基于ISM-ANP-Fuzzy算法的地鐵車站火災安全韌性評價體系*

黃亞江 康 飛 易 杰 鹿鑫月 王雅姝 李錦博

(1.天津仁愛學院經濟與管理學院,301636,天津; 2.天津財經大學管理科學與工程學院,300222,天津;3.北京建筑大學城市經濟與管理學院,102616,北京∥第一作者,講師)

地鐵車站往往具有內部空間狹窄、結構復雜且人員十分密集的特點。車站內一旦發生火災,特別容易造成大量的人員傷害。因此,對地鐵車站進行安全韌性評價,建立地鐵車站火災的安全韌性提升系統,具有重要意義。

目前研究地鐵火災的方法主要有模糊綜合評價法、BP(反向傳播)神經網絡評價法及熵權物元法等,主要采用單一評價方法對地鐵火災進行安全評價。文獻[1]基于多級可拓評價法從管理水平、設備水平、消防設計水平及人員能力4個方面對地鐵車站進行風險評價。文獻[2]根據安全評價指標的不完整性和模糊性,構建了基于ISM(解釋結構模型)法二維云模型的應急管理協同度評價方式。文獻[3]提出基于ISM-CRITIC(權重)法的通用航空可控飛行撞地影響因素分析方法。文獻[4]首次引入D-S證據理論,建立了包含“人、機、管、環” 4個方面的地鐵安全評估理論模型。文獻[5]引入主成分分析法對指標體系進行降維的研究思路,對地鐵火災進行風險評估。以上方法大多聚焦在火災風險方面,缺少基于韌性視角的安全韌性評價體系。

為此,本文基于ISM法、ANP(網絡分析法)及Fuzzy(模糊綜合評價)法等多種方法,建立安全韌性模型,對地鐵車站進行安全韌性評估,以便為地鐵安全管理部門提供有效的火災防控建議。

1 地鐵火災韌性的安全韌性模型

1.1 韌性與安全韌性

文獻[6]最早將韌性的概念與生態系統領域相交叉。文獻[7]基于韌性的角度,提出了不確定環境下的韌性風險評估,改變了傳統的風險管理理念。文獻[8]從系統性能的4個方面探究了影響土耳其城市軌道交通運營的原因。文獻[9]首次提出了安全韌性的定義,即: 系統在一定的時間和空間內面對風險的沖擊及擾動時維持、恢復和優化系統安全狀態的能力,并重點分析了維持、應對、恢復和優化4個階段的系統安全韌性能力。文獻[10]首次建立了韌性評估框架,其中包括了系統要素識別、系統脆弱性分析、系統客觀背景、決策者認知及系統韌性等5個方面內容。

1.2 地鐵車站火災安全韌性模型

地鐵火災本身具有致災因素的復雜性、致災后果的嚴重性、災害的多發性等特性,本文基于韌性評估框架,建立了地鐵車站火災安全韌性模型,如圖1所示。基于地鐵火災事故的文獻梳理,可采用抵御能力、吸收能力、適應能力及恢復能力4個系統要素作為一級指標。在此基礎上,選取了12個二級指標,構建了地鐵車站火災安全韌性評價體系,各指標的說明如表1所示。

2 基于ISM-ANP-Fuzzy算法的地鐵車站火災安全韌性評價體系的構建

ISM法是1973年美國的Warfield J N教授為了分析復雜的社會經濟結構所開發的一種方法,該法廣泛應用于現代系統工程[2]。ANP是1996年美國的Thomas L．Saaty 教授[3]提出的一種適用于存在內部依存和反饋關系的復雜決策系統,是基于AHP(層次分析法)發展而成的一種新的實用決策方法,該法可確定指標對應的權重。Fuzzy法是1965年美國自動控制專家Lottie Asker Zadeh教授提出的一種基于模糊數學的綜合評價方法。本文建立基于ISM-ANP-Fuzzy算法的地鐵車站火災安全韌性評價體系的分析流程,如圖2所示。

圖2 基于ISM-ANP-Fuzzy算法的地鐵車站火災安全韌性評估模型分析流程

依照ANP的原理對地鐵車站火災安全韌性評價指標進行分析,建立各指標之間相互依存、相互反饋的網絡結構圖,如圖3所示。

圖3 地鐵車站火災安全韌性評價體系網絡結構圖

3 地鐵車站火災安全韌性評價體系的應用案例

3.1 案例車站概況

上海軌道交通人民廣場站是上海軌道交通1號線、2號線及8號線的三線換乘站,也是該軌道交通線網中日均客運量最大的車站,2023年“五一”期間日均客流35.7萬人次。為了更好地保障人民廣場換乘站的安全性,驗證本文所建地鐵車站火災安全韌性評價體系的適用性,對該站的火災安全韌性進行模擬計算并分析其計算結果。

3.2 基于ISM法分析各指標間關系

邀請11名地鐵火災行業的專家進行訪談,請專家們判斷本文所建的地鐵車站火災安全韌性評價體系各二級指標間的關系。根據專家訪談得出各二級指標間關聯情況的鄰接矩陣。通過Matlab 7.0軟件對鄰接矩陣進行計算,得到可達矩陣。對可達矩陣進行區域分解,得到可達集合、先行集合及兩個集合的交集表,將地鐵車站火災安全評價韌性評價體系的二級指標順序進行編號(B1,…,B12)。利用可達矩陣進行級間分解,以確定各二級指標所在的層級,進而繪制地鐵車站火災安全韌性評價體系二級指標的解釋結構模型圖,如圖4所示。由圖4可知:地鐵車站火災安全韌性評價體系是一個由具有3個層級遞階結構組成的復雜系統,反映了地鐵車站火災安全韌性各影響因素之間的邏輯關系。

圖4 地鐵車站火災安全韌性評價體系二級指標的解釋結構模型圖

3個層級對地鐵車站火災安全韌性的影響分析如下:

1) 表層的7個二級指標是影響地鐵車站火災安全韌性的直接原因。

2) 中層的4個二級指標間接對地鐵火災的安全韌性造成影響。這4個指標之間相互影響,進而影響表層的7個二級指標。

3) 深層的二級指標為火災自動報警系統及噴滅火系統。該因素對中層的4個二級指標有重大影響。

3.3 運用ANP計算各指標的權重

根據指標之間的相互影響關系,利用Super Decisions軟件進行地鐵車站火災安全韌性評價體系模擬,并計算各個指標的權重,其權重結果如表2所示。

表2 地鐵火災安全韌性評價體系中各指標的權重

由表2可知:一級指標中,適應能力A3的權重為0.437 272,抵御能力A1的權重為0.421 283,這2個指標分別列第一位和第二位,對于提升地鐵車站火災安全韌性非常重要。進一步對二級指標在組內的權重進行分析,在適應能力A3中,火災自動報警系統及噴滅火系統B7的組內權重為0.836 88;在抵御能力A1中,車站火災載荷、防火分區和防火間距的組內權重較大。因此,從事地鐵車站安全的管理部門應當在建設地鐵車站時更加注意提升火災自動報警系統及噴滅火系統的質量,采購高質量的火災報警系統及噴滅火系統。在吸收能力A2和恢復能力A4的評價結果中,車站人員的消防技能、消防管理制度的制定與落實占主導位置,因此應通過對員工培訓來提高消防技能水平,還應注意完善安全管理制度,提高火災處理的應急能力。

3.4 對一級指標進行模糊綜合評價

為消除構造判斷矩陣求解權重過程中專家打分的主觀性,并對結果進行定量分析,本文采用Fuzzy法對權重結果作進一步處理。設地鐵火災安全韌性等級評估的評語集為V={高韌性,較高韌性,中韌性,較低韌性,低韌性}。對地鐵車站有工作經驗的20名業內人士進行調研,得出二級指標對應的等級評價總次數。整合二級指標的組內權重矩陣,計算其模糊隸屬度矩陣。將兩者進行模糊運算,可得到二級指標的模糊綜合評價結果。采用該技術路線將以上運算結果進行匯總,得到人民廣場換乘站地鐵火災安全韌性評價指標體系一級指標的安全韌性評價結果,如表3所示。

表3 人民廣場換乘站地鐵火災安全韌性評價體系一級指標的安全韌性評價結果

3.5 評估結果分析及對策

地鐵火災安全韌性可反映地鐵車站火災安全管理系統對火災事故的韌性能力,提升系統韌性對提高地鐵車站安全管理水平有重要作用。由表3進一步計算可得到人民廣場換乘站的綜合隸屬度如下:高韌性為0.102 3,較高韌性為0.329 3,中韌性為0.393 4(在評估集各元素中權重值最高),較低韌性為0.017 5。根據最大隸屬度原則,可以確定人民廣場換乘站的安全韌性等級為“中韌性”,即該站的安全韌性水平為中等,需加以改進。

未來可通過建筑信息模型運維系統提高火災自動報警系統及噴滅火系統的質量,通過消防演練加強車站人員的消防技能,可以采用災害機器人技術提升危機處理能力,并不斷完善消防管理制度。特別需要提升車站高層管理人員危機意識,以便有效傳遞火災安全壓力,進而使得地鐵車站安全管理組織不斷優化,提升地鐵車站的安全管理能力及火災安全韌性能力。

4 結語

本文基于韌性理論的特點,提出了地鐵車站火災安全韌性概念,建立了基于ISM-ANP-Fuzzy算法的地鐵車站火災安全韌性評價體系。研究結果表明,該評價體系具有較強的適用性,可有效評估地鐵車站的安全韌性;提高地鐵車站火災抵御能力及適應能力的韌性等級,是提升地鐵消防體系火災應對能力的有效途徑。此外,提升火災自動報警系統及噴滅火系統的質量,增加該系統的檢查頻率,并通過培訓來提高車站安全管理人員的能力水平和專業程度,也是提高地鐵車站火災安全韌性的有效措施。