宋嘉寶 姜雪 張培紅

(東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院 沈陽(yáng) 110819)

0 引言

醫(yī)院類(lèi)建筑內(nèi)人員高度密集，病患人員應(yīng)急反應(yīng)能力及行為能力存在特殊性，加之對(duì)醫(yī)院環(huán)境的不熟悉，醫(yī)院火災(zāi)中人員疏散難度增加。在經(jīng)過(guò)疏散路徑優(yōu)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)行智能疏散誘導(dǎo)，對(duì)于提高醫(yī)院火災(zāi)中人員疏散安全具有重要的意義。近年來(lái)，中外學(xué)者利用實(shí)體物理模型和計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬技術(shù)相結(jié)合的方法，進(jìn)行了大量有關(guān)疏散路徑優(yōu)化決策的研究。張新偉等[1]建立了基于改進(jìn)的自適應(yīng)蟻群算法的應(yīng)急疏散路徑優(yōu)化模型，開(kāi)發(fā)了基于油氣管道典型事故后果分析的城鎮(zhèn)大規(guī)模應(yīng)急疏散決策優(yōu)化系統(tǒng)平臺(tái)。傅軍棟等[2]、江奎東等[3]、SINGHAL K等[4]利用蟻群算法，實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)中疏散路線的優(yōu)化。張?zhí)K英等[5]、劉勇等[6]調(diào)整了蟻群算法啟發(fā)函數(shù)中初始信息素分布情況，對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了路徑的動(dòng)態(tài)規(guī)劃。張瑋等[7]提出改進(jìn)煙花-蟻群混合算法求解最優(yōu)路徑。張?zhí)K英等[8]添加了雙向搜索策略并結(jié)合A*算法改進(jìn)初始信息素分布，提出了一種改進(jìn)雙向蟻群算法。賈進(jìn)章等[9]、LIANG Y等[10]基于遺傳-蟻群算法求解火災(zāi)時(shí)期人員疏散最優(yōu)路徑。王鉀等[11]提出一種融合量子進(jìn)化算法的改進(jìn)蟻群算法用于消防疏散路徑規(guī)劃。王培良等[12]、KAMALAKANNAN R等[13]提出了蟻群-元胞優(yōu)化算法，加快了搜索速度，增大了優(yōu)化算法的解空間。近年來(lái)，BIM技術(shù)在疏散路徑規(guī)劃中也逐漸得到了廣泛應(yīng)用，LI N等[14]設(shè)計(jì)了環(huán)境感知信標(biāo)部署算法，利用BIM提供傳感領(lǐng)域幾何信息，并用啟發(fā)式算法研究急救者和受困者的定位模式。周鵬等[15]利用BIM技術(shù)，結(jié)合自適應(yīng)蟻群算法對(duì)建筑消防疏散路徑進(jìn)行規(guī)劃。喻敏等[16]、吳水根等[17]利用Pathfinder和Pyrosim等仿真軟件進(jìn)行了疏散路徑規(guī)劃。

已有的研究，一般需要人工實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建，因此需要花費(fèi)大量時(shí)間，一定程度上影響了基于疏散路徑優(yōu)化算法的智能疏散誘導(dǎo)技術(shù)的推廣和應(yīng)用。本文利用BIM技術(shù)的信息化特點(diǎn)，對(duì)Revit進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)對(duì)于復(fù)雜建筑空間節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)三維信息數(shù)據(jù)的智能獲取，自動(dòng)生成節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，減少建模所需時(shí)間，提高基于自適應(yīng)蟻群算法的疏散路徑優(yōu)化模型的運(yùn)行效率。

1 醫(yī)院中人員疏散行為特點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)分析

醫(yī)院中人員構(gòu)成復(fù)雜，有醫(yī)護(hù)工作者、病患、陪護(hù)人員、其他人員(后勤工作者、消防員等)等不同行為特點(diǎn)的人群。人群的年齡、性別以及身體狀況等因素影響其在疏散中的逃生能力以及反應(yīng)判斷能力。通過(guò)某醫(yī)院實(shí)地觀察測(cè)試，獲得人員步行速度及反應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)，結(jié)果整理如表1所示?？梢钥闯?，相對(duì)于正常的成年人，老年和兒童患者的行動(dòng)力差、決策能力低，所需疏散反應(yīng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，因此，對(duì)醫(yī)院類(lèi)建筑進(jìn)行基于疏散路徑優(yōu)化的智能誘導(dǎo)具有重要意義。

表1 醫(yī)院中疏散時(shí)人員步行速度

2 基于Revit的空間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的智能構(gòu)建

為了實(shí)現(xiàn)智能、快速生成自適應(yīng)蟻群算法疏散路徑規(guī)劃所需要的疏散節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)Revit 2018進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，創(chuàng)建智能疏散模塊，并生成新建數(shù)據(jù)庫(kù)插件。

某醫(yī)院急診病房樓總建筑面積38萬(wàn)m2，占地面積2.35萬(wàn)m2，共17層，地下1層，標(biāo)準(zhǔn)層5～18層層高約為3.6 m，整體建筑高度約為69 m。根據(jù)《綜合醫(yī)院建筑設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB 51039—2014)以及《消防安全疏散標(biāo)志設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定，在超過(guò)20 m的安全過(guò)道中需要設(shè)置疏散標(biāo)識(shí)，且標(biāo)識(shí)間距小于20 m，在安全出口處需要設(shè)置疏散標(biāo)識(shí)。以此為依據(jù)，在Revit平臺(tái)上構(gòu)建該醫(yī)院急診大樓一樓的三維模型，繪制疏散節(jié)點(diǎn)，包括根節(jié)點(diǎn)(出口)、源節(jié)點(diǎn)(人員疏散起點(diǎn))、中間節(jié)點(diǎn)(走廊通道、樓梯口節(jié)點(diǎn)等)，如圖1所示。

圖1 某三甲醫(yī)院門(mén)診一樓Revit模型及疏散節(jié)點(diǎn)繪制

利用Revit平臺(tái)的Filtertype函數(shù)，辨識(shí)安全出口及疏散通道上的障礙物，實(shí)現(xiàn)對(duì)每一個(gè)不同類(lèi)型的疏散節(jié)點(diǎn)，包括源節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)的篩選。通過(guò)注冊(cè)wpf命令，調(diào)用LocatedCmd_CanExecuted函數(shù)不斷喚醒線程，實(shí)時(shí)監(jiān)聽(tīng)用戶所選中的疏散節(jié)點(diǎn)，將疏散節(jié)點(diǎn)的信息以定位視圖(見(jiàn)圖2)及文字的方式(見(jiàn)圖3)呈現(xiàn)出來(lái)，檢查和核對(duì)所建立數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)信息，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題可以及時(shí)修正，更新數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖2 節(jié)點(diǎn)35的鄰節(jié)點(diǎn)

點(diǎn)擊圖3右上角的“生成報(bào)表”控件，可以將所有節(jié)點(diǎn)的各項(xiàng)信息整理成數(shù)據(jù)庫(kù)，即自適應(yīng)蟻群算法路徑優(yōu)化所需要的數(shù)據(jù)庫(kù)，如圖4所示，將表格以“.xls”格式保存到電腦中任意位置進(jìn)行下一步運(yùn)算。

圖3 新建數(shù)據(jù)庫(kù)模塊

3 某醫(yī)院急診病房一樓疏散路徑優(yōu)化案例應(yīng)用

基于Revit的空間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建及其與路徑優(yōu)化算法接口的流程見(jiàn)圖5。Revit 通過(guò)“.addin”文件識(shí)別和加載路徑優(yōu)化自適應(yīng)蟻群算法軟件作為外部插件，命名為“路徑優(yōu)化”模塊。進(jìn)入該模塊后，打開(kāi)如圖4構(gòu)建的空間節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用自適應(yīng)蟻群算法，得到疏散路徑優(yōu)化方案。

圖4 自動(dòng)生成的適用于疏散路徑優(yōu)化算法的節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)(部分)

按照?qǐng)D5所示流程，根據(jù)該醫(yī)院建筑結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，自動(dòng)生成疏散空間網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，總共112個(gè)節(jié)點(diǎn)。其中，源節(jié)點(diǎn)32個(gè)、中間節(jié)點(diǎn)74個(gè)、根節(jié)點(diǎn) 6個(gè)，分別代表醫(yī)院的北門(mén)(59號(hào)節(jié)點(diǎn))、西1門(mén)(26號(hào)節(jié)點(diǎn))、西2門(mén)(89號(hào)節(jié)點(diǎn))、東北門(mén)(83號(hào)節(jié)點(diǎn))、東南門(mén)(65號(hào)節(jié)點(diǎn))和西南門(mén)(1號(hào)節(jié)點(diǎn))。

圖5 基于Revit的空間網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建及路徑優(yōu)化流程

設(shè)置蟻群算法初始參數(shù)，取α=0.5、β=1、ρ=0.1，進(jìn)行1 000次迭代，在不考慮其他影響因素的前提下，假設(shè)沒(méi)有發(fā)生火災(zāi)，利用蟻群算法計(jì)算程序[18]，得出了路徑優(yōu)化結(jié)果如圖6所示。

圖6 無(wú)火條件下醫(yī)院疏散路徑優(yōu)化決策結(jié)果

分別假設(shè)醫(yī)院6個(gè)出口大門(mén)附近的1、26、59、65、83、89號(hào)節(jié)點(diǎn)為起火點(diǎn)，其他初始參數(shù)設(shè)置不變，可以得到火災(zāi)情況下疏散路徑優(yōu)化結(jié)果。59號(hào)節(jié)點(diǎn)為醫(yī)院正門(mén)，以其為例，疏散結(jié)果和疏散標(biāo)識(shí)方向示意如圖7所示。

圖7 以59號(hào)節(jié)點(diǎn)為例，火災(zāi)情況下醫(yī)院疏散路徑優(yōu)化決策結(jié)果

統(tǒng)計(jì)有火和無(wú)火條件下路徑優(yōu)化決策結(jié)果，得到在不同條件下路徑規(guī)劃時(shí)，各個(gè)出口的疏散節(jié)點(diǎn)選擇情況，通過(guò)每個(gè)出口的節(jié)點(diǎn)選擇數(shù)量計(jì)算得到不同出口疏散的人員通過(guò)率，如圖8所示。

由圖8可以看出，在無(wú)火情況下，醫(yī)院中59號(hào)節(jié)點(diǎn)的通過(guò)率較高為23.08%，而89號(hào)節(jié)點(diǎn)的通過(guò)率較低為14.42%。與無(wú)火情況相比，當(dāng)醫(yī)院的6個(gè)出口中有1個(gè)起火而不可通過(guò)后，其他5個(gè)出口的通過(guò)率發(fā)生改變，且通過(guò)路徑優(yōu)化后每個(gè)出口的通過(guò)率較為平均，避免了人員疏散時(shí)在某個(gè)出口過(guò)于集中的情況，合理分配每個(gè)出口通過(guò)的人數(shù)，從而提高疏散效率。

圖8 有火和無(wú)火條件下各個(gè)出口人員通過(guò)率

統(tǒng)計(jì)無(wú)火災(zāi)以及發(fā)生火災(zāi)時(shí)醫(yī)院內(nèi)各個(gè)源節(jié)點(diǎn)至根節(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度，得到在無(wú)火條件和有火條件下，各最優(yōu)疏散方案中最長(zhǎng)疏散路徑的長(zhǎng)度。

根據(jù)表1中醫(yī)院人員步行速度，取患病女性(中青年)的步行速度為中值進(jìn)行計(jì)算，疏散速度為0.85 m/s，假設(shè)疏散總?cè)藬?shù)為2 500人，按照各個(gè)出口人員通過(guò)率能夠計(jì)算得到每個(gè)出口的通過(guò)人數(shù)，人員密度0.97人/m2，流動(dòng)系數(shù)取1.5人/(m·s)，全體人員完成安全疏散行動(dòng)的時(shí)間t受到行走時(shí)間tW和通過(guò)出口或通道的時(shí)間tP影響，其計(jì)算公式為

(1)

(2)

式中，tW為行走時(shí)間，s；L為人員從初始位置行走至疏散安全出口的距離，m；v為人的行走速度，m/s；tP為通過(guò)出口或通道的時(shí)間，s；P為在出口或通道處排隊(duì)通過(guò)的總?cè)藬?shù)；W為出口寬度，m；D為出口流動(dòng)系數(shù)，人/(m·s)。

通過(guò)上式計(jì)算得到在有火或者無(wú)火條件下，最長(zhǎng)的人員疏散行動(dòng)時(shí)間，結(jié)果如表2所示。

表2 疏散行動(dòng)時(shí)間

從表2中可以看出，在7種情況下，均存在tW>tP的關(guān)系，說(shuō)明醫(yī)院內(nèi)人員到達(dá)出口時(shí)，其它人員已經(jīng)通過(guò)離開(kāi)，疏散行動(dòng)時(shí)間由最遠(yuǎn)點(diǎn)的人員行走時(shí)間tW決定，結(jié)果說(shuō)明疏散中沒(méi)有人員滯留現(xiàn)象出現(xiàn)，疏散路徑規(guī)劃合理。

4 結(jié)論

通過(guò)實(shí)地觀測(cè)和調(diào)研，分析了醫(yī)院中不同行為特點(diǎn)人員疏散的步行速度和疏散反應(yīng)時(shí)間。結(jié)合BIM技術(shù)，利用Revit二次開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)空間網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，并與人員疏散路徑優(yōu)化算法進(jìn)行融合，以某醫(yī)院建筑一層為例，進(jìn)行了大規(guī)模人員應(yīng)急疏散優(yōu)化的案例應(yīng)用。結(jié)果表明：

(1)相對(duì)于正常的成年人，老年患者和兒童的行動(dòng)力較差，疏散決策反應(yīng)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。

(2)直接利用Revit三維模型的信息化特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，實(shí)現(xiàn)了空間節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)數(shù)據(jù)的智能獲取、數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng)生成和在線監(jiān)聽(tīng)，及其與路徑優(yōu)化模塊的數(shù)據(jù)傳遞，提高了路徑優(yōu)化算法的建模和計(jì)算速度。

(3)通過(guò)醫(yī)院火災(zāi)疏散實(shí)例，驗(yàn)證了基于Revit的空間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的有效性，可以直接提取疏散節(jié)點(diǎn)信息，并自動(dòng)獲取鄰節(jié)點(diǎn)應(yīng)用于規(guī)劃疏散路線，有效避免疏散時(shí)容易出現(xiàn)的擁擠、混亂等現(xiàn)象。