隧道火灾疏散模型实时仿真算法的实现

隧道火灾疏散模型实时仿真算法的实现袁野;田中旭【摘要】Cellular automaton algorithm is commonly used in fire evacuation simulation, but it has large amount of computation and is difficult to simulate real-time. A tunnel fire evacuation model algorithm based on mesh selection is presented. The evacuation attribute parameters such as personnel type, running speed, running direction, surrounding environment are designed. The simulation model based on the meshed divergence field variable and the coordinate value is established. This algorithm is simple and can simulate real-time. Finally, computer simulation is implemented with Open Inventor, and the simulation model is applied to verify validity from two aspects. One is escape routes have effect on evacuation time and the other is inducing sign design has effect on evacuation time. This model can provide the theoretical basis for evacuation designation safely. The experimental results show that simulation model is effective.%由于隧道火灾的人员疏散难题,提出一种基于网格选择的隧道火灾人员疏散模型算法,设计了人员类型、奔跑速度、奔跑方向、人员所在环境等疏散属性参数,建立基于网格化离散场变量和坐标值的仿真模型.该算法克服了常用的元胞自动机算法计算量大,实时仿真比较困难的缺点.最后,利用Open Inventor进行了计算机仿真,并应用该仿真模型进行了分析,从逃生通道对疏散时间的影响及诱导标志设计对疏散时间的影响两方面验证了模型的有效性,并可直观地为安全疏散设计提供理论依据.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)023【总页数】5页(P208-211,240)【关键词】隧道火灾;人员疏散模型;元胞自动机;网格化离散场【作者】袁野;田中旭【作者单位】上海对外经贸大学统计与信息学院,上海 201620;上海海洋大学工程学院,上海 201306【正文语种】中文【中图分类】TP242.3几年来，随着高速公路的不断发展，世界各地隧道火灾事故频发，已广泛引起人们的高度重视。

从2003年韩国的地铁隧道火灾到2004年的中国的渝黔高速真武山隧道火灾、2008年京珠高速公路广东韶关段南行大宝山隧道火灾等事故，都造成了巨大的人员伤亡和财产损失。

可以说，隧道火灾事故已经成为当今世界各国面临的一大难题。

由于隧道内能见度低、疏散通道有限，加之驾驶人员对烟火的恐惧，严重影响车辆疏散，人员疏散速度必然会放慢。

随着隧道长度和直径的增加，在提高车辆通行能力的同时也大大提高了车辆和人流数量、密度，为了安全疏散设计做指导，建立一个实时仿真的隧道内火灾抢险和人员疏散模型的研究已经引起人们的高度重视。

建立人员疏散模型的通常做法是建立基于元胞自动机的人员疏散模型[1-2]。

元胞自动机模型（Cellular Automaton，CA）是一个时间、空间、状态都离散的数学模型框架，按照一定的局部规则，在离散的时间维度上演化的动力学系统。

通过单元间的相互作用来构造动态演化系统，具有较强模拟各种物理系统和自然现象的能力，它经常应用到交通流和行人流模型中[3-7]。

这种方法能够再现真实交通流中各种现象的发展规律过程。

但它在元胞形态、邻居规则等方面的定义存在极大限制，制约了元胞自动机对真实世界的模拟和应用能力，难以满足实时的仿真要求[8-9]，很多疏散模型的建立也没有就这方面提出改进[10-12]。

本文提出了一种基于网格化离散场变量选择的人员疏散模型，可以提高效率，快速而准确地对隧道人员疏散进行仿真，为隧道防灾设施的设置与耐火性能的设计及人员的逃生等提供安全、经济的科学依据。

因仿真规模庞大，包含因素众多，计算量和数据量都很大，本文提出采用网格化离散场变量的算法来有效降低计算量，具体体现在以下几个方面：（1）网格化后，很多数据量可以采用整型量来表达，如用坐标值可用横向和纵向的格子序号来表达，环境参数可采用离散的各个格子的属性值来表达；（2）在人员疏散模型中，人员的运动规律可以简化为：依据格子属性值对格子进行选择，从而使得人员疏散模型得以简化；（3）为各个因素的集约化表达提供了方便。

如影响人员疏散规律的温度、氧气含量、疏散口位置等不同形式的因素，可以通过采用不同权值后统一成一个或少数几个格子属性值，为人员疏散仿真中对格子的选择提供了方便。

数学模型是仿真的基础。

因此本文需要根据被仿真的对象、系统运动规律、约束条件和物理特性建立人员疏散数学模型。

为了进行三维场景下的仿真，采用以人员单体运动为表达对象的微观的人员疏散仿真模型。

这里提出的人员疏散仿真模型的主要思路是：对隧道区域分成网格，通过网格属性值表达环境状态；人员的运动通过对附近网格的选择来体现。

其具体过程如下所述。

疏散属性参数有人员类型、奔跑速度、奔跑方向、人员所在环境等。

其中人员类型包括成年男性、成年女性、老人、孩子。

随机产生人员类型，根据车的类型随机产生人员数量。

按每辆车的最大人数来算，在火灾发生后，从车辆里一个一个出现人物。

系统会随机分配人物的类型，根据人员类型，分别确定奔跑速度。

奔跑速度是时间量，影响本片速度的因素包括当前位置温度、当前位置氧气含量、当前位置能见度（是否适合人员生存），并与位置属性值关联。

奔跑方向是自己要达到的目标如尽快到达最近的出口，尽量远离危险源等，它用周围格子的属性值来决定；奔跑方向是根据人员所在位置判断与哪一个出口最近，以及所在位置周围的温度和氧气含量来判断。

人员所在环境是将隧道区域划分成二维网格，每个格子具有属性参数：温度、氧气含量、距逃生门的远近程度等。

首先，采用区域的网格表示法对人群的活动区域进行固态网格化，即全部空间网格化后，所有网格不再发生变化。

该表示方法吸取了元胞自动机理论的成果[1]，常用于为个体Agent提供动作级的决策辅助，简单的说用于个体考虑局部交互作用的情况下决定下一步迈向哪一网格。

其次，采用对周围网格的选择来表达个体的运动。

通常网格大小为0.4 m×0.4 m，假若一个隧道为长为1.6 km，宽为20 m，则横向网格数为4 000，横向网格数为50。

个体在某规定时间间隔内，可以根据一定的格子属性，选择其Moore领域（包围该个体所在网格的相邻20个网格）中的任一可达网格，这个格子应不是障碍物所在地，也未被其他个体所占据。

这样的个体模型一般基于概率方法。

也有的模型假定个体一次可以跨过几个网格，与模型中选取的视野有关。

具体过程可如下描述：图1中圆圈代表人员个体，画阴影的网格代表个体可以一步到达的区域。

每一个网格只有三种状态，即为障碍、被其他人员所占据或空闲。

三种状态只能居其一。

在任意时刻，一个Agent也只能占据一个单元格，因此个体Agent对外表现出来的位置可以用其所处的单元格表示。

同一单元格内属性相同，即该单元格若为障碍占据，则障碍占据该单元格所代表的全部空间，其他情况类似。

网格采用一个逻辑值表示格子是否被占用。

1表示占有，0表示空闲。

对网格的编号采用二维编号，NUM(i,j)，i表示横向格子序号，j表示纵向格子序号。

然后，通过格子属性值S来表达逃生口的位置，该属性值决定着人员疏散奔跑方向及目标。

为了能够表达格子距离逃生门的远近程度，网格的属性值可如下计算：采用一个整型数描述，是衡量该位置是否适合逃生和生存的指标。

它由温度、氧气含量、距逃生门的远近程度、能见度等参数加权和得出。

依据网格中心点坐标，由环境模型确定。

属性刷新可采用较长的时间间隔。

式中，WT、WO、WL分别是温度、氧气和距离逃生门的距离的权重，分别定为0.4、0.4和0.2；ST、SO、SL分别是温度、氧气和距离逃生门的距离对人员生存的适应度（值0～100），其中100为最适应。

（1）温度范围20（环境常温）～100℃：温度在20～30℃之间的ST均为100，（2）氧气含量在14%～21%，对应于So的数值为0～100，通过线性关系对应，So与氧气含量的转换公式为：式中，Co表示氧气含量。

当温度大于100℃或者氧气浓度小于14%（一氧化碳浓度大于0.1%）时，此网格完全不适合人生存。

（3）距离逃生门的距离对人员生存的适应度参数SL：式中，(l1,l2)分别为逃生门的网格横向和纵向序号；(i,j)分别为目标网格横向和纵向序号；为了使SL取值在一定合适范围内，保证公式（1）中的其他因素同样起作用，这里取网格横向和纵向跨度之和，即N=横向网格数＋纵向网格数。

其中分母加了0.001是为了避免计算出现奇异性。

然后，通过邻域范围的大小表达个体的运动能力。

即运动能力强的个体，在固定时间间隔内，它可能到达的范围大，也就是可选择的格子更多。

最后，通过单位时间消失的人数来表达逃生门的通过能力。

在仿真算法中对逃生门位置的格子的状态不断初始化为“空”（这里用0表示），即表示个体离开隧道区域。

当初始化频率增加，表面逃生门通过能力强，反之则表示通过能力差。

仿真前，首先对环境进行初始化，对隧道进行网格的划分，并确定各个逃生口在网格中的序号，并计算出各个网格距离相近的逃生口的生存的适应度参数SL。

当发生火灾时，首先判断火灾发生的位置，在火灾的上游区域的交通指示灯改变为禁止通行，火灾的上游区域的车辆全部停下，同时对系统进行更新，车辆所占据的网格属性修改为1。

然后根据每辆车的类型，随机地从车中一个一个地出现人员，同时系统会随机分配人物的类型（成年男性、成年女性、老人、小孩）。