《Buildings》：Risk Assessment of Post-Earthquake Gas Explosion Disaster Chains in High-Rise Residential Buildings: A Fuzzy Bayesian and Complex Network Approach
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为了解决高层建筑震后燃气爆炸风险防控面临的挑战以及传统方法在处理不确定性方面的不足，本研究人员从模糊贝叶斯网络（FBNs）和复杂网络（CN）理论的角度进行了风险演化分析。首先，基于综合的风险因素识别，构建了地震-燃气爆炸灾害链演化模型。随后，通过贝叶斯网络（B
为了解决高层建筑震后燃气爆炸风险防控面临的挑战以及传统方法在处理不确定性方面的不足，本研究人员从模糊贝叶斯网络（FBNs）和复杂网络（CN）理论的角度进行了风险演化分析。首先，基于综合的风险因素识别，构建了地震-燃气爆炸灾害链演化模型。随后，通过贝叶斯网络（BN）拓扑结构映射了灾害链的节点和逻辑关系，并采用模糊集理论确定了用于因果推理和风险诊断的先验概率和条件概率参数。最后，引入了复杂网络（CN）中心性度量来量化节点的拓扑重要性，并据此提出了切断灾害链的减灾策略。研究结果表明，燃气超限（M2）是综合重要性最高的节点，而敏感性分析进一步证实它仍然是中断灾害链的最关键可控节点。该方法有效地揭示了灾害演化机制，并为高层建筑的防灾减灾决策提供了科学参考。
地震作为自然界最强烈的地质灾害之一，严重威胁着人类生命、财产安全和社会可持续发展，且常伴随火灾、爆炸等次生灾害。高层住宅建筑因人口密度高、燃气使用集中及基础设施系统复杂，震后燃气爆炸不仅造成灾难性伤亡和结构损坏，还因灾情复杂严重阻碍救援行动。现有研究多聚焦于单一灾害（地震或爆炸）下的结构风险分析，尽管在耦合效应下取得了一定进展，但在动态演化事故链分析方面仍显不足，无法全面表征灾害演化过程及识别事故链内的关键拓扑节点。针对传统概率方法在数据稀缺的多灾种耦合场景下不确定性推理受限的问题，研究人员开展了此项研究，以全面识别爆炸事故致灾因子、定量探究灾害链传播并精准定位关键控制节点。该研究提出了一种融合FBN和CN理论的高层住宅建筑震后燃气爆炸风险评估框架。利用模糊集理论处理数据匮乏问题，并引入Cronbach’s coefficient alpha验证专家评估的可靠性。最终构建FBN模型进行双向概率推理以量化致灾因子的相对重要性，并结合CN理论量化节点综合重要性，为切断事故链传播提供了科学依据。该论文发表在《Buildings》期刊上。
为开展此项研究，研究人员采用的关键技术方法包括：将提取的灾害链节点映射为贝叶斯网络（BN）拓扑结构，节点状态以二元形式定义；在先验概率确定阶段，采用层次分析法（AHP）确定专家权重，并将专家定性评估的语言变量转化为梯形模糊数，进而使用最大面积中心法（COA）去模糊化，将模糊可能性得分（FPS）转化为先验概率值；对于逻辑关系不明确的节点，通过专家评估构建条件概率表（CPT）并采用Cronbach’s coefficient alpha检验一致性；利用GeNIe软件进行正向因果推理和反向诊断推理；利用Gephi软件构建有向无权网络，计算节点的度中心性、接近中心性和特征向量中心性，并结合AHP计算节点综合重要性；最后实施单次单因素（OAT）敏感性分析以检验权重变化对节点排名的影响。
贝叶斯网络分析
通过正向推理得出，在六个中间事件中，消防救援失败（M8）、燃气泄漏（M6）和电火花（M3）的发生概率高于其他三个中间事件，对顶事件的影响更显著，应作为日常预防重点。通过诊断推理发现，在假定燃气爆炸（T）发生的情况下，电气损坏（X1）、厨房自然通风受限（X14）、交通中断（X17）和管道松动或变形（X9）具有最高的后验概率，是最可能的直接原因。当排除这四个主要因素后，新的诊断分析表明模型能有效迭代识别其他潜在风险因素，从而减少风险诊断的不确定性。
复杂网络拓扑分析
关键节点分析表明，M1、M2、M10和M13具有较高的度中心性，在促进灾害传播中处于核心地位；M1和M2具有较高的接近中心性，预防这些事件能有效减缓灾害升级；T、M2和M6表现出显著的特征向量中心性，其失效会严重破坏网络结构完整性。通过综合节点重要性分析，M2、T、M1和M6的值显著优于其他节点，对系统演化起决定性影响。其中代表燃气超限的M2具有最高的综合重要性，是事故链演化中最关键的触发因素。与BN正向推理结果相比，CN分析更侧重节点的拓扑重要性，两者互补而非矛盾。当控制目的是阻断灾害链传播时，CN综合重要性排名更为适用。通过敏感性分析，在权重基准值上下20%变化时，M2、T、M1和M6始终位居前四位。由于T代表事故本身而非可控节点，M2依然是中断灾害链的最关键可控节点。
结论
高层建筑在地震作用下可能发生燃气管道破裂和泄漏。结合点火源和通风不良条件，极易引发燃气爆炸。研究人员提出了一种融合FBN和CN的震后燃气爆炸风险评估框架。正向因果推理结果表明，中间事件M8、M6和M3的发生概率较高，应作为日常预防重点。反向诊断推理指出，X1、X14、X17和X9是发生爆炸时需优先检查和控制的关键因素。此外，CN和敏感性分析表明，M2、T、M1和M6始终是排名最高的四个节点，其中M2是中断灾害链最关键的可控节点。该方法利用模糊逻辑解决了传统BN过度依赖精确概率的难题，并弥补了传统CN无法实现灾害致灾因子概率诊断和溯源的不足。然而，基于相关文献和专家判断建立的风险因素分类尚未在多个独立的真实案例史中得到验证，在应用于其他建筑类型时需根据具体情况进行调整。
