻度ベースおよび専門家ベースの推定の形式で、客観確率と主観確率の包含を可能にします。 ここで表現されたモデルは、意思決定でのより大規模なアプリケーションのためのインフルエンス・ダイアグラムに変換できるベイジアンネットワークです。ネットワークは5つのサブ・ネットワークとすべてを包容するメイン・ネットワークからなります。これらは、以下のとおりです：

• 関与する火災荷重 (火災に巻き込まれた素材によって放出されるエネルギー量の測度)。 ここでCPTは、トンネル内にいるであろうクルマの種類の確率分布の推定とそれらの火災荷重によって構築されました。推定は、統計的情報と主観性の両方を用いてなされました。
• HRR (熱発生率または火災で熱の形で放出されたパワー)。 専門家の知識を用いて、最大HRR展開の高度な複雑な現象が、トンネル火災のCPT指定に単純化されました。結果のCPTは、単純なバージョンですが、それでも、ここでの目的には有効であると考えられます。HRRノードの親は、火災荷重サブネットワーク、トンネルの通風、スプリンクラーの有無と種類です。結果の確率分布は、もちろｎ、仮定のうえでの条件付きです。
• 損害。 このサブネットワークは、火事の発生後5分と10分の2回、炎からのさまざまな距離で、トンネル内の熱流の確率分布を推定します。最後のノードは、 HRR 最大サブ・ネットワークおよび、既知のエンジニアリング計算によって伝熱現象に関わるその他の物理パラメータを表現するその他のノードとの関係性に基づきます。.熱流や煙への人々の被ばくを推定するために、トンネル内の人々の位置を指定して、最終的にその他のサブネットワークがこのモデルに含められます。は
• 年間火災率。 このサブネットワークは、ポアソン分布に基づいて、このトンネル内の火災の数の確率分布を推定します。ポアソン分布のパラメータは、年間にトンネルを通行するクルマの数、トンネル内のクルマのキロメーターあたりの火災の確率、トンネルの長さ（ただし、ここでは1 kmに固定）および消防ホースの携帯消火器で緩和されている火災の確率でできています。
• ビュー・ファクタ。このサブネットワークは、火災と熱のレシーバーの配置とそれらの相対的位置に全体的に左右されパラメータであるビュー・ファクタを計算します。そして、このサブネットワークは、損害内でオブジェクトとして使されます。
• メイン・ネットワーク。HRR と損害の間の因果関係を確立します。このサブネットワークは、全体のネットワークを表現しており、このネットワークを実行して、すべてのサブネットワークでのすべてのノードの同時確率分布をユーザーに提供します。

トンネル火災信念ネットワークの構築は、フォルト・ツリーやイベント・ツリーのような従来のリスク分析ダイアグラムを作成するよりも時間を必要とするかもしれません。これは、条件付き確率表の形式での不確実性の包含が主な理由で、またさらに現象の詳細な理解が、ベイジアンネットワークの構築や問題のドメインの単純化のために必要なことがいくぶん関係しています。しかしながら、他の手法と比較しての肯定的な違いは、得られる情報の品質と範囲にあります。ベイジアンネットワークはインテリジェント・システムとして動作し、因果関係やそれらに関連づけられた不確実性を取り扱うことができることと、リンクが主題における人間の専門家の推論を模倣することから、たいへん多用途でかつロバストであります。したがって、この種のモデル、とくにHUGINが提供するオブジェクト指向ネットワークの能力、から得られる情報の品質は、情報伝達の品質において優れています。トンネル建設設計において、火災非常口のような安全設備のトンネル設計でのよりよい情報に基づく意思決定のために、たいへん有用です。

このプロジェクトは、オランダのTNO Bouwで完成し、安全工学とリスク管理の修士学位の取得のための一部としてスコットランドのAberdeen大学に提出されました。