基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划

提出了基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划方法。首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,利用环境的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在野外环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更邻近节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。其次,借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免算法陷入局部最优。最后实现了基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划并完成了仿真实验,实验结果表明该方法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的全局性能。     

基于自适应蚁群算法的化工园区毒气泄漏事故疏散路径规划*

为了降低人员在化工园区毒气泄漏事故中的伤亡风险,提出1种综合考虑疏散路径距离和毒性负荷值的自适应蚁群算法。通过建立路径评价函数,将疏散路径的毒性负荷值引入蚁群算法中,改进算法的信息素更新策略,采用启发式因子自适应调整策略并改进算法的启发式函数。运用Matlab软件进行仿真,将算法应用到某化工园区毒气泄漏事故中。研究结果表明:该自适应蚁群算法可以保持较高的搜索速度,在寻找距离最短道路的同时避开毒性负荷较高的疏散路径,可为化工园区毒气泄漏事故的应急疏散路径规划提供参考。     

引入路径权重蚁群算法在应急救援中的应用

规划最优路径是应急救援时一项很重要的工作。在基本蚁群系统模型的基础上,基于层次分析法解算出路径权重矩阵,并将其引入状态转移规则,这样求出的最优路径不只是考虑路径距离,而且考虑了道路实际状况。仿真实验结果表明,引入路径权重后的自适应蚁群算法能根据实际路况权重矩阵规划出更合理的救援路径,缩短了救援时间。     

基于情景构建的危化品事故应急疏散模拟研究

为有效控制危化品企业的事故风险,预防重大火灾爆炸事故发生,以天津港"8·12"特别重大火灾爆炸事故为例,建立贝叶斯与元胞自动机(CA)耦合模型,模拟重建事故情景,分析事故各演变环节,探寻事故演化规律,找到该类危化品港口储存行业潜在事故隐患。依据蚁群算法(ACO)建立应急疏散模型,在Matlab平台上模拟仿真受灾最严重小区的居民疏散情况,找到最佳疏散路径,计算得出将周边居民、相关人员疏散到安全区域的响应时间点。结果表明:依据计算机模拟仿真结果规划应急疏散路径,能够提高应急疏散的效率,减少事故的影响。     

通用航空山区救援安全航迹规划模型

针对通用航空山区救援飞行环境的高复杂度地形问题，提出了一种基于改进型蚁群算法的三维救援航迹规划模型。首先，获取真实的山区地形环境数据，根据安全飞行规则，利用格栅法建立三维飞行环境模型。然后，以路径最短为目标函数、以航空性能为约束条件建立航迹规划模型。最后，利用改进型蚁群算法对模型求解，通过合理设置初始信息素分布和信息素更新规则，改进型蚁群算法，并对西南山区某次通航救援进行了救援航迹规划仿真。改进算法得到的飞行路径与球面直线的距离误差控制在15%以内，且飞行航路的俯仰角和偏转角均满足安全飞行规则，偏航次数较少。研究表明，对于山区环境下的通航应急救援航迹规划问题，提出的改进蚁群算法能够实现对障碍物的规避和对最优航迹的快速搜寻，保证了救援任务的安全性、高效性和可靠性。     

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。     

3D可视化石化装置安全管理系统的开发

本文介绍了3D可视化石化装置安全管理系统构成、功能和实验途径，该系统将三维激光扫描和GIS技术运用于石化行业，通过数据处理建立石化装置测绘级精度、全尺寸、全真实体的三维数字模型，并通过添加GIS信息和设备属性信息，实现石化装置5D可视化管理、分层管理、设备检维修和施工改造模拟、事故影响范围及应急救援最佳路径模拟、工作人员仿真培训等安全管理模块，为石化企业设备管理提供了新的技术平台。     

基于涟漪扩散算法的元胞自动机人员疏散模型研究

为探究大型公共场所内应急疏散调控策略的合理性、有效性和安全性，开展了2类场所的应急疏散调控策略的仿真研究，记录疏散时间、疏散拥堵时间和路径拥堵程度作为衡量应急疏散调控措施的指标，建立以多对多涟漪扩散算法为核心的线性元胞自动机模型。结果显示，与原有的疏散路线相比，使用算法规划的应急疏散路径可以缩短疏散时间；与仅仅使用算法规划应急疏散路径相比，考虑单一的路径拥堵情况或路网结构而增加的调控措施可能与疏散初衷相悖；但在使用算法规划路径的基础上，综合考虑路径拥堵情况和路网结构而增设的调控措施，其疏散效果是最好的。研究结果可为应急疏散管理者提供紧急情况下的调控策略，避免疏散过程中出现的拥挤、踩踏等二次事故的发生，进而保障人群的疏散安全。     

基于遗传-蚁群算法的单层建筑火灾疏散路径规划研究

为解决如何快速、有效地找出单层建筑火灾最佳疏散路径问题，分析火灾发生时可能影响人员逃生及最佳路径生成的因素。提出基于遗传-蚁群算法求解火灾时期人员疏散路径。运用遗传算法的快速全局搜索能力，对蚁群算法初期所需要的信息素进行快速处理；利用蚁群算法的正反馈机制，快速找出可行路径，缩短搜索时间；并运用Matlab软件对其进行仿真。结果表明:遗传-蚁群算法所求得的路径生成质量有明显提高，并缩短路径生成时间，有助于提高人员逃生效率，降低人员伤亡率。     

基于蚁群算法的火灾人群疏散仿真

仿真方法是当前火灾疏散研究的主流方法。针对人群疏散的特点,提出了一种基于蚁群算法的元胞自动机疏散仿真模型。通过火灾中人群疏散的行为分析,引入自适应蚁群算法进行疏散路径优化,从而建立了人群疏散决策和行为的仿真模型。通过仿真实现证明了此方法的有效性。     

直升机失事应急救援路线双目标优化研究

近年来直升机失事事故呈上升趋势,直接威胁到人民生命财产安全,并产生严重的经济、政治负面影响。为此,研究直升机失事应急救援路线的多目标优化问题,在提出的应急救援路径选择模型中,考虑了直升机失事所造成的次生灾害对弧段路况的影响,优化目标是最小化路线的通行时间和当量长度。基于启发式思想,设计了求解这一模型的双目标优化算法,并给出了算法的正确性证明,实例模拟说明了模型和算法的有效性和可行性。     

石油化工原料和产品运输事故应急预案体系研究

根据石油化工原料和产品运输的重要性以及当前我国面临的石油化工原料和产品运输事故严峻的安全形势,分别从应急预案体系的构成、要素、编制、响应以及维护等方面进行论述和研讨,为政府和企业制定石油化工原料和产品运输事故应急预案提供一种新的思路。针对构建该类应急预案过程中可能忽略的问题进行分析并给出解决问题的方法,旨在提高石油化工原料和产品运输事故应急预案的可操作性。     

石化企业的环境污染事故应急预案分析与建议

从环境污染角度分析了"吉化爆炸"、"大连原油泄漏"和"兰化系列爆炸"三个典型石化企业安全生产事故案例,论证了环境污染控制在应急预案中的重要地位和完善的应急预案对于避免环境污染事故或最大程度减少事故损失的重要作用。在此基础上,分析了目前石化企业的环境污染应急预案中存在的普遍性问题,并以天津某石化企业的环境污染事故应急预案为例,从应急能力、应急行动、应急培训、预案演练、预案修订和环境污染预防等方面提出了完善建议,增强其针对性、可操作性和科学合理性,以期在应急救援中发挥更好的功效,避免安全生产事故次生环境污染事故。     

复杂建筑空间人员应急疏散的无人机引导模型研究*

为提升紧急情况下复杂建筑空间中应急疏散引导的疏散效率,采用仿真模拟方法,提出1套可适用于复杂建筑空间人员应急疏散的无人机引导模型,该模型通过改进传统算法和构建新方法,实现无人机空间遍历移动规则寻优、无人机引导路径寻优以及基于“障碍物空间场域”建筑空间区域划分。研究结果表明:相较于没有无人机引导,采用单无人机和多无人机协同引导疏散,可大幅缩短整体疏散时间,有效减少疏散路径当量长度,提高疏散效率并保证路径安全,为无人机在应急救援和疏散的应用提供新思路。     

突发生产事故应急演练设计

针对当前突发事件应急演练存在的策划方面尚无统一标准、组织实施缺失执行规范等问题,在综合考察国内外演练设计相关成果基础上,从应急处置实际出发提出以突发事件情景构建、“责任人—资源—措施—事故应对”匹配、演练其他相关问题为要点的突发生产事故应急演练准备模式,并借助石化企业二甲苯泄漏模拟处置实例建立了以桌面推演、模拟测试及过程评估为核心的突发生产事故应急演练实施方法。廓清了突发生产事故应急演练的思路、方法和步骤,对企业组织开展应急演练和有效处置突发事件具有重要借鉴价值。     

基于改进蝴蝶算法和社会力模型的多出口疏散模型研究*

为提高多出口场景下行人疏散效率和精度,基于蝴蝶算法和社会力模型,提出一种新的应急疏散仿真路径规划方法。在原有社会力模型中,考虑距离出口远近及行人所处位置拥挤度对运动过程中期望速度的影响,引入速度调节因子,描述行人在疏散中的期望速度变化;针对蝴蝶算法中后期收敛速度慢和易陷入局部最优的缺陷,提出自适应感知概率参数以增强局部搜索和全局搜索之间的平衡;在每轮迭代结束时引入迭代局部搜索策略,扰动局部最优解获得中间状态,并重新搜索上述中间状态得到全局最优解。研究结果表明:提出的应急疏散仿真路径规划方法在多出口环境下能够更有效地利用出口资源,提高疏散效率。     

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。