【摘 要】
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以降低仓储类建筑火灾风险为目的,通过分析影响仓储类建筑火灾发生原因,分析顶层事件与基层事件之间自上而下的因果关系,建立故障树,并将其映射到贝叶斯网络中,通过计算得出事件发生的先验和后验概率,并将两者有效的联系起来.给出各事件发生的重要度指标有结构指标、概率指标和关键指标,分别进行定量分析指出仓储类建筑最有可能存在的风险.文章以2010—2020年十年期间仓储类建筑火灾发生案例为样本对本文提出的模型进行验证.检验结果:文章提出贝叶斯网络模型能够有效评估仓储类建筑风险等级并降低火灾事故发生.
【机 构】
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浙江省台州市椒江区消防救援大队,浙江 台州 318000;中国消防救援学院,北京 102200
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以降低仓储类建筑火灾风险为目的,通过分析影响仓储类建筑火灾发生原因,分析顶层事件与基层事件之间自上而下的因果关系,建立故障树,并将其映射到贝叶斯网络中,通过计算得出事件发生的先验和后验概率,并将两者有效的联系起来.给出各事件发生的重要度指标有结构指标、概率指标和关键指标,分别进行定量分析指出仓储类建筑最有可能存在的风险.文章以2010—2020年十年期间仓储类建筑火灾发生案例为样本对本文提出的模型进行验证.检验结果:文章提出贝叶斯网络模型能够有效评估仓储类建筑风险等级并降低火灾事故发生.
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