基于WSR-可拓云理论的地铁车站火灾安全评价

姜志豪 秦华礼

(东北大学资源与土木工程学院 沈阳 110004)

0 引言

地铁因其环保、舒适、快捷等特点成为了许多出行者的首选交通方式。但同时，地铁交通也存在诸多安全问题：地铁车站具有空间封闭、出口数量有限、人流密集等特点，一旦发生火灾，极易造成严重的后果。因此，科学的评价地铁车站火灾安全等级，依据评价结果有针对性的进行地铁车站火灾预防工作具有十分重要的意义。

目前，国内外很多学者在火灾安全评价方面都进行了大量的研究，MITCHELL J F[1]基于蒙特卡洛分析法，提出了以行为因素、设备因素和环境因素为一级指标的火灾风险评估模型；HANEA D等[2]依据火灾事故的初始统计数据，提出了基于贝叶斯网络的火灾人员伤亡风险模型；王建波等[3]采用主成分分析法对评价指标体系进行降维处理，最后将各指标数据作为RBF神经网络输入,得到地铁车站火灾安全评价值；杨阳等[4]针对地铁车站火灾安全评价指标的模糊灰色性，提出了基于FPP-Grey的地铁车站火灾安全灰色聚类评价模型。

上述学者从不同角度对地铁车站火灾风险评价进行了研究，但仍存在一些不足：一是在指标体系权重的计算上无法同时兼顾主观性和客观性；二是部分安全评价方法的选取没有考虑评价中存在的指标量化模糊和边界的不确定问题。为解决上述问题，首先基于WSR理论，构建地铁车站火灾安全评价指标体系；然后，基于博弈论思想对主客观权重进行修正，得到地铁车站火灾评价指标组合权重；最后，结合物元可拓理论和云模型理论，提出基于可拓云理论的地铁车站火灾安全评价模型，并以沈阳地铁车站的实际情况为例进行评价，有针对性的为地铁车站火灾的预防工作提供建议。

1 地铁站火灾风险评价指标体系的构建

WSR(物理-事理-人理)方法论由中国著名系统科学专家顾基发教授和朱志昌博士首次提出。将WSR理论运用到构建地铁车站火灾安全评价指标体系，其中，物理表示应用于防火、消火的物质因素及设备因素，即地铁车站中用于预防、预警火灾的设备设施，以及火灾发生后用于控制火势、应急救援的设备设施等；事理表示火灾前后的行为因素，即地铁车站防火管理工作、日常检查工作及火灾发生后的应急响应工作等；人理表示地铁站内的人员因素，即车站员工及乘客的心理素质和消防应急知识储备、车站人员数量及分布等。

基于WSR理论，将物理、事理、人理具体划分为管理因素、设备因素、设计因素以及人员因素4个维度，构建地铁车站火灾安全评价指标体系，如表1所示。

表1 地铁车站火灾安全评价指标体系

2 指标权重的计算

地铁车站火灾安全评价指标权重的取值是否准确，直接影响评价结果的准确性和合理性。以往的研究往往采用单一的赋权方法，难以兼顾指标权重的主观性和客观性。笔者采用主观赋权方法中的G1法和客观赋权方法中的熵权法，基于博弈论的思想计算,2种方法的线性组合系数，通过组合赋权修正单一方法导致的权重片面性问题，计算步骤如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(3)基于博弈论的思想[7]，确定用于组合赋权的各权重的线性组合系数λ1、λ2，并计算组合权重wj,见式(5)—式(7)。

(5)

(6)

(7)

利用博弈论对G1法和熵权法得到的权重进行修正，使得结果的主观因素和客观因素达到平衡状态，较传统单一赋权法更能兼顾主观性和客观性。

3 基于可拓云的地铁火灾风险评价模型

3.1 确定待评物元

物元可拓理论把物元理论和可拓学融合在一起，将物元记作1个有序的三元组，利用可拓学能够很好的解决矛盾问题的特点，来解决不确定性事物的评价问题。有序的物元组记作：R=(N,C,V)。其中，R表示待评物元，N表示所评价事物的名称，C={C1,C2…Cn}表示被评价事物的特征指标集，V={V1,V2…Vn}表示特征的量值集。云模型以期望值Ex、熵值En、超熵He作为描述待事物的数字特征值，利用特征值转化为的云滴图求得隶属度，能够很好的解决评价指标边界的模糊性问题。

将物元可拓理论中的特征量值集V={V1,V2…Vn}用正态云模型(Ex,En,He)代替，将描述待评事物的双约束区间[Cmin,Cmax]转化为正态云模型参数，转化公式如下[8]：

(8)

(9)

He=s

(10)

将云模型理论的模糊性和不确定性推理与物元可拓理论的定性定量指标兼有的特点相结合，从而实现对评价过程随机性和模糊性的数学描述[9]。待评物元表达式为：

(11)

3.2 确定地铁车站火灾安全等级标准云

根据地铁车站火灾事故的特点、相关法律法规的要求及各领域专家意见，结合已有的相关危险等级的划分方法，把地铁站火灾安全等级划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级，进而将23个地铁车站火灾风险评价二级指标安全等级进行界限划分，如表2所示。运用式(8)—式(10)计算正态云模型参数，可得到地铁站火灾风险等级标准云模型，如表3所示。

表2 地铁车站火灾安全等级

表3 地铁车站火灾风险评价二级指标安全等级标准云

3.3 确定关联度判断矩阵

为了确定地铁火灾安全等级，需要计算各评价指标对应于各安全等级的隶属度。依据可拓云理论及地铁火灾风险评价的实际特点，将待评的各项指标视作云滴，则对各指标隶属度的求解工作就转变为求解云关联度判断矩阵K的工作。云关联度的计算方法如下[10]：

(1)根据地铁车站火灾安全等级评价二级指标安全等级的界限划分情况，由式(8)—式(10)计算正态云模型参数(E)x,En,He)；

(3)由公式(12)计算各指标对应的云关联度

(12)

(4)重复上述计算过程1 000次，取1 000次结果的中位数作为最终的云关联度结果。

汇总各指标的云关联度，得到云关联度判断矩阵K。

(13)

3.4 评判地铁车站火灾安全等级

利用指标组合权重和云关联度判断矩阵，可算得综合判断矩阵Z，基于最大隶属度原则，可最终确定地铁车站火灾安全等级。

Z=WK=(z1,z2,z3,z4)

(14)

4 案例分析

以沈阳地铁十号线淮河街沈医二院站为实例，对其火灾安全等级进行评价。淮河街沈医二院站站台设置通向站厅用作疏散的楼梯、扶梯共7部；站厅层至站台层左右两侧均设置2台上、下行扶梯和1部1 m宽楼梯，中间设置一部2.4 m宽楼梯；站厅层共有4个闸机口；通往地面共有3个疏散出口；车站内设有单口消火栓、自动喷水灭火系统、磷酸铵盐手提式干粉灭火器等消防设施；整个车站的安全管理制度、消防巡查制度和火灾应急预案齐全。

4.1 确定待评物元

为确定沈阳地铁十号线淮河街沈医二院站火灾安全等级，邀请2名地铁车站安全管理人员、3名消防领域专家、3名安全管理专家，对淮河街沈医二院站进行实地检查，以100分制给出相应的指标量化分数。综合汇总各专家的评分结果，以平均值作为淮河街沈医二院站火灾安全各指标的分值，建立4个一级指标对应的待评物元。

4.2 权重计算

表4 各指标主客观权重及组合权重

续表4

4.3 计算云关联度矩阵

根据表3的地铁车站火灾安全等级界限云模型，将待评价的各项指标视作云滴，计算各指标关于4个安全等级云关联度判断矩阵。云关联度如表5所示。

表5 各指标云关联度矩阵

4.4 计算评价等级

利用式(8)，可计算地铁车站火灾等级综合判断矩阵为[0.247 9,0.063 2,0,0],根据最大隶属度原则，可以确定待评价地铁站的火灾风险等级为Ⅰ级，属于安全状态。

4.5 评价结果分析

根据各指标的云关联度矩阵，评价指标中乘客的身心素质、乘客消防安全意识2项指标隶属于Ⅱ级，属于良好状态；其他指标隶属于Ⅰ级，属于安全状态。在日常的安全管理工作中应加强消防安全培训的力度，制定严格的考核制度，以增强车站工作人员的消防应急知识储备。

评价指标中车站火灾应急预案、应急疏散广播、工作人员身心素质指标隶属于Ⅰ级，属于安全状态，但与Ⅱ级隶属度比较接近，在日常的安全管理工作中应有针对性的做重点管理。

5 结论

(1)基于WSR理论，并结合相关法律法规的要求，筛选出一级指标4个，二级指标23个，构造地铁车站火灾安全评价体系。

(2)分别运用G1法和熵权法计算地铁车站火灾安全评价指标的主观权重和客观权重，并采用基于博弈论思想的主、客观组合赋权法来确定安全评价指标的综合权重。组合权重不仅考虑了专家评判的主观因素，而且也考虑了指标值的离散程度对其权重客观性的影响。

(3)建立基于可拓云理论的地铁车站火灾安全等级评价模型，一方面，物元可拓理论可以很好的解决评价过程中的指标量化问题；另一方面，云模型理论可以有效的解决评价过程中指标等级划分的随机性和不确定性。利用该评价模型对沈阳地铁十号线淮河街沈医二院站进行了火灾安全等级评价，确定其火灾风险等级为Ⅰ级，属于安全状态。

(4)根据评价结果，淮河街沈医二院站的地铁车站火灾安全评价指标中，乘客身心素质、乘客消防安全意识、车站火灾应急预案、应急疏散广播、工作人员身心素质共5项指标的安全等级偏低，在日常的消防管理工作中应有针对性的重点关注与改进。