针对建筑防火设计与管理的火灾风险快速评估方法研究

发布时间：2020-03-01 21:51

【摘要】：随着我国经济和社会的快速发展,城市化进程发展迅猛,城市规模不断扩张,人口日益密集,建筑物型式多种多样,一些结构复杂、功能特殊并且人员密集的公共建筑也日益增多,这些火灾高危单位一旦发生火灾将造成重大的人员伤亡和财产损失。火灾风险评估则是提高建筑防火控火能力,降低建筑火灾发生可能性的有效手段。为健全火灾高危单位安全保障体系,国家相关法律、法规要求各地方火灾高危单位每年至少组织一次火灾风险评估,以及时发现消防不安全因素,提出消防安全对策,采取有效的整改措施,消除火灾隐患。火灾风险评估方法目前可大致分为三类:第一类定性分析方法评估过程细致,需投入大量的资金和时间,但难以给出建筑物的火灾危险等级;第二类半定量分析方法快捷简便,可以区分建筑火灾危险程度,然而其评价结果受人为因素影响较大;第三类定量分析方法则是以建筑发生火灾事故的概率为基础,评估结果更加精确,但对数据资料的要求较高。由于城市火灾高危单位数量庞大,若利用传统的方法对每个建筑进行火灾风险评估,其过程较为繁琐,项目周期较长,将导致评估效率有限。并且,目前已有的火灾风险评估项目资料并不充足,如何用少量的样本数据来建立较为精确的火灾风险评估模型也是难点问题。针对以上情况,本文主要进行了以下三方面的工作:第一,较为全面地考虑了建筑各方面火灾因素的影响,从建筑被动防火能力、建筑主动防火能力、安全疏散能力、消防扑救能力及消防安全管理水平五个角度出发,建立了具有一定灵活性与可操作性的火灾风险评估指标体系;第二,对现有少量的建筑火灾风险评估项目资料进行分析,采集建筑的指标值,运用模糊综合评估方法得到其火灾风险评分,选取部分指标值及其对应的评分组成样本数据;第三,利用样本数据训练SVM火灾风险评估模型,建立火灾风险快速评估系统,实现了较为高效、准确的建筑火灾风险评估。本文运用SVM火灾风险快速评估系统,对某体育建筑进行了应用,得出的评估结果令人满意,与该建筑的实际情况基本吻合,证明了本文提出的建筑火灾风险快速评估方法的可行性。本文建立的火灾风险快速评估系统,在提高评估效率的同时,确保了评估结果的准确性,在实际工程中具有良好的应用价值。
【图文】：

论文技术路线

经过调整后的隶属函数曲线
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TU892;TU998.1

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 张立宁;张奇;安晶;张丽华;;高层民用建筑火灾风险综合评估系统研究[J];安全与环境学报;2015年05期

2 ;北京市人民政府办公厅关于印发火灾高危单位消防安全管理规定的通知[J];北京市人民政府公报;2014年06期

3 高尚;刘夫成;;与k均值混合的支持向量机的个人信用评估[J];中南大学学报(自然科学版);2013年S2期

4 赵振荣;;浅析高层建筑内气体灭火系统的应用[J];中华民居(下旬刊);2013年01期

5 徐昊;许国根;王幸运;;基于支持向量机的液体推进剂分析方法研究[J];分析科学学报;2012年05期

6 秦进春;余旭初;谭熊;余岸竹;付琼莹;;基于SVM核函数评价的高光谱遥感影像核分类方法比较研究[J];测绘通报;2012年S1期

7 王荣辉;张靖岩;刘晓阳;原锦凤;李炎锋;张泽江;;建筑火灾模糊综合评价方法研究与应用[J];消防技术与产品信息;2012年08期

8 王任臣;;如何推进社会单位消防安全四个能力建设[J];中国新技术新产品;2011年21期

9 张靖岩;潘晓旭;杨玲;吕慧;;基于火灾风险评价模型的既有建筑消防投资决策分析[J];消防技术与产品信息;2011年03期

10 潘晓旭;杨玲;张靖岩;;既有建筑火灾危险性评价模型中隶属函数的确定[J];中国安全生产科学技术;2010年05期

相关会议论文 前2条

1 夏登友;辛晶;康青春;贾定夺;王铁;;模糊集值统计理论在交通工具火灾危险性评价中的应用[A];中国灾害防御协会风险分析专业委员会第二届年会论文集（一）[C];2006年

2 张靖岩;李引擎;吕慧;;建筑火灾模块化风险评估体系研究[A];自主创新与持续增长第十一届中国科协年会论文集（3）[C];2009年

相关博士学位论文 前5条

1 吴青;基于优化理论的支持向量机学习算法研究[D];西安电子科技大学;2009年

2 秦玉平;基于支持向量机的文本分类算法研究[D];大连理工大学;2008年

3 陈大力;数字图像处理中去噪算法的研究[D];东北大学;2008年

4 周天;城市火灾风险和防火能力研究[D];同济大学;2007年

5 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年

相关硕士学位论文 前10条

1 赵云涛;基于全生命周期的公共建筑火灾风险评估控制模型研究[D];北京建筑大学;2015年

2 魏真;基于SVR的煤层顶板水害分析模型研究[D];中国矿业大学;2015年

3 俞璐;基于支持向量机回归的传染病预测系统建模[D];中国科学技术大学;2015年

4 张天齐;公众聚集场所火灾风险评估与控制对策研究[D];湖南大学;2013年

5 邓广福;基于分层特征的SVM与融合决策的静脉识别研究[D];东北大学;2010年

6 胡学坤;改进支持向量机算法及其在图像分割中的应用[D];江苏科技大学;2010年

7 吴竹青;基于SVM的高速公路工程项目投资风险评价研究[D];长沙理工大学;2009年

8 刘素京;基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号的识别[D];南京航空航天大学;2009年

9 伍爱友;城市区域火灾风险评估理论及应用[D];湖南科技大学;2008年

10 曹秀平;高层建筑火灾风险评估的研究[D];东北大学;2008年

，

本文编号：2584158