柴 昭，吳天齊，郄志紅，吳鑫淼

（1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 城鄉(xiāng)建設(shè)學(xué)院，河北 保定 071001；2.國網(wǎng)北京市電力公司豐臺供電公司，北京 豐臺 100071）

水電站、水泵站等是發(fā)電、灌溉、排澇、輸水工程中的重要建筑物，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，又涉及大型機(jī)械和大量電氣設(shè)備，電纜夾層、排水廊道縱橫交錯，如遇火災(zāi)、地震、事故等突發(fā)事件，不熟悉廠內(nèi)結(jié)構(gòu)布置的人員在緊急情況下容易迷失方向或者不能及時有效地組織疏散逃生，造成人身傷亡事故，即使熟悉水電站結(jié)構(gòu)的運(yùn)行人員，也不容易在災(zāi)情發(fā)生的第一時間有效選擇最佳逃生線路。為保證疏散安全，在設(shè)計中必須設(shè)置疏散通道，加強(qiáng)消防設(shè)計［1-2］；陸雪濤［3］針對引江濟(jì)淮工程蜀山泵站樞紐內(nèi)的防護(hù)對象做出了防火設(shè)計方案及滅火措施；張圣楠［4］結(jié)合自身工作情況對常見水利泵站類建筑防火疏散問題進(jìn)行一些討論；胡超鵬等［5］對長洲水電站廠房事故照明進(jìn)行了優(yōu)化改造；韓宏斌等［6］對小浪底水電站廠房照明系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化分析，袁正東［7］發(fā)明了小型水電站事故應(yīng)急照明系統(tǒng)。

隨著計算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展，建立1 種多智能體系統(tǒng)模擬人員疏散過程可以有效提高緊急情況下人員疏散的效率。廖燦等［8］建立了行人流多智能體仿真模型研究突發(fā)事件對隧道行人疏散時間的影響，張晶等［9］提出了1 種基于多目標(biāo)規(guī)劃和智能體仿真的社區(qū)人員疏散方案。目前常用的模型有“社會力模型”（Socialforce modal）［10-13］、格子氣模型［14-15］以及以元胞自動機(jī)模型［16-19］為代表的離散模型。元胞自動機(jī)模型具有計算規(guī)則簡單和計算效率高等特點(diǎn)，使其成為用于模擬人員疏散最廣泛的模型之一。在經(jīng)典疏散模型的基礎(chǔ)上，學(xué)者們根據(jù)研究方向的不同提出了各類擴(kuò)展模型。崔喜紅、李強(qiáng)等［20-21］對人員的從眾行為、個體特征以及引導(dǎo)人員數(shù)量與位置對疏散效率的影響做了比較深入的研究；胡志飛等［22］通過對疏散指示燈的影響范圍及布置數(shù)量對疏散過程與時間做了比較深入的研究；李偉等［23］通過對慣性、趨光、避害、恐慌、從眾等人員個體行為的分析，并將連續(xù)模型的社會力模型規(guī)則引入元胞自動機(jī)模型中，結(jié)合二者優(yōu)點(diǎn)使疏散中個體的自組織現(xiàn)象更加明顯。

本研究以改進(jìn)的元胞自動機(jī)為基礎(chǔ)建立水電站廠房人員疏散模型，改進(jìn)了前人每個時間只移動1格的理論，引入了吸引力概率以及個體感知范圍，個體的移動方向與移動速度根據(jù)視野范圍及其內(nèi)部障礙物與人員數(shù)量來決定，應(yīng)用擴(kuò)展的Moore 型模型提供更多可移動方向的選擇，使模擬更貼近真實情況。重點(diǎn)分析指示燈在疏散過程中的引導(dǎo)作用，對比研究不同數(shù)量指示燈和指示燈不同布置情況下人員疏散的速度和時間，以期為水電站廠房照明指示系統(tǒng)布置以及人員疏散提供參考。

1 元胞自動機(jī)原理及模型基本假定

1.1 元胞自動機(jī)模型

元胞自動機(jī)（Cellular automata，CA）最早是由John von Neumann 和Ulam 提出的［24］，它是由大量互相作用的個體細(xì)胞構(gòu)成的1 種動力系統(tǒng)［25］。元胞自動機(jī)模型具有時空的離散型、狀態(tài)離散型和有限性、同步性等基本特征，同時它具有模擬復(fù)雜系統(tǒng)時空演化過程的功能。狀態(tài)、鄰域和更新規(guī)則是元胞自動機(jī)的三大核心要素［26］，即每個元胞都是離散的，所有元胞的狀態(tài)同步改變。CA 模型通過局部變化帶來的反饋信息，從而更好地模擬現(xiàn)實系統(tǒng)中的突變、自組織等特性，在交通流、優(yōu)化算法等方面得到廣泛應(yīng)用。CA 的2 種常用鄰居為Von Neumann 型和Moore 型，如圖1 和圖2 所示。本研究考慮更多的方向選擇自由度，采用擴(kuò)展的Moore型鄰居（r=4）。

圖1 Von Neumann 型鄰居（r=1）Fig.1 Von Neumann neighbor（r=1）

圖2 Moore 型鄰居（r=1）Fig.2 Moore neighbor （r=1）

1.2 疏散模型的基本假設(shè)

元胞自動機(jī)人員疏散模型主要框架為疏散場所、疏散人員、環(huán)境和運(yùn)動規(guī)則等。本文根據(jù)具體情況對模型做了如下假定：

①場地模型進(jìn)行均勻的網(wǎng)格劃分，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計男性平均肩寬48.1 cm，女性平均肩寬43 cm，所以取每個網(wǎng)格對應(yīng)0.5 m×0.5 m 的空間；

②每個元胞有自己的特殊屬性，可能是障礙物、墻壁、指示燈、疏散人員、指示燈或者空，且每個元胞空間在同一時間只能被1 個疏散個體或障礙物占據(jù)。

③疏散模型采用擴(kuò)展的Moore 型鄰居（視野范圍示意圖，圖3），疏散人員根據(jù)移動速度的不同分別移動至視野范圍內(nèi)吸引力最大的網(wǎng)格。

圖3 視野范圍示意圖（r=4）Fig.3 Range of occupant’s vision field（r=4）

④人員疏散的位置和特性隨機(jī)產(chǎn)生。

⑤由于所有元胞狀態(tài)是按規(guī)則同步更新，因此規(guī)定1 個人行進(jìn)決策的時間為2 s，每個決策時間可移動的網(wǎng)格數(shù)為vt/0.5 個，可更突出表現(xiàn)出行人的運(yùn)動狀態(tài)，即在人少時移動速度快，人多時移動速度慢。

2 基于元胞自動機(jī)的人員疏散模型的建立

2.1 疏散速度與疏散時間

考慮到人員在疏散過程中會因人群密度、障礙物等外界因素變速前進(jìn)，改進(jìn)文獻(xiàn)［27］的速度計算方法，得到速度計算公式如下：

式中：v表示人員疏散過程的實際速度；

v0表示人員正常狀態(tài)下的行進(jìn)速度，取v0=1 m/s；

N表示單位面積上人和障礙物的總數(shù)量。

視野范圍以元胞（i，j）為中心的1 個（2r+1）×（2r+1）階方陣，在模擬時取r=4，如圖4 所示。按上述公式計算每1 個疏散人員的實際速度，當(dāng)最后1 個人疏散成功時計算疏散總時間。

2.2 人員疏散的基本運(yùn)動規(guī)則

突發(fā)事件發(fā)生時人員會采取何種疏散行為模式（即疏散路線的選擇問題）是避難研究和疏散模型關(guān)注的重點(diǎn)和難點(diǎn)。緊急情況下，疏散個體因恐慌等外界因素從而降低自身的判斷，因此在選擇逃生方向時具有一定的盲目性與從眾性。本研究賦予網(wǎng)格一定吸引力，把網(wǎng)格吸引力的大小作為疏散路徑選擇［28］的主要依據(jù)。在t時刻根據(jù)人員所在網(wǎng)格的狀態(tài)、自身的速度、疏散人員的視野范圍以及視野范圍內(nèi)其他網(wǎng)格屬性，計算出感知范圍內(nèi)網(wǎng)格的吸引力概率，疏散個體將根據(jù)自身移動速度選擇移動至吸引力概率最大的網(wǎng)格作為下一時刻的目標(biāo)網(wǎng)格［26］。網(wǎng)格N（i，j）的吸引力概率P（i，j）定義為：

式中：Pdis(i,j)表示網(wǎng)格N（i，j）的位置吸引力概率；kdis是位置吸引力的影響系數(shù)；Pdir(i,j)表示網(wǎng)格N（i，j）的方向吸引力概率；kdir是方向吸引力的影響系數(shù)。

kdis和kdir的值可以根據(jù)不同疏散模式進(jìn)行調(diào)整，kdis+kdir=1。kdis越大，說明疏散人員對場地越熟悉，相反，疏散人員的行為模式受從眾心理的影響越大(本文取kdis=0.2，kdir=0.8)。kij為網(wǎng)格吸引力概率P（i，j）的調(diào)節(jié)系數(shù)。

（1）位置吸引力概率Pdis(i,j)

在單疏散出口的前提條件下，根據(jù)網(wǎng)格距離出口位置距離與最遠(yuǎn)距離的比值確定位置吸引力概率Pdis(i,j)，其計算公式如下：

式中：D(i,j)= (ik-i)2+(jk-j)2,表示網(wǎng)格N（i，j）到疏散出口中心(ik,jk)的距離；max(D(i,j))和min(D(i,j)表示所有網(wǎng)格到疏散出口中心距離的最大值和最小值。

（2）方向吸引力概率Pdir(i,j)

緊急情況下人員疏散行為非常復(fù)雜，個體對逃生出口有個人判斷和從眾行為，即個體在進(jìn)行下一步移動前會考慮視野范圍內(nèi)其他個體的運(yùn)動方向。參照Moore 型元胞自動機(jī)規(guī)則，在疏散人員有8 個可移動方向的前提下，改進(jìn)本次擴(kuò)展的Moore 型元胞自動機(jī)模型，人員選擇的方向可用方向吸引力概率Pdir(i,j)表示，其表達(dá)式為：

式中：Ndir(k)是一定視野范圍內(nèi)k方向的總?cè)藬?shù)，k=（1，…m）；m是視野范圍內(nèi)可移動的總網(wǎng)格數(shù)（若采用Von Neumann 型，則m=4；若采用Moore 型，則m=8）。

本研究采用擴(kuò)展的Moore 型，取m=80，視野范圍參考圖4（r=4）。

（3）出口位置直接吸引力

為使模擬更加符合實際的疏散情況，本研究還引入了出口位置的直接吸引力這一概念。即在個體視野范圍內(nèi)可看到出口時，使用最短路徑規(guī)則，根據(jù)速度公式以最快的速度走向出口，進(jìn)入疏散安全區(qū)。出口位置直接吸引力范圍如圖3 藍(lán)色區(qū)域所示。

2.3 疏散照明指示燈引入分析

疏散出口和通道的信息可以通過指示燈明確指出，以保證疏散個體可以快速撤離。疏散指示燈根據(jù)功能不同分為2 大類：一是出口指示燈，布設(shè)于出口頂部；二是方向指示燈，布設(shè)在安全通道及拐角處，本文模擬中引入疏散指示燈模塊［29］。疏散指示燈根據(jù)位置不同分為2 大類：一是附著式指示燈，其貼附于墻壁，影響范圍為扇形區(qū)域；二是地埋式指示燈，鋪設(shè)于地面，影響范圍為圓形區(qū)域。

本次模擬對疏散指示燈做出如下假定：一是疏散指示燈類型選擇，在出口布設(shè)附著式指示燈，在過道、走廊等處布設(shè)地埋式指示燈；二是指示燈影響范圍，地埋式指示燈影響范圍是半徑5 個網(wǎng)格的圓形，附著式指示燈因本文設(shè)立出口位置直接吸引力而不再考慮影響范圍，只起到標(biāo)識作用。最后，將指示燈的特性賦予特殊網(wǎng)格。本次模擬由于選擇場景為水電站廠房，人員擁堵的幾率較小，在假設(shè)了出口直接吸引力范圍后，設(shè)置出口附著式指示燈只起到提示作用，不參與疏散行為。在疏散模擬過程中，個體的感應(yīng)范圍感受到指示燈影響范圍時向指示燈方向移動，進(jìn)入指示燈影響范圍后，受到引導(dǎo)后以最短路徑向出口移動，未受指示燈影響的個體將繼續(xù)按原有疏散模式移動。

3 實例分析

3.1 水電站廠房基本情況

以某水電廠房的實際布局為研究場景，水電廠房模型平面圖如圖4 所示。水電站廠房的有效長度為75 m，寬度為25 m，區(qū)域分為辦公區(qū)和水電站工作區(qū)，紅色為水輪機(jī)、工作站或墻壁等，可將其視為障礙物，藍(lán)色為出口直接吸引力范圍，綠色為廠房設(shè)立的出口。該水電站每年都有高校學(xué)生集中前來參觀實習(xí)。

圖4 模型平面布置圖Fig.4 Layout plan

3.2 水電站廠房人員疏散模擬及分析

本研究以水電站廠房為研究場景，對其進(jìn)行模型概化，假定在無外界干擾的情況下疏散人員位置隨機(jī)分布，并設(shè)定場景中人員數(shù)量為100 人。模擬情景假設(shè)為學(xué)生實習(xí)時突發(fā)火災(zāi)，在疏散模擬過程中，個體在選擇過程中存在從眾心理（Kdir=0.8）［20］，設(shè)定疏散個體的視野范圍為4 個網(wǎng)格（r=4），模擬20 次結(jié)果取其平均值。本次主要從疏散指示燈的數(shù)量和優(yōu)化布置2 方面來對疏散的過程與時間進(jìn)行模擬分析，最終確定數(shù)量和位置的最優(yōu)組合方案。

（1）在不同數(shù)量指示燈條件下對人員進(jìn)行疏散模擬研究

目前水電站、泵站等水利工程在安全疏散指示燈布置方面沒有相關(guān)規(guī)范規(guī)定，參照《地鐵規(guī)范》中的規(guī)定，在站廳、站臺、自動扶梯、樓梯口、疏散通道拐彎處、交叉口、安全出口，沿通道長向每隔不大于20 m 處均需設(shè)置疏散指示燈［30］，對廠房通道拐角處、安全出口、障礙物以及廠房必要位置，分別布置12、14、16、18、20、22、24 個疏散指示燈，以此作為基礎(chǔ)布置，模擬疏散指示燈對疏散過程與疏散時間的影響，指示燈個數(shù)與疏散時間關(guān)系曲線如圖5 所示。

圖5 指示燈數(shù)量與疏散時間關(guān)系曲線圖Fig.5 Different number of indicator light and evacuation time relationship graph

由圖5 可知，參照上述規(guī)范要求布置時，隨著指示燈數(shù)量增多，疏散時間總體呈下降趨勢。指示燈數(shù)量增加到18 個之前（包括18 個）疏散時間降幅明顯，當(dāng)布置20 個指示燈時，布置數(shù)量增多，為疏散個體提供了更多疏散路徑的選擇，影響個體判斷，致使疏散時間增長。當(dāng)指示燈數(shù)量增加至24 個時，疏散時間降低較少，整體走勢趨于平緩。

（2）基于以上分析，所做的不同數(shù)量指示燈對疏散效率的研究，在此僅選取18 個指示燈為例考慮位置布置對疏散時間的影響，從而得出相對最優(yōu)布置方案。根據(jù)模型空間將廠房位置分別對辦公區(qū)與工作區(qū)提供3×4 共計12 種模擬方案，指示燈布置位置圖如圖6、圖7 所示。依據(jù)對辦公區(qū)與工作區(qū)不同方案組合的模擬，得到不同方案疏散時間對比圖，如圖8 所示。

圖6 辦公區(qū)指示燈布置圖Fig.6 Light layout of office area

圖7 工作區(qū)指示燈布置圖Fig.7 Working area indicator light layout

圖8 疏散時間對比圖Fig.8 Comparison diagram of evacuation time

本試驗研究單出口水電站廠房的疏散模擬，由于廠房內(nèi)部辦公區(qū)距離出口較遠(yuǎn)，整體疏散時間都處于140 s 以上。圖8 給出了辦公區(qū)與工作區(qū)共12種指示燈位置布置組合的疏散時間，組合1（辦公區(qū)布置方案1 與工作區(qū)布置方案1 組合）為參照規(guī)范布置方案，組合2（辦公區(qū)布置方案1 與工作區(qū)布置方案2 組合）為最長疏散時間布置方案，組合12（辦公區(qū)布置方案2 與工作區(qū)布置方案4 組合）為最優(yōu)布置方案，由上圖可知不同組合對疏散時間影響較大。組合12 疏散時間144 s，與組合1 相比疏散時間減少了5.5%，與組合2 相比疏散時間減少了11.3%。組合12 所給出的18 個指示燈布置方案優(yōu)于圖7 中24 個指示燈布置方案。

4 結(jié)論

以水電站廠房在突發(fā)情況下人員疏散為例，基于元胞自動機(jī)原理建立了人員疏散模擬的改進(jìn)模型。研究了疏散指示燈布置數(shù)量以及位置的不同對疏散過程以及疏散時間的影響

（1）在單出口的人員疏散過程中，增加廠區(qū)辦公區(qū)指示燈數(shù)量，盡快疏散廠房內(nèi)部人員可以提高疏散效率。

（2）在給定指示燈數(shù)量的前提下，通過對比分析辦公區(qū)與工作區(qū)共12 種指示燈位置布置組合，得到最優(yōu)布置方案，結(jié)果表明合理地優(yōu)化指示燈位置可以大大提高疏散效率。

（3）該模擬結(jié)果可對水電站廠房的照明指示系統(tǒng)以及人員疏散提供參考，同時也可為不同場景的人員疏散模擬提供模型上的支持。