基于风险评估的化工园区消防站选址研究

陈建飞 ，祁玉青 ，陈浩宇 ，曹 阳 ，程尧尧

（南京工业大学 a. 经济与管理学院；b. 电气工程与控制科学学院，南京 211816）

化工园区消防有别于一般城区消防，因其储存有大量易燃易爆及有毒物质，储存这些物质的区域一旦发生火灾并蔓延开来，将会引发大规模的爆炸事故，给整个化工园区甚至是居民区或周边生态环境带来灾难性地破坏. 因此，消防建设工作应该是各大化工园区在建设初期就需要考虑的重要工作.

目前国内对于消防站选址模型的研究较为成熟，经典模型有：P−中值模型、P−中心模型和覆盖模型，研究者对于选址模型的选取没有特别大的差异. 但事实上，消防站选址优化的核心不仅是模型选取，更是影响因素的考量和评估. 研究者对消防站选址影响因素的选取和评估方法的差异，也造成了消防站选址研究的多样性和差异性.

影响消防站选址的主要因素有3大类：安全因素、经济因素、社会因素[1]. 其中，安全因素是最重要的考量，安全因素一般包括安全距离、潜在风险以及事故后果3个方面. 在结合实际情况的基础上，研究者对这些影响因素进行了各种组合，力求找到最优组合与评估标准，使消防站选址方案最优. 张伟[2]从潜在风险方面进行研究，通过火灾风险指数、区域易损指数和抗灾抵御指数3个指标评估风险，为选址提供参考. 梁建琴等[3]利用定位—配给模型来最大化消防站的覆盖率，让园区各企业均处在安全距离内.刘莉等[4]借助GIS技术与集合覆盖模型填补传统消防站选址存在的消防空白区. 关文玲等[1]充分考虑经济因素、距离因素和覆盖率因素，提出基于多目标选址模型的消防站选址优化方案，并且将潜在生命损失值作为风险评估指标与选址模型相结合.

目前，考虑到多层级因素对化工园区火灾风险的影响且将园区风险与消防站选址有效结合的研究并不多. 本研究通过评估园区内企业和潜在风险，将风险因素与距离因素相结合，引入有效距离作为选址依据，在有效距离的基础上利用集合覆盖模型完成对消防站选址的优化设计，以实现对化工园区消防站的针对性、科学性选址.

1 化工园区风险评估体系

针对近年来化工园区事故发生的主要原因，归纳出3个影响因素作为主指标，并划分出8个子影响因素作为子评价指标，采用灰色关联度分析法对各评价指标进行权重计算，然后使用模糊综合评价法建立风险系数模型.

1.1 风险评估指标体系的构建

通过查阅近年来有关化工园区风险评估的文献，结合南京化工园区的企业分布较为集中的特点，从A1危险源情况、A2生产安全控制、A3事故处理能力3个主要方面评估园区企业的潜在风险，并从中细化出8个子因素.

影响危险源情况( A1)的两个最重要因素为危险源数量( X11)与化学物质的危险源等级( X12).其中，危险源数量可通过获取化工企业的原料与产品信息以及年产量等资料进行初步评估，危险源等级评定可参考国家标准GB 18218—2018《危险化学品重大危险源辨识》确定. 生产安全的控制水平一方面取决于设备工作状态，另一方面取决于工人素质以及对工人的管理监督情况，故A2的子因素为设备保养与维护（X21）、工人操作水平（X22）和巡视监督情况（X23）. 事故处理能力取决于化工企业自身的应急能力与消防设施的建设，故A3的子因素为事故应急预案（X31）、事故响应能力（X32）和消防设施建设（X33）.

将3个主因素和8个子因素作为风险评估指标，构建出评价指标体系，如图1所示.

图1 风险评估指标体系Fig. 1 Risk assessment index system

1.2 灰色关联度分析法

灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，它以各因素的样本数据为依据，采用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序[5].

通过对化工园区内各企业的事故数据收集，可以得到灰色关联度分析所需的安全风险因素指标及每百万吨伤亡率指标[6]，每百万吨伤亡率指标是指生产一百万吨产品的工人伤亡情况，将伤亡事件划分为死亡、重伤、轻伤和轻微伤，伤情判断的依据为《人体损伤程度鉴定标准》. 利用这两类指标作为参数代入灰色关联度分析软件，便可获得风险评估指标的关联度. 最后，将各个风险因素的关联度大小作为评价其权重的依据，进行指标权重计算，权重计算公式为

式∑中：Mi为指标权重；Xij为该指标关联度，Xij为指标关联度总和.由式(1)可得上述子因素的 关联度排序与权重.

1.3 基于模糊综合评价法的风险评估

式中：Bij为3个主指标的评价矩阵；Aij为子指标的权重矩阵. 该模型将子指标组成的单因素评价矩阵通过加权计算得到各主指标的评价矩阵. 将Bij合成为一个新的评价矩阵R1，将R1与主指标的权重集A再次通过加权平均模型计算，可得出最终的模糊评判结果矩阵B1.

4)潜在风险系数的计算

综合以上评判结果，定义该区域内部潜在风险系数的计算方法为

式中：Ki为第i个企业的潜在风险系数；Bi为第i个企业的多层模糊综合评判结果组成的矩阵；V为备选 集数值所组成的行矩阵.

2 消防站选址优化

针对传统的消防站选址缺少针对性及事故响应时间长的缺陷，采用基于有效距离的集合覆盖模型进行选址，并通过计算选择出化工园区消防站 的最小数量及最优位置.

2.1 传统消防站选址分析

消防站选址是化工园区消防建设的核心环节，传统的化工园区消防站布局往往遵循城市消防站建设标准，采用“画圆法”[8]，即确定每个消防站的责任范围，然后根据化工园区的区域面积来确定消防站的数量和位置，但这样的选址方法对化工园区而言显然缺少针对性和有效性. 化工园区储存有大量危险化学原料与产品，在化工产品的储存、生产、运输、废料处理、回收等环节均有可能发生安全事故，因此化工园区拥有远高于一般城区的事故风险系数. 另外，园区内部各企业的风险系数也不相同，由于危险源的数量、危险等级以及其他各种因素的影响导致化工园区内部出现“整体风险程度分布不均，区域风险程度分布集中”的现象.

在这种情况下，传统的以距离和覆盖率为原则的消防站选址方案不适用于化工园区，甚至会成为安全隐患. 例如：在传统选址方案下，一些化工园区中风险系数较高的区域会处于消防站责任区的边缘，导致高风险区域发生事故而消防人员无法在最短时间内到达，因此化工园区的消防站选址应在传统消防站选址原则的基础上加入对风险 的考量.

2.2 消防站选址原则

1)响应时间

根据我国《城市消防站建设标准》规定，消防站的布局，应当以接到报警后5 min内消防队可以到达责任区边缘为原则[9]. 由此可推出：消防时间=发现起火（4 min）+报警（2'30''）+接警出动（1 min）+行车到场（4 min）+开始出水扑救（3'30"）；5 min消防响应时间=准备时间（接警出动1 min）+出勤时间（行车到场4 min）. 考虑道路布局与交通环境的影响，5 min消防时间的实现率较低，这就更加要求消防站布局的合理性.

2)辖区面积

消防站辖区面积计算式为

式中：A为 消防站辖区面积，km2；P为消防站保护半径，km；S为消防站至辖区边缘最远点的实际距离，即消防车4 min的最远行驶路程，km； λ为道路曲度系数，即两点间实际交通距离与直线距离之比，通常取1.3～1.5.

以上海、内蒙古部分城市在不同时段消防车的实际行车测试，并考虑我国城市道路系统大多为方格式或自由式，由上式计算可得消防车平均时速为30～35 km/h，道路曲度系数取1.3～1.5，消防站辖区面积为3.56～6.28 km2，即4～7 km2[10].

3)安全因素

应尽量避免高风险区域处在消防站辖区边缘，保证消防站对越危险区域的响应时间越短，按照低风险区域保证5 min原则，中高风险区域必须在4 min甚至更短的时间内到达. 同时，消防站位置不能距离高风险区域过近，其边界应与高风险区保持至少300 m的距离，应设置在常年主导风向 的上风或侧风处.

2 .3 基于有效距离的集合覆盖模型

2.3.1 集合覆盖模型

集合覆盖模型是整数规划模型的一种，本研究中用于确定满足需求覆盖的最小消防站数量，从而在多个候选消防站中确定最终的选址方案[4].

设满足防火需求的最少消防站数量为Z，消防站点为Xj(i = 1,2,3 ···)，则

其中，aij和xj的 取值范围为

2.3.2 有效距离

为避免出现消防站在实际出警过程中由于道路状况等原因无法及时到达的情况，将化工园区内各区域的风险系数与消防站选址有效结合，引入有效距离的概念，其表达式为

式中：Le为有效距离；Lr为实际距离；r 为各区域风险评估系数.

根据我国消防车行驶速度规定以及化工园区内实际交通状况调研，消防车行驶速度为36 km/h，则4 min内消防车行驶距离为2.4 km，则有效距离对应消防站的有效保护范围半径为

式中：r为园区内各企业风险评估的平均值. 若Le>Ze，则aij=0；反之，aij=1. 这样，风险系数评估结果就能以有效距离和有效半径作为参数引入选址 模型中.

3 案例应用

以南京化工园区为例，由于园区企业分布较为集中，选取产业规模较大、覆盖面积较广的17家化工企业及其所在区域为研究对象，进行风险 评估计算，并采用上述模型进行消防站选址.

3.1 化工园区风险评估

通过查询化工园区各企业的数据，得到2010—2018年企业的安全风险因素指标以及每百万吨伤亡率指标. 根据这两项指标结合灰色关联度分析法中的邓氏灰色关联度，即可在“灰色系统理论及应用（GSTA V7.0）”软件中求出结果，见表1.

表1 关联度计算结果Table 1 Calculation results of correlation degree

将各个评估指标的关联度大小作为评价其权重的依据，根据式（1）可以得到上述指标的关联度排序与权重，见表2.基于调查数据，通过专家打分法对8个子因素评价，以源港化工为例，可以得到单因素评价表，见表3.

表3中数值为该分数在评价结果中的占比. 由表3可得各主因素的单因素评价矩阵为

根据上述步骤，多次使用关联度分析法与多重模糊综合评价法分别对研究区域内的17家企业进行潜在风险评估，得到结果见表4.

将风险划分为3个等级：其中某块区域内平均风险系数低于2.7的视为相对低风险区；平均风险系数在2.7～2.8的视为中风险区；高于2.8的视为高风险区. 根据表4的评估结果可得到风险程度划分 ，如图2所示.

图2 风险程度划分Fig. 2 Risk degree division

表4 17家企业风险系数评估结果Table 4 Risk coefficient evaluation results of 17 enterprises

3.2 消防站选址

消防网络拓扑图主要由4部分组成：消防子区域、消防需求点、消防站候选点和道路交叉口[11].利用消防网络拓扑图结合地理信息系统（Geographic Information System，GIS）中的模型可得候选消防站点对整个园区需求点的覆盖率. 其中，消防需求点设为园区内的各家企业.

消防站候选点的确定有几点要求：1）候选点数量要符合实情，不能过多或过少，应根据园区面积与消防站辖区面积的比值调整；2）应考虑候选点的道路交通情况，道路少、道路状况差的地方不宜作为候选点；3）候选点位置不能偏离园区中心，偏僻地方的消防站辖区覆盖率低，研究价值小；4）以风险区域图为参考，候选站点应尽量靠近高风险区域.由此，可初步确定4个消防站候选点B1、B2、B3、B4，如图3所示.

图3 网络拓扑图Fig. 3 Network topology

根据各企业风险评估值（表3)，得到火灾风险平均评估系数为r=2.776，代入式（6）可得消防站有效保护范围半径为0.864 6 km.基于在线地图上的测量工具得到各企业与4个预设站点间的距离，见表5. 利用式（5）可得出各公司与4个预设站点之间的有效距离，见表6. 比较各企业的有效距离与消防站有效保护半径的关系，得到aij的数值，代入式（4）可以得到保护系数矩阵为

表5 各企业到4个预设站点的地图距离Table 5 Map distances from each enterprise to four preset stations km

表6 各企业到4个预设站点的有效距离Table 6 Effective distance from each enterprise to four preset stations km

根据以上系数矩阵可得

解方程得X1≥1，X4≥1，即必须在第1与第4消防站候选点建立消防站. 将网络拓扑图与新消防站的位置导入GIS，经模拟检验，拓扑图中34个消防需求点均在两个消防站4 min辖区覆盖范围内，故本案例中B1、B4点作为消防站地址为最优.

4 结 语

本研究以南京化工园区为背景研究基于风险评估的化工园区消防站选址模型，模型的针对性和有效性都得到检验，最终得到结论如下：

1）本研究在选择影响因素时，通过双重模糊综合评价对单因素评价表进行处理，相较于一般的单重模糊评价，很大程度上降低了单因素评价表的主观性；

2）在风险评估过程中，各影响因素权重的计算间接决定了风险评估的结果，使用灰色关联度分析法对影响因素的权重进行合理分配，进一步降低风险评估的主观性，使结果更加客观可信；

3）引入有效距离将风险评估结果与安全距离结合起来，使得风险评估不再是一个简单的参考数据，而是作为参数加入到选址模型的计算中，最大化风险评估的作用，也使选址结果对事故潜在风险更加敏感.

本研究创建的模型可进行化工园区风险评估及消防站选址的优化，但计算工程量较大，未来可进一步完善本文研究创建的化工园区风险评估指标体系、灰色关联度分析法和基于有效距离的集合覆盖模型的算法流程，并以此为软件设计基本算法，进而更为精确、便捷的优化化工园区布局.