计算机仿真方法在人群疏散影响参数研究中的应用
摘 要 :建筑物中的人群疏散受到灾场环境 、建筑结构以及人员本身等诸多因素的共同影响 ,明确这 些因素的影响机理与程度对人群的疏散安全具有重要意义 。借助仿真软件 bu ild ingEXODU S,以某地 铁车站为例 ,定量地研究了人员行走速度等参数对人群平均等待时间和人群平均行走时间的影响 。 结果表明 :不同参数对人群疏散的影响存在着差别 。即使是相同的参数 ,在不同类型的建筑中 ,其影 响程度也可能发生变化 。在此基础上 ,明确了出口涌流能力 、疏散人数 、行走速度和疏散准备时间四 个对整体疏散时间影响显著的参数 ,通过对上述参数的控制 ,可以提高人群疏散的安全可靠性 。 关键词 :计算机仿真 ; 人群疏散 ; 准确预测紧急情况下建筑物内部人员的疏散时间 ,是评估建筑防火设计方案合理性的重要环节。国内 外学者均认为可以借助仿真软件预测建筑物内部人员的疏散时间。经过近 30年的发展 ,当前的人员疏散仿 真软件 ,无论在划分建筑物 、还是在模拟人员行为等方面的功能都已相当完善。由于人群疏散的复杂性 ,人员疏散仿真软件的输入参数涉及灾场环境 、建筑结构以及疏散人员心理状态等众多因素 。然而 ,由于事故发生的突然性、观测手段的局限性和观测对象的特殊性 ,目前还缺乏足够的真 实数据作为参数取值的依据。因此 ,在现阶段的人员疏散仿真研究中 ,通常将各参数取为确定性数值 。显 然 ,这种做法与实际情况不相符合 ,从而使仿真结果产生偏差 ,对某些复杂的人群疏散 ,这种偏差是不容忽视 的。 为准确预测人群疏散时间 ,首先需要明确各个参数对人群疏散过程的影响机理与程度。目前 ,许多学者 已经开展了相关研究并取得了一定成果。根据使用方法的不同 ,上述研究工作分别以数据统计分析、可靠度 理论和计算机仿真为基础。其中 ,第一种方法的数据主要来源于调查真实事故和组织人员疏散试验。然后 通过数据统计分析 ,得到参数的分布类型或参数与疏散时间的关系 。早期的研究 ,例如文献 [ 1 ～4 ]对人员 疏散准备时间的研究 ,文献 [ 5～8 ]给出的关于人员行走速度与疏散时间的关系 ,文献 [ 9 ～12 ]对建筑出口涌 流能力的研究都是基于数据统计分析方法。随后学者们开始利用可靠度理论来研究影响人群疏散的参数 [ 13～17 ] 。随着人员疏散仿真软件的日趋成熟 ,也为该领域的研究提供了新的途径 。例如 , 2005 年 Lo rd教授 等 [ 18 ]使用人员疏散仿真软件 EX IT89和 STEPS对比研究了若干人员疏散的影响参数 ; 同年 ,田玉敏教授 [ 19 ] 利用 Sim u lex软件研究了火灾中人员反应时间的分布对疏散时间的影响 ; 2006年 ,褚冠全等 [ 20 ]利用 GridF low 软件研究了疏散准备时间及出口宽度对人员疏散的影响 。显而易见 ,数据统计分析方法的研究成果为基于 可靠度理论和计算机仿真的研究奠定了基础 ,而后两种方法除了相互验证以外 ,也在一定程度上检验了统计 分析方法的合理性。 众所周知 ,不同的仿真软件 ,在选择输入参数、确定参数取值和计算原理等方面均存在一定差异。因此 , 任何一个软件的计算结果都无法全面反映人群疏散的影响参数。本文借助人员疏散仿真软件 bu ild ingEXO 2DU S,定量地研究行走速度等参数对人群疏散的影响 ,试图在计算机仿真研究范畴内做一些新的尝试 ,同时 也希望对已有研究做一些补充工作 。
1 原理与方法 1. 1 仿真软件 bu ild ingEXODU S是英国 Greenw ich 大学 FSEG ( F ire Safe ty Enginee ring Group ) 开发的人员疏散仿真软 件 [ 21 ] 。该软件由人员 、运动 、行为 、毒性和危险性五个相互联系的子模块组成 ,可以模拟各类建筑中的人群 疏散 ,并充分考虑疏散过程中人员之间 、人员与建筑之间 、人员与灾场环境之间的相互作用。是人员安全疏散设计、评估、研究的有力工具。在目前国际上通用的同类软件中 , bu ild ingEXODU S在人员行为的模拟、仿 真结果的三维表现等方面的性能均名列前茅 。 1. 2 仿真场景 本文以上海市某双层岛式地铁车站的疏散为例来分析人群疏散的影响参数 。该车站每层有效空间长 160m ,宽 21m。其中地下一层为站厅层 ,因施工原因 ,目前共有四个人行出入口与地面相连 ,出入口宽度分 别为 4. 5m , 4. 5m , 6m 和 7. 5m;地下 2层为站台层 ,站台左右两端分别有通往隧道的两个隧道口 ,每个隧道口 宽 4m。两层之间依靠 4 个宽度为 6m 的楼梯相连 (包括自动扶梯 ) 。车站平面示于图 1。 图 1 地铁车站平面图 F ig. 1 P lan of subway sta tion 由于上下班高峰时段 ,年龄在 15岁以下和 55岁以上的乘客数量占地铁车站内部总人数的比例很小 ,其 人员行为特征对人群疏散整体的影响比较小 ,因此在本文的仿真研究中暂时 1. 3 研究原理 本文旨在定量分析人群疏散的影响参数 。对于 研究对象的确定 ,仅选择 bu ild ingEXODU S软件中用 户能够控制的输入变量 。此外 ,为简化计算 ,不考虑 灾场环境对人员疏散的作用。表 2给出了本文所考 虑的六个参数及其取值范围 ,例如 ,其中的参数人员 数量在 1400 ～7000人之间变化 。表 1 疏散人群组成比例表 Tab le 1 P ropo rtion of evacuee s in d iffe ren t age group s
女性 30 ～55 22
表 2 研究中考虑的参数及其取值 Tab le 2 Pa ram e te rs in study and the ir cho ice of va lue s 变量名称 定义 取值 取值依据 出口涌流能力
(人 / (m ·s) - 1 )
单位时间内通过单位宽度出口的人员数量 [ 0. 38 , 1. 88 ] 文献 [ 9 ] ～[ 12 ] 地铁车站管理
人员数量 /人 站台层、站厅层及地铁列车内部参加疏散的人员数量之和 [ 1400 , 7000 ]
部门提供
人员行走速度 / (m ·s - 1 ) 人员在正常状态下的行走速度 [ 0. 37 , 1. 87 ] 文献 [ 18 ] 人员耐心指数 表征人员在紧急情况下对某些不利因素的忍受水平 ,例如拥堵、高温等 [ 1 , 5 ] 文献 [ 21 ] 人员驱动力指数 表征人员在紧急情况下的自信程度 ,也可用来评价建筑消防管理水平 [ 3 , 15 ] 文献 [ 21 ] 人员疏散准备时间 / s 人员从接到事故警报之后到疏散行动开始之前的时间段 [ 13 , 66 ] 文献 [ 22 ]
紧急情况下的人群疏散 ,人员所需安全疏散时间 tR SE是指从事故发生时刻到人员疏散至安全区域的时
间。通常认为 tR SE由事故探测时间 ta 、人员疏散准备时间 tp re和人员疏散运动时间 tmove组成 ,如式 ( 1 ) : tR SE = ta + tp re + tmove 1 ( 1 ) 值得一提的是 ,在实际当中 ,由于灾场环境的变化或人群的拥堵 ,人员在疏散运动过程中有时会停下来 等待 ,因此 , tmove又可细分为等待时间 tw a it和行走时间 tw a lk ,可将 ( 1 )式改写为 : tR SE = ta + tp re + tw a it + tm a lk 1 ( 2 ) 本文通过 tw a it和 twa lk的变化来评价各参数对疏散过程的影响 。 在考察某个参数对人群疏散的影响时 ,该参数可在其取值范围内变化 ,并将其它参数视为常数 ,取值为 各自均值 。将每个参数取值的组合作为一个疏散工况 。对每个疏散工况进行 10 次重复运算 ,取 10 次结果 的平均值作为该工况的最终结果 。 2 结果与分析 依据上述原理 ,利用 bu ild ingEXODU S软件模拟地铁车站的人群疏散 。仿真运行截图如图 2 所示 : 图 2 ( a)为 265 s时刻站厅层的人群分布。图 2 ( b)表现了地铁车站局部的三维仿真效果。 图 2 B u ild ingEXODU S仿真截图 F ig. 2 Sim u la tion p ic tu re s of bu ild ingEXODU S 图 3 - 图 8中的平均等待时间 ( twa it )与平均行走时间 ( tw a lk )分别表示全部疏散人员的 twa it和 tw a lk的平均 值。 由图 3可以看出 , tw a lk随着人员疏散准备时间的增加而增加 ,而 tw a it的变化则不明显。这说明人员疏散准 备时间 ( tp re )和疏散运动时间 ( tmove )并不是完全独立的 ,这与文献 [ 21 ]的研究结果相一致 。由式 ( 2 )可以推得 , tp re和 tmove的延长都会导致 tR SE的增加 ,因此不能简单的认为 , tR SE的变化就等于 tp re的变化。图 4 中的.曲线 表明提高人员行走速度会明显降低 tw a lk 。与此同时 ,由于行走速度的提高 ,大量的人群会在短时间内汇聚到 楼梯口、出口附近区域 ,在出口涌流能力有限的条件下 ,又使 twa it略有延长。这一现象表明 ,对容易发生人员 拥堵的区域 ,加强疏导和提高人员行走速度同样重要 。 图 3 人员疏散准备时间对疏散过程的影响曲线 图 4 人员行走速度对疏散过程的影响曲线
F ig. 3 Influence of evacuee s’ re spon se tim e on the c rowd evacua tion
F ig. 4 Influence of evacuee s’wa lk ing sp eed on the c rowd evacua tion
如图 5所示 , twa it和 tw a lk都随着出口涌流能力的提高而显著缩短 。由此可见 ,增加建筑物出口的通行能
力对保障人员的疏散安全具有重要意义。与之相反 , twa it和 tw a lk均随着疏散人数的增加而显著延长 (见图 6 ) 。 在相同的建筑内 ,人数的增多导致人员密度加大 ,从而降低人员行走速度 ,延长 twa lk 。同时人数的增多通常 会加剧人群的拥堵 ,使延长 tw a it 。因此 ,地铁车站、火车站候车大厅等容纳高密度人群的建筑 ,当内部人员数量过多时 ,采取控制人员入场的措施是必要的。
图 5 地铁出口涌流能力对疏散过程的影响曲线 图 6 疏散人数对疏散过程的影响曲线F ig. 5 Influence of exit flow ra te on c rowd evacua tion
F ig. 6 Influence of evacuee s’ num be r on c rowd evacua tion
由图 7、图 8可知 ,人员驱动力指数与人员耐心指数对 tw a it和 twa lk的影响都不明显。但这并不代表可以忽 略上述两个参数对人群疏散的影响 。 笔者在研究某单室空间的人群疏散时发现 ,随着人员驱动力指数的提高 ,紧急情况下盲目逃生的人员数量下降 ,从而减轻了人群拥堵的程度 ,导致 tw a lk显著降低 (见图 9 ) 。两次研究结果的差异表明 ,在不同类型 建筑的人群疏散中 ,即使是相同的参数 ,其影响程度也有可能发生改变。因此 ,将某类建筑的分析结果直接 应用于所有类型的建筑是不妥当的 。
图 7 人员驱动力指数对疏散过程的影响曲线 图 8 人员耐心指数对疏散过程的影响曲线
F ig. 7 Influence of evacuee s’ d rive index on c rowd evacua tion
F ig. 8 Influence of evacuee s’p a tience index on c rowd evacua tion
为确定影响人群疏散的主要因素 ,本文分别对 tw a it和
tw a lk对各参数的灵敏度进行了分析。图 10、图 11 给出了归 一化处理之后的灵敏度曲线。图中的纵坐标 S为灵敏度 指数 ,其定义如式 ( 3 ) : S =ΔY /ΔX / Xm ax ( 3 ) 式中 ,ΔX 指某一影响因素或参数的变化量 , Xm ax指该参数 的最大值 ,ΔY 为 twa it或 twa lk由引起的变化量。 由图 10 ,图 11 可以看出 ,人员驱动力指数和人员耐心 指数对人群疏散影响微弱 ; 疏散人数对疏散过程的作用在 其取值范围内均很稳定 ; 当出口涌流能力较弱时 , 其取值 的变化对人群疏散影响显著 ,随着出口涌流能力的提高 , 它的作用逐渐降低 ,达到一定数值后 , 人群疏散几乎不再 受出口涌流能力变化的影响。此外 ,人员疏散准备时间和 行走速度对 tw a lk影响明显 ,而对 twa it的影响不大。图 9 某单室空间疏散人员驱动力 指数与平均等待时间关系曲线 Fig. 9 Relation between evacuees’drive index and ave rage wa iting tim e in a single - room evacua tion
图 10 平均人员行走时间对各参数的灵敏度曲线 图 11 平均人员等待时间对各参数的灵敏度曲线
F ig. 10 Comp a rison of sen sitive ana lysis of p e rsona l ave rage wa lk ing tim e
F ig. 11 Comp a rison of sen sitive ana lysis of p e rsona l ave rage wa iting tim e
3 结论 紧急情况下建筑物内部人员的疏散时间是由事故探测时间、人员疏散准备时间和人员疏散运动时间组成的。其中 ,运动时间又可细分为等待时间与行走时间两部分 。本文借助计算机仿真的方法 ,定量地研究了
疏散准备时间等参数对人群平均等待时间和人群平均行走时间的影响。结果表明 ,不同参数对人群疏散的 影响存在差异。即使是相同的参数 ,在不同的疏散场景中 ,其影响程度也可能发生变化。文中的灵敏度分析 表明 :出口涌流能力、疏散人员数量 、人员行走速度和疏散准备时间四个参数对整体疏散时间影响显著 ,而人 员耐心指数与驱动力指数的作用不大。因此 ,在紧急情况下通过合理的组织与引导 ,增大出口通行能力、控 制建筑内部人员数量 、降低疏散准备时间 、提高人员行走速度可以显著地减少疏散时间 ,有效地提高人群疏 散安全的可靠性。 不同类型建筑的人群疏散 ,参数的影响机理与程度都可能发生改变 。本文通过模拟某地铁车站人群疏 散所得到的结论 ,对其它类型的建筑是否适用 ,仍需进一步的工作加以验证。 参考文献 : [ 1 ] Sh ie ld s T J , Boyce KE, Silcock G W H. Toward s the Cha racte rization of L a rge R e ta il Sto re s[ J ] , F ire and M a te ria ls. 1999 , 23: 325 - 331. [ 2 ] Fahy R F, P rou lx G. Towa rd s c rea ting a da taba se on de lay tim e s to sta rt evacua tion and wa lk ing sp eed s fo r u se in evacua tion mode ling[ C ] / /. 2 nd In te rna tiona l Sympo sium on H um an B ehaviou r in F ire, Bo ston, MA , U. S. A. , M a rch 2001 , 175 - 183. [ 3 ] Gwynne S, Ga lea E. R , Pa rke J , H ick son J. The co llec tion of p re - evacuation tim e s from evacua tion tria ls invo lving a Ho sp ita l O u tp a tien t a rea and a U n iversity L ib ra ry fac ility[ EB /OL ]. h ttp: / / fseg. gre. ac. uk. 2003. [ 4 ] P red techen sk ii, V M. M ilin sk ii. A I, P lann ing fo r Foo t Traffic F low in B u ild ings[ R ] 1Am e rind Pub lish ing Co. Pvt. L td. , N ew D e lh i, 1971.
[ 5 ] Pau ls J , Effec tive - W id th Mode l fo r C rowd Evacua tion F low on Sta irs[ C ] / / P roceed ings of Sixth In ternationa l fire P ro tec tion Sem inar, Ka rlsruhe, Ge rm any, Sep tem be r, 1982 , 295 - 306.
[ 6 ] F ru in J J. Pede strian P lann ing and D e sign [M ]. R evised Ed ition, Strako sch, G. R. , ed ito r, E leva to r W o rld, Inc, Mob ile, AL , 1987. [ 7 ] J in T. Stud ie s on H um an B ehavio r and Tenab ility in F ire Smoke [ C ] / /. F ire Safe ty Sc ience - P roceed ings of the F ifth In te rna tional Sympo sium , 1997: 3 - 21. [ 8 ] H ank in B D , W righ t R A , Pa ssenge r flow in subways [ J ]. Op e ra tional re sea rch Q ua rte rly, 1958 , 9 ( 2 ) : 81 - 88. [ 9 ] F ru in J J. Pede strian p lann ing and de sign [M ] 1 M etropo litan A ssocia tion of U rban D esigne rs and Environm en ta l P lanne rs, N ew Yo rk, 1971. [ 10 ] Po lu s A , Schofe r J L. U shp iz A Pede strian flow and leve l of se rvice [ J ]. Jou rna l of Tran spo rta tion Enginee ring, 1983 , 109: 46 - 57. [ 11 ] Sven E rik M agnu sson, H akan F ran tzich, Kazuno ri H a rada. F ire safe ty de sign ba sed on ca lcu la tion s: unce rta in ty ana lysis and safe ty verifica tion [ J ]. F ire Safe ty Jou rnal, 1996 , 27: 305 - 334. [ 12 ] 蒋济同 , 李华军 , 焦桂英. 火灾时人员安全疏散可靠性评估 [ J ]. 火灾科学 , 1997 , 6 ( 1 ) : 7 - 11. [ 13 ] 贾彩清 , 刘朝 , 向廷海 , 曾丹苓. 火灾时人员疏散开始时间范围的研究 [ J ]. 火灾科学 , 2002 , 11 ( 3 ) : 176 - 179. [ 14 ] 陆守香 , 汪金辉 , 王福亮. 火灾时建筑内人员安全疏散可靠性的数值计算 [ J ]. 火灾科学 , 2004 , 13 ( 4 ) : 231 - 234.先不考虑这部分人群。本文根据地铁管理部门提供的数据确定疏散人群的构成比例 (见表 1 ) 。【计算机仿真方法在人群疏散影响参数研究中的应用】相关文章：