基于熵权可拓理论的高校高层学生宿舍火灾风险评价研究

周 梅，赵素娟，莫育强

（北京理工大学 珠海学院，广东 珠海 519000，E-mail：ypshouwang@163.com）

高等院校学生宿舍人员密集，火灾风险较大。特别是近年来随着高校扩招，学生宿舍逐步往高层发展，宿舍内的火灾隐患也在不断增多。高层学生宿舍在火灾风险方面，具有学生集中、电气设备多、火灾蔓延途径多及空间复杂等特点，不利于人员疏散，一旦发生火灾，将会造成严重的人员伤亡和社会经济损失，影响非常恶劣[1]。据统计，2019年全国高校共发生火灾事故722起，其中学生宿舍火灾事故687起，学生宿舍火灾事故中高层学生宿舍火灾事故512起[2]，占比74.5%。根据公安部61号令和教育部 28号令规定，高等院校里的高层学生宿舍属人员密集型场所，需重点做好校园火灾的防控工作，严格落实“预防为主，防消结合”的高校火灾管理方针[3]。因此，研究高层学生宿舍的火灾风险具有较大的现实意义。

国内外学者对于高校高层学生宿舍火灾风险方面研究较少，主要集中在民用建筑方面，相关研究主要从两个角度深入开展：一是构建民用建筑火灾风险评价体系，如韩新等[4]从建筑物-人-环境的角度，提出了建筑物火灾风险评价框架；众多学者[5~8]由高层民用建筑设计防火规范切入，从建筑物防火性能和安全管理方面建立了高层建筑火灾风险评价指标体系；张葭伊[6]基于建筑物用途与建筑物体积两方面的考量，构建了建筑物火灾风险的影响体系；二是构建火灾风险评价模型，火灾风险评价模型是在风险评价体系的基础上，采用一定计算方法来定量分析火灾风险，国内外学者大多采用风险矩阵分析、层次分析法、故障树、粗糙熵等理论方法来进行建筑物火灾隐患分析和火灾风险评价[9~13]。然而，将一般民用建筑物的火灾风险评价体系及评价模型直接用于高层学生宿舍火灾风险研究，未能体现高层学生宿舍人员密集、空间复杂、电气设备集中等特点，对于高层学生宿舍火灾风险评价的适用性不强。

有鉴于此，本文基于现有研究，结合高层学生宿舍的特殊情境，采用事故因果连锁理论进行火灾风险影响因子识别，通过 AHP-熵权可拓理论对高校高层学生宿舍火灾风险进行评价，旨在为高校高层学生宿舍火灾风险评价提供一种新的定量分析方法。

1 高校高层学生宿舍火风险因素识别

本文采用海因希里的事故因果连锁理论，来分析高校高层学生宿舍火灾风险影响因素：从人的不安全行为和物的不安全状态两方面[7]对高层学生宿舍火灾风险展开分析；结合高校高层宿舍火灾事件的特点，梳理国内外对于人员密集场所火灾事故的研究成果；基于上述理论基础，采用德尔菲法进行专家访谈。访谈专家为广东省安全生产协会第三届专家库成员（建筑安全组），共计23名，其中教授级高工5名，高级工程师18名，专家组成员主要分布于广州建筑集团、广州市政集团、广东建筑消防设施监测中心和广东省建筑科学研究院，对于广州市高层建筑的施工管理、消防管理和运营管理较为熟悉，可以较为全面识别出高层建筑火灾风险因素，保证了本文得到的风险事件清单的准确性和全面性。

本次访谈将专家分为两组，第一组 14人，第二组9人。先访谈第一组专家，调查火灾风险来源，根据专家回答汇总得到火灾风险事件初始清单；在此基础上，归纳出 19个火灾风险事件；再对第二组9位专家访谈，访谈结果表明第二组专家的答案均包含在19个火灾风险事件，由此可见，这19个风险事件是饱和的，较为全面地包括了一切火灾风险因素（见表1）。

在表1所述的19个事件的基础上，归纳出19个风险指标，涵盖了高层学生宿舍火灾风险的关键影响因素。在此基础上，进一步将这些二级指标分为五类，具体如表2所示。

表1 高校高层学生宿舍火灾风险事件含义表

表2 高校高层宿舍火灾风险指标体系

2 物元分析评价模型构建

物元分析模型可以将看似不相容的问题相容化，并可同时对定性指标和定量指标统一处理。该模型将评价的结果分为“风险大、风险较大、风险一般、风险较小、风险小”5个等级，评语集N=（N1，N2，N3，N4，N5），N1表示风险大，N5表示风险小。

2.1 数据来源与处理

（1）数据来源分析。由中华人民共和国应急管理部消防救援局公布的数据可知，我国 2014年以前火灾事故未区分场所分类统计，2015年后数据不再更新，导致本文研究的高校高层学生宿舍火灾风险缺乏具体数据来对各种风险因素进行分析。因此，本文采用德尔菲法和依靠专家经验判断进行影响因素分析，本文选取了珠海市高校如北理工珠海分校、北师大珠海分校、中大珠海校区等进行了问卷调查，共发放调查问卷235份，回收156份，有效调查问卷146份，调研对象基本信息如表3所示。

表3 调查问卷基本信息表

之后对问卷进行信度分析，筛选出符合要求的调查问卷作为数据来源进行分析。

（2）数据处理方式。本文对于数据的评价采用9分制，具评价标准如表4所示。

表4 数据评价标准

2.2 物元评价模型的构建

（1）经典域确定。本文采用专家调查法按表4中的5个风险等级对高校高层宿舍火灾安全进行经典域划分，分别是R1、R2、R3、R4、R5，其中R5对应N5表示风险小的经典域，以此类推，确定了经典域：

式中，Nj表示划分出的j个等级，c1，c2，…，cn是Nj的n个特征，vj1，vj2，…，vjn分别是Nj关于c1，c2，…，cn的经典域。

（2）节域确定。表4中5个风险等级取值范围的并集即为节域。

式中，P表示待评对象等级的合集；vp1，vp2，…，vpn分别是P关于c1，c2，…，cn的节域。

（3）待评物元确定。根据高校高层宿舍火灾风险指标的各项数据来确定指标的数值。

式中，p0为待评物元；v1，v2，…，vn分别是p0关于c1，c2，…，cn的实际数据。

2.3 基于AHP-联系熵的权重赋值

层次分析法（AHP）的权重确定主要依赖于专家的经验判断，主观性较强；联系熵通过计算方案的偏离程度来计算权重，遵循现实客观性。本文采用 AHP-联系熵进行指标权重组合赋值，提高了评价结果的准确性，相比于传统层次分析法更加符合现实情况。

（1）层次法分析确定权重。采用层次分析法确定各评价指标权重，得到权重向量α。

（2）联系熵确定权重。采用联系熵确定各评价指标权重，得到权重向量β。

（3）组合赋权。将层次分析法计算的权重与联系熵计算的权重进行组合，得到综合权重ωj。

2.4 高校高层宿舍火灾风险等级综合评判

关联值按如下公式进行计算：

式中，|Vji|代表i指标经典域绝对值大小；)表示关联函数。

x为实轴上的任一点，X0=（a,b）为实域上的任意一个区间，关联函数ρ(x,X0)表示点x与区间X0之距，按下式计算：

待评物元各个风险等级的关联度kj(p0)为：

3 实证研究

3.1 工程概况

本文以北京理工大学珠海校区的高层学生宿舍A栋（以下简称为“北理珠海A栋”）为例进行实证分析，该区域内共有宿舍楼6栋和一栋食堂，A栋宿舍楼地上为42层，高度为115m，可容纳学生 2200人，建筑类别为一类高层住宅楼，建筑耐火等级为一级，配备两部电梯和两处楼梯。

3.2 火灾风险等级综合评价

针对其火灾风险进行模糊综合评价，以验证该方法的适应性。

（1）指标评分值确定。根据表1中的高校高层学生宿舍火灾风险评价指标体系，邀请专家对各个指标进行评判，根据上述数据处理流程进行数据处理，汇总得到北理珠海A栋宿舍楼火灾安全值，如表5所示。

表5 专家评价数据

（2）经典域及节域确定。本文构建的物元模型中经典域R1、R2、R3、R4、R5，可表示为：

北理珠海A栋宿舍楼火灾风险节域的确定，是将经典域中各个指标的 5个等级取值范围进行并集，如下所示：

（3）待评物元确定。根据表 5数据来确定各指标的数值。

（4）指标权重的计算。根据本文构建的高校高层学生宿舍火灾风险指标体系，采用德尔菲法邀请专家进行各个指标相对重要性判断，采用 AHP-联系熵进行权重赋值，最终得到各个指标的权重数值，如表6所示。

表6 风险评价指标权重

（5）高校高层学生宿舍火灾风险综合评价。对高校高层学生宿舍火灾风险指标的专家评估值，按式（7）进行关联值计算，结果如表7所示。

通过式（9）得到风险等级的关联度为：

表7 风险等级关联度值

（6）评价结果分析。根据本文的火灾风险评价等级，该宿舍楼处于一般安全状态，需要在日常管理中做好火灾的预防工作。在影响高校高层学生宿舍火灾风险的诸多因素中，人的因素和安全管理因素需要予以重视，特别是高层学生宿舍内人员聚集，应当加强火灾隐患的排查和控制，尤其是宿舍内违规使用大功率电器、私接电线等电气隐患的排查，并定期组织物业管理人员和学生进行火灾教育培训，并进行定期消防演练。此外，建筑物自身的防火能力，也是火灾风险因素之一，可以通过在宿舍公共区域如走道、洗衣房内设置烟雾感应器、火灾自动探测及报警系统、向应急管理部门申请在宿舍附近设立消防队等措施，进一步降低北理珠海A栋宿舍楼的火灾风险水平。

4 结语

根据海因西里事故连锁理论，从人的不安全行为和物的不安全状态出发，建立了涉及人员因素、建筑物主动防火因素、建筑物被动防火因素、火灾负荷因素和安全管理因素五个方面，包括 19个评价指标的高校高层学生宿舍火灾风险评价指标体系。利用熵权可拓理论的优势，提出了基于 AHP-熵权可拓理论的高校高层学生宿舍火灾风险评价方法，减少了人的主观因素对于评价结果的影响，可以较为准确的反映高校高层学生宿舍火灾风险水平，为高层学生宿舍火灾风险评价提供了新的思路。利用构建的高校高层学生宿舍火灾风险评价模型对北理珠海 A栋宿舍楼进行实证分析，结果表明：该宿舍楼火灾风险等级为一般等级，属于一般安全状态，模型评价结果与实际情况相适应，表明该模型具有可靠性。