应急救援多目标时限指派模型

为实现应急救援队伍的合理派遣,对应急救援队伍的救援效率、救援物资消耗、最佳救援时间等因素进行分析.突出应急救援的时效性和救援目标的多属性特征,提出在保证应急救援最短时限的前提下,以应急救援效率最大化、物资消耗最小化为优化目标,构建最短时限应急救援多目标指派模型.采用线性加权和法将多目标化为单目标决策问题,运用两阶段法对模型进行求解.数值计算结果表明:最短时限的引入能有效实现应急救援队伍合理、公平派遣.     

基于时间满意度和胜任能力的地震应急救援队伍指派模型

为减轻地震灾害造成的人员伤亡,实现更好更快的应急救援,对地震灾害发生后的应急救援队伍指派问题展开研究。考虑位于不同出救点的应急救援队伍到达需求点执行不同救援任务的时间满意度,以及救援队伍对不同救援任务的的胜任能力。以救援时间满意度最大以及队伍胜任能力最强为目标,建立地震应急救援队伍指派的优化模型。通过算例分析验证并给出有效的求解方法。结果表明:同时考虑救援时间满意度和队伍胜任能力的指派方案不同于仅考虑单一目标的指派,既能保证救援能力,又能有效提高救援时间满意度,实现更高的救援效率。     

基于Z-numbers的城市内涝灾害应急能力评价研究

为降低城市内涝灾害应急能力评估过程中评价信息模糊性对评估结果的影响,提出1种基于Z-numbers的城市内涝灾害应急能力评价方法.对城市内涝灾害形成机理进行分析,从定性与定量相结合的角度建立评价体系;针对群决策过程中的信息不确定性问题,采用语言术语集表达评价信息;提出基于Z-numbers最优最劣方法(ZBWM)确定指...     

城市化学灾害与应急救援体系

城市化学灾害的形成城市化学灾害通常,化学事故是由于危险化学品在生产、排放、储存和运输的某个环节中失控,而引起的泄漏并发生燃爆、中毒和腐蚀,一般影响工厂车间、仓库或车辆等局部小环境,造成厂区或周围少数人员的伤亡;倘若危险化学品大量泄漏形成毒气带,并向周围几公里、几十公里以外区域扩散,严重影响到城市环境和居民的生命和健康,或者遭遇火源,发生强烈爆炸着火,将直接造成人员的大量伤亡和建筑的严重破坏,事故就演变为城市化学灾害。如印度博帕尔的毒气泄漏事故就最为典型。从定量的角度看,能造成特大事故后果的城市化学事故,就应称作城市化学灾害。     

公路应急救援系统分析及模型仿真

针对公路应急救援进行了较为全面而深入的研究,分析系统中的各个组成环节,提出依据救援呼叫(CFS)的概率建立ESSR应急救援单元的新思路,建立救援单元模型,进行仿真分析,得出救援设施数量安排策略.制定了ESSR系统整体最优化模型,并利用matlab软件进行仿真分析,获得紧急救援最佳方案.为公路和市政道路管理者全面收集和分析信息资料,管理应急救援系统提供依据.通过模型仿真可评估和优化管理设施,实现信息和决策支持,提高了配备资源,快速高效处理交通突发事件能力.     

应急救援物资多式联运路径优化

为将应急救援物资在最短时间内运抵受灾点,解决由公路、铁路、直升机等组成的应急救援物资多式联运路径优化问题,结合应急救援物资多式联运网络的实际情况,首先综合考虑运输时间的时变性、铁路发班时间限制,以及受天气等因素影响,导致直升机会有禁止飞行时段的特点,构建时变网络下的应急救援物资多式联运路径优化模型;然后设计蚁群算法;最后进行算例分析。研究结果表明:通过该模型和算法,可根据决策者的要求快速地选出将应急救援物资最快运抵受灾点的运输方案,可为决策者提供决策支持。     

化工园区突发事故应急救援力量动态模型研究

通过对化工园区实地调研,总结新时期化工企业工艺特点,分析化工园区火灾特点,提出化工园区突发事故应急救援力量动态模型,实现化工园区突发事故跨区域"重兵"调集需求。     

高速公路应急救援中心选址优化模型

为完善高速公路交通事故应急救援体系,以昆石高速为研究对象,将遗传算法(GA)与反向传播神经网络模型(BP)相结合,运用GA-BP神经网络模型鉴定高速公路事故多发段,根据昆石高速环境条件选定应急救援中心候选点; 应用双层规划理论模型分析昆石高速应急救援中心选址,并利用萤火虫算法优化求解,得到昆石高速公路应急救援中心选址的最优方案。研究结果表明:GA-BP神经网络模型鉴别高速公路事故多发段相较于传统模型更准确;运用双层规划模型和萤火虫算法求解可得到昆石高速应急救援中心最佳选址方案。     

城市应急救援指挥系统的研究

针对国内城市目前的应急救援情况,利用计算机技术对各类安全信息进行采集和综合利用,为城市应急救援工作提供技术支持和信息服务。根据城市应急救援工作的特点和要求,对系统体系结构、功能模块和应急流程进行了分析和论述。系统实现了对应急机构、应急物资、应急基础信息和应急辅助决策的自动化监控和管理。系统的应用将提高城市的安全管理和应急救援水平。     

考虑生物危险源扩散的疫区应急物资调配模型

为解决传染性生物危险源扩散后疫区应急物资选址-分配问题,构建多目标优化应急物资调配模型。该模型以最小化配送时间、最小化疫区物资未满足程度为目标函数,结合考虑潜伏期、重复感染率的易感者-潜伏者-感染者-康复者(SEIRS)传染病动力学模型,建立物资需求方程,预测各疫区实时物资需求;针对应急救援过程中疫情扩散对应急物资调配方案的影响,使用改进非支配排序遗传算法(NSGA)-II求解模型。通过k-means算法预选址,实现适用于现有疫区的配送中心选址方案动态更新,进一步联合决策配送中心各类车辆派遣数、各类物资配送量;并以武汉市2020年疫情数据作为算例对比分析。结果表明:该模型计算效率较高,相较于传统NSGA-II算法,在收敛性、多样性和稳定性上具有性能优势,所得应急物资调配方案调配时间更短,疫区未满足程度更小,验证了模型的有效性。     

隧道口间紧急救援站防灾通风系统设置条件研究

为合理设置长大铁路隧道群紧急救援站的防灾通风系统,采用模型试验和数值模拟的方法研究不同隧道群洞口间距(明线段长度)条件下,列车火灾烟气对相邻隧道内环境的影响,得到无需设置防灾通风系统的洞口安全距离。研究结果表明:距火源点20 m以内,列车火灾烟气对温度、可视度影响严重,50 m以外基本无影响;考虑火源蔓延车厢的长度、火灾列车安全停车距离、烟气影响范围等因素,得出隧道口紧急救援站的洞口间距(明线段长度)大于250 m时,列车火灾烟气对隧道内环境几乎无影响,可不设置防灾通风系统;该间距小于250 m时,应设置防灾通风系统。     

我国抢险救援装备技术现状及未来发展方向和政策建议

概述了目前我国抢险救援器材产品和技术进步的基本情况。分析了抢险救援器材产品生产的基本格局和抢险救援器材产品企业的自主创新能力和技术进步情况。分析研究了抢险救援器材产品生产中存在的主要问题,并对抢险救援器材产品的市场情况进行了简要分析。阐述了抢险器材产品生产和技术的基本情况和趋势、我国消防抢险器材产品技术的世界地位、经济社会的发展对消防抢险器材产品技术创新的要求。最后提出了我国抢险器材产品技术的未来发展方向,并对促进消防员抢险器材产品技术及产业的发展提出了思路和政策建议     

基于案例推理的城市典型灾害应急处置专家系统构建研究

全球自然灾害频发、强度不断增强,且城市化进程飞速发展,其所带来的相关城市灾害风险与日俱增.在重视灾害预报、预警的同时,城市灾害应急处置工作的有效组织与开展,亦是至关重要.把人工智能和城市灾害学知识相结合,通过构建灾害应急处置专家系统来解决该问题是目前的一个研究方向.本文运用案例推理等人工智能领域知识进行相关问题研究,阐述了如何对典型城市灾害案例进行知识化存储处理,给出了典型城市灾害分类推理规则和应急救援案例匹配计算方法.最后,利用VC++和CLIPS相结合,构建了基于案例决策的城市灾害应急处置专家系统.通过研究,充分验证了该模型方法的可行性,对于提高城市应急处置能力具有很好的现实意义.     

考虑时间满意度的应急救援人员多技能培训派遣模型

为耦合应急救援培训和救援派遣工作任务,提升突发事件下应急救援人员工作效率,构建以培训派遣总体时间满意度最大、培训派遣总成本最小为目标函数的突发事件应急救援人员培训派遣一体化优化模型,以新冠肺炎疫情为研究背景,利用Lingo软件进行仿真求解。研究结果表明：短期培训能有效提高应急救援人员救援能力,满足受灾点应急救援时间需求及救援任务需求。     

高校突发事件应急救援志愿者救援模式研究

为有效应对高校突发事件,迅速开展应急救援,通过理论分析、数学建模及现场实验法研究应急救援志愿者救援能力,构建以学生为第1响应人的高校突发事件应急救援模式.结果表明:基于理论与实验方法建立的应急救援队伍能够实现有效应急救援,具有现实可行性,可为高校应急救援志愿者队伍建设提供理论依据.     

复杂灾害场景应急救援仿真软件技术发展综述

为增强社会抵抗复杂灾害的韧性,辅助决策者制定应急管理预案,高效地开展灾后救援工作,基于仿真软件,开展复杂灾害仿真试验和分析。首先,综述面向复杂灾害场景应急救援的仿真软件技术,将复杂灾害场景分为自然灾害、事故灾难、公共卫生和社会安全4类;然后,分别介绍4类场景中的典型应急救援仿真软件技术,并对比国内外相关研究。结果表明:相比于国外同类软件,国内软件在技术和应用规模上还存在一定的差距,相关从业者可以从核心技术、行业规模和法律政策3个方面来弥补差距,实现我国在该领域从跟跑到领跑的转变。     

基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置

为解决不同灾情下多目标多周期灾后救援问题,减少受灾损失,对灾后应急资源配置进行研究。从物流成本和系统损失2个方面最小化救灾行动的成本和最大化有限救灾资源的分配,建立基于路况的多目标应急资源配置模型,将帕累托前沿和超体积作为元胞遗传算法的求解性能指标,开展元胞遗传算法与遗传算法对模型的求解对比实验。结果表明:元胞遗传算法能较好地求解多目标多周期应急资源配置模型,且求解性能比遗传算法更好;通过对模型的求解,可为决策者基于不同灾情下的应急决策提供参考。