6. Bố cục đề tăi
3.1. Mơ tả cơng trình Trường THPT điển hình
Bảng 3.1. Danh mục cơng việc vă khối lượng dự tơn của một cơng trình Trường THPT
STT Danh mục vật liệu Đơn vị
I Vật liệu
1 + Cấp phối đâ dăm 0,075-50mm M3
2 + Cât đổ bí tơng M3
3 + Cât mịn, ML = 1,5-2 M3
4 + Cât nền M3
5 + Cọc gỗ ĐK 8-10cm M
6 + Cửa đi gỗ thao lao 50x100mm, pano gỗ thao lao 20mm, sơn 3
nước M2
7 + Cửa đi khung nhơm kính hệ 1000 việt nhật, kính cường lực dăy
8mm M2
8 + Cửa đi khung nhơm kính hệ 1000 việt nhật, kính mờ dăy 5mm M2 9 + Cửa đi khung pano nhôm hệ 1000 việt nhật M2 10 + Cửa đi kính cường lực bản lề săn dăy 12mm vă phụ kiện liín kết M2
STT Danh mục vật liệu Đơn vị
kỉm theo
11 + Cửa đi nhơm hệ 700 việt nhật kính cường lực 5mm M2 12 + Cửa đi nhựa lõi thĩp, kính cường lực dăy 8mm M2
13 + Cửa đi pano sắt sơn dầu 3 nước M2
14 + Cửa đi pano thĩp dăy 1mm, sơn tỉnh điện kính cường lực dăy
8mm (phụ kiện liín kết kỉm theo) M2
15 + Cửa đi sau phòng mổ trược tự động, cửa lăm bằng thĩp khơng gĩ,
kích thước cửa 1,7x2,4m, kính cường lực dăy 8mm Bộ 16 + Cửa đi trước phòng mổ trược tự động, cửa lăm bằng thĩp khơng
gĩ, kích thước cửa 3x2,4m, kính cường lực dăy 8mm Bộ
17 + Cửa đi trược thĩp bọc chì M2
18 + Cửa đi, cửa sổ nhơm kính hệ 700, kính dăy 8mm M2 19 + Cửa sổ khung nhơm bọc chì dăy 3mm, kính cường lực dăy 8mm
có lớp chì chống tia búc xạ M2
20 + Cửa sổ lật nhơm kính hệ 700, kính dăy 5mm M2
21 + Đâ dăm 1x2 M3 22 + Đâ dăm 4x6 M3 23 + Gạch granit nhđn tạo 300x300mm M2 24 + Gạch granit nhđn tạo 300x600mm M2 25 + Gạch granit nhđn tạo 600x600mm M2 26 + Gạch granite nhđn tạo 400x400mm M2
27 + Gạch granite nhđn tạo nhâm 300x300mm M2
28 + Gạch granite nhđn tạo nhâm 600x600mm M2
29 + Gạch ống 8x8x19 Viín
30 + Gạch ốp granite nhđn tạo 300x600mm M2
31 + Gạch ốp granite nhđn tạo 300x600mm M2
32 + Gạch thẻ 4x8x19 Viín
33 + Gỗ chống (cơng trình DD+CN) M3
34 + Gỗ đă nẹp vân khuôn M3
35 + Gỗ vân cầu công tâc M3
36 + Gỗ vân khuôn M3
37 + Thĩp Đk 06 mm Kg
STT Danh mục vật liệu Đơn vị 39 + Thĩp Đk 10 mm Kg 40 + Thĩp Đk 12 mm Kg 41 + Thĩp Đk 14 mm Kg 42 + Thĩp Đk 16 mm Kg 43 + Thĩp Đk 18 mm Kg 44 + Thĩp Đk 20 mm Kg 45 + Thĩp Đk 22 mm Kg 46 + Thĩp Đk 25 mm Kg 47 + Thĩp hình Kg
48 + Tole sóng vng mạ mău dăy 0,45mm M2
49 + Xi măng PC40 Kg II Nhđn công 1 + Kỹ sư bậc 5,0/8 công 2 + Nhđn cơng bậc 2,5/7 (Nhóm 1) cơng 3 + Nhđn cơng bậc 3,0/7 (Nhóm 1) cơng 4 + Nhđn cơng bậc 3,5/7 (Nhóm 1) cơng 5 + Nhđn công bậc 3,5/7 (Nhóm 2) cơng 6 + Nhđn cơng bậc 3,7/7 (Nhóm 1) cơng 7 + Nhđn cơng bậc 4,0/7 (Nhóm 1) cơng 8 + Nhđn cơng bậc 4,0/7 (Nhóm 2) cơng 9 + Nhđn cơng bậc 4,5/7 (Nhóm 1) cơng
III Mây thi cơng
1 + Biến thế hăn xoay chiều - công suất 14,0 kW ca 2 + Biến thế hăn xoay chiều - công suất 23,0 kW ca
3 + Cần cẩu ô tô 16 tấn (Giâ khảo sât) ca
4 + Cần trục bânh hơi - sức nđng 16,0 T ca
5 + Cần trục bânh xích - sức nđng 10,0 T ca
6 + Cần trục ô tô - sức nđng 10,0 T ca
7 + Cần trục ô tô - sức nđng 6,0 T ca
8 + Cần trục thâp - sức nđng 25,0 T ca
STT Danh mục vật liệu Đơn vị
10 + Đầm bânh hơi tự hănh - trọng lượng 16,0 T ca 11 + Đầm bânh thĩp tự hănh - trọng lượng 10,0 T ca
12 + Kích 250 tấn (Giâ khảo sât) ca
13 + Mây cắt gạch đâ - công suất 1,7 Kw ca
14 + Mây cắt uốn cốt thĩp - công suất 5,0 kW ca 15 + Mây đầm bí tơng, đầm băn - công suất 1,0 kW ca 16 + Mây đầm bí tơng, dầm dùi - công suất 1,5 kW ca 17 + Mây đầm rung tự hănh - trọng lượng 25T ca 18 + Mây đăo một gầu, bânh xích - dung tích gầu 0,40 m3 ca 19 + Mây đăo một gầu, bânh xích - dung tích gầu 0,80 m3 ca 20 + Mây đăo một gầu, bânh xích - dung tích gầu 1,25 m3 ca
21 + Mây ĩp cọc trước - lực ĩp 150 T ca
22 + Mây ghĩp mí - cơng suất 1,1 kW ca
23 + Mây hăn nhiệt ca
24 + Mây khoan bí tơng cầm tay - cơng suất 0,75 kW ca 25 + Mây khoan bí tơng cầm tay, cơng suất 0,50 kW ca
26 + Mây khoan đứng - công suất 4,5 Kw ca
27 + Mây khoan sắt cầm tay, đường kính khoan 13mm ca
28 + Mây măi - công suất 2,7 kW ca
29 + Mây nĩn khí, động cơ diezel - năng suất 600,00 m3/h ca 30 + Mây rải cấp phối đâ dăm - năng suất 60 m3/h ca 31 + Mây rải hỗn hợp bí tơng nhựa - cơng suất 130-140 CV ca
32 + Mây san tự hănh - công suất 108,0 CV ca
33 + Mây thuỷ bình NA 720 ca
34 + Mây trộn bí tơng - dung tích 250,0 lít ca
35 + Mây trộn vữa - dung tích 80,0 lít ca
36 + Mây ủi - công suất 108,0 CV ca
37 + Mây ủi - công suất 140,0 CV ca
38 + Mây vận thăng - sức nđng 0,8 T - H nđng 80 m ca
39 + Nồi nấu nhựa ca
STT Danh mục vật liệu Đơn vị
41 + Ơ tơ tưới nước - dung tích 5,0 m3 ca
42 Ơ tơ tự đổ - trọng tải: 10 T ca
43 Ơ tơ tự đổ - trọng tải: 7 T ca
44 Ơ tơ tưới nhựa 7 T ca
45 Ơ tơ tưới nước - dung tích: 5,0 m3 ca
46 Ơ tơ vận tải thùng - trọng tải: 10 T ca
47 Tău hút bùn 600 CV ca
48 Tầu kĩo 150 CV ca
49 Thiết bị nấu nhựa ca
50 Xe bơm bí tơng, tự hănh - năng suất: 50 m3/h ca
3.2. Tình hình biến động giâ vật liệu, nhđn cơng, ca mây
3.2.1. Khảo sât giâ vật liệu, nhđn công, ca mây:
Thông qua cổng thông tin điện tử Sở Xđy dựng Quảng Nam, tâc giả đê thu thập vă tổng hợp đơn giâ vật liệu, nhđn công, ca mây quý từ năm 2017 đến năm 2021 với tổng số 20 quý để phục vục cho câc phđn tích.
3.2.2. Nhận diện phđn phối xâc xuất đơn giâ vật liệu, nhđn công vă ca mây:
a) Phương phâp tiến hănh:
Trước tiín, chúng ta tìm hiểu kỹ hơn về MLE trín mơ hình thống kí để nhận diện quy luật phđn phối xâc suất của một biến ngẫu nhiín (trong luận văn năy chính câc yếu tố vật liệu, nhđn cơng, ca mây). Dẫn ra một văi ví dụ về ước lượng hợp lý cực đại trín một số mẫu dữ liệu quan sât vă giải băi tơn. Sau đó, chúng ta ứng dụng trín câc mẫu quan sât thời gian hoăn thănh câc công việc.
* Phương phâp ước lượng hợp lý cực đại trín mẫu quan sât
Chúng ta có một mơ hình xâc suất M của hiện tượng năo đó. Chúng ta biết chính xâc cấu trúc của M, nhưng không biết lă những giâ trị của những tham số xâc suất θ của nó. Mỗi sự hiện diện của M cho một sự quan sât x[i], tương ứng với phđn phối của M.
Mục tiíu của chúng ta lă với câc mẫu x[1],…, x[N], ước lượng những tham số xâc suất θ từ quâ trình phât sinh quan sât dữ liệu trín.
Hăm khả năng (Likelihood Function) tương ứng với câc mẫu x[1],…, x[N] được cho bởi mơ hình những tham số θ với mơ hình xâc xuất có điều kiện M, được định nghĩa như sau:
L(θ) = P(x[1],..., x[N ] | θ, M )
Điều kiện đặt ra cho những mơ hình chúng ta sẽ xem xĩt cho những mẫu x[1], x[2], …, x[N] lă:
Tập giâ trị x[i] (i =1, …, N) được xâc định.
Sự phđn bố của mỗi mẫu có khả năng xảy ra lă như nhau. Mỗi mẫu được lấy độc lập với những mẫu trướcđó.
Trong MLE chúng ta tìm kiếm tham số mẫu θ lăm cho hăm trín đạt giâ trị cực đại. Hay lă phải tìm một vectơ của những tham số θ mă được phât sinh từ bộ dữ liệu đê cho.
* Ứng dụng MLE văo nhận diện quy luật xâc suất của biến thời gian (ngẫu nhiín) hoăn thănh câc cơng việc
Theo trín, giải phương trình hợp lý lăm cực đại phương trình:
L(θ) = f1(θ)u1f2(θ)u2… fn(θ)un với ui ∈ N.
Hiện nay có hai hướng tiếp cận khâc nhau để giải quyết băi toân năy, trong mỗi phương phâp có những ưu vă khuyết điểm riíng của nó:
- Phương phâp gần đúng: Giải phương trình hợp lý bằng phương phâp tìm kiếm cục bộ, heuristics, …Ưu điểm của phương phâp năy lă nhanh chóng, có thể giải quyết trín những băi tôn lớn. Nhược điểm lớn nhất của phương phâp năy lă tính tin cậy khơng cao.
- Phương phâp tính tơn đại số: Ngược lại với phương phâp gần đúng trín, phương phâp tính tơn đại số hiện nay chỉ giải quyết được với những băi tôn nhỏ, nhưng cho kết quả chính xâc. Với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật nói chung vă ngănh mây tính cũng như lênh vực đại số mây tính nói riíng, đê mở ra con đường cho hướng tiếp cận năy.
3.2.3. Phương phâp mô phỏng Monte Carlo [11]
Tổng quan phương phâp mô phỏng Monte Carlo dùng trong phđn tích rủi ro chi phí tối thiểu:
Mơ phỏng Monte Carlo lă một cơng cụ để phđn tích câc hiện tượng có chứa yếu tố rủi ro nhằm rút ra lời giải gần đúng. Nó cịn được gọi lă phương phâp thử nghiệm thống kí. Mơ phỏng Monte Carlo thường được sử dụng khi việc thực hiện câc thí nghiệm hoặc câc phương phâp tính tơn bằng giải tích gặp nhiều khó khăn hoặc khơng
thể thực hiện được, đặc biệt lă khi sử dụng câc mây tính số vă khơng u cầu những cơng cụ tôn học phức tạp.
Thực chất của mô phỏng năy lă lựa chọn một câch ngẫu nhiín của câc biến đầu văo (risk variables) ngẫu nhiín để có một kết quả thực nghiệm của đại lượng tổng hợp cần phđn tích. Q trình đó được lặp lại nhiều lần để có một tập hợp đủ lớn câc kết quả thực nghiệm. Cuối cùng xử lý thống kí để có câc đặc trưng thống kí của đại lượng tổng hợp đó. Câc bước tính tơn, thực hiện có thể tóm tắt sau đđy (xem hình 3.2):
Hình 3.1. Mơ hình mơ phỏng Monte Carlo
Bước 1: Mơ hình tơn học
Mơ hình năy xâc định câc mối quan hệ đại số giữa câc biến số. Nó lă một tập hợp câc cơng thức cho một văi biến số mă câc biến năy có ảnh hưởng đến kết quả.
Bước 2: Xâc định biến rủi ro (risk variables)
Phđn tích độ nhạy sẽ được sử dụng trước khi âp dụng phđn tích rủi ro để xâc định những biến số quan trọng nhất trong mơ hình đânh giâ dự ân vă giúp người phđn tích lựa chọn câc biến số rủi ro quan trọng (những biến số năy giải thích hầu hết câc rủi ro của dự ân).
Bước 3: Xâc định câc dạng phđn phối của câc biến số
Khi lựa chọn dạng phđn phối, người ta sử dụng dạng phđn phối xâc suất đa trị. Câc dạng phđn phối xâc suất cơ bản như: phđn phối đều, phđn phối tam giâc, phđn phối chuẩn, phđn phối dạng bậc thang. Phđn phối dạng bậc thang có ích cho những trường hợp có nhiều ý kiến chun gia. Một loại phđn phối bậc thang đặc biệt lă phđn phối “bậc thang - rời rạc”, nó được dùng khi giâ trị của một biến số có thể chỉ giả thiết những con số phđn biệt trong một phạm vi năo đó.
Bước 4: Xâc định giới hạn phạm vi của hăm phđn phối xâc suất
Câc giới hạn phạm vi được xâc định bởi câc giâ trị nhỏ nất vă lớn nhất. Đó lă câc giâ trị biến mă câc biến số không được vượt qua. Với những phđn phối dạng tam giâc hay bậc thang cũng cần xâc định cụ thể những phạm vi phụ nằm bín trong hai giới hạn. Xâc định câc giới hạn phạm vi cho câc biến số dự ân lă một quâ trình đơn giản bằng câch thu thập vă phđn tích những dữ liệu có sẵn từ q khứ của câc biến rủi ro, từ đó chúng ta có thể tìm được dạng phđn phối xâc suất phù hợp của nó.
Bước 5: Tạo ra câc số ngẫu nhiín
Tìm câch phât ra hay lựa chọn một câch ngẫu nhiín kết cục của câc biến ngẫu nhiín với yíu cầu việc lựa chọn phải đảm bảo cho câc kết cục có thể có phđn phối xâc suất giống như phđn xâc suất ban đầu của câc biến ngẫu nhiín. Trong thực tế, người ta thường sử dụng sẵn bảng số ngẫu nhiín hay có thể lập câc chương trình phât số ngẫu nhiín để tạo ra câc số đó.
Bước 6: Vận hănh mô phỏng
Giai đoạn vận hănh mơ phỏng lă cơng việc khó khăn nhất, mất nhiều thời gian nhất, vì thế nó được dănh cho mây tính. Q trình trín được lặp đi lặp lại cho đến khi đủ những kết quả cần thiết, cần phải thực hiện một số khâ lớn những phĩp thử Monte Carlo, có khi đến hăng trăm lần. Nói chung, số phĩp thử căng lớn, câc kết cục trung bình căng ổn định.Chọn số lần mơ phỏng bao nhiíu lă một vấn đề phức tạp. Tuy nhiín thơng thường số lần mô phỏng thường nằm trong khoảng 500-1.000 lần.
Bước 7: Phđn tích câc kết quả
Cuối cùng lă phđn tích vă giải thích câc kết quả thu được trong giai đoạn vận hănh mơ phỏng. Sử dụng câc phĩp tính thống kí để xâc định câc đặc trưng thống kí như kỳ vọng (mean), phương sai (variance)... của đại lượng tổng hợp cần phđn tích. Từ hăm phđn phối xâc suất tích luỹ của câc kết quả, người ta có thể quan sât mức độ mong đợi của kết quả dự ân với từng giâ trị đê cho bất kỳ. Vì vậy rủi ro của dự ân thường được biểu thị qua hăm phđn phối xâc suất tích luỹ.
3.3. Băi tôn 1: Xđy dựng giâ trị gói thầu theo đơn giâ địa phương tại thời điểm dự thầu
Với giâ trị đơn giâ vật liệu, nhđn công, mây thi công của từng từng quý trong năm từ 2017 – 2021 kết hợp với khối lượng cơng việc được bóc tâch cụ thể theo định mức quy định của gói thầu, học viín đê tính tơn được giâ trị gói thầu theo đơn giâ địa phương tại từng thời điểm của từng quý trong khoảng thời gian khảo sât. Giâ trị gói thầu theo từng thời điểm được thể hiện trín biểu đồ Hình 3.2 dưới đđy.
Ngoăi ra, với khối lượng công việc vă đơn giâ giâ chăo thầu của nhă thầu, học viín cũng tính tơn được tổng giâ trị gói thầu do nhă thầu chăo văo khoảng 15,9 tỷ đồng. Giâ trị năy sẽ không đổi trong suốt thời gian khảo sât vă cũng được thể hiện trín Biểu đồ Hình 3.2 để so sânh, đânh giâ.
* Nhận xĩt băi toân 1:
- Qua Biểu đồ Hình 3.2, có thể nhận thấy tổng giâ trị chăo thầu tương ứng với giâ gói thầu được xđy dựng tại thời điểm quý II năm 2019 vă giâ chăo thầu của nhă thầu hầu hết đều rất thấp so giâ gói thầu của từng thời điểm trong kỳ khảo sât. Điều năy sẽ gđy rủi ro lớn đối với nhă thầu để hoăn thănh dự ân/gói thầu đúng tiến độ với giâ trị đê đề xuất trong khoảng thời gian được khảo sât.
- Từ góc nhìn của Chủ đầu tư dự ân với quan điếm luôn mong muốn chọn thời điểm triển khai sao cho giâ trị gói thầu lă thấp nhất để nhă thầu có thể chăo thầu với