陳明仙

(福建船政交通職業(yè)學(xué)院 安全與環(huán)境學(xué)院, 福建 福州 350007)

0 引言

海底隧道火災(zāi)是其運(yùn)營(yíng)期需要防范的主要風(fēng)險(xiǎn)之一， 由于兼具地下工程、 水下工程和公路工程等多重屬性， 對(duì)疏散提出了更高的要求. 在火災(zāi)發(fā)生后， 部分區(qū)域交通阻塞， 人員棄車逃生， 車輛疏散和人員疏散需要同時(shí)開(kāi)展， 火災(zāi)進(jìn)入人車混合疏散情景. 此時(shí)， 車內(nèi)外人員均受到以CO為代表的有毒有害煙氣影響， 此時(shí)的疏散不僅需要考慮車輛和人員疏散時(shí)間最短， 同時(shí)還要評(píng)估車內(nèi)外人員煙氣傷害是否超限， 否則應(yīng)急過(guò)程將中止， 人員受到傷害甚至死亡. 在這種特殊的交通工程中， 如何開(kāi)展火災(zāi)情景下的人車混合疏散已成為一個(gè)急需解決的問(wèn)題.

針對(duì)區(qū)域人車混合疏散問(wèn)題， Nathan 等[1]進(jìn)行了島嶼區(qū)域海嘯人員和車輛疏散策略選擇模型的研究.

Chao等[2]進(jìn)行車輛行人混合交通流仿真. 劉毅等[3]分析地鐵空間受困人員疏散路徑選擇行為， 構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型確定主要影響因素. 宗欣露[4]提出基于蟻群算法和粒子群算法的人車混合疏散模型， 應(yīng)用于大型體育場(chǎng)及其周邊路網(wǎng)集成環(huán)境， 討論不同行人比例的人車混合疏散效果. 劉緬芳[5]討論校園人車混合交通流的特征， 基于元胞自動(dòng)機(jī)構(gòu)建疏散模型.

通過(guò)上述研究成果分析可知， 現(xiàn)有的疏散模型主要考慮了常規(guī)區(qū)域及空間內(nèi)人的行為、 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、 網(wǎng)絡(luò)流和危險(xiǎn)分區(qū)等因素， 而考慮火災(zāi)混合疏散情景階段動(dòng)態(tài)變化的有毒有害物質(zhì)影響(如CO、 煙氣等)的研究鮮見(jiàn). 鑒于此， 本文結(jié)合海底隧道應(yīng)急特性， 以海底隧道路網(wǎng)應(yīng)急資源容許和人員傷害閾值容許為約束條件， 基于動(dòng)態(tài)情景信息構(gòu)建人車疏散時(shí)間最短的人車混合疏散優(yōu)化模型， 并設(shè)計(jì)改進(jìn)蟻群算法(ant colony algorithm， ACA)進(jìn)行求解. 仿真應(yīng)用表明， 該模型能夠?qū)崿F(xiàn)人車疏散路徑優(yōu)化和避免CO吸入超限， 提升海底隧道火災(zāi)疏散效率， 降低人員傷害.

1 模型構(gòu)建

在海底隧道火災(zāi)事故應(yīng)急疏散過(guò)程中， 經(jīng)過(guò)車輛疏散階段， 在二次事故、 交通流突變、 局部交通控制失效等因素影響下， 部分區(qū)域車輛陷入擁堵， 人員棄車逃生， 進(jìn)入“人車混合疏散”情景[6]. 在此過(guò)程中， 疏散路網(wǎng)可用度、 路徑CO濃度、 路徑擁堵程度、 疏散出口是否可用等情景要素信息動(dòng)態(tài)變化， 必須系統(tǒng)考慮. 因此， 對(duì)于海底隧道火災(zāi)事故中的人車混合疏散情景下的疏散問(wèn)題， 除了考慮車輛、 人員應(yīng)急演變通用特征外， 還須考慮如何實(shí)現(xiàn)疏散過(guò)程時(shí)間最短， 滿足疏散過(guò)程海底隧道路網(wǎng)應(yīng)急資源容許度和人員傷害閾值等約束條件， 構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)情景信息的人車混合疏散模型[4-5].

1.1 目標(biāo)函數(shù)

基于情景演變過(guò)程分析， 海底隧道人車混合應(yīng)急疏散是一個(gè)涉及到人員傷害、 疏散時(shí)間、 疏散路徑等因素的復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題， 其總目標(biāo)為疏散總體安全成本最小， 即在煙氣不超限的前提下， 自由疏散車輛、 自由疏散人員整體疏散時(shí)間最短. 車輛疏散時(shí)間最短目標(biāo)和人員疏散時(shí)間最短目標(biāo)公式如下.

(1)

(2)

1.2 約束條件

在人車疏散過(guò)程中， 疏散分區(qū)隨著情景演進(jìn)擁堵?tīng)顩r動(dòng)態(tài)變化， 此背景下的不同疏散方案均應(yīng)考慮路徑是否可用(處于非擁堵?tīng)顟B(tài))， 且路徑流量不可超過(guò)路網(wǎng)的承載能力， 才能保證疏散的持續(xù)進(jìn)行. 通過(guò)路徑長(zhǎng)度和給定行人(車輛)疏散速度計(jì)算路徑(i,j)的疏散時(shí)間和保證路徑(i,j)實(shí)際行人(車輛)流量低于路徑承載能力的約束條件[4, 7]如下式.

(3)

(4)

同時(shí)， 疏散情景過(guò)程要求所有疏散車輛內(nèi)人員、 自由疏散人員的CO攝入量不超過(guò)閾值. 對(duì)所有攝入的煙氣傷害不超限， 且在滿足其他約束時(shí)最低， 則一方面確保人員傷害最低， 另一方面使疏散過(guò)程可繼續(xù)[8]. CO攝入不超限的約束條件如下式.

(5)

式中：rij為路徑上人員單位時(shí)間CO攝入量, cm3·(m3·s)-1；Rz基于美國(guó)工業(yè)衛(wèi)生協(xié)會(huì)ACGIH的化學(xué)物質(zhì)閾限值標(biāo)準(zhǔn)， 考慮疏散行為、 暴露時(shí)間等因素[9]， 按下式計(jì)算.

(6)

為滿足人車疏散要求， 應(yīng)對(duì)不同區(qū)域的車輛進(jìn)行個(gè)性化誘導(dǎo)， 動(dòng)態(tài)更新路網(wǎng)信息， 避開(kāi)擁塞路段； 對(duì)不同區(qū)域的人員進(jìn)行誘導(dǎo)， 充分運(yùn)用人通和車通， 考慮不同擁塞程度對(duì)于疏散速度與時(shí)間的影響， 使車輛、 人員所選路線在約束條件下的總疏散成本最低.

2 模型求解

ACA具有魯棒性好、 分布式計(jì)算、 收斂快等優(yōu)點(diǎn)， 對(duì)多目標(biāo)約束下的路徑優(yōu)化有很好的適應(yīng)性和應(yīng)用效果. 海底隧道人車混合疏散路徑尋優(yōu)過(guò)程與蟻群路徑尋優(yōu)過(guò)程有高度的相似性， 可根據(jù)海底隧道特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)， 發(fā)揮其解決動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)勢(shì). 基于ACA算法對(duì)啟發(fā)式信息中的螞蟻與出口的距離、 疏散過(guò)程中路徑人車流量影響等因素進(jìn)行改進(jìn)， 可提高尋優(yōu)效率與算法性能， 使其更符合模型特性， 更具針對(duì)性.

2.1 禁忌規(guī)則

在人車混合疏散過(guò)程中， 各節(jié)點(diǎn)間的連接由海底隧道的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)決定， 此時(shí)路網(wǎng)乃非復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)， 為避免仿真蟻尋徑失敗， 應(yīng)設(shè)計(jì)新的禁忌規(guī)則. 同時(shí)， 在車輛疏散中， 由于部分區(qū)域擁塞， 螞蟻應(yīng)避開(kāi)該部分路段與節(jié)點(diǎn)， 可用路網(wǎng)規(guī)模變小， 因此， 允許螞蟻有限制地重復(fù)訪問(wèn)已訪問(wèn)節(jié)點(diǎn).

2.2 啟發(fā)式信息

考慮海底隧道的特殊結(jié)構(gòu)， 在人車混合疏散過(guò)程中， 螞蟻路徑選擇除需考慮疏散路徑長(zhǎng)度， 還需考慮路徑CO濃度、 路徑疏散流量、 螞蟻與出口距離等要素[4, 10-11].

1) 螞蟻與出口距離影響. 在人車混合疏散過(guò)程中， 人車的疏散出口主要包括隧道左線、 右線和服務(wù)隧道的出入口共6個(gè)， 為使螞蟻能快速找到出口、 減少尋徑不確定性， 將螞蟻與第n個(gè)出口的距離引入啟發(fā)式信息， 使螞蟻的搜索更具方向性， 加快收斂過(guò)程.

2) CO濃度. 人車混合疏散階段需分別考慮車輛內(nèi)人員和步行疏散人員的CO濃度傷害情況， 計(jì)算車輛和人員在疏散過(guò)程的煙氣傷害， 螞蟻優(yōu)先選擇CO濃度低的路徑， 減少傷害.

3) 路段長(zhǎng)度及擁堵程度對(duì)于人、 車疏散效率的影響. 除考慮路徑長(zhǎng)度對(duì)路徑選擇的影響外， 同時(shí)考慮該路徑擁堵程度對(duì)路徑選擇的影響. 路徑(i,j)上第k個(gè)疏散個(gè)體的疏散時(shí)間與擁堵程度成正比， 即路段擁堵程度越高， 其疏散速度越低， 則疏散時(shí)間越長(zhǎng).

對(duì)于模擬車輛或行人的螞蟻， 啟發(fā)式信息均為：

(7)

式中：ηij為路徑(i,j)上的啟發(fā)式信息；k為疏散出口的個(gè)數(shù)；Dij為車輛、 行人在疏散路徑(i,j)上的危險(xiǎn)值；dk為車輛、 行人位置與出口k的距離.

2.3 轉(zhuǎn)移規(guī)則

螞蟻的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移概率按照下式計(jì)算.

(8)

對(duì)于分別代表疏散人員和車輛的螞蟻， 確定Wk應(yīng)分別考慮路徑可用性， 在人車混合疏散階段， 人通車輛無(wú)法通行， 且部分車通和車道已阻塞不可用， 代表車輛螞蟻只能訪問(wèn)可用車行疏散網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)； 對(duì)于代表自由疏散人員的螞蟻， 人通和車通均可使用， 即可使用全部疏散路網(wǎng)[11-12].

2.4 信息更新策略

當(dāng)螞蟻k從節(jié)點(diǎn)i轉(zhuǎn)移到節(jié)點(diǎn)j后， 路徑(i,j)上的信息素增量按下式進(jìn)行更新[7, 12]：

τij(t+1)=(1-ρ)τij(t)+Δτij(t)

(9)

(10)

3 人車混合疏散案例仿真

結(jié)合翔安海底隧道火災(zāi)案例， 應(yīng)用人車混合疏散模型進(jìn)行仿真. 翔安海底隧道是中國(guó)大陸地區(qū)第一條海底隧道， 長(zhǎng)6.05 km， 雙向6車道， 左右雙行車通道并設(shè)有中間應(yīng)急保障通道， 共設(shè)12處人行橫通和5處車行橫通， 橫通間距300 m[13]. 基于隧道應(yīng)急信息監(jiān)控、 應(yīng)急交通誘導(dǎo)和應(yīng)急處置的需要， 建立較為完備的應(yīng)急系統(tǒng)： 設(shè)置了國(guó)內(nèi)最大斷面的泡沫-水噴霧聯(lián)用滅火系統(tǒng)， 在隧道左側(cè)壁頂部以25 m為間隔設(shè)置自動(dòng)噴淋設(shè)施， 與火災(zāi)探測(cè)器聯(lián)動(dòng)開(kāi)啟； 隧道右側(cè)壁每隔50 m設(shè)置消防箱. 假設(shè)一輛客車在隧道中部62號(hào)消防箱處發(fā)生自燃， 當(dāng)車輛疏散未完全達(dá)到預(yù)定目標(biāo)， 則火災(zāi)演變至人車混合疏散情景， 2號(hào)車通堵塞， 車輛無(wú)法通行.

3.1 構(gòu)建簡(jiǎn)化OD路網(wǎng)

根據(jù)翔安海底隧道的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)， 由左線、 右線、 應(yīng)急保障通道、 人通、 車通和出口構(gòu)建疏散網(wǎng)絡(luò). 為使模型運(yùn)算方便， 將疏散網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化為：

G=(V,E,f)

(11)

式中：V是由疏散起始點(diǎn)、 過(guò)程點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)構(gòu)成的集合；E是疏散路徑網(wǎng)絡(luò)化的節(jié)點(diǎn)連接邊；f是V×V上的映射.

根據(jù)隧道內(nèi)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)， 獲取各路徑上的CO濃度、 擁塞程度、 流量等動(dòng)態(tài)信息. 為簡(jiǎn)化函數(shù)計(jì)算， 構(gòu)建簡(jiǎn)化交通起止點(diǎn)的路網(wǎng)(origin destination， OD). 其中， 人、 車輛出口共有6個(gè)， 即左線、 右線和應(yīng)急通道的兩端， 當(dāng)發(fā)生局部擁塞或CO超限時(shí)， 可能導(dǎo)致部分出口不可用. 用數(shù)字表示海底隧道各節(jié)點(diǎn)， 用帶圈數(shù)字表示各相鄰節(jié)點(diǎn)形成的路段， 如圖1所示.

圖1 簡(jiǎn)化OD路網(wǎng)Fig.1 Simplified OD road network

3.2 模擬疏散

結(jié)合前人研究成果， 根據(jù)海底隧道特點(diǎn)， 設(shè)置蟻群參數(shù)[7-8, 14-15]：m=30，Ncmax=100，α=0.9，β=0.6，ρ=0.8. 設(shè)定車輛疏散速度vv=4.5 m·s-1， 人群疏散速度vp=1.8 m·s-1.

運(yùn)用MATLAB9.5平臺(tái)編制模型求解程序， 運(yùn)算可得海底隧道其他各核心區(qū)域的人、 車疏散方案如圖2、 表1所示.

圖2 核心區(qū)域的疏散誘導(dǎo)路徑圖Fig.2 Evacuation guidance route of core region

表1 疏散路徑信息表

3.3 結(jié)果分析

從圖2和表1可看出， 疏散核心區(qū)域內(nèi)人、 車誘導(dǎo)路徑累計(jì)攝入值均在閾值范圍內(nèi). 其中， 模擬人群的螞蟻在路徑計(jì)算時(shí)共避開(kāi)了閾值超限路徑共8 834次； 車輛疏散路徑避開(kāi)了擁塞的2號(hào)車通. 同時(shí)， 模擬車輛的螞蟻在路徑計(jì)算時(shí)共避開(kāi)了閾值超限路徑共829次. 與傳統(tǒng)靜態(tài)式的疏散方案相比， 不同區(qū)域上的車輛和人員并未全部選擇就近出口， 也未同時(shí)選擇同一出口， 避免了同一路徑或同一出口的擁堵情景， 保證了人員的健康和疏散過(guò)程的有序進(jìn)行.

將模型輸出的核心區(qū)域疏散方案進(jìn)行對(duì)比分析可知 ， 雖然區(qū)域間隔并非很大， 但由于路徑長(zhǎng)度、 路徑上CO濃度和路徑擁堵的約束， 對(duì)不同區(qū)域選取了不同的路徑和出口， 保證了約束的有效性.

4 結(jié)語(yǔ)

1) 在海底隧道火災(zāi)人車疏散情景中， 結(jié)合海底隧道結(jié)構(gòu)特點(diǎn)， 確定以車內(nèi)外人員煙氣不超限、 車流和人流不超路徑容許載荷為約束條件， 構(gòu)建疏散時(shí)間最短、 總疏散安全成本最低的優(yōu)化模型.

2) 基于模型需求和海底隧道人車疏散情景要素， 對(duì)啟發(fā)式信息中的螞蟻與出口的距離、 疏散過(guò)程中路徑人車流量影響等因素進(jìn)行改進(jìn)， 確定算法的其他規(guī)則要素， 提高尋優(yōu)效率與算法性能.

3) 仿真算例結(jié)果在實(shí)現(xiàn)疏散時(shí)間最短的同時(shí)， 避開(kāi)了閾值超限路徑和車輛擁塞通道， 對(duì)不同區(qū)域選取了不同的路徑和出口， 避免人員煙氣傷害超限， 使疏散過(guò)程有序進(jìn)行.

4) 人車混合疏散應(yīng)急決策過(guò)程中， 疏散路徑優(yōu)化除文中的影響因素外， 還需考慮應(yīng)急指令傳遞、 接收和執(zhí)行等因素， 后續(xù)研究將納入這些因素.