基于模糊Bow-tie模型的消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法

鄭翔

摘要：在消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測時沒有進(jìn)行消防安全風(fēng)險(xiǎn)后果量化分析，會導(dǎo)致安全風(fēng)險(xiǎn)評定結(jié)果可靠性較低，對此，提出基于模糊Bow-tie模型的消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法。使用主觀風(fēng)險(xiǎn)概率與模糊理論，完成消防安全風(fēng)險(xiǎn)模糊概率分析。將布爾代數(shù)應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)故障樹中，構(gòu)建消防安全風(fēng)險(xiǎn)Bow-tie模型。使用改進(jìn)層級分析法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)等級劃分模型，實(shí)現(xiàn)消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：此方法可量化風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果，保證風(fēng)險(xiǎn)事件權(quán)重計(jì)算精度，進(jìn)一步得到可靠性更高的風(fēng)險(xiǎn)等級劃分結(jié)果，為消防安全風(fēng)險(xiǎn)管理提供保障。

關(guān)鍵詞：Bow-tie模型；三角模糊數(shù)；風(fēng)險(xiǎn)防控；消防安全事故；故障樹；危險(xiǎn)源

進(jìn)入21世紀(jì)以來，大型建筑項(xiàng)目投資日益增加，人員密集，建筑物較多，使人們的居住環(huán)境變得復(fù)雜，消防安全問題成為人們關(guān)注的重點(diǎn)問題，并逐漸成為人居環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的前提條件。城市中消防安全監(jiān)督管理體制存在漏洞，消防安全問題逐漸成為城市隱患，一旦出現(xiàn)消防安全問題，不僅會出現(xiàn)環(huán)境效益較低的問題，而且還會造成經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡事故[1-2]。目前，安全管理體系包含了管理政策、管理目標(biāo)以及安全風(fēng)險(xiǎn)管理。

在以往的研究中，許多學(xué)者提出了消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法，但此部分方法不能對消防安全問題進(jìn)行全面分析，且無法對消防安全后果進(jìn)行探究，導(dǎo)致消防安全風(fēng)險(xiǎn)管理效果不佳。對此，在此次研究中，選擇模糊Bow-tie模型對消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測管理方法進(jìn)行優(yōu)化。通過文獻(xiàn)研究可知，模糊Bow-tie模型是一種將Bow-tie模型與模糊算法融合并應(yīng)用于不安全因素識別、分析的結(jié)構(gòu)化模型[3-4]。此模型將風(fēng)險(xiǎn)事件起因與風(fēng)險(xiǎn)事件后果帶入風(fēng)險(xiǎn)過程中，并對消防安全問題的初始信息與結(jié)果信息進(jìn)行量化處理，構(gòu)建出安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測模型。應(yīng)用此方法，對消防安全風(fēng)險(xiǎn)事故以及后果展開研究。

1 消防安全風(fēng)險(xiǎn)模糊概率分析

由于難以獲取到消防安全風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，因此在計(jì)算的過程中需要使用模糊理論確定風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的概率，由于此概率計(jì)算結(jié)果中還有部分主觀風(fēng)險(xiǎn)概率數(shù)值，因此采用三角模糊數(shù)[5]表示消防安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率：

其中，a表示指定論域在a上的模糊集；fa（a）表示模糊集的隸屬度函數(shù)；c表示指定論域的上界；d表示指定論域的下界；b表示模糊集隸屬度為1時的取值結(jié)果。假設(shè)導(dǎo)致消防安全發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的事件多為獨(dú)立事件，不具備連鎖反應(yīng)，則使用相應(yīng)技術(shù)對事件樹中各個類型事件的模糊算子展開計(jì)算，以此得到風(fēng)險(xiǎn)事件后果的發(fā)生概率。上述部分計(jì)算完成后，將風(fēng)險(xiǎn)值轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)的形式，更為直觀地體現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)等級，將獲取的最大模糊集與最小模糊集分別設(shè)定為Smax（a）與Smin（a），將其與模糊數(shù)進(jìn)行融合，分別得到兩個臨界點(diǎn)，此臨界點(diǎn)坐標(biāo)值可表示為：

其中，H表示模糊數(shù)的模糊概率；H1表示模糊數(shù)的左模糊概率；H2表示模糊數(shù)的右模糊概率；S（a）表示模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)。使用上述公式，完成消防安全風(fēng)險(xiǎn)模糊概率分析，將其作為消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的基礎(chǔ)。

2 構(gòu)建消防安全風(fēng)險(xiǎn)Bow-tie模型

此次研究中，使用Bow-tie模型完成風(fēng)險(xiǎn)分析工作。根據(jù)當(dāng)前的安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測要求，細(xì)化完善風(fēng)險(xiǎn)控制措施，并更新風(fēng)險(xiǎn)控制的各類統(tǒng)計(jì)文件。將Bow-tie模型與消防安全監(jiān)測有序連接，形成“領(lǐng)結(jié)”形狀[6]的風(fēng)險(xiǎn)分析圖。首先獲取模型所需的研究對象信息，具體信息部分劃分如下所示：①研究對象地點(diǎn)；②研究對象危險(xiǎn)源；③消防安全威脅項(xiàng)目信息；④消防安全問題后果；⑤消防安全保護(hù)屏障信息；⑥安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測干擾信息；⑦安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測干擾信息屏障。將此部分模型應(yīng)用到Bow-tie模型中，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)識別方法得到風(fēng)險(xiǎn)較高的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)與危險(xiǎn)源信息，以此為基礎(chǔ)，得到各類頂級風(fēng)險(xiǎn)事件，并對每個事件發(fā)生后的后果與威脅進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

由于此模型中利用故障樹表示了消防安全事故中的邏輯關(guān)系，因此為深入風(fēng)險(xiǎn)消防安全事故，需要構(gòu)建故障樹數(shù)學(xué)表達(dá)式。此次研究中使用布爾代數(shù)完成計(jì)算部分，通過布爾代數(shù)表示故障樹中各個事件的邏輯關(guān)系。假設(shè)消防安全故障樹由n個基本事件W組成，此部分事件均含有發(fā)生與不發(fā)生兩個類型。當(dāng)此事件發(fā)生時，Wi取值為1；當(dāng)此事件未發(fā)生時，Wi取值為0。設(shè)定此事件的發(fā)生概率為Pw，則其計(jì)算公式可表示為：

根據(jù)此公式推導(dǎo)出邏輯積，將此與公式（4）有機(jī)融合，對故障樹進(jìn)行分割，將最小分割體帶入原始模型中，得到最終的消防安全風(fēng)險(xiǎn)Bow-tie模型。

3 實(shí)現(xiàn)消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測

在上文中設(shè)定內(nèi)容的基礎(chǔ)上，將多個計(jì)算環(huán)節(jié)有序連接，實(shí)現(xiàn)消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測。根據(jù)Bow-tie模型分析結(jié)果，使用改進(jìn)層級分析法，得到可對消防安全問題進(jìn)行全面分析的風(fēng)險(xiǎn)等級劃分模型。

根據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測目標(biāo)，將獲取到的信息劃分為多個層級，并構(gòu)建比較矩陣，匯總多個層級指標(biāo)信息，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性進(jìn)行兩兩對比，得出比較矩陣，并對矩陣中的信息進(jìn)行歸一化處理，得到單一層級風(fēng)險(xiǎn)評定指標(biāo)序列[7]。使用此序列，完成總層次排序，得到消防安全風(fēng)險(xiǎn)等級。從高到低排序?yàn)闃O端風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)、較低風(fēng)險(xiǎn)以及可忽略風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級對消防安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，在控制的過程中需考慮到下述因素：①風(fēng)險(xiǎn)控制措施類型；②風(fēng)險(xiǎn)控制措施實(shí)施效果；③風(fēng)險(xiǎn)管理成本；④風(fēng)險(xiǎn)管理措施可行性；⑤管理措施持久性；⑥管理后剩余風(fēng)險(xiǎn)；⑦衍生風(fēng)險(xiǎn)。綜合上述因素，選擇最合適的風(fēng)險(xiǎn)管理方法，對消防安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管控。整理上文中設(shè)定內(nèi)容，保證每個計(jì)算環(huán)節(jié)連接合理，至此，基于模糊Bow-tie模型的消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法設(shè)計(jì)完成。

4 模型應(yīng)用分析

此次研究中提出了基于模糊Bow-tie模型的消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測方法，為確定模糊Bow-tie模型可應(yīng)用在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測過程中，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)進(jìn)行論證分析。

4.1? 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

本次實(shí)驗(yàn)中選取北部某城市某小區(qū)作為案例進(jìn)行分析，此小區(qū)于2000年竣工，住戶數(shù)量多達(dá)3000戶。收集此小區(qū)的現(xiàn)場資料，構(gòu)建相應(yīng)的Bow-tie模型。此模型中的風(fēng)險(xiǎn)樹事件見表1。

使用模糊分析法設(shè)定內(nèi)容，對表1中每個信息的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，由于涉及內(nèi)容較多，直接給出指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果，具體計(jì)算結(jié)果見表2。

將上表中內(nèi)容作為對照組，與文中方法進(jìn)行對比。由于此次研究中使用了Bow-tie模型，在對事件進(jìn)行分析時，需要增加消防安全風(fēng)險(xiǎn)后果指標(biāo)系數(shù)，并確定各個事件的排序結(jié)果，通過此結(jié)果確定文中方法的科學(xué)性。

4.2? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)的相關(guān)信息，得到模糊Bow-tie模型使用后的各個風(fēng)險(xiǎn)事件的權(quán)重以及排序，具體計(jì)算結(jié)果見表3。

分析表2、3內(nèi)容可知，表2與表3中各個事件的權(quán)重存在一定差異，但表2中各個事件的排序與表3中的事件排序基本一致，說明文中方法具有一定程度的應(yīng)用價(jià)值。與此同時，對表3中的內(nèi)容進(jìn)行分析可以看出，將風(fēng)險(xiǎn)后果作為權(quán)重計(jì)算內(nèi)容與衡量標(biāo)準(zhǔn)后，可進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果的可靠性，并選擇更為合理的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，給消防安全風(fēng)險(xiǎn)管理提出更為合理的意見。將表3中內(nèi)容使用模糊數(shù)表示，計(jì)算后可得到消防風(fēng)險(xiǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)值，進(jìn)一步將風(fēng)險(xiǎn)等級量化。通過風(fēng)險(xiǎn)值可確定不同風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生頻率，并對重點(diǎn)高風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行管理。綜合上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以確定，將模糊Bow-tie模型應(yīng)用到消防安全分析中，可得到更為可靠的風(fēng)險(xiǎn)等級結(jié)果，并使用其得到針對性風(fēng)險(xiǎn)管理控制意見。

5 結(jié)語

將模糊Bow-tie模型應(yīng)用到消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測后，可以對消防安全風(fēng)險(xiǎn)的起因以及風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后果進(jìn)行分析，為風(fēng)險(xiǎn)事故的定量分析提供基礎(chǔ)。由于消防風(fēng)險(xiǎn)事故無法使用明確的數(shù)據(jù)表示，需要使用模糊數(shù)對其進(jìn)行量化處理，以此確定不同風(fēng)險(xiǎn)事故的風(fēng)險(xiǎn)值與風(fēng)險(xiǎn)等級。研究過程中，使用了大量計(jì)算公式對模型的因素層進(jìn)行優(yōu)化，以確保因素選取過程中計(jì)算結(jié)果的可靠性。期望此次研究中提出的方法可為消防安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測提供參考。

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Fire safety risk monitoring method based on fuzzy Bow-tie model

Zheng Xiang

（McGatti County Fire and Rescue Section of Kashgar， Xinjiang Kashgar 844000）

Abstract： Without quantitative analysis of fire safety risk consequences during fire safety risk monitoring， the reliability of safety risk assessment results will be low. In this regard， a fire safety risk monitoring method based on the fuzzy Bow-tie model is proposed. The paper uses subjective risk probability and fuzzy theory to complete the fuzzy probability analysis of fire safety risk. The Boolean algebra is applied to the risk fault tree to construct the Bow-tie model of fire safety risk. The improved hierarchical analysis method is used to construct a risk classification model for fire safety risk monitoring. Experimental results show that the method can quantify the risk results， ensure the calculation accuracy of risk event weights， and further obtain more reliable results of risk grade division， which provides protection for fire safety risk management.

Keywords： Bow-tie model; triangular fuzzy number; risk prevention and control; fire safety accident; fault tree; hazard source