基于FTA-IOT的高校校园安全系统性分析

朱 瑾 栾 奕 杨涵伊 龙腾腾

（西南林业大学 消防学院，云南 昆明 650024）

0 引言

高校作为人群高度集中的场合，一旦发生危机事件，极易造成连带性的伤害。近年来，高校校园安全事故时有发生，其中住宿、交通、饮食这3方面发生事故频次最多、影响最大：2008年11月14日，上海商学院宿舍楼602室由于违规使用热得快发生火灾，4名女生从6楼跳下当场身亡。2015年9月18日，山东建筑大学一辆轿车在操场玩漂移时撞上一名女生，导致该女生左腿截肢。2015年27起食物中毒事件发生在学校集体食堂，中毒1605人[1]。

目前国内学者对高校校园安全的分析大多停留在不安全现状描述上，如周立新指出高校校园安全存在的主要问题是食物中毒现象时有发生、学生宿舍存在较大火灾隐患、校园交通存在较大安全隐患等[2]。也有研究者如刘立功等采用层次分析法得出复杂校园周边环境、规章制度、安全教育、自我保护意识等是影响高校安全的主要因素[3]。但他们都未探究影响校园安全的深层原因，也缺乏从危险因素是如何相互作用而导致事故发生方面的讨论。本文采用事故树分析法对高校校园安全进行分析，可以深入地揭示事故发生的潜在原因[4]，并体现各原因对事故的影响程度。本文还提出物联网建设安全校园思想，以往的高校安全事故树分析提出的改进措施大多基于传统安全管理方式，已经不能满足越来越“智能化”的校园[5-6]。因此本文结合物联网技术的智能化识别、定位、跟踪、监控等功能提出科技、高效的安全管理对策。

1 研究方法

1.1 事故树分析

事故树就是从结果到原因描述事件发生的有向逻辑树，对这种树进行演绎分析，寻找防止结果发生对策的方法就是事故树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）。通过对事故树的定性分析，可为确定安全对策提供依据。

1.2 物联网

物联网（Internet of Things，IOT）主要是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、气体感应器等传感设备，按照约定协议，将物品与互联网相连，进行信息交换实现智能化识别、定位、跟踪、监控等的一种网络[7]。物联网分为感知层、网络层和应用层。感知层指对外物的感知，主要实现物体的信息采集、捕获和识别。网络层把感知到的信息无障碍、安全可靠地传送，实现物与物的相通。应用层与行业需求相结合，最终实现物联网的各种智能应用[8]。

2 结果与分析

通过对近年来高校安全事故的总结[9-17]，住宿、交通、饮食三方面发生事故频次最多、造成影响最大，因此本文主要从这三方面展开分析。选取宏观的高校住宿安全、高校交通安全、高校饮食安全作为事故树的顶事件，不特指某一类型的事故。

2.1 住宿安全

2.1.1 事故树编制

学生宿舍居住者众多，可燃物相对集中。很多学生的安全意识不高，使用违禁电器、乱扔未熄灭的烟头，很容易引发火灾。一些宿舍消防设施不完善，或是损坏、过期未及时更换，使得发生火灾时不能及时灭火。很多学校为了宿舍管理方便，一栋宿舍楼只开放一个进出口，其他安全通道则长期封闭，发生火灾时严重阻碍逃生和灭火救援。同时，宿舍中有较多学生的贵重物品，但学生普遍防盗意识薄弱，加之宿舍楼人员进出频繁，外来人员容易混入学生宿舍，财产极易被盗。确定顶上事件为高校住宿安全，对高校住宿安全从火灾事故和财产安全的角度分析。事故树，如图1，事故树各事件列，见表1。

图1 高校住宿安全事故树Fig.1 Fault tree diagram of accommodation safety for university campus

2.1.2 事故树定性分析

（1）最小割（径）集分析。根据割（径）集个数法判定，此事故树最小割集较多，所以宜采用最小径集进行分析。通过EasyDraw软件计算，得到10个最小径集如下：

（2）结构重要度分析。通过EasyDraw软件计算得此事故树的结构重要度排序：

表1 住宿安全基本事件表Tab.1 Basic events of accommodation safety

依据上述结构重要度顺序，得出如下结论：

财产安全下的X17-X20结构重要度最大，说明财产丢失可能性最大，是应最先关注的问题。其次是X1、X2，但X1、X2是客观存在事件，不宜作为控制重点。火灾初期控制下的X8、X9、X10、X11对顶上事件影响也较大，应作为重点控制对象。

2.1.3 基于物联网的改进措施

（1）宿舍设置门禁系统。学生携带校园卡进出宿舍楼，RFID无线读卡器无接触式感应学生进出情况。每间宿舍房门也可由门锁改为门禁形式的感应器，宿舍房门只能由本宿舍的学生刷校园卡开启。若发生暴力开锁事件，系统会发出警报传到保卫处指挥中心，指挥中心人员通过楼道监控查看情况，做出相应措施。

（2）消防设施应用RFID系统。统计宿舍楼所有的灭火器、室内外消火栓、感烟探测器、感温探测器、应急照明灯、应急疏散标志等的数量与位置，维保时间等信息，系统定期提醒管理人员进行设备检测与维护。

（3）建立消防水监控系统，实时监测消防水池水位、水箱水位、喷淋水压、水泵状态等信息，若水位、水压等数值异常，立即通知管理人员前往查看。

2.2 交通安全

2.2.1 事故树编制

我国高校发展历史较长，有许多路况复杂、交通设施老旧的校区，这些老校区难以满足高校扩招后行人、车辆的增加，机动车乱停乱放现象严重，在上下课人车流高峰时期会出现人车混行、抢道等现象，行人对车辆往往不注意避让，极易发生交通事故。确定顶上事件为高校交通安全，主要对高校交通安全从交通参与者行为、道路环境因素、学校管理因素3方面进行分析，事故树，如图2，事故树各事件列，见表2。

图2 高校交通安全事故树Fig.2 Fault tree diagram of traffic safety for university campus

表2 交通安全基本事件表Tab.2 Basic events of traffic safety

2.2.2 事故树定性分析

（1）最小割（径）集分析。根据割（径）集个数法判定，此事故树最小割集较多，所以宜采用最小径集进行分析。通过EasyDraw软件计算，得到3个最小径集如下：

（2）结构重要度分析。通过EasyDraw软件计算得此事故树的结构重要度排序：

依据上述结构重要度顺序，得出如下结论：

学校管理因素下的X14-X18对顶上事件影响最大，其次是驾驶人和行人危险行为下的X1-X6，说明要加强车辆管理和车辆违法行为约束，加强交通安全教育。

2.2.3 基于物联网的改进措施

（1）应用RFID技术进行车辆进出管理，车辆到达入口，感应器检测到信号后，若是校内车辆则自动抬杆放行，若是外来车辆则语音提醒校内限速行驶，注意避让行人。车辆到达出口，校内车辆自动抬杆放行，外来车辆根据在校内时长收费后放行。

（2）应用GPS技术对车辆测速、定位、轨迹跟踪以此来限制其行驶速度和方向，规范车辆在校园内的行驶，对违规行为进行监督。

（3）采取校车视频监控系统进行安全管理，确保校车驾驶员的行为规范，监控记录驾驶员的不良驾驶行为。

2.3 饮食安全

2.3.1 事故树编制

部分承包高校食堂的餐饮企业存在重利益轻卫生倾向，购买低价食品原材料，聘用职业素质较低，卫生安全常识缺乏的员工。有的高校食堂基础设施不完善，食品加工、储存过程存在污染的隐患。部分高校饮用水卫生管理制度落实不到位，二次供水设备防护不严、未定期清洗和消毒。学生饮水安全意识不高，很少定期清洗饮水机。确定顶上事件为高校饮食安全，主要对高校饮食安全从食堂食品卫生和饮水安全2方面分析，事故树，如图3，事故树各事件列，见表3。

图3 高校饮食安全事故树Fig.3 Fault tree of dietary safety for university campus

表3 饮食安全基本事件表Tab.3 Basic events of dietary safety

2.3.2 事故定性分析

（1）最小割（径）集分析。根据割（径）集个数法判定，此事故树最小割集较多，所以宜采用最小径集进行分析。通过Easy Draw软件计算,得到4个最小径集如下：

（2）结构重要度分析。通过Easy Draw软件计算得此事故树的结构重要度排序：

依据上述结构重要度顺序，得出如下结论：

X3-X5结构重要度最大，说明学生不良饮水习惯是应最先关注的问题。食堂卫生管理下的X1、X2以及食材安全、食品加工安全下的X6-X9对顶上事件影响较大，说明食材来源安全、食品加工过程卫生、环境卫生是保证食品安全的重要环节。

2.3.3 基于物联网的改进措施

（1）使用基于物联网的智能饮水机，饮水机加热保温达到一定时间后，会向绑定的手机发送通知，询问饮水机是否需要继续工作，用户可以通过手机APP向饮水机发送控制命令，实现饮水机模式设定、温度设定以及通断电等操作，从而防止水被反复烧开形成“千滚水”。APP向用户定期推送消息提醒用户清洗饮水机。

（2）建立食品安全监控系统信息平台，随时随地观察和监控食品生产、加工现场由传感器传来的实际影像，供应链上的各企业和监管部门之间则通过物联网实现“可视”的信息交互和监控。实现对食堂食品加工、清洗消毒、餐厨垃圾处置等全过程的信息监管。

（3）将RFID技术运用到食堂的食材管理上，统计食材的产地、生产者、生产日期及保质期等相关信息，可保证食材来源安全、管理者及时发现和处理过期食品。

3 结论

（1）运用事故树分析法找出了影响高校校园安全的主要因素，结合物联网技术提出了科技、高效的安全管理对策，对加强高校安全管理、改善校园环境具有重要的现实意义。

（2）由于目前对基本事件发生概率的统计资料还很缺乏，所以只是对事故树进行定性分析，若能获得可靠的事故树基本事件发生概率，将获得比较精确的分析结果，无疑会对高校安全事故的预防发挥重要作用。