一种大型车展火灾多维风险动态评估方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种大型车展火灾多维风险动态评估方法和系统。该方法包括：多维度辨识车展火灾风险，确定车展火灾事故相关风险因素，确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯拓扑结构；基于所态贝叶斯拓扑结构，通过DS理论对专家经验权重进行数据融合，确定基本事件先验概率并构建条件概率表，利用动态贝叶斯网络的正向推理技术确定车展火灾事故发生概率；基于基本事件先验概率确定车展火灾事故发生概率，深入研究贝叶斯网络敏感度，确定敏感事件；通过单位事件初始正常工作状态进入单位事件事故状态，完成动态模式跃迁，生成动态仿真模型，并根据所述动态仿真模型预测事故发生趋势。本发明专利技术能够实现多维度、全方面、动态性的风险评估。动态性的风险评估。动态性的风险评估。

【技术实现步骤摘要】
一种大型车展火灾多维风险动态评估方法和系统


[0001]本专利技术涉及大型活动火灾风险评估领域，特别是涉及一种大型车展火灾多维风险动态评估方法和系统。

技术介绍

[0002]会展作为高速发展的绿色产业，具有影响力大、产业关联度高等特点，不仅拉动地区经济的发展，还带来了巨大的社会效益。据《2021年度中国展览数据统计报告》统计数据显示：在行业性展览中，以乘用车为主题的大型汽车展览数量最多，达569场，占行业类展览总数的15.85％。大型车展活动具备参与人数多、密度大、场所开放、情况复杂等特点，安全事故极易发生。其中，大型车展火灾事故发生概率大、风险种类复杂、动态因素突出，一旦发生，极易引发拥挤踩踏等次生灾害，事故后果严重。
[0003]目前，国内外学者多针对会展行业的安全风险进行研究，主要集中于使用传统风险分析方法；现阶段对于大型车展风险专项研究课题研究较少，主要集中于主观角度的危险因素辨识；单一类型风险分析；静态半量化风险评估。上述不足点在于：风险因素辨识维度单一；因素与因素之间关联制约研究匮乏；非线性动态问题有待解决。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种大型车展火灾多维风险动态评估方法和系统，以解决风险因素辨识维度单一，无法多维度、全方面、动态性的进行风险评估。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种大型车展火灾多维风险动态评估方法，包括：
[0007]基于车展现场场所信息、现场风险因子辨识信息以及历史事故危险因素汇总信息完成多维度辨识车展火灾风险，确定车展火灾事故相关风险因素；
[0008]根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯拓扑结构；
[0009]基于所述动态贝叶斯拓扑结构，通过DS理论对专家经验权重进行数据融合，确定基本事件先验概率并构建条件概率表；
[0010]根据所述基本事件先验概率以及所述条件概率表，利用动态贝叶斯网络的正向推理技术确定车展火灾事故发生概率；
[0011]根据所述基本事件先验概率以及车展火灾事故发生概率确定风险降低值、重要性测度以及变异比；
[0012]基于所述风险降低值、所述重要性测度以及所述变异比，通过单位事件初始正常工作状态进入单位事件事故状态，完成动态模式跃迁，生成动态仿真模型，并根据所述动态仿真模型预测事故发生趋势。
[0013]可选的，根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯拓扑结构，具体包括：
[0014]根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯初始拓扑结构；
[0015]根据专家意见确定内容效度比，并根据专家数量确定内容效度指数；
[0016]根据所述内容效度比以及所述内容效度指数对所述动态贝叶斯初始拓扑结构进行优化，确定动态贝叶斯拓扑结构；所述动态贝叶斯拓扑结构的父节点为车展火灾事故，所述动态贝叶斯拓扑结构的子节点包括易燃物、点火源、火灾蔓延、人、物、环境、管理、车辆展品失效燃烧、电气设备失效燃烧、其它易燃物、人为点火、环境因素、超过人员荷载、现场人员素质参差、人员特性构造、手持灭火器失效、自动灭火系统失效、火灾报警装置失效、防排烟系统失效、建筑耐火等级较低、防火分区设计不足、火灾载荷较低、消防站影响、维修人员数量达标率、安管人员数量达标率、消防人员数量达标率以及管理工作不达标。
[0017]可选的，基于所述动态贝叶斯拓扑结构，通过DS理论对专家经验权重进行数据融合，确定基本事件先验概率并构建条件概率表，具体包括：
[0018]评估所述动态贝叶斯拓扑结构中各个节点，将独立信任结构聚合形成最终信任结构；一个所述节点为一个信任结构；
[0019]基于加权平均法的DS理论确定所述最终信任结构的证据可信度；
[0020]收集一组异构专家意见，利用线性意见池方法计算模糊可能集；
[0021]根据所述模糊可能集确定基本事件先验概率并根据专家意见构建条件概率表。
[0022]可选的，所述风险降低值为：
[0023][0024]其中，RRW(component j)为风险降低值；为系统运行概率；为系统正常状态下运行概率；为系统运行状态；
i
fu为初始状态分量；fu为分量；S
j,i fu
为为处于状态i中的分量j；为状态数目；P(S
j,i fu
＝1)为处于状态i中的组件j；P(Xj＝1)是组件j的失败概率；x
j
为一个布尔变量，指示组件j的失败状态，x
j
＝1表示失败，x
j
＝0表示正常运行。
[0025]可选的，所述重要性测度为：
[0026][0027]其中，BIM(component j)为重要性测度；为系统失败状态下运行概率。
[0028]可选的，所述变异比为：
[0029][0030]其中，ROV(BE
i
)为变异比；π(BE
i
)为BEi的后验概率，θ(BE
i
)为BEi的先验概率；BEi为第i个基本事件。
[0031]一种大型车展火灾多维风险动态评估系统，包括：
[0032]车展火灾事故相关风险因素确定模块，用于基于车展现场场所信息、现场风险因子辨识信息以及历史事故危险因素汇总信息完成多维度辨识车展火灾风险，确定车展火灾事故相关风险因素；
[0033]动态贝叶斯拓扑结构建立模块，用于根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯拓扑结构；
[0034]基本事件先验概率及条件概率表构建模块，用于基于所述动态贝叶斯拓扑结构，通过DS理论对专家经验权重进行数据融合，确定基本事件先验概率并构建条件概率表；
[0035]车展火灾事故发生概率确定模块，用于根据所述基本事件先验概率以及所述条件概率表，利用动态贝叶斯网络的正向推理技术确定车展火灾事故发生概率；
[0036]参数确定模块，用于根据所述基本事件先验概率以及车展火灾事故发生概率确定风险降低值、重要性测度以及变异比；
[0037]预测模块，用于基于所述风险降低值、所述重要性测度以及所述变异比，通过单位事件初始正常工作状态进入单位事件事故状态，完成动态模式跃迁，生成动态仿真模型，并根据所述动态仿真模型预测事故发生趋势。
[0038]可选的，动态贝叶斯拓扑结构建立模块，具体包括：
[0039]动态贝叶斯初始拓扑结构建立单元，用于根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯初始拓扑结构；
[0040]内容效度指数确定单元，用于根据专家意见确定内容效度比，并根据专家数量确定内容效度指数；
[0041]动态贝叶斯拓扑结构确定单元，用于根据所述内容效度比以及所述内容效度指数对所述动态贝叶斯初始拓扑结构进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大型车展火灾多维风险动态评估方法，其特征在于，包括：基于车展现场场所信息、现场风险因子辨识信息以及历史事故危险因素汇总信息完成多维度辨识车展火灾风险，确定车展火灾事故相关风险因素；根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯拓扑结构；基于所述动态贝叶斯拓扑结构，通过DS理论对专家经验权重进行数据融合，确定基本事件先验概率并构建条件概率表；根据所述基本事件先验概率以及所述条件概率表，利用动态贝叶斯网络的正向推理技术确定车展火灾事故发生概率；根据所述基本事件先验概率以及车展火灾事故发生概率确定风险降低值、重要性测度以及变异比；基于所述风险降低值、所述重要性测度以及所述变异比，通过单位事件初始正常工作状态进入单位事件事故状态，完成动态模式跃迁，生成动态仿真模型，并根据所述动态仿真模型预测事故发生趋势。2.根据权利要求1所述的大型车展火灾多维风险动态评估方法，其特征在于，根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯拓扑结构，具体包括：根据所述火灾事故相关风险因素确定风险因素关联信息，建立车展火灾事故的动态贝叶斯初始拓扑结构；根据专家意见确定内容效度比，并根据专家数量确定内容效度指数；根据所述内容效度比以及所述内容效度指数对所述动态贝叶斯初始拓扑结构进行优化，确定动态贝叶斯拓扑结构；所述动态贝叶斯拓扑结构的父节点为车展火灾事故，所述动态贝叶斯拓扑结构的子节点包括易燃物、点火源、火灾蔓延、人、物、环境、管理、车辆展品失效燃烧、电气设备失效燃烧、其它易燃物、人为点火、环境因素、超过人员荷载、现场人员素质参差、人员特性构造、手持灭火器失效、自动灭火系统失效、火灾报警装置失效、防排烟系统失效、建筑耐火等级较低、防火分区设计不足、火灾载荷较低、消防站影响、维修人员数量达标率、安管人员数量达标率、消防人员数量达标率以及管理工作不达标。3.根据权利要求1所述的大型车展火灾多维风险动态评估方法，其特征在于，基于所述动态贝叶斯拓扑结构，通过DS理论对专家经验权重进行数据融合，确定基本事件先验概率并构建条件概率表，具体包括：评估所述动态贝叶斯拓扑结构中各个节点，将独立信任结构聚合形成最终信任结构；一个所述节点为一个信任结构；基于加权平均法的DS理论确定所述最终信任结构的证据可信度；收集一组异构专家意见，利用线性意见池方法计算模糊可能集；根据所述模糊可能集确定基本事件先验概率并根据专家意见构建条件概率表。4.根据权利要求1所述的大型车展火灾多维风险动态评估方法，其特征在于，所述风险降低值为：
其中，RRW(componet j)为风险降低值；为系统运行概率；为状态数目；为系统正常状态下运行概率；为系统运行状态；
i
fu为初始状态分量；fu为分量；S
j,i fu
为为处于状态i中的分量j；P(S
j,i fu
＝1)为处于状态i中的组件j；x
j
为一个布尔变量，指示组件j的失败状态，x
j
＝1表示失败，x
j
＝0表示正常运行。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾婷婷，张丽佳，邓明月，常建超，李红儒，张雪，李晓云，王凯，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：