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基于复杂网络的“ 一带一路”重大工程隐患特征分析
冯雨 何轲 孙桂娟 王长峰
(北京邮电大学经济与管理学院, 北京　 100876)

引文格式：

冯雨,何轲,孙桂娟,等.基于复杂网络的“一带一路”重大工程隐患特征分析[J].项目管理技术,2025,23(12):17-26.基金项目:
国家社科基金重大项目 (22&ZD135)。

AI摘要：

研究问题：

针对 “一带一路” 重大工程隐患复杂、传统方法有局限的问题，解决多维度隐患非线性耦合及跨区域传导分析难题，为工程安全治理提供支撑。

学术创新：

将复杂网络理论与文本挖掘结合，构建隐患网络，量化节点指标识别关键隐患，突破传统单点分析范式，提供系统关联视角的新分析框架。

研究方法：

以 2270 份隐患记录为数据，经分词、去停用词预处理，定义节点与边构建无标度网络，用中心度等指标分析网络特征与关键节点。

研究结论：

识别出基地、检查等五大关键隐患枢纽，针对性提出管理对策，为隐患精准防控提供理论依据，助力 “一带一路” 工程风险降低。

引言
作为我国推动全球经济合作与区域互联互通 的重要举措, “一带一路” 倡议有力推动了全国范 围内一大批基础设施与重大工程项目的落地。从东南亚的中老铁路到东非的港口, 从中亚的天 然气管道到中欧班列, 这些项目都是构建人类命 运共同体的重大实践。 它们不仅促进国际贸易流 通, 更推动了沿线国家经济社会的发展。 然而, “一带一路” 沿线国家和地区地质构造复杂, 工程 地质条件差, 同时还受到气候因素影响, 当地地 质、 水文、 气象等自然灾害暴发极为频繁。 随 着工程规模的扩大与地理跨度的延伸, 项目在实 施过程中伴随着不同程度的安全隐患。 这些隐患 呈现出复杂性、 动态性与系统化等特征。
近年来, 国际工程领域重大事故频发, 促使 行业对现有隐患管理体系的深入反思。 2021 年,东南亚某水电站的坍塌事故折射出项目设计标准 冲突、 跨国文化认知差异的深层矛盾; 2023 年,中欧班列因极端天气运输中断, 揭示了应急响应 机制的短板。 重大工程隐患绝非孤立存在, 而是 与当地社会、 经济、 环境等多种因素共同构成一 个复杂隐患网络, 其中任何一个因素出现问题,则可能造成 “链式崩塌” 的局面。
传统的安全隐患管理模式往往聚焦于单点隐 患的识别与预测, 难以解释隐患因子间的非线性 耦合机理。 同时, 这种模式对跨区域传导等场景 提出了重大挑战。 当前, 在政治经济波动、 人工 智能深度应用的时代背景下, 不同隐患之间的级 联效应日益凸显, 单个隐患的发生可能会使工程 网络的供应链和信息流出现阻滞, 从而导致整个 工程网络的崩塌。
近年来, 自然语言处理与复杂网络理论的深 度融合为隐患安全管理提供了全新视角。 大数据 技术的兴起可能会引发 “ 信息过载” 和 “ 知识 碎片化” 的困境, 文本挖掘的兴起为隐患网络的 构建提供了新思路。 文本挖掘通过词嵌入、 主题 建模等方式, 能够从大量文本中自动提取出隐患 语义单元。 然而, 其语义解析结果若仅停留在词 汇共现或主题分类层面, 仍难以刻画隐患要素间的动态交互关系。 通过网络图样的方式, 将工程 隐患抽象为节点, 隐患间的因果关系、 关联强度 量化为网络的边权, 可将大量离散的文本特征映 射至全局联动的复杂网络拓扑结构, 从而可对拓 扑结构进行深入分析。 段瑞威针对在实时风险 预警和动态响应方面表现欠佳的问题, 提出一种 基于知识图谱的煤矿安全隐患管控方法; 田丹 等为实时精准识别复杂水电工程施工场景中的 安全隐患, 提出一种基于强化特征表达的水电工 程施工安全隐患自动辨识方法; Liu提出一种 基于知识图谱的隐患识别方法, 旨在提前捕获危 害, 阻断潜在的事故传播路径; 姜子建等 基于 贝叶斯网络 ( Bayesian Network) , 提出一种危化 品爆炸事故隐患推理模型, 以实现危化品爆炸隐 患关联与溯因分析; 程子涵等通过复杂网络理 论, 深入挖掘隐患间的相互关系及其对尾矿库安 全的影响, 从而系统地识别隐患; Zhong结合 深度学习及文本挖掘技术自动生成隐患主题; Liu提出一种基于网络理论的方法, 旨在从整 体角度揭示铁路运营事故的潜在模式; Feng建 立一种基于复杂网络和节点结构重要性的动态风 险分析方法。
综上所述, 本文以 “一带一路” 重大工程为 研究对象, 通过构建安全隐患复杂网络, 结合自 然语言处理技术, 系统性揭示隐患个体间的交互 机制以及传播路径, 从全局视角为重大工程隐患 治理提供新思路。 本文采用文本分析方法对收集 到的案例事故数据进行预处理, 通过定义节点与 边, 建立隐患复杂网络。 此外, 基于复杂网络的 拓扑结构, 采用中心度等指标量化不同隐患因子 的中心性并确定关键隐患节点。
本文从理论上为重大工程安全隐患管理提供 了新的方法论工具, 更从实践角度回应了 “一带 一路” 倡议中高质量发展重大工程项目对安全治 理的迫切需求。 通过分析安全隐患网络的节点指 标, 识别关键隐患, 为复杂工程的隐患规避、 全 链条监测提供科学依据。
结语
        本文为应对 “一带一路” 重大工程所面临的复 杂隐患, 创新性地引入复杂网络理论, 通过对某公 司预处理后的安全隐患记录的分析, 构建了工程安 全隐患网络模型。 该模型通过度中心性、 中介中心 度等量化指标, 从系统关联的客观视角精准识别出 基地、 检查、 作业、 人员、 测井为当前复杂网络的 核心枢纽集。 在此基础上, 本文针对这 5 个关键隐 患特征提出了相应管理对策, 不仅为重大工程隐患 的精准防控提供了全新的分析范式与坚实的理论依 据, 也对 “一带一路” 重大工程的顺利实施、 降低 系统性风险具有重要的实践指导价值。
然而, 本文仍存在一些局限性。 受样本数据 限制, 本文所采用数据为 2015—2023 年的历史隐 患记录, 模型在实时性方面有待加强。 未来研究 会结合实时监控数据实现多源数据融合, 并结合 深度学习技术完善数据库, 从而构建实时、 动态、全面的隐患识别网络, 为 “一带一路” 重大工程 管理提供智能决策支持。


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资料来源：项目管理技术

组稿制作：贾清刚  责任编辑：王素  内容审核：黄帅

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