Χωροθέτηση εργοταξιακών εγκαταστάσεων βάσει ανάλυσης επικινδυνότητας
Creators: name: Τζάλλας, Χαράλαμπος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Ανάλυση επικινδυνότητας
Χωροθέτηση εργοταξιακών εγκαταστάσεων
Γενετικός αλγόριθμος
Βελτιστοποίηση
Risk analysis
Site layout planning
Genetic algorithm
Optimization

description: Τις τελευταίες δεκαετίες, το πρόβλημα της χωροθέτησης εργοταξιακών εγκαταστάσεων λαμβάνει όλο και περισσότερη προσοχή, ανάλογη της σημαντικότητάς του για την κατασκευαστική διαδικασία. Η χωροθέτηση αποτελεί ένα σύνθετο πρόβλημα, που αφορά την επιλογή των θέσεων των απαραίτητων, για την υλοποίηση του έργου, εγκαταστάσεων μέσα στο χώρο του εργοταξίου. Λανθασμένες επιλογές στην τοποθέτηση αυξάνουν τις πιθανότητες για συμφόρηση ή υπερβολική απομάκρυνση των εγκαταστάσεων στο εργοτάξιο, που με τη σειρά της οδηγεί σε αυξημένο κόστος μεταφοράς υλικών και μηχανήματων, καθυστερήσεις στην ολοκλήρωση των εργασιών, μείωση του συνολικού επιπέδου της ασφάλειας και τέλος, αλλά εξίσου σημαντικό, ατυχήματα. Μέχρι στιγμής, στην υπάρχουσα βιβλιογραφία, έχουν εξεταστεί για τη χωροθέτηση διάφορα κριτήρια, όπως η απόσταση των εγκαταστάσεων, το κόστος μεταφοράς και κάποιοι παράγοντες περιβαλλοντικοί και ασφαλείας. Δεν έχει πραγματοποιηθεί, όμως, μια πλήρης εισαγωγή της ανάλυσης επικινδυνότητας των εγκαταστάσεων στο πρόβλημα της χωροθέτησης. Στόχο της παρούσας εργασίας αποτελεί η ανάπτυξη ενός μοντέλου που εισάγει τα αποτελέσματα της ανάλυσης επικινδυνότητας, στη διαδικασία αντιμετώπισης του προβλήματος της χωροθέτησης εργοταξιακών εγκαταστάσεων. Στο κομμάτι της ανάλυσης επικινδυνότητας, αναγνωρίστηκε το σύνολο των κινδύνων για κάθε εγκατάσταση και εξετάστηκε το επίπεδό τους. Το επίπεδο του κινδύνου αποτελεί συνάρτηση των δυο κλασικών παραμέτρων, της πιθανότητας και της σοβαρότητας του κινδύνου, καθώς και μιας νέας παραμέτρου, της ανιχνευσιμότητας του κινδύνου. Για την αποτίμηση της αβεβαιότητας των παραμέτρων σχεδιασμού και τον υπολογισμό του επιπέδου του κινδύνου έγινε χρήση τραπεζοειδών ασαφών αριθμών. Στη συνέχεια το πρόβλημα μοντελοποιήθηκε ως συνάρτηση ελαχιστοποίησης της συνολικής απόστασης μεταξύ των εγκαταστάσεων, η οποία προκύπτει από την τοποθέτησή τους με βάση την επικινδυνότητά τους. Η συνάρτηση ελαχιστοποίησης περιλαμβάνει την στάθμιση των αποστάσεων μεταξύ των εγκαταστάσεων με βάρη που προκύπτουν από το συνδυασμό των επίπεδων των κινδύνων κάθε εγκατάστασης σε συνδυασμό με την κρίση του μελετητή για τη σχετική θέση που πρέπει να έχουν οι εγκαταστάσεις. Ο μελετητής της χωροθέτησης του εργοταξίου επιλέγει την απόσταση των εγκαταστάσεων και επομένως τις σχετικές θέσεις μεταξύ τους, ενώ τα επίπεδα του κινδύνου προσαρμόζουν το πόσο σημαντικές είναι αυτές οι θέσεις. Η διαδικασία της βελτιστοποίησης πραγματοποιείται με τη χρήση γενετικών αλγορίθμων λόγω των δυνατοτήτων τους στην αναζήτηση βέλτιστων λύσεων, στο περιβάλλον αριθμητικής υπολογιστικής MATLAB 2018a. Το μοντέλο εφαρμόστηκε στην περίπτωση κτιριακού έργου ενός συνολικής εργοταξιακής επιφάνειας 3.300 m2 με εννέα ενδεικτικές εγκαταστάσεις και η επικύρωσή του πραγματοποιήθηκε με την κρίση δύο ειδικών στη χωροθέτηση εργοταξίων. Τα συγκριτικά αποτελέσματα μεταξύ της προτεινόμενης και της εμπειρικής προσέγγισης έδειξαν ότι το μοντέλο υποδεικνύει δίνει βέλτιστες λύσεις σε μικρό χρονικό διάστημα, οι οποίες διαφοροποιούνται από τις εμπειρικές που δεν λαμβάνουν υπόψη μόνο τα αποτελέσματα της ανάλυσης επικινδυνότητας για τη χωροθέτηση. Έτσι, προκύπτει ότι η συμπερίληψη από τον μελετητή της επικινδυνότητας έχει διακριτή επιρροή μεταξύ των υπολοίπων παραγόντων χωροθέτησης των εργοταξιακών εγκαταστάσεων.
description: Over the last decades, the problem of construction site layout planning has received more and more attention, proportionate to its importance for the construction process. Construction site layout planning is a complex problem, which involves the selection of the locations within the site boundaries of all the necessary facilities for the implementation of the project. Incorrect choices during the placement increase the chances of congestion or excessive farness of facilities on the construction site, which in turn lead to increased costs for transporting materials and machines, delays in completing tasks, lowering the overall level of safety, and last but not least, accidents. So far, in the existing literature, multiple criteria have been examined for the layout problem, such as total travel distance, transportation costs and some environmental and safety factors. However, a complete importation of site risk analysis has not been made to the process of the construction site layout problem. The aim of this work is to develop a model that imports the results of the risk analysis into the process of tackling the problem of construction site layout. In the part of risk analysis, all the risks were identified for each facility and their level was examined. The risk level (RS) is a function of the two classical parameters, the probability and severity of the risk, and a new parameter, the detectability of risk. In order to address the uncertainty in the valuation of these parameters and the calculation of the risk level for them, trapezoidal fuzzy numbers were used. The objective of the model is to minimize the overall weighted Euclidean distance between the facilities. The weights take values from the combination of the risk levels of each facility and the user's judgment of the relative position of the facilities. The user chooses whether the facilities should be close, far or indifferent, while the risk levels adjust how important this position is. The optimization process is carried out using genetic algorithms, due to their ability to find optimal solutions, in MATLAB 2018a, a numerical computing environment. The proposed model was examined in an example involving a construction site of 3.300 m2 with a building under construction and nine necessary facilities. The same problem was also presented to two civil engineers, one inexperienced and one experienced in construction site management, in order to compare the model with field practice. The results showed that the model provides optimal solutions in a short period of time, which only take into account the results of the site risk analysis. The methodology enables the site engineer to include in the selection of the positions of the facilities the risk factor as a whole, which until now has had limited influence over the process.