定量火灾风险评估中文版

1、?,?,5.1,本章综述,本章讨论“定量火灾风险评估”,，是指对涉及的火,灾危害或火灾场景发生的可能性以及后果的严重程,度都进行定量化处理的火灾风险评估。,?,?,将火灾场景出现的可能性量值和后果严重程度量值,相乘的结果，则为此火灾场景的风险值；将所有可,能的火灾场景风险值累加在一起，得到总的火灾风,险值（,overall fire risk value,）。总的火灾风险,值可与其它火灾安全设计方案或处方式规范要求的,火灾安全设计方案进行比较，以确定最为理想的火,灾安全设计方案。,The overall fire risk value can be used for,comparisons w

2、ith those of alternative or,code-compliant fire safety designs.,通常有两种方式进行系统定量化的火灾风险评估：,?,1.,安全检察表方法，详尽考察一系列的潜在火灾危,害（,potential fire hazards,）及量化其风险；,?,2.,事件树方法详尽考察一系列的潜在的火灾场景,（,potential fire scenarios,）并量化其风险。,?,两种方法如果有统计数据可用，则可能性和后果的,数值均采用统计数据；否则则来自主观判断。,5.2,检查表方法,?,此方法要列出一个潜在火灾危害的检查表，并考虑,现有的或需要增设

3、的火灾安全措施，对火灾风险进,行评估。理想的检查表的应用，能够对现场存在的,潜在火灾危害进行比较系统的检查或排查。,?,通过将火灾安全措施与相应的潜在火灾危害一一列,出，就能够对火灾安全存在哪些方面的不足进行快,速地排查，并找到为尽量降低火灾风险，而需要额,外设置的火灾安全措施。,?,?,?,因此检查表方法是要列举出任何潜在的火灾危害、,火灾安全措施，无论是现有的或是需要增设的，并,给出采取措施后的残余火灾风险,(residual fire,risks),的评判。,它被用来辨识系统所存在的任何不足的方面和确定,将风险降低到最小所需要的补救措施。,这种方法对火灾事件的逻辑发展过程,(logica

4、l,development of fire events),是不加以考虑的，对,此在,5.3,节中应用事件树方法进行讨论。,?,表,5.2,是一个应用检查表方法进行定量火灾风险评,估的例子，这个例子与第四章的相似，但它是定量,化的，而不是定性的。,?,?,?,这个例子考察的是住宅建筑起居室中潜在的火灾危,害以及一些额外的火灾安全措施降低其火灾风险的,情况。,当然一个住宅建筑中会有很多潜在的火灾危害。,一个全面的火灾风险评估应包括对所有潜在火灾危,害的辨识以及采取火灾安全措施降低其风险的情况。,?,一个典型的住宅建筑中通常有一些火灾安全措施，,比如感烟报警系统。额外设置其它火灾安全措施能,够进一

5、步地降低风险。与第四章中类似，本例中考,虑了额外种类火灾安全措施的六种不同组合的情况。,额外的三种火灾安全措施为：,?,(1),起居室中禁烟,no smoking material (such,as cigarettes) in the living room,；,?,(2),自动喷水灭火系统,sprinklers,；,?,(3),定期疏散演练,regular evacuation drills,。,在此认为措施,(1),会对火灾发生的可能性产生一定,的影响；,措施,(2),、,(3),会对火灾后果的严重程度产生一定的,影响。,?,?,因“起居室中禁烟”将会降低火灾发生的可能性；,而“自喷系统

6、”和“定期疏散演练”可以扑灭或控,制火势或可以加快疏散速度，从而降低了火灾后果,的严重程度。,本例用来说明如何用检查表方法进行定量火灾风险,评估。当然，在火灾风险评估中，并没有严格标准,化的安全检查表方法。,?,表,5.2,中，固有火灾风险值,(,inherent fire risk,values,没有任何额外的火灾安全措施起到帮助,作用的情况,),是从之前第,3,章表,3.2,中获得的。表,3.2,显,示,1996,年，加拿大的住宅建筑，火灾发生的可能性,(the probability of fire occurrence),为,1.75,?3,10,fires/house/year,，在

7、这些建筑火灾中，主起,居室发生的火灾占,8.5%,。,?,通过以上数据可计算,1996,年，加拿大住宅建筑主,起居室发生火灾的,(,固有,),可能性为,(the probability,of fire occurrence in the main living area),：,1.75,10,?3,8.5%,1.49,10,?4,fires/house/year.,?,?,第,3,章表,3.2,中数据显示，,1996,年发生在主起居室,火灾后果固有的严重程度,(inherent severity of,the consequence of fires ),是,43.2,10,?3,deaths

8、/fire,，,这些火灾相应的风险为,(the,resultant risk to life from these fires):,1.49,10,?4,fires/house/year,43.2,10,?3,deaths/fire,6.43,10,?6,deaths/house/year,这些由之前数据所获得的固有火灾风险值在本例中,会用到，如表,5.2,所示。,Table 3.2 Expected risk to life for fires originating in different areas in,Canadian,houses in 1996, with the probab

9、ility of fire occurrence at 1,.751,10,?3,fires/house/year. This table shows only those areas in a house,with high fatality fires, and not all the fires in a house,?,表,5.2,中的固有火灾风险值是基于火灾统计数据而,确定的，这些统计数据中的火灾是发生在有火灾安,全措施条件下的，如感烟报警系统，这是目前规范,中强制要求设置的。如果将额外的火灾安全措施增,设到相应的场所中，则以上固有的火灾风险将会被,进一步降低。,?,?,在表,5.2

10、,中，六种火灾安全措施组合中每一种组合,情况的作用或影响，通过固有可能性或固有火灾后,果严重程度的一个,残余乘法因子,(,residual,multiplication factor of the inherent values,of,the probability or the consequence),来体现。,这样火灾安全工程师或监督审批者就可以基于这些,火灾安全措施使固有火灾风险降低的程度来评判其,效果了。,?,?,?,火灾安全措施的作用，一种方法是基于统计数据来,确定；但这样的数据不一定总能找得到。,某些机构的数据库中可能会收集这样的数据信息，,但在其公布的报告中未必直接能够获取，因

11、为这些,数据报告中通常显示的是比较基本的数据信息；而,对火灾风险评估所需要的很专门的数据信息，则往,往没有直接列出。,如果没有统计数据可用，就需要进行主观判断。,?,?,否则就要找到一些基本而合理方法来进行计算，比,如火灾发展和人员疏散的数学模型，这方面将在后,续章节中进行探讨。,例如，关于禁烟和安装自动喷水灭火系统的作用，,是有一些统计数据的；而对实施常归疏散演练的作,用，则基本无数据可被查到。,?,?,注解：比如烟头引燃床铺材料的确定性结果计算模,型或概率计算模型。在不同控制因素参量值输入的,情况下，其确定性结果是不同的，是具有不确定性,的，比如环境湿度的影响、风的影响以及材料类型,的影响

12、等，需要进行庞大样本的模拟实验或计算,（蒙特卡罗实验模拟或蒙特卡罗数值模拟），才能,分析其随机性特征。,对受多种影响因素作用，在不同条件下计算所得的,确定性结果进行统计特性分析为不确定性研究的一,部分，这是火灾安全科学研究工作一个庞大的研究,领域。,?,?,?,NFPA,的统计数据显示，家庭火灾近,7%,是与吸烟有,关的,(NFPA Fire Statistics, 2006),，而吸烟引起的,火灾中近,14%,是发生在主起居室内的,(Hall, 2006),。,这样,7%,14% 1.0%,的家庭火灾是在主起居室,由吸烟引起的。,注释：起居室中禁烟将减少,1%,的住宅建筑火灾。,?,?,如果

13、这些统计数据也适用于加拿大的住宅建筑中，,那么主起居室中禁烟将使发生在主起居室的火灾数,量由占住宅建筑中总火灾数量的,8.5%,降低到,7.5%,。,注：第,3,章表,3.2,中数据显示，在不禁烟的情况下发,生在主起居室的火灾占住宅建筑总火灾数量的,8.5%,。,?,?,?,从,8.5%,减少到,7.5%,，缩减比率为：,(8.5-7.5)/8.5,100% 11.8%,即缩减比率约为,12%,。因此相应的采取禁烟措施的,固有可能性残余乘法因子的值为,0.88,，如表,5.2,所,列出的结果。,注释：含义是因为禁烟，在主起居室发生的火灾数,量减少了约,12%,，其可能性亦变为原可能性数值基,础

14、上的,88%,。,?,?,?,NFPA,的统计数据显示，基于,1989,1998,的统计,数据，单个住户或两个住户的民居，具备自动喷水,灭火系统的，与不具备自动喷水灭火系统的类似的,民居相比，火灾造成的死亡人数减少了,51%(Kimberly and Hall, 2005),。,因此相应的安装自动喷水灭火系统的火灾后果固有,严重程度残余乘法因子的值为,0.49,，如表,5.2,。,注释：这是美国的数据，美国有部分民居是安置自,喷系统的。假定此数据适用于加拿大。,?,?,至于进行常规疏散演习的好处，没有可用的死亡人,数缩减比率的数据可用。,我们知道如果实施常规的疏散演习，疏散会更快，,从而降低死

15、亡率。在本例中，我们只得对此进行假,设，主观认为减少了,60%,的死亡人数。,?,?,因此相应的实施常规疏散演习的火灾后果固有严重,程度残余乘法因子的值为,0.40,，如表,5.2,。,The residual multiplication factor of the,inherent consequence value by implementing,regular evacuation drills is therefore 0.40.,在实际的火灾风险评估中，主观假定的量，需要在,火灾安全工程师、审批监督人员以及甲方之间，就,此达成一致。,?,?,表,5.2,中，将安装自喷系统和实施常规

16、疏散演习对,火灾后果严重程度的影响相乘，作为二者同时存在,时对火灾后果严重程度的影响。即联合严重程度残,余乘法因子,(combined residual consequence,factor ),的值为,:,0.49,0.40 0.20,?,?,此做法是基于这样的考虑：每一种火灾安全措施接,连地以一定的比率缩减火灾致死率，比如自喷系统,降低了火灾后果的严重程度，在此基础上，疏散演,习使人员疏散速度加快，又进一步降低了火灾后果,的严重程度。,注释：多个火灾安全措施对降低火灾后果严重程度,的作用是叠加的。,?,The multiplication of the residual factors i

17、s,based on the argument that each fire,protection measure reduces the residual,death rate by a certain percentage in,succession. The death rate is first reduced by,the sprinklers suppressing the severity of the,fires, and then further reduced by faster,evacuation of the occupants.,?,?,额外的火灾安全措施六种组合对

18、火灾风险的缩减情,况在表,5.2,最后一列中给出。残余风险乘法因子,(The,residual risk multiplication,factors),变化范,围从,0.88,0.20,。,不同的残余风险乘法因子结果的比较为各种火灾安,全设计方案的选择提供了依据，这在定性评估中是,无法进行的,(,第,4,章，表,4.4),。,注解优化火灾安全设计的考量,?,提出设计安全目标和限制条件，比如经济上的或建,筑结构功能上的限制要求；,?,之后要明确现在条件下或不同火灾安全方案降低火,灾风险的效果；,?,考量不同火灾安全方案的一次性经济投入和长期经,济投入，方案的实际可行性，技术措施的可维护性,等；

19、,?,做出选择，确定最优的火灾安全设计方案,?,?,?,表,5.2,用来说明应用检查表方法如何进行定量化火,灾风险评估。此例中采用的数据，来自于可查到的,统计数据信息，但对其符合实际情况的程度，并未,进行深入的分析和探究。,当火灾风险评估的实施者能够获取更多的火灾统计,数据的时候，就需要对数据信息进行更广泛、深入,的分析，来确定哪些数据信息是适用的。,在实际的火灾风险评估过程中，相关人员要对数据,来源，对采用的数据达成一致。,5.4,事件树方法,Event-Tree Method,?,事件树是另一种辨识火灾危害，确定其出现的可能,性和后果严重程度，最终得到火灾风险值的方法。,?,与检查表方法不

20、同，事件树不仅列出一系列潜在的,火灾危害，火灾安全措施，火灾危害出现的可能性,和后果严重程度，以及风险值；从某一初始事件开,始，它还能够构建一系列的火灾场景，并显示出火,灾场景发生的一定的逻辑过程。,?,图,5.1,为一个事件树方法进行定量火灾风险评估的,例子，此例与第,4,章中给出的例子相似，但在此进,行的是定量的评估，而非定性的评估。,retardant,flame,material,occurrence,Some fire,火源作,用于可,燃物,图,5.1,应用事件树方法确定公寓建筑各种火灾场景,的可能性、后果严重程度及残余风险值的例子,注解：初始事件为某一种火源出现并做用于可燃材料，,

21、火灾场景的可能性是在此基础上的条件概率。,总的火灾风险还应该考察在公寓中火源出现并作用于,可燃物的可能性。,?,?,在图,5.1,中这个例子考察的是一个公寓建筑的一种,火灾危害和一系列额外的火灾安全措施降低火灾风,险的情况。火灾安全措施的成功与失败，后续事件,会不同，形成了不同火灾场景的分支。,?,如果针对更多的火灾危害和火灾安全措施，还能够,建立起类似的事件树；一个全面的火灾风险评估应,对所有潜在的火灾危害进行辨识，考虑各种不同的,火灾安全措施，评估其风险降低的程度。,?,一个典型的公寓建筑通常具备某些火灾安全措施，,比如耐火结构和火灾报警系统等；额外的火灾安全,措施将能够进一步降低火灾风险

22、。本例考虑的是三,种额外火灾安全措施的情况。,这三种额外的火灾安全措施为：,?,(1),公寓中使用阻燃材料,flame retardant material,in,the apartments,；,注释：考察的是,70%,公寓使用阻燃材料使风险降低的情况。,?,(2),自动喷水灭火系统,sprinklers,；,注释：全部公寓中安装自喷，有,96%,灭火成功的可能性。,?,(3),常规疏散演习,regular evacuation drills.,注释：考察有,80%,的公寓实施了常规疏散演练，对降低火灾,风险的作用。,每一种火灾安全措施都可能对火灾发生的可能性或火灾后,果的严重程度产生影响。

23、,?,比如,公寓中使用阻燃材料,会对降低火灾发生的可,能性产生影响；而,设置,自动喷水灭火系统,和,实施,常规疏散演习,能够灭火或限制火灾发展速度，或加,快人员疏散速度，从而对降低火灾后果的严重程度,产生影响。,?,?,图,5.1,中的事件树是一个用以说明如何将事件树用,于定量火灾风险评估的例子。其中对每一个事件的,描述在其他应用场合可能会不同。,在事件树方法中，每一个火灾场景的可能性通过与,此场景相关的火灾保护措施成功,(,或失败,),被实施的,可能性来计算，其中某些可能性的数值能够从统计,数据中获得。,?,?,例如,NFPA,的统计数据显示，基于,1999-2002,年的,数据，自喷系统成

24、功启动并控制火灾的可靠性为,96%(Kimberly and Hall, 2005),，一些阴燃火灾和,小的火灾可能不能启动自喷系统。,注释：如果在建筑中设置了自喷系统，成功的可能,性为,96 %,。,?,?,如果没有统计数据可用，则需要进行主观判断。例,如对在“公寓中使用阻燃材料”的可能性,(,从而对火,灾发生可能性造成影响,),的统计数据，不容易找到，,我们只得对此进行假设。在本例中假定公寓中成功,应用了阻燃材料的可能性为,70%,。,注释：主要是地毯、或沙发等。,?,?,类似的对公寓建筑中成功,/,或失败地实施了“常规疏散,演习”的可能性，也没有容易找到的统计数据。在实施,了常规疏散演练

25、的情况下，人员在接收到火灾警报后将,知道如何去做，从而比没有经过常规疏散演练的情况疏,散得要快得多。在本例中假设公寓成功实施了“常规疏,散演习”的可能性为,80%,。,在实际火灾风险评估中，这些假设值要经过仔细的分析,并在火灾安全工程师、监督审批职能部门和甲方等相关,人员中达成一致。,?,火灾场景的可能性显示在图,5.1,中。例如,Scenario,A,的可能性为,2.40,10,?03,这是,0.30 (,公寓中使,用阻燃材料失败的可能性,),0.04 (,自喷系统失败,的可能性,),0.20 (,实施常规疏散演习失败的可能,性,),，三者的乘积。,?,在事件树方法中，每一个火灾场景出现的可

26、能性基,于火灾发生的固有频次和各种火灾安全措施对降低,火灾发生固有频次的影响来确定。如图,5.1,，每一,种火灾保护措施对火灾发生固有频次的影响通过一,个残余可能性因子来体现（,residual probability,multiplier,）。,?,火灾安全工程师基于火灾安全措施对火灾发生可能,性的减缩情况来确定火灾安全措施的影响。某些残,余可能性因子可由统计数据获得，如果没有可用的,统计数据，则需要进行主观判断。,?,?,比如没有“在公寓中使用阻燃材料”对减少火灾发,生影响的统计数据。,我们只能对此进行假设，在本例中假设“在公寓中,使用阻燃材料”,与“在建筑中禁烟”对火灾发生可,能性的影响

27、相同，其残余可能性因子为,0.88(,见,Table 5.2),。即在“在公寓中使用阻燃材料”成功，,其结果是将火灾发生的频次下降到其固有频次的,0.88,。,?,每一个火灾场景的这个残余可能性因子在图,5.1,中,显示出来。比如,Scenarios A, B, C, D,，,“在公寓,中使用阻燃材料”全部失败，残余可能性因子为,1,，,意味着没有减少火灾的发生；而,Scenario E, F, G,H,“在公寓中使用阻燃材料”成功，具有的残余可,能性因子为,0.88,，即火灾发生的可能性，降低到固,有值的,0.88,。,?,?,同样在事件树方法中，每个火灾场景的后果基于火,灾固有的后果严重程

28、度和每种火灾安全措施降低火,灾严重程度的影响来考量。在图,5.1,中，应用残余,后果因子,(,residual consequence multiplier,),来量,化每一种火灾安全措施对后果严重程度的影响。,这样火灾安全工程师就可以基于火灾安全措施对火,灾后果严重程度的缩减情况来考察这些火灾安全措,施的影响。某些残余后果因子可以从统计数据中获,得。,?,?,例如,NFPA,统计数据显示，基于,1989,1998,的数据，,公寓建筑有自喷系统的建筑与类似没有自喷系统的,建筑比较，火灾死亡率降低了,81%(Kimberly and,Hall, 2005),，这样自喷系统的残余后果因子为,0.1

29、9,。,即安装自喷系统对后果严重程度的影响是将火灾死,亡率缩减到固有死亡率的,0.19,。,?,?,如果没有统计数据可用，则需要进行主观判断。比,如“实施常规疏散演习”对降低火灾死亡率的影响，,不容易找到统计数据，只能再次进行假设。,在本例中我们假设“常规疏散演习”的残余后果因,子为,0.40,，即实施“常规疏散演习”的后果是将每,场火灾的死亡率降低到固有值的,0.40,。,?,每个火灾场景残余后果因子显示于图,5.1,中。例如，,Scenario B,的残余后果因子为,0.40,，这是,1.00 (,自,喷系统失败的残余后果系数,),0.40 (,成功实施常,规疏散演习的残余后果因子,),。

30、,?,?,?,?,基于三种火灾安全措施的成功或失败，所有火灾场,景的残余风险值,(residual risk values ),显示于图,5.1,中。,每个火灾场景可能性的值是与此场景相关的火灾安,全措施成功或失败的所有分支可能性的乘积。,每个火灾场景的残余可能性因子是所有与此火灾场,景相关的单个火灾安全措施残余可能性因子的乘积。,每个火灾场景的残余后果因子是所有与此火灾场景,相关的单个火灾安全措施残余后果因子的乘积。,?,?,?,最终，每个火灾场景的残余风险因子等于场景可能性,(scenario probability),残余可能性因子,(residual,probability multi

31、plier),残余后果因子,(residual,consequence multiplier),的积。,Finally, the residual risk multiplier for each,scenario is the product of (scenario probability),(residual probability multiplier),(residual,consequence multiplier),。,例如，,Scenario E,的场景场残余风险因子为,4.93,10,?03,，是,5.60,10,?03,(,场景可能性,scenario,probabilit

32、y),0.88 (,残余可能性因子,residual,probability multiplier),1.00 (,残余后果因子,residual consequence multiplier),的积。,?,图,5.1,中将残余因子相乘是基于这样的考虑，如在,5.3,节中讨论过的，每一种火灾安全措施降低火灾,发生的频率，或火灾后果的严重程度，或火灾的死,亡率是以一定的百分比接续发生的。,?,此处要强调，本例中的数值是用来说明如何应用事,件树进行定量火灾风险评估的。在实际的火灾风险,评估中，这些值要经过仔细地分析，并在相关人员,中达成一致。,?,与检查表方法不同，事件树方法可以对所有火灾场,景的

33、风险值进行求和，得到整个系统的风险值。这,样就可以对不同的火灾安全方案进行直接的比较了，,包括与规范强制要求的设计方案进行比较。,?,图,5.1,显示应用这三种火灾安全措施的联合残余风,?1,险因子为,1.06,10,.,即残余风险被降低到固有,风险的,10.6%,。,?,公寓建筑固有的火灾风险值能够从统计数据中获得。,比如,1996,年加拿大火灾统计数据,(Council of,Canadian Fire Marshals and Fire,Commissioners, 1996),表明，,1996,年公寓建筑,火灾死亡总人数为,88,人。,而,1996,年加拿大的人口普查数据显示，在五层或

34、,以上建筑中，公寓单元总数量为,979 470,个。,?,这样在公寓单元中的火灾死亡风险为：,88/979470= 8.98,10,?5,deaths/apartment/year,?,?,?,?,将住宅建筑火灾风险与公寓建筑火灾风险值进行比,较，前者为,1.94,10,?5,deaths/house/year (,见,Chapter 3, Section 3.3.3),。显然公寓中的火灾风,险要高得多。,部分原因可能是因为，住宅建筑火灾起火位置就在,本建筑中，而公寓中的火灾，起火位置可能是此建,筑中的任何一个单元。,注释：在公寓中的人员，可能受到建筑内任何单元,起火带来的生命威胁。而就住宅建

35、筑而言，仅受到,本建筑起火的威胁。,?,?,5.5 Summary,Quantitative fire risk assessment is an,assessment involving numerical,quantifications of both the probability of,occurrence of a fire hazard, or fire scenario,and the consequence of that fire hazard or,fire scenario.,?,The multiplication of the numerical values of,

36、probability and consequence gives each fire,scenario a numerical fire risk value. The,cumulative sum of the risk values from all,probable fire scenarios gives an overall fire,risk value.,?,?,?,The assessed risk can be risk to life, loss of,property and so on.,Quantitative fire risk assessment allows

37、 a,numerical comparison of the overall fire risk,values of different fire safety designs in a,building.,It also allows the assessment of equivalency,by comparing the fire risk of an alternative,fire safety design with that of a code-,compliant design.,?,?,?,There are in general two ways of conductin

38、g,systematic quantitative fire risk assessments:,(1) using a checklist to go through a list of,potential fire hazards and the quantitative,assessment of their fire risks;,(2) using an event tree to go through a set of,the potential fire scenarios and the,quantitative assessment of their fire risks.,

39、?,?,In both the checklist and event-tree methods,the outcome is a list of potential fire hazards,or fire scenarios, and their assessed fire risk,values.,Summation of all these individual risk values,gives an overall fire risk value in a building,that can be used for comparisons with those,of alterna

40、tive fire safety designs.,?,It should be noted that there are semi-,quantitative assessments, where only one of,the two parameters (probability or,consequence) is assessed quantitatively. The,other parameter that is not assessed,quantitatively is assessed qualitatively (see,Chapter 4).,?,This type o

41、f assessment is neither qualitative,nor quantitative. In this chapter, we discussed,only quantification of both the probability,and consequence parameters.,?,?,The quantification of both the parameters,was based on statistical data if they are,available, or subjective judgment if such data,are not available.,More fundamental and rational approaches to,