原文传递
基于贝叶斯网络的地铁站火灾风险评价研究
| 论文题名： | 基于贝叶斯网络的地铁站火灾风险评价研究 |
| 关键词： | 地铁站火灾;风险评价;边缘概率;条件概率;贝叶斯网络 |
| 摘要： | 随着我国城镇化建设的大力推进，交通需求和交通压力日益增长，地铁因其便捷、舒适、环保和占地少等优点，在市民出行选择中备受青睐。但地铁站处于地下空间里，环境密闭，一旦发生火灾时风险系数高，逃生救援困难，影响范围大。在地铁车站运营中，还存在火灾风险防范不到位及消防应急能力不足等问题。因此，如何用科学高效的方法评价车站火灾风险水平、提前发现地铁火灾下的危险因素，对地铁车站掌握火灾隐患情况、提升风险防控水平具有重要意义。 首先，以地铁站火灾事故原因为基础，参照地铁站行业标准将火灾风险分为四类基本要素，即人员、管理、环境和设备，以这四方面为切入点探讨具体诱因，并结合文献研究，初步确定地铁站火灾风险的致因因素，参考专家建议对影响因子筛选、调整，完成地铁站火灾风险评价体系的构建。 其次，建立基于贝叶斯网络的地铁站火灾风险评价模型。根据因果逻辑关系由评价指标体系转化得到贝叶斯网络结构，结合风险特性确定网络节点的状态，由此建立地铁站火灾风险评价的贝叶斯网络结构。完成定性建模后，通过三角模糊语言和问卷调查计算风险发生可能性的边缘概率，采用改进的AHP法—改进的熵权法对事故风险损失赋权，进而提出基于事故损失权重的条件概率。模型参数确定后在此基础上，给出风险等级的划分标准。 最后，以武汉马房山地铁站为例，采用GeNIe软件建立贝叶斯网络结构进行地铁站火灾风险评价，通过推理计算预测车站火灾风险概率，诊断推理找出地铁站火灾风险的薄弱环节和致因链，并对评价结果进行比较分析，进而提出风险防控措施。 研究结果表明：马房山站火灾风险等级为“需重视的”，马房山站火灾事故主要致因因素为消防安全管理，风险概率为78%，次要致因因素依次为消防设备、监控设备、车站应急设备和日常消防检查。通过与模糊综合评价法对比分析，贝叶斯网络模型能对车站火灾风险进行可靠评价，在衡量地铁站火灾风险水平方面具备广阔的应用前景。 |
| 作者： | 聂传婷 |
| 专业： | 安全科学与工程 |
| 导师： | 池秀文 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
检索历史
应用推荐
