基于STAMP模型的地铁拥挤踩踏应急联动系统设计

当前地铁拥挤问题十分突出,而地铁管理仅依赖于经验性措施,无法有效管控拥挤踩踏风险。为解决这一问题,基于系统理论事故及过程(STAMP)模型,设计地铁拥挤踩踏事故应急联动系统。首先研究STAMP模型的原理和结构,将联动系统分为人群密度监测系统、应急疏散系统和广播信息系统3部分,使三者联动对地铁人流进行安全管理。然后分析人群密度安全约束条件,围绕约束条件应急联动系统的分层控制结构,建立应急联动系统中的人群密度监测和应急疏散过程控制模型,并整合形成地铁拥挤踩踏应急联动系统的控制回路,完成整个系统工作循环。研究结果表明,模型可量化拥挤踩踏风险,有效提升地铁的安全管理水平。     

地铁拥挤踩踏事故脆弱性区域智能化预警研究

为有效预防地铁拥挤踩踏事故,通过分析近年来国内地铁拥挤踩踏事故,确定事故易发的脆弱性区域,揭示地铁拥挤踩踏事故孕育、发生、扩大的演化发展阶段,深入分析人群波浪效应、信息传递失真、空间阻碍导致的人流对冲等特征,探析预防控制地铁拥挤踩踏事故的关键阶段。基于预警系统工作原理,按照警源警情分析、警兆识别、警报设计与排警的工作机制,构建地铁拥挤踩踏事故智能化预警系统。研究结果表明:孕育阶段是预防控制地铁拥挤踩踏事故的关键阶段;智能化预警监控系统能够明确预警等级,显示不同人群状态及密度下的风险等级,具备地铁拥挤踩踏事故预警控制能力。     

基于大数据的大型活动拥挤踩踏事故预警分析研究

为预防大型活动拥挤踩踏事故发生,以拥挤踩踏事故为研究对象,结合系统安全理论和预警原理,运用大数据技术建立拥挤踩踏事故预警模型。以上海外滩拥挤踩踏事故为实例,通过热力图预警分析、人群流向预警分析和地图搜索量预警分析,在事故发生前进行监测、识别、诊断和评价,得出存在事故早期征兆,属于Ⅱ级预警范围,应启动预警对控措施;并将预控对策与当晚实际事故发生过程中采取的对策进行对比,进一步说明基于大数据技术的拥挤踩踏预警对上海外滩拥挤踩踏事故预防和控制的有效性,相关预警技术和方法可为大型活动科学预防和控制拥挤踩踏事故提供技术支撑。     

城市商业综合体人群聚集踩踏风险及监测预警研究—以西单大悦城为例

城市商业综合体是人群聚集场所,一旦发生拥挤踩踏事故, 可能造成大量人员伤亡和恶劣的社会影响,是目前城市商业综合体管理的重要问题之一。通过对人群聚集踩踏风险影响因素及监测预警原理分析,考虑室内商业综合体和开放型公共场所监测预警系统构建的差异性,建立客流预警与应急指挥系统模型;以西单大悦城为实例进行应用和验证,研究结果表明:建立的客流预警与应急指挥系统能够提升商业综合体的监测预警和应急决策效率,进一步加强重点区域或场所的精细化管理,对预防城市商业综合体人群聚集踩踏事故具有重要意义。     

地铁事故应急疏散模拟及优化研究

为探究如何提高地铁车站应急疏散的效率,以我国近十年来地铁常见事故类型统计为基础,在事故风险分析的前提下,利用风险矩阵和元胞自动机设定应急疏散等级,分析不同事故水平下相应疏散措施。以北京地铁西直门站为实例,使用疏散仿真软件Pathfinder构建模拟环境,对高峰时期下站内最短逃生路径进行疏散模拟;按照事故与疏散的响应过程,从预防次生事故角度出发,针对西直门站疏散过程中可能发生的踩踏事故的诱发因素进行优化;研究拥堵对疏散进度的具体影响,选取使用率较低的M通道设施,进行不同使用率下的多次模拟,得到最优的疏散方案,研究结果可为进一步提高疏散设施利用率、改善应急疏散效果提供技术支持。     

人群拥挤踩踏事故后果微观建模及模拟分析

针对人群拥挤踩踏事故风险理论(4阶段)中传统数学模型难以解决的定量问题,分析大型公共场所高密度拥挤人群中的个体受力.依据牛顿第二定律和经典"社会力"模型对人群中的个体受力进行建模.本文提出了引起人群拥挤踩踏事故后果即人员伤亡的"拥挤力"的概念,并在"磁场力"模型基础上依据动量定理构建了拥挤人群中的个体受力微观模拟模型.基于此微观模拟模型并结合多智能体技术开发了人群拥挤踩踏事故模拟系统,对正常及紧急状况下的奥运赛场出口人群疏散模拟的结果表明,该模拟系统不仅能够直观地表示人群拥挤踩踏事故后果,而且还可通过滞留人数随疏散时间的变化情况了解人群疏散状况.该微观模拟模型及模拟系统对大型公共建筑的性能化设计、人群安全疏散及管理等有指导意义.     

城市公共场所拥挤踩踏事故的应对

本文通过统计分析2000~2014年全球发生的拥挤踩踏事故起数及伤亡人数的规律,发现拥挤踩踏事故具有诱发原因复杂、突发性、难以控制性、易造成群死群伤等特点。为有效防止事故发生,从政府管理的层面提出城市公共场所应从现场管理、信息化、宣传教育和应急预案四个方面加强对拥挤踩踏事故的预防与控制。     

基于CA-模糊综合评价法的拥挤踩踏事故分析

以某高校体育场举办庆典活动为例,采用元胞自动机(CA)模拟大型活动中发生事故后的人员疏散情况,得到事故发生后人员逃生规律及疏散总时间,由此判断可能造成的人群拥挤地点和时间。结合模糊综合评价方法对整个活动的安全状况进行总体评估,确定事故发生的影响因素,建立指标体系,运用Matlab遗传算法工具箱计算权重,最终判定大型活动的整体安全水平为较安全。将此方法应用到大型活动的安全评价预警中,能更好地预防和控制活动中拥挤踩踏事故的发生。     

城市公共场所人群拥挤踩踏事故分析

城市公共场所人群高度聚集、流动性大,紧急状态时常发生群死群伤的拥挤踩踏事故,造成大量人员伤亡和恶劣的社会影响。笔者首先提出拥挤踩踏事故分析的一般方法,并用群集指数来表征人群高度聚集这一参量;通过对近年来国内外人群拥挤踩踏事故的分析,认为该类事故以人群高度聚集为条件,由公众造成又危害公众,具有诱因众多、发生突然、难以控制等特点;强调事故预防和控制重点是建立事故应急机制,加强人群的管理和疏导等;同时从公共场所的性能优化设计、人群素质和群集密度、人群管理控制以及信息交流等方面分析其事故原因及提出相应对策,对预防此类事故发生,减少群集伤亡有重要意义。     

体育赛场人群疏散过程滞留人数定量模型研究

体育赛场历史事故统计分析表明,出口堵塞为导致人群拥挤踩踏事故发生的主要原因.滞留人群是疏散过程最常见的一种人流形式,同时也是拥挤踩踏事故风险的主要承载体.基于人群流量与人群密度关系建立了体育赛场时间维变量的滞留人数定量模型.体育赛场看台不同宽度出口人群疏散计算结果表明,滞留人数不仅对人群疏散时间有直接影响,而且与事故发生概率之间存在一定的关系.该模型可用于指导体育赛场出口设计,疏散路线选择及应急预案的编制等.     

我国拥挤踩踏事故发生规律、诱发因素及防控策略

为有效防范拥挤踩踏事故发生,减少事故造成的损失,运用统计分析法和案例分析法对2000-2014年我国拥挤踩踏事故发生规律和诱发因素进行研究。结果表明:我国拥挤踩踏事故发生次数及人员伤亡年际变化较大,总体呈现下降的趋势;秋季踩踏事故发生次数及人员伤亡最多,冬季次之,春夏季节最少;拥挤踩踏事故主要发生在内陆中南部、西北和西南边疆等地区; 学校、商场及节庆场地和楼梯（台阶）是踩踏事故易发场所位置;人为因素、场所因素、管理因素和自然因素是拥挤踩踏事故四大诱发因素。根据踩踏事故发生规律和诱发因素分析,构建踩踏事故防控的PPC模型并提出具体的防控策略,为相关部门预防和处置事故提供决策支持。     

中小学校园拥挤踩踏事故致因机理探究

为预防校园拥挤踩踏事故,同时进行校园安全事故致因推理和情景演化分析,本文利用事故致因“2-4”模型和情景演化理论,构建中小学校园拥挤踩踏事故致因分析模型,并运用该模型对某校园拥挤踩踏事故进行分析,还原事故发展全过程,针对性提出“情景—应对”和“事故—预防”的事故双重干预对策。结果表明:该模型能够为校园拥挤踩踏事故开展原因调查提供新的思路,同时可供学校对拥挤踩踏事故开展情景推演与针对性安全教育培训工作。     

人员密集场所拥挤踩踏事故风险分级模型及预防对策

为研究人员密集场所拥挤踩踏事故的影响因素及拥挤踩踏事故风险级别与管控措施,通过统计分析2002-2018年间国内不同场所发生的拥挤踩踏事故原因,构建事故树模型,从人的因素、道路因素、环境因素、管理因素4个方面提出人员密集场所拥挤踩踏事故的20个评价指标,建立踩踏事故风险评价指标体系,基于层次分析法对评价指标赋予权重,进而构建RCM-CS模型,并依据模型对事故风险进行分级评估。通过RCM-CS模型对已发生的踩踏事故风险等级评估发现,该模型可以很好的区分不同场所的拥挤踩踏风险等级,对于预测人员密集场所风险级别及预防拥挤踩踏事故的发生具有重要作用。     

基于互相关算法的人员密集场所人群运动速度特征研究

研究人群密集场所的人群运动速度特征可以预测人群的运动趋势,在大型活动组织过程中可以对异常人群运动做出预警,避免过度的拥挤及踩踏事件的发生,保证大型群体性活动的安全顺利开展。利用国内某重要城市核心区公共场所人群运动的视频图像,通过互相关算法提取该场所人群的运动速度,并进一步比较通往景区的四条不同路径上人群运动速度的差异性,分析其人群运动特征。分析结果表明单向通道的人群运动速度较大且运动方向基本与通道的两侧边界平行,而双向通道中由于人群中阻尼效应的影响,人群运动速度的大小和方向都发生了不同程度的改变。分析结果可为核心区管理者进行大型群体性活动的组织、人群疏散与引导提供建议,进而为人群拥挤踩踏事故风险防控、拥挤踩踏事故专项应急预案制定及人群聚集活动安全方案编制提供理论支持。     

压缩天然气(CNG)加气站安全监控系统

根据国家科技攻关课题的研究成果以及国家有关法律法规要求,结合加气站安全生产工作的实际需要,辩识与分析CNG加气站的常见危险有害因素;统计与分析近几年加气站事故;采用事故树法对加气站的火灾爆炸危险进行分析;提出事故预防措施;研究并提出CNG加气站安全监控系统的结构和功能设计方案。CNG加气站安全监控系统在对加气站危险有害因素进行辨识、分析和评估基础上,确定需要进行监测的安全相关信息;通过对加气站运行过程中安全状态信息的智能分析,实现事故预警及联锁控制等功能,控制和消除事故风险,预防重大事故的发生;同时系统可以直接纳入应急指挥平台,为应急救援提供详实而准确的现场信息,服务于事故应急救援的科学决策。     

“安消一体化”在高校安全管理中的应用

为提升校园现代化风险识别管控能力,加快推进安防与消防数据深度融合,建设“安消一体化”平台成为高校安全管理的有效抓手。“安消一体化”平台综合运用大数据、物联网、人脸识别、人工智能、云计算等前沿科技,建立全面感知、动态监测、智能预警、精准防火、科学疏散、快速灭火的防控体系,实现安防、消防设备设施互联互通,安消一体化管理,智能监控预警,应急联动及指挥场景化。实践应用表明,“安消一体化”平台切实提升了高校在安消设备管理、风险隐患治理、火情智能预警、应急快速联动等方面的管控效能。     

基于Pathfinder的地铁乘客疏散风险量化与分级研究

为合理控制人员数量,避免地铁在紧急状态下发生拥挤踩踏事故,根据相关标准对疏散时间的要求,将地铁人群疏散风险等级设定为4级;应用Pathfinder仿真软件建立仿真模型,针对不同地铁乘载率,模拟疏散过程,获取与4个风险等级对应的地铁站台可疏散人员数量及人群密度,并将地铁疏散风险量化分级;结合北京地铁实际情况,分析不同风险等级下地铁承载率与地铁站台人群密度间的函数关系。结果表明:随着站台人群密度及地铁承载率的增加,疏散风险等级提高;在疏散时间一定时,人群密度与地铁承载率有二次多项式关系。     

景区密集人群踩踏事故情景分析

为提高景区密集人群应急管控能力,采用情景分析和动态贝叶斯网络相结合的方法,研究景区密集人群踩踏事故情景演化过程。通过分析景区密集人群踩踏事故,选取情景状态、致灾体、承灾体、驱动要素为关键要素,探索密集人群踩踏事故情景演化的特征与路径;运用动态贝叶斯网络构建密集人群踩踏事故情景网络,从情景状态概率推演情景发展趋势。结果表明:引起事故发生风险概率较高的情景状态依次为人群跌倒、人群僵持、人群流量剧增和人群聚集;预防准备不充分、景区安保管理不足、人流监测设备和人群限流设施不完善等相应驱动要素的介入是造成事故发生的主要原因。     

中小学校园拥挤踩踏事故风险评估指标研究

为研究诱发中小学校园拥挤踩踏事故风险因素,根据近年来21起典型事故统计结果,设计调查问卷,在问卷信度检验结果满足良好的相关水平和一致性的基础上得出中小学校园拥挤踩踏事故影响因素分为4个方面,9个因素。基于数据处理系统(DPS),引入非参数投影寻踪回归模型的理论方法,对多维拥挤踩踏事故影响因素数据进行投影降维分析,利用交叉核实,进行非参数拟合,得出每一因素的权重值及事故发生预测值。拟合结果表明:人群失控、人群密度、时间限制3个影响因素更为重要,在校园拥挤踩踏事故日常预防中应多予重视,同时初步探讨影响因素权重在中小学拥挤踩踏事故评估中的应用,为进一步有效防止校园拥挤踩踏事故发生提供技术支持。     

地铁应急疏散恐慌程度模型研究

为研究地铁应急疏散情况下人员恐慌程度,建立地铁应急疏散恐慌程度模型。首先根据恐慌心理量表和调查问卷得到恐慌程度影响因素及其分类,并确定各影响因素权重值。在北京地铁军博站进行应急疏散模拟试验。根据试验数据修正模型中相关事故经历因素,得到地铁应急疏散恐慌程度最终优化模型。结果表明,地铁应急疏散恐慌程度受年龄、携带行李情况、接受安全教育程度、相关事故灾害经历等人员个体因素,以及人员密度、疏散环境复杂程度、事故灾害发生位置等环境因素影响。应急疏散恐慌程度模型计算结果和应急疏散模拟试验结果相近。