安全作为质量和效益的前提,是构建和谐社会的重要指标。在隧道施工安全领域,风险识别是进行风险防控的基础,但目前隧道施工风险识别研究方法仍然停留在理论地简单应用,很难保证对风险识别的全面性和合理性,不利于安全风险知识地挖掘及共享。实现风险数据共享、科学识别风险是隧道施工安全风险研究领域的重要内容,需要对相关的指导理论模型和系统分析方法进行探索。本文在交通隧道施工安全风险、情景分析理论研究基础上,提出了基于情景匹配的交通隧道施工安全风险识别方法。通过网络爬虫收集交通隧道施工事故报告,基于TF-IDF算法提取高频特征词条,构建了“维度-要素-属性”的交通隧道施工安全风险情景表示模型和情景库的“EBNF”表示结构;在专家打分的基础上,结合云模型实现对情景要素权重的逐步寻优;提出了针对概念型、数值型、枚举型、模糊型四种属性类型的属性相似度计算方法,为了减少属性缺失所造成的影响,提出了结构相似度与情景属性相似度相结合的综合相似度计算方法;以综合相似度完成情景匹配,通过设定阈值对匹配结果进行有效筛选,并针对事前、事中、事后不同阶段对匹配结果进行风险分析;通过案例研究,验证了本文所提出的方法可行,并提出加强安全培训、提高风险防范意识;加强风险监测、完善风险管控体系;建立风险数据、推进风险信息共享三个建议。本文以交通隧道施工安全风险为研究对象,以隧道施工事故案例数据为支撑,以文本挖掘结果提取情景要素,构建风险情景及情景库的规范化表示模型,为推进隧道领域安全风险信息的共享做了相关探索;通过当前风险情景与情景库情景的匹配实现风险识别,将丰富交通隧道施工风险识别方法的研究,对交通隧道施工安全风险识别和防控决策有参考作用。