基于Anylogic公共建筑物疏散研究

郑 丹 薛 鹏(辽宁工程技术大学安全科学与工程学院 辽宁 阜新 123000)

0 引 言

随着经济发展，城市建设日新月异，但也给我们带来了新的风险与挑战。根据公安部消防局发布的数据，2017年一季度共接报火灾8万余起，死亡499人，受伤234人，直接财产损失近8亿元，其中公共建筑火灾伤亡比重大。公共建筑具有人员密集，火灾载荷多等特点，并且在火灾疏散中，会出现失误行为。如在火灾中，不及时采取疏散行动；不使用较近的疏散出口，而使用平时常用的进出口；疏散过程中发生拥挤现象延缓疏散时间。一旦发生事故，导致的损失十分严重。

国内学者对于疏散的研究分为两种:一是研究人员在疏散过程中的心理与行为特征；二是通过仿真模型研究疏散。张培红等[1]通过调查问卷及数据采集得出紧急状况的经历和性别与疏散行为密切相关。阎卫东等[2]通过现场实验的方法对火灾条件下疏散心理和行为研究。刘全平等[3]元胞自动机研究人群疏散行为。王桂芬等[4]通过Building EXODUS仿真软件模拟疏散人员与环境的行为与属性。徐艳秋等[5]通过FDS模拟火场状况并利用Pathfinder对高层建筑模拟获得人员疏散结果。

本文以Anylogic软件对公共建筑物发生火灾时人员应急疏散进行研究，建立建筑人员流动特性模型，并在此模型基础上，建立人员疏散特性模型，对研究公共建筑人员安全疏散有重要意义。

1 Anylogic建模

1.1 Anylogic概述

Anylogic是一款混合建模的仿真工具，能实现模型的连续与离散。其中人员仿真依托于行人库，行人库通过流程图对行人建模，可视化反应行人流动过程[6]。Anylogic仿真通过构建模块，以模拟现实中各种对象，并通过编写Java代码定义变量。Anylogic建模方式更为精确并能对问题及时调整，并能有效地将模型导入实时环境中。其建模技术以UML-RT为基础，可封装其他对象。

行人库核心为社会力模型，社会力模型是由Helbing和Molna提出[7]，认为人的自身行为影响交通行为，并能够真实地反映出人员疏散时各种因素，如环境、人员心理等。社会力模型动力学方程为：

(1)

(2)

式中：mα为行人质量；wα为行人在当前环境下期望速度；Fα(t)为模型中人员所受到合力，其中第一项为相应的驱动力，第二项为行人间相互作用力，第三项为障碍物或边界对人员的作用力，第四项为吸引力的合力；ξ为随机变量。

社会力模型很好地描述了行人的运动过程，并具有连续性，能接受行人运动本质，被广泛应用于疏散研究，是一种可靠的行人动力学模型。

1.2 仿真案例

选取某公共建筑物首层与第二层作为研究对象。首层为办公区，固定工作人数为24人，办公时间为8 h，并相应设有吸烟室和卫生间。二层为自助餐厅，员工与外来顾客在那里吃午餐，外来顾客人数随机，人员数量取决于时间，通常午餐时间人数较多。两层楼之间只有一个楼梯，一楼有两个出口，一个为常开出口，另一个为应急出口。当火警启动时，楼内人员从出口逃生，而有些人可能不会立即做出反应继续工作，或因恐慌导致不能及时逃生，平面图如图1所示。

图1 建筑物平面图

1.3 仿真参数设置

建立人员流动状况模型，仿真模拟该建筑一天人员流动状况，设定相应的人流密度、人流速度参数。人员通常以群体行为为行动形式，以此为建立仿真模型的依据。

1.3.1 人流速度

人流速度是指人流行进速度，依据Milinskii和Predtechenski研究人流速度符合函数分布[8]，人流速度为：

V=112D4-380D3+434D2-217D+57

(3)

当D≤0.92时，人流会出现拥堵现象。

设置相应通过门时的人流速度为：

V0=V×[1.17+0.13sin(6.03D-0.12)]

(4)

疏散时人流速度为：

Vs=V×(1.49-0.36D)

(5)

1.3.2 人流密度

人流密度是指人员分布密集程度，为人员在单位面积上的水平投影[9]，其数值为：

(6)

式中：N—人员数目；f—人员水平投影面积；W—人流宽度；L—人流长度。

根据PurserDA研究，人员水平投影面积可表述为：

f=y×a+m×b+o×c

(7)

式中：y、m、c分别表示为不同年龄段的人员在水平面的投影面积；a、b、c分别表示该年龄段人员所占总人员的百分比。

1.3.3Anylogic模块设置

通过设置event模块定义人员运动速度，键入对应的条件语句，展现人员在不同模型下运动速度。在人员流动特性模型中，Anylogic可以展现出人员的期望速度。

以PedSelectOutput模块控制模型下人员相应的动作条件。在人员流动特性模型下，设置条件toTimeUnits(ped.worktime, HOUR) > 7*hour()；ped.isHungry && toTimeUnits(ped.worktime, HOUR) > 2*hour() && cafeteriaOpen，控制人员工作与就餐等行为。在疏散模型中以函数ped.setDesiredSpeed(2*ped.getDesiredSpeed());ped.setSpeed(2*ped.getSpeed())控制人员疏散行为。

利用PedGoTo模块定义人员通过路径，PedChangeGround模块展示人员上下楼行为。

将布置的模块连接一起，多次测试调试确定实验正确运作。模型建立后，可仿真员工进入到相应工作区域，外来顾客随机进入到二楼餐厅。当火灾发生时，设置的警铃立即工作，楼内人员开始疏散，当全部人员疏散完毕时，停止计时并采集相应数据。部分相关模块如图2所示。

图2 Anylogic模块图

2 Anylogic仿真及结果分析

通过观察实验，人员流动状况模型能有效地模拟该建筑一天人员进出状态。员工进入相应区域工作，外来随机顾客经由楼内楼梯前往二层用餐。经多次仿真，统计发现中午12:30楼内人员达到峰值，为89人。

选取12:30作为疏散仿真开始时间，此时为仿真最不利点人数最大。当火灾发生时，消防警铃立即工作，通知人员开始疏散。

由于本建筑设有一个应急出口，通过改变出口个数以探究其对于疏散的影响。现设有两组方案，方案A：疏散时打开应急出口，两个出口同时工作；方案B：疏散时只采用常用的进出口。

采集数据，利用Origin软件对数据整合，两种方案下人员疏散过程中人数随时间变化曲线如图3所示。

图3 疏散人数随时间变化曲线图

从图3中可看出，方案A所需疏散时间为492 s,方案B所需时间为546 s。具体疏散阶段可分为三个阶段：疏散初始阶段，疏散减缓阶段，疏散结束阶段。

疏散初始阶段。当警报发出时，相应离门最近的人员迅速疏散，此阶段人员疏散流率较大。

疏散减缓阶段。二楼人员大量涌入到一楼内，在疏散通道固定的情况下，出现拥挤现象延缓疏散时间。通过观察两组试验，均发现人员出现折返滞留行为。导致这种行为是因为不了解火灾蔓延速度或者是出于恐慌心理，部分人员返回原地或滞留在原地，没有立即采取疏散行为。

继续观察方案A实验发现人员出现惯性行为，由于采取两个疏散出口同时进行疏散且应急疏散出口不常开，人员对该疏散通道不熟悉，加上外界环境的刺激与恐慌的心理，人员不会过多的思考，而是采取最熟悉的通道进行疏散，导致疏散通道不均匀使用，延缓疏散。随着火势的蔓延，从众现象会逐渐传播到疏散人员，造成错误判断，疏散通道不均匀使用现象加剧，造成人员拥堵现象，进一步恶化疏散条件，疏散难度增加。

疏散结束阶段。楼内人员疏散行动进入收尾阶段，剩余人员由疏散通道疏散至安全区域。由于出现上述种种状况导致疏散时间延长。

由此可见疏散行为为不确定事件，为进一步确定Anylogic仿真可靠性，引入蒙特卡洛法进行检验。

蒙特卡洛法是以概率论为基础的随机计算方法，能较好地演算真实情况下产生随机事件的过程[11]。将上述数据输入到该实验中，演算采用方案A中两个疏散出口情况。疏散结果如图4所示，疏散时间为474.2 s。

人员通过出口时间/s图4 蒙特卡洛法疏散图

两种算法的误差为3.7%，Anylogic模拟数值与蒙特卡洛法接近，实验结果表明Anylogic能很好地模拟人员疏散情况。

3 结 语

本文以Anylogic软件构建模型，对公共建筑人员

流动状况和火灾疏散过程进行了仿真分析。通过与蒙特卡洛法数据对比，实验结果相似，可证明Anylogic能很好地模拟人员运动的复杂过程。针对疏散过程的仿真发现如下问题：人员对疏散通道不熟悉及危急情况下人员出现不良心理状况，对疏散造成严重影响导致疏散不均匀，延长疏散时间。因此，应制定相应的安全培训及消防演习，加强员工对疏导工作的能力，以避免出现滞留折返现象，降低人员发生伤亡的概率。

[1] 张培红,尚融雪,姜泽民,等.大型商场人员疏散行为的调查和分析[J].东北大学学报(自然科学版),2011,32(3):439- 442.

[2] 阎卫东,梁清山,陈宝智. 火灾情况下疏散心理和行为在不同层次起点学生中的差别研究[J]. 中国安全科学学报,2006,16(3)：8- 11.

[3] 刘全平,梁加红,李猛.基于多智能体和元胞自动机人群疏散行为研究[J]计算机仿真，2014，31( 1) : 328- 332．

[4] 王桂芬,张宪立,阎卫东. 建筑物火灾中人员行为EXODUS模拟的研究[J]. 中国安全生产科学技术,2011,7(8)：67- 72.

[5] 徐艳秋,王振东.基于Pathfinder和FDS的火场下人员疏散研究[J].中国安全生产科学技术,2012,8(2):50- 54.

[6] 周文科,赵欢.基于AnyLogic仿真的高校宿舍火灾疏散研究[J].建筑防火设计,2014,33(12):1383- 1386.

[7] 单庆超,张秀媛,张朝峰.社会力模型在行人运动建模中的应用综述[J].城市交通，2011,9(6)：71- 77.

[8] Watts Jr J M. Editorial:Human Behavior in Fire[J].Fire Technology,1998,34(4):289- 290.

[9] 王志刚.地下大型商场火灾时期人员疏散计算机模型[J].火灾科学,2001,10(1)：57- 62.

[10] 王赤心.采用蒙特卡洛法计算隧道人员疏散时间[J].现代隧道技术，2017,54(2)：144- 148.