基于模糊綜合評價法的住宅區電動車火災風險評估方法

摘要：隨著現代社會的發展，電動車使用數量不斷增加，住宅區電動車火災頻發，導致的人員財產損失巨大。本文以模糊綜合評價法構建評價住宅區電動車火災發生概率的體系，模擬分析了一小區的火災發生概率。通過模擬計算得出火災發生概率的綜合得分為64.97，火災發生概率較大，與實際情況較為符合。

關鍵詞：電動車火災；模糊綜合評價；模擬計算

引言

截至2022年底，中國電動自行車社會保有量超過3億輛，電動摩托車保有量也在逐年攀升，達到數千萬輛。這些數據反映了中國電動車市場的巨大規模和增長潛力。在全球范圍內，電動自行車和電動摩托車的市場也呈現出穩步增長的趨勢。根據國際能源署（IEA）發布的數據，2021年全球電動自行車銷量超過5000萬輛，電動摩托車銷量也在數千萬輛左右。隨著環保意識的提高和技術的進步，預計未來幾年內全球電動車市場將繼續保持強勁增長勢頭。同時，因為使用者的疏忽以及缺乏相關基礎設施導致電動車火災事故頻發，尤其是住宅區發生的電動車火災導致的群眾生命財產損失更為巨大。基于國家消防救援局的統計數據，全國電動車火災事故近年來呈現頻發趨勢[1]。電動車火災發生后，30秒左右就能引燃整輛車及周邊可燃物且伴隨爆炸、高溫煙塵、有毒煙氣。從電動車著火開始，人們的安全逃生時間僅有100秒。住宅區電動車火災發生后，通常會造成較大的人員生命財產損失。

本研究以模糊綜合評價方法[2]對住宅區電動車火災發生概率進行模擬分析。模糊綜合評價方法常用于各種火災的分析模擬中，杜紅兵等[3]利用模糊綜合評價對高層建筑火災風險進行分析，得出了火災風險等級；孫博等[4]利用層次分析-模糊綜合評價法構建了橋梁火災風險評估體系，取得良好的預測效果。本研究基于《新疆維吾爾自治區電動自行車管理辦法》《建筑設計防火規范》等相關規范，選擇住宅區電動車火災風險評估指標。以電動車使用規范為切入點，住宅區電動車火災風險評估指標的選擇應涉及建筑消防安全的基本方面。住宅區電動車火災的誘因較多，彼此之間交互作用。建筑消防布局[5]：建筑材料的防火性能、疏散通道、火災預警系統、消防滅火設施等；住宅區電動車火災情況：起火時間、電動車火災發生位置、起火點與居民居住區的距離、電動車電池容量、居民對火災的警覺程度等；日常安全管理：建立完備的日常消防巡邏制度、定期對居民進行消防安全知識的宣傳；電動車情況：電動車本身屬性和周邊物品堆積及屬性。基于上述分析，建立相應的住宅區電動車火災模糊綜合評價指標體系[6]。

一、評價方法簡介

模糊評價法[7]是將影響評判的指標賦予不同權重，然后以權重對結果進行模擬計算。對于不同指標的權重，常見的方法是邀請行業內權威專家對指標權重[8]進行打分。雖然權威性較高，但終究會受主觀因素的影響，導致評價結果出現偏差。故本次研究以長鼻浣熊優化算法[9]的BP神經網絡[10]對指標的權重賦值進行模擬分析，避免主觀因素的影響。計算過程：標定住宅區電動車火災發生概率的模糊綜合評價因素集A；邀請行業內權威學者對評價因素制定權重，然后利用智能優化后的神經網絡對權重進行模擬優化，排除主觀因素的影響，確定權重W；對隸屬度進行演算，得到評價矩陣R；將W和R相乘，得到模糊綜合評價指標矩陣P。指標體系建立的原則有客觀、精確、全面等。其中，目標層為住宅區電動車火災發生概率綜合評價體系，準則層為建筑布局、火災情況和日常安全管理；指標層為疏散通道、防火材料、火災預警、起火時間、電動車情況等18個指標。

（一）模糊評價法（FAHP）

模糊綜合評價法是一種用于處理具有模糊性特征的評價問題的方法。通過將定性描述轉化為定量數值，用于綜合評估各因素的重要性，從而得出一個總體的評價結果。該方法適用于那些難以用傳統統計方法量化的評價場景。用模糊綜合評價方法評價住宅區電動車火災發生概率，能夠較為明確、真實對項目的實際情況進行預測，比較各項指標的重要性，進行一致性檢驗，最終建構出住宅區電動車火災發生概率的評價模型。

（二）綜合競爭力評價體系指標初選

該研究綜合參考了相關領域的最新研究，同時根據研究成果，設計了住宅區電動車火災發生概率評價指標體系。各指標的綜合集合為因素集，指標一共分為兩級，第一級指標集包括三個因素，第二級指標集包括十八個因素。

二、評價步驟

該住宅區電動車火災發生概率的評語集量化矩陣V四個等級的平均值為100、80、60和50。通過該矩陣的計算，該住宅區電動車火災發生概率為：F=BVT=64.97。得出該住宅區電動車火災發生概率較高，與附件居民溝通發現，去年曾發生3起小火災。

根據綜合模糊評價向量，制定相應的預防措施。需要加強日常管理，強化火災巡邏和宣傳，同時提高居民的安全意識，科學、合理管控電動車，降低發生電動車火災的概率。

結語

本研究采用多層次模糊評價法和智能算法優化BP人工神經網絡法，對電動車住宅區火災風險概率進行了綜合評價，得出結論如下。從綜合評價結果來看，評價結果準確性較高，也避免單一評價方法的主觀局限性所帶來的評價誤差，提高項目整體的評價準確性。證明模糊綜合評價方法可用于火災風險評估，對于其他工程也有一定的參考意義；在模糊評價中，可以利用BP神經網絡，更好模擬分析出權重大小，避免主觀因素的影響，較符合實際情況；

智能算法優化，可以進一步調節模糊評價模型預測時所用參數的準確性；根據模糊綜合評價體系制定相應的預防措施，如控制電動車數目、建立日常安全管理制度、規定電動車充電時間等。

參考文獻

[1]譚明.讓81萬輛電動車充電“有法可依”[N].常德日報，2022-09-27（003）.

[2]伍愛友，肖國清，蔡康旭.基于模糊識別的建筑物火災危險性評價方法[J].中國安全科學學報，2004（05）：76-79.

[3]杜紅兵，周心權，張敬宗.高層建筑火災風險的模糊綜合評價[J].中國礦業大學學報，2002（03）：29-32.

[4]孫博，肖汝誠.基于層次分析-模糊綜合評價法的橋梁火災風險評估體系[J].同濟大學學報（自然科學版），2015，43（11）：1619-1625.

[5]黃毅.城市混合功能建設研究[D].同濟大學，2009.

[6]元云麗.基于模糊層次分析法（FAHP）的建設工程項目風險管理研究[D].重慶大學，2014.

[7]鄒志紅，孫靖南，任廣平.模糊評價因子的熵權法賦權及其在水質評價中的應用[J].環境科學學報，2005（04）：552-556.

[8]蘇為華.多指標綜合評價理論與方法問題研究[D].廈門大學，2002.

[9]秦敏敏，劉立芳，齊小剛.面向維修資源分配調度的遺傳-長鼻浣熊混合優化算法[J].智能系統學報，2023，18（06）：22-35.

[10]黃麗.BP神經網絡算法改進及應用研究[D].重慶師范大學，2010.

作者簡介：曹江風（1994- ），男，漢族，河南商丘人，碩士研究生，助教，研究方向：化學工程。