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作者：栾婷婷;张烨;陈文涛;陶丽;李晓云;张丽佳;
单位：北京石油化工学院安全工程学院;应急管理部信息研究院;
摘要：针对大型车展火灾风险因素种类复杂、风险状态动态变化等问题，以传统故障树和静态贝叶斯网络等方法为基础，提出了一种模糊集理论与改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论、动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)结合的大型车展火灾动态风险评估方法。首先，基于多维角度完成风险辨识并形成多维火灾风险演变路径模型，建立大型车展火灾故障树；其次，构建大型车展火灾D-S-DBN风险评估模型。最后，以北京某大型车展为例，实现定量、动态风险评估，计算评估结果的权重融合与节点概率，通过模型双向推理及敏感性计算得到事故重要风险源：电气设备失效燃烧、消防人员数量不达标、应急预案不达标。并且，随着时间的推移，各种不利后果的发生概率逐渐增加。研究成果可为大型车展等大型活动的动态风险评估及日常风险防范提供理论支持。
关键词：安全工程;;车展火灾;;多维风险辨识;;故障树;;动态贝叶斯网络;;D-S证据理论
