风险评估论文建筑火灾风险评估论文

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1、建筑火灾风险评佔论文1建筑火灾风险评估体系的建立1・1基于AHP法的建筑火灾风险评估指标体系的建立根据AHP法,首先筛选出相应建筑的指标因了,然示按照指标属性进行分层。由于指标因子较多,彼此相互关联,故基于AHP法的递阶层次结构,将建筑火灾风险评估系统分为4层,即冃标层、准则层、子准则层和指标层。这样既町穷尽主要相关火灾风险影响因素,同时也让一个较为复杂的评价体系层次分明。根据上述构建原则,建立5类建筑火灾评估体系模型,以商场市场类建筑为例,参考己建立的商业建筑火灾风险评估休系,将所有指标进行分层归类,然后将由此建立的评估体系

2、经过几伦专家会议讨论形成最终模型。其他4类建筑火灾风险评佔模型与此相似,部分指标由于建筑的使用特性不同稍冇差异,此处不一一列出。1.2建筑火灾风险评估体系指标权重的确定根据已建立的建筑火灾风险评佔休系,计算指标权重的人小,计算过程主要分为5个步骤,下文将进行详细说明。1)问卷调查。根据不同建筑火灾风险评佔模型设计相应的专家调查打分问卷(分设5种,让专家在对比指标间重要程度时,判断更加准确),邀请湖北省境内该领域有-丰富经验和知识的专家进行现场打分。专家包括从事消防竣工验收工作的武警消防部队的技术干部、5类建筑单位从事消防工程检

3、测与管理的技术人员,以及长期从事消防性能化设计的专业技术人员。依据Saaty提出的1—9标度法,对评估体系判断矩阵屮的各指标因了进行重要程度的比较,完成问卷填写。2)专家个体排序向量。一份问卷就是一个专家个体排序向屋。由于问卷数量大,每一类建筑评估体系中的判断矩阵多,且大多为多指标判断矩阵,常导致判断矩阵无法通过一•致性检验,若人工计算,则工作量大,且易出错。I大I此,借助AHP法软件yaahp来进行判断矩阵一致性的调整与计算。3)聚类分析。聚类分析是根据事物本身的特性來研究个体与个体ZI'可分类的方法。聚类原则是将具有较大相

4、似性的个体归到同一类中,且尽量保证不同类别Z间存在较大差界。由于每位专家个人的经历、经验、文化背景迥异,对评判矩阵了解程度不同,以及专家自身的偏好等因索,对于同一个问题的评判很有可能存在较大的不一致,因此,专家个体排序向量会有所不同。在此以专家个体排序向量为样本,借助SPSS统计分析软件,采用分层聚类法对专家进行分类。4)专家权重系数确定。每位专家的个体排序向虽:对综合排序向量(即最终指标权重值)的影响大小,称为专家的自身权重。专家权重系数确定原则:某一类容量相対其他类较大,表明该类屮的个体排序向量符合较多专家评价意见,所对应

5、的专家权重系数就较人,反之则较小。根据以上聚类分析结果,参考郭文明等提岀的群组AHP权重系数确定方法计算各位专家的自身权重。5)指标权重确定。结合上述步骤求出的专家个体排序向最和专家权重系数,对群组判断愆阵进行合并,采用综合排序向量法,对各个判断矩阵作加权算术平均,便可求得最终的指标权重。2建筑火灾风险等级的确定1.1评分手册的制定为确保评分标准制定的科学性,依据各防火规范及和关消防验收标准、消防管理细则等,分别汇总编订了5类典型建筑打分手册。同时,为保证评分标准的合理性、可接受性和可操作性,制定过程中参考消防部门、建筑单位、

6、消防评估公司及保险公司等意见,未来将在实际运用中不断进行调整完善。2.2火灾风险评估体系综合风险值的确定对待评估建筑采用专业人丄打分法,对评估体系最底层的指标进行打分,分值的确定参考5类典型建筑的打分手册。评佔体系中的每一指标的满分定为1()分,根据式计算建筑火灾风险总得分。综上所述,对于某一被评估建筑,首先对照评分手册进行打分,计算其火灾风险总分值S,然后查阅,便可得到该建筑对应的火灾风险等级。3建筑火灾风险评估软件的开发其中,被评估建筑的基本情况、建筑种类的选収,及所有指标风险得分值的输入均在而台人工操作完成;而指标权重的

7、赋值在后台已默认,无需人工操作。软件具体操作过程主要包括以下4个步骤。1)录入评估对象的基本信息,包括建筑物名称、地址、投入使用时间等。2)选择建筑类别。指标打分Z前应根据建筑使用性质选収相应的风险评估体系,包括工矿企业、商场市场、公共娱乐场所、宾馆饭店和学校幼儿园。3)指标打分。对每个指标进行打分,只能录入0〜10的阿拉们数字,当用户输入非阿拉伯数字、数值超出分值范围或遗漏某指标分值时,软件都会提示用八更改。软件己预先设置好每类建筑风险评估体系各指标的权重值,直接输入指标得分值即可。4)报告生成。输入得分之后,直接点击“分析

8、报告"便可生成分析报告,其屮包含建筑物的基本信息、每一•准则层得分及得分比重、每一准则层得分最低的3项指标、总得分及建筑消防安全等级。根据该报告对识别被评估建筑主耍存在的消防问题,便于消防监管单位和建筑单位提高消防整改的针对性。然示点击“保存评估结果二最终可生成txt文档格式

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