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附录B (资料性附录)火灾荷载调查报告示例
B.1 调查目的
通过调查某市主城区大型综合性商业建筑服装类店铺的可燃物种类、数量、分布状态,获取火灾荷载基础数据并建立该市的大型商场服装类店铺火灾荷载数据库,为该市此类场所的消防安全管理提供依据。
B.2 调查范围
本次调查范围为华北地区某市主城区大型综合性商业建筑内部服装店铺的火灾荷载,结合通过计算确定的样本量及根据实际情况确定的抽样方法,在该市主城区选取了3家大型综合性商业建筑作为调查对象,具体的确定过程见B.3。
B.3 抽样设计
B.3.1 样本量的确定
由于大型综合性商业建筑内部服装店铺总体标准差a未知,因此按照5.3.1.2规定采用两次抽样法确定样本量。
根据5.3.1.2要求,第一次抽样店铺数量(即抽样单元)不少于20家,基于判断抽样,根据经验判断和调研的时间及经费情况,将店铺数量确定为27家,其中男装9家,女装18家(根据商场中男装和女装的比例确定),平均分布在三家不同档次(高端、中端、一般)的大型综合性商业建筑中。接下来对服装店铺进行实地火灾荷载调查。具体调查结果如表B.1所示。
通过对调查结果的统计分析,根据式(10)计算得服装店火灾荷载密度均值为638.3MJ/m²,根据式(11)计算得标准差为336.2MJ/m²;用第一次调查获得的样本标准差336.2MJ/m²估计总体标准差。
结合本项目对精度的要求和调研安排,取置信水平为85%(置信水平是通过统计量得到的置信区间包含欲估计的总体参数值的概率;在其他因素不变的情况下,置信水平越高,所需的样本量越大),再根据本次调查的目的和条件将相对误差控制在10%。根据式(5)计算样本量:
第二次抽样店铺数量应为62-27=35家,为方便将要调查的店铺平均分配到三个不同档次商场中,将第二次调查店铺数量确定为36家。
B.3.2 抽样方法的选择
首先,通过第一阶段的调研,结合当地大型综合性商业建筑的地段分布及客流量等情况,采用分层简单随机抽样,抽取高端、中端、一般商场各一家作为调查对象(可与第一次抽样建筑相同或不同,但店铺不能相同),将调查店铺数量36平均分配到这三家商场,由于商场中女装店铺比例占到60%~70%,因此每家商场调查4家男装店铺,8家女装店铺。
其次,通过第一阶段调查,这些商场内部店铺布局、规模近似,对每家商场内的服装店采用简单随机抽样方法抽取调查单元。
B.4 调查时间
本次调查的时间安排如表B.2所示。
B.5 建筑火灾荷载调查方法
B.5.1 调查准备
B.5.1.1 根据抽样设计,准备相应数量的“建筑火灾荷载调查表”,参见附录A。
B.5.1.2 准备实地调查所需要的工具包括:数码相机、电子秤、激光测距仪、卷尺等。
B.5.2 可燃物调查方法和流程
可燃物的调查流程如下:
——第一步,记录调查建筑的基本信息;
——第二步,记录调查单元的基本信息,测量并记录房间尺寸和房间,绘制房间平面简图;
——第三步,采用直接称重法和间接称重法相结合的调查方法,确定移动可燃物和固定可燃物的名称、数量和材料类型并记录质量和尺寸等相关数据。
——第二步,记录调查单元的基本信息,测量并记录房间尺寸和房间,绘制房间平面简图;
——第三步,采用直接称重法和间接称重法相结合的调查方法,确定移动可燃物和固定可燃物的名称、数量和材料类型并记录质量和尺寸等相关数据。
下面以一个男装店铺为例进行介绍:
第一步:记录调查建筑基本信息。
第一步:记录调查建筑基本信息。
建筑名称:商场1 日期:2012.7.13
建筑类型:公共建筑 用途:商业百货
建筑类型:公共建筑 用途:商业百货
第二步:记录建筑可燃物调查记录表。
房间名称:店铺8,房间类型:男装,房间长度:8m,房间宽度:6m
第三步:记录可燃物数据。
第三步:记录可燃物数据。
对于椅子、衣架、模特模型等便于直接称重的移动可燃物采用直接测量法,用电子秤直接称重得到其质量;对于吊顶、沙发、固定的货板架等固定可燃物和不便直接测量质量的可燃物采用间接测量法,如:对于不同规格的木质货板架测量出其尺寸,统计时可通过其尺寸计算出质量;对于电脑等电器采用其他调查方法,通过查找权威文献资料确定其火灾荷载。
本次调查的商场1中的店铺8的数据见表B.3。
B.6 建筑火灾荷载统计分析
在该市三个大型综合性商业建筑的实地调研中,第二阶段共计调查36家服装店铺。根据式(6)和式(9)计算出每个调查单元的火灾荷载和火灾荷载密度。3家商场火灾荷载调查结果见表B.4。
综合表B.1和表B.4,根据式(10)、式(11)及式(12)分别计算出火灾荷载密度的平均值、标准差和第90分位数,表B.5为根据某市调研数据对服装店的火灾荷载密度统计结果。
对服装店铺的火灾荷载密度分布以100MJ/m²为步长进行直方图分析,结果见图B.1。
B.7 责任
调查机构:×××。
现场调查人员名单;×××、×××、×××、×××、×××。
数据统计分析人员名单:×××、×××、×××、×××、×××。
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