李 霞,李佳璇,崔洪軍,朱敏清
(1.河北工業(yè)大學(xué) 土木與交通學(xué)院,天津 300401; 2.河北工業(yè)大學(xué) 建筑與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院,天津 300401)
隧道塌方是公路隧道修建過程中發(fā)生頻率最高且危害最大的事故,嚴(yán)重威脅施工人員的生命安全,造成巨大財(cái)產(chǎn)損失。
針對救援時(shí)間的應(yīng)急資源調(diào)度研究,田曉勇等[1]對車輛運(yùn)輸時(shí)間進(jìn)行修正,建立基于災(zāi)害搶修的調(diào)度優(yōu)化模型;Chai等[2]考慮排隊(duì)延誤,提出基于救援路徑出行時(shí)間估計(jì)的資源調(diào)度方法;Chi等[3]設(shè)計(jì)時(shí)效性評價(jià)函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),進(jìn)行應(yīng)急資源調(diào)度研究;Deng等[4]基于混合時(shí)間窗,建立多式聯(lián)運(yùn)最優(yōu)路徑模型;呂偉等[5]考慮物資需求緊迫程度差異,建立軟硬時(shí)間窗綜合約束的多目標(biāo)路徑方案生成模型。上述學(xué)者從運(yùn)輸時(shí)間修正、時(shí)效性函數(shù)、時(shí)間窗約束等方面對救援時(shí)間提出嚴(yán)格區(qū)間要求,較少考慮其他考量因素。因此,本文提出需求時(shí)間概念,象征性劃定救援覆蓋區(qū)域范圍,放寬對物資送達(dá)時(shí)間的絕對性要求,能更好地包容其他關(guān)鍵考量因素,綜合尋找最優(yōu)方案。
針對應(yīng)急資源調(diào)度問題的研究,在路徑?jīng)Q策方面,時(shí)間是救援工作能否成功的關(guān)鍵,朱莉等[6]、Cao等[7]考慮以最小化運(yùn)輸時(shí)間作為決策目標(biāo)。本文在此基礎(chǔ)上,引入需求時(shí)間約束;另外,物資調(diào)度需要相對暢通的道路條件,因此將暢通可靠度作為另一考量因素,并引入可靠度閾值約束。在資源調(diào)度方面,田志強(qiáng)等[8]、王薇等[9]以最小化應(yīng)急救援結(jié)束時(shí)間和調(diào)度費(fèi)用為目標(biāo),建立雙目標(biāo)應(yīng)急調(diào)度優(yōu)化模型;宋少忠等[10]以滿足供應(yīng)點(diǎn)需求的供應(yīng)點(diǎn)數(shù)量最少為目標(biāo),建立資源調(diào)配模型。綜上研究,本文在考慮時(shí)間、成本和供應(yīng)點(diǎn)數(shù)量基礎(chǔ)上,提出救援效率概念,建立最小化調(diào)度成本和最大化救援效率的雙目標(biāo)優(yōu)化模型,不僅可減少目標(biāo)數(shù)量、降低求解復(fù)雜度,而且更能體現(xiàn)救援能力、對比可行方案的優(yōu)劣。
本文基于需求時(shí)間,采取需求時(shí)間服務(wù)范圍多級(jí)調(diào)度方案,服務(wù)范圍內(nèi)若物資滿足要求,優(yōu)先在該范圍內(nèi)進(jìn)行資源調(diào)度;若某物資種類不能滿足救援需求,則逐級(jí)擴(kuò)大范圍尋找新供應(yīng)點(diǎn),并通過制定特定供應(yīng)點(diǎn)與需求點(diǎn)間該物資運(yùn)輸路徑上的應(yīng)急交通管控預(yù)案,盡最大可能提高運(yùn)輸?shù)缆窌惩ǔ潭?,保障救援時(shí)間。
假設(shè)任一可行救援方案中所有供應(yīng)點(diǎn)的物資全部抵達(dá)后,才認(rèn)為有效救援。將需求時(shí)間視為資源調(diào)度時(shí)間的約束,建立關(guān)系如式(1)~(2)所示:
T(Φs)≤X
(1)
(2)
需求時(shí)間指從被困人員角度出發(fā),在塌方發(fā)生后在規(guī)定的時(shí)間點(diǎn)內(nèi)相關(guān)救援人員及車輛必須抵達(dá)事故現(xiàn)場并展開救援,以盡可能保證被困人員滿足心理、生理及生命需求的臨界時(shí)間范圍。
被困人員需求主要包括心理需求、生理需求(或生活需求)及生命需求。國內(nèi)外相關(guān)災(zāi)害救援研究表明,災(zāi)后4~8 h為應(yīng)急啟動(dòng)階段,這取決于外部救援力量的抵達(dá)時(shí)間[11];災(zāi)害發(fā)生12 h內(nèi),受災(zāi)人員基本生活得到有效救助[12];災(zāi)后24 h為營救黃金時(shí)間[13]。因此,結(jié)合相關(guān)災(zāi)害救援研究成果及具體隧道塌方事故的調(diào)查結(jié)果,確定24 h為生命需求時(shí)間點(diǎn),12 h為生理需求時(shí)間點(diǎn),6 h為心理需求時(shí)間點(diǎn)。
另外,為結(jié)合塌方實(shí)際情況確定需求時(shí)間,對2014—2020年間22例較大隧道塌方事故進(jìn)行調(diào)研,調(diào)研結(jié)果顯示:周邊救援力量抵達(dá)時(shí)間在0~3 h內(nèi)的事故救援占18.2%,抵達(dá)時(shí)間在3~6 h內(nèi)的占63.6%,抵達(dá)時(shí)間超過6 h的占18.2%。由此可知,絕大部分的塌方事故,周邊救援力量在6 h內(nèi)均已抵達(dá)現(xiàn)場開展救援。
因此,綜合最短需求時(shí)間點(diǎn)和塌方事故調(diào)研結(jié)果2方面,將6 h作為基本救援物資的需求時(shí)間。
救援響應(yīng)時(shí)間a0,指事故發(fā)生后信息傳達(dá)延遲時(shí)間及應(yīng)急車輛、人員及物資出發(fā)前準(zhǔn)備時(shí)間之和。對2014—2020年間22例較大隧道塌方事故的救援響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行調(diào)查,調(diào)研結(jié)果顯示,救援響應(yīng)時(shí)間在2 h內(nèi)的事故救援占77.8%。由此可知,絕大部分塌方事故救援的響應(yīng)時(shí)間在2 h內(nèi),因此將2 h作為應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間上限。結(jié)合實(shí)際塌方事故調(diào)查情況,從不同救援車輛類型考慮,參照緊急醫(yī)療救援時(shí)間[14]確定救護(hù)車輛響應(yīng)時(shí)間為0.5 h,考慮緊急程度、事故上報(bào)時(shí)間及大型救援設(shè)備拆卸裝運(yùn)時(shí)間確定重載及超限車輛響應(yīng)時(shí)間為1.5 h,普通車輛按應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間上限確定為2 h。
將以受災(zāi)點(diǎn)為中心、需求時(shí)間(6 h)條件下最大資源運(yùn)輸時(shí)間為時(shí)間阻抗半徑,繪制的不規(guī)則救援覆蓋區(qū)域范圍稱為需求時(shí)間服務(wù)范圍。步驟如下:
1)將需求點(diǎn)外6 h范圍內(nèi)資源作為重點(diǎn),1級(jí)調(diào)度在該范圍內(nèi)進(jìn)行。
2)若6 h需求時(shí)間服務(wù)范圍內(nèi)資源不能滿足救援需求,則以1 h為遞增值,逐級(jí)擴(kuò)大范圍尋找新供應(yīng)點(diǎn),并對物資供應(yīng)路徑制定應(yīng)急管控預(yù)案。
3)因塌方初期無法準(zhǔn)確估計(jì)事故的危害程度及救援難度,且塌方調(diào)研顯示救援物資存在資源過剩,因此考慮資源需求量的不確定性。
假設(shè)A={Si|i=1,2,…,n}為供應(yīng)點(diǎn)集合,以第j種應(yīng)急資源為例,Φ為該種資源可選方案集合,Φ={Φs|s=1,2,…,n}。由于資源需求量的不確定性,擬采用模糊理論方法[15],用梯形模糊數(shù)表示受災(zāi)點(diǎn)的資源需求量,用α截集法做去模糊化處理,則受災(zāi)點(diǎn)對供應(yīng)點(diǎn)Si第j種資源的需求量xij如式(3)~(5)所示:
(3)
L(α)=cij+(aij-cij)α
(4)
U(α)=dij-(dij-bij)α
(5)
式中:α為截集的閾值或水平,α∈[0,1],取0.5;cij,aij,bij,dij分別為需求點(diǎn)對第j種資源梯形模糊需求的閾值參數(shù);L(α),U(α)為α截集的最小值和最大值;xij(α)為截集α的重心,這里指需求點(diǎn)對資源供應(yīng)點(diǎn)的應(yīng)急資源需求量。
1)塌方救援調(diào)度網(wǎng)絡(luò)由2種節(jié)點(diǎn)類型構(gòu)成:受災(zāi)點(diǎn)和資源供應(yīng)點(diǎn)。
2)隧道塌方事故只有1個(gè)受災(zāi)點(diǎn),多個(gè)資源供應(yīng)點(diǎn)參與物資調(diào)度。
3)需求點(diǎn)、資源供應(yīng)點(diǎn)的地理位置已知。
為取得最優(yōu)路徑,從時(shí)效性、暢通可靠性角度出發(fā),并引入需求時(shí)間約束,則路徑選擇決策的綜合評價(jià)如式(6)所示:
(6)
(7)
(8)
(9)
λt+λk=1,0≤λt≤1且0≤λk≤1
(10)
式中:r為路徑上路段數(shù);Ka為路徑上任意2節(jié)點(diǎn)間路段的暢通可靠度;p為暢通可靠度閾值;Q為道路路段車流量;C為道路通行能力。
式(7)為需求時(shí)間約束;式(8)為暢通可靠度閾值約束,本文以道路飽和度來評判暢通可靠度,當(dāng)飽和度達(dá)到C級(jí)時(shí)道路出現(xiàn)堵塞現(xiàn)象,因此取閾值p為0.4;式(9)為任意2節(jié)點(diǎn)間路段暢通可靠度計(jì)算公式。
由于普通救援物資供應(yīng)點(diǎn)多位于城市范圍內(nèi),因此路段阻抗采用考慮非機(jī)動(dòng)車輛的BPR修正模型[16];節(jié)點(diǎn)阻抗采用適用飽和度0~1.2復(fù)雜道路網(wǎng)的穩(wěn)態(tài)延誤公式。根據(jù)道路類型[17]對BPR函數(shù)待定系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定;取節(jié)點(diǎn)阻抗參數(shù)c=80 s,λ=0.45,S=3 000輛/h(假定單進(jìn)口道為2車道),x=0.8。
在最優(yōu)路徑確定基礎(chǔ)上,考慮到救援對救援時(shí)間和調(diào)度物資數(shù)量的關(guān)注程度較高,提出救援效率概念,建立資源分級(jí)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化模型。
(11)
(12)
式(11)為應(yīng)急資源的調(diào)度成本最低,包括供應(yīng)點(diǎn)的出動(dòng)費(fèi)用和運(yùn)輸物資成本;式(12)為調(diào)度方案的救援效率最高,用方案中參與調(diào)度的單個(gè)供應(yīng)點(diǎn)在單位運(yùn)輸時(shí)間內(nèi)調(diào)度的平均物資數(shù)量來體現(xiàn)。
英國心理學(xué)家理查德·懷斯曼對“正能量”有個(gè)定義:一切予人向上和希望、促使人不斷追求、讓生活變得圓滿幸福的動(dòng)力和感情。說得通俗點(diǎn),就是一種積極向上、不斷追求的精神意念、情感和動(dòng)力。
(13)
(14)
0≤xij≤Xij,j=1,2,…,m
(15)
式(13)為應(yīng)急資源的調(diào)度成本最低,包括供應(yīng)點(diǎn)的出動(dòng)費(fèi)用和運(yùn)輸物資成本;式(14)為調(diào)度方案的救援效率最高,用方案中參與調(diào)度的單個(gè)供應(yīng)點(diǎn)在單位運(yùn)輸時(shí)間內(nèi)調(diào)度的平均物資數(shù)量來體現(xiàn);式(15)為資源調(diào)度數(shù)量約束。
以榮烏高速公路營爾嶺隧道“9·30”坍塌事故為研究實(shí)例,以營爾嶺隧道為假定塌方點(diǎn),以河北省矢量路網(wǎng)圖為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),以ArcGIS軟件為平臺(tái),借助“Network Analyst”工具箱服務(wù)區(qū)分析圖層,求解需求時(shí)間服務(wù)范圍。
6 h需求時(shí)間服務(wù)范圍內(nèi)營爾嶺隧道周圍有10個(gè)應(yīng)急物資中心(距離近的物資中心視為1個(gè)),包括蔚縣、阜平縣、易縣、淶源縣、唐縣、涿州縣、保定市、容城縣、高陽縣和霸州市(代號(hào)為S1~S10)。
以重載車輛為例,救援需要2類應(yīng)急資源,分別為防護(hù)用品(Xi1)和排水機(jī)、發(fā)電機(jī)、通風(fēng)機(jī)等搶險(xiǎn)物資(Xi2)??紤]到塌方點(diǎn)的自救能力、地理?xiàng)l件、氣候因素、受災(zāi)規(guī)模及以往不同救援規(guī)模的需求情況等,結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn),設(shè)定本實(shí)例下資源的模糊需求量。設(shè)各資源供應(yīng)點(diǎn)的儲(chǔ)備量見表1,單位物資運(yùn)輸費(fèi)用(bi1,bi2)及出動(dòng)費(fèi)用(ui)見表2。
表1 各資源供應(yīng)點(diǎn)的儲(chǔ)備量Table 1 Reserves of each resource supply point
表2 各資源供應(yīng)點(diǎn)的單位物資運(yùn)輸費(fèi)用及出動(dòng)費(fèi)用Table 2 Unit material transportation costs and dispatch costs of each resource supply point
通過梯形模糊數(shù)計(jì)算,得到需求點(diǎn)對2種資源的需求量分別為(1 050,70)。由表1可知,2種資源的儲(chǔ)備總量分別為(1 600,60),說明第2類資源(Xi2)的儲(chǔ)備總量不能滿足需求,短缺的需求數(shù)量為10。因此,僅針對短缺物資Xi2,將服務(wù)范圍從6 h擴(kuò)大為7 h,則新增3個(gè)應(yīng)急物資中心(代號(hào)為S11~S13),設(shè)Xi2的資源供應(yīng)點(diǎn)儲(chǔ)備量及費(fèi)用見表3。
表3 資源供應(yīng)點(diǎn)的儲(chǔ)備量及費(fèi)用Table 3 Reserves and costs of resource supply points
由表3可知,擴(kuò)大服務(wù)范圍后,應(yīng)急物資均已滿足需求,即可停止擴(kuò)大服務(wù)范圍。將分級(jí)需求時(shí)間服務(wù)范圍合并到1個(gè)圖,應(yīng)急物資中心分布如圖1所示,簡化的道路網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。
圖1 應(yīng)急物資中心分布Fig.1 Distribution of emergency material center
圖2 簡化的道路網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Simplified road network
γj為第j種物資的換算系數(shù),從重載車輛載重考慮,取1套防護(hù)用品凈重約為6 kg,1臺(tái)搶險(xiǎn)救援設(shè)備凈重平均約為60 kg,由此確定Xi1,Xi2換算系數(shù)分別為1,10。道路車流量Q,根據(jù)2017年河北省公路交通情況調(diào)查資料,獲得具體道路的交通量數(shù)據(jù)。道路通行能力C,根據(jù)路段設(shè)計(jì)速度選取設(shè)計(jì)服務(wù)水平下對應(yīng)的設(shè)計(jì)通行能力的規(guī)范值。假設(shè)決策者給出路徑選擇的時(shí)效性、暢通可靠性權(quán)重值為(0.5,0.5)。計(jì)算得到的最優(yōu)路徑見表4。
表4 資源供應(yīng)點(diǎn)到需求點(diǎn)的最優(yōu)路徑Table 4 Optimal path from resource supply point to demand point
設(shè)計(jì)將TOPSIS法[18]引入NSGA-Ⅱ算法中,對分層調(diào)度模型求解并進(jìn)行非劣解擇優(yōu)。在NSGA-Ⅱ基礎(chǔ)上,分別假設(shè)救援效率最高、調(diào)度成本最小情況下目標(biāo)模型的最優(yōu)值、最劣值,計(jì)算非劣方案Φa與正負(fù)理想點(diǎn)的相對距離Ra,ra,最后計(jì)算方案對理想點(diǎn)的相對接近度εa。相對接近度值越大,方案越優(yōu),由此得到1組最優(yōu)資源調(diào)度方案。相對接近度計(jì)算如式(16)所示:
(16)
式中:εa為非劣方案Φa對理想點(diǎn)的相對接近度;Ra為方案Φa與正理想點(diǎn)的相對距離;ra為方案Φa與負(fù)理想點(diǎn)的相對距離。
應(yīng)用Matlab R2016a軟件在Intel i7,CPU 2.3 GHz,RAM 8 GB服務(wù)器上進(jìn)行編程計(jì)算,設(shè)置算法種群數(shù)為400,迭代次數(shù)為200,變異率為0.1,交叉率為0.7。考慮到不同救援階段的救援需求不同,針對救援初期、救援中期和救援后期,調(diào)度成本權(quán)重和救援效率權(quán)重分別為(0.25,0.75),(0.5,0.5),(0.75,0.25)。
以6 h需求時(shí)間服務(wù)范圍內(nèi)救援初期為例,帕累托(pareto)前沿如圖3所示(其他情況的pareto前沿趨勢基本一致),算法運(yùn)行時(shí)間為134.522 839 1 s。求解得到不同救援階段的最優(yōu)調(diào)度方案見表5。
表5 不同救援階段的最優(yōu)資源調(diào)度方案Table 5 Optimal resource scheduling schemes in different rescue stages
圖3 雙目標(biāo)的帕累托前沿Fig.3 Pareto front of dual-objective
因?yàn)閷儆陔x散問題,自變量為整數(shù),只有有限個(gè)解,因此pareto前沿不是1條完整的曲線。由pareto前沿分析目標(biāo)函數(shù)的因變量f1,f2關(guān)系可知,在一定范圍內(nèi)(任一范圍1~5),調(diào)度成本f1增加,救援效率f2隨之顯著提高;從總體趨勢看,由范圍1逐步變化到范圍5,救援效率f2的提升亦伴隨著調(diào)度成本f1的增加。由此可知,2者相互制約,符合實(shí)際情況。
對比6 h需求時(shí)間服務(wù)范圍內(nèi)不同救援階段的最優(yōu)調(diào)度方案可知,1級(jí)救援范圍內(nèi)的物資供應(yīng)點(diǎn)需全部出動(dòng)即S1~S10,救援初期最優(yōu)方案的救援效率較中期、后期略高,分別提高6.1%,10.0%;但救援中期、后期的最優(yōu)方案在救援成本上顯著降低,較初期分別降低30.7%,40.6%。決策者可根據(jù)不同救援階段實(shí)際需要選擇適宜的調(diào)度方案,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急資源的調(diào)度。
由于資源總量不能滿足第2類資源的需求,因此擴(kuò)大服務(wù)范圍至7 h,此時(shí)第2類資源的儲(chǔ)備總量大于短缺需求量,已經(jīng)滿足需求,停止擴(kuò)大服務(wù)范圍。此時(shí)針對第2類資源的短缺物資量,2級(jí)調(diào)度計(jì)算得到最優(yōu)方案均為:供應(yīng)點(diǎn)S11調(diào)度5個(gè)單位,供應(yīng)點(diǎn)S13調(diào)度5個(gè)單位。
3.4.1 規(guī)劃路徑基本交通管控措施
從臨時(shí)性應(yīng)急交通角度出發(fā),根據(jù)背景交通采取以下應(yīng)急管控措施:1)根據(jù)緊急程度可采取單向綠波控制,將單向組織與應(yīng)急車道相結(jié)合,確保一路暢通;2)可采取交通分流,對到達(dá)車輛進(jìn)行勸返或改道,控制進(jìn)入規(guī)劃行駛路徑的車流量;3)可采用臨時(shí)性交通渠化,或進(jìn)行左轉(zhuǎn)交通組織,減少?zèng)_突點(diǎn)和延誤;4)可臨時(shí)限制大型車輛駛?cè)耄?)在交叉口組織人員指揮交通使其他車輛讓行應(yīng)急車輛,使應(yīng)急車輛優(yōu)先通過。
3.4.2 關(guān)鍵路段或交叉口具體交通管控措施
根據(jù)調(diào)查交通量數(shù)據(jù)顯示,路網(wǎng)中25-24,37-25,39-38,21-12,58-56路段交通量較大,易出現(xiàn)交通擁擠。根據(jù)表4最優(yōu)路徑方案,25-24屬于規(guī)劃行駛路徑,即一旦該路段擁堵,對救援時(shí)間影響最大,因此對該路段及周邊交叉口進(jìn)行應(yīng)急交通管控。
將供應(yīng)點(diǎn)出發(fā)到需求點(diǎn)的交通流向視為疏導(dǎo)方向(即節(jié)點(diǎn)25駛向節(jié)點(diǎn)24),節(jié)點(diǎn)25為淶淶高速與G234交叉的易縣立交橋,為保障路段25-24暢通行駛,對節(jié)點(diǎn)25制定臨時(shí)應(yīng)急管控措施如下:
1)由于節(jié)點(diǎn)25為立交入口處,因此駛?cè)胲嚵髁枯^大是造成路段25-24擁堵的主要因素之一,因此在立交入口處允許應(yīng)急車輛優(yōu)先駛?cè)?,并禁止特定車型如危險(xiǎn)品車輛或大型客貨車駛?cè)耄拗破胀ㄜ囕v駛?cè)霐?shù)量或暫時(shí)封閉入口通道,待擁堵狀況緩解或擁堵車流消散后再恢復(fù)正常交通。
2)由于路段37-25與路段25-24同為擁擠路段,推測37-25路段繼續(xù)直行車流量較大,是造成25-24路段擁擠的另一主要因素,因此在37-25高速路段及更遠(yuǎn)高速路段上,通過LED交通誘導(dǎo)屏發(fā)布前方擁擠路段交通信息,促使更多車輛在節(jié)點(diǎn)25處提前駛出高速,實(shí)現(xiàn)交通分流。
1)提出需求時(shí)間概念,將需求時(shí)間服務(wù)范圍分級(jí)調(diào)度與應(yīng)急交通管控預(yù)案相結(jié)合,可充分滿足應(yīng)急物資的供應(yīng)需求,有效保障救援時(shí)間,對應(yīng)急資源調(diào)度方案制定及救援實(shí)施具有一定實(shí)用性。
2)考慮時(shí)效性和路徑暢通可靠性,建立帶需求時(shí)間約束和可靠度閾值約束的路徑?jīng)Q策模型;針對救援時(shí)間和調(diào)度物資數(shù)量提出救援效率概念,建立調(diào)度成本最小、救援效率最高的雙目標(biāo)優(yōu)化模型,在NSGA-Ⅱ算法基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)引入TOPSIS法求解最優(yōu)調(diào)度方案。
3)相較于貫穿型塌方,空腔型塌方的圍巖有一定自穩(wěn)能力且有穩(wěn)定空腔,有一定存活空間,存活幾率較大,因此對空腔型隧道塌方的救援研究適用性更好。
中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)2021年1期