人员疏散模型（精选9篇）
人员疏散模型 篇1
近几年来随着社会经济的不断发展, 随着我国经济建设和城市化的日新月异, 大型、复杂的现代高大建筑物越来越多地涌现。由于这些建筑与传统建筑在使用功能、建筑材料、结构形式、空间大小、配套设施等方面存在很大的不同, 给防火安全带来很大的挑战, 给人员在火灾条件下的逃生带来了很大的威胁。对高大建筑物进行性能化防火设计时, 需主要以人员安全疏散为目标, 即对人员造成伤害的危险来临之前, 所有人员都疏散到相对于火场安全的区域。
一、人员安全疏散的评价标准
安全疏散是指当建筑物内发生火灾时, 在危险来临之前, 建筑物内的所有人员都安全地转移到安全区域的行为。而危险来临指的是火灾产生的烟气、毒气、高温等环境的变化已经威胁到了人员的生命安全, 将危险来临的时间定义为可用安全疏散时间 (ASET, Availiable Safety Egress Time火灾发展到危险状态的时间) 。通常还可用以下数学表达式表达ASET:ASET=min{t1, t2, t3, t4, t5}。其中t1表示毒性气体 (通常指CO) 达到危险浓度的来临时间;t2表示烟气层达到危险高度的来临时间;t3表示热辐射通量或烟气的温度达到危险程度的来临时间;t4表示能见度影响到人员步行速度的来临时间;t5表示对流热达到危险程度的时间。通常可用安全疏散时间ASET通过FDS、CFAST等软件模拟计算得出。
相对地, 将人员实际疏散所需的时间定义为必需疏散时间 (RSET, Required Safety Egress Time起火时刻人员到达安全区域的时间) , 通常情况下, RSET取为以下5个时间的和:火灾探测时间、报警时间、人的火灾确认时间、响应时间以及疏散行动时间。很明显, 要达到人员的安全疏散, 就是所有人员疏散完毕所需的时间小于火灾发展到危险状态的时间, 即保证人员安全疏散的基本准则是:ASET>RSET。通常研究建筑内人员必需疏散时间RSET的计算方法大致有三类:第一类是根据出口容量和人员在通过出口的速度计算, 我们把它称为出口容量计算方法。这类方法主要考虑的是建筑物的出口容量, 或根据建筑物的人口负荷确定出口数量和宽度, 我国目前的建筑设计也主要采用此方法。笫二类是网络优化计算方法, 它是将建筑物各功能单元当作网络中的一个个节点, 利用节点之间存在一定的流量限制原理来计算建筑物总体疏散时间。笫三类是网格计算方法。该方法将建筑物划分成一个个比较细小的网格, 人员可当作一个个移动的质点, 质点在移动到相应的网格时会根据环境的变化调整各自的移动速度和方向, 并因此可以跟踪人员移动的轨迹, 从而得到建筑物的人员疏散时间, 所取得的结果可以在计算机上进行动态显示。但由于人员疏散涉及的心理、生理因素复杂, 特别是烟气笼罩下人员拥挤时行为的描述十分复杂、不确定性也十分强。因此, 目前我们还很难说哪一种模型比较成功, 加上人们生活习惯、文化背景、建筑物的本身地域特性, 所以各国仍在大力开发自己的疏散模型。
二、疏散模型研究综述
(一) 格子气模型。
格子气模型是元胞自动机在统计物理学和流体动力学中具体应用的一种形式, 是以流体的分子运动为背景发展起来的离散的非线性动力体系, 与传统基于流体连续介质描述的计算流体力学数值离散化的方法截然不同。
(二) Agent模型。
Agent模型是计算型模型, 通过虚拟的agent仿真疏散个体, 以支配agent之间相互作用的规则来仿真人员疏散, 从而从个别到整体构建社会结构, 进行群体疏散仿真。Bonabeau认为:agent模型可以应用于人员疏散, 因为集体恐慌行为是紧急现象, 起源于极其复杂的个体层次行为以及个体间的相互作用, 该模型适合对因不合作而引起的拥挤和恐慌、疏散个体差异效应等现象进行机制研究。
(三) 社会力模型。
社会力的概念最早是由美国心理学家K.Lewin提出的, 20世纪90年代开始, D.Helbing等人研究了行人在运动过程中受各种不同环境因素的影响, 在分子动力论和K.Lewin的“心理场论”基础上提出了支配行人运动的“社会力”概念, 把促使行人在运动过程中改变运动状态的各种因素统称为“社会力”, 提出了社会力模型。
Dirk Helbing等人系统地对恐慌状态下的人员疏散行为进行了研究, 建立了恐慌状态下的人员疏散仿真模型, 该模型仅针对于恐慌情况下的人员疏散运动, 基于粒子系统, 研究和分析每个疏散个体的受力情况, 从而计算疏散人员的移动速度, 模拟恐慌状态下人员疏散的行为特征, 计算人员通过狭隘通道时的疏散速度, 并计算疏散过程中可能的受伤人数。
疏散模拟中人员行为是最关键的因素, 也是最主要的研究对象。模型按照其考虑人员运动的方式又可以分为2类:一是只考虑人的运动的模型:仅考虑建筑及其各部分的疏散能力, 通常称为环境决定因素模型或“滚珠”模型, 它将每个人都当作只对外部信号产生自动响应的无意识的客体, 疏散方向和疏散速度仅仅由物理因素决定, 如人群密度, 出口疏散能力等, 将人群的疏散作为一种整体运动。如EVACNET+, TAKAHASHI’S MODEL等模型。二是综合考虑人的运动与行为相互关系的模型:模型不仅考虑了建筑物的物理特性, 而且将每个人当作一个主动因素, 考虑人对各种火灾信号的响应及其个体行为:个体响应时间, 如何选择出口等, 如EGRESS ESCAPE, EXIT89, EXODUS等模型。
总之, 疏散中对人员的行为模拟是最复杂最困难的, 到目前为止还没有一个模型能够完全解决疏散行为的各个方面。但是可以预见的是, 未来的疏散模型将包含更多行为细节, 朝着能预测个体行为, 能模拟大规模人群和复杂行为特性, 能处理建筑结构、环境和人的行为之间复杂相互关系的方向发展。
三、结语
对疏散模型进行研究的目的主要是优化建筑设计、减少人员伤亡, 使人员能迅速安全地撤离事故发生地。总之, 逐步将人员疏散的研究成果应用于工程实践, 优化建筑疏散设计;并进一步对人群管理、安全疏散应急管理对策提供理论和方法指导从而确保人群疏散的安全性, 以达到控制和减少人员伤亡事件发生的目的。
参考文献
[1] .陈涛.火灾情况下人员疏散的模型及其应用[D].中国科学技术大学, 2004
[2] .PREDTECHENSKII V M, MILINSKI A I.Planning for foot traffic flow in building[M].Moscow:Stroiizdat Publishers, 1969
[3] .K.Togawa.Study on fire escape based on the observations of multitude current s, Report No.4, Building Research Institute, Ministry of Construction, Japan, 1955
[4] .Lo S M, Fang Z, Lin P, etal.An Evacuation Model:the SGEM Package[J].Fire Safety Journal, 2004 (39) :169~190
[5] .Frish U, Hasslacher B, Pomeau Y.Lattice-gas automata for Novier-Stokes equation[J].Phys, Rev.Lett, 1986, 56:1694~1696
[6] .Helbing D, Illes J Farkas, P Molnar, et al.Simulation of Pedestrian Crowds in Normal and Evacuation Simulations.in Pedestrian and Evacuation Dynamics[M].Schreckenberg and S.D.Sharma (eds) , 2001
人员疏散模型 篇2
--获校数学建模二等
数学建模 人员疏散
本题是由我和我的好哥们张勇还有我们区队的学委谢菲菲经过数个日夜的精心准备而完成的,指导老师沈聪.摘要
文章分析了大型建筑物内人员疏散的特点，结合我校1号教学楼的设定火灾场景人员的安全疏散，对该建筑物火灾中人员疏散的设计方案做出了初步评价，得出了一种在人流密度较大的建筑物内，火灾中人员疏散时间的计算方法和疏散过程中瓶颈现象的处理方法，并提出了采用距离控制疏散过程和瓶颈控制疏散过程来分析和计算建筑物的人员疏散。
关键字
人员疏散
流体模型
距离控制疏散过程
问题的提出
教学楼人员疏散时间预测
学校的教学楼是一种人员非常集中的场所，而且具有较大的火灾荷载和较多的起火因素，一旦发生火灾，火灾及其烟气蔓延很快，容易造成严重的人员伤亡。对于不同类型的建筑物，人员疏散问题的处理办法有较大的区别，结合1号教学楼的结构形式，对教学楼的典型的火灾场景作了分析，分析该建筑物中人员疏散设计的现状，提出一种人员疏散的基础，并对学校领导提出有益的见解建议。
前言
建筑物发生火灾后，人员安全疏散与人员的生命安全直接相关，疏散保证其中的人员及时疏散到安全地带具有重要意义。火灾中人员能否安全疏散主要取决于疏散到安全区域所用时间的长短，火灾中的人员安全疏散指的是在火灾烟气尚未达到对人员构成危险的状态之前,将建筑物内的所有人员安全地疏散到安全区域的行动。人员疏散时间在考虑建筑物结构和人员距离安全区域的远近等环境因素的同时，还必须综合考虑处于火灾的紧急情况下，人员自然状况和人员心理这是一个涉及建筑物结构、火灾发展过程和人员行为三种基本因素的复杂问题。随着性能化安全疏散设计技术的发展，世界各国都相继开展了疏散安全评估技术的开发及研究工作，并取得了一定的成果(模型和程序)，如英国的CRISP、EXODUS、STEPS、Simulex，美国的ELVAC、EVACNET4、EXIT89，HAZARDI，澳大利亚的EGRESSPRO、FIREWIND，加拿大的FIERA system和日本的EVACS等，我国建筑、消防科研及教学单位也已开展了此项研究工作，并且相关的研究列入了国家“九五”及“十五”科技攻关课题。一般地，疏散评估方法由火灾中烟气的性状预测和疏散预测两部分组成，烟气性状预测就是预测烟气对疏散人员会造成影响的时间。众多火灾案例表明，火灾烟气毒性、缺氧使人窒息以及辐射热是致人伤亡的主要因素。
其中烟气毒性是火灾中影响人员安全疏散和造成人员死亡的最主要因素，也就是造成火灾危险的主要因素。研究表明：人员在CO浓度为4X10-3浓度下暴露30分钟会致死。
此外，缺氧窒息和辐射热也是致人死亡的主要因素，研究表明：空气中氧气的正常值为21％，当氧气含量降低到12％～15％时，便会造成呼吸急促、头痛、眩晕和困乏，当氧气含量低到6％～8％时，便会使人虚脱甚至死亡；人体在短时间可承受的最大辐射热为2.5kW／m2(烟气层温度约为200℃)。
图1 疏散影响因素
预测烟气对安全疏散的影响成为安全疏散评估的一部分，该部分应考虑烟气控制设备的性能以及墙和开口部对烟的影响等；通过危险来临时间和疏散所需时间的对比来评估疏散设计方案的合理性和疏散的安全性。疏散所需时间小于危险来临时间，则疏散是安全的，疏散设计方案可行；反之，疏散是不安全的，疏散设计应加以修改，并再评估。
图2 人员疏散与烟层下降关系(两层区域模型)示意图
疏散所需时间包括了疏散开始时间和疏散行动时间。疏散开始时间即从起火到开始疏散的时间，它大体可分为感知时间(从起火至人感知火的时间)和疏散准备时间(从感知火至开始疏散时间)两阶段。一般地，疏散开始时间与火灾探测系统、报警系统，起火场所、人员相对位置，疏散人员状态及状况、建筑物形状及管理状况，疏散诱导手段等因素有关。
疏散行动时间即从疏散开始至疏散结束的时间，它由步行时间(从最远疏散点至安全出口步行所需的时间)和出口通过排队时间(计算区域人员全部从出口通过所需的时间)构成。与疏散行动时间预测相关的参数及其关系见图3。
图3 与疏散行动时间预测相关的参数及其关系
模型的分析与建立
我们将人群在1号教学楼内的走动模拟成水在管道内的流动，对人员的个体特性没有考虑，而是将人群的疏散作为一个整体运动处理，并对人员疏散过程作了如下保守假设：
u
疏散人员具有相同的特征，且均具有足够的身体条件疏散到安全地点； u
疏散人员是清醒状态，在疏散开始的时刻同时井然有序地进行疏散，且在疏散过程中不会出现中途返回选择其它疏散路径；
u
在疏散过程中，人流的流量与疏散通道的宽度成正比分配，即从某一个出口疏散的人数按其宽度占出口的总宽度的比例进行分配
u
人员从每个可用出口疏散且所有人的疏散速度一致并保持不变。
以上假设是人员疏散的一种理想状态，与人员疏散的实际过程可能存在一定的差别，为了弥补疏散过程中的一些不确定性因素的影响，在采用该模型进行人员疏散的计算时，通常保守地考虑一个安全系数，一般取1．5～2，即实际疏散时间为计算疏散时间乘以安全系数后的数值。
1号教学楼平面图
教学楼模型的简化与计算假设
我校1号教学楼为一幢分为A、B两座，中间连接着C座的建筑（如上图），A、B两座为五层，C座为两层。A、B座每层有若干教室，除A座四楼和B座五楼，其它每层都有两个大教室。C座一层即为大厅，C座二层为几个办公室，人员极少故忽略不考虑，只作为一条人员通道。为了重点分析人员疏散情况，现将A、B座每层楼的10个小教室（40人）、一个中教室（100）和一个大教室（240人）简化为6个教室。
图4 原教室平面简图
在走廊通道的1/2处，将1、2、3、4、5号教室简化为13、14号教室，将6、7、8、9、10号教室简化为15、16号教室。此时，13、14、15、16号教室所容纳的人数均为100人，教室的出口为距走廊通道两边的1/4处，且11、13、15号教室的出口距左楼梯的距离相等，12、14、16号教室的出口距右楼梯的距离相等。我们设大教室靠近大教室出口的100人走左楼梯，其余的140人从大教室楼外的楼梯疏散，这样让每一个通道的出口都得到了利用。由于1号教学楼的A、B两座楼的对称性，所以此简图的建立同时适用于1号教学楼A、B两座楼的任意楼层。
图5 简化后教室平面简图
经测量，走廊的总长度为44米，走廊宽为1.8米,单级楼梯的宽度为0.3米,每级楼梯共有26级,楼梯口宽2.0米,每间教室的面积为125平方米.则简化后走廊的1/4处即为教室的出口，距楼梯的距离应为44/4=11米。对火灾场景做出如下假设: u
火灾发生在第二层的15号教室;u
发生火灾是每个教室都为满人,这样这层楼共有600人;u
教学楼内安装有集中火灾报警系统,但没有应急广播系统;u
从起火时刻起,在10分钟内还没有撤离起火楼层为逃生失败;
对于这种场景下的火灾发展与烟气蔓延过程可用一些模拟程序进行计算,并据此确定楼内危险状况到来的时间.但是为了突出重点,这里不详细讨论计算细节.人员的整个疏散时间可分为疏散前的滞后时间,疏散中通过某距离的时间及在某些重要出口的等待时间三部分,根据建筑物的结构特点,可将人们的疏散通道分成若干个小段。在某些小段的出口处,人群通过时可能需要一定的排队时间。于是第i 个人的疏散时间ti 可表示为:
式中, ti,delay为疏散前的滞后时间,包括觉察火灾和确认火灾所用的时间;di,n为第n 段的长度;vi,n 为该人在第n 段的平均行走速度;Δtm,queue 为第n 段出口处的排队等候时间。最后一个离开教学楼的人员所有用的时间就是教学楼人员疏散所需的疏散时间。
假设二层的15号教室是起火房间,其中的人员直接获得火灾迹象进而马上疏散,设其反应的滞后时间为60s;教学内的人员大部分是学生,火灾信息将传播的很快,因而同楼层的其他教室的人员会得到15号教室人员的警告,开始决定疏散行动.设这种信息传播的时间为120s,即这批人的总的滞后时间为120+60=180秒;因为左右两侧为对称状态,所以在这里我们就计算一面的.一、三、四、五层的人员将通过火灾报警系统的警告而开始进行疏散,他们得到火灾信息的时间又比二层内的其他教室的人员晚了60秒.因此其总反应延迟为240秒.由于火灾发生在二楼,其对一层人员构成的危险相对较小,故下面重点讨论二,三,四,五楼的人员疏散.为了实际了解教学楼内人员行走的状况,本组专门进行了几次现场观察,具体记录了学生通过一些典型路段的时间。参考一些其它资料[1、2、3] ,提出人员疏散的主要参数可用图6 表示。在开始疏散时算起,某人在教室内的逗留时间视为其排队时间。人的行走速度应根据不同的人流密度选取。当人流密度大于1 人/ m2时,采用0.6m/ s 的疏散速度,通过走廊所需时间为60s ,通过大厅所需时间为12s;当人流密度小于1 人/m2 时,疏散速度取为1.2m/ s ,通过走廊所需时间为30s ,通过大厅所需时间为6s。
图6 人员疏散的若干主要参数
Pauls[4]提出,下楼梯的人员流量f 与楼梯的有效宽度w 和使用楼梯的人数p 有关,其计算公式为:
式中,流量f 的单位为人/ s , w 的单位为mm。此公式的应用范围为0.1 < p/ w < 0.55。
这样便可以通过流量和室内人数来计算出疏散所用时间。出口的有效宽度是从通道的实际宽度里减去其两侧边界层而得到的净宽度,通常通道一侧的边界层被设定为150mm。结果与讨论
在整个疏散过程中会出现如下几种情况:
(1)起火教室的人员刚开始进行疏散时,人流密度比较小,疏散空间相对于正在进行疏散的人群来说是比较宽敞的,此时决定疏散的关键因素是疏散路径的长度。现将这种类型的疏散过程定义为是距离控制疏散过程;
(2)起火楼层中其它教室的人员可较快获得火灾信息,并决定进行疏散,他们的整个疏散过程可能会分成两个阶段来进行计算: 当f进入2层楼梯口流出2层楼梯口时, 这时的疏散就属于距离控制疏散过程;当f进入2层楼梯口> f流出2层楼梯口时, 二楼楼梯间的宽度便成为疏散过程中控制因素。现将这种过程定义为瓶颈控制疏散过程;
(3)三、四层人员开始疏散以后,可能会使三楼楼梯间和二楼楼梯间成为瓶颈控制疏散过程;
(4)一楼教室人员开始疏散时,可能引起一楼大厅出口的瓶颈控制疏散过程;
(5)在疏散后期,等待疏散的人员相对于疏散通道来说,将会满足距离控制疏散过程的条件,即又会出现距离控制疏散过程。
起火教室内的人员密度为100/ 125 = 0.8 人/m2。然而教室里还有很多的桌椅,因此人员行动不是十分方便,参考表1 给出的数据,将室内人员的行走速度为1.1m/ s。设教室的门宽为1.80m。而在疏散过程中,这个宽度不可能完全利用,它的等效宽度,等于此宽度上减去0.30m。则从教室中出来的人员流量f0为:
f0=v0×s0×w0=1.1×0.8×4.7=4.1(人/ s)
(3)
式中, v0 和s0 分别为人员在教室中行走速度和人员密度, w0 为教室出口的有效宽度。按此速度计算,起火教室里的人员要在24.3s 内才能完全疏散完毕。
设人员按照4.1 人/ s 的流量进入走廊。由于走廊里的人流密度不到1 人/ m2 ,因此采用1.2m/s的速度进行计算。可得人员到达二楼楼梯口的时间为9.2s。在此阶段, 将要使用二楼楼梯的人数为100人。此时p/ w=100/1700=0.059 < 0.1 , 因而不能使用公式2 来计算楼梯的流量。采用Fruin[5]提出的人均占用楼梯面积来计算通过楼梯的流量。根据进入楼梯间的人数,取楼梯中单位宽度的人流量为0.5人 /(m.s),人的平均速度为0.6m/ s ,则下一层楼的楼梯的时间为13s。这样从着火时刻算起,在第106.5s(60+24.3+9.2+13)时,着火的15号教室人员疏散成功。以上这些数据都是在距离控制疏散过程范围之内得出的。
起火后120s ,起火楼层其它两个教室（即11和13号教室）里的人员开始疏散。在进入该层楼梯间之前,疏散的主要参数和起火教室中的人员的情况基本一致。在129.2s他们中有人到达二层楼梯口,起火教室里的人员已经全部撤离二楼大厅。因此,即将使用二楼楼梯间的人数p1 为:
p1 = 100 ×2 = 200(人)(4)
此时f进入2层楼梯口>f流出2层楼梯口,从该时刻起,疏散过程由距离控制疏散过渡到由二楼楼梯间瓶颈控制疏散阶段。由于p/ w =200/1700= 0.12 ,可以使用公式2 计算二楼楼梯口的疏散流量f1 , 即: ?/P>
0.27 0.73
f1 =(3400/ 8040)
× 200
= 2.2人/ s)(5)
式中的3400 为两个楼梯口的总有效宽度,单位是mm。而三、四层的人员在起火后180s 时才开始疏散。三层人员在286.5s(180+106.5)时到达二层楼梯口,与此同时四层人员到达三层楼梯口,第五层到达第四层楼梯口。此时刻二层楼梯前尚等待疏散人员数p′1:
p′1 = 200-(286.5 – 129.2)×2.2 =-146.1(人)<0(6)
所以，二层楼的人员已经全部到达一层 此后,需要使用二层楼梯间的人数p2 :
p2 = 100×3=300(人)(7)
相应此阶段通过二楼楼梯间的流量f 2 : 0.27 0.73
f2 =(3400/8040)× 200
= 2.5(人/ s)(8)
这┤送ü楼楼梯的疏散时间t1 :
t1 = 300÷2.5 = 120(s)
(9)
因为教学楼三、四、五层的结构相同，所以五层到四层，四层到三层和三层到二层所用的时间相等，因此人员的疏散在楼梯口不会出现瓶颈现象 所以,通过二楼楼梯的总体疏散时间T :
T = 286.5+ 120×3 = 646.5(s)
(10)
最终根据安全系数得出实际疏散时间为T实际:
T实际 =646.5×(1.5～2)=969.75～1293(s)（11）
图7 二楼楼梯口流量随时间的变化曲线图
关于几点补充说明： 以上是我们只对B座二楼的15号教室起火进行的假设分析和计算，此时当人员到达一楼即视为疏散成功。同理，当三楼起火的时候，人员到达二楼即视为疏散成功，四楼、五楼以此类推。因为1号教学楼A、B座结构的对称性所以楼层的其他教室起火与此是同一个道理。所以本文上述的分析与计算同时适用于A、B两座楼。另外当三层以上（包括三楼）起火的时候，便体现出C座二楼的作用。当B座的三楼起火的时候，B座二楼的人员肯定是在B座三楼人员后对起火做出应对反应，所以会出现当三楼人员疏散到二楼的时候，二楼的人员也开始疏散的情况，势必造成二楼楼梯口出现瓶颈现象。因为A、B座的三、四、五楼并没有连接，都是独立的结构，出现火灾不会直接从B座的三楼威胁到A座三楼及其他楼层人员的安全，所以为了避免上述二楼楼梯口出现瓶颈现象的发生，我们让二楼的所有人员向A座的二楼转移，这样就会让起火楼层的人员能够更快的疏散到安全区域。当B座的四、五楼起火的时候也同样让二楼的人员向A座的二楼转移，为二楼以上的人员疏散创造条件。同理，A座也是如此。
在对火灾假设分析和计算的时候，我们并没有对大教室的后门楼梯的疏散做出计算，由于1号教学楼的特殊性，A座的四楼和B座的五楼没有大教室，所以大教室的后门楼梯疏散人员的速度是很快的，不会在大教室后门的楼梯出现瓶颈现象。
关于1号教学楼的几个出口： u
大厅有一个大门
u
A座一楼靠近正厅有一个门 u
A座大教室旁边有一个门
u
B座中教室靠近大厅正门侧面的窗户可以作为一个应急出口
u
A、B座的底层都有一个地下室（当烟气蔓延太快来不及疏散，受烟气威胁的时候可以作为一个逃生去向）u
A、B座大教室各有一个后门
合计： 8个出口 致校领导的一封信
尊敬的校领导，你们好。
针对我校1号教学楼，我们数学建模小组通过实际测量、建立模型、模型分析，得出如下结论：一旦1号教学楼发生火灾，人员有可能不能全部安全疏散。以上的分析是按一种很理想的条件进行的,并没有进行任何修正。实际上人在火灾中的行为是很复杂的,尤其是没有经过火灾安全训练的人,可能会出现盲目乱跑、逆向行走等现象,而这也会延长总的疏散时间。
多出口建筑人员疏散模型与算法 篇3
关键词：火灾,多出口建筑,人员疏散,启发式算法,疏散模型
随着经济发展,各类建筑的数量与日俱增,但同时伴随建筑功能多样性、人员密集性、疏散通道复杂性等特点,使得建筑的人员疏散问题更加突出。一旦发生火灾等公共突发事件往往会导致人群拥堵,若不能及时进行疏散,极易造成群死群伤事故的发生。因此,火灾发生后,如何及时有效地对人员进行疏散、确定最优的疏散方案尤为必要。
近年来,国内外诸多学者基于不同的实际背景采用不同方法对人员疏散进行研究,主要分为数学分析法和计算机仿真。其中数学分析法是以数学模型为基础,将实际疏散中的各项参数转化为一个可以求解的数学模型,在疏散的数学模型中可以分为微观模型和宏观模型两大类。微观模型主要研究人员的行为特征与心理因素对疏散的影响,宋卫国、房志明、Hamacher H W等人分别通过元胞自动机模型、多格子模型、概率模型等进行了详细的研究,但是由于建筑物体量普遍较大,不能将疏散区域内人员的路径选择较好地反映出来。宏观模型则可以较好地解决这一问题,Tjandra S A等人通过利用动态网络流的方法,建立单源点疏散模型解决了疏散路径的问题。谢旭阳等在考虑建筑物内有害气体体积分数与人群密度的基础上,提出了最短疏散路径的数学模型。袁媛等人通过考虑烟气的扩散影响,将疏散网络中每条弧的疏散速度表示为以时间为变量的函数,并提出了最佳疏散路径算法。而在实际疏散中,路径的容量限制及优先性等因素同样影响路径的选择,Chen P H考虑通过快速流的控制算法计算疏散路径及疏散总人数,从而确定多条最优疏散路径和对应路径上的最佳疏散人员数量。杨建芳等人考虑路径和节点容量受制约的条件下,优先饱和疏散所需时间短的路径,建立以疏散结束时间最小为目标的数学模型。
上述研究在模型的建立和算法上都考虑了动态性与不确定性,从而选择最优路径,但基于不同实际背景往往需要建立不同的具体模型,笔者主要针对建筑人员密集、通道复杂等特点,在考虑火灾中烟气对疏散影响的同时,结合路径和节点饱和的情况,以疏散时间最少为目标,确定疏散中的最优路径,并探究当求解实际参与路径式不成立的条件下,确定疏散方案的方法,以及确定疏散路径中 “重要弧”的意义。
1 问题描述
1.1 问题假设
不同突发灾害事故具有不同的特性,考虑火灾情况下需要将被困人员及时疏散到安全区域,所考虑的疏散模型有如下假设:
(1)全体被困待疏散人员都可以服从指挥,能够完全按照疏散方案疏散;
(2)模型中只有一个受灾点,多个出口,且每个出口存在容量限制;
(3)疏散网络中每条弧都存在容量限制,且对应的疏散路径同样存在容量限制;
(4)出口点有容量限制并将其转化为一条弧,其余点都没有容量;
(5)疏散网络中每条弧上的疏散速度不固定,通过每条弧的时间由弧长和疏散速度决定;
(6)路段满足先进先出规则;
(7)疏散过程不允许发生中途返回和原地绕圈情况。
1.2 符号和决策变量
G=(V,E):疏散网络;
V:节点集,其中包括了三个子集,受灾点S,出口点集D={Dk|k=1,2,…,K},中间点集N={Vn|N=1,2,…,N};
E:弧集,其中eij表示在节点i、j之间的弧(i、j∈V);
lij:表示eij的长度;
hij(t):表示在弧eij上的疏散速度,随着时间的变化而改变,在这里假设hij(t)=h0·αij·e-β(ij)t,其中h0为正常情况下的疏散速度,αij和β(ij)为侵害系数,在不同eij上对速度产生不同的减弱效果;
tij:表示在弧eij上的疏散时间;
cij:表示在弧eij上单位时间内可以通过的最大容量;
Pl:表示可以供疏散人员所选择的路径,l=1,2,…,L;
PCl:表示路径Pl上最大的通行容量,由该路径上每条弧最大容量cij的最小值确定;
fl:表示通过路径Pl的实际人数;
x:表示全部待疏散人数;
xkl:表示通过路径Pl从k出口疏散的待疏散人数;
TPl:待疏散人员通过路径Pl疏散所需时间,
T:全部人员疏散结束所用时间。
1.3 模型建立
在上述符号和决策变量定义的基础上,以在最短的时间内将全体疏散人员安全疏散为目标,同时考虑火灾烟气扩散与路径容量的制约,建立解决该问题的数学模型如下:
其中式(1)为目标函数,表示疏散网络中全体人员全部疏散且用时最少。式(2)、(3)为疏散时间的递推方程式,表示疏散人员在弧lij的路径上以hij的速度通行所需的时间tij。式(4)弧上的通行速度受到烟气扩散影响随时间不断变慢。式(5)、(6)为各条疏散路径上的疏散人员在全部疏散时间内完成疏散,且保证整个疏散网络流量守恒。式(7)表示在路径上的全部通行时间包括人员在弧上的通行时间和在出口的疏散时间。式(8)表示疏散参数不可为负。
2 算法
2.1 算法思路
基于图论中的网络优化算法,针对所构建的数学模型中目标函数以及约束函数,设计在考虑烟气影响因素的情况下从一个受灾点向多出口疏散的启发式算法,用以解决此类非确定性多项式问题。该算法在执行过程中优先选择到达出口所用时间最短的路径,使其路径容量得到最充分的利用。但在寻找出口的问题中,由于考虑了多出口的情况,若将每个出口分别计算并加以比较,无疑会增加算法的计算量与复杂度,故引入超级终点进行简化。
将每个有容量限制的出口节点转变成一段具有同等容量限制、路径长度为零的弧进行处理,形成的每条弧再次汇集到一个新的虚拟出口节点,这一节点称之为超级终点。如图1所示,S1为受灾点,D1和D2为安全出口,V表示途中经过的点,括号中的数字分别表示每段弧的路径长度和最大路径容量,其中D1和D2出口单位时间内允许的最大通行流量分别为8和9。如图2所示,在引入超级终点D0后,将D1和D2与D0相连接,转换成新的疏散网络图。需要说明的是,超级终点的应用是建立在研究的疏散过程中沿途通过的节点不存在容量限制,拥堵仅发生在出口节点与每条弧之间。
算法的基本思想:在考虑烟气因素对疏散速度影响的条件下,运用Dijkstra算法寻找受灾点到超级终点的最优路径,记录下得到的路径以及所用时间和最大通行容量,更新疏散网络中的路径容量,不断在新的疏散网络中寻找从受灾点到超级终点的最短路径,直至找到全部疏散路径。
2.2 算法步骤
根据算法的基本思路,构造如下的算法:
步骤1:初始化,输入经转化的疏散网络G(V,E),令路径编号l=1,路径集合P=ф,疏散时间集合TP=ф,路径的流量集合F=ф。
步骤2:路径疏散时间的集合TPl= ф,标记点集合X0={S},其中n=1,T(vk)=+∞,λ(vk)=N。
步骤3:当D0∈X0,则表示找到当前的最优路径,记录下TPl为该路径下的疏散时间,转入步骤6,否则转入步骤4。
步骤4:对于[vm·vj]∈A且vj∈Xi的vj,令tn=tjTPl,由方程可解出tj;若tj≥T(vj)则转步ti骤5,否则令Tvj=tj,λ(vj)=m后转入步骤5。
步骤5:令T(vji)=min{Tvj},Pvji=Tvji,Xi+1=Xi∪{vji},n=i,i=i+1,hij=hnj·αij·e-β(ij)·[T(vji)-T(vjn)],转回步骤3。
步骤6:记录下该路径为Pl,令P=P∪(Pl),TP=TP∪{TPl},转入步骤7。
步骤7 :计算路径的最大通行容量PCl,PCl=min{cij|eij∈Pl},令fl=PCl,F=F∪{fl}。转入步骤8。
步骤8:更新每一条弧上的最大容量,,若cij=0,则说明该弧容量已经饱和,将该弧删除。转入步骤9。
步骤9:如果更新后的疏散网络内出现中断,则转入步骤10,否则令l=l+1,转到步骤2。
步骤10:输出路径集合P,疏散时间集TP以及路径流量集合F。
通过上述的算法步骤,可以求解出M条疏散路径,且满足TP1≤TP2≤TP3≤ …,≤TPM,但是所求解出的M条疏散路径在实际的应急疏散中未必会全部使用,而通常只会选择m(m≤M)条路径进行人群疏散,这就需要在选择路径的同时对疏散人员进行分组。原则上对于疏散用时较短的路径分配较多的人员,就如何对人数定量化的问题上,有人提出通过使每条疏散路径完成疏散所需要的时间相等,从而达到最优的疏散方案。由此可得有关待疏散总人数与完成疏散所需时间的关系函数:
通过有关文献可以得出,在此类涉及最小瓶颈疏散问题上,可通过不等式组(10)计算:
利用已知的数据在不等式中进行枚举,将疏散分组数求解出来,将式(9)变形后得到完成疏散所需时间:
3 应用实例
建立如下的疏散网络如图3 所示,通过上述建立的疏散模型对其进行计算,验证算法的可行性与有效性。在受灾点S处共有待疏散人员70人,两个出口D1和D2的单位时间最大允许通过量分别为10和8,从初始点开始的初始速度h0为15,各节点之间的路径长度lij、侵害系数αij和β(ij)、最大容量cij如表1所示。
将各项数据代入该算法内输出路径集合P、疏散时间集TP以及路径流量集合F,如表2所示。
将表2中的数据代入式(10)中枚举得到m=4,在可行路径中P1、P2、P3、P4为实际参与疏散的路径,再通过式(11),接触完成全部疏散所需要的时间T=29.5,对照路径P5、P6,路径上的疏散时间均大于疏散所需时间,证明其有效性。通过式(9)计算出每条路径的疏散人数xP1=41,xP2=24,xP3=4,xP4=1,与待疏散人数保持一致,证明其可行性。
在计算过程中发现实际路径数目m的值域为[2,l-1],当受灾点处待疏散人数发生改变过少或过多时,m的值也会发生改变,出现x<∑ml=1fl(TPm-TPl)或x>∑l=1m+1fl(TPm+1-TPl),则式(10)失效。针对这一问题,提出了相应的解决方法:当出现令m =2,人数x<∑ml=1fl(TPm-TPl)时,优先选择疏散时间较短、路径容量较大的路径,若实例中的待疏散人数为6,选择路径S-2-5-6-D1,完成疏散用时为17.7,符合T=TPl+x/fl最小,故为最优路径;当出现令m=l-1,人数x >∑l=1m+1fl(TPm+1-TPl)时,应首先计算式(10)成立的极限条件,即可以计算的最大待疏散人数,将解出的可计算的最大待疏散人数max(x)通过式(9)采用同样分配方法沿用路径P1、P2、…、Pm进行疏散,并求出该部分完成时间T',其中T'=TPM,证明如下:
已知:当m=M-1,有,根据式,则:
整体完成疏散时间还取决于剩余人数及对应的增加时间 ΔT,由于T'=TPM,则剩余人数 Δx如何分配给P1、P2、……、PM路径,决定了 ΔT的大与小。为了达到时间最短,各组人员应同时到达,即分配人数应与各路径的流量成正比。若实例中的待疏散人数为171,令m=4,令max(x)=∑l=1m+1fl(TPm+1-TPl)=160,T'=40.4,Δx=x-max(x)=11,将这11个待疏散人员以3、2、2、1、2、1的方式分配给路径P1、P2、……,PM,ΔT=1,则T=T'+ΔT=40.4+1=41.4,每条路径的疏散人数xP1=77,xP2=48,xP3=28,xP4=12,xP5=5,xP6=1为最优疏散路径。
在实例计算中,实际参与疏散路径P1、P2、P3、P4里有3条路径都包括了弧5-6和6-D1,其承载的人员流量为6,占疏散总流量的75%,对于此类弧段应定义为“重要弧”,在应急疏散中起到重要的作用,因此在日常的防火检查中,在类似该弧上的通道需要特别注意,防止杂物堵塞、照明设施故障等情况的发生;在应急疏散中,宜在类似该弧上的通道上增加专门的管理人员,起到引导与指挥的作用,防止发生意外事故造成滞留,从而影响整体疏散。
4 结论
研究了在火灾烟气和容量限制条件下多出口的疏散问题,建立了一个启发式算法与网络流控制结合的疏散模型,该模型以疏散网络中全体人员完成疏散时间最短作为目标,将待疏散人员以合理的方式分配到计算过的路线内。考虑到受路径容量的约束,将疏散用时最短的路径充分利用,并不断更新整个疏散网络,达到可以循环查找最优路径的效果,从而得出疏散网络的最优疏散路径组、疏散时间及路径上的疏散人数。
(1)通过实例计算,其结果验证了算法的可行性与有效性,同时通过对待疏散人数的改变,探究了当求解实际参与路径计算式不成立的情况下,如何确定最优疏散方案的方法。
地铁火灾人员安全疏散分析 篇4
地铁是目前世界上能够解决大中型城市人民出行问题较为便捷、经济、高效的交通工具之一和城市交通系统的骨干，地铁是城市的生命线，现代化程度的重要指标，对促进城市繁荣、实现城市经济和社会可持续发展起着举足轻重的作用。但由于地铁深埋地下，建筑结构复杂、出入口少、疏散路线长、通风照明条件差、电气设备种类多、人员高度集中，因此一旦发生火灾，扑救任务将非常艰巨，往往会造成重大的人员伤亡和财产损失。
一、地铁火灾的特点
地铁是通过挖掘的方法获得的建筑空间, 隧道外围是土壤和岩石,只有内部空间, 没有外部空间, 不像地面建筑有门、窗与大气连通, 仅有与地面连接的通道作为出人口。由于地铁隧道存在上述构造上的特殊性, 与地面建筑相比, 发生火灾时的特点主要体现在以下几个方面：
（一）氧含量下降快
地铁火灾发生时，由于隧道的相对封闭性，大量的新鲜空气难以迅速补充，致使空气中氧气含量急剧下降。有研究表明, 空气中氧含量降至15%时,，人体肌肉活动能力下降，降至10%—14%时，人体四肢无力，判断能力低，易迷失方向，降至6%—10%时，人即会晕倒，失去逃生能力，当空气中含氧量降到5%以下时，人会立即晕倒或死亡。
（二）发烟量大
火灾时产生的发烟量与可燃物的物理化学特性、燃烧状态、供气充足程度有关。地铁列车的车座、顶棚及其他装饰材料大多是可燃性材料，地下隧道发生火灾时，由于新鲜空气供给不住，气体交换不充分，产生不完全燃烧反应，导致等有毒有烟气体的大量产生，不仅降低了隧道内的可见度, 同时加大了疏散人群窒息的可能性。在韩国大邱地铁事故里, 人们发现很奇怪的一点是, 在站台一张桌子的周围死了很多人。经过专家分析，原来在火灾发生时，浓烈的烟雾使地铁里漆黑一团，在人正常的视野高度根本看不见地面。慌乱的人群失去辨别自身周边情况的能力，于是一张桌子就成了大家逃生路线上的障碍物，以至于很多人始终在围着桌子跑，最终被烟气熏死。
（三）火势蔓延快，洞室温度高
地铁通道内空气对流强，发生火灾时火势蔓延速度快，地铁内又是一个相对封闭的空间，不能像地面建筑那样有80%的烟可以通过破碎的窗户扩散到大气中，这就导致了大量的热量积聚无法散去，空间温度提高很快，较早地出现“爆燃”；同时烟气形成的高温气流会对人体产生巨大的影响。这些流动性很强的烟和有毒气体，若不加以控制或及时排除，则会在地下通道内四处流窜，短时间内充满整个地下空间，给现场遇险人员和救灾人员带来极大的生命威胁。
（四）疏散困难，易造成人员伤亡
首先，地下隧道完全靠人工照明，致使正常电源照明就比地面建筑自然采光差，加之火灾时正常电源通常都会被切断，人的视觉就要完全靠事故照明和疏散标志指示灯来保证。如果再没有事故照明，隧道、站台内将是一片漆黑，再加上浓烟和有毒气体，人员疏散极为困难。其次，人员从地铁内部到地面开阔空间的疏散和避难都要有一个垂直上行的过程，自下而上的疏散路线与内部的烟和热气流自然流动的方向一致，因而人员的疏散必须在烟和热气流的扩散速度超过步行速度的之前完成。据资料分析，人在不熟悉的环境中步行速度不超过0.3m/s，若以平均站距1.2km计算，区间隧道步行疏散时间需40分钟左右，再加上内部障碍物多，又难以控制，故给人员的疏散带来很大的困难。再加上，地铁区间隧道出人口少，通道狭窄，疏散距离长，火灾时人员恐慌和行动混乱程度要比在地面建筑物中严重得多，易发生挤踩事故。
（五）情况复杂，火灾扑救困难
在扑救地铁火灾时，由于受到地铁空间布局、作战环境和技术条件等因素的制约，火场指挥决策慢，灭火战斗对抗性强。①指挥决策实施慢。地铁面长线广，发生火灾烟雾弥漫，指挥员意识很难确定着火点的具体位置、遇险人员的状况以及火势发展的主要方向，又由于浓烟、高温、缺氧、有毒、视线不清、通信中断等原因，救援人员很难了解现场情况。②灭火战斗对抗性强。地铁发生火灾后，据测定，猛烈燃烧阶段的洞室温度可达900℃，内攻消防人员要面临高温的考验。又由于大型的灭火设备无法进入现场、进入人员需要特殊防护等特点，从而导致救人、灭火困难大，战斗行动十分艰难。
二、地铁火灾人员疏散对策
地铁多为人员密集场所，人员流动性大，其一旦发生火灾，稍有疏忽就会造成群死群伤。发生火灾时，浓烟，毒气的危害，使受害者视线不清，易出现中毒，神志不清，高温、热气流使人难以忍受，无所适从。惊慌失措，在惊恐中争相逃命，互相拥挤，又会造成疏散中践踏伤亡，特别对年老体弱的伤害更大。由于拥挤、恐慌会大大延长疏散时间，增加了人员中毒和官兵伤亡的可能性，因此必须坚持救人第一的原则，重点搞好火灾时人员的疏散与营救工作。
（一）制定周密的疏散预案
1、加强安全宣传工作。工作人员在平时用广播或者录像的形式向观众宣传安全疏散和逃生的方法，详细介绍地铁站台层、站厅层的结构尤其是安全通道的位置，以最近的路线到达安全出口，顺利逃生。必要时在入场前发放安全逃生的路线图，防烟和防火的房间示意图。
2、人员的疏散组织与指挥。由地铁站点领导，安全保卫人员及公安消防部门共同研究制定组织疏散方案并确定分工，疏散指挥通常由体育馆领导和安全保卫部门负责人担任，消防到场应参与指挥。救援人员充足时，可边组织疏散边进行初期火灾的处理。疏散组织应设：事故广播组、事故照明组、内部疏散引导组、外部疏散引导组和警戒救护组。
3、正确选择疏散路线。地铁场所一般出入路线复杂，人员密集，人员流动性大，必须根据其建筑特点和人员流动情况进行选择。选择疏散路线时应注意以下几点：（1）尽量避免对面人流和交叉人流；（2）选择烟尚未充斥有新鲜空气的通道出口；（3）选择直接通往疏散通道的地面或层面疏散出口。
（二）制定切实可行的疏散方案
根据地铁的火灾蔓延特点及人流密度情况，确定疏散方法、疏散顺序、疏散保障、以确保安全疏散，同时应定期演练，提高疏散效率。
1、根据现场情况优先选择最佳疏散路线；
2、地铁内的工作和安全保卫人员要配合消防人员进行疏散，并不断用广播，口头稳定人员情绪，维持疏散秩序，防止拥挤踏伤；
3、注意在疏散过程中利用排烟机进行排烟，使疏散路线畅通；
4、在人员疏散过程中，要头脑清醒，对能够自己行走的儿童，应引导护送到安全地点，对无行走能力，处于惊慌、昏迷状态儿童、老人，应用背、抱、扛、抬等方法疏散至安全地点，并防止混乱；
5、当疏散路线受阻时，应迅速组织力量排烟、降温、用喷雾水流掩护被困人员疏散；
6、当人员被困在离火源较近时，高温、热烟影响疏散与营救时，应迅速向被困人员周围空间射水降温，用喷雾水掩护，必要时向被困人员身上撒水，以保障人员安全撤出；
（三）疏散人员应注意的几个问题
1、疏散人员时要做到次序井然，不要出现拥挤等不利于疏散的现象，老人、妇女、儿童优先疏散。
2、应首先疏散人员多，疏散条件差，火灾危险性较大区域内的被困的人员；
3、公共场所人员集中聚集场所火灾，要求人员在3-6min内疏散出去。因此疏散消防人员应设法在规定时间内撤出或者先期撤离烟火充斥区；
4、消防人员应在出口处设立警戒，防止已被疏散出的人员及寻找亲人的亲属又进入火区；
5、对救出人员要清点人数，看是否全部救出，受伤者救出后应迅速送往医院；
6、消防人员在进入内部营救时，除自身佩戴各种安全防护装具外，在有条件允许时，还应
考虑携带部分用于营救被困人员的安全防护装具，对中毒者进行必要的保护，以保证最大限度地减少人员伤亡；
三、疏散救援中消防部队应把握的几个主要方面
（一）扎实做好对地铁的日常熟悉工作
只有在平时扎实开展针对性的调查研究，熟悉地铁内部情况，才能真正实现知己知彼，取得灭火主动。作为地铁责任区的中队，要将对地铁的调查研究作为中队日常训练工作的一项重要内容，广泛、深入地组织训练。广泛就是要做到人人皆知、人人熟悉，不能局限于干部、通信，要做到不间断、定期组织熟悉。深入就是要对地铁内部情况做到了如指掌，分清大类，掌握小类。大类主要是地铁站几大结构，如通道、站厅、站台、辅助用房，上行线、下行线以及内部消防设施；小类即出入口位置，通道、拐弯、走向、长度、站厅、站台面积，检票隔离栏分布，监控室、休息室、配电室、厕所、墙式消火栓分布位置及间隔距离、风机房位置、排量等等。同时还要了解该地铁站各时段客流情况和各个通道客流情况，并对地面交通、建筑、消防水源进行熟悉，还要对熟悉程度组织检查、实地考核，只有这样才能使责任区中队指战员对地铁的情况烂熟于胸，一旦火灾发生之时能有的放矢，取得灭火战斗的主动。
（二）科学合理的实施灭火救援
1、成立指挥部进行有效指挥
（1）充分发挥指挥员的灵魂作用。指挥员对地铁这一类特殊性火灾应该有一个较高的理性认识。首先要熟悉地铁，熟悉地铁和地铁站主要结构，内部设施分布情况，有哪些消防设施可用，火灾发生后的可靠性程度，以及单位自救方案。其次要掌握我们公安消防队对该地铁制定的预案，中队间协同和各中队在地铁火灾扑救中承担的任务以及各中队的特点强项。还有就是要充分认识和掌握地铁发生火灾后每个阶段规律性的变化情况，有哪些情况可利用，有哪些要回避，不能无谓冒风险，这些战机如何捕捉等，并对长时间作战要有思想上和物质上准备，不能速战速决，我们只有在燃烧处于衰退期，各项准备工作就绪，才能扭转局势，作为指挥员该调装备、该调给养要提前通知，条件许可还要组织人员轮换，确保一线人员体力充沛。
（2）指挥部选址要醒目，进攻起始位置要合理。地铁一旦发生火灾就要设置指挥部，指挥部首先要便于指挥参战中队，要选择在主要内攻方向的通道口位置处；其次要选在交通便捷地方，尽可能地靠近大马路交叉口，这样便于后援中队以及上级领导、后勤保障到场后的接应；还有就是要选在处于出入口上风方向较安全区域；再则指挥部要有旗帜，要有通信工具，更要有指挥员在位，否则有旗帜无人形同虚设。
2、进攻路径对地铁火灾而言，扑救难度最大的部位是站台。站台处于地铁站最底部，距离进攻起点最远。作为主管中队到达现场，按各班预案任务应全面展开，水枪深入到燃烧部位，只有这样才能体现快速开展战斗。全面展开首先在进攻路径选择上应有多重性，即不能从单一通道进入，尽可能从两个或两个以上通道进入。因为地铁站长度都在50m以上，加上通道长度，出入口间距离更远，如单一选择进攻方向，往往疲于奔命，造成延误战机，直接导致烟雾扩散，妨碍战斗行动，所以从绝对把握而言，多重选择进攻通道利大于弊。因为地铁扑救，不在于水枪数量，而在于水枪质量，即有效性，只要有两支甚至一支水枪到位，就能扑灭初起火灾。
3、在灭火装备取用上要以固定设备为主，固定、移动设备相结合。上海地铁的消防设施，尤其灭火设施是比较完善的，数量也较多，由上往下供水较方便，地铁管网无泵加压，也能达到3-4公斤压力，且其可靠性程度比其他建筑消防设施高。还有就是在扑救中，要集中主要力量向起火部位进攻，避免人员过散。
4、固定设备和移动设备相结合，实施排烟散热。地铁火灾难就难在浓烟积聚，高温难泄，而造成这种现象主要是对流难以形成。所有进攻通道充塞浓烟并缓慢向外扩散，向外排泄量小于火灾产生烟热量，所以浓烟高温仍在不断积聚，要取得内攻有效性，作为抢险专业队就要利用配置的排烟机、排烟车实施移动式排烟，方式上既可确定一个远离火源通道即未选用为进攻通道实
施输烟，也可在距火源较近通道即作为选用进攻通道实施送风，这不仅通过其他出口驱散烟雾，为内攻人员送上新鲜空气，更能在送风软管的一定范围区间内形成一个正压无烟的安全地带，作为抢险人员轮换休息地带。在实施移动排烟时，输出口要尽可能放在室外，送风时吸风口必须吸到新风，所以在纵深距离长条件下排烟，可采用排烟机、车接力，效果更好。为实施更快更有效排烟，移动排烟设备对地铁站这么大一个空间而言，显得杯水车薪，所以我们要尽可能地利用其固有送风排烟设备进行排烟。
5、积极营救被困人员，充分体现救人第一原则。这种场面下作为抢险专业队，毋庸置疑就是深入站内实施对被困乘客的搜救，在人员组织、任务分配上，要划片、划块，按照站点的平面图，明确各小组搜救范围，行进线路，做到一处不漏，重点搜索通道拐弯处，平台处，自动扶梯上，检票隔离栏和控制室、休息室、厕所等场所，在这些场所的逃生者一旦体力不支，吸入烟气后，会难以逾越障碍物就地倒下。还要搜索角角落落，由于这些部位是烟气扩散的尽端，许多人员逃向了这些死角绝路，可能在丧失逃生能力后，处于昏迷状态，所以每发现一起，就要及时向外营救，营救时可组织梯队接力救人，减少往返疲劳。
东安中队许宇峰
人员疏散模型 篇5
针对RSET的不确定性问题, 对报警时间、人员预动作时间、疏散行动时间的随机性与确定性规律进行研究, 建立疏散过程的确定性与随机性数学描述, 并基于拉丁超立方抽样方法, 提出考虑火灾过程中不确定性因素影响下的人员安全疏散模型。
1 疏散过程的确定性与随机性数学描述
1.1 人员疏散过程的数学表达
RSET由报警时间、人员预动作时间和人员疏散行动时间组成, 如式 (1) 所示。各阶段疏散时间均受不确定性因素的影响, 整个疏散时间服从一定的概率分布。
式中:Td为报警时间, s;Tpre为人员预动作时间, s;Tt为人员行动时间, s。
(1) 火灾探测报警时间。火灾发展到一定阶段, 火源产生的热或烟气引起火灾探测器装置动作发出警报信号, 使人们警觉到火灾的发生, 或者建筑内的人员依靠味觉、嗅觉及视觉系统意识到火灾的征兆, 发现火灾的发生, 这段时间称为报警时间。学者Beyler及Cleary对火灾探测报警时间进行了有代表性的研究, 给出了探测器报警时间的数学表达式, 如式 (2) 所示。
式中:A=g/CpT∞ρ∞;g为重力加速度, 取9.8m/s2;Cp、T∞、ρ∞分别为室外环境空气比热容、温度以及密度;H为建筑顶棚高度, m, 对于确定的建筑, H为确定值;α为火灾增长系数, kW/s2;R为探测器距离火源中心线的径向距离, m;u为顶棚烟气流经探测器时的速度, m/s。
火灾增长系数反映火灾发展的速度, 取值受可燃物类型、室内结构、通风、与空气接触面积等因素影响, 是一个不确定参数。Holborna对大量火灾数据进行统计, 发现火灾增长系数服从对数正态分布lnN (-5.4, 1.9) , 取值范围为0.011 7~0.187 6kW/s2。火源位于两个探测器之间, 服从均匀分布, 可以认为R服从均匀分布函数。Curtat M的研究表明, 顶棚烟气流经探测器时速度u服从均匀分布u (0.09, 0.50) 。
(2) 人员预动作时间。人员预动作时间是指人员意识到火灾报警信号, 完成疏散决策, 开始疏散行动所需要的时间。预动作时间的长短受到很多因素的影响。Purser等人通过在教室、零售市场、会议室等火灾场景安装视频摄像系统, 开展疏散演习, 并对火灾后的人员逃生录像所提供的时间数据进行统计分析, 得出人员预动作时间的分布函数, 如式 (3) 所示。
式中:tmean为疏散场景下人员预动作时间的均值。肖国庆对火灾后一千多名学生的调查发现, 对于教学楼, 学生的疏散预动作时间均值tmean可以取为21.8。
(3) 人员疏散行动时间。影响疏散行动时间的不确定因素主要有建筑面积、人员密度、人员行走速度、出口流量系数、有效出口宽度、最大疏散距离等。疏散行动时间一般由行走时间和通过时间组成, 如式 (4) 所示。
行走时间tw为人员从初始位置行走至疏散出口所需的时间, 如式 (5) 所示。
式中:L为人员从初始位置行走至疏散出口的距离, m, 由于人员在建筑内服从均匀随机分布, 可以认为L服从均匀分布;v为人员疏散行动速度, 如式 (6) 所示。
式中:q为人员密度, 人/m2。
研究表明, 人员密度服从正态分布函数。
通过时间tp为人员通过疏散出口或安全出口所需的时间, 如式 (7) 所示。
式中:tp为通过时间, s;N为疏散通过系数, 人/ (m·s) ;B为疏散门宽度, m。
研究表明, 疏散通过系数及疏散门宽度服从均匀分布函数。
1.2 拉丁超立方抽样方法
拉丁超立方抽样方法是蒙特卡罗法 (Monte Carlo simulation) 的一种。蒙特卡罗法是通过随机模拟和统计试验求解可靠度的数值方法, 其基本思想为:若已知随机变量的概率分布及极限状态方程, 根据各个随机变量的分布, 利用蒙特卡罗方法产生相应分布的一组随机变量, 代入极限状态方程, 得式 (8) 。
作N次这样的试验, 可得到一组随机变量Z。若其中有M个Z<0, 则有式 (9) 。
式中:Pf为随机变量Z<0的概率。
对N个Z求均值和方差, 根据Z的分布计算可靠指标。蒙特卡罗法的计算量非常大, 实际工程的结构破坏概率在10-3以下时, 需要计算的次数将达104以上, 占用大量的计算时间。为提高抽样效率, 降低模拟方差, 改善模拟精度, 提出拉丁超立方抽样方法。拉丁超立方抽样方法避免了重复抽样, 能以较小的样本量反映总体的变异规律, 抽样的次数可大大减少。其原理为:定义参与计算机运行的抽样数目N;再把每一次输入等概率地分成N列, 成为N个样本的区域, 且P (xin<x<xin+1) =1/N;每一列抽取一个样本, 各列中样本的区域是随机的。1.3疏散过程中不确定性因素的拉丁超立方抽样方法
由上述分析可知, 人员疏散过程中各阶段所需时间可以通过1.1节数学模型确定。但由于火灾的发生是随机性和确定性双重耦合作用的过程, 1.1节数学模型中的变量, 如人员密度、火灾增长系数、疏散出口宽度等, 满足一定不确定性规律的同时, 服从一定的概率分布函数。还可以对模型输出结果进行统计分析, 给出输出结果的统计特征, 如概率密度函数 (PDF) 、累积概率函数 (CDF) 等, 从而定量地描述抽样确定的人员疏散时间分布情况。
2 案例分析
假定某剧院发生火灾, 剧院长20m、宽10m、高5m, 面积为200m2, 剧院前后均有一个疏散门, 门高2.5m, 剧院内的主要可燃物包括座椅、幕布等。火灾时观众位于剧院内, 剧院内安装感烟探测器。疏散参数具有一定的不确定性, 服从一定的分布函数, 如表1所示。试分析该剧院发生火灾时, 考虑疏散过程中不确定性因素影响下的人员安全疏散时间。
2.1 火灾报警时间不确定性分析
参考公式 (2) 及表1中各不确定参数的分布函数, 采用拉丁超立方抽样方法, 利用MATLAB编程进行1 000次模拟抽样, 得到火灾报警时间频率直方图, 如图1所示。由此可知, 火灾报警时间均值为51.8s, 标准差为19.3s, 取值范围为29.1~112.2s。
2.2 人员预动作时间不确定性分析
参考式 (3) 及表1中各不确定参数的分布函数, 采用拉丁超立方抽样方法, 利用MATLAB编程进行1 000次模拟抽样, 得到人员预动作时间频率直方图, 如图2所示。由图可知, 人员预动作时间均值为23.5s, 标准差为7.5s, 时间范围为10.0~53.7s。由此可见, 人员疏散过程存在明显的群集效应, 平均在22s意识到火灾的发生, 然后迅速开始疏散行动, 部分人员可能因为生理状态或是缺乏火灾意识花费更多时间。
2.3 疏散行动时间不确定性分析
参考式 (4) ~式 (7) 及表1中各不确定参数的分布函数, 采用拉丁超立方抽样方法, 利用MATLAB编程进行1 000次模拟抽样, 得到疏散行动时间频率直方图, 如图3所示。由图可知, 疏散行动时间均值为108s, 标准差为19.1s, 取值范围为51.8~177.7s。
2.4 疏散时间REST不确定性分析
人员疏散时间REST由火灾报警时间、人员预动作时间以及疏散行动时间组成, 即RSET=Td+Tpre+Tt。参考图1~图3, 确定疏散时间REST频率直方图, 如图4所示。由图可知, 人员疏散时间接近正态分布, RSET均值为182.6s, 标准差为28.3s, 取值范围为101.4~302.0s。
假设人员可用安全疏散时间ASET为240s。确定人员成功疏散的可能性以及人员疏散失败的可能性, 如图5所示。由图5可知, 该案例中在考虑火灾增长系数、烟气流经火灾探测器的流速、探测器距火源中心线的水平距离、人员密度、人员预动作时间、室内最大疏散距离、疏散门宽度、疏散通过系数等疏散参数不确定性的情况下, 建筑内部人员安全疏散的概率为88.34%, 疏散失败的概率为11.67%。
3 结论
虽然建筑火灾以及疏散行为的不确定性因素具有一定的随机性特性, 但这些不确定性因素均满足一定的统计分布规律。基于此, 采用拉丁超立方抽样方法, 对疏散过程中的不确定性因素进行计算机抽样模拟, 用概率密度函数描述人员疏散过程中不确定性因素的随机性, 继而确定人员疏散时间的预期概率分布。通过对比人员可用安全疏散时间ASET和必须安全疏散时间RSET, 预测疏散过程不确定因素影响下的人员疏散安全性及其安全余量的概率分布。此概率模型较传统的确定性人员安全疏散评估方法 (人为假设疏散场景) 更具科学性, 更适合于人员流动性较大、人员分布不规律建筑的火灾风险评估。
摘要：提出人员疏散过程确定性与随机性的数学描述, 建立人员安全疏散时间概率模型。假定某剧院发生火灾, 采用拉丁超立方抽样方法, 利用MATLAB编程对疏散过程中的不确定性因素进行计算机抽样模拟, 用概率密度函数描述人员疏散过程中不确定性因素的随机性, 确定人员疏散时间的预期概率分布。概率模型较传统的确定性人员安全疏散评估方法更适合于人员流动性较大、人员分布不规律建筑的火灾风险评估。
关键词：拉丁超立方,疏散,火灾,随机性,不确定性,风险评估
参考文献
[1]DINENNO P J.The SFPE Handbook of Fire Protection Engineering[K].Quincy:The National Fire Protection Association, 2002.
[2]ZHANG G, ZHU G, YUAN G, et al.Quantitative risk assessment methods of evacuation safety for collapse of large steel structure gymnasium caused by localized fire[J].Safety Science, 2016, 87:234-242.
[3]MAGNUSSON S E, FRANTZICH H, HARADA K.Fire safety design based on calculations:Uncertainty analysis and safety verification[J].Fire Safety Journal, 1996, 27 (4) :305-334.
[4]HASOFER A M.A stochastic model for the time to awaken in response to a fire alarm[J].Journal of Fire Protection Engineering, 2001, 11 (3) :151-163.
[5]ZHAO C M, LO S, ZHANG S, et al.A post-fire survey on the pre-evacuation human behavior[J].Fire Technology, 2009, 45:71-95.
[6]陆峰, 朱国庆, 高云骥.多层商业综合体人员疏散理论与数值模拟研究[J].消防科学与技术, 2016, 35 (4) :500-503.
人员疏散模型 篇6
公共安全是经济发展和社会稳定的基础,也是人类可持续发展的重要支柱,国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)公共安全确定为11个科学研究的重点邻域之一。公共安全的核心目标是保证人员生命安全,因此人群管理和安全疏散一直是科研和工程技术人员关注的焦点。尤其在日本2011年9.0级大地震之后,公众聚集场所的紧急疏散问题受到前所未有的重视。尽管如此,疏散困难仍然是事故中人员伤亡的重要原因,这说明了问题的复杂性和紧迫性。开展紧急情况下的行为、人员疏散模型等相关方面的研究,为公共安全和建筑性能化设计规范的发展提供技术基础,有着重要的理论与实践价值。
由于人员疏散涉及人们的行为活动,涉及人类心理学、行为学等范畴,因此,国内外对于灾害紧急疏散模型最初的研究习惯于采用定性化的分析方法进行一些描述及问卷调查。灾害人员紧急疏散的具体问题,包括人群密度、人员的疏散移动速度、位移、时间、灾害发展的速度、人们对于警报的反应时间、心理反应等。对于该类问题国内外许多学者都进行过不同程度的研究。而从信息系统以及信息传播的角度来研究,不管是基于狭义还是广义的内涵,都非常缺乏。目前国内外对灾害人员紧急疏散计算机仿真模型的研究主要分为两种类型[3,4]:第一类仅仅考虑建筑物及其各部分的疏散能力,这类模型通常叫做宏观仿真模型,它以人群整体运动作为分析目标,其对空间的构造通常以节点和连接为单位,特点是计算速度快,但无法描述疏散过程中人的行为细节,计算结果有较大的偏差[3]。第二类模型不仅考虑建筑物空间的物理特性,而且考虑每个个体对火灾的响应,通常叫做微观仿真模型,它以人员在人群中的个体特性作为分析对象,依照一定算法来驱动人员向出口行走,人的行为受到周围环境、建筑物结构等各种相互作用因素的影响[6]。此类模型仿真度高,但计算量大,计算结果受驱动算法的影响大。
最近国内外学者开始对人在熟悉与不熟悉环境中,疏散通道的照明度与疏散距离的长短,对人员疏散的影响进行研究,还有一些特殊条件下特定疏散设备的效用研究,例如:养老院中火灾警报分贝数的合理值[5]、卡拉89 场所紧急照明的布置[7]等等。国内的相关工作仍集中在问卷调查方面,侧重人员在火灾或平时的行为和心理统计分析,而模拟研究则较少。
随着现代建筑复杂化及智能化程度的提高,对于灾害紧急疏散的分析近年来引入了以计算机技术为基础的各种研究手段,如数字摄像、计算机仿真、虚拟现实技术,对于疏散过程的许多特征量的具体量化及各特征量之间关系的分析越来越引起安全专家、学者和有关部门的重视。人员疏散的研究开始从一般的观察访问等定性描述逐步向人类行为和环境条件的定量化分析研究过渡。研究对大规模人群疏散无法一直采用实际演练的方式,因此,采用计算机仿真是对建筑物内的人群疏散进行研究的有效方式。而元胞自动机的对物理系统和自然现象较强的模拟能力,是一个离散的时空与状态框架,可以通过对单元间的相互作用进行仿真从而构建出相似的动态演变的系统。因此,本文采用元胞自动机作为基本理论,对人员疏散模型及其仿真试验展开研究并对其进行改进和优化。
1人员疏散的元胞自动机模型
1.1元胞自动机模型简介
元胞自动机[1,2,3,4,5,6]CA(Cellular Automata)模型,是一种对空间、时间和状态高度抽象化概括而成的微观仿真模型,该模型最早由John Von Neumann提出,利用了计算机科学与人工智能领域的研究成果,从系统的微观个体以及宏观内容上进行比对研究,采用自底向上的方法,从而使每个单元的属性以及行为都可以得到描述,并研究其之间与其外部环境的交互,并实现整个系统的更新。模型的基本思想是模拟个体的行为和互动,通过个体的综合得到宏观结果。它能确切地描述现实中的状态传播现象,个体状态取决于周围一定数目邻居的状态。虽然,各个个体之间并不一定有直接的联系,但是,通过元胞个体之间的邻居关系,以及通过邻居影响邻居的邻居,如此反复,就能将局部个体的行为传播开来,直至影响到全局。下面给出元胞自动机模型的数学描述。
任意一个n维元胞自动机都可以定义成如下四元组:
C=(Dn,S,N,f) (1)
式中,Dn为n维欧氏空间;S是有限状态集合,对于格位r上的元胞在t时刻的状态可以表示为:
S(r,t)={S1(r,t),S2(r,t),…,Sk(r,t)} (2)
Sk(r,t)表示格位r上的元胞在t时刻的第k个状态;N为r为中心元胞的邻域,是Dn的有限的序列子集:
N={N1,N2,…,Nu} (3)
Nu表示元胞r的第u个邻居相对于r的位置;S(r,t)→S(r,t+1)的转化规则为:
f={f1,f2,…,fm} (4)
fm表示元胞空间的第m个转化规则。若元胞的当前状态为S(r,t),那么它下一个状态的第j个转化规则为:
S(r,t+1)=fj(S(r+N1,t),S(r+N2,t),…,S(r+Nq,t))
j=1,2,…,m (5)
也就是说,元胞下一时刻的状态只与它当前邻居的状态有关,这是元胞自动机理论的特点。
1.2人员疏散模型研究
人员疏散模型的建立需要考虑众多因素,如疏散空间的虚拟化、疏散路径的选择、疏散过程中人员行为的研究以及各种影响因素,其中对人员移动行为的研究是人员疏散仿真的关键。
1.2.1 疏散空间虚拟化
由于意外事故是发生在一定的区域当中,在此把疏散区域设定在一个二维的空间中,将所研究的二维空间按矩形方式进行均匀划分,每个网格为一个元胞(即一个小正方形),所有元胞共同构成元胞空间,每个元胞空间只能容纳一个人,其大小通常取为0.5m×0.5m。
在元胞空间中,每个元胞可以有以下几种状态:① 被建筑或障碍物占据;② 被人员占据;③ 为空。所有元胞(除被建筑物或者障碍物占据)的状态都在不断的发生变化,t+1时刻的元胞状态与t时刻的状态以及其周围相邻元胞的状态相关。可以采用Von Neumann或Moore两种邻域模式[7],如图1所示,其中黑色的元胞为中心元胞,灰色元胞为其邻居(候选元胞)。
1.2.2 人员移动行为研究
元胞自动机的邻居模型主要包括Von Neumann与Moore两类。前者模型中一个元胞的上、下、左、右相邻四个元胞为该元胞的邻居。后者视一个元胞的上、下、左、右、左上、右上、右下、左下相邻八个元胞为该元胞的邻居。每个人员可以移动到周围4个(Von Neumann)或8个(Moore)元胞中,如果某个元胞被障碍物或其他人员占据,则不能移入。下面针对各个因素,讨论它们对人员移动行为的影响[8,9,10]。
(1) 出口吸引力:在选取当前人员的候选移动方向(或目标元胞)时,排除被建筑物或者障碍物占据的元胞,在此基础上进行概率排序来生成候选的方向(或者元胞)序列。由实际问题可知,元胞如果在候选集中离疏散出口越近,其吸引概率越大,反之越小。出口吸引力具体的计算式如下:
式中:Pdis(i,j)——候选元胞中坐标为(i,j)的元胞其出口吸引力概率;dij——候选元胞中坐标为(i,j)的元胞与出口之间的距离,当有多个出口时,它为到各个出口距离的最小值(例如图2中应取为d2)。dmax为各个候选元胞dij的最大值,dmin为各个候选元胞的dij的最小值。
(2) 当情况危急时,由于惊恐以及处于困境中的遇险人员缺乏对环境的判断意识与能力,并容易盲目从众,从而造成拥堵都不利于疏散的现象发生。因此,在元胞自动机模型中,可以引入一个新的因子,即方向吸引力,用以反映在困境中的遇险人员的从众心理,从而对疏散过程进行逼真模拟。该因子 的定义如下:
式中:Pdir(i,j)——候选元胞中坐标为(i,j)的元胞其方向吸引力概率;分母表示截止到当前时刻该人员的所有候选元胞中所经过的人员总和;分子表示截止到当前时刻有多少人经过候选元胞中位置为(i,j)的元胞,m表示候选元胞的数量,若采用Von Neumann型邻域模型,则m=4,若采用Moore型邻域,则m=8。如果出现0/0时,规定Pdir(i,j)=0。
(3) 另外,在火灾等紧急情况的人员疏散过程中,不同的人员会选择自己相对熟悉的路线以及方式。如果某个体熟悉周边的环境,则就更有可能选择距离出口近的元胞,从而出口吸引力的作用就为主导。而当对环境不熟悉时,从众、盲目等现象就会产生,而方向吸引力也在此时发挥较大作用。这两种情况是由于人员对环境的熟悉程度而不同的,因此可以引入λ用以表示人员对环境的熟悉程度,从而来计算某个元胞的吸引概率,其取值范围为[0,1]。当疏散人员对环境完全熟悉,则λ=1;如果毫不了解周边环境则λ=0。引入λ之后,就可以对出口吸引力概率和方向吸引力概率进行综合,从而得到候选元胞的吸引力综合概率I为:
Pdis+dir(i,j)=λ·Pdis(i,j)+(1-λ)Pdir(i,j) (8)
(4) 行进通畅度:对于具有多个出口的疏散平面,人员选择出口时不仅考虑候选元胞到出口的距离,还要考虑候选元胞到出口之间的其他人员和障碍物的数量。根据实际生活经验,人们往往倾向于选择前进道路上阻碍较少的路线进行疏散,定义候选元胞的行进通畅度概率为:
式中:Psmo(i,j)——候选元胞中坐标为(i,j)的元胞其行进通畅度概率;Nij——候选元胞中坐标为(i,j)的元胞其视野范围内人员或障碍物占据的网格数。Nmax为各个候选元胞Nij的最大值,Nmin为各个候选元胞Nij的最小值。候选元胞的视野范围定义如图3所示,它表示以中心元胞为圆心,一定的视线长度为半径,正面朝向候选元胞的半圆形区域。
(5) 重复行走次数:如果只采用综合吸引力进行候选元胞概率计算,则可能导致问题:如图4所示,当出口前面有较大的障碍物阻挡时,位于元胞1中的人极有可能会依据出口吸引力选择元胞2或3作为下一步的前进方向,不妨设下一步此人运动到元胞2位置。在出口吸引力的作用下,又由于元胞1在空间上离出口的距离是最短的,此人在下一步的候选元胞概率计算时,元胞1被选中的概率是最大的,这样就会造成该人员不断地在某障碍物附近绕圈,而不能到达出口,造成疏散模拟的失真,这是不允许的。
为了避免以上问题,已经走过的元胞的概率在计算候选元胞时首先引入,即某个人走过的路径需要进行记录,例如一个候选元胞已经走过时,则这个元胞的概率会在Pdis+dir的基础上随着重复走过次数的增加而降低:
式中:f(times)——随重复走过次数变化的削减因子函数,次数越多,f(times)值越小;
(6) 危险物质扩散:如果在人员疏散过程中伴随着危险物质的扩散,如火灾的烟气扩散、化学有毒气体扩散等,人员就会尽量选择远离危险物质的路径进行逃生。当危险物质达到一定浓度时,将对人员的生命安全造成威胁。
如图5所示,从危险物质扩散源头开始,伴随着时间的延长(T1为初始时刻,T3>T2>T1),危险物质分布区域越来越大,且不同网格处危险物质的浓度随时间发生变化。位于图中所示中心元胞处的人选择候选元胞时,应当考虑到危险物质浓度对人体健康的影响,如果仅仅考虑综合吸引力概率和行进通畅度,元胞1被选中的概率可能会大于元胞3,但是因为元胞1处危险品浓度远大于元胞3,实际上人员选择元胞3的逃逸的可能性更大,所以元胞1的综合吸引力和行进通畅度应依据危险品浓度等级进行折减。
这里引入一个安全系数S(t,r)对综合吸引力和行进通畅度进行折减:
PS=P·S(t,r) (11)
式中:S(t,r)——位置r处t时刻的安全系数,在0～1之间取值;P——吸引力综合概率或行进通畅度概率;PS——经过安全修正的吸引力综合概率或行进通畅度概率。值得注意的是,当既有危险物质扩散又存在重复行走情况时,应对综合吸引力或行进通畅度累计折减,折减系数为f(times)·S(t,r)。
1.2.3 个体移动模型
(1) 概率的归并:
通过对人员的移动行为研究可知,坐标为(i,j)候选元胞被选中的概率由综合吸引力和行进通畅度决定(重复行走次数和危险物质扩散只是对这2种概率进行修正)。引入权重系数W1,W2,(W1+W2=1), 其中W1为出口综合吸引力权重,W2为从众行为权重,取值如表1所示。表1的权重取值数据意为:W2=0.0时,只考虑出口吸引力单一因素其疏散过程所用时间较长,通过增加从众行为权重W2所占比值,疏散时间减小,疏散效率提高,当W2=0.9时,由于大多数人员的盲目从众,导致疏散效率下降,疏散所用时间变长,实验验证见2.3节。从众行为在疏散过程中具有一定的影响作用,是人员疏散行为研究必须考虑的一个主要因素,在从众行为权重设置得当情况下可真实再现人员疏散的全过程。
坐标为(i,j)候选元胞被选中的概率为:
Pij=Pdis+dir(i,j)W1+Psmo(i,j)W2 (12)
中心元胞的人员最终选择Pij值最大的候选元胞作为下一步移动目标。整个人员移动行为研究的过程(或者说是候选元胞被选中的概率归并的过程)如图6所示。
(2) 争端的解决:
基于上文的候选元胞概率计算方法,有可能会导致出现竞争现象。例如图7中的中心元胞1、2、3朝它们的公共候选元胞4移动的概率可能同时达到最大,这时难以决定究竟1、2、3中谁将会在下一步进入4。为了解决这个争端,在此引入均匀分布的随机数,假设有n个人员都要向同一个候选元胞移动,针对每一个人员随机产生一个均匀分布于[0,1]的随机数Xi,让Xi最大的人员如愿以偿地移动到目标元胞中,其他人员则保持位置不变。
1.2.4 人员疏散模型算法设计
根据1.2.1节-1.2.3节的分析,在此设计基于元胞自动机和时间步长法的人员疏散模型算法。
Step1 疏散空间网格化。根据建筑平面内物体的布置情况和划分方格大小(0.5m×0.5m),将整个二维空间划分为一个row行column列的方格网,固定障碍物处设置为黑色网格,自由空间处设置为白色网格,并标识出口和墙体。
Step2 人员位置初始化及属性信息设定。设定人员总数Number,在白色自由网格中产生Number个互异的二维均匀分布随机数(xi,yi),满足xi∈[1,row],yi∈[1,column],xi,yi∈N,i=1,2,…,Number。
其中属性信息包括人对环境的熟悉程度等。人员位置初始化实现流程如图8所示。
Step3 选择邻居模型,Moore型邻域(8个移动方向)或者Von Neumann型邻域(4个移动方向);设定危险物质扩散模型参数,如果没有危险物质则无需设定。
Step4 以有人员占据的元胞为中心元胞分别计算其候选元胞被选择的概率序列。
Step5 通过产生随机数比较大小解决多名人员向同一元胞涌入的争端。
Step6 除竞争失败人员保持位置不变以外,其他人员向候选概率最大的元胞移动,并记录各个人员移动的历史信息。
Step7 判断Number个人员是否疏散完毕,若是则仿真终止,否则返回Step4。
整个仿真流程如图9所示。
2人员疏散仿真实验与结果分析
2.1大型校园超市场景设计
假设有一个大型校园超市(见图10),其建筑平面20m×20m,元胞大小设定为0.5m×0.5m。该超市有6个1m×12m的货物架,1个1m×2m的收银台,一个3m宽度的出口,整体结构对称布置,图中设定具体设施部署情况。
2.2设定运行参数
设定人员平均移动速度v =1m/s[12],仿真时间步长取为ΔT=元胞边长/人员平均移动速度=0.5s。考虑到校园超市疏散问题的特殊性,把出口吸引力指标作为计算候选元胞概率序列的依据,并选择Von Neumann型邻域,在同一设置条件下均仿真20次,取均值并计算方差,进行统计学分析。依据1.2.4节中的方法,设定疏散总人数Number=200。第一次仿真试验时人员初始位置分布见图11。
2.3仿真结果显示
实验首先对比分析在考虑出口吸引力和位置吸引力时,从众行为的权重设定对疏散时间的影响,结果如下。表2为从众行为权重设定不同情况下所用疏散时间步长对照表。
利用自编的Matlab程序,进行人员疏散仿真试验20次,得到各个时刻的动态画面,其中第一次试验的结果如图12所示,各个动态画面时刻已经疏散人数以及剩余人数信息如表3所示。
2.4考虑危险物质扩散
现在假设有一个恐怖分子在超市的中央放置了一个毒气弹,毒气以速度大小为u(m/s)从中央开始向周围扩散,记毒气开始抵达r处的时间为
在此取u=0.5m/s,人数仍是200,当毒气扩散到整个区域后,人员依据出口吸引力逃逸,分别针对下面2种情形进行仿真(设定平面坐标为左下方)。
(1) 毒气扩散源设置在(10,5)处,一个出口,仿真结果如图13所示。
从上面的仿真结果可以看出有危险扩散源时,疏散时间大大增加,人员为了躲避毒气绕道移动,延长了疏散时间,特别是那些选择绕道移动的人员,他们安全撤离所耗用的时间变长,极有可能在规定的时间内无法达到安全地带并发生意外(死亡或者健康受到威胁),这是符合实际情况的。
(2) 毒气扩散源设置在(3.5,3.5)处,2个南北对称出口,仿真结果如图14所示。
由图14可知,毒气源设置的左下方,导致圆圈内的人员并没有向距其最近的出口移动,而是选取躲避毒气向较远处的出口移动,增加了疏散了时间。(本次平均疏散时间为28.5s,而中无毒气2出口的情况只要19.5s,疏散时间相比无毒气情况增加近50%。)
通过上述仿真试验,易知危险物质的扩散将大大增加疏散所需时间。
3结语
本文利用元胞自动机在对复杂的自然与物理现象方面进行模拟的优势,引入了几个新的因子,即出口吸引力、方向吸引力、环境熟悉度、元胞重复行走次数、危险物质扩散等,从而使在紧急情况中人员疏散的模型更加合理与符合实际。但是,如果在某些大型建筑物的结构中,人员的疏散相对比较复杂,还受到其他一些突发事故及相关人员的影响,因此人员疏散模型还需要作进一步的探讨和完善。
参考文献
[1]Wolfram S.Cellular Automata as models of complexity[J].Nature,1984,311(4).
[2]Zhang Ting,Xuan Huiyu,Gao Baojun.Modeling Diffusion of Innovationwith Cellular Automata[J].Digital Object Identifier,2009,2:976-980.
[3]朱刚,马良.基于元胞自动机的物流系统选址模型[J].上海理工大学学报,2006(1):19-22.
[4]韩筱璞,周涛,汪秉宏.基于元胞自动机的国家演化模型研究[J].复杂系统与复杂性科学,2004(4):74-77.
[5]Deng Fang,Chen Jie,Chen Wenjie.Cellular Automata and Their Appli-cations in Combat Modeling&Simulation[C]//Chinese Control Con-ference,Zhangjiajie,Hunan,2007.
[6]孟俊仙,周淑秋.城市交通疏散救援的元胞自动机模型[J].计算机工程与设计,2009(2):87-92.
[7]王付明,刘贵坤,宋大鹏.人员紧急疏散系统动力学仿真模型研究[J].信息工程大学学报,2008,9(2):254-256.
[8]赵慧,侯建荣,施伯乐.一种基于分形时变维数的非平稳时间序列相似性匹配方法[J].计算机学报,2005.
[9]吕春衫,翁文国,杨锐.等.基于运动模式和元胞自动机的火灾环境下人员疏散模型[J].清华大学学报:自然科学版,2007,47(12):2163-2167.
[10]章志钢,李青.基于元胞自动机的人员疏散过程研究[J].计算机工程与设计,2009,30(8):1991-1993.
人员疏散响应情况调查 篇7
由英国电子设备供应商实施的对英国2 000名成年人进行的紧急疏散响应调查显示, 8%的被访者表示他们会跟随其他人逃离紧急情况, 17%的人选择等待救援帮助。
在大型公共建筑发生紧急情况的时候, 通过扬声器播放的有针对性的出口逃生指示可以帮助人们避免无序疏散或者危险疏散。实际上, 35%的人认为音频疏散指示会帮助他们感到镇定。然而令人担忧的是, 11%的人不知道他们所在的工作或学习场合如何进行危险情况警示。
人员疏散研究方法探讨 篇8
人员疏散研究始于火灾科学。20世纪30年代早期, 对该领域的研究在美国初步兴起。1977-1980年召开的三届“火灾中人员行为”研讨会, 标志着人员疏散行为研究在世界范围内引起关注并得到发展。自1985年起, 人员疏散研究进入成熟期, 计算机模拟逐渐成为研究人员疏散的新途径, 研究空间由建筑中的人员疏散扩展到客机、轮船乃至一个城区, 研究环境由火灾扩展到其他自然灾害或突发事件。
我国人员疏散研究起步较晚, “十五”期间公安部开展的“我国大空间公共建筑人员疏散特性基础数据研究”项目是该领域的开拓性工作。随着我国政府对公共安全的日益重视, 该领域得到了迅猛的发展, 真实案例收集整理和疏散实验等工作的开展为疏散时间和人员行为研究提供了初步的基础数据, 人员疏散动力学特性等基础研究不断细化, 各种疏散模型不断被开发和完善, 如大型公共建筑火灾人员疏散行为仿真模型HEBSF, 空间网格疏散模型SGEM, 高层建筑人员疏散仿真模型BuildEvac, 复合火灾疏散模型 CFE和微观离散疏散模型Safego等。但总体来说, 我国在该领域的研究仍主要集中于计算机模拟仿真, 缺乏基础数据收集整理、针对我国实际情况的特性参数设置和普遍规律的提炼等, 我国人员疏散研究亟需进一步加强。
笔者运用复杂性科学理论, 从人员疏散系统的特性入手, 讨论人员疏散研究方法以及研究过程中遇到的困难本质和可能突破点。
1 人员疏散系统
研究工作的第一步是认清研究对象并分析其特性。在文献[13]的基础上, 笔者将人员疏散系统结构表示为图1。系统包括人、空间 (如:建筑结构) 和灾害环境 (如:火灾) 以及这三者间的相互作用与关系。
1990年, 钱学森等发表了题为《一个科学新领域-开放的复杂巨系统及其方法论》的文章, 针对传统的系统分类方法过于注重系统的具体内涵而忽略系统本质的问题, 着眼于系统结构的复杂性, 提出了以下分类方法:根据组成系统的子系统数量的多少以及子系统种类的多少和它们之间关联关系的复杂程度, 将系统分为简单系统和巨系统两大类;进一步划分, 在巨系统中, 又包含开放的复杂巨系统这一类。这里, “开放”是指系统与外界之间存在能量、物质和信息的交换;“复杂” 是指子系统种类很多并有层次结构, 其关联关系又很复杂。随着复杂性科学的发展, “开放”被认为是“复杂”的根源之一。因此, “开放的复杂巨系统”这一名词由“复杂巨系统”代替。
1.1 人员疏散系统是一类复杂巨系统
首先, 人员疏散系统是一类巨系统, 即系统所包含的子系统数量很多。实际应用中所涉及的人员疏散算例通常为大型公共建筑内 (有时甚至是一个城市) 的大规模人员疏散, 人员数量在几千甚至几万、十几万的量级。
其次, 人员疏散系统是一类复杂的巨系统。等级层次结构、非线性和开放性是该系统主要的复杂性根源。由图1可以看出, 人员疏散研究涉及到人与人、人与建筑和人与环境的相互作用和关系。人、建筑结构和具体环境, 这三者的差异性很大;同时, 人群流动还受到人与人之间相互关系的影响, 以及建筑结构和具体环境的限制, 反过来, 具体环境的演化又受到建筑结构和人的制约等, 这些关系属于本质非线性关系, 并且形成了等级层次结构。另一方面, 人员疏散系统与外部环境有物质、能量以及信息的交换, 如消防队的灭火和救援行为以及人员通过外界获知具体信息并调整自身行为等。以上特点决定了人员疏散系统不能简单地由子系统出发直接合成全系统的运动和功能, 传统的思想和方法已不能得到满意的结果。
1.2 人员疏散系统是一类特殊的复杂巨系统
首先, 根据复杂巨系统的概念, 一个人就是一个复杂巨系统, 人可以利用过去 (知识) 、未来 (预测) 和当前的信息及环境作用, 作出各种复杂的反应。而现在人员疏散系统又以数量巨大的人作为子系统, 并综合空间、环境组成一个巨系统。由于人的特性, 该系统的子系统之间关系不仅复杂, 而且随时间和具体情况有极大的易变性和随机性。
其次, 人作为复杂巨系统, 具有在彼此之间和与外界进行信息交换的能力, 从而能够不断学习和调整自身的行为, 这一特殊性导致整个系统的结构不断演化。
综上所述, 依据复杂性科学理论, 人员疏散系统由于其子系统数量巨大、等级层次结构、子系统之间关系的非线性、本质的开放性以及系统结构随时间不断演化等特性, 可以被界定为一类特殊的复杂巨系统。
2 人员疏散系统研究方法讨论
人员疏散系统是一类特殊的复杂巨系统, 复杂巨系统的研究方法论可以用于指导人员疏散的研究。
2.1 复杂巨系统研究方法论概述
钱学森等讨论了复杂巨系统的研究方法-定性定量相结合的综合集成方法, 如图2所示。为解决复杂系统工程问题, 一是由专家依据科学理论、经验知识和对实际问题的了解, 明确问题的症结所在, 对解决问题的途径和方法做出定性判断, 将问题纳入系统框架, 界定系统边界并明确相关变量;二是用数学模型或逻辑模型描述实际系统, 通过对模型的研究反映对实际系统的研究, 并借助计算机模拟仿真得出定量结果;三是对结果进行分析, 必要时对模型和参数进行调整, 重复以上步骤;四是给出定性描述和定量根据, 得出有足够科学根据的结论和建议以指导实际, 供决策部门参考和评估。
2.2 人员疏散系统研究方法概述
参照图2, 结合人员疏散研究的历史和现状, 可以得出人员疏散研究的方法论框架, 如图3所示。人员疏散研究早期主要着眼于火灾中的人员疏散数据资料收集, 采用对真实火灾事故幸存者的调查和组织人员疏散演习两种方法。随着研究的深入和大量观测数据的收集和分析, 研究者总结了人在火灾中的心理和行为特点, 奠定了人员疏散行为理论体系的基础。自20世纪80年代起, 借助计算机模拟, 人员疏散研究取得了重大进展, 建立了多种建筑物火灾时人员疏散时间的数学公式和疏散行为的物理模型, 并通过与传统方法获得的数据进行对比分析, 不断修正和完善相应模型, 由定性描述、确定性研究逐步过渡到定量分析、考虑随机性的探索。与复杂巨系统研究方法论对比可以看出, 作为一类特殊的复杂巨系统, 人员疏散系统研究的方法可以概括为“基础数据收集整理-建模仿真-结果分析和实验验证-调整参数和修正模型”, 基本涵盖在复杂巨系统的研究方法-定性定量相结合的综合集成方法之中。
3 发展趋势、困难和突破口
进入21世纪, 人员疏散系统研究进一步深入和完善。总体来说, 人员疏散的研究正在朝着三个方向发展: (1) 研究的对象更具体。从火灾中的人员疏散到自然灾害等多种突发事件的人员疏散研究, 从单一人群的人员疏散到不同年龄的人群和残障人士的疏散, 从建筑物中的人员疏散到客机、轮船甚至一个城区的人员疏散等。 (2) 研究的内容更精细。出口的宽度和人流关系, 照明和标志对人员的影响, 自动扶梯和电梯的作用等都成为研究的热点。 (3) 人员疏散模型的综合化。一是更合理地综合人、空间和环境三者相互关系的层次结构;二是整合前两个方面的具体对象和精细内容的成果, 把微观和宏观统一起来;三是集中心理学、建筑学、控制论等多门学科的最新成果, 更好地解释人在紧急情况下的心理和行为规律, 更全面和真实地模拟实际情况。
人员疏散模型的综合化是难点也是突破口。首先需要人员疏散领域和相关学科的充分发展作为客观准备, 众多的科研工作者已经并仍在为之付出巨大的努力。综合, 更需要系统的思想, 尤其是复杂巨系统的理论指导。复杂巨系统理论和方法能够整合大量分散在各学科的定性和定量认识和知识, 汇集成一个整体结构, 有助于在目前大量积累的基础上, 上升到更高层次的认识, 形成认识的飞跃, 从而为突破找到可行的途径和方法。
4 结 论
综上所述, 人员疏散系统包括人、空间和环境以及这三者的相互作用与关系, 是一类特殊的复杂巨系统。该系统所包含的子系统人的数量巨大, 通常在几千甚至几万、十几万的量级;该系统研究涉及到人与人、人与建筑和人与环境的相互作用等一系列非线性的关联关系;该系统与外部环境有物质、能量以及信息的交换。非线性关系和本质的开放性是人员疏散系统复杂性的根源。同时, 由于人这一子系统的复杂性和特殊性, 整个系统的结构随时间而不断演化。
地铁隧道火灾人员疏散模拟研究 篇9
1 建立模型
模拟研究对象为南京地铁过江隧道。隧道采用的是单洞双线的设计方案, 隧道直径11.3m, 全长3 600m, 水下部分2 700m, 隧道每隔600m有一个紧急逃生门。模型如图1所示。
列车采用6节A型车厢编组, 车厢长22m, 宽3m, 高3.8m, 底板面距离道床高度为1.1m, 客室净高2.1m, 横截面积为11.4m2。模拟的具体部分为两个逃生门之间的隧道, 总长600m, 火灾网格设置为0.5m×0.2m×0.2m, 疏散网格设置为0.2m×0.2m×2m。
2 模拟方案
在一般情况下, 当地铁行驶在隧道中发生火灾时, 列车司机可以选择进站疏散或者就地疏散。模拟地铁在隧道中央发生火灾时分别采取进站疏散和就地疏散两种方案的情况, 通过最终疏散完成情况的对比, 分析在不同情况下采取何种疏散措施才能最大限度地保障人员安全。
模拟位于列车前端的电气设备发生火灾, 燃烧物的主要成分是电缆线的绝缘层, 火源材料为PVC, 火源功率为7.5MW, 快速火, 到达峰值时间为206s。通过分别模拟进站疏散与就地疏散的情况分析对比两种情况下列车内CO和CO2浓度及温度对车内乘客的影响, 判定不同疏散方式安全性的高低。
3 模拟计算
3.1 进站疏散的模拟
进站后的紧急制动距离200m, 视为匀减速运动, 则总行驶距离1 800m, 总时长为120s。由于列车进站之后, 满载情况下进站疏散要0.61min, 模拟人员数量为满载的55%, 所以20s足以疏散完毕。因此, 此种情况下模拟时长为140s。
在90s时车内烟气前沿已经抵达车厢尾部, 虽然温度上升速度较快, 但是距离206s的峰值时间尚早, 总体温度并不高。此时车内火源上方温度最高约为400℃, 顶层区域烟气约为300℃。人员所处的区域显示多为背景温度。因此, 90s时车内人员不会受高温伤害。在列车到站的时刻, 即120s时车厢内温度情况, 如图2所示。
在列车进站停靠并开始疏散时车厢内平均温度接近100℃。通过对比90s和120s时的烟气分布可以发现, 由于火源产生的烟气温度较高, 气体密度低, 烟气因浮力作用会首先沿着车厢顶棚向车厢尾部扩散。在第120s的图中可以发现, 烟气前沿到达车厢尾部后会在车厢尾部聚集, 使车厢尾部逐渐充满烟气, 由此可以发现地铁火灾的重要特点, 在车厢密闭情况下烟气会首先充满离火源较远的位置。由于人的退避心理, 往往当火灾发生时会远离火源, 人员将聚集在车厢尾部烟气浓度较高的区域, 将会遭受更严重的伤害。90~120s的时间内整个列车的后半部分均处于高温烟气的包围中。由温度的分布图可知, 在列车带火行驶的120s内, 车内人员虽然会在接近120s时处于温度相对较高环境中, 但由于时间短暂, 不会造成严重伤害。因此, 车厢内温度不会对人员安全构成严重的威胁。
在有毒气体分析方面, 由于CO相较CO2毒性大, 首先分析CO的含量变化。到120s时, 车厢内只有火源位置上方有较高含量的CO。由于人体对CO极其敏感, 车厢中部人员聚集区域的CO含量及变化情况的分析是非常有必要的。如图3所示。
由图3可知, 在车厢中部距离车厢内底板高度1 m处, 在前110s内几乎无可探测的CO存在, 在110s时质量浓度开始迅速上升, 但是在120s时也只有1.3×10-9kg/m3, 远达不到造成伤害的水平。在1.5m的高度上, 浓度开始上升的时间在50s左右, 截至120s时的最终质量浓度约为1.3×10-9kg/m3。在2 m高度处CO的质量浓度从50s开始急速上升, 是因为运动的高温烟气裹挟着CO运动到探测器的位置。在50s之后质量浓度基本稳定在1.3×10-9kg/m3的水平, 直到120s。由CO的质量浓度切片以及探测器的数据分析可知, 在整个火灾发生过程中CO的含量都维持在一个较低的水平, 不会对人员造成较大的伤害。
分析CO2在火灾过程中的变化情况, 各时间段的含量变化情况, 如图4所示。
由图4 (a) 可知, 在60s时车厢内的较高浓度CO2已经从第一节车厢扩散至第四节车厢, 但是整体含量水平尚未达到能构成伤害的最低水平。在图4 (b) 中, 线条部分是3%等浓度线。由此可知, 列车第六节车厢和列车上部空间的CO2可能造成头晕、头痛、眩晕以及心悸等情况。与此同时, 高温高浓度烟气充满了人员集中的车厢尾部区域, 将会引发乘员严重的恐慌心理, 这可能会导致车厢内乘客的不理性行为, 如强行打破车窗翻出车外或拉开车门应急旋钮等等严重影响安全疏散的行为。
由温度切片可知, 此时CO2体积分数超过3%的区域平均空气温度也已超过100℃。由于疏散尚需20s, 即最后一个乘客离开车厢要在140s时, 并且120s之前车厢尾部的乘客已经处于高浓度CO2以及高温烟气的包围之中, 人员全部安全疏散的可能性大大降低。
3.2 就地疏散的模拟
首先分析列车内的温度变化情况。同样, 在时间到达120s时车内烟气已经充满整个车厢, 并且已经抵达末端从紧急出口处扩散进入隧道。而此时的疏散情况显示后三节车厢内仍然有大量乘客, 但根据温度切片分析, 末端顶板最高处气温不超过60℃, 且烟气层聚集在车厢上方, 并未沉降到人员所在高度, 因此威胁较小。与进站疏散对比, 温度分布情况如图5所示。
由图5可以看出, 当火灾发生140s时, 列车内车厢顶部的烟气层平均温度约为140℃, 尾部紧急出口处的烟气温度最低处为100℃, 最高处约为150℃。尾部紧急出口已经被烟气覆盖, 且整个出口处温度均高于100℃。平均温度超过95℃时, 皮肤忍受时间便急剧下降, 在120℃时可忍受15min, 145℃时5min就无法忍受, 在175℃时不到1min皮肤便会出现不可逆的灼伤。第四、五节车厢上部温度超过200℃, 第六节车厢顶部的平均温度约为140℃。根据模拟结果, 列车内人员全部离开需要300s的时间。在计算完成后, 通过Smokeview可以观察到, 由于在227~280s时第一节车厢两侧的玻璃因高温陆续破碎, 车内烟气由车窗向隧道中扩散, 降低了列车尾部温度升高的速度。这与车厢密闭时的情况恰好相反, 此时火源处温度高且烟气分布集中, 在远离火源的车厢尾部烟气浓度相对较低。这样有利于车厢尾部应急出口处人员的疏散。图中线条部分是200℃等温线, 可以看出等温线已经处在接近乘客座椅的高度, 说明整个车厢客室的温度基本超过了200℃。
在起火60s时, 车内CO2含量极低, 远远达不到对人体造成伤害的浓度。在第120、140s时车内CO2分布情况, 如图6所示。
在120s时, 车内顶部烟气聚集区域内CO2平均体积分数约为2%。根据表1可知, CO2体积分数为2%时只会让人感到不适。在列车起火140s时, 烟气层最低处CO2体积分数已超过2%, 最高处达3%, 但是仍未达到造成伤害的程度, 因此CO2并不是主要的危险因素。
CO分布情况如图7所示。由图7可知, CO的分布区域与60s时相比仅稍微向车厢中部扩大了一些, CO扩散的速度远小于CO2扩散的速度。此时车内CO质量浓度总体仍处于很低的水平, 且CO分布区域远离乘客聚集区。因此, 120s时CO不会对乘客造成伤害。
在临界时间点上, 即140s时CO的分布情况如图7 (b) 所示。对比图7 (a) 可以发现, 140s时CO分布情况与120s时分布情况相似。在140s时CO仍只聚集在车头火源上方处, 其余区域CO浓度极低, 为安全区域。因此, CO在140s的临界时间内不会对人员造成伤害。
4 结论
(1) 在模拟中, 地铁在2 700m长的隧道中发生火灾时, 进站疏散的方式相对于就地疏散的方式所需的总时间更短, 车厢内CO、CO2及温度等因素对人体的伤害均更小, 这种情况下选择进站疏散要优于就地疏散。
(2) 影响疏散结果的最主要因素是从发现火灾到开始疏散的疏散反应时间以及从疏散开始到完成的疏散动作时间。在两种疏散方式中, 就地疏散大大缩减了反应时间, 但是由于疏散方式的限制, 延长了疏散动作时间, 需要更长的总的疏散时间来完成疏散。进站疏散过程中, 反应时间被延长, 但由于使用车门疏散, 疏散通道远远多于就地疏散的两个出口, 疏散动作时间相对就地疏散大大缩短, 效果明显好于就地疏散。
(3) 通过模拟分析可知, 随着隧道长度的变化, 列车人员疏散所需的反应时间以及可用的疏散动作时间比例会不断变化。因此, 在不同的火灾情况下, 要根据隧道实际长度和列车所处位置来选择最佳的疏散方案, 而不能不考虑具体情况, 只选定一种方案。