基于FTA與BN的民用飛機(jī)火災(zāi)事故風(fēng)險(xiǎn)分析

摘 要：統(tǒng)計(jì)了近十年飛機(jī)火災(zāi)事故信息，構(gòu)建了飛機(jī)火災(zāi)事故樹（FTA）模型，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了民用飛機(jī)火災(zāi)事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）模型，由四位權(quán)威專家進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素模糊語言值打分，以左右模糊排序法計(jì)算模糊可能值，進(jìn)而求得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)模型，開展了民航火災(zāi)事故風(fēng)險(xiǎn)分析。結(jié)果顯示：安檢和安全培訓(xùn)對(duì)飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生影響最大，天氣影響次之，機(jī)械故障影響最?。豢扇嘉锏墓芸厥敲舾卸茸畲蟮墓?jié)點(diǎn)；維修錯(cuò)誤→零部件損壞→失控起火→燃燒發(fā)生及滅火器的欠缺或失效→消防失效→火災(zāi)撲救不及時(shí)→撲救失敗是飛機(jī)火災(zāi)事故的兩條關(guān)鍵路徑。

關(guān)鍵詞：民用飛機(jī)；火災(zāi)事故；事故樹；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：X949" " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " " " " " 文章編號(hào)：1007 - 9734 （2024） 03 - 0047 - 07

0 引 言

民用飛機(jī)火災(zāi)事故一旦發(fā)生多會(huì)伴隨重大人員傷亡及財(cái)產(chǎn)損失，故而國內(nèi)外學(xué)者對(duì)民用飛機(jī)火災(zāi)事故的重視程度不斷加深[1]，對(duì)其相關(guān)的研究如火險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估、飛機(jī)火災(zāi)燃燒特性理論研究、應(yīng)急處置等理論及技術(shù)也在不斷完善。

火險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估方面，Wang Rui[2]等人通過改進(jìn)層次分析法針對(duì)采用單一傳感器檢測(cè)飛機(jī)艙室火災(zāi)時(shí)虛報(bào)率較高的問題，提出了一種多傳感器數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)，使火災(zāi)檢測(cè)的誤報(bào)率達(dá)到了0.5%以下。張德銀[3]等人針對(duì)民用飛機(jī)光電感煙火災(zāi)探測(cè)器容易出現(xiàn)火警誤報(bào)的問題，對(duì)該型探測(cè)器做出改進(jìn)，并依據(jù)三種不同波長的激光進(jìn)行火災(zāi)模擬實(shí)驗(yàn)，證明了新型火災(zāi)探測(cè)器的優(yōu)越性。飛機(jī)火災(zāi)燃燒特性理論研究方面，文獻(xiàn)[4]采用不同的通風(fēng)量模擬了飛機(jī)貨艙通風(fēng)對(duì)火災(zāi)特性的影響，得出了不同通風(fēng)量條件下火災(zāi)特性在火災(zāi)發(fā)生180s后的穩(wěn)定期和60s內(nèi)的初期階段的變化規(guī)律，對(duì)飛機(jī)多傳感器的設(shè)計(jì)優(yōu)化具有一定的參考價(jià)值。應(yīng)急處置等理論及技術(shù)方面，Luis[5]針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)滅火過程進(jìn)行了建模分析，引入了多孔介質(zhì)方程（PME），構(gòu)建了PME形式的非線性擴(kuò)散模型。魏詩雨[6]等人借用AnyLogic軟件，引入惶恐系數(shù)和集體關(guān)系因素對(duì)傳統(tǒng)社會(huì)力模型進(jìn)行改進(jìn)，有助于應(yīng)急預(yù)案的制定和演練。胡嘉旭[7]等人為提升機(jī)場(chǎng)消防保障能力，提高保障人員飛機(jī)火災(zāi)撲救戰(zhàn)斗力，結(jié)合飛機(jī)火災(zāi)的特點(diǎn)和救援難點(diǎn)對(duì)飛機(jī)火災(zāi)撲救的基本方法進(jìn)行了闡述，為機(jī)場(chǎng)消防救援提供了參考依據(jù)。民用飛機(jī)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素研究方面，柏羽珊[8]依據(jù)統(tǒng)計(jì)的35起大型客機(jī)火災(zāi)事故構(gòu)建了大型客機(jī)火災(zāi)故障樹，將AHP與熵權(quán)法相結(jié)合，提出了基于AHP—熵權(quán)法云模型的大型客機(jī)火災(zāi)評(píng)價(jià)方法，并以A330-300大型客機(jī)為例驗(yàn)證了該評(píng)價(jià)方法的可行性。

綜上分析，當(dāng)前針對(duì)飛機(jī)火災(zāi)事故的研究大多集中于飛機(jī)起火的檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)和火災(zāi)發(fā)生后的應(yīng)急處置方面，而對(duì)于飛機(jī)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素的分析相對(duì)較少，且多為對(duì)飛機(jī)某一具體方面的火災(zāi)事故進(jìn)行定性分析，定量分析以及各風(fēng)險(xiǎn)因素間的關(guān)系研究較少。

鑒于此，本文在統(tǒng)計(jì)2014年—2023年我國民航飛機(jī)火災(zāi)事故案例基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)有研究成果繪制了飛機(jī)火災(zāi)事故的事故樹，構(gòu)建民航飛機(jī)火災(zāi)事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析模型，借此識(shí)別影響飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的關(guān)鍵因素及其影響路徑，從而對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)因素制定針對(duì)性的防范措施。

1 基于FTA的民航飛機(jī)火災(zāi)BN模型的構(gòu)建

1.1" 飛機(jī)火災(zāi)事故樹構(gòu)建

事故樹是一種基于符號(hào)與邏輯門的自上向下推理事故發(fā)生過程的安全系統(tǒng)工程分析方法[9]，以邏輯關(guān)系圖形式推演事故的演化過程。

本文以飛機(jī)火災(zāi)為關(guān)鍵詞，收集了2014年到2023年十年間我國民航業(yè)飛機(jī)火災(zāi)事故案例，通過對(duì)其事故發(fā)生原因進(jìn)行深度剖析，找出致使飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的各個(gè)基本事件和中間事件。將飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生作為頂事件，將燃燒發(fā)生和撲救失敗作為導(dǎo)致頂事件發(fā)生的直接原因，再將可燃物、助燃物和著火源作為燃燒發(fā)生的必要條件等，采用邏輯門鏈接，層層分析，最終形成了飛機(jī)火災(zāi)事故的事故樹[10]。所繪制的事故樹如圖1所示，事故樹中各事件如表1所示。

1.2" 民航飛機(jī)火災(zāi)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayes Network）是一種基于貝葉斯決策理論的常用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它被廣泛應(yīng)用于研究不確定性問題的因果關(guān)系[11]。這種網(wǎng)絡(luò)模型可以通過建立節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)來進(jìn)行概率推理和條件推斷，從而得出最終的結(jié)論。

考慮到事故樹分析方法無法較好地體現(xiàn)各基本事件間的邏輯關(guān)系，將構(gòu)建的事故樹通過GeNIe軟件轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，兩種模式相互映射，頂上事件與葉節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，中間事件與中間節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，基本事件與根節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，邏輯門與條件概率表相對(duì)應(yīng)，基本事件發(fā)生概率與根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率相對(duì)應(yīng)[12]。

根據(jù)飛機(jī)火災(zāi)事故樹的構(gòu)建機(jī)理，將事故樹中的頂事件、中間事件和基本事件在GeNIe軟件中生成對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，通過把存在邏輯關(guān)系的各個(gè)事件所對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)連接起來，確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變量的狀態(tài)，經(jīng)過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析推理，形成各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)合分布，從而得到飛機(jī)火災(zāi)事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，如圖2所示。

2 基于BN模型的飛機(jī)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析

2.1" 事件先驗(yàn)概率的確定

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，用于表示變量之間的條件依賴關(guān)系[13]，在構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要確定各個(gè)變量的概率分布，包括條件概率和先驗(yàn)概率。先驗(yàn)概率是指在沒有任何觀測(cè)數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)變量的概率分布的估計(jì)，它通常是基于領(lǐng)域知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者專家意見等得出的。本文以民用飛機(jī)火災(zāi)事故案例數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)相關(guān)行業(yè)專家判斷賦值，進(jìn)而通過自然語言模糊化處理得出飛機(jī)火災(zāi)各個(gè)事件的發(fā)生概率，即先驗(yàn)概率[14]。依據(jù)領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)原則以及評(píng)估的獨(dú)立性和公正性原則，分別從航空公司和高校各選取兩位民航火災(zāi)領(lǐng)域的專業(yè)人士作為評(píng)估專家，通過收集到的民用飛機(jī)火災(zāi)事故案例，由4位專家使用模糊語言值對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行打分，將民用飛機(jī)的各種風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率分為{高，較高，中等，較低，低}5個(gè)等級(jí)，通過模糊綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行不確定信息的處理，以線性分布函數(shù)三角形模糊數(shù)以及梯形模糊數(shù)表示權(quán)威專家的模糊語言。

三角模糊數(shù)F1=（A1，B1，C1），梯形模糊數(shù)F2=（A2，B2，C2，D2）。A，B，C，D∈實(shí)數(shù)集R。隸屬度函數(shù)如公式（1）（2）所示。

F（x）=[0xlt;A（x-A）（B-A）A≤xlt;B（C-x）（C-B）B≤xlt;C0C≤x] （1）

F（x）=[0xlt;A（x-A）（B-A）A≤xlt;B" " " " " "1" " " B≤xlt;C （D-x）（D-C）C≤xlt;D0D≤x] （2）

其中A、B、C、D均處于0到1之間。

對(duì)模糊數(shù)的處理過程中的加減乘除等基本運(yùn)算法則可以采用相對(duì)應(yīng)的λ截集進(jìn)行計(jì)算，各模糊等級(jí)與對(duì)應(yīng)的λ截集如表2所示。

假設(shè)四位專家的評(píng)價(jià)權(quán)重相同，將四位專家的評(píng)價(jià)截集進(jìn)行相加取平均值，得出對(duì)應(yīng)的平均模糊數(shù)，進(jìn)而通過左右模糊排序法將模糊數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟：赡苤担‵uzzy Possibility Score，F(xiàn)PS），F(xiàn)PS的計(jì)算過程如式（3）-（7）所示。

f max=[x0lt;xlt;10其他] （3）

f min=[1-x0lt;xlt;10其他] （4）

FPSL[x]=[supx][f（x）∧fmin （x）] （5）

FPSR[x]=[supx][f（x）∧fmax（x）] （6）

FPS[x]=[1-FPSLx+FPSRx]／2 （7）

其中，sup表示上確界，f（x）表示隸屬度函數(shù)，F(xiàn)PSL（x）和FPSR（x）分別表示左模糊可能性值與右模糊可能性值。

將FPS轉(zhuǎn)化為最終失效率數(shù)值（Fuzzy FailureＲate，F(xiàn)FR），即貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，轉(zhuǎn)化公式如式（8）所示。

FFR（x）=[110kFPS（x）≠00FPS（x）=0] （8）

其中，k=[[（1-FPS）FPS]]1/3×2.301

基于上述理論計(jì)算民用飛機(jī)火災(zāi)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，如表3所示。

2.2" 事件后驗(yàn)概率的計(jì)算與分析

在GeNIe軟件中，輸入各個(gè)事件的先驗(yàn)概率，假設(shè)頂上事件飛機(jī)火災(zāi)事故必定發(fā)生（即認(rèn)為飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的概率為100%），得出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，如表4所示。

通過GeNIe貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算結(jié)果可以了解到，當(dāng)飛機(jī)火災(zāi)事故一定發(fā)生時(shí)，部分基本事件的后驗(yàn)概率發(fā)生了明顯的增大。將引起飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的各個(gè)基本事件的先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率進(jìn)行對(duì)比統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見圖3。

由圖3可以直觀地看出，當(dāng)頂上事件飛機(jī)火災(zāi)事故一定發(fā)生時(shí)，基本事件X6、X10、X14、X19、X21、X22、X24的風(fēng)險(xiǎn)概率大于30%。即雷擊起火、惡劣天氣決策失誤、安檢不到位、未及時(shí)發(fā)現(xiàn)火焰、滅火技能不足、滅火器過期發(fā)生概率大于30%，由此可知這些基礎(chǔ)事件的發(fā)生對(duì)飛機(jī)火災(zāi)事故影響較為嚴(yán)重，應(yīng)該加強(qiáng)相關(guān)方面的安全管理和防范。通風(fēng)不暢、探測(cè)系統(tǒng)未探測(cè)到火焰、聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)未起作用的概率也提升到先驗(yàn)概率的二倍以上，因此需要加強(qiáng)對(duì)飛機(jī)硬件設(shè)備的檢查維護(hù)。

2.3" 事件敏感度確定及分析

敏感性推理是對(duì)“原因”和“原因”之間相互影響程度的一種推論方式[15]。在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)父節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率改變時(shí)，其子節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率也隨之改變。敏感性推理能量化出因父結(jié)點(diǎn)變化所引起的子結(jié)點(diǎn)變化，進(jìn)而找出對(duì)目標(biāo)點(diǎn)有較大影響的節(jié)點(diǎn)。通過GeNIe中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性推斷函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定對(duì)象節(jié)點(diǎn)的敏感性推斷，在此基礎(chǔ)上，分析各結(jié)點(diǎn)的敏感性，從而得到各結(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的影響程度，找出影響結(jié)點(diǎn)的主要因素。將節(jié)點(diǎn)T（飛機(jī)火災(zāi)事故）設(shè)定為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，狀態(tài)設(shè)置為“State1”，即發(fā)生狀態(tài)。借用GeNIe軟件進(jìn)行飛機(jī)火災(zāi)的敏感性分析，得到飛機(jī)火災(zāi)事故節(jié)點(diǎn)敏感性分析結(jié)果，將飛機(jī)火災(zāi)事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的敏感度進(jìn)行計(jì)算并按照敏感度的大小進(jìn)行排序。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的最大節(jié)點(diǎn)敏感度具體數(shù)值如表5所示。

表5中各風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)變量的MNS值為該節(jié)點(diǎn)的最大靈敏度，數(shù)值越大，敏感強(qiáng)度級(jí)別越高。由表5中的MNS值可以知道引起飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的敏感性最大的節(jié)點(diǎn)為可燃物，即可燃物的管理敏感級(jí)別最高，為飛機(jī)火災(zāi)防控的脆弱點(diǎn)；在可燃物的管理之中，可燃物存放不當(dāng)和儲(chǔ)量超載敏感性強(qiáng)度較高，所以機(jī)場(chǎng)方面應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)可燃物的檢查和儲(chǔ)量的控制；通風(fēng)不暢、安檢不到位、聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)未起作用、撲救失敗、探測(cè)系統(tǒng)未探測(cè)到火焰等節(jié)點(diǎn)為敏感性一般節(jié)點(diǎn)；其余MNS值較小的節(jié)點(diǎn)屬于敏感強(qiáng)度較為一般和幾乎不敏感的節(jié)點(diǎn)。

2.4" 飛機(jī)火災(zāi)事故關(guān)鍵路徑識(shí)別及分析

對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行最大致因鏈分析，可以確定導(dǎo)致事故發(fā)生的最主要途徑[16]，從而可以為精準(zhǔn)識(shí)別危險(xiǎn)源提供理論依據(jù)。著眼于飛機(jī)火災(zāi)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，通過使用GeNIe軟件提供的最大致因鏈分析功能，尋找導(dǎo)致飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的關(guān)鍵路徑，以圓形表示根節(jié)點(diǎn)，矩形表示葉節(jié)點(diǎn)和中間節(jié)點(diǎn)，將子節(jié)點(diǎn)對(duì)父節(jié)點(diǎn)發(fā)生的影響程度分為高、中、低三個(gè)等級(jí)并以紅、藍(lán)、綠三種顏色表示，等級(jí)越高，則對(duì)應(yīng)的連線越粗。飛機(jī)火災(zāi)事故關(guān)鍵路徑分析結(jié)果如圖4所示。

由圖中所繪信息可以看出X8、X9、X12、X14、X16、X23、X24、X25、X26等路徑明顯變粗，即燃油泄漏和電氣短路是引擎起火的最大致因鏈源頭；維修錯(cuò)誤是零部件損壞的最大致因鏈源頭；決策失誤是飛行員失誤的最大致因鏈源頭；經(jīng)驗(yàn)不足是技能欠缺的最大致因鏈源頭；滅火器欠缺和滅火器失效是未及時(shí)撲救的最大致因鏈源頭；未及時(shí)撲救是撲救失敗的最大致因鏈源頭，等等。綜合分析可得，維修錯(cuò)誤導(dǎo)致零部件損壞，從而引發(fā)失控起火，是飛機(jī)火災(zāi)事故中燃燒發(fā)生的一條關(guān)鍵路徑，即X12→M7→M6→M3→M1→T；而滅火器的欠缺或失效使得消防設(shè)施失效，導(dǎo)致火災(zāi)撲救不及時(shí)，撲救失敗，是飛機(jī)火災(zāi)事故中撲救失敗的關(guān)鍵路徑之一，即（X23，X24）→M13→M11→M2→T。

3 飛機(jī)火災(zāi)事故防控安全對(duì)策

（1）加強(qiáng)機(jī)組人員的培訓(xùn)工作。人的因素一直是飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的重要影響因素，對(duì)飛行員和機(jī)組人員進(jìn)行定期的飛機(jī)火災(zāi)相關(guān)培訓(xùn)工作以及不定期的抽查作業(yè)是保障飛行人員掌握飛機(jī)火災(zāi)事故防控能力的有效途徑。

（2）可燃物的管理不當(dāng)是引起飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生的重要因素。增強(qiáng)安檢強(qiáng)度，確保不會(huì)出現(xiàn)易燃易爆物品混入的情況發(fā)生；對(duì)飛機(jī)可燃物儲(chǔ)量敏感值進(jìn)行更加精確的計(jì)算，設(shè)立可燃物儲(chǔ)量安全警戒線，保證飛機(jī)上的可燃物儲(chǔ)量不會(huì)超出安全警戒線。

（3）定期檢查與維修是飛機(jī)火災(zāi)防控系統(tǒng)的重要組成部分。定期對(duì)飛機(jī)進(jìn)行火災(zāi)防控設(shè)備的檢查與維護(hù)，確保滅火系統(tǒng)、報(bào)警系統(tǒng)、消防設(shè)備等能夠正常運(yùn)行。

（4）先進(jìn)的飛機(jī)火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)是降低飛機(jī)火災(zāi)事故發(fā)生概率的關(guān)鍵。引入先進(jìn)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)技術(shù)與系統(tǒng)，包括煙霧探測(cè)器、溫度探測(cè)器等，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)飛機(jī)內(nèi)部的火災(zāi)情況，并及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施。

（5）制定飛機(jī)火災(zāi)事故應(yīng)急預(yù)案和詳細(xì)的飛機(jī)火災(zāi)事故疏散與救援計(jì)劃，確保乘客和機(jī)組人員在火災(zāi)事故中能夠及時(shí)、安全地疏散和獲救。

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責(zé)任編校：裴媛慧，陳 強(qiáng)

Risk Analysis of Civil Aircraft Fire Accidents Based on FTA and BN

FU Shuai，NIU Shengqi，LAI Zhengbo，GUO Xinyao

（School of Management Engineering，Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China）

Abstract：This article summarized the information of aircraft fire accidents in the past decade.Then an aircraft fire accident Tree （FTA） model was constructed. Based on the FTA，a bayesian network （BN） model for civil aircraft fire accidents was constructed.Four authoritative experts scored the fuzzy language values of fire risk factors. The left and right fuzzy sorting method was used to calculate the fuzzy possible values.And then the prior probabilities of each node in the BN was obtained.Based on the BN model， a risk analysis of civil aviation fire accidents was conducted.The results show that security checks and safety training have the greatest impact on aircraft fire accidents，followed by air impact，mechanical failures have the least impact，and the control of combustibles is the most sensitive node.Maintenance errors lead to uncontrolled fires，and fire fighting is not timely due to the occurrence of combustion and the lack or failure of fire extinguishers，and the failure to extinguish are the two critical paths of aircraft fire accidents.

Key words：civil aircraft;fire accidents;accident tree;Bayesian network

收稿日期：2024-01-22

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（72304253）；河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目（24A620005）；河南省高等學(xué)校青年骨干教師培養(yǎng)計(jì)劃（2020GGJS174）

作者簡介：付 帥，男，河南鄭州人，講師，博士，研究方向?yàn)榘踩珯z測(cè)與監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、安全評(píng)價(jià)、應(yīng)急管理。