基于风险矩阵法的封闭空间空气安全风险评估模型

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1、兵工自动化2011-10·4·OrdnanceIndustryAutomation30(10)doi:10.3969/j.issn.1006-1576.2011.10.002基于风险矩阵法的封闭空间空气安全风险评估模型杜文正，丁刚乐(第二炮兵工程学院二系，西安710025)摘要：为提高城市人防工程等地下大型封闭空间空气质量评估的客观性，提出基于风险矩阵法的封闭空间空气安全风险评估模型。构建二维矩阵，定量计算出受评实体的风险要素，再利用Borda序值理论和层次分析法(analyticalhierarchyprocess，AHP)得出各风险要素的权重，最后利用风险矩阵得出实体风险等级值，以某人防工

2、程为评估对象进行实例计算。计算结果证明：该方法将定性的过程定量化，很大程度上减少了人为失误带来的损失。关键词：空气质量安全风险评估；Borda；层次分析法；风险矩阵中图分类号：TJ06文献标志码：ARiskAssessmentModelofAirofEnclosureSpaceSecurityBasedonRiskMatrixDuWenzheng,DingGangle(No.2Department,SecondArtilleryEngineeringCollege,Xi’an710025,China)Abstract:Aassessmentmodelwhichbasedonriskmatrix

3、isproposedinthispaper,forimprovingobjectivityoftheairsecurityassessmentonbigenclosurespacesuchasdefenseconstruction.Riskfactorsoftheenclosurespacearecountedquantitativebytwodimensionmatrix.TheweightoftheriskfactorisgotbyBordaandAHP(analyticalhierarchyprocess).Theriskynumericalvalueisreckonedbytheris

4、kmatrixandastorehouseistakenforanexample.Itprovesthattheassessmentmodelcanquantifyqualitativeprocessandreducefactitiouslossinalargepart.Keywords:airsecurityassessment;Borda;AHP;riskmatrix[4]0引言1)确定风险矩阵栏依照提出的风险评估模型，得出可用于封闭空地下封闭空间空气安全风险评估的方法有定性间空气安全风险评估的风险矩阵，具体栏目如表1。和定量2种。为了解决定性评估客观性问题，笔者表1封闭空间空气安全风险矩

5、阵栏提出基于风险矩阵的封闭空间空气质量安全风险评风险概率风险影响风险等级风险估模型，并详细阐述了利用风险矩阵进行风险评估风险项等级等级量化值等级权重[1-3]的流程。2)确定风险要素1空气安全风险矩阵风险评估模型以我国空气质量评估的相关准则和封闭空间的实际情况为基础，总结出封闭空间空气安全的6个风险矩阵法(riskmatrix)是美国空军电子系统风险要素，各要素具体内容如表2。中心(electronicsystemcenter)的工程小组于1995年表2风险要素及其属性4月提出的一种风险评估管理方法。在工程管理过风险要素属性程中，它能够对风险(风险集)的重要性进行识别，人人数过多产生大量二氧化

6、碳及生活垃圾通风系统通风系统损害导致封闭空间空气不流通并进一步对风险潜在影响进行评估，从而可以为风发动机发动机长时间工作产生大量的废气险决策提供科学依据。根据我国相关准则，笔者结岩体封闭空间的岩体释放氡气和其他的有害气体合风险矩阵的特点，提出了封闭空间空气安全风险装修装修材料释放苯，甲醛等有害气体矩阵风险评估模型，如图1。易燃易泄漏品燃烧和泄漏都会产生有害气体3)风险概率和风险影响栏的说明风险发生概率和风险影响是确定风险等级的基[5]础，根据GB/T20984-2007中的等级划分规则，将其各分为5个等级。表3是风险概率等级说明，图1封闭空间空气安全风险矩阵风险评估模型表4是风险影响等级说明。

7、收稿日期：2011-05-07；修回日期：2011-06-14作者简介：杜文正(1974—)，男，山东人，博士，副教授，从事自动检测、发射系统仿真训练研究。第10期杜文正，等：基于风险矩阵法的封闭空间空气安全风险评估模型·5·表3风险概率等级说明将Borda数按从大到小的顺序排列可得出风险影响说明Borda序值，用来表示风险的重要程度。Borda数最等级关键5一旦风险事件发生，封闭空间不能使用高的