華 瑩，何 軍，趙金城，鄒杰新，張菁菁，阮詩鵬

(上海交通大學(xué) 土木工程系；上海市公共建筑和基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化運維重點實驗室，上海 200240)

超高層建筑廣泛采用復(fù)雜多變的框架-核心筒結(jié)構(gòu)形式，施工過程中對模架裝備要求極高.上海建工集團自主研發(fā)的鋼柱筒架交替支撐式液壓爬升整體鋼平臺模架體系，在上海中心大廈、白玉蘭廣場、靜安大中里及南京金鷹天地廣場等項目中取得了良好的應(yīng)用效果[1].

目前已有對整體鋼平臺體系的施工技術(shù)、結(jié)構(gòu)性能等的研究.駱艷斌等[2]考慮建筑結(jié)構(gòu)剛度的不確定性，對超高層建筑整體鋼平臺模板體系的風(fēng)振響應(yīng)區(qū)間進行了分析.徐偉等[3]假定結(jié)構(gòu)響應(yīng)為泊松分布，對整體鋼平臺模板體系的動力可靠度做了區(qū)間估計.龔劍等[4]對上海中心大廈采用的筒架支撐式液壓爬升整體鋼平臺模架體系的設(shè)計和施工技術(shù)進行了詳細介紹.Yang等[5]基于上海中心大廈整體鋼平臺體系的有限元模型，對風(fēng)荷載作用的力學(xué)響應(yīng)做了分析.王玄玄等[6]開發(fā)Revit-Abaqus模型轉(zhuǎn)換接口對超高層建筑施工整體鋼平臺進行了三維建模和結(jié)構(gòu)分析.

實際上除了鋼平臺體系本身的結(jié)構(gòu)安全，超高空作業(yè)、工序穿插、上下立體交叉作業(yè)形成的復(fù)雜施工環(huán)境，給施工人員帶來了高度的風(fēng)險，因而施工人員的安全也面臨著巨大的管理難度.但是，針對施工現(xiàn)場人員安全疏散管理的研究還很薄弱.Said等[7]基于智能體的模擬框架分析了建筑施工人員的緊急疏散問題.Meouche等[8]開發(fā)了一種空間風(fēng)險模型生成最小風(fēng)險的施工人員疏散路徑.Kim等[9]基于4維建筑信息模型(BIM)提出一個框架，根據(jù)不斷變化的施工現(xiàn)場自動生成每天的疏散路徑.Hua等[10]提出了考慮風(fēng)險區(qū)域影響的施工現(xiàn)場人員疏散分析方法，實現(xiàn)了定量風(fēng)險評估和人員疏散模擬的結(jié)合.然而尚無超高層建筑施工鋼平臺體系的人員疏散問題的研究.

因此，有必要對鋼平臺體系中的風(fēng)險和施工人員疏散過程展開研究，分析復(fù)雜施工環(huán)境中人員緊急疏散的過程和規(guī)律.本文提出一種考慮危險區(qū)域風(fēng)險隨機性的超高層建筑施工鋼平臺人員疏散模型，通過危險區(qū)域劃分及風(fēng)險聯(lián)合概率評估，建立基于風(fēng)險概率的元胞自動機疏散模型，并應(yīng)用于某超高層建筑施工項目中.

1 考慮風(fēng)險隨機性的超高層建筑施工鋼平臺人員疏散模型

工程項目具有高度的不確定性，即隨機性、模糊性及未確知性.隨機性是指事件是否出現(xiàn)的不確定性，原因在于發(fā)生條件的不充分.模糊性是指事件概念的不確定性，原因在于難以劃分明確的界限判定一個對象是否符合這個概念.未確知性是指信息或數(shù)據(jù)的不完整而造成的不確定性[11].本文認為盡管工程項目復(fù)雜又多樣，但危險事件的發(fā)生具有概率性，因此可以構(gòu)造隨機數(shù)學(xué)模型來描述.

為解決超高層建筑施工鋼平臺體系風(fēng)險的量化問題以及施工危險區(qū)域?qū)θ藛T疏散的影響評估問題，提出一種考慮風(fēng)險隨機性的施工鋼平臺人員疏散模型.基于多維變量聯(lián)合分布和元胞自動機理論，分為3個模塊(見圖1)：① 施工圖紙預(yù)處理模塊——創(chuàng)建預(yù)處理程序，將傳統(tǒng)施工圖紙數(shù)字化；② 風(fēng)險評估模塊——采用多維變量聯(lián)合概率分布，對危險區(qū)域的風(fēng)險性進行概率評估[12]；③ 人員疏散模塊——考慮鋼平臺體系危險區(qū)域的風(fēng)險概率，建立元胞自動機仿真模型.

1.1 施工圖紙預(yù)處理模塊

定義鋼平臺體系的危險區(qū)域并在施工圖紙中進行區(qū)域標注，預(yù)處理程序輸出包含危險區(qū)域信息的網(wǎng)格坐標，用于建立人員疏散的元胞自動機模型.模塊工作分為3個部分：

(1)危險區(qū)域標注——在施工CAD圖紙中劃分危險區(qū)域，并用色塊進行標注，輸出長寬像素點分別對應(yīng)圖紙尺寸及可識別RGB的PNG格式圖片文件.

(2)危險區(qū)域識別——每40像素×40像素點壓縮為1像素×1像素點，目的是與元胞自動機模型網(wǎng)格(網(wǎng)格大小為40 cm×40 cm的四邊形)對應(yīng)；遍歷每40像素×40像素點的RGB值，取占比最大的賦值給壓縮像素點，輸出對應(yīng)元胞自動機模型網(wǎng)格的像素點壓縮PNG格式圖片文件.

(3)網(wǎng)格劃分——將像素點壓縮后的PNG格式圖片作為處理對象，設(shè)置字典記錄色塊的像素點坐標集合，將字典的keys形成列表方便訪問，同一色塊的所有像素點坐標返回至一個列表中，列表的索引即為網(wǎng)格的編號，輸出包含危險區(qū)域坐標信息的CSV文件，可直接用于建立元胞自動機模型網(wǎng)格.

1.2 風(fēng)險評估模塊

1.2.1多維變量聯(lián)合概率 將鋼平臺危險區(qū)域的風(fēng)險性作為隨機變量，取任意分布X=[X1X2…Xn].基于Normal Copula聯(lián)合分布模型[13](即Nataf模型[14])，利用邊緣分布和相關(guān)系數(shù)矩陣將多維非正態(tài)變量轉(zhuǎn)換為標準獨立正態(tài)變量進行處理.X與標準正態(tài)隨機向量Z=[Z1Z2…Zn]的關(guān)系為

Zi=Φ-1[FXi(xi)]，i=1,2,…,n

(1)

式中：FXi(·)為累積分布函數(shù)；Φ-1(·)為逆標準正態(tài)累積分布函數(shù).采用等概率轉(zhuǎn)換原則，隨機向量X的聯(lián)合概率密度函數(shù)(PDF)和聯(lián)合概率分布函數(shù)(CDF)分別為[14]

fX(x)=fX1(x1)fX2(x2)…fXn(xn)×

(2)

FX(x)=Φn(z,R′)

(3)

式中：fXi(·)為Xi的PDF；φ(·)為標準正態(tài)分布的PDF；φn(z,R′)和Φn(z,R′)分別為相關(guān)矩陣為R′的n維標準正態(tài)分布的PDF和CDF.

本文將危險區(qū)域的風(fēng)險性作為隨機變量，風(fēng)險因素法得出的相關(guān)系數(shù)矩陣近似為變量間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，已知多維變量的聯(lián)合分布，可得到簡化的高斯隨機場處于狀態(tài)f的概率為

(4)

式中：b=[b1b2…bn]為變量界限值；狀態(tài)f指代各個危險區(qū)域?qū)?yīng)的分布特征.

1.2.2邊緣分布估計 對鋼平臺施工現(xiàn)場劃分定義危險區(qū)域，采用作業(yè)條件危險性評價法進行各危險區(qū)域風(fēng)險性的邊緣分布估計：風(fēng)險性分值D主要由事故發(fā)生的可能性L、人體暴露于危險環(huán)境的頻度E及發(fā)生事故后果的嚴重度C決定，即

D=LEC

(5)

L、E及C的值來源于專家調(diào)研.基于概率論中心極限定理，對于本文研究的工程問題，可假定 lnD服從正態(tài)分布[15]，即lnD～N(μ,σ2)(μ為期望，σ2為方差)，則可得風(fēng)險邊緣分布的概率密度函數(shù)及累積分布函數(shù).

1.2.3相關(guān)性分析 施工現(xiàn)場大量的風(fēng)險因素是導(dǎo)致危險源或風(fēng)險事件發(fā)生的根本原因.將危險區(qū)域的風(fēng)險性作為隨機變量X，通過事故樹分析法可以識別各自的風(fēng)險因素.《福建省建設(shè)工程施工重大危險源辨識與監(jiān)控技術(shù)規(guī)程》[16]給出了工程項目風(fēng)險評價的指標因素集，即以下6個方面：① 作業(yè)人員U1(包括勞務(wù)企業(yè)資質(zhì)u11、作業(yè)人員技能u12、作業(yè)人員安全意識u13、特種人員持證上崗u14及作業(yè)人員身體狀況u15).② 機械設(shè)備U2(包括機械設(shè)備性能u21、機械設(shè)備安裝及拆除u22、機械設(shè)備臨時用電u23、特種設(shè)備檢測及驗收u24及機械設(shè)備維修保養(yǎng)u25).③ 材料U3(包括材料合格證u31、材料送檢率u32、材料運輸u33、材料制作及堆放u34).④ 施工方法U4(包括企業(yè)資質(zhì)u41、施工工藝u42、設(shè)計施工方案及實施u43及施工方案專家論證u44).⑤ 環(huán)境安全U5(包括作業(yè)條件u51、周圍環(huán)境含地質(zhì)條件u52、氣候情況u53、安全防護及標志u54及主要施工技術(shù)參數(shù)u55).⑥ 安全管理U6(包括安全管理體系u61、項目安全人員配備u62、安全管理目標及制度u63、安全教育及交底u64、班前安全活動u65、安全監(jiān)督檢查及驗收u66).

由各個危險區(qū)域的風(fēng)險因素可得隨機變量X，即危險區(qū)域風(fēng)險性之間的相關(guān)系數(shù)

(6)

Wk=

(7)

式中：i,j=1,2,…,n為危險區(qū)域 (Hazardous Area，HA)的編號；uHAi、uHAj為危險區(qū)域HAi、HAj的風(fēng)險因素集；Q(·)表示集合元素的數(shù)量；Wk為3種條件下的權(quán)重系數(shù).

因此，由風(fēng)險因素法可得標準正態(tài)隨機向量Z之間的相關(guān)系數(shù)矩陣為

(8)

(9)

式中：變異系數(shù)δi=σi/μi，δj=σj/μj.

1.3 人員疏散模塊

采用文獻[17]基于二維元胞自動機的地面場模型模擬環(huán)境對行人運動的影響.模型網(wǎng)格為四方形，分布在離散網(wǎng)格上的行人元胞采用Moore型鄰居，中心元胞可運動到周圍8個相鄰單元格中.

每一個元胞除了占據(jù)的網(wǎng)格編號之外，還有一個額外的“地面場”通過擴散和衰減系數(shù)表現(xiàn)行人間的相互作用.“地面場”分為靜態(tài)地面場Sij和動態(tài)地面場Dij.靜態(tài)場表示出口的吸引作用，不隨時間和行人的存在而改變；動態(tài)場表示行人間的吸引作用，隨著行人的運動而不斷更新演變.

元胞自動機地面場模型的更新程序為：對每個離散的時間步t→t+1，行人粒子占據(jù)的中心元胞(0,0)運動到被占用(nij=1)的相鄰元胞(i,j)的轉(zhuǎn)移概率為0，運動到未被占用(nij=0)的相鄰元胞(i,j)的轉(zhuǎn)移概率為[17]

Pij=N(1-nij)dijexp(βJsΔs(i,j))×

exp(βJdΔd(i,j))

(10)

式中：i,j=1,-1；N為歸一化因數(shù)，使得可能的目標元胞轉(zhuǎn)移概率之和∑(i,j)Pij=1；β為逆溫度系數(shù)；Js為靜態(tài)場參數(shù)，反映個體對環(huán)境的熟悉程度；Jd為動態(tài)場參數(shù)，反映個體對他人軌跡信息的依賴程度；dij為考慮中心元胞(0,0)中行人粒子來源方向的校正因子；Δs(i,j)和Δd(i,j)為靜態(tài)場和動態(tài)場的梯度.考慮鋼平臺體系施工現(xiàn)場中危險區(qū)域的空間分布和風(fēng)險的隨機性，提出基于風(fēng)險聯(lián)合概率修正的轉(zhuǎn)移概率公式為

exp(βJdΔd(i,j))

(11)

(12)

式中：P為隨機抽樣的概率.

2 某超高層建筑鋼平臺施工人員疏散分析

2.1 工程概況

以某實際超高層工程項目為依托，考慮風(fēng)險隨機性的超高層建筑施工鋼平臺人員疏散模型.該項目為某市地標性超高層綜合體，集商業(yè)、辦公和酒店等功能于一體，建筑結(jié)構(gòu)高度249.80 m，塔樓采用矩形框架-核心筒結(jié)構(gòu)，地上部分共56層.

建筑核心筒F3～ F54標準層施工采用鋼柱筒架交替支撐式液壓爬升整體鋼平臺模架裝備，裝備總面積870 m2，共7層，即F1～F7，建筑效果、鋼平臺施工現(xiàn)場及三維模型如圖2所示.正常施工時，鋼平臺體系處于整體結(jié)構(gòu)的頂部，由鋼平臺框架、蓋板、圍擋板及安全欄桿等部件組裝，通過鋼梁與外墻腳手架區(qū)域連接，形成全封閉的高空操作環(huán)境.鋼平臺承載能力較大，可作為施工操作平臺和物料中轉(zhuǎn)堆場，基本施工工藝為[18]：塔吊吊運鋼筋至鋼平臺頂層，通過施工人員在格柵板傳遞至鋼平臺下層，并在腳手架上綁扎；模板系統(tǒng)就位，混凝土輸送至鋼平臺頂層，由液壓布料機進行澆筑；鋼平臺體系進行標準層爬升.

圖2 項目效果圖、現(xiàn)場圖及三維模型圖Fig.2 Project rendering,site photo,and 3D model diagram

2.2 鋼平臺危險區(qū)域風(fēng)險調(diào)研及評估

鋼平臺體系作為施工操作平臺和物料中轉(zhuǎn)堆場，設(shè)備、物料密集，場地空間復(fù)雜，施工人員面臨著巨大的風(fēng)險.風(fēng)險評估的前提是定義風(fēng)險，首先對項目鋼平臺體系劃分和定義9個危險區(qū)域 HA1～HA9，現(xiàn)場實拍及三維模型示意如圖3所示.

采用LEC評價法對危險區(qū)域進行風(fēng)險性量化，HA1～HA9中L、E及C采用的879組數(shù)據(jù)來源于問卷調(diào)研，調(diào)研對象為上海建工集團工程總院和各分公司參加過鋼平臺體系設(shè)計或建造的施工專家.根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)計算出D值的對數(shù)期望μln D、對數(shù)標準差σln D和對數(shù)最大值max lnD(見表1)，各個危險區(qū)域的D值數(shù)據(jù)頻數(shù)F′分布直方圖和對數(shù)正態(tài)分布概率密度P′擬合曲線即風(fēng)險邊緣分布如圖4所示.

圖4 危險區(qū)域D值頻數(shù)分布直方圖及對數(shù)正態(tài)分布概率密度擬合曲線Fig.4 Frequency distribution histogram and probability density fitting curves of lognormal distribution of value-at-risk D for hazardous areas

表1 鋼平臺危險區(qū)域LEC風(fēng)險調(diào)研結(jié)果Tab.1 Results of LEC risk survey questionnaires for hazardous areas

結(jié)合事故樹分析和風(fēng)險因素識別，可得危險區(qū)域相關(guān)系數(shù)(見表2)，在完成邊緣分布估計和相關(guān)性分析之后，多維變量聯(lián)合概率分布得以建立.

表2 鋼平臺危險區(qū)域相關(guān)系數(shù)Tab.2 Correlation coefficient of steel platform hazardous areas

基于調(diào)研數(shù)據(jù)所得的max lnD得到相應(yīng)的逆標準正態(tài)累積值，并采用等概率轉(zhuǎn)換原則，計算依次以危險區(qū)域HAi(i=1,2,…,9)作為主風(fēng)險區(qū)，在相關(guān)性影響下其他危險區(qū)域作為次風(fēng)險區(qū)時的聯(lián)合概率值(PHAi)，結(jié)果見表3.

表3 鋼平臺危險區(qū)域HA1～HA9分別作為主風(fēng)險區(qū)的聯(lián)合概率Tab.3 Joint probability of steel platform considering hazardous areas HA1 to HA9 as the main risk area respectively

2.3 施工人員疏散的元胞自動機模型

2.3.1模型平面及人員布置 元胞自動機程序的網(wǎng)格大小為0.4 m×0.4 m，作為一個行人占據(jù)的空間.7層鋼平臺每層的平面大小為30 m×29.5 m，因此每層的網(wǎng)格數(shù)量為75×74=5 550 個.假定核心筒混凝土澆筑進行到鋼平臺F6層，根據(jù)經(jīng)驗施工人員可布置為：F1層10人、F2層10人、F3層10人、F4層10人、F5層10人、F6層14人、F7層6人，共70人.這70人的布置都是隨機的，本文共設(shè)置了50種人員布置方式，結(jié)合不同的假定進行模擬.出口在鋼平臺頂層，每層之間通過樓梯相連，平面布置及一種典型的人員布置方式如圖5(a)所示.

2.3.2模型參數(shù)設(shè)定 取Js=2，描述施工人員對復(fù)雜的鋼平臺現(xiàn)場環(huán)境，尤其是各層樓梯和出口位置的感知程度；取Jd=1，描述施工人員在從眾心理驅(qū)動下的相互吸引，與出口吸引相比程度較輕[19].另外，動態(tài)場衰減系數(shù)和逆溫度系數(shù)分別取α=0.6和β=10[17].

2.3.3水平疏散和垂直疏散 鋼平臺各層的水平疏散基于二維元胞自動機的地面場模型，包含代表出口吸引力的靜態(tài)場和代表人員軌跡吸引力的動態(tài)場.鋼平臺體系出口在頂層，每層之間通過樓梯連通，靜態(tài)場如圖5(b)所示，x、y方向分別代表施工場地的長度、寬度方向的網(wǎng)格數(shù)，z方向代表靜態(tài)場.每層靜態(tài)場的峰值位置對應(yīng)為出口或樓梯.

圖5 元胞自動機疏散模型平面布置、典型人員布置和靜態(tài)場Fig.5 Cellular automaton evacuation model layout,typical personnel layout,and static field

鋼平臺各層的垂直疏散通過樓梯進行，在二維元胞自動機程序中，當行人運動到某一層的樓梯坐標處時，賦予上一層相同坐標的元胞該行人的特征，作為垂直疏散的簡化處理.行人元胞從各層全部運動到鋼平臺頂層F1，并到達F1的出口，視為疏散模擬過程結(jié)束.

3 基于風(fēng)險概率的施工鋼平臺人員疏散仿真結(jié)果分析

本文將危險區(qū)域HAi(i=1,2,…,9)分別設(shè)為主風(fēng)險區(qū)，在相關(guān)性影響下其他危險區(qū)域作為次風(fēng)險區(qū)；出口大小分別設(shè)為1網(wǎng)格、2網(wǎng)格及3網(wǎng)格，對這9×3=27種假定，分別進行50種人員布置下的算例計算，共計算 1 350 次.

3.1 疏散模擬步數(shù)

不同主風(fēng)險區(qū)和出口設(shè)定下，模擬50種人員布置的疏散步數(shù)，即程序計算步數(shù)如圖6所示，圖中ni為模擬次數(shù)，Nstep為每次模擬的疏散步數(shù).結(jié)果表明：出口網(wǎng)格數(shù)為1時，人員疏散模擬步數(shù)平均比出口網(wǎng)格數(shù)為2和3時要高19%，且50種人員布置下，主風(fēng)險區(qū)不同引起的隨機性更高，其中HA1塔吊作業(yè)區(qū)、HA3物料堆放區(qū)及HA8走道堆物區(qū)作為主風(fēng)險區(qū)時最為顯著.出口網(wǎng)格數(shù)為2和3的結(jié)果在數(shù)值和趨勢上相似度均較高，出口網(wǎng)格數(shù)為2時模擬步數(shù)平均高2%，兩者都是HA6平臺臨邊區(qū)、HA8走道堆物區(qū)及HA9混凝土施工區(qū)作為主風(fēng)險區(qū)引起的結(jié)果隨機性最為顯著.

圖6 不同主風(fēng)險區(qū)和出口設(shè)定下50種人員布置的疏散模擬步數(shù)Fig.6 Simulation steps for 50 personnel layouts in different main risk areas and exit settings

3.2 最后疏散的人員初始位置

最后一個疏散成功的人員，標志著整個疏散過程的結(jié)束.統(tǒng)計不同主風(fēng)險區(qū)和出口設(shè)定下各模擬50種人員布置及最后疏散的人員初始位置所在層數(shù)，結(jié)果如圖7所示.出口網(wǎng)格數(shù)為1時，不同危險區(qū)域作為主風(fēng)險區(qū)的結(jié)果隨機性較大，總體而言，最后疏散的人員來自F1層和F7層的總計各占24%和28%.出口網(wǎng)格數(shù)為2和3時，最后疏散的人員來自F7層的總計均達到94%，來自F1層的總計3%和2%.

圖7 不同主風(fēng)險區(qū)和出口設(shè)定下50種人員布置方式中最后疏散者的初始位置Fig.7 Initial position of the last evacuated person for 50 personnel layouts in different main risk areas and exit settings

3.3 最后疏散的人員運動軌跡

鋼平臺體系的出口在頂層，因此最后疏散的人員在頂層的運動軌跡同樣關(guān)鍵，結(jié)果如圖8所示.出口網(wǎng)格數(shù)為1時，最后疏散的人員在頂層的運動軌跡總體上隨機性更高，且運動軌跡在出口處堆積，表現(xiàn)了出口較小時人員在出口處的擁堵現(xiàn)象.HA1塔吊作業(yè)區(qū)、HA3物料堆放區(qū)和HA4平臺未鋪板區(qū)作為主風(fēng)險區(qū)引起的運動軌跡隨機性最為顯著.

圖8 不同主風(fēng)險區(qū)和出口數(shù)設(shè)定下50種人員布置方式中最后疏散者在頂層的運動軌跡Fig.8 Trajectory at the top floor of the last evacuated person for 50 personnel layouts in different main risk areas and exit settings

3.4 小結(jié)

出口網(wǎng)格數(shù)為1，即出口較小時，由于出口擁堵人員將在鋼平臺頂層停留時間較長，所以程序計算的疏散步數(shù)、最后疏散的人員狀態(tài)受頂層危險區(qū)域的影響更大，尤其是HA1塔吊作業(yè)區(qū)、HA3物料堆放區(qū)及HA4平臺未鋪板區(qū)作為主風(fēng)險區(qū)的情況.

出口網(wǎng)格數(shù)為2和3，即出口較大時，人員擁堵現(xiàn)象大大改善，程序計算的疏散步數(shù)、最后疏散的人員狀態(tài)主要取決于鋼平臺體系的層數(shù)，因此最底層以及中間層中的HA6平臺臨邊區(qū)、HA8走道堆物區(qū)及HA9混凝土施工區(qū)作為主風(fēng)險區(qū)影響最大.

3.5 模型驗證

聯(lián)合概率和元胞自動機都是描述復(fù)雜過程的簡化方法，因此有必要對模型的有效性進行驗證.然而，由于缺乏經(jīng)驗和試驗數(shù)據(jù)，直接對本文提出的施工現(xiàn)場人員疏散模型的結(jié)果進行驗證是不現(xiàn)實的.因此，本文采用部分驗證的方式對模型的可靠性進行論證.

就定性驗證角度而言，仿真模型是否再現(xiàn)了特定的疏散現(xiàn)象比較容易驗證.比如，危險區(qū)域中發(fā)生危險事件，行人由于運動障礙或者心理恐慌而出現(xiàn)的短暫停頓，在仿真模型中清楚地得到了表現(xiàn).就定量驗證角度而言，出于試驗設(shè)計的道德倫理考量，作者尚未能進行考慮危險區(qū)域影響的施工現(xiàn)場人員疏散試驗；但是基于實際風(fēng)險問卷調(diào)研數(shù)據(jù)和分析方法提出的危險區(qū)域風(fēng)險評估聯(lián)合概率模型具有理論和實踐價值.因此，當案例計算足夠的次數(shù)時，結(jié)合隨機數(shù)學(xué)理論的疏散模型可以在統(tǒng)計意義上得到準確的平均結(jié)果.另外，一些現(xiàn)場試驗[20]已經(jīng)證明元胞自動機地面場模型能夠?qū)θ藛T疏散進行模擬仿真.因此，通過在元胞自動機模型中設(shè)置具備一定發(fā)生概率的“障礙”，從而將風(fēng)險評估結(jié)果納入疏散仿真模型中是合理可行的.

但是，僅僅依靠理論層面的部分驗證顯然不夠，與實際試驗的比較是定量評估仿真模型準確性的重要方法.同時試驗數(shù)據(jù)不僅可以用于仿真結(jié)果驗證，還可以用于仿真模型的參數(shù)校準.為解決該關(guān)鍵問題，作者計劃在下一階段工作中開展更全面的模型驗證研究.

3.6 模型局限、改進方向及應(yīng)用前景

3.6.1模型局限和改進方向 本文目前提出的疏散模型主要有兩方面局限：施工人員運動速度和垂直疏散算法的簡化.由于施工環(huán)境的復(fù)雜性，施工人員運動速度需要嚴謹?shù)目紤]，尤其是危險區(qū)域?qū)λ俣鹊挠绊戇€有待研究，本文的元胞自動機疏散模型并沒有直接給出疏散時間，而僅僅給出了程序計算步數(shù)，即人員運動步數(shù).因此，需要再結(jié)合人員運動速度，才能得到可靠的疏散時間.另外，垂直疏散模擬最關(guān)鍵的是樓梯的處理，本文雖然在HA7樓梯運動區(qū)中考慮了樓梯對疏散過程的影響，但實際上施工人員在鋼平臺樓梯上的運動要復(fù)雜得多，比如樓梯高度、踏步數(shù)對運動步數(shù)的影響，樓梯寬度造成人員擁堵的可能性等，都是今后模型改進的方向.

另外，本文假定人員運動至鋼平臺頂層的出口即為疏散過程結(jié)束，實際上施工人員從鋼平臺出口回到地面通過的是施工升降機，疏散過程真正結(jié)束與鋼平臺施工進度狀態(tài)關(guān)系密切，如何考慮這部分影響值得進一步研究.

3.6.2應(yīng)用前景 盡管存在一定的局限性，本文的模型具有廣闊的應(yīng)用前景.比如：利用模型結(jié)果對施工現(xiàn)場進行風(fēng)險預(yù)判，輔助工程安全預(yù)案的制定；與BIM和計算機視覺技術(shù)結(jié)合，對施工現(xiàn)場人員進行實時風(fēng)險識別及跟蹤；模型應(yīng)用場景也不局限于鋼平臺本身，可以推廣到任意需重點關(guān)注的施工環(huán)境.

4 結(jié)論

風(fēng)險的識別量化和人員的安全管控是施工管理的基礎(chǔ)和目標，本文提出的考慮風(fēng)險隨機性的超高層建筑施工鋼平臺人員疏散模型，合理有效地將施工人員面臨的環(huán)境風(fēng)險和運動特征進行了描述和量化.理論上為鋼平臺體系構(gòu)建了考慮危險區(qū)域之間風(fēng)險相關(guān)性的人員疏散模型；應(yīng)用上促進了經(jīng)驗導(dǎo)向的施工安全預(yù)警和人員管控新范式的實踐.主要結(jié)論有：

(1)本文對鋼平臺體系進行了危險區(qū)域定義和風(fēng)險因素識別，結(jié)合專家問卷調(diào)研，獲取作業(yè)條件危險性評價數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)險邊緣分布；

(2)基于多維變量聯(lián)合分布對危險區(qū)域之間的風(fēng)險相關(guān)性進行評估，并作為隨機變量引入元胞自動機模型，建立考慮風(fēng)險隨機性的施工人員疏散模型；

(3)針對50種人員布置，進行不同主風(fēng)險區(qū)和出口設(shè)定下施工人員的疏散模擬.結(jié)果表明：出口越小越容易導(dǎo)致疏散人群擁堵，從而在鋼平臺頂層停留時間越長，受頂層危險區(qū)域影響越大；反之疏散過程則受鋼平臺總層數(shù)和下層危險區(qū)域影響更大.

致謝感謝上海建工集團左自波高工、李炎地博士和施臻高工在工程資料和問卷調(diào)研方面提供的幫助.