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陈跃光 袁狄平 况凯骞 段江忠 党杰
摘要：针对目前超高层建筑火灾防控普遍存在的消防安全管理不规范、消防设施未有效完全监控等问题，采用解释结构模型法和考虑交叉影响的德尔菲法，建立超高层建筑新型消防安全风险评估模型;采用物联网、云计算、大数据和人工智能等新兴技术，构建融合新型消防安全风险评估模型的火灾监测预警平台。选取深圳某超高层建筑开展应用示范，测试结果表明：火警监测预警平台安全可靠，可全面提升超高层建筑消防安全风险等级。
关键词：火灾防控;消防安全管理;消防设施;消防安全风险评估模型;火灾监测预警平台;超高层建筑
中图分类号：X932 文献标识码：A 文章编号：2096-1227（2022）05-0012-05
超高层建筑的火灾防控一直是公认的世界性难题，国内外众多超高层建筑火灾案例说明：一旦发生火灾事故，火灾蔓延快，人员疏散困难，消防救援队伍难以开展有效的灭火救援，极易造成群死群伤、巨额经济损失、社会恐慌等严重后果。
针对超高层建筑火灾防控，国内学者开展了大量的研究。邵望定[1]基于系统工程原则并征求专家意见，建立高层建筑火灾风险的多层次评价因素集，并用层次分析法确定各评价因素的权重，根据模糊综合评价原理提出火灾风险的模糊综合评价模型。谢旭春[2]应用层次分析法和模糊综合评价法进行综合评判，构建在建民用建筑火灾风险综合评价体系。刘垠村[3]针对超高层建筑消防安全及火灾隐患的特点，将物联网技术与消防业务工作需求有机结合，在火灾预防、消防设施监管、装备管理、危险源监管、防火监督等方面发挥作用，实现火灾早防控、早预警、早处置，并加强队伍管理。焦玲玲[4]结合超高层建筑的火灾特点，从火灾风险识别与评估方法、消防安全管理及智慧消防新技术等方面，探讨对超高层建筑在运营阶段开展精细化的火灾风险建档、监测、维护和应急处理。
综上所述，目前国内暂未开展消防安全风险评估模型和火灾监测预警平台在超高层建筑内的应用示范研究，因此有必要构建新型消防安全风险评估模型的超高层建筑火灾监测预警平台，接入建筑消防安全管理和消防设施等信息，实现主动报警，快速联动应急反应，从而减少不必要的人员伤亡和财产损失。
1 消防安全痛点分析
据不完全统计，截至2021年8月底，深圳的超高层建筑已达933栋，消防安全压力极大。笔者通过实地调研多栋超高层建筑，发现火灾防控方面主要存在如下突出问题：
1.1 日常消防安全管理不规范
消防安全管理、火灾风险评估等工作大多是靠人海战术，精确性差;管理台账数据种类多、维度多、数量大，且较为简单、分散和独立;建筑内人员多且流动性大、功能隔间多，堵塞通道、锁闭出口、违章用电等消防隐患动态掌握不到位。
1.2 消防设施未有效完全监控
各消防系统相互独立，数据汇集未解决系统间的关联关系;消防设施误报、故障报警多，不正常自动运行;消防设施监测手段不足，未实现在建筑图上标识和可视化监管，缺乏对消防系统运行情况分析研判。
2 建立新型消防安全风险评估模型
针对调研发现超高层建筑存在的消防安全痛点，利用建筑防火设施静态数据，消防物联网监测动态数据，消防巡查、维保维修等业务数据，采用解释结构模型法[5]和考虑交叉影响的德尔菲法[6，7]，建立超高层建筑新型消防安全风险评估模型，确定超高层建筑消防安全风险等级，流程如图1所示。
2.1 确定消防安全风险影响因子
基于《中华人民共和国消防法》《消防安全责任制实施办法》《高层民用建筑消防安全管理规定》《建筑消防安全评估标准》等文件，通过文献和实地调研，综合团队消防安全管理专家经验意见，筛选确定超高层建筑防火管理、消防设施管理、日常消防管理和火情发生等4大类共23项消防安全风险影响因子[1-2]，详见图2。
图2 消防安全风险影响因子
2.2 构建风险影响因子解释模型
解释结构模型是一种采用结构模型化技术的以定性研究为主的方法，已成功应用于现代系统工程的多个领域。该方法凭借团队专家的经验确定系统内各要素之间的二元关系，在不损失系统功能的前提下运用布尔逻辑运算进行层层迭代，最终给出最简的、层次化的拓扑关系图，以更清晰地揭示系统各要素之间的关系本质[5]。
根据团队专家经验，经过多轮讨论确定各风险影响因子之间的相关性，按照如下定义建立邻接矩阵A如下所示：
根据布尔矩阵运算法则，利用布尔代数进行幂次运算，经过若干次迭代得到可达矩阵M，若，则，其中为单位矩阵。
对可达矩阵进行迭代，利用可达集合R、先行集合Q和交集R∩Q确定各影响因子的层次分布情况，从而构建影响因子的解释结构模型。模型清晰地反映了各影响因子间的逻辑关系，根据火灾发生机理，可将影响因子分为直接因子（火灾发生后能否阻止火灾蔓延并及时实施灭火）、间接因子（能否从源头避免火灾发生）和深层因子（提升建筑人员的消防安全意识）等三类，详见下图3。
2.3 量化風险影响因子概率与权重
考虑交叉影响的德尔菲法是专家结合项目背景和进展情况，给出各个风险发生的可能性，再运用交叉影响矩阵来描述预测各风险之间的相互作用，将结果系统整理后进行各风险影响因子的定量分析，以加深对复杂预测事件的认知[6-7]。
在解释结构模型定性分析影响因子之间内在关系的基础上，采用考虑交叉影响的德尔菲法对影响因子进行定量分析，结果详见表1。
根据解释结构模型，结合超高层建筑实际情况，团队专家确定各因子的初始概率。
研究各风险影响因子之间的相互作用关系，设定交叉影响的方向和程度（见下表2），确定各因子的交叉影响概率矩阵。
通过蒙特卡洛法，采用MATLAB模拟事件的随机发生。若发生，根据如下经验公式[7]计算已发生事件对其他事件的交叉影响概率，即校正概率。
式中：K为交叉影响的方向;S为交叉影响的程度;Pi为第i个影响因子的初始概率。
采用四舍五入法和归百法，確定各影响因子的风险得分和权重（见下表1）。
2.4 确定消防安全风险分值和等级
超高层建筑火灾监测预警平台采集消防管理和业务数据，按照如表2设定的扣分规则进行分值计算，各单项分值求和得到消防安全风险评估综合评分，根据表3确定建筑消防安全风险等级。
3 构建火灾监测预警平台
基于新型消防安全风险评估模型，选取某超高层建筑开展应用示范，在建筑现有消防设施的基础上，布置火警主机联网监控设备（1套）、电气火灾监控设备（2台）、水泵控制柜状态监测装置（10套）、AI图像识别装置（12台）、水位监测装置（1套）、水压监测装置（240套）、燃气监测装置（5套）等感知设备，综合运用物联网、云计算、大数据和人工智能等新兴技术，融合消防安全管理和消防设施感知数据，开展消防管理数据治理系统建设，构建火灾监测预警平台，动态显示建筑消防安全风险等级，实现建筑消防安全状态综合研判、物联网参数科学监测、数字化三维疏散预案合成及全天候综合应急处置等多个创新功能，督促落实消防安全主体责任，全面提升人防、物防、技防能力。
平台架构主要分为如下4个部分：
第一是物联感知层：主要包括消防信息化管理数据和消防设施监测数据，通过安装物联感知传感器进行数据实时监测、采集和传输。
第二是消防大脑：主要包括数据中台层和业务中台层。对物联感知层采集的各类数据进行治理，根据业务需求进行火灾态势分析和建模，并进行数据管理;在数据中台之上构建服务智能应用的人工智能工具、可视化分析引擎和知识图谱。
第三是智能应用层：主要包括智能防火、智能灭火和消防可视化。对消防安全管理和消防设施进行监控管理，并将数据的统计分析结果实现可视化。
第四是展示层：通过监控中心、PC端门户网站、移动终端手机App、视频画面等多种方式查阅和展示平台成果。
4 应用分析
火灾监测预警平台自2021年7月试运行以来，试点超高层建筑消防安全管理工作从长期以来的被动报警提升为主动预警，减少人工干预，实现风险动态管控“可视化”、责任“清单化”、治理“标准化”、监管“信息化”、预警“智能化”、应急“实战化”，全面提升超高层建筑物防、技防水平。
通过梳理2021年6—12月试点超高层建筑消防安全风险评估综合评分发现（详见图4），建筑日常消防安全管理水平、建筑消防设施性能和可靠性明显提升，消防安全风险等级保持在“低”水平，基本完成构建立体化、智慧化的消防安全防控体系，确保建筑消防安全。
5 结语
采用解释结构模型法和考虑交叉影响德尔菲法，对各影响因子定性分层后，定量反应其交叉影响后的概率和权重，建立超高层建筑新型消防安全风险评估模型，构建超高层建筑火灾防控的新标准和新机制。
基于新型消防安全风险评估模型，选取某超高层建筑构建火灾监测预警平台，动态显示建筑消防安全风险等级、安全管理和物联设施相关信息，形成超高层建筑内火灾监测预警平台建设规范和标准，并为其他超高层建筑智慧消防平台建设提供样本工程和参考。
目前，试点超高层建筑未全面接入城市级火灾监测预警平台，后续将结合本次应用示范研究成果，按照“一栋一策”的原则将全市所有超高层建筑统一纳管，提升超高层建筑和城市消防监管水平，保障人民生命财产安全。
参考文献：
[1]邵望定.基于模糊综合评价的高层建筑火灾风险评估模型[J].武警学院学报，2015，31（2）：68-70.
[2]谢旭春.在建民用建筑火灾风险评估模型构建及应用[J].消防科学与技术，2020，39（8）：1100-1103.
[3]刘垠村，徐佩龙.超高层建筑运用物联网技术进行消防安全及火灾预防的应用探讨[J].科学咨询（科技·管理），2017（2）：39-41.
[4]焦灵灵，姚玉梅，冯静慧.超高层建筑运营阶段火灾风险管理探讨[J].建设监理，2020（3）：67-68.
[5]娄策群，牟奇蕾.基于解释结构模型的信息生态制度环境影响因素研究[J].情报科学，2021，39（6）：19-26.
[6]张雪一，薛伟，李奇.基于改进交叉影响法的兴安落叶松人工林采伐迹地火险因素研究[J].森林工程，2021，37（6）：10-16.
[7]昌杰.对交叉影响法的改进[J].财经科学，1991（2）：37-40.
Research on application of fire monitoring and
early warning platform for super high-rise buildings
Chen Yueguang，Yuan Diping，Kuang Kaiqian，
Duan Jiangzhong，Dang Jie
（Shenzhen Urban Public Safety and Technology Institute Co.， Ltd.， Guangdong Shenzhen 518046）
Abstract：To tackle the challenges of improper fire management and incomplete monitoring of fire facilities in super high-rise buildings， a novel fire risk evaluation model for super high-rise buildings was developed， using Interpretative Structural Modeling and Delphi method considering cross-influence. Then， a fire monitoring and early warning platform integrating a novel fire risk evaluation model was established， using emerging technologies like the internet of things， cloud computing， big data， and artificial intelligence. A super high-rise building in Shenzhen was selected to carry out applied demonstration， the results show that the platform is safe and reliable to comprehensively improve the level of fire risk for super high-rise buildings.
Keywords：fire prevention and control; fire management; fire facilities; fire risk evaluation model; fire monitoring and early warning platform; super high-rise buildings
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