高校实验室作为教学与科研的核心阵地，在推动科技进步和人才培养中发挥着不可替代的作用。然而，随着实验室规模的不断扩大，易燃化学品的使用日益频繁，电气系统日趋复杂，火灾风险也随之凸显。据统计，2014至2024年间，我国高校实验室共发生31起火灾事故，造成人员伤亡与重大财产损失；而国际上如麻省理工学院（MIT）的年均实验室火灾报告也高达4.2起。这些数据不仅揭示了实验室安全管理的严峻挑战，也凸显了发展科学、精准的风险评估与防控体系的紧迫性。

在这一背景下，中国计量大学刘辉教授团队在《ACS Chemical Health & Safety》上发表了创新性研究成果。该研究通过事故树分析（FTA）与贝叶斯网络（BN）的深度融合，构建了一种动态、系统的高校实验室火灾风险评估模型，不仅突破了传统方法的局限，也为实验室安全管理从“经验驱动”迈向“数据驱动”提供了关键技术支撑。

传统方法的局限与融合模型的创新价值

传统上，事故树分析被广泛用于梳理事故发生的因果逻辑链条，能够系统识别导致顶事件发生的各类基本事件及其逻辑关系。然而，FTA本质上是一种静态分析方法，对人为假设依赖较强，难以处理不确定性信息并进行动态推理。与之相比，贝叶斯网络能够基于概率推理处理不确定性问题，实现从因到果的预测和从果到因的诊断，但其构建往往缺乏系统性的逻辑框架作为基础。

刘辉教授团队的研究巧妙地将两者的优势相结合：首先基于近十年间国内外31起高校实验室火灾案例，利用FTA自上而下分解出包括12类中间事件和21项基本风险因子的事故逻辑结构；随后，通过五项映射原则将FTA转化为BN模型，用条件概率表取代传统的“与/或”逻辑门，从而实现了从静态逻辑分析到动态概率推理的跨越。这一融合既保留了FTA在逻辑梳理上的严谨性与全面性，又引入了BN在不确定性处理和动态更新上的强大能力。

关键发现：从概率计算到风险因子精准识别

研究团队利用GENIE软件对构建的BN模型进行了深入的定量分析，得出了一系列具有重要实践意义的结论。正向推理显示，高校实验室火灾发生的先验概率为2.39%，但火灾升级概率达到4.16%，而疏散失效的概率高达57.35%。这一结果警示我们，仅关注火灾是否发生是不够的，加强“初期控火”能力和“疏散优化”措施才是降低事故损失的关键。

更值得关注的是通过反向推理和敏感性分析所识别的核心风险因子。当假设火灾已经发生时，计算显示“可燃物存储不当”的后验概率为100%，“化学品失控反应”为56%，“应急演练不足”为47%，这三者成为最主要的诱因。进一步的敏感性分析则证实，“可燃物存储不当”、“灭火设备不足”和“化学品失控反应”是对火灾风险影响最为显著的三大敏感因子，其概率的微小变化就会导致系统风险水平的显著波动。这些发现使得风险管理能够抓住主要矛盾，实现资源的最优配置。

从分析到行动：分级防控策略的提出

基于模型输出的定量结果，研究团队提出了具有针对性的“两级防控”策略。针对高敏感性因子（敏感性大于0.05），如可燃物存储不当和消防设备不足，建议推行融合“安全”与“节约”的“7S”现场管理法，并利用物联网技术实现对灭火设备状态的实时监控与智能巡检。

而对中敏感性因子（敏感性介于0.02与0.05之间），如化学品失控反应和应急演练不足，则需建立“双导师审批+AI模拟”的实验风险预控机制，并通过与消防部门合作开展VR沉浸式应急演练，提升人员的实战应对能力。这种基于数据敏感性的分级响应，确保了安全管理措施既重点突出，又全面覆盖。

结语

中国计量大学刘辉教授团队的这项研究，通过FTA与BN的有机融合，不仅为高校实验室火灾风险评估构建了一个新颖、强大的分析框架，更重要的是，它展示了如何将客观数据、逻辑模型与动态推理相结合，推动安全管理决策的科学化与精准化。随着此类数据驱动方法在高校安全治理中的深入应用，我们有望构筑起更加坚固的实验室安全防线，为科技创新事业保驾护航。