●王 允
(東莞市消防支隊,廣東東莞 511700)
大型醫院病房樓作為公共聚集場所,具有一般公共聚集場所人員密度大和火災荷載大等特點,同時由于其使用者的特殊性,呈現出老弱病殘人員比例較大的狀況,一旦發生火災,經常出現疏散困難,造成巨大的人員傷亡及財產損失。為了降低大型醫院病房樓的火災事故,降低火災發生的可能性,為決策者提供更可靠的理論依據,可通過開展火災風險評估探求大型醫院病房樓的火災危險性。因此,如何以一種科學、有效、便捷的方法評價火災風險,預防火災發生,已成為目前醫院病房樓公共聚集場所亟待解決的問題。
灰色模糊綜合評價法能夠最大程度地減小人為主觀因素對評價結果的影響,能在已知信息不充分的情況下,評價具有模糊因素的事物或現象?;疑:C合評價法是將層次分析法(簡稱AHP)、灰色評估和模糊綜合評判的定量分析和定性分析相結合,從總體上考慮專家評判信息的不完全性(灰性),利用灰色評估理論得到灰色統計量,進而構造出模糊隸屬度矩陣,最終采用模糊算法計算出火災風險大小。本文引入多級灰色模糊綜合評價法對大型醫院病房樓火災風險可靠性進行評價。
大型醫院病房樓火災風險評價指標體系按照多層次、多角度、綜合性的原則確立,實現對其火災風險的統一度量。一級指標包括病房樓的建筑情況、消防設施、疏散設計、人員狀況、火源管理和消防培訓,各一級指標均設置相關的二級指標。評價指標體系見表 1。
按照大型醫院病房樓火災風險各因素之間的層次關系,建立影響火災風險的各因素構成的相應因素集,即一級指標U={u1,u2,u3,u4,u5,u6};在各因素的基礎上建立相應的子因素,構成子因素集,即二級指標ui={ui1,ui2,…,uik},其中i為因素數,k為子因素數,見表 1。根據火災風險大小設定相應評語集,即 V={v1,v2,v3,v4,v5}={90,80,70,60,50}={非常安全,較為安全,一般安全,較為危險,非常危險}。

表1 大型醫院病房樓火災風險評價指標體系
1.3.1 確定權重集
權重集可視為評價對象與因素之間的灰色模糊關系。通過逐一比較法得到評價對象ui各影響因素的權重為aij(i為因素數,j為子因素數),再結合由專家評分的方式給出相應的灰度 vij,共同構成權重集,見式(1):

1.3.2 建立評價矩陣
評價矩陣可視為因素集合與評語集之間的灰色模糊關系。采用專家評價法賦予評價對象 ui下的各子因素對評語集中各元素的隸屬度 μij,并根據信息充分程度給出相應的灰度 vij。鑒于信息來源、范圍、有效等難于量化,因此采取定性、定量相結合的方法確定灰度范圍,將信息的{很充分,比較充分,一般,比較貧乏,很貧乏}度量化為相應灰度值{0~0.2,0.2~0.4,0.4~0.6,0.6~0.8,0.8~1.0},具體視評價者的實際情況給出,建立如下評價矩陣:

其中,j為 ui因素包含的子因素數,n為評語集的元素數。
1.3.3 綜合評判
模部運算采用代數積 (·,+)算子,灰部運算采用有界積(Λ,⊕)算子。綜合評判結果見式(2):

一級指標是總評價目標的元素,因此最終評價對象與評語集之間的灰色模糊關系,見式(3):

最終評價目標對應的一級指標權重集,見式(4):

灰色模糊綜合評價要同時考慮其灰色性和模糊性,并將評價結果轉化為模糊向量:

考慮評價的可操作性和準確性,可以將評語集中評語等級定標準分,得到集合VT=[v1,v2,v3,v4,v5]T=[90,80,70,60,50]T,從而得到清晰化的評價結果見式(7),根據 H大小得到大型醫院病房樓火災風險評價結論。

本研究針對某大型醫院病房樓火災風險進行評價,由 10名專家組成評價小組,并通過逐一比較分別求得各指標的權重,再對專家給各指標信息量評分求平均值得到相應灰度,從而形成如下各級指標的權重集:

二級指標對應的灰色模糊評價矩陣如下:


由式(2)可得綜合評判結果:

由式(3)可得最終目標評價矩陣:

由式(5)可得最終目標綜合評價向量:

按照式(6)可得模糊向量:

由式(7)可得風險評價結論:H=B~·VT=75.55。對照設定的評語集,即V={v1,v2,v3,v4,v5}={90,80,70,60,50}={非常安全,較為安全,一般安全,較為危險,非常危險},可判定該大型醫院病房樓火災風險為一般安全。
本文針對大型醫院病房樓火災風險評價過程中一些影響因素的不確定性、模糊性和評價信息不完全、不充分等特點,提出了利用多級灰色模糊理論對其進行綜合評價的方法,建立了大型醫院病房樓火災風險綜合評價指標體系,形成了灰色模糊綜合評判結論,為大型醫院病房樓火災風險評價提供了科學依據,具有較好的應用價值。
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