航站樓出發(fā)廳小團(tuán)體旅客應(yīng)急疏散仿真研究

張龍財(cái), 徐健平, 劉明輝, 劉 斌, 李祉良

(中國民用航空飛行學(xué)院 機(jī)場學(xué)院, 四川 廣漢 618307)

航站樓出發(fā)廳內(nèi)部空間密閉、設(shè)施復(fù)雜、人員密集,在突發(fā)事件或緊急情況下,如火災(zāi)、地震等,疏散過程中容易造成群體恐慌、踩踏人員等事故[1]。在以往仿真研究中,多數(shù)將旅客全部視為單獨(dú)旅客,但真實(shí)情況下旅客具有社會屬性,通常是以家人、朋友、情侶這種小團(tuán)體的形式結(jié)伴出行,其疏散行為有別于單獨(dú)旅客的疏散行為[2]。因此當(dāng)航站樓內(nèi)發(fā)生突發(fā)事件時(shí),小團(tuán)體旅客的行為特征對于疏散過程的影響是值得深入研究的問題。

近年來,國內(nèi)外對應(yīng)急疏散問題進(jìn)行了較多研究。例如,齊曉云等通過仿真軟件表明所有非適應(yīng)性疏散行為皆對旅客疏散效率產(chǎn)生了消極影響[3];張培文等[4]根據(jù)疏散過程中安全出口及安檢出口旅客過度擁擠堵塞,提出相應(yīng)優(yōu)化方案;周慧等[5]模擬不同疏散指示標(biāo)志高度對于疏散效率的影響;陳永鴻等[6]利用蟻群算法對古建筑群人員疏散的路徑進(jìn)行了規(guī)劃分析;王立曉等[7]建立了基于動(dòng)態(tài)異質(zhì)性參照點(diǎn)的地鐵應(yīng)急疏散出口選擇模型,表明該模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際選擇結(jié)果之間的誤差更小;Song和Henry[8]通過實(shí)驗(yàn)證明在行動(dòng)過程中同一個(gè)小團(tuán)體中的各個(gè)人員中會調(diào)節(jié)自己的速度,以達(dá)到該團(tuán)體所有人員同步進(jìn)行疏散;Qiu和Hu[9]模擬人員疏散過程中的親情行為建立了基于Agent的人員疏散模型。綜上所述,現(xiàn)階段針對航站樓出發(fā)廳旅客應(yīng)急疏散研究大多將航站樓布局和疏散路徑結(jié)合進(jìn)行仿真模擬,而對旅客出行時(shí)的小團(tuán)體行為仿真研究較少。

據(jù)統(tǒng)計(jì),當(dāng)航站樓發(fā)生突發(fā)事件時(shí),旅客的傷亡和財(cái)產(chǎn)損失大部分不是由于突發(fā)事件本身造成,而是由于疏散過程中旅客疏散行為所導(dǎo)致,這些行為降低了疏散效率提高了疏散難度。因此,建立考慮小團(tuán)體行為的社會力模型,對于航站樓出發(fā)廳小團(tuán)體旅客的應(yīng)急疏散進(jìn)行仿真模擬,為機(jī)場有關(guān)部門制定應(yīng)急預(yù)案提供參考。

1 改進(jìn)社會力模型

疏散過程中的小團(tuán)體行為是指在緊急情況下,人們在盡快逃離現(xiàn)場的同時(shí),與身邊的人形成小團(tuán)體,相互合作、協(xié)商和配合,以確保安全疏散。小團(tuán)體行為也一定程度上影響其內(nèi)部成員期望速度,或通過作用力的形式間接影響人員的移動(dòng)速度[10]。Lewin[11]最早提出了社會力的概念,Helbing和Péter[12]在此基礎(chǔ)上分析運(yùn)動(dòng)過程中受到的各種不同作用力判斷人員運(yùn)動(dòng)過程中的行為和決策建立社會力模型。本文通過分析小團(tuán)體行為對于期望速度和內(nèi)部吸引力的影響去改進(jìn)社會力模型。

1.1 社會力模型

社會力模型是一種基于物理學(xué)中力的概念,用于模擬人群行為的模型。它基于一個(gè)簡單的假設(shè),即每個(gè)個(gè)體都受到來自周圍個(gè)體的力的影響,這些力可以推動(dòng)或阻礙個(gè)體的運(yùn)動(dòng)。在社會力模型中,每個(gè)個(gè)體都被視為一個(gè)點(diǎn),具有位置、速度和加速度等屬性。每個(gè)個(gè)體受到三種力的影響,即自驅(qū)力、人員之間相互作用力、障礙物排斥力和微小擾動(dòng)力[13]。該模型的動(dòng)力學(xué)公式如下:

(1)

人員自驅(qū)力是指個(gè)人在參與社會互動(dòng)和決策制定時(shí),依靠自身的內(nèi)在動(dòng)機(jī)和價(jià)值觀來驅(qū)動(dòng)自己前往目的地,主要表現(xiàn)為行人對于疏散速度的期望。成員自驅(qū)力公式如下:

(2)

人員之間相互作用力是指表示兩個(gè)人員之間的相互作用力,是一種排斥力,可分為心理層面上的心理社會力和身體層面上的碰撞接觸力。人員作用力公式如下:

Fij(t)=[Ae(ri-dj)/B+Kg(rij-dij)]nij+kg(rij-dij)Δvjitij

(3)

(4)

障礙物排斥力與人員之間作用力類似,是指在疏散過程中人員會選擇與障礙物保持一定的距離,也是由心理排斥力、彈性阻力和滑動(dòng)摩擦力組成。障礙物排斥力公式如下:

Fiw(t)=[Aie(ri-dw)/Bi+Kg(ri-diw)]niw+kg(ri-diw)(vi·tiw)tiw

(5)

式中:diw為人員與障礙物法向方向的距離;tiw為人員與障礙物連線方向切向單位向量;niw為人員與阻礙物連線方向法向單位向量。

在不考慮小團(tuán)體行為作用下,行人的期望速度可根據(jù)式(6)中社會力模型對于人員疏散速度的描述。

(6)

式中:vi(t)為人員i在t時(shí)刻的實(shí)際疏散速度。

當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生,人員對于逃生的希望會改變?nèi)藛T自驅(qū)力,而自驅(qū)力通常表現(xiàn)在人員的疏散速度上,人員的疏散速度vei(t)可根據(jù)Predte-chenskii和Milinskii提出的方法[14]進(jìn)行修正,公式如下:

vei(t)=μevi(t)

(7)

式中:μe為人員在逃生時(shí)刻的速度修正系數(shù),μe=1.49-0.36D,其中D為通道內(nèi)旅客投影面積與地面面積比值,反映了人群的擁擠程度?？捎孟率奖硎?

D=Nf/WL

(8)

式中:N為人流中的人數(shù);f為個(gè)人水平投影面積;W為人流寬度;L人流長度。

1.2 考慮小團(tuán)體行為的社會力模型

疏散期間,由于某些原因,群體成員之間形成了較小的、由相互信任的人組成的小團(tuán)體,這些小團(tuán)體可能會共同疏散出口,在該行為模式下對于社會力模型的影響主要體現(xiàn)行人的期望速度和人員作用力上。

在突發(fā)事件應(yīng)急疏散中,小團(tuán)體旅客通常會尋找并靠近團(tuán)體伙伴,并采取互相協(xié)助的方式來完成疏散過程。他們會選擇相同的疏散出口或逃生路線,以便更好地溝通和協(xié)作。為了維持群體的疏散平衡,小團(tuán)體旅客會調(diào)整自己的速度,與團(tuán)體內(nèi)其他成員保持一致[15]。小團(tuán)體疏散過程中,成員i的期望速度公式如下:

(9)

式中:Vgroup i(t)為t時(shí)刻小團(tuán)體中旅客i的期望速度;Vgroup j(t)為t時(shí)刻小團(tuán)體其他成員j的期望速度;n為小團(tuán)體中人數(shù);j為小團(tuán)體中的其他成員。

在小團(tuán)體內(nèi)人員更容易產(chǎn)生歸屬感和緊密感,更愿意與團(tuán)體內(nèi)的其他成員保持一定的互動(dòng)和聯(lián)系,因此小團(tuán)體內(nèi)人員之間的容忍距離通常較短。小團(tuán)體內(nèi)人員更多地受到來自團(tuán)體內(nèi)人員的作用力,通常會優(yōu)先選擇與小團(tuán)體內(nèi)的成員一起行動(dòng)和疏散。小團(tuán)體內(nèi)部作用力計(jì)算公式為

Fij=-Egexp[(rij-dij)/Bg]nij

(10)

式中:Eg為吸引強(qiáng)度,通常取[0,12 000];Bg為吸引力作用范圍,通常取[1,3];rij為兩個(gè)成員之和;dij為兩個(gè)成員之間的距離;nij為成員j指向成員i的單位向量。

2 智能體感知決策模型

基于多智能體技術(shù),構(gòu)建考慮小團(tuán)體行為的航站樓出發(fā)廳疏散仿真模型,主要分為感知和決策兩個(gè)部分。

2.1 智能體感知模型

在構(gòu)建航站樓出發(fā)廳物理模型的基礎(chǔ)上,智能體在出發(fā)廳內(nèi)部可以感知障礙物、危險(xiǎn)事件源(火災(zāi)、爆炸等)、其他智能體。主要體現(xiàn)是改變自驅(qū)力提高期望速度、計(jì)算障礙物排斥力和計(jì)算智能體之間相互的作用力,智能體感知模型如圖1所示。

圖1 智能體感知模型

在物理模型內(nèi)部,智能體還可以感知移動(dòng)速度、周圍智能體的位置和數(shù)量及判斷是否屬于同一個(gè)小團(tuán)體。如果感知到同一小團(tuán)體成員需要幫助,智能體將會放慢自己的移動(dòng)速度甚至原地等待。智能體之間相互感知模型如圖2所示。

2.2 智能體決策模型

在感知周圍環(huán)境和其他智能體后,智能體首先要判斷是否處于危險(xiǎn)源附近的決策,如果是,調(diào)整自身的自驅(qū)力改變智能體的期望速度。其次考慮智能體是否屬于小團(tuán)體成員。若感知屬于小團(tuán)體成員,智能體向小團(tuán)體成員靠攏聚集,在小團(tuán)體成員聚集后結(jié)伴向疏散口移動(dòng)。若不屬于小群體成員,則隨機(jī)選擇出口疏散。圖3為智能體決策模型。

3 案例研究

以某機(jī)場航站樓出發(fā)廳為例,分析不同小團(tuán)體旅客比率對于疏散效率和繞行距離的影響。

3.1 案例場景

正常的情況下,航站樓出發(fā)廳旅客值機(jī)流程線如圖4所示。當(dāng)突發(fā)情況發(fā)生時(shí),所有旅客都朝著出口的位置進(jìn)行疏散,場景設(shè)置如圖5所示。由實(shí)際調(diào)研結(jié)果可得該航站樓出發(fā)廳旅客量如圖6所示。因此,待疏散旅客按照高峰小時(shí)客流量1 000人進(jìn)行仿真研究。

3.2 仿真結(jié)果分析

在建立物理模型的基礎(chǔ)上,設(shè)置6組不同小團(tuán)體旅客比率的疏散場景,探究小團(tuán)體旅客對于航站樓出發(fā)廳疏散效率的影響。通過分析不同小團(tuán)體旅客比率場景下,高峰小時(shí)旅客量(1 000人)時(shí)旅客的疏散時(shí)間和繞行距離來研究航站樓出發(fā)廳小團(tuán)體旅客對于疏散結(jié)果的影響。

3.2.1 小團(tuán)體旅客比率對于不同區(qū)域疏散效率的影響

航站樓出發(fā)廳各區(qū)域在不同小團(tuán)體旅客比率下的疏散時(shí)間如圖7所示。隨著小團(tuán)體旅客比率的增加,整體區(qū)域的疏散時(shí)間也在增加,小團(tuán)體旅客增加了疏散的難度,降低了疏散時(shí)的效率。休息區(qū)相較于商業(yè)區(qū),內(nèi)部空間更加密閉,人員更加密集且出口單一,因此休息區(qū)的疏散時(shí)間比商業(yè)區(qū)的疏散時(shí)間更長,旅客疏散時(shí)的危險(xiǎn)性更大,疏散過程中應(yīng)著重關(guān)注休息區(qū)旅客的疏散,做好應(yīng)急疏散預(yù)案。

圖2 智能體之間相互感知模型

3.2.2 小團(tuán)體比率對于單獨(dú)人員疏散效率的影響

航站樓出發(fā)廳小團(tuán)體旅客疏散過程中對單獨(dú)旅客的疏散影響如表1所示。仿真結(jié)果表明隨著小團(tuán)體比率的增加,單獨(dú)旅客的人數(shù)減少,導(dǎo)致疏散時(shí)間的減少,但疏散效率在降低,小團(tuán)體旅客對于單

圖3 智能體決策模型

圖4 旅客正常值機(jī)流程

圖5 航站樓出發(fā)廳布局

獨(dú)旅客的疏散產(chǎn)生的消極的影響。疏散過程中小團(tuán)體旅客在尋找團(tuán)體成員時(shí)會做出與疏散方向不同的行為,阻礙了單獨(dú)旅客的疏散,降低單獨(dú)旅客的疏散效率,增加疏散的難度。

3.2.3 小團(tuán)體旅客比率對于繞行距離的影響

繞行距離是指在疏散過程中,由于某些原因?qū)е率枭⒙窂奖欢氯蛘呤茏?人們被迫選擇繞行路徑到達(dá)疏散出口。繞行距離的增加會對疏散效率產(chǎn)生負(fù)面影響,因?yàn)樗鼤黾尤藗兊氖枭r(shí)間和距離,同時(shí)可能會導(dǎo)致人群擁擠和混亂。選擇旅客所在位置到出口的實(shí)際距離與最短距離之差為繞行距離。不同小團(tuán)體旅客比率下平均繞行距離如圖8

圖6 航站樓旅客量

圖7 小團(tuán)體旅客比率對不同區(qū)域疏散時(shí)間的影響

表1 小團(tuán)體比率對于單獨(dú)旅客疏散的影響

所示。隨著小團(tuán)體旅客比率的增加,平均繞行距離也在增加,小團(tuán)體旅客比率為時(shí),平均繞行距離40.05 m,小團(tuán)體旅客比率為1時(shí),平均繞行距離為47.86 m,兩者相差了7.81 m,即小團(tuán)體旅客使平均繞行距離增加了19.5%。

仿真結(jié)果顯示,小團(tuán)體旅客在疏散過程中尋找同伴的行為導(dǎo)致與其他旅客的運(yùn)動(dòng)方向不一致甚至相反。這種行為對疏散效率產(chǎn)生了一些負(fù)面影響。首先,尋找同伴會增加個(gè)體的平均繞行距離,因?yàn)樗麄兛赡軙x擇繞過其他旅客或選擇相對較長的路徑來與同伴匯合。其次,這種行為還可能成為其他旅客疏散時(shí)的障礙物,迫使其他旅客采取繞行或避讓的動(dòng)作,從而增加整體的平均繞行距離和擁堵程度。

4 結(jié)語

本文在改進(jìn)社會力模型和多智能體技術(shù)的基礎(chǔ)上,分析突發(fā)情況下航站樓出發(fā)廳小團(tuán)體旅客對于疏散的影響。通過改變旅客在疏散過程中的期望速度和內(nèi)部作用力,進(jìn)而改進(jìn)社會力模型,并建立旅客的感知和決策模型進(jìn)行疏散仿真研究。以某航站樓出發(fā)廳為例,在構(gòu)建物理模型的基礎(chǔ)上,分析不同小團(tuán)體旅客比率對于不同區(qū)域疏散時(shí)間和繞行距離的影響,研究結(jié)論如下。

1)隨著小團(tuán)體旅客比率的增加,整體區(qū)域的疏散時(shí)間也在增加。休息區(qū)相較于商業(yè)區(qū),疏散時(shí)間更長,旅客疏散時(shí)的危險(xiǎn)性更大,疏散過程中應(yīng)著重關(guān)注休息區(qū)旅客的疏散,做好應(yīng)急疏散預(yù)案。

2)隨著小團(tuán)體旅客比率的增加,小團(tuán)體旅客在疏散過程中為尋找同伴采取與其他旅客不一致甚至相反的運(yùn)動(dòng)方向,成為單獨(dú)旅客的疏散阻礙,降低單獨(dú)旅客的疏散效率。

3)小團(tuán)體旅客比率為1時(shí)比小團(tuán)體旅客比率為

圖8 不同小團(tuán)體旅客比率下的平均繞行距離

0時(shí),平均繞行距離增加了7.81 m,即小團(tuán)體旅客比率的增加,使航站樓出發(fā)廳旅客疏散行為更加混亂無序,增加了疏散難度,降低了疏散效率。人群疏散過程的影響因素復(fù)雜且多樣,對小團(tuán)體旅客和其他影響因素進(jìn)行綜合深入研究,有助于制定更科學(xué)合理的疏散方案,提高疏散效率和安全性。