基于直觉模糊集的高速列车乘客车厢火灾风险评估

王 萍，朱 杰，程友鹏

(1.四川师范大学工学院，四川 成都 610101；2.四川省高校公共火灾防治技术重点实验室，四川 成都 610101)

近年来，我国高速铁路迅猛发展，取得了举世瞩目的成就。截止2017年底，我国建成通车的高速铁路运营里程已达到2.5万km以上，居世界首位。然而，高速列车空间较狭小、气密性良好且人员密集，如果高速列车乘客车厢内发生火灾，将会造成巨大的人员伤亡和财产损失。因此，对高速列车乘客车厢火灾风险进行科学的分析和评估，进而提出有效的预防措施，对减小和避免高速列车乘客车厢火灾造成的人员伤亡和财产损失具有重要的意义。

高速列车乘客车厢火灾风险评估存在多种不确定性和模糊性，可考虑通过模糊信息对专家的主观经验与列车客观实际情况进行综合评价。Zadeh[1]于1965年提出了模糊集理论，指出在不确定性环境评价中，可采用隶属度指标来衡量对事物的赞成程度；Kaufmann[2-3]基于模糊集理论，提出采用隶属度和非隶属度的集合对事物进行更精确的评价，并定义了直觉模糊集的概念。目前，直觉模糊集的方法在风险评估领域的应用比较广泛，如李淑娟等[4]基于直觉模糊集理论对萨北油田调剖剂性能进行了评价，得出的结论对我国油田制定调剖方案具有重要的意义；米红甫等[5]采用模糊理论对建筑物火灾风险进行了评估，得出某建筑物的风险水平为“中”；陈曼英[6]基于模糊理论对地铁火灾风险等级进行了评估，得出地铁火灾风险程度为“较安全”，并在此基础上研究了地铁火灾的控制方法。直觉模糊集对人们在风险评价过程中出现的犹豫度[7]给出了充分的理论依据，因此采用直觉模糊集的方法来评价高速列车乘客车厢火灾的风险较为可靠。

目前国内外学者已对高速列车火灾的燃烧特性、烟气蔓延规律以及人员疏散等进行了大量的研究，但直觉模糊集方法在高速列车火灾风险评价领域的应用研究较少，采用该方法对高速列车乘客车厢火灾风险进行评估的研究更是鲜见报道。为此，本文采用直觉模糊集方法，以CRH380A高速列车为例，对其乘客车厢火灾风险进行了评估。首先构建高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系；然后利用直觉模糊熵公式计算各指标因素的权重；最后根据直觉模糊加权几何算子将各指标因素的权重与专家的评估结果矩阵进行信息融合，得出该列车乘客车厢火灾风险评价的等级。

1 理论基础

火灾风险评估是对目标对象可能面临的火灾危险、被保护对象的脆弱性、控制措施的有效性、后果的严重度以及上述各因素综合作用下的消防安全状况进行评估的过程[7]。为了克服火灾风险评估过程中的不确定性，本文采用直觉模糊集的方法对CRH380A列车乘客车厢的火灾风险进行了评估。

1.1 直觉模糊集的定义

定义1：设X是一个给定的论域，直觉模糊集定义[2]如下：

A={μA(x),vA(x)|x∈X}

(1)

在上式中，μA(x):X→[0,1]为A的隶属度函数，vA(x):X→[0,1]为A的非隶属度函数，且对∀x∈X,0≤μA(x)≤1,0≤vA(x)≤1,0≤μA(x)+vA(x)≤1。其中，犹豫隶属度πA(x)=1-μA(x)-vA(x),且πA(x)∈[0,1]。为方便起见，称a=(μ,v)为一个直觉模糊数。

1.2 直觉模糊加权几何算子

定义2:设aj=(μj,vj)(j=1,2,…,n)为一组直觉模糊数，那么直觉模糊加权几何(Intuitionistic Fuzzy Weighted Geometric,IFWG)算子[8]定义如下：

IFWG(a1,a2,…,an)

(2)

1.3 指标权重的确定

定义3：基于直觉模糊数中隶属度与非隶属度的差异|μA(xi)-vA(xi)|以及本身存在的犹豫隶属度πA(xi)，薛琦等[9]提出了一种新的直觉模糊熵计算公式，定义如下：

(3)

利用公式(3)可计算评价矩阵中直觉模糊数的熵值Eij，再通过下式计算指标的权重[10]：

(4)

2 高速列车乘客车厢火灾风险评估

2.1 构建高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系

本文在对高速铁路管理公司充分调研的基础上，分别从人员、设备、环境和管理四个方面出发，通过对高速列车火灾风险的影响因素进行详细分析，并依据评价指标体系的构建原则，在陈曼英等[6]建立的地铁火灾风险评价指标体系的基础上，初步建立了高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系，该指标体系由4个一级评价指标、15个二级评价指标组成，详见表1。

2.2 高速列车乘客车厢火灾风险评价

基于构建的高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系，本文邀请列车运行管理部人员、列车驾驶人员、消防技术人员和两名乘客共5名评价人员(D1，D2，D3，D4，D5)对评价指标体系中各指标因素进行评价，评价标度为“1、2、3、4、5、6、7”，分别代表安全等级为“非常危险(ED)、很危险(VD)、危险(D)、一般安全(GS)、安全(S)、很安全(VS)、非常安全(ES)”，每一安全等级对应的直觉模糊数a=(μ,v,π)见表2[2，11]。

表1 高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系

表2 评价标度矩阵[2，11]

将专家评价标度矩阵转换为二级评价指标的直觉模糊数评价矩阵，其结果见表3。

表3 二级评价指标的直觉模糊数评价矩阵

高速列车乘客车厢火灾风险评价的具体步骤如下：

(1) 根据公式(3)计算直觉模糊熵，并利用公式(4)计算出各二级评价指标的权重：

wU1=(0.288 4,0.313 0,0.398 6)；

wU2=(0.212 1,0.161 4,0.212 1,0.223 8,0.190 6)；

wU3=(0.246 5,0.305 4,0.232 5,0.215 6)；

wU4=(0.331 0,0.317 6,0.351 4)

由计算得出的二级评价指标权重可以看出：人员因素中，工作人员的消防技能指标u13的权重较大；设备因素中，防排烟系统指标u24的权重较大；环境因素中，车用材料燃烧性能指标u32的权重较大；管理因素中，定期消防安全检查指标u43的权重较大。

(2) 利用直觉模糊加权几何算子，通过公式(2)对二级评价指标的直觉模糊数评价矩阵进行信息融合，从而得到一级评价指标的直觉模糊数评价矩阵，见表4。

表4 一级评价指标的直觉模糊数评价矩阵

(3) 根据公式(3)计算直觉模糊熵，并利用公式(4)计算出各一级评价指标的权重为wA=(0.204 5,0.284 7,0.240 5,0.270 3)。由计算得出的一级评价指标权重可以看出：在4个一级评价指标中设备因素指标所占的权重较大。

(4) 利用直觉模糊加权几何算子，通过公式(2)对一级指标的直觉模糊数评价矩阵进行信息融合，得到目标层的直觉模糊数评价矩阵，见表5。

表5 目标层的直觉模糊数评价矩阵

(5) 根据公式(3)计算直觉模糊熵，并利用公式(4)计算出评价人员的权重为wD=(0.198 8,0.199 4,0.204 8,0.190 7)；然后，利用直觉模糊加权几何算子，通过公式(2)对目标层的直觉模糊数评价矩阵进行信息融合，从而得到目标层最终的直觉模糊数评价结果为a=(0.579 3,0.295 2,0.125 5)。

(6) 通过直觉模糊数的距离测度公式[12]，计算最终评价结果与最初的评价标度之间的距离d，得到：d1=0.449 3,d2=0.339 3,d3=0.229 3,d4=0.204 8,d5=0.069 3,d6=0.055 2,d7=0.165 2。根据计算出的距离，可以得出最终评价结果与专家评估值中的“6” 最接近，其安全等级为“很安全”(见表2)。

综上可见，在直觉模糊集[13]环境下，利用直觉模糊熵公式[14-15]计算各评价指标权重和评价人员权重，将各评价人员的评价信息融合成一个直觉模糊数，并通过直觉模糊数的距离测度公式，计算融合信息与各评价标度之间的距离，最终得出CRH380A高速列车乘客车厢火灾风险的评价等级为“很安全”。

根据上述火灾风险评价过程可知：预防和控制高速列车乘客车厢火灾的关键必须从人员、设备、环境、管理四个方面着手，以减少火灾事故所带来的人员伤亡和经济损失。首先，要提高工作人员的消防技能和避难自救能力，以便能在火灾发生时引导乘客及时避开危险；其次，过安检时，要严格检查乘客的行李，避免乘客携带打火机、酒精性饮料等危险物品，并且严格限制乘客和乘务人员的行李重量，减少火灾荷载，降低火灾发生的危险性；最后，工作人员要定期对高速列车的消防安全进行检查，以减少安全隐患。

4 结论与建议

本文采用直觉模糊集的方法对高速列车乘客车厢火灾风险进行评估，得到如下结论：

(1) 从人员、设备、环境和管理四个方面构建高速列车乘客车厢火灾风险评价指标体系，确定各评价指标权重，并通过信息融合得到CRH380A高速列车乘客车厢火灾风险的评价等级为“很安全”，这与实际情况相符合，从而验证了直觉模糊集方法运用于高速列车乘客车厢火灾风险评估的可行性和可靠性。

(2) 通过计算得出的评价指标权重可以看出：在4个一级评价指标中，4个评价指标所占的权重差距不大，而二级评价指标中各指标所占的权重有明显的差别。因此，综合一级、二级评价指标的权重和高速列车的实际情况，控制高速列车乘客车厢火灾风险的关键须从消防技能、乘客行李和防排烟系统着手。在消防技能和避难自救能力方面，应对工作人员进行定期消防培训和演练，并在每节车厢贴上防火逃生知识宣传图；在乘客行李[16]方面，工作人员应对乘客的行李进行严格检查和限制，以减少高速列车乘客车厢火灾的风险性；在防排烟系统方面，可通过烟气和人员疏散[17-18]模拟，分析得出排烟口的最佳位置、大小、数量和排烟风机功率。

(3) 本文仅提出了防排烟系统设计的简略方案，在后续的研究过程中，可考虑对高速列车单车厢和多车厢不同运行状态、不同火源位置、不同通风条件等多场耦合条件下车厢内烟气羽流蔓延过程和人员疏散情况进行仿真模拟与分析，以便得出防排烟系统设置的最佳方案。另外，本文仅对高速列车乘客车厢火灾风险进行了评价，后续亦可考虑对餐车、动力车厢等的火灾风险进行评价。然而，由于不同的车厢，致灾因素也会有所不同，因此评价指标体系也需做相应的调整。