林楠 王慧穎

摘要：以降低倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)為目的，通過(guò)分析影響倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)發(fā)生原因，分析頂層事件與基層事件之間自上而下的因果關(guān)系，建立故障樹(shù)，并將其映射到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)計(jì)算得出事件發(fā)生的先驗(yàn)和后驗(yàn)概率，并將兩者有效的聯(lián)系起來(lái)。給出各事件發(fā)生的重要度指標(biāo)有結(jié)構(gòu)指標(biāo)、概率指標(biāo)和關(guān)鍵指標(biāo)，分別進(jìn)行定量分析指出倉(cāng)儲(chǔ)類建筑最有可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。文章以2010—2020年十年期間倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)發(fā)生案例為樣本對(duì)本文提出的模型進(jìn)行驗(yàn)證。檢驗(yàn)結(jié)果：文章提出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效評(píng)估倉(cāng)儲(chǔ)類建筑風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)并降低火災(zāi)事故發(fā)生。

關(guān)鍵詞：倉(cāng)儲(chǔ)類建筑;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);故障樹(shù);重要度

中圖分類號(hào)：TU714? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：2096-1227（2022）02-0009-03

倉(cāng)儲(chǔ)類建筑的用處是存儲(chǔ)各類物資[1]，其特點(diǎn)是由倉(cāng)庫(kù)的建筑結(jié)構(gòu)、儲(chǔ)存物資的形式、儲(chǔ)存物資的數(shù)量以及倉(cāng)庫(kù)所處的地理環(huán)境所決定的，因物資存放較為密集且存儲(chǔ)量大，較容易存在火災(zāi)隱患。

國(guó)內(nèi)對(duì)建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究起步較晚，近年來(lái)關(guān)于火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的定量分析方法已有一些研究，但關(guān)于倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的研究很少。學(xué)者金玉祥[2]采用古斯塔夫法對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)物流場(chǎng)所火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，但此方法為一種半定量分析方法，火災(zāi)評(píng)估方法除此之外，例如故障樹(shù)法（FTA）[3]、概率方法[4-5]、模糊評(píng)價(jià)法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法（BN）[6-7]以及加權(quán)樸素貝葉斯等方法都可以對(duì)火災(zāi)事故進(jìn)行評(píng)估。李建宇[5]采用概率方法對(duì)中國(guó)古建筑火災(zāi)損失和中國(guó)1950—2006年火災(zāi)損失進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估得出提高消防系統(tǒng)的安全標(biāo)準(zhǔn)。袁長(zhǎng)峰等利用故障樹(shù)方法建立了二次事故模型進(jìn)行定量分析，找出了導(dǎo)致二次事故發(fā)生影響概率較大的因素和最有可能發(fā)生的途徑。田玉敏等[8]將概率方法與模糊評(píng)價(jià)方法相結(jié)合對(duì)高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，提供火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法的一種新嘗試。王蕾等[9]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)火災(zāi)爆炸事故的發(fā)生概率進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)測(cè)。岳寶強(qiáng)等[10]利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立了綜合考慮突發(fā)事件、承災(zāi)載體和應(yīng)急管理等風(fēng)險(xiǎn)因素的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用概率刻畫風(fēng)險(xiǎn)因素信息的不確定性及其相互影響，定量分析事件后果。

本文分析倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)發(fā)生原因及特點(diǎn)，采用故障樹(shù)與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合方法定量分析倉(cāng)儲(chǔ)類火災(zāi)發(fā)生原因。在此基礎(chǔ)上分析頂層事件與基層事件之間自上而下的因果關(guān)系，建立故障樹(shù)，將其轉(zhuǎn)化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法得出頂層事件發(fā)生的概率及基層事件的先驗(yàn)和后驗(yàn)概率，并將兩者有效的聯(lián)系起來(lái)。最后，利用該方法得出所有基層事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)因素的重要度，為消防安全管理工作提供指導(dǎo)。

1? 構(gòu)造FTA

1.1? 火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別

頂層事件為倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，則影響倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的各項(xiàng)基層事件以及中間層事件，如表1所示。

代號(hào)及名稱 基層事件代號(hào) 基層事件名稱

E1：易燃易爆物存放不合理 X1 如木材、棉花等易燃物品存放不合理

X2 汽油罐等易爆物品存放不合理

X3 建筑材料耐火等級(jí)低

E2：引起火種 G1：電氣引起的火種 X4 電氣線路安裝不符合規(guī)定

X5 電氣線路存在老化、短路等情況

X6 違規(guī)操作設(shè)備

G2：游火引起的火種 X7 員工違規(guī)使用明火意外引燃物品

G3：高溫天氣引起火種 X8 通風(fēng)差引發(fā)室內(nèi)高溫

1.2? 建立FTA模型

FTA利用邏輯門自上而下地將頂層事件、中間層事件以及基層事件有效地連接起來(lái)，如圖1所示。

2? 火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)定量分析方法

2.1? FTA向BN轉(zhuǎn)化

FTA向BN轉(zhuǎn)化是將FTA中的事件（包括頂層事件、中間層事件、基層事件）與BN中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，其轉(zhuǎn)化流程圖如圖2所示。

2.2 模型檢驗(yàn)

本文收集了2010—2020年十年間倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)發(fā)生案例為樣本，對(duì)本文提出的模型進(jìn)行驗(yàn)證。

首先利用全概率公式P（A）計(jì)算得出各項(xiàng)基層事件的先驗(yàn)概率，如表2所示。再運(yùn)用GeNIe2軟件得出倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)作為頂層事件發(fā)生的概率和影響它的中間層事件發(fā)生的概率，如表3所示。

計(jì)算得出，倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值為79.9%，說(shuō)明對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)防范措施需要重點(diǎn)加強(qiáng)。利用BN模型的后向推演并計(jì)算倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)發(fā)生時(shí)各項(xiàng)基層事件發(fā)生的后驗(yàn)概率，計(jì)算結(jié)果如表4所示。

由表4結(jié)果分析，影響頂層事件發(fā)生的重點(diǎn)事件，按照發(fā)生概率值大小排序?yàn)椋簆（X7）>p（X3）>p（X6）>p（X1）>p（X5）>p（X2）>p（X8）>p（X4）。

接下來(lái)對(duì)各項(xiàng)基層事件的重要度進(jìn)行分析，可以更加客觀地對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施防范措施起到有效的指導(dǎo)作用。通過(guò)BN模型得出各基層事件的重要度相關(guān)指標(biāo)，如表5所示。

由表5中給出的數(shù)據(jù)可知，結(jié)構(gòu)重要度越大，則其基層事件風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生對(duì)等事件發(fā)生的影響越大。結(jié)論是易燃物品存放不合理，易爆物品存放不合理，以及建筑材料耐火等級(jí)低的結(jié)構(gòu)重要度最大，因此前三項(xiàng)基層事件對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的影響最大。

概率重要度越大，則對(duì)某項(xiàng)基層事件采取預(yù)防可以快速達(dá)到降低頂層事件發(fā)生的概率。所以，提高建筑材料耐火等級(jí)能夠有效降低倉(cāng)儲(chǔ)類重大火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。

2.3? 結(jié)果分析

從上述模型檢驗(yàn)的計(jì)算結(jié)果可知，利用BN模型在基層事件的先驗(yàn)概率已知的前提下，可以計(jì)算得出頂層事件發(fā)生概率為79.9%，倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)較高，需要重點(diǎn)采取防范措施;當(dāng)頂層事件發(fā)生時(shí)，運(yùn)用BN模型進(jìn)行后向推理，得出基層事件員工違規(guī)使用明火意外引燃物品的后驗(yàn)概率最大為58%，說(shuō)明倉(cāng)儲(chǔ)類建筑應(yīng)對(duì)管理人員制定相關(guān)規(guī)定，禁止使用明火。

3? 結(jié)語(yǔ)

文章以2010—2020年期間倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)發(fā)生案例為樣本，找出倉(cāng)儲(chǔ)類建筑發(fā)生火災(zāi)的最可能的因素，分析了倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)特點(diǎn)及火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素，構(gòu)建了故障樹(shù)，并與BN模型結(jié)合，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)類建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估。FTA的構(gòu)建給出了頂層事件和基層事件之間的因果關(guān)系，再將FTA轉(zhuǎn)化為BN模型，利用BN得出頂層事件概率和各基層事件后驗(yàn)概率，并給出了各項(xiàng)基層事件重要度。

基于此方法可以加強(qiáng)倉(cāng)儲(chǔ)類建筑的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)，通過(guò)實(shí)施有效的預(yù)防措施，減少火災(zāi)事故發(fā)生，具有一定的實(shí)際意義。運(yùn)用文章提出的方法分析和評(píng)價(jià)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，需要準(zhǔn)確地確定出各基層事件的先驗(yàn)概率，才能達(dá)到安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的真正目的，但如何才能準(zhǔn)確給出各基層事件的先驗(yàn)概率，其確定方法則是接下來(lái)需要研究的內(nèi)容。

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Fire risk assessment of storage type

buildings based on fault trees and bayesian networks

Lin Nan1， Wang Huiying2

（1.Fire and Rescue Section of Jiaojiang District， Taizhou Zhejiang，Zhejiang? Taizhou? 318000;2.China Fire and Rescue Academy，Beijing 102200）

Abstract：With the aim of reducing the risk of fire in storage buildings， the top-down causal relationship between top-level events and grassroots events is analyzed by analyzing the causes affecting the occurrence of fire in storage buildings， establishing a fault tree and mapping it to a Bayesian network， and calculating the prior and posterior probabilities of event occurrence and effectively linking the two. The importance indicators for the occurrence of each event are given as structural indicators， probability indicators and critical indicators， and the quantitative analysis is carried out to point out the most likely risks of storage type buildings respectively. The article validates the model proposed in this paper with a sample of cases of fire occurrence in storage type buildings during the decade of 2010-2020. The results of the test： the Bayesian network model proposed in the paper can effectively assess the risk level of storage buildings and reduce the occurrence of fire accidents.

Keywords：storage buildings; risk assessment;bayesian network; fault tree; importance