近年来，自然灾害事件中设备系统功能失效导致建筑物业务中断的问题日益凸显，建筑设备系统的业务连续性性能的重要性与日俱增。然而，当前普遍采用的对策缺乏定量依据，其有效性并不明确。因此，本研究开发了一种新的定量评估方法，用于评价建筑设备系统在地震等灾害发生时的业务连续性性能。该方法将结构工程领域开发的 基于性能的抗震设计（Performance-Based Seismic Design, PBSD，源自 FEMA P-58）方法与 故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）相结合，从功能角度量化灾害发生时及灾后建筑设备的性能，并与业务主体的业务连续性计划（Business Continuity Plan, BCP）要求进行比较，从而为基于成本和环境负荷的综合最优决策提供支持。

本文主要介绍一项针对暖通空调与通风系统地震风险下的业务连续性性能评估方法的研究。研究由*中谷優太*（原*东京大学，现鹿岛建设）、*宮田翔平*、*八百山太郎*、*谷口景一朗*、*糸井達哉*（以上为*东京大学*）、*赤司泰義*（东京大学 SHASE技术研究员）共同完成，发表于《空気調和・衛生工学会論文集》第342号，2025年9月。

一、 学术背景 当前，建筑结构的抗震安全已得到显著提升，但设备系统（如空调、给排水、电力）的功能维持对于保障医院、政府办公楼等关键设施在地震后的持续运营至关重要。东日本大地震和熊本地震的灾后报告显示，许多建筑结构完好，却因设备系统失效而无法使用，凸显了设备系统韧性的重要性。现有的设备系统维护措施（例如日本常见的72小时备用电源规定）往往缺乏基于定量和标准化评估方法的依据，无法根据建筑的具体用途和风险进行优化。同时，尽管存在如 弹性三角（Resilience Triangle）等评估框架以及太平洋地震工程研究中心（PEER）开发的基于性能的地震工程（Performance-Based Earthquake Engineering, PBEE）方法，但这些方法在建筑设备系统功能维持方面的评估仍不充分或过于定性。日本建筑学会提出的BCP指标虽然关注服务供给与需求的比率，但在服务需求量的确定和恢复曲线的定量定义方面缺乏明确指南。因此，本研究旨在填补这一空白，开发一套能够定量评估建筑设备系统功能维持性（即业务连续性性能）的方法，以支持更科学、更经济的BCP制定与设备设计。

二、 详细研究流程 本研究提出并应用了一个综合评估框架，其核心在于比较随时间变化的“设备系统性能”与“BCP要求性能”。整个工作流程包含以下几个关键步骤，并以一个实际大学办公室的空调和通风系统作为案例进行验证。

步骤一：评估框架与案例设定 首先，明确定义了评估对象和边界。研究选择了一个面积为491平方米的大学研究室办公室作为案例对象。由于该研究室本身没有具体的BCM，研究参考类似规模的企业总部办公室，设定了详细的灾后业务恢复场景（BCP情景）：灾后3天为应急响应最小化运行；灾后1个月内聚焦关键业务；灾后2个月内结合远程办公减少人员；之后逐步恢复正常运营。

步骤二：设备系统性能计算 设备系统性能计算是本方法的核心，旨在量化灾害后设备系统实际能够提供的能力（如制冷能力、通风量）。该计算采用概率方法，综合考虑了地震导致的设备物理损坏和电力中断两大风险，并通过故障树分析（FTA）整合这些风险，以评估整个系统的功能状态。具体流程如下： 1. 机器损伤判定：采用 FEMA P-58 的脆弱性曲线（Fragility Curve）方法。首先，通过输入地震动参数（如地表峰值加速度PGA），并考虑建筑楼层响应放大和设备自身的动力响应放大（使用研究定义的公式进行计算），计算出作用在设备重心上的地震力或加速度。然后，将此响应值输入对应设备类型的脆弱性曲线（公式(1)所示的对数正态分布函数），得到该设备发生损伤（如锚栓拉断导致倾倒）的概率。研究中，通过力学模型计算了空调室内机、室外机及全热交换器等设备的损伤极限加速度中值。 2. 基础设施中断判定：主要考虑停电风险。本研究简化了复杂的电网可靠性计算，假设停电持续时间服从平均值为4天、变异系数为0.1的对数正态分布。 3. 故障树分析（FTA）与蒙特卡洛模拟：构建了空调和通风系统的故障树模型（如图-9所示）。故障树的顶层事件定义为“系统功能停止”。下层事件通过逻辑门（OR门、AND门）连接，包括“机器因地震损伤”、“电源供应停止”（由“商用电源中断”与“应急发电机不工作”同时发生导致）等基本事件。为每个基本事件（如机器损伤概率、停电发生与持续时间）赋予概率分布。随后，采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）进行大量随机抽样模拟。在每一次模拟中，根据各参数的概率分布随机生成一组值，并通过故障树逻辑判断系统是否功能正常以及其剩余性能。通过成千上万次模拟，得到设备系统性能随时间变化的概率分布。

步骤三：BCP要求性能计算 此步骤旨在量化灾后不同阶段，建筑物的使用者（根据BCP设定）对设备系统的最低功能要求。 1. 通风要求性能：根据BCP中设定的各时间段在室人数，按每人25 m³/h的新风需求量，计算得出随时间变化的确定性的必要通风量。 2. 空调（冷房）要求性能：计算更为复杂，需考虑围护结构负荷、新风负荷、照明负荷、设备负荷和人体负荷。研究特别强调了其中的不确定性参数，包括：①由于灾害发生时间不确定导致的室外气象参数（温度、焓值）；②由于设备使用情况不确定导致的通风设定风量、照明使用率、办公设备发热量。这些参数均以概率分布的形式输入。此外，研究还设置了一个特殊案例（Case 6），模拟在建筑投入运营后，利用实际监测到的通风、照明、OA设备运行数据来更新这些负荷参数，以降低设计阶段的不确定性，提高评估精度。

步骤四：业务连续性性能综合评估 将步骤二得到的“设备系统性能”的概率分布与步骤三得到的“BCP要求性能”（对于空调负荷也是概率分布）进行比较，从而进行定量评估。主要产出三个关键指标： 1. 性能与要求对比曲线：展示设备系统性能与BCP要求性能随时间变化的概率分布带，直观显示性能是否满足要求。 2. 停机时间：定义每次蒙特卡洛模拟中，设备系统性能低于BCP要求性能的天数。通过所有模拟结果，得到停机时间的概率分布，包括其平均值和标准差。标准差反映了评估结果的不确定性。 3. 业务连续概率：定义为在灾后任一特定时间点，设备系统性能达到或超过BCP要求性能的概率。该概率随时间变化的曲线清晰展示了系统恢复的可靠度。

步骤五：多方案对比分析 为验证方法的有效性并比较不同对策的效果，研究设置了多个案例（Case 0 至 Case 6）进行对比。Case 0 是基于竣工图纸的基准案例。Case 1-5 则在基准案例上分别施加了不同的业务连续性措施，例如： * Case 1: 增加应急发电机容量。 * Case 2: 对设备进行抗震加固。 * Case 3: 将集中式系统改为分散式系统，提高冗余度。 * Case 4-¹⁄₄-2: 不同程度的系统分散与抗震加固组合。 * Case 5: 在Case 4-2基础上，进一步缩短设备损伤后的平均修复时间（通过加强损伤监控、使用库存充足的备件等手段）。 * Case 6: 在Case 1的设备条件下，使用运营阶段的实际数据更新冷房负荷计算参数。

通过对比这些案例的业务连续概率曲线和停机时间分布，可以定量评估每种设计或运营措施的效果。

三、 主要研究结果 对各案例的模拟计算结果进行了详细分析和比较： 1. 不同对策的效果量化：结果显示，从基准Case 0开始，逐步实施抗震加固、系统分散、加强应急电源等措施（Case 1至Case 5），停机时间的平均值和分布范围均呈现显著减少趋势。例如，针对空调系统，同时采用抗震加固、系统分散和充足应急电源的案例（Case 4-2, Case 5），其业务连续概率在整个评估期内始终保持在90%以上，达到了预设的高可靠性目标。这表明所提出的方法能够清晰区分并量化不同工程措施对提升业务连续性的贡献。 2. 系统差异与瓶颈识别：分析发现，通风系统的业务连续性能普遍低于空调系统。即使采用了与空调系统类似的应急电源备份措施，通风系统在灾后初期的性能下降更为明显，导致其业务连续概率难以达到90%的目标。通过对比性能曲线和故障树分析，可以识别出瓶颈主要在于通风设备本身的地震损伤风险较高。这一发现提示，对于通风系统，提升其设备抗震性能比单纯增加备用电源容量更为关键和有效。 3. 设计假设与运营数据的对比：对比Case 1（设计参数）和Case 6（运营数据更新）发现，使用实际运营数据计算的平均停机时间略长于设计预测。这是因为实际监测到的照明、办公设备和通风使用带来的冷负荷高于设计阶段的平均预测值。这证明了在BCM循环中，利用运营数据更新评估模型，可以更真实地反映建筑的实际风险状况，从而做出更准确的决策。然而，两个案例的停机时间标准差（不确定性）相近，表明需要进一步识别和量化对评估结果影响更大的关键不确定性参数。 4. 不确定性分析的价值：研究生成的停机时间分布图不仅提供了平均值，还展示了分布的离散程度（标准差）。较大的标准差意味着业务恢复时间预测的不确定性高，这会给业务连续性规划带来困难。因此，本方法不仅关注降低平均停机时间，也强调通过更精确的参数估计（如使用Case 6的方法）来减少预测的不确定性，这对于BCM的精细化管理至关重要。

四、 研究结论与价值 本研究成功开发并验证了一套用于定量评估建筑设备系统业务连续性性能的新方法。其主要价值和贡献体现在： 1. 方法学创新：首次将结构工程领域的成熟概率评估框架（FEMA P-58 PBEE）与系统可靠性分析工具（故障树分析FTA）相结合，并引入与BCP要求动态对比的机制，构建了一个全面、定量、概率化的建筑设备系统韧性评估框架。 2. 支持性能化设计决策：该方法使得工程师和决策者能够超越“一刀切”的传统做法（如统一设置72小时备用电源），转而基于定量分析，对不同抗震加固方案、系统冗余配置、备用电源策略等措施的成本效益进行综合权衡，实现以业务连续性能为目标的性能化设计。 3. 实现BCM与建筑设计的协同：该方法在业务主体的BCM循环（风险分析-BCP制定-实施-检查-改进）与建筑设计/运营之间建立了定量化的连接桥梁（如图-2所示）。它使得建筑设计能够精确响应BCP中设定的具体性能目标，并在运营阶段通过数据反馈持续优化评估和决策。

五、 研究亮点 * 核心亮点：提出了一个整合概率地震工程、系统可靠性分析和业务需求动态规划的综合性定量评估框架，解决了建筑设备系统韧性评估长期缺乏定量工具的问题。 * 方法特色：创造性运用蒙特卡洛模拟与故障树分析，处理设备损伤、停电、负荷需求等多重不确定性来源，输出结果为概率分布，更符合工程实际。 * 应用导向：通过详细的案例研究，不仅验证了方法的可行性，更直观展示了如何利用该方法比较不同工程措施的效果、识别系统瓶颈，并阐明了在建筑全生命周期（设计、运营）中应用该方法进行持续优化的路径（如Case 6所示）。

六、 未来展望 作者指出，为使该方法更具实用性，仍需在以下几个方面深化研究： a) 设备修复时间模型：需要开发更可靠、更细致的设备损伤后修复时间预测模型。 b) 基础设施中断模型：需要集成更精确的电网、供水网等基础设施灾后中断与恢复模型。 c) 非设备组件的损伤：需将风管、水管、电缆桥架等分布系统的地震损伤风险纳入评估范围。 d) 更精细的设备损伤状态：当前模型主要考虑“功能停止”，未来可纳入不同程度的功能退化状态。 e) 有效传感项：研究在运营阶段应收集哪些数据最能有效降低评估不确定性，是推动该方法落地应用的关键。

本研究为建筑设备系统的抗震设计与业务连续性规划提供了重要的定量分析工具，其成果有助于推动建筑领域从“生命安全”向“功能可恢复”的韧性设计范式转变。