程方明　牛巧霞　劉文輝

摘要：變電站穩(wěn)定運行是保證電力生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，為提高人員火災(zāi)防護意識，全面分析變電站火災(zāi)風險因素，對21所變電站進行消防安全隱患檢查，收集近20 a變電站火災(zāi)事故對事故原因、失火設(shè)備以及變電站火災(zāi)隱患并進行分析統(tǒng)計，得到變電站火災(zāi)事故主要由設(shè)備超負荷運行、設(shè)備故障、線路短路等原因造成，失火設(shè)備中電纜、變壓器和電容器發(fā)生火災(zāi)的比例較大;構(gòu)建了安全管理能力、建筑防火能力、消防安全設(shè)施、設(shè)備防火設(shè)施和火災(zāi)救援力量5個維度一級指標，并提取了17個二級指標和45個三級指標的變電站火災(zāi)風險評價指標體系，采用序關(guān)系分析法和熵權(quán)法確定指標權(quán)重，云模型作為評價模型，并以某變電站為例進行了火災(zāi)風險等級評價，最終得到該變電站的火災(zāi)風險綜合云特征值為（60.414，13.311，4.142），根據(jù)風險等級劃分并用Matlab繪圖可知，該變電站處于中等火災(zāi)風險等級。實例證明變電站火災(zāi)風險評價體系能夠較全面反映變電站火災(zāi)風險情況，對實際變電站火災(zāi)預(yù)防與管理措施制定有一定的參考價值。

關(guān)鍵詞：變電站;火災(zāi)風險評價;序關(guān)系分析法;熵權(quán)法;云模型

中圖分類號：X 928.7文獻標志碼：A

文章編號：1672-9315（2022）04-0664-10

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2022.0406

Fire risk evaluation index system in substation and cloud model analysisCHENG Fangming NIU Qiaoxia LIU Wenhui

（1.College of Safety Science and Engineering，Xian University of Science and Technology，Xian 710054，China;

2.Xian Key Laboratory of Urban Public Safety and Fire Rescue，Xian 710054，China;

3.Fire? Rescue Branch of Anshan，Anshan 114000，China）Abstract：The stable operation of substations is an important link to ensure power production.In order to improve the fire protection awareness of personnel，all the fire risk factors of substations was analyzed，fire safety hazard inspections of 21 substations were conducted and? the fire accidents records of substations in recent 20 years were collected.The cause of the fire accidents of substations，the fire equipment and the hidden danger of substation fire were examined and counted.It is concluded that substation fire accidents are mainly caused by equipment overload operation，equipment failure，line short circuit，etc.The proportion of cable，transformer and capacitor in fire equipments is larger.The first-level indexes of five dimensions including safety management capability，building fire-prevention capability，fire-fighting safety facilities，equipment fire-prevention facilities and fire rescue forces were constructed，and the substation fire risk evaluation index system of 17 second-level indexes and 45 third-level indexes were extracted.The order relationship analysis method and the entropy weight method were adopted to determine the index weight，and the cloud model was used as the evaluation model.And a substation is taken as an example to evaluate the fire risk level.Finally，the comprehensive cloud characteristic value of the fire risk of the substation is（60.414，13.311，4.142）.According to the risk level classification and drawing by Matlab，the substation is at the medium of fire risk level.The test confirms that the substation fire risk evaluation system can comprehensively reflect the substation fire risk，and has certain reference values for fire prevention and management measures of the actual substation.

Key words：substation;fire risk evaluation;order relation analysis method;entropy weight method;cloud model

0引言

變電站作為電力行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施在整個電力系統(tǒng)中起到了至關(guān)重要的作用，其安全性、可靠性已經(jīng)成為電力系統(tǒng)安全運行的首要因素[1-2]。據(jù)統(tǒng)計，2021年全國74.8萬起火災(zāi)事故中，電氣火災(zāi)數(shù)量高居榜首，占比高達50.4%[3]。變電站中存在大量高電壓、大電流、高儲能和易燃易爆設(shè)備，如變壓器、電容器、電力電纜等，這些設(shè)備火災(zāi)危險性較高。變電站一旦發(fā)生火災(zāi)，容易導(dǎo)致大面積停電，造成嚴重的經(jīng)濟損失和社會影響[4-5]。

變電站結(jié)構(gòu)復(fù)雜，電力設(shè)備多，內(nèi)部包含多種可燃物，是典型的電氣火災(zāi)高危場所。近年來，國內(nèi)外學者對變電站火災(zāi)風險的研究不斷增加。2019年，KIM等提出了一種基于模糊邏輯的專家改進推理方法，提高了變電站火災(zāi)探測的精度[6];MOHANAD對變壓器中冷卻液在蒸發(fā)過程中引起的火災(zāi)和爆炸進行了調(diào)查研究，提出在變電站事故中，事故通常由多種因素引起，如：設(shè)計缺陷、突然的電涌、繞組的故障等[7]。李建斌分析了變壓器、線路、電纜火災(zāi)的原因[8];唐倩等對電纜溝火災(zāi)的主要特點進行了總結(jié)分析，得出了電纜溝火災(zāi)事故發(fā)生的主要原因，并且提出了有效預(yù)防電纜溝火災(zāi)事故的對策措施[9-10];敖飛等通過對某110 kV變電站火災(zāi)事故進行了分析，指出了變電站火災(zāi)安全隱患，并提出了相應(yīng)的改進與預(yù)防措施[11];江永生等對變電站建筑火災(zāi)發(fā)生的主要特點進行了概述，提出了針對變電站的防火措施[12];何晟霖等以某變電站為例進行了變電站火災(zāi)事故的風險評估，運用層次分析法等建立了變電站火災(zāi)風險評價體系[5，13]。

綜上所述，大部分研究多關(guān)注變電站火災(zāi)的原因和防火措施，針對變電站火災(zāi)風險開展系統(tǒng)性分析與評估的研究并不多，現(xiàn)有火災(zāi)風險評估指標的全面性和適用性有待改進。因此基于對現(xiàn)場隱患排查、變電站火災(zāi)事故的統(tǒng)計分析，同時結(jié)合相關(guān)標準規(guī)范，建立了變電站火災(zāi)風險評價指標體系，并運用序關(guān)系和熵權(quán)法確定指標權(quán)重，引入云模型分析火災(zāi)風險等級，并應(yīng)用于無人值守變電站，旨在為變電站火災(zāi)風險分析和消防安全管理水平提升提供參考和指導(dǎo)。

1變電站火災(zāi)風險評價指標體系

1.1變電站火災(zāi)致因因素分析

1.1.1變電站火災(zāi)事故案例分析

根據(jù)文獻[14]記載以及網(wǎng)絡(luò)搜集到的76起變電站火災(zāi)事故，對火災(zāi)原因和引起火災(zāi)的主要設(shè)備進行分析，各類情況所占比例如圖1、圖2所示?？梢?，變電站火災(zāi)事故主要由設(shè)備超負荷運行（26%）、設(shè)備故障（17%）、線路短路（15%）、管理缺陷（11%）、設(shè)備質(zhì)量缺陷（10%）、絕緣受損老化（9%）以及人員操作不當（6%）7類原因造成。變電站火災(zāi)事故易發(fā)場所主要集中在變壓器室、蓄電池室、電纜夾層、電纜井以及操作間等，引起火災(zāi)的設(shè)備主要有變壓器、電纜、電容器以及互感器、配電柜、控制柜和避雷針等，其中電纜、變壓器和電容器發(fā)生火災(zāi)的比例較大，分別占到35%，32%和17%。

1.1.2變電站火災(zāi)隱患排查分析

對11個110 kV變電站、6個330 kV變電站和4個750 kV變電站近3 a的消防安全現(xiàn)狀進行了排查。對變電站常見火災(zāi)隱患進行了分類統(tǒng)計，整理得到消防設(shè)施設(shè)置、操作規(guī)范缺陷等12類、35項隱患，見表1。

1.2變電站火災(zāi)風險評價指標體系構(gòu)建

根據(jù)變電站火災(zāi)致災(zāi)因素和火災(zāi)隱患分類情況的分析，變電站發(fā)生火災(zāi)多因存在安全管理和設(shè)備設(shè)施等方面的問題。依據(jù)變電站相關(guān)規(guī)范及文獻[14-15]可知，發(fā)生火災(zāi)的可能性和后果嚴重程度主要取決于建筑防火、消防設(shè)施與應(yīng)急救援等因素。因此，將安全管理能力、建筑防火能力、消防安全設(shè)施、設(shè)備防火設(shè)施、火災(zāi)救援力量5個方面作為一級評價指標。根據(jù)變電站消防安全管理實際，結(jié)合常見火災(zāi)隱患的分類統(tǒng)計，確定了二級、三級指標，建立了變電站火災(zāi)風險評價指標體系，見表2。

2變電站火災(zāi)風險評價模型

2.1指標權(quán)重的確定

2.1.1序關(guān)系分析法確定主觀權(quán)重

2.1.2熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

2.2云模型簡介

云模型通過結(jié)合模糊數(shù)學理論和概率論理論[17-18]，能夠處理事物的定性概念和定量描述的有效轉(zhuǎn)換[19]，進行評價時能較好的解決自主能力評價中模糊性和隨機性問題，降低人為主觀性因素的干擾，使得評價結(jié)果更科學[20]。云模型原理如圖3所示，計算出云模型特征參數(shù)期望（Ex）、熵（En）、超熵（He）輸入正向云發(fā)生器形成云滴，通過Matlab繪制云圖，云滴通過逆向云發(fā)生器計算得到云特征值[21]。其中，Ex是定性概念的坐標;En體現(xiàn)定性概念的不確定程度和可度量度，熵值越大，表明定性概念可被認可度越高;He是熵的不確定性和樣本隨機性，He越大，云滴就越趨于離散，云滴也越厚[22]。變電站火災(zāi)風險各項評價指標風險等級的判斷具有主觀性，評價過程具有隨機性和模糊性，運用云模型可將指標評分在評價指標體系的框架下有效轉(zhuǎn)化為火災(zāi)風險等級的定性評價結(jié)果。

2.2.1確定標準云

在吸納專家建議的基礎(chǔ)上，結(jié)合大量云模型相關(guān)文獻的分析，將變電站火災(zāi)風險評價等級分為5級[23]：高風險、較高風險、中等風險、較低風險、低風險，根據(jù)評價等級從高風險到低風險的評分取值范圍為從0到100，即等級區(qū)間為[0，100]，根據(jù)專家的描述進行區(qū)間劃分，得到變電站火災(zāi)風險等級見表4。

2.2.2確定評價云

2.2.3確定風險等級

通過Matlab編程將標準云云圖與綜合云云圖導(dǎo)入同一坐標系，通過觀察對比綜合評價指標云與標準云圖的位置和形狀，獲得評價對象風險等級。與綜合評價云最接近的標準云等級即為評價對象的風險等級。

3實例應(yīng)用

3.1變電站概況

以陜西省某330 kV無人值守變電站為對象開展變電站火災(zāi)風險評價。該站區(qū)東西長128 m，南北寬100 m，圍墻內(nèi)占地1.28公頃。變電站入口布置在西側(cè)，主控通信室南北朝向采用“一”字型，生產(chǎn)區(qū)330 kV架構(gòu)、GIS基礎(chǔ)和330 kV繼電器室布置在站區(qū)北側(cè)，110 kV架構(gòu)、GIS基礎(chǔ)和330 kV繼電器室、35 kV#2配電室布置在110 kV配電區(qū)和330 kV配電區(qū)之間，電容器及電抗器布置在主變兩側(cè)。站內(nèi)變壓器臺數(shù)3×240 MVA，含油設(shè)備電容器4×30 MWar，電抗器4×30 MWa。

3.2評價過程與結(jié)果分析

通過對變電站的現(xiàn)場調(diào)研，制定了專家調(diào)查問卷并邀請10名電力行業(yè)消防專家及電力工作人員等根據(jù)指標重要度對各項三級指標進行評分，每項打分滿分10分，分為4個評分等級：<6.0分為一般重要，6～7.5分為較重要，7.0～9.0分為重要，9.0～10.0分為非常重要，根據(jù)調(diào)查問卷結(jié)果確定變電站火災(zāi)風險指標權(quán)重。

3.2.1確定主觀權(quán)重

主觀賦權(quán)法采用序關(guān)系分析法，根據(jù)對搜集的變電站火災(zāi)案例和相關(guān)文獻進行分析，針對上節(jié)確定的評價指標的重要度進行排序

C8>C3>C4>C1=C2>C5>C7=C6>C9>C17>C20=C21=C23=C24>C22>C18=C19>C15=C16>C14>C25>C26>C13>C27>C10>C11=C12>C28=C29=C30>C38=C37>C36=C35>C31=C32>C33>C34>C43>C44=C45>C39>C40>C41>C42

3.2.2熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

根據(jù)10位專家對各指標的評分結(jié)果對變電站火災(zāi)風險評價指標體系中的45個評價指標的重要度進行評分（0～10分），根據(jù)式（4）～（6）利用Matlab計算處理得到45個指標的熵權(quán)，即得到變電站火災(zāi)風險評價指標體系的客觀權(quán)重向量ω（2）。

3.2.3綜合權(quán)重確定

3.2.4云模型評價

為研判變電站的火災(zāi)風險情況，邀請5名變電站工作人員與消防專家根據(jù)表3火災(zāi)風險評價區(qū)間對變電站的各項評價指標進行打分，將得到的數(shù)據(jù)根據(jù)式（11）～（14）計算，得到各級指標的云模型特征參數(shù)，結(jié)果見表6。

該變電站未設(shè)消防水源、消防系統(tǒng)，相關(guān)項得分為0，云特征值為0。對變電站一級評價指標進行綜合分析評價，將表6中云特征值輸入正向云發(fā)生器（N=5000），各一級指標綜合評價云模型如圖5所示。

從圖5可以看出，該變電站安全管理能力處于較低風險等級，表明該變電站安全管理規(guī)章制度較完善、定期檢查記錄完整，隱患排查及整改等完成度較高;建筑防火能力處于較低風險等級，表明該變電站的選址、建筑耐火等級較好，符合相關(guān)規(guī)范;消防安全設(shè)施處于較高風險等級，主要原因是該變電站未設(shè)消防水源、消防系統(tǒng)，極大的提高了變電站的火災(zāi)風險;設(shè)備防火設(shè)施處于中等風險等級與較低風險等級之間，該變電站在各功能區(qū)設(shè)置了移動式滅火設(shè)備，但因變電站為無人值守變電站，因此火災(zāi)發(fā)生后不能保障火災(zāi)能在最佳滅火時間內(nèi)進行撲救，火災(zāi)后果增加;火災(zāi)救援力量處于中等風險等級，站址位于較偏僻的郊外，距離消防救援隊伍較遠，不能保證及時有效的滅火。

根據(jù)式（15）～（17）得到該變電站的火災(zāi)風險評價綜合云為（60.414，13.311，4.142），利用Matlab編程，將火災(zāi)風險評價綜合云與標準云繪制在同一云圖中進行對比，如圖6所示，淺藍色云圖為該變電站的評價云圖，評價綜合云與中等風險云圖高度重合，因此該變電站的火災(zāi)風險處于中等風險級別，應(yīng)采取相應(yīng)措施降低火災(zāi)風險。

3.3火災(zāi)風險防控建議

通過對變電站的致災(zāi)因素以及實例分析，發(fā)現(xiàn)變電站存在安全管理薄弱、規(guī)章制度不完善、消防設(shè)施水平低、缺乏事故應(yīng)急演練、應(yīng)急培訓(xùn)等問題，因此針對以上問題，提出火災(zāi)風險防控建議。

1）提高安全管理能力，完善規(guī)章制度。變電站要有適用于自身的安全管理、操作規(guī)范等一系列制度和規(guī)范，并確保工作人員能夠按照制度執(zhí)行;安全培訓(xùn)可按層次進行劃分，明確主管部門、分管部門的責任體系;保證定期的事故應(yīng)急演練，確保發(fā)生事故時能夠最大程度自救和撤離，減少人員傷亡;合理安排檢查、巡查制度，定期巡查維護設(shè)備設(shè)施，完善和落實安全檢查制度，進行有效的火災(zāi)隱患排查并整改。

2）提升消防安全設(shè)施水平，加強消防設(shè)施后期運維。變電站在選用火災(zāi)探測器以及消防系統(tǒng)時，應(yīng)充分考慮火災(zāi)的種類、特點以及安裝場所，保證在火災(zāi)發(fā)生初期，火災(zāi)探測器能有效監(jiān)測，確保報警的及時性與準確性，同時確保消防聯(lián)動系統(tǒng)的有效性，在檢測到火災(zāi)發(fā)生時，能及時啟用滅火設(shè)施自動滅火，避免人員距離遠，來不及滅火造成重大火災(zāi)事故的情況發(fā)生。

3）加強火災(zāi)事故應(yīng)對培訓(xùn)，增加火災(zāi)救援力量?；馂?zāi)初期在缺乏自動滅火系統(tǒng)或系統(tǒng)失效的情況下，主要靠工作人員在事故發(fā)生時立即作出反應(yīng)采取救火措施，這對站內(nèi)工作人員身體素質(zhì)和應(yīng)急能力有較高要求，站內(nèi)應(yīng)設(shè)置專職消防人員，并加強消防知識培訓(xùn)和身體素質(zhì)訓(xùn)練，保證事故發(fā)生時能及時反應(yīng)，防止事故進一步擴大。

4結(jié)論

1）通過分析統(tǒng)計近20年變電站火災(zāi)事故，得到變電站火災(zāi)事故原因主要有設(shè)備超負荷運行、設(shè)備故障、線路短路、管理缺陷、設(shè)備質(zhì)量缺陷、絕緣受損老化以及人員操作不當7類原因造成，所占事故比例分別為26%，17%，15%，11%，10%，9%，6%;失火設(shè)備中由電纜、變壓器和電容器引發(fā)火災(zāi)的比例較大，分別占到35%，32%和17%。

2）運用序關(guān)系-熵權(quán)法確定指標權(quán)重，云模型作為評價模型對某330 kV變電站進行火災(zāi)風險評價，發(fā)現(xiàn)該變電站消防安全設(shè)施處于較高風險等級，自動消防系統(tǒng)缺乏，消防設(shè)施設(shè)備未按照相關(guān)規(guī)范設(shè)置，后期缺少維護管理，使得變電站整體火災(zāi)風險水平增加，處于中等火災(zāi)風險等級，應(yīng)完善消防系統(tǒng)的管理和維護，增加消防設(shè)施設(shè)備數(shù)量，并增加日常巡查次數(shù)以降低火災(zāi)風險。

3）變電站消防安全設(shè)施是變電站火災(zāi)防控的重要手段，早期變電站因消防系統(tǒng)技術(shù)限制，對電氣設(shè)備影響較大，而對自動滅火系統(tǒng)的設(shè)計、后期維護不夠重視，導(dǎo)致變電站因火災(zāi)未能及時發(fā)現(xiàn)、撲救，火災(zāi)事故后果擴大。隨著細水霧等自動滅火系統(tǒng)的發(fā)展完善，在保證及時滅火的同時，對電氣設(shè)備的影響也較小，在新建、改建變電站時，應(yīng)充分考慮將新興滅火系統(tǒng)運用到變電站中，減小火災(zāi)后果。

參考文獻（References）：

[1]吳海濤，代尚林，喬中偉，等.基于RBF-SVM智能配變終端的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估[J].電力科學與技術(shù)學報，2021，36（5）：35-40.WU Haitao，DAI Shanglin，QIAO Zhongwei，et al.Research on network security situation awareness of intelligent distribution transformer terminal unit based on RBF-SVM[J].Journal of Electric Power Science and Technology，2021，36（5）：35-40.

[2]蔣從偉，曹飛，馮飛波，等.無消防水池的變電站火災(zāi)工況數(shù)值模擬研究[J].火災(zāi)科學，2021，30（1）：38-45.JIANG Congwei，CAO Fei，F(xiàn)ENG Feibo，et al.Numerical simulation of substation fire conditions without fire pool[J].Fire Safety Science，2021，30（1）：38-45.

[3]李聰利，劉日亮，杜建，等.基于改進物元可拓模型的一體化營配調(diào)綜合風險評估[J].電力科學與技術(shù)學報，2021，36（5）：144-152.LI Congli，LIU Riliang，DU Jian，et al.Comprehensive risk evaluation of integrated operation and distribution based on the improved matter element extension model[J].Journal of Electric Power Science and Technology，2021，36（5）：144-152.

[4]王錫凡.現(xiàn)代電力系統(tǒng)分析[M].北京：科學出版社，2003.

[5]何晟霖，朱杰.終端變電站火災(zāi)事故風險評估——以烏蘭察布某變電站為例[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2020，46（12）：24-27.HE Shenglin，ZHU Jie.Risk Assessment of terminal substation fire accident：Taking a substation in Ulanqab as an example[J].Industrial Safety and Environmental Protection，2020，46（12）：24-27.

[6]KIM D E，LEE H J，SHON J G，et al.Modified expert inference method of power substation monitoring system based on expansion of multi-sensor utilization for fire discrimination[J].Journal of Electrical Engineering & Amp Technology，2019，14（3）：1385-1393.

[7]MOHANAD E H，F(xiàn)AHAD A M.Risk of fire and explosion in electrical substations due to the formation of flammable mixtures[J].Scientific Reports，2020，10（1）：6295.

[8]李建斌.變電站發(fā)生火災(zāi)的原因及其預(yù)防[J].山西焦煤科技，2004（12）：5-6，11.LI Jianbin.Discussion on reasons and preventive methods occured fire[J].Shanxi Coking Coal Science & Technology，2004（12）：5-6，11.

[9]唐倩，龐奇志，王超.電纜溝火災(zāi)事故分析及預(yù)防措施[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2008，34（1）：53-55.TANG Qian，PANG Qizhi，WANG Chao.Analysis on cable groove fire accidents and some prevention measures[J].Industrial Safety and Environmental Protection，2008，34（1）：53-55.

[10]白云.變電站地下電纜通道的防火研究[D].太原：中北大學，2018.BAI Yun.Research on fire prevention of underground cable channel in substation[D].Taiyuan：North University of China.

[11]敖非，李輝.110 kV變電站直流電源系統(tǒng)事故分析[J].湖南電力，2015，35（5）：51-53，56.AO Fei，LI Hui.Analysis of DC system faults for a 110 kV substation[J].Hunan Electric Power，2015，35（5）：51-53，56.

[12]江永生，顏艷.城市變電站建筑防火智能化設(shè)計研究[J].山西建筑，2020，46（14）：122-123.JIANG Yongsheng，YAN Yan.Research on intelligent fire protection design of urban substation buildings[J].Shanxi Architecture，2020，46（14）：122-123.

[13]安天琦.火力發(fā)電廠的消防安全評估模型研究[D].西安：西安建筑科技大學，2018.AN Tianqi.Study on fire safety evaluation model of thermal power plant[D].Xian：Xian University of Architecture and Technology，2018.

[14]范明豪，李偉，汪書蘋，等.變電站火災(zāi)風險分析與評估[M].中國電力出版社，2013.

[15]于桂華.變電站工程設(shè)計質(zhì)量評價研究[D].天津：天津工業(yè)大學，2020.YU Guihua.Study on quality evaluation of substation engineering design[D].Tianjin：Tianjin Polytechnic University，2020.

[16]馬礪，劉晗，白磊.基于AHP和熵權(quán)法的古建筑火災(zāi)風險評估[J].西安科技大學學報，2017，37（4）：537-543.MA Li，LIU Han，BAI Lei.Fire risk assessment of the historic buildings based on AHP and entropy weight method[J].Journal of Xian University of Science and Technology，2017，37（4）：537-543.

[17]周子勇，石浩宇，董毓良，等.基于層次熵權(quán)-云模型城市道路塌陷風險評價研究[J/OL].安全與環(huán)境學報.https：//doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2021.2363.ZHOU Ziyong，SHI Haoyu，DONG Yuliang，et al.Research on road collapse risk evaluation based on cloud model and AHP-EWM[J].Journal of Safety and Environment.https：//doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2021.2363.

[18]熊鈺，孔德中，楊勝利，等.大傾角工作面煤壁穩(wěn)定性的云模型綜合辨識[J].中國安全科學報，2022，32（3）：144-151.XIONG Yu，KONG Dezhong，YANG Shengli，et al.Cloud model identification of coal face stability in steeply inclined working faces[J].China Safety Science Journal，2022，32（3）：144-151.

[19]黃鶯，王軻，雷俊，等.基于優(yōu)化賦權(quán)-云模型的地鐵站消防安全評價[J].消防科學與技術(shù)，2020，39（1）：110-114.HUANG Ying，WANG Ke，LEI Jun，et al.Fire safety evaluation of subway station based on combined weig-cloud model[J].Fire Science and Technology，2020，39（1）：110-114.

[20]唐皓，段釗，唐勝利，等.巖體質(zhì)量分級的組合賦權(quán)云模型[J].西安科技大學學報，2019，39（1）：79-87.TANG Hao，DUAN Zhao，TANG Shengli，et al.Combined weight cloud model of rock mass quality classification[J].Journal of Xian University of Science and Technology，2019，39（1）：79-87.

[21]肖振航，周德紅，李維東，等.基于云模型的化工園區(qū)安全風險評估[J].武漢工程大學學報，2022，44（1）：112-118.XIAO Zhenhang，ZHOU Dehong，LI Weidong，et al.Safety risk assessment of chemical industry park based on cloud model[J].Journal of Wuhan Institute of Technology，2022，44（1）：112-118.

[22]程皓.基于博弈論-云模型的采空區(qū)瓦斯抽采效果分析及過程化評價[D].西安：西安科技大學，2020.CHENG Hao.Analysis and process evaluation of gas drainage effect in goaf based on game theory-cloud model[D].Xian：Xian University of Science and Technology，2020.

[23]劉丹，孫曉云，王喆，等.基于熵權(quán)-云模型的精細化工園區(qū)脆弱性評價[J/OL].安全與環(huán)境學報.https：//doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2021.1564.LIU Dan，SUN Xiaoyun，WANG Zhe，et al.Vulnerability evaluation of fine chemical industry park based on entropy weight-cloud model[J].Journal of Safety and Environment.https：//doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2021.1564.