摘要：隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，電動車使用數(shù)量不斷增加，住宅區(qū)電動車火災頻發(fā)，導致的人員財產(chǎn)損失巨大。本文以模糊綜合評價法構建評價住宅區(qū)電動車火災發(fā)生概率的體系，模擬分析了一小區(qū)的火災發(fā)生概率。通過模擬計算得出火災發(fā)生概率的綜合得分為64.97，火災發(fā)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(shù)千萬輛。這些數(shù)據(jù)反映了中國電動車市場的巨大規(guī)模和增長潛力。在全球范圍內(nèi)，電動自行車和電動摩托車的市場也呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長的趨勢。根據(jù)國際能源署（IEA）發(fā)布的數(shù)據(jù)，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(shù)千萬輛左右。隨著環(huán)保意識的提高和技術的進步，預計未來幾年內(nèi)全球電動車市場將繼續(xù)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(fā)，尤其是住宅區(qū)發(fā)生的電動車火災導致的群眾生命財產(chǎn)損失更為巨大?；趪蚁谰仍值慕y(tǒng)計數(shù)據(jù)，全國電動車火災事故近年來呈現(xiàn)頻發(fā)趨勢[1]。電動車火災發(fā)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(qū)電動車火災發(fā)生后，通常會造成較大的人員生命財產(chǎn)損失。

本研究以模糊綜合評價方法[2]對住宅區(qū)電動車火災發(fā)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(qū)電動自行車管理辦法》《建筑設計防火規(guī)范》等相關規(guī)范，選擇住宅區(qū)電動車火災風險評估指標。以電動車使用規(guī)范為切入點，住宅區(qū)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(qū)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(tǒng)、消防滅火設施等；住宅區(qū)電動車火災情況：起火時間、電動車火災發(fā)生位置、起火點與居民居住區(qū)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?；谏鲜龇治觯⑾鄳淖≌瑓^(qū)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(yè)內(nèi)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(xiàn)偏差。故本次研究以長鼻浣熊優(yōu)化算法[9]的BP神經(jīng)網(wǎng)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(qū)電動車火災發(fā)生概率的模糊綜合評價因素集A；邀請行業(yè)內(nèi)權威學者對評價因素制定權重，然后利用智能優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡對權重進行模擬優(yōu)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(qū)電動車火災發(fā)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(shù)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(tǒng)統(tǒng)計方法量化的評價場景。用模糊綜合評價方法評價住宅區(qū)電動車火災發(fā)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(qū)電動車火災發(fā)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(jù)研究成果，設計了住宅區(qū)電動車火災發(fā)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(qū)電動車火災發(fā)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(qū)電動車火災發(fā)生概率為：F=BVT=64.97。得出該住宅區(qū)電動車火災發(fā)生概率較高，與附件居民溝通發(fā)現(xiàn)，去年曾發(fā)生3起小火災。

根據(jù)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(fā)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(yōu)化BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡法，對電動車住宅區(qū)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(jīng)網(wǎng)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(yōu)化，可以進一步調(diào)節(jié)模糊評價模型預測時所用參數(shù)的準確性；根據(jù)模糊綜合評價體系制定相應的預防措施，如控制電動車數(shù)目、建立日常安全管理制度、規(guī)定電動車充電時間等。

參考文獻

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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。