基于Helbing运动算法的防护工程火灾疏散仿真研究

周 进，茅靳丰，邓忠凯

(解放军理工大学 国防工程学院，江苏 南京 210007)

基于Helbing运动算法的防护工程火灾疏散仿真研究

周 进，茅靳丰，邓忠凯

(解放军理工大学 国防工程学院，江苏 南京 210007)

基于Helbing运动算法对防护工程内人员在发生火灾时的疏散情况进行了仿真研究，以有效剂量分数的多气体毒性评价模型对人员的安全性做了评估。结果表明：由于人员拥挤、能见度的下降和烟气的毒性作用，使得人员在发生火灾情况下疏散速度大幅降低；随着走廊长度的增加，人员疏散的危险性呈幂指数性增加；自动报警系统缩减了人员反应时间，从而极大地提高了整个疏散过程的安全性，同时在自动报警系统情况下，人员疏散的危险性也是呈幂指数性增长的。

Helbing运动算法；人员疏散；防护工程；火灾

0 引言

相对于地面民用建筑，防护工程发生火灾时，人员的疏散更为困难、危险性更大。首先，防护工程位于地下，发生火灾时，氧气供应不足，燃烧不充分，产生大量的有毒气体且这些有毒气体难以排出，对人体有着极大的危害；其次，防护工程发生火灾时，工程内部的可见度较低、人员方向感差以及逃生途径少，这些都是极为不利的因素。所以，针对防护工程内发生火灾时人员疏散的研究具有很重要的实用价值。“走廊-房间”作为一种典型的建筑结构，常用于防护工程，此类建筑由于疏散通道少、人员拥挤，所以当发生火灾时人员疏散更为不易。

利用数值模拟对人员在火灾条件的疏散情况进行研究分析是当今较为重要的一种研究方法，国内外学者对其进行了大量的研究[1-4]。本文在Fire Dynamic Simulator平台上，以基于Herbing运动模型算法和有效剂量分数的多气体毒性评价模型对防护工程发生火灾时人员的疏散情况进行了仿真研究分析。

1 人员疏散模型原理

1.1 人员运动算法模型

人员运动模型为Herbing运动模型[5-6]，Herbing运动模型的算法以近似流体模型来处理人员运动，人与外界的距离通过引进社会力的概念来实现，运动方程如下：

(1)

式中：mi为人员质量，t为时间，xi为人员位置，fi为施加在人员身上的作用力，ξi为作用力的波动值。其中，

(2)

1.2 烟气对人员阻碍的作用模型

由于火焰燃烧产生大量的浓烟，烟气的毒性、窒息性以及造成的能见度降低都会降低人员的疏散速度。Frantzich和Nilsson[7]通过人员疏散实验得出，人员在烟气中的疏散速度与烟气的消光系数之间的关系为：

v=α+βKs

(3)

式中，Ks为烟气的消光系数，系数α、β分别为0.706m·s-1，-0.057m·s-2。

为了使人员在行动过程中不至于停止下来或反向行走，人员的疏散速度用vi表示:

(4)

1.3 烟气对人员的毒性作用

烟气对人体的毒性作用包括烟气中不同组分对人员的综合作用，主要有氧气(O2)浓度的降低和二氧化碳(CO2)浓度的增加所形成的窒息作用，以及各种有毒气体，主要是一氧化碳(CO)对人体的毒性作用。基于有效剂量分数的多气体综合评价模型[8](Fraction Effective Dose)是现今应用较为广泛的评价模型，此模型最初由Hartzell[9]提出，经过国内外研究人员的不断完善，其可信度较高。FED模型是考虑烟气中多种气体的综合作用的，本文的多气体综合评价模型仅以O2、CO2以及CO浓度作为评价指标，计算公式如下：

FEDtot=FED(CO)×HV(CO2)+FED(O2)

(5)

式中，FED(CO)=4.607·10-7(CCO)1.036t，CCO为CO体积分数，单位为ppm。

(6)

式中，CO2为O2的体积分数，单位为%。

(7)

式中，CCO2为CO2的体积分数，单位为%。

2 结果与分析

整个疏散模拟过程以防护工程中的一个防火分区为研究对象，整个防火分区由走廊以及走廊两边的房间组成。考虑着火时人员疏散最不利的疏散情况，即火灾发生在走廊的一个端点处，则房间中人只能向另一端点疏散。模拟时，当人员到达走廊的端口即可认为人员进入安全区域。火源热释放模型采用t2快速增长火源，火源增长系数为α=0.046 98；人员行走速度可参照学者吴春雨[10]针对我国人员疏散实验测试，设为1.2 m/s。

2.1 走廊长度因素对疏散的影响

防火分区中的走廊长度作为影响人员疏散的一种极为重要的因素，直接影响着人员是否能够安全疏散。考虑最不利工况，即人员在火灾中后期开始疏散，此时走廊中的烟气浓度较高，严重影响了人员疏散。表1为不同长度走廊人员疏散所用时间，从表1中可以看出人员疏散速度低于其设定值1.2 m/s，这是因为人员的拥挤、烟气使得可见度降低以及烟气的毒性作用使得人员行走速度降低。

表1 人员疏散时间

图1为人员在不同长度走廊疏散时人员FED值的拟合曲线图，可见看出随着走廊长度的增加，人员FED成幂指数性增长，这表明随着走廊长度的增加，人员疏散的危险性随之急剧增加。

图1 无自动报警系统人员疏散的FED值随走廊长度的变化

2.2 自动报警系统对人员疏散的影响

火灾自动报警系统通过相应的探测技术及时发现早期的火灾并通知人们，可以有效地缩短人员探测时间，为人员疏散赢得宝贵的时间。火灾的探测时间与很多因素有关，包括火灾的类型、规模、发生火灾的空间结构以及探测器类型等。防护工程一般使用点式感烟探测器，此类探测器的响应阈值采用单位长度减光度O(%/m)作为指标，对于普通烟感探头，其响应阈值范围为5～15(%/m)。本文采用7 %/m为探测器的响应阈值，同时利用FDS软件对工程内火灾探测时间进行模拟。图2为感烟器接收到烟气的单位长度消光度随时间的变化曲线，从图中可以看出火灾发生后32 s探测器腔内烟气的单位长度消光度达到探测器响应阈值，加上自身响应时间30 s，得出火灾探测时间为tdec=62 s。

图2 烟气的单位长度消光度随时间的变化曲线

在人员开始疏散前，除了火灾探测时间，还有人员的反应时间，人员反应时间是指发现火情到人员开始疏散的时间间隔。英国《建筑火灾安全工程BSDD240》根据统计数据经验总结出各种不同用途建筑内采用不同报警系统时的人员响应时间，此类地下建筑人员反应时间可参照此标准设为tres=120 s，此时可确定人员疏散前的总时间为trea=181 s。

将人员开始疏散时间设置为181 s，此时火灾处于初期状态。图3为有自动报警系统时人员疏散FED值随走廊长度变化的曲线拟合图，可以看出两种工况人员FED值都随走廊长度的增加而呈现幂指数增加，但装有自动报警系统的人员最终FED值要远小于未安装自动报警系统的。这说明对于此类建筑，自动报警系统可以大大减小人员疏散的风险。

图3 有自动报警系统人员疏散的FED值随走廊长度的变化

3 结论

以基于Herbing运动算法和有效剂量分数的多气体毒性评价模型对典型“走廊-房间”型建筑发生火灾时人员的疏散情况进行了研究分析,结果表明：

(1)发生火灾时人员的拥挤、可见度降低以及烟气的毒性作用降低了人员的疏散速度，增加了整个疏散时间，增大了人员疏散的风险；

(2)随着疏散走廊长度的增加，人员危险性成幂指数性增长；

(3)自动报警系统提高了人员疏散的安全性，同时在自动报警系统情况下，人员疏散的危险性也是呈幂指数性增长的。

[1] 崔晓松, 李文举, 冯宇,等. 基于元胞自动机和模糊理论的人群疏散仿真[J]. 微型机与应用, 2011, 30(12):74-76.

[2] 陆卓谟,秦文虎.火灾中基于个体行为的人群疏散仿真[J].东南大学学报(自然科学版),2011, 41(6):1295-1299.

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[8] PURSER D A. SFPE handbook of fire protection engineering[Z]. Quincy: National Fire Protection Association, 2002.

[9] HARTZELL G E. Engineering analysis of hazards to life safety in fires: the fire effluent toxicity component[J]. Safety Science, 2001, 38(2):147-155.

[10] 吴春雨. 人员疏散基础数据研究[J]. 科技创新导报, 2009(30):180-181.

Strategy Analytics：2017年Q2：平板市场玩家能够复制苹果和华为的成功吗？

在经历了连续13个季度年同比下降之后，苹果iPad在2017年Q2一鸣惊人，出货量年同比增长15%。同时，华为平板电脑凭借与运营商合作的市场战略以及良好的产品组合，在过去的两年中一直保持持续性增长，并在2017年Q2年同比增长42%，其优异表现惊艳了平板电脑行业。但是，2017年Q2，整体平板电脑市场规模仍同比下降7%，许多厂商在适应新的市场趋势以及消费者需求上遭遇困境。其它市场玩家是否能复制苹果和华为的胜利，还是他们在不断恶化的市场中继续旅程，Strategy Analytics平板电脑&触摸屏战略(TTS)服务发布的最新研究报告《2017年Q2全球平板电脑出货量和市场份额》提供了相关见解。

那些能够适应平板电脑长的更换周期，并接受以及白牌厂商仓促退市的厂商、运营商和零售商/渠道合作伙伴，能获得更大的市场份额和盈利能力。与其它细分市场相比，平板电脑市场仍尚未成熟，而随着平板电脑逐渐成熟，我们发现其更换周期与PC相近，而并不像智能手机，这就导致了平板电脑市场规模在2014年达到顶峰后一直缩水。

Strategy Analytics终端实践总监Peter King补充道，“消费者对更高品质、更强大的内容整合以及更低的价格需求导致了无品牌的白牌厂商的合并或退市，这是利润率缩水到不可持续的水平造成的。”

平板电脑市场动态(按操作系统划分)

•苹果iOS出货量超过预期达到惊人的 1 140万台iPad，其全球市场份额猛涨至26%。尽管更低价的基本款9.7英寸的iPad大量涌入市场，但平均销售价格仍跟上季持平稳定在435美元——尽管比去年iPad Pro 9.7推出时下降了11%。

•2017年Q2安卓平板电脑出货量下降到2 640万台，比去年同比的3 030万下降了13%，比上季度下降2%。市场份额也比上年下降四个百分点到60%，白牌厂商消退的影响力对市场造成严重的损失，品牌Android厂商无法完全弥补白牌厂商丢失的出货量。

•2017年Q2，Windows平板电脑出货量从2016年Q2的680万台下降到600万台，年同比下降12%。出货量比上一季度减少4%。尽管如此，Windows平板电脑仍以14%的市场份额年同比保持稳定，这是由于传统PC厂商以及移动先行厂商推出了更多的Windows型号。

(Strategy Analytics, Inc. 供稿)

Simulation on personnel evacuation in protective engineering fire based on Helbing movement algorithm

Zhou Jin, Mao Jinfeng, Deng Zhongkai

(College of Defense Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China)

The personnel evacuation in protective engineering fire was simulated based on Helbing movement algorithm, and the safety of the personnel was assessed according to the Fraction Effective Dose (FED) model. The results show that, the personnel evacuation speed was reduced for the crowding, decreased visibility and toxicity effection of smoke. The risk of the personnel evacuation exhibited an exponential increase with the length of corridor. The automatic fire alarm reduced the reaction time of the personnel, resulted in the improvement of the safety of evacuation. In addition, with automatic fire alarm, the risk of personnel evacuation also presented an exponential increase with the length of corridor.

Helbing movement algorithm; personnel evacuation; protective engineering; fire

TP391

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.15.006

周进，茅靳丰，邓忠凯.基于Helbing运动算法的防护工程火灾疏散仿真研究[J].微型机与应用，2017,36(15)：22-24,28.

2017-03-02)

周进(1989-)，男，博士研究生，主要研究方向：烟气扩散，人员疏散仿真。

茅靳丰(1962-)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：工程内部设备及系统防护研究。

邓忠凯(1991-)，男，硕士研究生，主要研究方向：烟气扩散，人员疏散仿真。