基于变权重模糊理论的火灾风险评价研究

张颜

(华北水利水电大学水利学院，河南 郑州 450000)

0 引言

近年来，随着我国经济的快速发展和建筑技术的不断进步，我国各大、中城市高层建筑的数量急剧增长，规模也越来越大。高层建筑人员集中和疏散困难的特点导致其火灾危险性和危害性远远高于普通建筑物。大型建筑物的火灾风险已成为国家和社会普遍关注的重大问题，对大型建筑物进行火灾风险评价是有效预防和控制事故发生的重要措施。

对火灾风险的评价需要综合考虑各个因素的影响，合理确定各个一级、二级指标的权重，这样才能使评价更为科学和准确。权重确定的方法有很多，大致可以分为两类：一类为主观赋权法;另一类为客观赋权法。主观赋权法主要包括专家调查法、层次分析法、多元分析法和模糊统计法等；客观赋权法主要包括熵值法、主成分分析法、均方差法、灰色关联度法和基于粗糙集的方法等。本文在使用层次分析法确定权重向量(常权向量)的同时，引入变权处理的思想，在管理水平模糊综合评判过程中，对指标权重值进行进一步变权处理，提高火灾风险水平评价结果的科学性和合理性。

1 火灾风险评估指标体系

1.1 指标体系

参考2013—2015年《中国消防年鉴》中的高层建筑重大火灾事故，结合相关专家的研究，将一级指标评定为：客观因素(F1)、人为因素

(F2)、建筑特性(F3)、主动防火措施(F4)、被动防火措施(F5)、应急力量(F6)、管理机制(F7)；将二级指标评定为：电气火灾(F11)、易燃易爆危险品(F12)、周边环境(F13)、气象因素(F14)、用火不慎(F21)、放火致灾(F22)、吸烟不慎(F23)、火灾荷载(F31)、建筑高度(F32)、建筑用途(F33)、建筑面积(F34)、人员荷载(F35)、内部装修(F36)、消防给水(F41)、灭火器材配置(F42)、防排烟系统(F43)、疏散诱导系统(F44)、火灾自动报警系统(F45)、自动灭火系统(F46)、消防扑救条件(F51)、防火间距(F52)、防火分隔(F53)、防火分区(F54)、疏散通道(F55)、耐火等级(F56)、消防应急预案(F61)、消防培训与演练(F62)、消防安全责任制(F71)、消防设施维护(F72)、消防组织管理(F73)、隐患整改落实(F74)。每个一级指标Fi(i=1，2，…，7)受多个相对应的二级指标Fij(j∈Ni，Ni为二级指标数)的影响。指标体系图如图1所示。

1.2 评价矩阵

应用前文所述的评价指标体系对火灾风险水平进行评价，首先要确定管理水平评语集。M是对火灾风险水平描述的模糊集合，其中m1代表优，m2代表良，m3代表中，m4代表差。为了评价火灾风险，必须实现将火灾风险水平从定性描述到定量描述的转变，给评语集赋

图1 火灾风险指标体系图

予相应的具体数值，λ={λ1，λ2，λ3，λ4}=(7，5，3，1)。

根据火灾风险水平评价指标体系和管理水平评语集，各一级评价指标的评价矩阵为

(1)

二级评价指标Fij对各评语的隶属度向量构成评价矩阵Wi，可采用德尔菲专家法确定其隶属度向量。

2 火灾风险评估指标变权向量确定

2.1 常权向量的确定

首先，需要利用层次分析法以确定一级和二级指标常权重向量。

2.1.1 二级指标常权重向量的确定

对各二级指标关于其所属一级指标的重要性进行两两比较，构造判断矩阵Di

(2)

Di为正互反矩阵，i=1，2，…，7；j∈Ni，Ni为第i个一级指标所对应的二级指标的数量。djj=1表示第j个二级指标对自己来时同等重要，dij=1/dji；dij>1表示第i个指标比第j个指标重要；dij<1表示第j个指标比第i个指标重要，具体情形见表1。

表1 标度及其意义

注：标度2，4，6，8，1/2，1/4，1/6，1/8及其代表意义介于其中。

然后，需要进行层次单排序及一致性检验，将判断矩阵的最大特征值(可用Matlab求出)所对应的特征向量归一化，即可得到各二级指标相对于一级指标的常权重向量。

2.1.2 一级指标常权重向量的确定

对各一级指标关于火灾风险管理水平的重要性进行两两比较，构造判断矩阵E

(3)

同二级指标权重确定方法一样，先利用Matlab求出E的特征向量，将其归一化即可求得各一级指标常权重向量。

在构造判断矩阵进行两两比较时，受认识主观性和片面性的限制，判断矩阵可能会出现严重的偏差，导致权重向量误差过大，造成管理水平评价不合理、不准确等情况。为避免此类情况所造成的影响，可以用一致性指标对判断矩阵进行一致性检验，用C来表示，则

(4)

式中，C的绝对值越小，判断矩阵一致性程度就越高；当C=0时，判断矩阵是一致的。n为判断矩阵的阶数。

用F表示随机一致性指标，令

(5)

表2 不同阶数的判断矩阵所对应的随机一致性指标值

2.2 变权向量的确定

设二级指标(F11，F12，F13，F14)的常权向量(a11，a12，a13，a14)经过变权处理后的权重向量为(b11，b12，b13，b14)则

(6)

3 基于变权重模糊综合评判法的火灾风险评估

3.1 对各一级指标进行模糊综合评价

对火灾风险一级评价指标进行模糊综合评价，计算公式如下

Ni=Bi×Wi

(7)

式中，Bi(i=1，2，…，7)为二级指标Fij相对于一级指标Fi的权重向量，其中bij(j∈Ni)为aij经式(6)变权处理后的权重值。

3.2 对火灾风险水平进行模糊综合评价

根据各一级评价指标的模糊综合评价值，运用公式(8)可求得火灾风险的模糊综合评价

(8)

4 应用案例

4.1 单位简介

某高层商住楼位于河南省郑州市郑东新区，楼高97m，地上27层，主要做商场以及公建配套使用，其中第5层为结构转换层，6层及以上为住宅，地下2层，作为停车库和设备机房使用。根据其起火的可能性以及利用专家评分等方法对每层指标的影像因素的重要性进行量化，通过对指标之间的相互比较，构建出判断矩阵。

4.2 评价指标权重确定

4.2.1 常权向量的确定

经过7个维度共40个指标的两两比较后得到判断矩阵如下

A3=[0.373 8 0.098 3 0.154 8 0.059 8

0.280 0 0.0333]

A4=[0.254 2 0.386 6 0.063 2 0.157 4

0.039 6 0.099 1]

A5=[0.250 4 0.042 8 0.064 1 0.100 6

0.159 6 0.382 5]

0.067 6 0.031 2 0.354 3]

4.2.2 变权重向量的确定

运用式(6)对指标常权重向量进行变权处理，得到二级指标权重向量如下

B3=[0.485 1 0.051 1 0.106 8 0.031 5

0.306 6 0.018 9]

B4=[0.271 0 0.473 9 0.043 7 0.111 9

0.021 8 0.077 5]

B5=[0.427 5 0.023 2 0.041 1 0.071 8

0.143 1 0.293 3]

0.063 2 0.033 9 0.012 8 0.266 8]

4.3 评价指标隶属度向量的确定

经过10个相关领域的专家3轮打分确定的二级指标对评语集的隶属度向量如下

4.4 模糊综合评价

4.4.1 对一级评价指标的模糊综合评价

将Bi和Wi的值代入式(7)可求得各一级评价指标对评语集中各评语的隶属度向量如下

继续进行归一化处理后得

4.4.2 对该高层商住楼火灾风险进行模糊综合评价

将一级指标评价结果W=[N1N2N3N4N5N6N7]作为评价矩阵，将其代入式(8)可得

以上结果即该高层商住楼火灾风险水平对评语集M的隶属度向量。由此可见该商住楼对火灾风险管理的水平良好，且管理水平的量化值β=P×λT=5.301 5。

5 结语

在已建立的火灾风险评估指标体系的基础上，本文运用层次分析法确定各指标的常权向量，并对其进行变权处理，运用模糊综合评价模型对火灾风险进行综合评价。评价所得结果与该高层建筑群的实际管理水平一致，说明基于变权重的模糊综合评价法对火灾风险评估具有可行性和实用性。