公路隧道火災(zāi)發(fā)生位置與人群疏散通道仿真研究*

王羽塵，馬健霄，陸 濤，劉宇航，王文強

(1.南京林業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 南京 210037；2.中設(shè)設(shè)計集團股份有限公司，江蘇 南京 210014)

0 引言

隨著高速公路發(fā)展速度不斷加快，新建高速公路隧道的規(guī)模日益變大[1]。由于高速公路隧道的內(nèi)部空間封閉、缺少自然采光、通風(fēng)受限、行車環(huán)境單調(diào)等空間結(jié)構(gòu)特性，在發(fā)生火災(zāi)時，易出現(xiàn)火勢擴散速度快、聯(lián)絡(luò)與逃生困難等情況。但是目前隧道應(yīng)急研究較少針對火災(zāi)發(fā)生位置和人行橫通道的相對位置采取不同的疏散路徑，導(dǎo)致乘客無法快速轉(zhuǎn)移或者聚集在同一逃生通道，降低了被困人群的逃生效率和存活率。因此，分析隧道內(nèi)不同火災(zāi)發(fā)生位置對后方人群疏散路徑選擇的影響，確定不同位置人群的疏散路徑，是制定有效疏散路徑和交通管制的關(guān)鍵內(nèi)容和重要依據(jù)。

目前，針對隧道疏散的研究一般分為疏散模型改進和疏散路徑規(guī)劃2種。疏散模型改進主要通過研究行人心理對其運動的影響、Herding Behaviour(羊群效應(yīng))對疏散出口的選擇、小群體行為及恐慌狀態(tài)對人群的移動速度的影響等方面[2-4]；疏散路徑規(guī)劃主要通過仿真方法或者實地演習(xí)[5-6]，并選取最短疏散時間，最少傷亡人數(shù)作為疏散方案的評價指標(biāo)[7-8]，出口工效(OPS)作為疏散軟件EXODUS的輸出指標(biāo)，主要用于衡量疏散通道利用率[9]，針對疏散結(jié)束后的通道利用效率進行評價。當(dāng)人群完全忽略某疏散通道，可利用出口工效(OPS)這一指標(biāo)反映疏散效率的低效性[10]。上述研究較少考慮疏散過程中的人工干預(yù)和疏散通道的利用情況，即根據(jù)不同火災(zāi)發(fā)生位置，采用廣播或者交通誘導(dǎo)標(biāo)志將人群疏散至不同通道從而分流人群，提高疏散效率。

本文結(jié)合某隧道資料建立仿真場景，利用疏散軟件分析不同火災(zāi)發(fā)生位置對疏散時間的影響。選用出口工效作為疏散通道利用率評價指標(biāo)，通過聚類分析及回歸模型，得到隧道火災(zāi)發(fā)生位置和人群疏散通道選擇之間的關(guān)系。

1 研究方法

1.1 疏散軟件

人群疏散仿真是應(yīng)急疏散研究常采用的試驗方法。本文建模采用的EXODUS軟件包括人群、動作、行為、毒氣、災(zāi)害和圍困等子模塊[11]。

1.2 仿真建立

1.2.1 場景仿真

選取常合高速茅山隧道作為研究對象進行模擬仿真。隧道分為東、西兩段，距隧道洞口175 m有限速標(biāo)志，限速80 km/h。

為充分模擬火災(zāi)疏散情況，從交通組成及交通量、逃生通道、通風(fēng)設(shè)施等方面對西行西隧道(582 m)進行仿真。

1)交通組成及交通量

對茅山隧道早高峰、平峰、晚高峰3個不同時段的交通數(shù)據(jù)進行分析，得出其交通量如表1所示。

根據(jù)2010—2018年茅山隧道西行方向日均流量，結(jié)合流量變化趨勢，預(yù)測未來10年的設(shè)計小時交通量如表2所示。

根據(jù)不同時段的交通觀測表，結(jié)合2030年的設(shè)計小時交通量，預(yù)測2030年車輛交通組成情況如表3所示。

2)逃生通道

茅山隧道左右洞之間共設(shè)置了2處車行橫通道和1處人行橫通道，人行橫通道距隧道入口235 m，出口285 m，相鄰車行橫通道間距250 m。

表2 西行設(shè)計小時交通量Table 2 Westbound design hour volume

表3 2030年車輛交通組成Table 3 Composition of vehicle traffic in 2030

3)通風(fēng)設(shè)施

隧道運營通風(fēng)采用射流風(fēng)機誘導(dǎo)式通風(fēng)，在上、下行線各設(shè)置2組(4臺)APR-1120/403-6的射流風(fēng)機。

1.2.2 疏散人群仿真

1)疏散人群數(shù)量

疏散人群的數(shù)量由不同車型的車輛比例、載客量和滿客率決定，如式1所示：

Q=(μi×mi×ηi)×ni

(1)

式中：Q為疏散人群數(shù)量；μi為不同車輛比例，%；mi為載客量；ηi為車輛滿客率，%；ni為車輛總數(shù)。

其中，滿載率按小客車50%，大客車90%，載重汽車、鉸接列車均為100%。經(jīng)計算(結(jié)果取整)，得到正常行駛時的隧道人群荷載情況。

2)疏散人群特征

①人群組成

由于我國建筑火災(zāi)疏散性能的研究起步較晚，人群組成的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)較匱乏。本仿真的疏散人群組成參考了《公路隧道火災(zāi)逃生疏散研究》[12]，其中年齡位于17～29歲的男性和女性組成比例分別為15%和10%；年齡位于30～50歲的分別為30%和20%；年齡位于51～80歲的分別為15%和10%。

②人群疏散速度

人群疏散速度受人群密度、可視條件(火災(zāi)煙霧、應(yīng)急照明設(shè)備等)、人群身體機能、隧道內(nèi)汽車堵塞、隧道結(jié)構(gòu)等條件的影響。喬彥甫等[13]根據(jù)火災(zāi)產(chǎn)物確定不同的人群疏散速度。本仿真根據(jù)不同年齡及離火源距離，參考《SFPE消防工程師手冊》[14]提供的疏散速度，對人群的疏散速度折減20%進行取值，具體取值如表4所示。

表4 不同特征人群疏散速度Table 4 Evacuation speed interval of different characteristic population

2 試驗設(shè)計

2.1 假設(shè)條件

影響人群疏散的因素較為復(fù)雜，不同火災(zāi)發(fā)生位置對隧道內(nèi)停滯的車輛數(shù)、待疏散的人數(shù)、火災(zāi)參數(shù)是不同的。基于此，本研究有以下假設(shè)：

1)假設(shè)火災(zāi)探測器在30 s內(nèi)完成報警，駕駛?cè)藦恼J(rèn)識到火災(zāi)到準(zhǔn)備棄車逃生30 s。本文根據(jù)車輛交通組成及交通量，采用VISSIM仿真軟件模擬發(fā)生火災(zāi)30 s后車輛從自由流到擁堵流的分布情況，確定疏散人群的位置和分布。

2)假設(shè)火災(zāi)為汽油燃燒引起的B類火災(zāi)，參考《公路隧道火災(zāi)人員安全逃生研究》[15]的分類結(jié)果：大型火災(zāi)的熱釋放率為50 MW，按最不利火源設(shè)置。采用平方增長模型，主要考慮增長階段和穩(wěn)定階段，忽略火災(zāi)的衰退階段。具體參數(shù)設(shè)置如表5所示。

表5 火災(zāi)參數(shù)設(shè)置Table 5 Fire parameter setting

注：火災(zāi)工況時，隧道風(fēng)速為3 m/s。

3)疏散的方式：火災(zāi)上游的人群駕車駛離，下游至人行橫通道之間的人群通過橫通道逃生；人行橫通道至洞口之間的人群可選擇從通道或洞口逃生。

2.2 確定車輛和行人分布

利用交通流仿真軟件VISSIM模擬隧道內(nèi)發(fā)生火災(zāi)30 s后的車輛分布情況，確定乘客的位置及距疏散通道的距離，將車輛分布及乘客位置信息與EXODUS軟件中的人員模塊和圍困模塊建立關(guān)聯(lián)。每隔30 m改變火災(zāi)發(fā)生位置，進行仿真。

2.3 評價指標(biāo)

當(dāng)不同位置發(fā)生火災(zāi)，根據(jù)人群所處的區(qū)域，分別從人行橫通道和隧道出口疏散人群。選用出口工效OPS來評價疏散效率，如式2所示：

(2)

式中：OPS為出口工效；n為逃生中使用的出口數(shù)量，個；EETi為第i個出口的逃生時間，s；TET為總出口逃生時間，s。

OPS取值從0到1，值越低則逃生效率越高。當(dāng)OPS值為0時，表示非常均衡的逃生，即：所有出口在同一時間完成；而OPS值為1時，表示效率低的逃生，至少有一個出口沒有吸引任何逃生者。本文通過改變火災(zāi)發(fā)生的位置，確定人群疏散通道的最佳選擇以達到最優(yōu)出口工效OPS。

2.4 模型構(gòu)建

構(gòu)建如圖1所示的隧道疏散理論模型，以人行橫通道中點為原點，原點左側(cè)為上游火災(zāi)發(fā)生位置y；原點右側(cè)以疏散通道選擇的分界線x為界，分為2個區(qū)域。從人行橫通道疏散的人群所在區(qū)域為[0，x]，從隧道入口疏散的人群所在區(qū)域[x，l](從隧道入口至人行橫通道的長度為l)。

圖1 隧道疏散理論模型Fig.1 Tunnel evacuation theory model

3 數(shù)據(jù)分析

本文結(jié)合火災(zāi)發(fā)生位置y，疏散通道選擇分界線x以及通過軟件仿真得到的出口工效OPS進行綜合分析。

由于人群在疏散過程中趨向于形成群體而非遠(yuǎn)離火源，容易形成“小群體”的聚集現(xiàn)象?；诖耍胟-means算法分別將具有相同特征的y，x聚集成不同的類。將組間平方和(between_ss)與總的距離平方和(total_ss)的商作為評價指標(biāo)，該值越接近1說明聚類效果越好，如式(3)所示：

(3)

式中：total_ss為總的距離平方和；within_ss為組內(nèi)平方和；between_ss為組間平方；mi為分析的數(shù)據(jù)，如火災(zāi)發(fā)生位置、疏散通道選擇分界線的數(shù)值；μ為平均值；k為聚類數(shù)；ck為聚集的類。

聚類得到的數(shù)據(jù)采用回歸模型估計因變量(OPS)和自變量(y，x)之間的關(guān)系，并研究不同火災(zāi)發(fā)生位置對疏散時間的影響。

4 仿真結(jié)果

4.1 火災(zāi)發(fā)生位置對疏散時間的影響

選擇距離人行橫通道20 m的位置作為初始火災(zāi)發(fā)生位置，每隔30 m改變假設(shè)的火災(zāi)發(fā)生位置。針對y，改變x進行仿真，結(jié)果如圖2所示。

從圖2可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng)火災(zāi)發(fā)生位置y位于20～110 m時，人行橫通道和隧道入口的疏散時間隨疏散通道選擇分界線x變化明顯；當(dāng)y位于140～350 m時，人行橫通道和隧道入口的疏散時間隨x平緩變化。說明不同火災(zāi)發(fā)生位置對人行橫通道和隧道入口的疏散時間影響不相同，火災(zāi)發(fā)生位置越接近人行橫通道，疏散時間波動越大。

在火災(zāi)發(fā)生位置y變化過程中，人行橫通道的總體疏散時間長于隧道入口，這是由于火災(zāi)發(fā)生位置至人行橫通道之間的人群只能從橫通道逃生，且該區(qū)域受到火災(zāi)溫度、CO等有毒氣體的影響較大，疏散速度明顯降低，導(dǎo)致從人行橫通道疏散的總體時間增加。

4.2 聚類中心的劃分

在火災(zāi)位置發(fā)生點y和疏散通道選擇分界線x的變化下，出口工效OPS總體呈現(xiàn)階梯狀變化趨勢，這是由于人群在疏散過程中受到群體內(nèi)部成員的吸引力，呈現(xiàn)人群的聚集現(xiàn)象。

將具有相同特征的y，x聚集成不同的類，并根據(jù)公式計算評價指標(biāo)，如表6～7所示。

由表6～7可知，火災(zāi)位置發(fā)生點y和疏散通道選擇分界線x分為8類效果最佳。y，x的聚類結(jié)果如圖3和圖4所示。

表6 (a)y聚類結(jié)果及評價指標(biāo)Table 6 Cluster number and evaluation index of (a)y

表7 (b)x的聚類結(jié)果及評價指標(biāo)Table 7 Cluster result and evaluation index of (b)x

4.3 火災(zāi)發(fā)生位置和人群疏散通道選擇關(guān)系的確定

圖3為OPS對火災(zāi)發(fā)生位置y的聚類散點圖。由圖3可知，當(dāng)y增大時，OPS有比較明顯的線性增長趨勢，用線性模型擬合：

OPS=β0+β1y

(4)

圖4為OPS對疏散通道選擇分界線x1的聚類散點圖。在圖4中，隨著x的增加，OPS有向上彎曲的趨勢，用二次函數(shù)模型擬合：

OPS=β0+β1x1+β2x2

(5)

由于火災(zāi)發(fā)生位置和疏散通道選擇分界線同時影響著出口工效，考慮y和x的交互作用對OPS有影響。綜合上面的分析，結(jié)合模型二次模型和線性模型，建立如下的回歸模型如式(6)所示：

OPS=β0+β1y+β2x+β3x2+β4yx

(6)

式中：β0,β1,β2,β3,β4為回歸系數(shù)；y為火災(zāi)發(fā)生位置，m；x為疏散通道選擇分界線，m；OPS為出口工效。

使用數(shù)據(jù)估計模型中的系數(shù)，結(jié)果如表8所示。由表8可知，因變量(出口工效)的96.33%可由模型確定，SSE值接近0，模型從整體來看是可用的。因此，基于火災(zāi)發(fā)生位置和疏散通道選擇分界線影響下的出口工效模型如式(7)所示。

OPS=0.801 9-0.000 314 7y+(-0.009 673+7.123×10-6y)x+5.113×10-5x2

(7)

式中：OPS為出口工效；y為火災(zāi)發(fā)生位置，m；x為疏散通道選擇分界線，m；

圖2 仿真結(jié)果Fig.2 Results of simulation

圖3 OPS對火災(zāi)發(fā)生位置y的聚類散點圖Fig.3 Clustering scatter plot of OPS to fire occurrence location

圖4 OPS對疏散通道選擇分界線x1的聚類散點圖Fig.4 Clustering scatter plot of OPS to the boundary line of population evacuation area

對模型OPS=f(y，x1)在(y≥0,x≥0)內(nèi)對x求一次及二次偏導(dǎo)，如式(8)所示：

(8)

表8 模型計算結(jié)果Table 8 Results of model calculation

滿足最優(yōu)出口工效OPS的條件下，當(dāng)火災(zāi)發(fā)生位置y已知，求解疏散通道選擇分界線x。

(9)

(10)

式中：i為疏散乘客所在位置；Z(i)為疏散通道選擇，0為選擇人行橫通道，1為選擇隧道入口；x為疏散通道選擇分界線；y為火災(zāi)發(fā)生位置。

4.4 實例分析

根據(jù)以上結(jié)論，針對常合高速茅山隧道，考慮疏散過程中的人工干預(yù)，給出的應(yīng)急疏散標(biāo)志布置如圖5所示。

圖5 應(yīng)急疏散標(biāo)志布置Fig.5 The layout of emergency evacuation sign

1)起火點位置距人行橫通道20～110 m時，距人行橫通道120 m內(nèi)的人員從人行橫通道處進行逃生，其余人員則從隧道入口進行逃生。

2)起火點位置距人行橫通道110～350 m時，距人行橫通道30 m內(nèi)的人員從人行橫通道處進行逃生，其余人員則從隧道入口進行逃生。

5 結(jié)論

1)應(yīng)急疏散利用人行橫通道和隧道出入口分流人群，在合理組織和引導(dǎo)下，能夠有效平衡人群分布，提升出口工效，降低疏散時間。

2)利用EXODUS軟件，以茅山隧道為例建立仿真場景，假定隧道發(fā)生的火災(zāi)類型、火災(zāi)探測器的反應(yīng)時間，確定發(fā)生火災(zāi)的人群反應(yīng)時間和逃生速度的分布。通過VISSIM仿真確定隧道內(nèi)停滯的車輛數(shù)和待疏散的人數(shù)，從而確定車輛和乘客分布并在此基礎(chǔ)上進行模擬分析。

3)選取出口工效作為評價疏散效果的指標(biāo)，利用k-means聚類算法分別劃分火災(zāi)發(fā)生位置和疏散通道選擇分界線的聚類中心，構(gòu)造基于兩者影響下的出口工效回歸模型。通過對模型求偏導(dǎo)，得出隧道火災(zāi)發(fā)生位置和人群疏散通道選擇之間的關(guān)系，為相關(guān)管理人員制定有效疏散路徑和交通管制提供依據(jù)。