人群分区疏散优化算法研究

在疏散过程中,出口利用不均现象时有发生,距离最短路径并不一定是最快的路径。提出了大规模人群分区疏散优化算法,该算法以疏散时间最短为目标,综合考虑了人群分布、出口位置、出口宽度等因素,通过迭代计算,求解每个行人的最优出口选择,从而得到优化疏散分区结果。以具有多个出口的某大型步行商业街区疏散为例,利用经典的无后退有偏随机行走模型进行模拟计算,对是否采用优化分区的疏散时间进行了比较分析。结果表明:采用优化分区疏散时,部分人员放弃路径最短的疏散出口,而被导向选择宽度较宽和附近人员密度较低的出口,从而提高整体疏散效率。该算法解决了以距离最短为目标的疏散分区方式导致的出口利用不均和不充分的现象,有效提高了疏散效率,对于区域分区疏散策略的制定具有一定指导意义。     

地铁枢纽车站大客流疏散性能评估及策略优化研究*

为分析大型地铁枢纽车站人员疏散通过能力、疏散瓶颈位置和车站疏散策略优化方案,利用数值模拟研究某大型整体式站厅枢纽换乘车站人员疏散过程。研究结果表明:楼扶梯和出入口是车站疏散过程中的关键瓶颈,当疏散通过能力较大的出入口E或楼扶梯组8停止使用时,导致站厅疏散时长和站台疏散时长大幅增加;采用引导乘客均匀使用各楼扶梯疏散以及站厅增加应急出口等优化措施,可显著提高车站疏散效率。     

大型超市火灾人员疏散路径优化研究

针对常州某大型超市的实际建筑结构和人员分布情况,利用计算机进行火灾情况下的人员疏散模拟,得出疏散路径、出口人员流量、疏散时间及疏散设施的使用情况等相关数据。疏散过程中路径选择是影响疏散时间的重要因素,而人员对超市环境的熟悉程度又是影响路径选择的重要因素。进行路径优化时,若以超市店员作为疏散的动态引导人,采用方向式动态引导,将人员引导至模拟中使用率较低的出口和楼梯,进行人员分流,能够缩短疏散时间,进一步优化疏散路径。从疏散路径选择和人员管理方面提出一种针对该超市的更为高效的疏散方法。     

多出口条件下应急疏散路径优化模型

为减少拥堵发生概率,考虑多出口条件下疏散人群路径选择特点,建立应急疏散路径优化模型。首先以疏散通道布置方位为基础,建立疏散网络,确定可行疏散路径集合,考虑人群流量与排队时间动态关系,计算人群雍滞时间,表征路径当量长度,迭代可行路径集合;然后以疏散总时间最短为目标,修正Dijkstra算法目标函数,全局搜索时间最优路径,分配疏散方案;最后通过某多出口疏散案例,对比传统最短路径和优化最短时间疏散方案疏散总时间,验证模型的有效性。结果表明:优化后的疏散方案排队总时间与疏散总时间均小于传统疏散模型,疏散出口利用率更高,人流分布更为均匀,疏散路径重叠概率较小,有效提升了疏散效率。     

大型体育场馆行人分区疏散优化策略研究*

针对大型场所疏散出口通行能力不均衡现象,以某大型体育场馆为对象,建立Pathfinder疏散模型,通过不断改变行人出口选择,得到行人疏散分区优化模型。结果表明:通过对比优化前后疏散时间、疏散过程及疏散出口利用差异,得到疏散时间优化效率10.55%,各出口疏散时间标准差优化效率为90.78%。分区优化能够均衡各出口疏散时间,提高疏散出口利用效率,有效缓解大型场所拥堵问题,为实现大型场所安全疏散提供理论参考。     

基于模拟疏散的连体型宿舍楼预先分区引导疏散策略研究

为研究人员密集的连体型宿舍楼安全疏散问题，通过调查提出预先引导疏散的人员接受度原则，制定3种预先引导疏散策略，采用Pathfinder软件模拟某高校连体型宿舍楼的安全疏散情况，得出不采取预先引导疏散策略和采取不同预先引导疏散策略时，模拟疏散结果存在的差异。结果表明:人员可接受的预先引导疏散路径为最近距离路径或无视线阻碍的第2近距离路径；在不进行预先引导疏散时，疏散过程中各楼梯和出口的利用率差异较大；在进行预先引导疏散时，得出采用按楼梯宽度比例分区划分人数策略可有效提高建筑物的疏散效率。     

大型公共场所动态引导人移动路径设计方法

针对方向式动态引导在大型公共场所安全疏散中的重要作用,以及对动态引导人移动路径研究不足的现状,提出利用比值函数设计动态引导人移动路径的方法。并借鉴TSP(旅行商问题)方法的求解思路,提出可用于动态引导人移动路径优化的禁忌搜索算法。以一个内部布局较为复杂的大型公共场所模拟场景为例,利用MA-ESM疏散模型,分别模拟了引导人最优移动路径、最短移动路径和影响面积最大路径3种不同情景下疏散效果。结果表明,利用影响面积和路径长度比值最大的优化算法计算得出的引导人移动路径,既可满足在相同时间内引导更多的人员进行疏散,又可节省总体的疏散时间,充分保证疏散效果,验证了笔者所提出的动态引导人移动路径优化算法的合理性。     

基于多因素出口选择的建筑疏散指示优化设计

建筑疏散指示标志关系到人们的生命安全,为了寻找一种更为有效的引导疏散的思路,实现紧急疏散时合理、有效地引导人员逃生,提出了以疏散人员到出口的距离、出口宽度和出口区域人员密度三个因素为基础的出口选择模式作为建筑疏散指示标志的设计规则;研究了仅考虑距离因素选择出口时疏散人员分配失衡的现象,展示了以人员到出口的距离、出口宽度、出口区域人员密度三个因素为基础的出口选择引导模式对建筑疏散的优化效果。研究结果表明:根据距离、出口宽度和出口区域人员密度三个因素来确定疏散指示标志设计的规则,避免了人员密集建筑场所“就近出口”带来的不利因素,实现了疏散资源的高效利用。     

多条件约束三维动态行人疏散路径优化方法

针对约束环境下的行人疏散路径选择问题,提出了三维动态行人疏散路径优化方法。通过元胞自动机模型的拓展建立了三维行人疏散网格模型和三维解空间,在此基础上,综合考虑行人视域、路径距离、行人空间分布等多条件约束。引入路径寻优方法(Ant Colony Algorithm)、改进的社会力模型、更新的启发函数和信息素,构建了新的行人路径选择与优化机制。仿真结果符合实际路径优化需求,模型算法平衡了各出口利用率,提高了行人整体疏散效率,为三维空间下的行人疏散路径优化问题的解决提供了新的思路和方案,生成的疏散路径信息有望反馈到地标系统中并有效指导突发情况下行人的路径选择。     

基于Revit的医院火灾人员疏散路径优化及智能诱导

为了充分保障大规模人群疏散安全目标的实现,进行Revit二次开发,构建建筑物节点状态数据智能提取系统,自动生成建筑物节点初始状态数据库,利用自适应蚁群算法,以全体待疏散人群完成安全疏散时间最短为优化目标,开发人群应急疏散路径优化及智能诱导模型。通过对有无疏散诱导情况下某医院火灾中人员完成疏散所需时间及各出口人员滞留情况的对比,结果表明,基于Revit的数据智能提取系统,改善了医院火灾人员疏散路径优化算法初始状态和边界条件的处理方案,显著提高了疏散优化算法的运行效率,在保障医患人员安全疏散的同时,有效避免了从众现象造成的个别出口拥堵现象。     

疫情管控期间公共场所火灾疏散研究*

为探究新冠疫情管控期间公共建筑安全出口开放状态对人员疏散影响,通过实地调研了解公共建筑疏散管理及安全出口开放状态,利用Pathfinder模拟疫情管控前后某高校办公楼人员火灾疏散,分析人员疏散过程中个人拥堵总时长、最长连续拥堵时长、人员疏散路径,提出3种推荐出口开放方案,并通过Pathfinder模拟得到最优方案。研究结果表明:疫情管控期间,各公共建筑均关闭部分安全出口,以便于体温检测;疫情管控期间人员拥堵时长显著增大,常规情况下人均拥堵时长为16.01 s、个人拥堵时长最大为120.45 s,疫情管控期间人均拥堵时长为23.92 s、个人拥堵时长最大为168.23 s;区域A部分人员汇合至区域B中,导致楼梯2人员密度增大,在2~3层楼梯发生拥堵;同时开放出口Ⅰ和Ⅳ的方案Ⅲ为最优开放方案。     

单洞双线铁路隧道火灾人员疏散安全性分析

为了分析单洞双线铁路隧道火灾人员疏散安全性，基于单洞双线铁路隧道结构特点，分析不同火灾场景下人员疏散模式，利用火灾动力学模拟软件FDS，建立隧道火灾模型，分别研究火源位于车头和列车中部车厢内时可用安全疏散时间。利用Pathfinder软件，模拟人员折返路线与不同疏散口间距下人员疏散过程，分析必需安全疏散时间及其影响因素。研究结果表明:隧道发生火灾时，人员可用安全疏散时间与火源位置有关，必需安全疏散时间受疏散总人数、疏散口选择、疏散口间距等因素影响很大。在设计隧道疏散系统时，可通过减小疏散口间距和设置明显的疏散设施指示标识，减少人员疏散所用时间。     

人因习惯心理对安全疏散的影响研究

针对人员习惯心理的影响因素及其对安全疏散的影响问题，提出一种综合考虑习惯心理和恐慌、从众心理影响下的人员出口选择计算方法。通过问卷调查和访谈，获得人员在熟悉环境中产生习惯心理的原因，采用Pathfinder软件模拟某高校学生食堂的安全疏散情况，得到习惯心理及恐慌、从众心理综合影响下安全疏散时间、出口使用效率以及人员个体疏散时间的差异。结果表明:“目的导向”是人员在熟悉环境中形成习惯心理的主要因素;在人员聚集程度大的方位设计宽度较大的出口，以及在人员习惯的行进方向设计建筑物的主要出口，可以有效提高建筑物紧急疏散的效率。     

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。     

地铁四线换乘枢纽高峰客流火灾疏散模拟研究

地铁换乘枢纽车站结构复杂、客流密度高,火灾情况下的应急疏散难度大,为研究地铁大型换乘枢纽火灾事故时的客流疏散模式,以四线换乘枢纽CGM站为例,使用building EXODUS软件,分别研究楼梯组、电梯、出入口和闸机组这4类设施无法使用时对乘客疏散时间的影响,以及各场景下乘客的疏散策略。考虑仅站厅乘客参与疏散、1辆列车上的乘客参与疏散、2辆不同线路列车上的乘客参与疏散这3种情况,共设置155个工况。研究结果表明:出入口对于疏散时间的影响较大;楼梯组次之;电梯和闸机组的影响明显小于前2者;同类设施中,由于设施位置及几何特征存在差异,各设施对于疏散时间的影响不同;随着疏散人数的增加,同一设施对于疏散时间的影响随之增加;所有出入口可以使用时,各线路独立疏散时效率较高;发生出入口火灾时,打开线路间换乘通道的防火卷帘门可降低所需疏散时间。     

城镇油气管道事故应急疏散决策优化

为实现油气管道事故中城镇大规模应急疏散的智慧决策,构建基于改进的自适应蚁群算法的应急疏散路径优化模型,开发基于油气管道典型事故后果分析的城镇大规模应急疏散决策优化系统平台(LSSED)。LSSED在地理信息系统平台上,针对油气管道泄漏引起的扩散、喷射火、池火、BLEVE、蒸气云爆炸等典型事故进行事故后果分析,对疏散通道当量长度和疏散时间成本函数进行定量评价,实现大规模应急疏散方案的智慧决策和避难方案的全局优化。案例分析表明,LSSED平台实现了基于地理信息系统的典型事故时变环境信息和应急疏散路径优化算法的数据传递及系统集成,实现了基于事故后果分析的城镇大规模人群疏散路径和避难方案优化,可为城镇安全规划和应急管理提供参考和借鉴。     

医院智能应急疏散导航方法与物联网应用研究*

为解决大型复杂医院建筑紧急疏散下的路线指引问题,提出适合复杂空间结构的疏散拓扑地图自动生成方法,同时提出基于组合神经网络的疏散决策模型,以应对医院建筑中各种静态动态的危险源,基于该疏散指引方法,研发智能疏散导航物联网装置Nav-IoT。研究结果表明:该方法可实时采集医院多种危险情况,通过决策网络和多种物联网智能设备进行动态决策,并发出明确移动指引信号,能够有效提升疏散过程的安全度和效率,满足大型复杂医院建筑内的智能化、动态化的人员应急疏散需求。