基于貝葉斯網絡的建筑火災動態風險評估方法研究*

徐堅強， 劉小勇， 蘇燕飛,3， 黃潛生,3

(1.安徽建筑大學 土木工程學院，安徽 合肥 230601；2.清華大學合肥公共安全研究院，安徽 合肥 230601；3.辰安天澤智聯技術有限責任公司，安徽 合肥 230601 )

0 引言

據全國火災統計管理系統顯示，在2007—2016年的10年間，全國共接報有亡人的火災10 815起，共亡15 193人[1]。為達到有效預防火災，減輕火災危害的目的，火災風險評估工作是火災科學和消防工程發展的重點[2]。鑒于防火門關閉情況、消防管理人員巡查頻次、人員流動性等風險要素具有不確定性，傳統風險評估方法難以適應其動態性。而隨著物聯網技術的快速發展，其在監測監控、人員定位、信息采集、智能探測等方面提供了更好的技術基礎[3]；大數據、云計算的發展也為數據處理提供了更好的技術支撐[4]；同時，基于貝葉斯網絡的評估方法能更好地處理不確定因素對火災風險的影響，是不確定知識表達和推理領域較有效的理論模型之一[5]。通過對常見建筑火災風險評估方法的分析研究發現，傳統火災風險評估多采用靜態評估方法，評估對象具有一定穩定性，只能粗略估計建筑長期處于的安全風險狀態，因而缺乏實時性[6]。因此，本文在實現火災風險要素的實時監測、數據傳輸基礎上，充分發揮大數據、云計算的支撐作用，將貝葉斯網絡方法引入火災風險定量評估過程中，為建筑火災風險評估提供1種動態風險評估方法，以便進一步提高建筑火災風險評估的準確性。

1 建筑火災動態風險評估體系

1.1 動態風險評估方法介紹

建筑火災按其發展階段可劃分為：起火、火勢增長、火災蔓延和煙氣傳播、蔓延至鄰近建筑、火災蔓延迫使人員疏散等5個階段。動態風險評估將從建筑火災發生的可能性和嚴重程度2個方面對風險進行量化，量化內容包括潛在火災發展可能性、財產損失以及內部人員傷亡風險等，如圖1所示。

圖1 火災風險評估系統中的火災事故發展主線Fig.1 Fire accident development main line in fire risk assessment system

基于上述火災發展過程，對各階段事件可能性進行邏輯推理，確定各階段可能風險要素及其狀態變化對建筑火災風險的影響程度，建立以火災發展為主線的風險推理網絡。在建筑日常使用過程中進行動態評估，針對具體的風險要素，依托物聯網技術進行動態、實時監測，數據獲取；憑借大數據技術在數據分析方面的優勢，經后臺評估模型的推理計算，最終得到動態風險評估的結果。

1.2 動態風險評估的實現

1.2.1 構建智能消防監測系統

自1999年物聯網概念提出以來，物聯網技術的發展一直被認為是世界信息產業的又一浪潮。為了獲取數據，需依托物聯網技術打造智能化的消防監測系統。利用物聯網技術，通過無線射頻識別、紅外感應器等各種傳感設備將消防設施和互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現消防設施的智能化識別、定位、監控和管理[7-8]。例如：在建筑日常使用過程中，對于消火栓系統給水壓力，可進行24 h在線實時獲取；對于流量，可設置自動試水時間進行定時采集；對于消防泵、閥門等設施開啟狀態，可通過啟閉監控裝置得以實現，以此掌握消防設施運行狀態，了解建筑火災風險情況。

1.2.2 搭建數據分析平臺

大數據是指大小超出常規數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集[9]。鑒于消防設施監測數據巨大，而大數據技術的發展為數據處理提供了技術支撐。在已獲取的監測數據基礎上，依托大數據技術，通過對日常歷史監測數據的積累(包括正常和異常狀態時的數據)，進一步分析可獲得相應設施的完好率或故障率情況，用以確定下文中所描述貝葉斯網絡的先驗概率。此時，便可用于實時評估，進而動態反應建筑火災危險性情況。當數據積累達到一定程度時，其分析得到的設施完好率或故障情況也將趨于穩定，更接近于真實情況。

1.2.3 確定評估算法

貝葉斯網絡(BN)[10]也被稱為信念網絡或因果網絡，是表示變量間概率依賴關系(因果關系)的有向無環圖，它由代表變量的節點及連接節點的有向邊構成。每個節點都有相應的條件概率表(CPT)與之對應，用以表明該變量與父節點之間概率依賴的數量關系。當父節點狀態發生變化時，通過貝葉斯網絡可以輸出此時子節點發生的概率。

貝葉斯公式(Bayesian 定理)如式(1)所示：

(1)

為了彌補現有定量評估方法處理不確定性問題方面的不足，利用貝葉斯網絡在處理不確定性問題上的優勢進行改進[11]。在監測數據獲取有效的基礎上，量化火災各中間節點以及后果和影響因子之間的因果關聯，建立以火災發展為主線的風險推理網絡，確定網絡結構、節點位置，分析風險節點發生概率，以此計算網絡節點狀態取值變化對推理結果的敏感程度。

2 基于貝葉斯理論的建筑火災動態風險評估模型

在系統查找風險點以及風險要素的基礎上，構建火災風險評估模型。

2.1 評估指標體系設計

建立全面、準確的火災風險評估體系，是進行火災風險評估工作的關鍵。依據建筑物本身的防火能力、滅火能力、安全管理水平以及發生火災后的安全疏散能力[12-13]，在建筑日常使用過程中，根據人員情況、消防設施情況、建筑使用情況等充分梳理火災發展各階段關鍵風險要素，由此建立風險評估指標體系，如圖2所示。

圖2 建筑火災風險評估指標體系Fig.2 Building fire risk assessment index system

2.2 建立貝葉斯網絡結構

基于建筑結構特征、消防管理水平、危險源分布特征、消防部門日常防火檢查重點，在已篩選出風險要素基礎上，通過歷史火災數據統計及實驗數據，研究各影響變量的取值范圍以及離散化方法，量化火災階段各節點以及后果和影響因子的因果關聯，建立以火災發展為主線的風險推理網絡。并結合火災發展規律和風險要素劃分結果，建立火災過程節點，以此確定推理網絡結構，如圖3所示。其中，風險要素節點的確定，主要考慮該階段的關鍵影響因素。

2.3 計算模型

根據已建立的貝葉斯網絡模型，將建筑物在日常使用過程中需要監測的火災風險要素分為靜態和動態2個部分。其中靜態變量狀態值由物業管理人員一次性輸入，在整個建筑使用周期內不發生變化，如建筑高度、相鄰建筑防火間距等；而動態參數會發生一系列的變化，需通過現代物聯網監測手段進行在線監測、定期采集，如室內消火栓栓口靜水壓力、閥門開閉情況等。根據一次性輸入的靜態變量和實時獲取的動態變量，利用建立的火災風險評估模型通過后臺計算，系統可以輸出起火、火勢增長、火災蔓延和煙氣傳播、蔓延至鄰近建筑、火災蔓延迫使人員疏散等建筑火災發展5個階段對應的火災風險分項指數以及該建筑的火災風險綜合指數。

假設1個簡單的建筑火災風險貝葉斯網絡，如圖4所示。其中，使用明火x2和易燃易爆化學品x3是導致點火源y存在的2個原因，它們按照條件概率分布對點火源y存在的狀態進行影響。同理，在點火源y和可燃物x1存在狀態已知的情況下，可求出2者對建筑起火z發生狀態的影響。條件概率表中0表示不存在，1表示存在。

圖3 火災風險評估推理網絡結構Fig.3 Reasoning network structure diagram of fire risk assessment

圖4 建筑起火風險評估推理網絡結構Fig.4 Reasoning network structure of building fire risk assessment

通過建立起來的貝葉斯網絡便可進行建筑火災可能性計算：

(2)

對于建筑火災風險要素x1，x2，x3，當3者的先驗概率已知時，就可以通過式(2)求出建筑發生火災的概率P(z=1)，即建筑物起火風險可能性大小。同時系統可以判斷評估過程中發現的問題，給出針對性的整改建議，以降低建筑火災風險綜合指數。

3 實例分析

3.1 基本情況

基于上述火災發展階段，以建筑消防給水系統可靠性評估模型為例，對模型進行驗證。首先，從消防泵啟動可靠性、管網供水可靠性、閥門開啟狀態等3方面入手構建用于評估消防給水系統可靠性的貝葉斯網絡拓撲結構。確定節點變量的狀態值離散方法和先驗概率，建立用于量化節點變量之間關聯的條件概率表。最后，評估給水系統在流量、水壓等參數已知條件下給水可靠性。

3.2 推理過程及結果

3.2.1 節點變量選取

在分析影響建筑消防給水系統可靠性風險要素的基礎上確定節點變量，選取能夠描述建筑消防給水系統可靠性的關鍵要素，如表1所示。

3.2.2 確定貝葉斯拓撲圖

在分析中間節點變量影響因子及可能結果的基礎上建立因果關聯。根據已確定的節點變量及關聯，建立建筑物室內消防給水系統可靠性評估貝葉斯網絡結構，如圖5所示。

表1 建筑消防給水系統可靠性節點變量選取Table 1 Selection of node variables for building fire water supply system reliability

3.2.3 節點變量狀態值確定

建筑火災發展過程貝葉斯網絡節點眾多，構成1個復雜系統。系統內每個節點變量均應具有某種特定的概率分布，對應不同的狀態值有著不同的發生概率，這也決定復雜系統具有極大的不確定性特征。對于研究對象及目的，最理想狀態是給出網絡結構中節點對應變量的概率分布函數，但已有國內外火災事故數據庫僅能給出部分原因的發生頻率，還無法構建全部網絡節點的連續分布函數。因此，需對貝葉斯網絡結構中各節點進行離散化處理，本實例所涉及的關鍵要素狀態值及先驗概率，如表2所示。

圖5 建筑消防給水系統可靠性貝葉斯網絡Fig.5 Reliability Bayesian network of building fire water system

3.2.4 計算推理過程

采用貝葉斯網絡對給水系統可靠性評估的前提是對各狀態參量進行實時監測，在已獲取監測數據的基礎上，選取數據狀態所處區域，經計算得到給水系統可靠性評估結果。以給水系統管網供水可靠性局部推理網絡為例：當獲取到管網靜水壓力A1和流量A2數據后，通過對“靜水壓力”和“流量”2個節點的狀態值進行判斷以確定概率分布，經計算可得“給水系統管網供水可靠性B2”的條件概率，即管網供水可靠性。給水系統管網供水可靠性局部推理網絡，如圖5虛線部分所示。

表2 給水系統節點變量離散化Table 2 Discretization of node variables in water supply system

建立貝葉斯網絡后，通過式(2)推理算法及表2中各風險要素先驗概率可進行給水系統管網供水可靠性條件概率計算，計算結果如表3所示。例如：當管網靜水壓力和流量均達到設計要求時，說明管網可靠性比較穩定，即使存在一些波動也不會出現較大的偏差，因此管網供水可靠性狀態為高，所以有：

(3)

P(B2)低=1-P(B2)高=0.097 5

(4)

∑P(B2)i=1(i=高、低)

(5)

由此可得，在管網靜水壓力和流量均處于正常狀態時，給水系統管網供水處于正常狀態可靠性為高的概率為0.902 5，可靠性為低的概率為0.097 5。同理可求，當靜水壓力和流量處于不同狀態值時，管網供水相應狀態值，以確定節點變量間的依賴關系。

表3 給水系統管網供水可靠性條件概率Table 3 Probability of reliability of water supply network system

同理，當獲取管網供水可靠性后，通過水泵啟動可靠性、管網供水可靠性、閥門開啟狀態便可進行建筑消防給水系統可靠性條件概率計算，其結果如表4所示。例如：當水泵正常啟停、閥門正常開啟且管網供水可靠性為高時，則給水系統可靠性狀態也為高，所以有：

P(C)高=P(B1)高·P(B2)高·P(B3)高=0.884 5

(6)

P(C)低=1-P(C)高=0.115 5

(7)

鑒于消防給水系統在建筑起火滅火過程中發揮的重要性，水泵能否正常啟停、閥門是否開啟是給水系統可靠性的保障，因此當水泵無法正常啟停或是閥門未開啟時，可將給水系統可靠性直接定義為低，由此可得建筑消防給水系統可靠性評估結果。

表4 建筑消防給水系統可靠性條件概率Table 4 Reliability probability of building fire water supply system

通過對建筑火災風險要素進行全面的監測、評估，最終可得出整個建筑火災風險評估結果。在所得各風險要素可靠性相對概率的基礎性上進行風險排序，以發現日常消防檢查的重點。

進行診斷推理時，當假定消防給水系統可靠性為低時，通過計算可得各風險要素處于不利狀態時的后驗概率，如表5所示。例如：當消防給水系統可靠性為低時，由管網供水壓力不足導致的可能性為：

(8)

表5 消防給水系統可靠性為低時各風險要素故障率Table 5 Failure rate of each risk factor in low reliability of fire water supply system

基于貝葉斯網絡雙向推理的優勢，當建筑火災發生時，通過診斷推理能夠實現快速分析、查找火災原因的目的，并在火災風險評估工作中發揮重要作用。

4 結論

1)提出1種建筑火災動態風險評估模型，包括基于貝葉斯網絡的建筑火災風險評估推理網絡結構、建筑火災動態風險評估指標體系以及相應風險評估的計算模型。

2)在風險評估過程中引入“貝葉斯網絡”元素不僅可以用于風險辨識，還能通過網狀結構和條件概率的方法對風險進行分析和評價，更好地解決不確定因素對火災風險的影響，提高風險評估的準確性。同時，在風險評估過程中加入“動態”元素，可以進一步解決傳統風險評估在評估實時性方面的不足。

3)由實例可知，通過貝葉斯網絡不僅可以推算建筑發生火災的可能性，還能夠推算在建筑發生火災情況下，1個或多個風險要素故障的概率，從而有效識別引起建筑火災的關鍵因素，為減少火災風險提供依據。