民用建筑火災風險預測模型與應對措施

文／羅廣普 山東宏雁電子系統工程有限公司 山東濟南 250000

引言：

在現代城市生活中，民用建筑火災事故時有發生，對人們的生命和財產安全構成嚴重威脅。因此，通過構建火災風險預測模型，深入研究火災的關鍵因素，并提出科學的防控應對措施，對于減少火災發生的可能性和提高火災應對效率具有重要意義。本文旨在通過對火災發生的關鍵因素進行深入剖析，構建全面的火災風險預測模型，并在此基礎上制定科學的應對策略。

1.民用建筑火災風險現狀

民用建筑火災在2021 年呈現出令人擔憂的風險現狀。根據相關數據顯示，全國消防救援隊伍共接報火災74.8萬起，造成1987 人死亡、2225 人受傷，直接財產損失高達67.5 億元。這一系列數字反映出民用建筑火災對人民生命安全和財產安全構成了嚴重威脅。

尤其值得關注的是，冬春季節成為火災的高發期，共發生火災43.7 萬起，死亡人數達到1131 人，分別占總數的58.6%和57.5%。這一情況明顯多于夏秋季節，尤其在春節期間，火災高峰更是引起極大關切。夜間火災亡人數集中，22 時至次日6 時的火災雖只占總數的17.3%，但亡人數占比卻高達41.9%。這表明夜間火災的危害性較大，應引起更加密切的關注與防范。

另一個引人關注的問題是，住宅火災雖然起數只占總數的34.5%，但卻造成了73.8%的亡人，這說明在居民生活領域內火災的危險性極高。電氣問題仍然是引發火災的首要原因，占比高達28.4%。值得注意的是，在較大以上的火災中，有1/3 是由電氣原因引發的，其中以電氣線路故障占據主導地位，占近八成。這凸顯了對電氣設備和線路的維護與管理的迫切需求，以降低火災的發生概率。

2.火災風險預測模型構建

2.1 影響火災的關鍵因素分析

2.1.1 建筑結構與材料

在火災風險預測模型的建構中，建筑結構與材料的分析顯著影響火災的發生與發展。建筑結構直接決定了火災蔓延的路徑和速度，以及在火災中建筑的穩定性。高樓層、復雜布局可能導致火勢擴散的難度加大，而合理的建筑結構設計則能夠提供更為安全的疏散通道。技術上，通過三維模擬和計算機輔助工程分析，能夠深入評估建筑結構在火災中的承受能力、熱響應以及結構變形情況，從而為模型提供更為準確的數據。

與此同時，建筑所采用的材料直接關系到火災的燃燒特性和火勢的蔓延速度。不同材料具有不同的燃燒溫度和釋放有毒氣體的能力，因此模型需充分考慮材料的選擇對火災的影響。通過深入了解各種材料的物理和化學性質，包括燃燒時的產物和燃燒速度，有助于建立更為精準的模型，準確模擬火災中材料的行為。

2.1.2 電氣設備與用電安全

在火災風險預測模型的構建中，電氣設備與用電安全成為至關重要的關鍵因素。電氣設備的故障和用電不當直接關系到火災的發生和擴散。首先，模型需深入分析電氣設備的運行狀態，特別是對于電氣線路的穩定性和用電負載的合理分配進行全面評估。不當的用電負載和電氣線路故障都可能導致火源的產生，從而增加火災的發生概率[1]。

其次，用電安全的問題也是影響火災風險的重要因素。不合規的用電操作和設備維護不善可能導致電氣設備過載、短路等問題，從而引發火災。模型需要考慮電氣設備的使用環境、維護狀況以及操作規范，以全面評估電氣設備與用電安全對火災風險的貢獻。

因此，模型的構建需要運用電氣工程和安全管理的知識，通過實時監測電氣設備的運行狀況、檢測潛在的故障風險，以提前識別潛在的火災風險。深入了解電氣設備的故障模式、過載情況和防護裝置的性能，有助于模型更準確地預測電氣設備與用電安全在火災發生過程中的影響。

2.1.3 人員密集度與疏散通道

在火災風險預測模型的建構中，人員密集度與疏散通道成為至關重要的關鍵因素，直接關系到火災時的人員安全和疏散效率。首先，模型需要深入分析建筑或場所內人員密集度的分布，考慮人員聚集區域的安全出口數量和位置。高密集度區域的人員疏散困難，容易導致擁堵和混亂，進而影響火災疏散的效率，增加傷亡風險。

其次，疏散通道的合理性和通暢性對于火災的發展至關重要。模型需要評估疏散通道的寬度、布局和可達性，以及與人員密集區域的關聯。不合理的疏散通道設計可能導致疏散擁堵和阻塞，加劇火災造成的風險。特別是在人員密集度高的區域，必須確保疏散通道的設計和設置符合安全標準，以提高火災發生時的疏散效率。

因此，模型需要結合建筑工程學和人流動力學等方面的知識，通過模擬人員在火災條件下的行為，評估人員密集度對于疏散通道的影響。

2.2 數據采集與處理

2.2.1 火災歷史數據

火災風險預測模型的建立中，火災歷史數據的采集與處理顯得至關重要。通過表1 所示的火災歷史數據，可以看到在2017 年至2020 年的四年間，火災起數相對較為穩定，分別為28.1 萬、23.7 萬、23.3 萬和25.2 萬起。然而，到了2021 年，火災起數突然激增至74.8 萬起，2022 年更進一步上升至82.5 萬起。這明顯的趨勢變化引發了對火災風險的關注。見圖1。

表1 火災歷史數據和模型預測結果的對比結果

圖1 2017-2022 年全國火災起數（萬起）

這些數據的采集與處理有助于更好地理解火災的發展趨勢和規律。通過表1 可以看出在過去的幾年中，火災發生的頻率呈現出明顯的不規律性，特別是2021 年和2022 年，火災起數的急劇增加可能與某些因素的變化有關。這種趨勢的變化對于構建火災風險預測模型具有重要的參考價值，為預測未來可能的火災風險提供了重要的數據基礎。

2.2.2 建筑結構參數

對于火災風險預測模型的構建，建筑結構參數的數據采集與處理是至關重要的一環。通過仔細收集和分析建筑結構的相關數據，能夠更全面地了解建筑的類型、高度、樓層布局等關鍵參數。這些參數在火災發生后直接影響火勢的蔓延路徑和人員疏散的順暢性。通過深入研究建筑結構參數的變化趨勢，可以發現可能存在的潛在風險，為火災風險模型提供更為準確的數據基礎。

建筑結構參數的數據處理也涉及對不同建筑類型和結構特點的分類和分析。這有助于理解不同建筑結構在火災條件下的響應和行為。例如，高層建筑可能面臨更復雜的火災擴散問題，而低矮建筑可能更容易實施疏散[2]。通過系統地整理和處理這些數據，能夠為建立火災風險模型提供更具深度和細致度的信息，為采取有效的火災預防措施提供科學依據。

2.2.3 安全設備狀態

在火災風險預測模型的構建過程中，關于安全設備狀態的數據采集與處理顯得尤為關鍵。通過搜集和分析安全設備的相關數據，能夠全面了解建筑內部的安全防護裝置、滅火設備等的運行狀態和可用性，這些數據直接關系到火災爆發后的應急響應和控制能力。深入研究安全設備的狀態變化趨勢有助于發現潛在的安全隱患，為火災風險模型提供更準確的數據支持。

安全設備狀態的數據處理也包括對設備性能、定期維護和保養等方面的分析。這有助于更好地評估安全設備的可靠性和穩定性，為火災發生后的緊急情況提供有效的支持。通過系統整理和處理這些數據，能夠為建立火災風險模型提供更為深刻和詳實的信息，為制定科學有效的防范策略提供有力的參考。

2.3 火災風險模型建立

2.3.1 統計模型

火災風險模型的建立中，統計模型扮演著重要的角色，其中一種常用的方法是logistic 回歸模型。該模型通過考慮多個影響因素，如建筑結構、人員密集度、電氣設備狀態等，來估計火災發生的概率。具體而言，logistic 回歸模型的數學表達如下：

其中，P（火災發生）表示火災發生的概率，e 是自然對數的底，β0，β1，…，βn是模型的參數，x1，x2，…，xn是模型考慮的各個因素的取值。

在logistic 回歸模型中，模型的參數需要通過訓練數據進行估計，通常采用最大似然估計等方法。這些參數反映了各個因素對于火災概率的影響程度，正值表示正相關，負值表示負相關。模型的訓練還需要考慮過擬合和欠擬合等問題，以確保模型的泛化性能[3]。

通過logistic 回歸模型，能夠對不同因素的權重進行量化，進而計算出火災發生的概率。這為預測火災風險提供了一種結構化、可解釋的方法，使決策者能夠更好地了解不同因素對火災風險的貢獻，從而采取有針對性的預防措施。

2.3.2 機器學習方法

在火災風險模型建立的過程中，機器學習方法作為一種強大的工具被廣泛運用。以支持向量機（SVM）為例，這是一種有效的機器學習分類模型，特別適用于處理復雜的非線性關系。SVM 的數學表達式如下：

其中，f(x）是決策函數，x 是輸入數據，αi是訓練樣本的權重，yi是樣本的類別標簽，xi是支持向量，〈xi，x〉表示內積，b 是模型的偏置項。

在機器學習方法中，數據的特征工程是至關重要的。對于火災風險預測，特征可以包括建筑結構參數、人員密集度、電氣設備狀態等。通過在訓練階段對大量數據進行學習，SVM 能夠學到復雜的非線性關系，使得模型在預測時能夠更加準確[4]。

在訓練模型時，需要進行參數優化，如選擇合適的核函數、調整正則化參數等。這些參數的選擇對于模型的性能和泛化能力至關重要。

2.4 預測模型在實際案例中的應用效果評估

在某城市的一個商業綜合體，為提高火災安全管理水平，采用了火災風險預測模型進行評估。該商業綜合體在過去幾年的火災歷史數據和模型預測結果的比較結果如表1 所示。

通過此案例的實際應用，可以發現預測模型在較為準確地估計商業綜合體火災起數方面取得了良好的效果。模型的預測值與實際值相差較小，表現出對火災風險的較為敏感的特點。這使得商業綜合體管理者能夠提前了解潛在的火災風險，采取相應的防范措施，有效降低了火災發生的可能性，提高了商業綜合體的整體安全性。

3.應對措施研究

3.1 預防與減緩火災發展

3.1.1 消防設施與設備更新

為有效預防和減緩火災的發展，關鍵之一是基于火災風險預測模型的指導，對消防設施與設備進行及時更新和維護。預測模型的數據分析能力可用于確定哪些區域的火災風險較高，從而有針對性地優化和更新相關設備。首先，需要借助模型結果進行定期的檢查和評估，確保所有消防設備（如滅火器、滅火器具、噴水系統等）的狀態良好且能夠正常運作。這包括檢查設備的完整性、電池或能源供應的有效性以及觸發機制的敏感性。隨著技術的進步，基于預測模型的分析結果，更新消防設備也需要考慮引入先進的火災識別和報警系統，以及自動滅火裝置。預測模型通過提供對火災可能性的更準確地認知，有助于合理配置和更新消防設備，提高火災的檢測準確性，從而加速應急響應。此外，預測模型還可以為確定滅火器具的種類和數量提供指導，確保其充足且適用于建筑的不同區域。通過結合預測模型的數據，可以更好地識別高風險區域，如廚房或電氣設備房間，從而確保更多的滅火設備投放。

3.1.2 定期安全檢查與維護

實施定期的安全檢查與維護是預防和減緩火災發展的關鍵舉措，同時也可結合預測模型的數據指導?；谀Ｐ偷娘L險評估，建立起系統的安全檢查計劃，包括定期對建筑內部的電氣系統、消防設備、疏散通道等關鍵部分進行詳細檢查。這包括檢測電氣線路是否存在老化或短路的問題，確保消防設備的正常運作，以及清理和確保疏散通道的暢通。安全檢查不僅僅涉及硬件設備，還包括對建筑內部的火災隱患進行評估。這可能包括檢查火源可能性高的區域，確保易燃物品的妥善存放，并對安全標志和逃生指示系統進行檢查。維護的方面包括及時修復或更換發現的問題。例如，對于電氣系統，修復老化的電線和插座；對于消防設備，更換過期或損壞的滅火器具；對于疏散通道，確保應急照明和標識的正常工作。通過預測模型的實時監測和分析，建立一套記錄體系，詳細記錄每一次檢查的結果和維護措施，以便及時跟蹤和反饋。這不僅使得安全檢查和維護更具針對性，也提高了對潛在火災風險的敏感性，有助于及時采取有效的應對措施。

3.2 提高人員疏散與救援效率

3.2.1 火災演練與培訓

為了有效提高人員疏散與救援效率，結合預測模型的指導，實施火災演練與培訓是關鍵措施。預測模型的數據分析結果可用于確定哪些區域的火災風險較高，從而有針對性地進行演練，重點模擬這些高風險區域的火災情境。定期組織全體居民和員工參與火災演練，通過模擬真實火災情境，包括火警觸發、火災蔓延、疏散過程等，提高參與者對疏散通道和安全出口的熟悉度，增強應急響應能力。同時，根據預測模型的風險評估結果，定期進行火災應急知識培訓，確保居民和員工能夠正確、迅速地應對火災風險。培訓內容還應根據模型的分析結果考慮特定群體的需求，如老年人、兒童或有特殊需求者。與當地消防部門的合作是不可或缺的，確保演練和培訓內容符合實際救援標準。通過結合預測模型的數據，可以更加精準地制定演練和培訓計劃，提高人員在火災發生時的冷靜應對和疏散效率，確保整體火災應對體系的可靠性和高效性。

3.2.2 智能化監測與應急系統

為提高人員疏散與救援效率，在預測模型的指導下引入智能化監測與應急系統是一項關鍵的戰略。通過預測模型的數據結果，建立智能感知系統，實時監測建筑內部的溫度、煙霧濃度和人員密集度等關鍵指標。系統能夠根據模型的分析結果迅速識別火災跡象，提前發出警報。結合智能化監測系統，建立應急響應系統，一旦檢測到火災跡象，系統可自動觸發應急程序，包括自動報警、啟動滅火設備、調度救援人員等。智能系統還能向居民和員工發送緊急疏散指示，提供最短、最安全的疏散路徑，同時通過人臉識別技術確認建筑內人員的位置和身份，為救援人員提供實時信息，縮短救援響應時間。

3.3 改善建筑設計與規劃

結合預測模型的科學指導，改善建筑設計與規劃是迫在眉睫的。首先，通過模型分析火災風險的關鍵因素，如建筑結構、材料、電氣設備等，為設計提供了精準的數據支持。在防火隔離與防煙設計中，模型驗證的防火隔離材料和結構的應用成為首要考慮，確保其有效地限制火源蔓延。模擬火災情境的分析也為防煙設計提供了合理的基礎，指導建立防煙分區和排煙系統，以最大限度地提高人員疏散的成功率。

其次，結合預測模型的結果，強調采用綠色環保建筑材料。模型驗證的環保建筑材料，如可再生材料、低碳排放材料，成為建筑設計的首選。預測模型的風險評估結果在材料選擇上發揮了關鍵作用，保證所選材料不僅符合環保標準，同時具備卓越的防火性能，有效減緩火勢傳播。

結語：

通過深入分析建筑結構與材料、電氣設備與用電安全、人員密集度與疏散通道等關鍵因素，本文成功構建了綜合考慮統計模型和機器學習方法的火災風險預測模型，并在實際案例中驗證了其應用效果。同時，還提出來預防與減緩火災發展、提高人員疏散與救援效率、改善建筑設計與規劃等多方面的措施，為建筑安全管理提供了多層次、多角度的解決方案。通過本文的研究，期望為民用建筑火災的風險評估和應對措施提供更為系統和科學的指導，促進火災安全管理的不斷創新與提升，確保建筑的整體安全性和可持續發展。