民用建筑火灾风险预测模型与应对措施

文／罗广普 山东宏雁电子系统工程有限公司 山东济南 250000

引言：

在现代城市生活中，民用建筑火灾事故时有发生，对人们的生命和财产安全构成严重威胁。因此，通过构建火灾风险预测模型，深入研究火灾的关键因素，并提出科学的防控应对措施，对于减少火灾发生的可能性和提高火灾应对效率具有重要意义。本文旨在通过对火灾发生的关键因素进行深入剖析，构建全面的火灾风险预测模型，并在此基础上制定科学的应对策略。

1.民用建筑火灾风险现状

民用建筑火灾在2021 年呈现出令人担忧的风险现状。根据相关数据显示，全国消防救援队伍共接报火灾74.8万起，造成1987 人死亡、2225 人受伤，直接财产损失高达67.5 亿元。这一系列数字反映出民用建筑火灾对人民生命安全和财产安全构成了严重威胁。

尤其值得关注的是，冬春季节成为火灾的高发期，共发生火灾43.7 万起，死亡人数达到1131 人，分别占总数的58.6%和57.5%。这一情况明显多于夏秋季节，尤其在春节期间，火灾高峰更是引起极大关切。夜间火灾亡人数集中，22 时至次日6 时的火灾虽只占总数的17.3%，但亡人数占比却高达41.9%。这表明夜间火灾的危害性较大，应引起更加密切的关注与防范。

另一个引人关注的问题是，住宅火灾虽然起数只占总数的34.5%，但却造成了73.8%的亡人，这说明在居民生活领域内火灾的危险性极高。电气问题仍然是引发火灾的首要原因，占比高达28.4%。值得注意的是，在较大以上的火灾中，有1/3 是由电气原因引发的，其中以电气线路故障占据主导地位，占近八成。这凸显了对电气设备和线路的维护与管理的迫切需求，以降低火灾的发生概率。

2.火灾风险预测模型构建

2.1 影响火灾的关键因素分析

2.1.1 建筑结构与材料

在火灾风险预测模型的建构中，建筑结构与材料的分析显著影响火灾的发生与发展。建筑结构直接决定了火灾蔓延的路径和速度，以及在火灾中建筑的稳定性。高楼层、复杂布局可能导致火势扩散的难度加大，而合理的建筑结构设计则能够提供更为安全的疏散通道。技术上，通过三维模拟和计算机辅助工程分析，能够深入评估建筑结构在火灾中的承受能力、热响应以及结构变形情况，从而为模型提供更为准确的数据。

与此同时，建筑所采用的材料直接关系到火灾的燃烧特性和火势的蔓延速度。不同材料具有不同的燃烧温度和释放有毒气体的能力，因此模型需充分考虑材料的选择对火灾的影响。通过深入了解各种材料的物理和化学性质，包括燃烧时的产物和燃烧速度，有助于建立更为精准的模型，准确模拟火灾中材料的行为。

2.1.2 电气设备与用电安全

在火灾风险预测模型的构建中，电气设备与用电安全成为至关重要的关键因素。电气设备的故障和用电不当直接关系到火灾的发生和扩散。首先，模型需深入分析电气设备的运行状态，特别是对于电气线路的稳定性和用电负载的合理分配进行全面评估。不当的用电负载和电气线路故障都可能导致火源的产生，从而增加火灾的发生概率[1]。

其次，用电安全的问题也是影响火灾风险的重要因素。不合规的用电操作和设备维护不善可能导致电气设备过载、短路等问题，从而引发火灾。模型需要考虑电气设备的使用环境、维护状况以及操作规范，以全面评估电气设备与用电安全对火灾风险的贡献。

因此，模型的构建需要运用电气工程和安全管理的知识，通过实时监测电气设备的运行状况、检测潜在的故障风险，以提前识别潜在的火灾风险。深入了解电气设备的故障模式、过载情况和防护装置的性能，有助于模型更准确地预测电气设备与用电安全在火灾发生过程中的影响。

2.1.3 人员密集度与疏散通道

在火灾风险预测模型的建构中，人员密集度与疏散通道成为至关重要的关键因素，直接关系到火灾时的人员安全和疏散效率。首先，模型需要深入分析建筑或场所内人员密集度的分布，考虑人员聚集区域的安全出口数量和位置。高密集度区域的人员疏散困难，容易导致拥堵和混乱，进而影响火灾疏散的效率，增加伤亡风险。

其次，疏散通道的合理性和通畅性对于火灾的发展至关重要。模型需要评估疏散通道的宽度、布局和可达性，以及与人员密集区域的关联。不合理的疏散通道设计可能导致疏散拥堵和阻塞，加剧火灾造成的风险。特别是在人员密集度高的区域，必须确保疏散通道的设计和设置符合安全标准，以提高火灾发生时的疏散效率。

因此，模型需要结合建筑工程学和人流动力学等方面的知识，通过模拟人员在火灾条件下的行为，评估人员密集度对于疏散通道的影响。

2.2 数据采集与处理

2.2.1 火灾历史数据

火灾风险预测模型的建立中，火灾历史数据的采集与处理显得至关重要。通过表1 所示的火灾历史数据，可以看到在2017 年至2020 年的四年间，火灾起数相对较为稳定，分别为28.1 万、23.7 万、23.3 万和25.2 万起。然而，到了2021 年，火灾起数突然激增至74.8 万起，2022 年更进一步上升至82.5 万起。这明显的趋势变化引发了对火灾风险的关注。见图1。

表1 火灾历史数据和模型预测结果的对比结果

图1 2017-2022 年全国火灾起数（万起）

这些数据的采集与处理有助于更好地理解火灾的发展趋势和规律。通过表1 可以看出在过去的几年中，火灾发生的频率呈现出明显的不规律性，特别是2021 年和2022 年，火灾起数的急剧增加可能与某些因素的变化有关。这种趋势的变化对于构建火灾风险预测模型具有重要的参考价值，为预测未来可能的火灾风险提供了重要的数据基础。

2.2.2 建筑结构参数

对于火灾风险预测模型的构建，建筑结构参数的数据采集与处理是至关重要的一环。通过仔细收集和分析建筑结构的相关数据，能够更全面地了解建筑的类型、高度、楼层布局等关键参数。这些参数在火灾发生后直接影响火势的蔓延路径和人员疏散的顺畅性。通过深入研究建筑结构参数的变化趋势，可以发现可能存在的潜在风险，为火灾风险模型提供更为准确的数据基础。

建筑结构参数的数据处理也涉及对不同建筑类型和结构特点的分类和分析。这有助于理解不同建筑结构在火灾条件下的响应和行为。例如，高层建筑可能面临更复杂的火灾扩散问题，而低矮建筑可能更容易实施疏散[2]。通过系统地整理和处理这些数据，能够为建立火灾风险模型提供更具深度和细致度的信息，为采取有效的火灾预防措施提供科学依据。

2.2.3 安全设备状态

在火灾风险预测模型的构建过程中，关于安全设备状态的数据采集与处理显得尤为关键。通过搜集和分析安全设备的相关数据，能够全面了解建筑内部的安全防护装置、灭火设备等的运行状态和可用性，这些数据直接关系到火灾爆发后的应急响应和控制能力。深入研究安全设备的状态变化趋势有助于发现潜在的安全隐患，为火灾风险模型提供更准确的数据支持。

安全设备状态的数据处理也包括对设备性能、定期维护和保养等方面的分析。这有助于更好地评估安全设备的可靠性和稳定性，为火灾发生后的紧急情况提供有效的支持。通过系统整理和处理这些数据，能够为建立火灾风险模型提供更为深刻和详实的信息，为制定科学有效的防范策略提供有力的参考。

2.3 火灾风险模型建立

2.3.1 统计模型

火灾风险模型的建立中，统计模型扮演着重要的角色，其中一种常用的方法是logistic 回归模型。该模型通过考虑多个影响因素，如建筑结构、人员密集度、电气设备状态等，来估计火灾发生的概率。具体而言，logistic 回归模型的数学表达如下：

其中，P（火灾发生）表示火灾发生的概率，e 是自然对数的底，β0，β1，…，βn是模型的参数，x1，x2，…，xn是模型考虑的各个因素的取值。

在logistic 回归模型中，模型的参数需要通过训练数据进行估计，通常采用最大似然估计等方法。这些参数反映了各个因素对于火灾概率的影响程度，正值表示正相关，负值表示负相关。模型的训练还需要考虑过拟合和欠拟合等问题，以确保模型的泛化性能[3]。

通过logistic 回归模型，能够对不同因素的权重进行量化，进而计算出火灾发生的概率。这为预测火灾风险提供了一种结构化、可解释的方法，使决策者能够更好地了解不同因素对火灾风险的贡献，从而采取有针对性的预防措施。

2.3.2 机器学习方法

在火灾风险模型建立的过程中，机器学习方法作为一种强大的工具被广泛运用。以支持向量机（SVM）为例，这是一种有效的机器学习分类模型，特别适用于处理复杂的非线性关系。SVM 的数学表达式如下：

其中，f(x）是决策函数，x 是输入数据，αi是训练样本的权重，yi是样本的类别标签，xi是支持向量，〈xi，x〉表示内积，b 是模型的偏置项。

在机器学习方法中，数据的特征工程是至关重要的。对于火灾风险预测，特征可以包括建筑结构参数、人员密集度、电气设备状态等。通过在训练阶段对大量数据进行学习，SVM 能够学到复杂的非线性关系，使得模型在预测时能够更加准确[4]。

在训练模型时，需要进行参数优化，如选择合适的核函数、调整正则化参数等。这些参数的选择对于模型的性能和泛化能力至关重要。

2.4 预测模型在实际案例中的应用效果评估

在某城市的一个商业综合体，为提高火灾安全管理水平，采用了火灾风险预测模型进行评估。该商业综合体在过去几年的火灾历史数据和模型预测结果的比较结果如表1 所示。

通过此案例的实际应用，可以发现预测模型在较为准确地估计商业综合体火灾起数方面取得了良好的效果。模型的预测值与实际值相差较小，表现出对火灾风险的较为敏感的特点。这使得商业综合体管理者能够提前了解潜在的火灾风险，采取相应的防范措施，有效降低了火灾发生的可能性，提高了商业综合体的整体安全性。

3.应对措施研究

3.1 预防与减缓火灾发展

3.1.1 消防设施与设备更新

为有效预防和减缓火灾的发展，关键之一是基于火灾风险预测模型的指导，对消防设施与设备进行及时更新和维护。预测模型的数据分析能力可用于确定哪些区域的火灾风险较高，从而有针对性地优化和更新相关设备。首先，需要借助模型结果进行定期的检查和评估，确保所有消防设备（如灭火器、灭火器具、喷水系统等）的状态良好且能够正常运作。这包括检查设备的完整性、电池或能源供应的有效性以及触发机制的敏感性。随着技术的进步，基于预测模型的分析结果，更新消防设备也需要考虑引入先进的火灾识别和报警系统，以及自动灭火装置。预测模型通过提供对火灾可能性的更准确地认知，有助于合理配置和更新消防设备，提高火灾的检测准确性，从而加速应急响应。此外，预测模型还可以为确定灭火器具的种类和数量提供指导，确保其充足且适用于建筑的不同区域。通过结合预测模型的数据，可以更好地识别高风险区域，如厨房或电气设备房间，从而确保更多的灭火设备投放。

3.1.2 定期安全检查与维护

实施定期的安全检查与维护是预防和减缓火灾发展的关键举措，同时也可结合预测模型的数据指导。基于模型的风险评估，建立起系统的安全检查计划，包括定期对建筑内部的电气系统、消防设备、疏散通道等关键部分进行详细检查。这包括检测电气线路是否存在老化或短路的问题，确保消防设备的正常运作，以及清理和确保疏散通道的畅通。安全检查不仅仅涉及硬件设备，还包括对建筑内部的火灾隐患进行评估。这可能包括检查火源可能性高的区域，确保易燃物品的妥善存放，并对安全标志和逃生指示系统进行检查。维护的方面包括及时修复或更换发现的问题。例如，对于电气系统，修复老化的电线和插座；对于消防设备，更换过期或损坏的灭火器具；对于疏散通道，确保应急照明和标识的正常工作。通过预测模型的实时监测和分析，建立一套记录体系，详细记录每一次检查的结果和维护措施，以便及时跟踪和反馈。这不仅使得安全检查和维护更具针对性，也提高了对潜在火灾风险的敏感性，有助于及时采取有效的应对措施。

3.2 提高人员疏散与救援效率

3.2.1 火灾演练与培训

为了有效提高人员疏散与救援效率，结合预测模型的指导，实施火灾演练与培训是关键措施。预测模型的数据分析结果可用于确定哪些区域的火灾风险较高，从而有针对性地进行演练，重点模拟这些高风险区域的火灾情境。定期组织全体居民和员工参与火灾演练，通过模拟真实火灾情境，包括火警触发、火灾蔓延、疏散过程等，提高参与者对疏散通道和安全出口的熟悉度，增强应急响应能力。同时，根据预测模型的风险评估结果，定期进行火灾应急知识培训，确保居民和员工能够正确、迅速地应对火灾风险。培训内容还应根据模型的分析结果考虑特定群体的需求，如老年人、儿童或有特殊需求者。与当地消防部门的合作是不可或缺的，确保演练和培训内容符合实际救援标准。通过结合预测模型的数据，可以更加精准地制定演练和培训计划，提高人员在火灾发生时的冷静应对和疏散效率，确保整体火灾应对体系的可靠性和高效性。

3.2.2 智能化监测与应急系统

为提高人员疏散与救援效率，在预测模型的指导下引入智能化监测与应急系统是一项关键的战略。通过预测模型的数据结果，建立智能感知系统，实时监测建筑内部的温度、烟雾浓度和人员密集度等关键指标。系统能够根据模型的分析结果迅速识别火灾迹象，提前发出警报。结合智能化监测系统，建立应急响应系统，一旦检测到火灾迹象，系统可自动触发应急程序，包括自动报警、启动灭火设备、调度救援人员等。智能系统还能向居民和员工发送紧急疏散指示，提供最短、最安全的疏散路径，同时通过人脸识别技术确认建筑内人员的位置和身份，为救援人员提供实时信息，缩短救援响应时间。

3.3 改善建筑设计与规划

结合预测模型的科学指导，改善建筑设计与规划是迫在眉睫的。首先，通过模型分析火灾风险的关键因素，如建筑结构、材料、电气设备等，为设计提供了精准的数据支持。在防火隔离与防烟设计中，模型验证的防火隔离材料和结构的应用成为首要考虑，确保其有效地限制火源蔓延。模拟火灾情境的分析也为防烟设计提供了合理的基础，指导建立防烟分区和排烟系统，以最大限度地提高人员疏散的成功率。

其次，结合预测模型的结果，强调采用绿色环保建筑材料。模型验证的环保建筑材料，如可再生材料、低碳排放材料，成为建筑设计的首选。预测模型的风险评估结果在材料选择上发挥了关键作用，保证所选材料不仅符合环保标准，同时具备卓越的防火性能，有效减缓火势传播。

结语：

通过深入分析建筑结构与材料、电气设备与用电安全、人员密集度与疏散通道等关键因素，本文成功构建了综合考虑统计模型和机器学习方法的火灾风险预测模型，并在实际案例中验证了其应用效果。同时，还提出来预防与减缓火灾发展、提高人员疏散与救援效率、改善建筑设计与规划等多方面的措施，为建筑安全管理提供了多层次、多角度的解决方案。通过本文的研究，期望为民用建筑火灾的风险评估和应对措施提供更为系统和科学的指导，促进火灾安全管理的不断创新与提升，确保建筑的整体安全性和可持续发展。