■ 吴伟东 钟明茜 黄鹏 姚灿 陈欣
西南石油大学土木工程与测绘学院 成都 610500
高校学生公寓是学生展开日常学习与生活的首要场所[1]。学生公寓的安全是提升高校教育水平核心竞争力的前提、是高校开展正常教学以及科研工作的保障。而随着高校教育模式的日益改革和学生对住宿需求的增加,学生公寓的建设要求将从多方面考虑,管理模式趋于多元化。同时由于集中居住的学生多数年级与专业存在差异,使教学和日常管理较为分散,增大了高校学生公寓在安全管理方面的工作难度,高校学生公寓日渐变为安全事故的易发场所[2],发生事故主要类型为火灾、盗窃、遭遇伤害、宿舍人际关系。针对高校学生公寓安全事故频发的情况,教育部在发布的《关于加强高等学校学生公寓安全管理的若干意见》中,强调了学生公寓安全问题是高校安全管理的重点[3]。因此需要对高校学生公寓安全管理水平进行科学评价,发现安全管理中的突出问题,以提高安全管理水平。
据此国内外学者为解决高校学生公寓安全问题做了大量的研究工作,主要集中在火灾分析、用电安全、逃生疏散以及环境安全等。在火灾分析方面,张村峰[4]等分析了高校学生公寓火灾风险因素,利用事故树-层次分析法计算各因素对火灾风险的影响大小;高进东[5]通过灰色关联度分析法将高校学生公寓火灾风险程度划分为不同的风险等级;胡洁[6]等采用火灾模拟软件Pyro Sim 进行火灾的动态模拟来判断逃生人员的危险程度。在用电安全方面,孙立辉[7]等从限制电气设备功率角度考虑,设计了多功能用电监测系统;钱承山[8]等则利用Zig Bee无线通信技术,设计了基于物联网技术的用电监控系统,从而保障高校学生公寓用电安全。在逃生疏散方面,Lei[9]等运用FDS+Evac软件,提出了最适合学生公寓逃生疏散的走廊宽度以及张涛[10]等运用Pathfinder 软
通过引入系统动力学(system dynamic, SD)分析高校学生公寓安全管理问题的工作步骤如图1所示,并按照PDCA(计划、执行、检查、处理)循环的四个阶段执行[14],①P(计划):前期工作首先根据已发生的高校学生公寓安全事故的致因以及大量相关文献阅读、资料收集和现场调研,从而确定系统边界;②D(执行):结合整理的相关文献信息资料定义涉及高校学生公寓安全的影响因素,首先运用VENSIM 软件绘制因果关系分析图,确定反馈关系,再根据反馈关系绘制流量存量图模型并建立SD方程式;③C(检查):对建立的流量存量图模型进行模型结构、变量单位以及灵敏度的检验。④A(处理):检验通过后,则对流量存量图模型进行计算机模拟仿真,通过分析仿真的数据得出结论。
本文的研究目的之一是利用系统动力学模型探究高校学生公寓安全管理水平的影响因素作用路径和作用方法,因而需要先设立一个系统边界,将研究目标所涉及的因素划入,同时排除一些无重要关系的部分。所以系统边界是剔除了相关度较小的高校学生公寓安全管理水平的影响要素集合[15]。在早期的研究中,已有学者针对公共建筑的风险问题构建了由人、建筑物、环境3个子系统组成的“风险元”系统[16]。但高校学生公寓作为一种科教文卫建筑与其它公共建筑在安全风险的形成机制上存在一定的差异,即安全事故的致因更具有多元性。因此,已有研究基于案例分析法深入剖析了高校学生公寓安全风险事故形成的机理,从实例的角度分析安全管理水平的影响因素。如谢飞[1]结合火灾案例分析,将导致高校学生公寓安全事故的致因归为安防水平、人员水平、管理水平以及安全环境建设的缺失;李东[17]等基于DRR(Disaster Risk Reduction)教育理念,通过实例对高校学生公寓进行了安全归因剖析,将其事故致因主要划分为后勤建设薄弱、管理体系不完善以及管理人员和学生安全意识淡薄等方面。在上述文献研究的基础上,通过问卷调查和现场调研的方式,综合考虑高校学生公寓的实际现状并通过对近年来高校学生公寓安全事故的发生原因分析和对信息资料、相关文献的查阅,遵循客观性、可代表性、以及可操作性将高校学生公寓的安全管理网络划分为5个子系统(安防子系统、人员水平子系统、后勤子系统、环境水平子系统、管理水平子系统)和18个影响指标(烟感报警装置系统、电子门禁系统、防盗报警系统、视频监控系统、宿舍楼栋学生组织设置、学生自我保护能力、学生安全理论知识学习和实际操作培训、安全管理人员知识结构水平、公物报修、寝室分配与查询、楼栋例常检查与维修、宿舍文化建设、消防设施和安全标志、通风条件、每周消毒工作、应急救援方案、管理组织结构、规章制度建设)。5 个子系统是依据涉及学生公寓安全考虑的总体划分,并将各自涉及的影响因子范畴划分如图2所示。
高校学生公寓的安全水平是由多个因素共同影响,而各影响因素之间以及各影响因素与整个安全系统之间具有动态的反馈关系,并且通过因果链组成闭合的因果与关系图如图3。图中因果链的正负号表示影响作用的性质:+为箭头指向的变量将随源发的变量同向变化,-则与+起相反作用[18]。由于安全成本投入的增长,各子系统安全水平值随之增长,整个系统水平值趋于安全值,从而减少安全成本。系统回路关系如下:
图3 因果与相互关系图
(1)学生公寓安全投入+ →安防系统投入+ →安防系统安全水平值+ →学生公寓安全水平值- →学生公寓安全投入;
(2)学生公寓安全投入+ →人员水平投入- →人员水平系统安全水平值+ →学生公寓安全水平值- →学生公寓安全投入;
(3)学生公寓安全投入+ →后勤系统投入+ →人员水平系统安全水平值+ →学生公寓安全水平值- →学生公寓安全投入;
(4)学生公寓安全投入+ →环境水平投入+ →环境水平系统安全水平值+ →学生公寓安全水平值- →学生公寓安全投入;
(5)学生公寓安全投入+ →管理水平投入+ →管理水平系统安全水平值+ →学生公寓安全水平值- →学生公寓安全投入;
(6)目标水平值+ →学生公寓安全水平值- →学生公寓安全投入。
根据学生公寓安全管理网络,选取相关参数变量并依据变量种类划分为5大类建立模型变量集见表1.
表1 学生公寓安全管理模型主要参数变量
鉴于因果与相互关系图仅是表达系统结构的反馈关系,而不同性质参数变量间的差异不能进行区分[19]。因此为准确地表述影响反馈系统的动态性能,结合图2-3 以及表1中SD 主要参数变量,运用VENSIM 软件绘制流量存量图如图4所示。
图4 流量存量图
流量存量图方程主要分为积累变量方程(LvS(t))、速率方程(rateS(t))、辅助方程(aux(t))。通过VENSIM 软件对变量之间建立合理的方程,来获取变量的数值。根据SD原理,建立流量存量图模型方程如下:
模型参数赋值来源于对四川某高校学生公寓的调研结果。通过专家打分建立数据矩阵和模糊关系矩阵,其次运用熵值法对数据矩阵进行计算[20],获得各子系统和各影响因子的权重值为:
查阅相关行业规范与关联文献对高校学生公寓安全管理评价等级的设定,进行参照并予改进,设置等级评价集见表2。根据各影响因子权重与模糊关系矩阵求得综合评价矩阵,再依据表2确定学生公寓安全管理网络各子系统水平初值为:LT1(t).J=76.80,LT2(t).J=76.4,LT3(t).J= 81.5,LT4(t).=70.7,LT5(t).J=77.3。各子系统安全成本投入比重(Pi,i=1,2,3,4,5):0.2,0.2,0.2,0.2,0.2。同样参考关联文献[21]将各因素间的作用因子范围设置为0.5-1.5,通过专家问卷调研以及算数平均法获得:A41toA22=1.29,A23toA22=1.40,A21toA22=1.27,A24toA51=1.11,A53toA21=1.2,A42toA51=1.31,A24toA53=1.23,
表2 等级评定标准
A24toA52=1.36。根据《企业安全生产费用提取和使用管理办法》中对安全费用的要求设置SMAI值,并将高校学生公寓安全管理目标水平值设定为90。
通过对模型进行参数灵敏度检验,验证模型行为在参数数值一定范围变化下是否敏感,从而确定模型的强壮性和信度。首先将SD 模型中所有影响因素间的作用因子数值设置在-0.2~+0.2 之间浮动,设置模拟次数为200,分布类型为随机均匀分布。如图5线的宽度分布较窄,表明该模型对于参数在一定范围波动下下敏感度不大,模型强壮型较好。
图5 灵敏度图
将SD 方程式和参数数值代入模型,模拟周期设置为24 个月,并通过VENSIM 软件进行模拟,能够直观地观测模拟时间内学生公寓安全管理水平值的动态变化,如图6。根据因果与相互关系图可知,学生公寓安全管理水平值与目标水平值正相关,并负反馈于安全成本投入。当安全管理总水平值越趋近目标值或达到并超过目标值时,安全成本投入将相应缩减,从而安全管理总水平值增长趋于减缓。如表3为安全管理总水平值仿真数据。
表3 学生公寓安全管理总水平值数据
图6 学生公寓安全管理总水平值
3.3.1 调整安全成本投入模拟分析
如图3所示,学生公寓安全成本投入(SMAI)、各子系统安全成本投入(Pi)与安全管理总水平值(SMAL)均存在反馈关系。通过设置不同方案的SMAI(见表4)和不同投入比值的Pi(见表5)进行模拟,观测SMAL数值的动态发展变化(如图7-8)。在SMAI的4 种方案设置中,原方案与方案一分别在在第19月和第18月达到了安全管理设定的水平目标值。而方案二与方案三分别在第16月和第15月就完成目标值设定。由此可知,通过加大系统安全成本投入,对安全管理水平的提升有着积极作用。
表4 SMAI不同方案设置
表5 Pi不同方案设置
图7 不同SMAI方案下SMAL仿真对比结果
在Pi的6 种方案设置下,方案二最先达到安全管理设定的水平目标值(在第16月),且最终达到的水平值最高(92.9)。而原方案、方案一、方案三、方案四、方案五分别在第19、21、24、23、17月完成目标值设定。据此可知,通过调整不同子系统安全成本的投入比重,对安全管理水平值会产生直接影响。根据图8可知,将投入比值设置为方案二是最佳方案。
图8 不同Pi方案下SMAL仿真对比结果
3.3.2 对各影响因子模拟分析
各子系统影响因子是学生公寓安全管理网络的重要组成部分。通过将各影响因子的水平增加量依次增长0.2,同时保持其他影响因子不变进行仿真模拟,并选取算数平均法对数据进行处理,得到安全管理总水平均值见表6。以原方案安全管理总水平均值85.65 为基准值(SMAL0),其他方案安全管理总水平均值设置为(SMALij),式(6)为各影响因子作用率(Eij):
表6 各影响因子等额水平增加量后的安全管理总水平均值
由式(6)计算的各影响因子作用率分别为:
(E11,E12,E13,E14)=(0.0018,0.0020,0.0012,0.0013);(E21,E22,E23,E24)=(0.0019,0.0016,0.0023,0.016);(E31,E32,E33)=(0.0013,0.0012,0.0015);(E41,E42,E43,E44)=(0.0015,0.0015,0.0013,0.0009);(E51,E52,E53)=(0.0020,0.0012,0.0023)。
由式(6)计算的各影响因子作用率结果可知,各子系统影响因子实际作用结果存在显著差异。其中E23、E53、E12、E51、E21、E11的作用率最高,分别为0.0023、0.0023、0.0020、0.0020、0.0019、0.0018。
高校学生公寓的安全管理问题得到了社会的广泛关注。通过运用系统动力学理论构建SD 模型,模拟高校学生公寓的安全管理水平值,得出以下结论:
(1)高校学生公寓安全管理网络涉及因素较多,基于实地现场的调研和参考高校学生公寓的实际现状等,将其分为5个方面来建立安全管理系统。通过设置系统安全水平目标值,并模拟分析,能够直观地观测模拟时间内学生公寓安全管理水平值的动态变化,为学生公寓安全管理提供了思路,对学生公寓安全的长期管控有着重要意义。
(2)根据SD 成本投入角度,加大系统安全成本的投入,有利于安全管理水平的提升,但随着后期继续投入,安全管理水平的增长趋于平缓,此时再继续加大成本投入,对安全管理水平的促进收效甚微。所以如何设置安全管理目标水平值以及对学生公寓安全成本投入的设置值得思考。
(3)各子系统安全成本投入比值的差异,会对系统安全管理水平值产生直接影响。通过调整各子系统投入比值,得到方案二(即各子系统投入比值设置为0.15、0.4、0.15、0.15、0.15)为最佳方案,最先达到安全管理设定的水平目标值(在第16月)。因此调整各子系统投入比值,能够选择出安全管理最佳水平值。
(4)系统安全管理水平值受各子系统影响因子作用,且实际作用结果存在显著差异。其中学生安全理论知识学习和实际操作培训、规章制度建设、电子门禁系统、应急救援方案、宿舍楼栋学生组织设置、烟感报警装置系统的作用率最高,分别为0.0023、0.0023、0.0020、0.0020、0.0019、0.0018。
(1)根据系统仿真结果可知,安全理论知识学习和实际操作培训以及规章制度的建设对于提高高校学生公寓的安全管理水平最明显。因此安全管理的重点控制工作在于加强对这两方面的建设,如组织学生参与防火、防盗、紧急情况逃生与自救等安全培训的教育和安全设施、设备的实际操作培训,增强学生的安全意识,提高学生的安全技能;其次,建立合理的规章制度,制定标准化、规范化制度细则,设立指导老师巡查机制,每周不固定日期进行安全卫生和晚就寝巡检,做到发现问题及时处理。
(2)创新高校学生公寓的管理模式,将数字化新技术与学生公寓的制度文化进行深度融合。设立电子门禁系统,将学生进出信息实时上传于网络进行记录;设置烟感报警装置,当发现住宿区域烟雾浓度异常时,自动开启警报以及自动扑灭浓烟。
(3)加强应急管理体系和应急管理能力的建设。高校需依据校情合理编制并完善应急预案,定期开展应急救援演练,对预案进行实战检验,同时在危机出现时要正确评估和启动预案,发挥应急预案的防范作用;健全学生组织体系,设置公寓楼栋学生组织,实行学生参与性的管理形式,通过学生组织在住宿学生中进行沟通、帮助,解决日常问题。