企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度的影响建模分析

段雅莎

(太原城市职业技术学院，山西 太原 030027)

煤炭工业是经济发展的支柱产业，其在进行工业生产时，易出现爆炸、火灾和突水等矿井灾害，给矿井下工作人员的生命财产安全带来极大威胁，因此需加强企业对矿井应急预案的制定和实施强度。矿井应急预案的制定和实施是影响矿井灾害人员疏散速度的关键，根据国内外一些重大灾难事故可以看出，企业的管理漏洞易造成严重的矿井灾难，还会对人员的疏散造成严重影响。

近些年国内外关于企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度影响的研究越来越多，但大多数研究都是针对应急路线的选取、疏散路线的规划以及企业管理的加强等方面，关于企业管理疏漏对灾难人员疏散速度影响的研究较少。张学锋等[1]中基于智能体技术的多重灾难人员疏散感知模型，利用智能体技术结合社会力模型，同时考虑人物的心理活动，提出一种改进的路径规划算法，并建立一个能够正确反映疏散人员行为的模型，该模型通过视觉、听觉和嗅觉信息模拟人员在灾难环境中所能感知到的信息，但是该模型容易出现感知信息获取错误，对灾难人员疏散分析效果不准确的问题。邓云峰等[2]基于动态网络流的区域疏散分析模型与仿真，基于事故区域疏散的特点，引入疏散亚区域的概念，构建事故区域疏散优化模型，研究不同环境因素对人员疏散效率的影响，该模型未考虑企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度影响，分析结果可信度较低。

为解决上述问题，本文构建企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度的影响模型，促使企业加强对矿井安全的管理。

1 企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度的影响模型

1.1 多智能体(Multi-Agent)模型构建

依照企业管理出现漏洞时矿井灾难人员疏散特点和多智能体模型的构建规则，设置包括road Agent、node Agent和person Agent在内的三种Agent，road Agent和node Agent分别代表矿井地下的巷道、节点，二者为矿井下工作人员提供工作环境[3-4]；person Agent用于表示灾难人员的多智能体，众多的person Agent对矿井地下巷道的了解程度均不相同，因此在企业管理出现漏洞时，矿井下人员在疏散过程中采用不同的逃生方式。Person Agent 结构设计如图1所示：person Agent可对企业管理漏洞造成的外部环境参数进行读取，并对外部环境信息进行实时感知和更新，person Agent根据自身感受到的外部环境接收矿井信息，并根据自身的决策做出疏散行为。

1.2 矿井巷道拓扑网络

选取我国西部某矿井，将该矿井工作面隅角处的某点作为疏散起始点，疏散终点为斜井副斜井口，连接疏散起始点与终点的多条巷道构成本文模型的疏散巷道拓扑网络[5]，矿井巷道拓扑网络示意图如图2所示。其中节点1为疏散模拟的起始点，节点27为疏散终点，图中巷道表示网络拓扑的边，巷道的连接和分支代表巷道网络拓扑的顶点，当由于企业管理漏洞而造成井下发生烟雾时，灾难人员的疏散过程为无目的的自主移动[6]，因此图2的拓扑图为无方向图，即巷道无方向。

图1 person Agent 结构

图2 矿井网络拓扑示意图

图3 摩尔(Moore)邻域及扩展的Moore邻域

1.3 花费时间最少的疏散算法

企业出现管理漏洞时，管理人员可通过矿井灾难人员疏散模型对真实的矿井网络拓扑图进行简单的数字化和栅格化处理,对巷道栅格处理后的结果作为灾难人员运动空间环境为本文模型提供运行的基础。为实现企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度影响的建模分析，对矿井下发生灾难时的疏散路线进行研究[7]，运用一种最低时间花费的疏散算法，生成灾难人员的疏散路径，实现对疏散时间的分析。

1.3.1 算法思想

本文将矿井下的巷道图视为栅格地图，不同的栅格代表灾难人员能够疏散移动的位置如图3所示。图3中黑色部分表示此处有灾难人员，白色部分表示无灾难人员，任意一个灾难人员的附近均为该种栅格，左侧图像白色栅格部分表示灾难人员的摩尔邻域[8]，除此之外，还包括如右侧所示的扩展摩尔邻域，整体的矿井巷道地图为图3所示的栅格形式。

本文构建的模型中包括四类灾难人员，分别是中年有经验、中年无经验、青年有经验和青年无经验[9]，且四类人员的比例是固定的，在生成灾难人员时需构建一个随机数变量computerRate-Math.random(),然后依照computerRate结果获取上述四种类型灾难人员，并将其放置于栅格中。

本文以健康成年人在无负重压力下的跑步速度为例，其满足如下的关系式：

v=-0.01o+3.444。

(1)

式中：ν表示无负重状态下的初始疏散速度，ο表示灾难人员的年龄。

当企业管理出现疏漏时，矿井下灾难人员通常身负重物、且疏散巷道有上、下坡，灾难人员除克服自身重力做功外，还需额外克服大量的阻力做功[10-11]，假设人体的总输出功率一定，忽略外界因素对疏散速度的影响，存在式(2)和式(3)所示关系式：

μmgv+mgΔh=μg(m+l)vt+(m+l)gΔh；

(2)

(3)

式中：m表示人体自重，l表示负重，μ表示摩擦系数，Δh为单位时间内中心的变化高度，νt表示人体处于负重状态时的疏散速度，g为重力加速度。

1.3.2 算法流程

完成矿井灾难人员疏散过程，需要在栅格地图中对灾难人员的疏散速度进行分析，并将其与矿井下的巷道特点相结合[12]，算法为：

(1)在栅格地图上随机生成num Agent个灾难人员，并将灾难人员的坐标设置为(Agent X，Agent Y)；

(2)运用Get()法获取由于企业管理疏漏发生危险的位置坐标(Fire X，Fire Y)；

(3)假设一个控制变量J，并设置其初始值为0；

(4)对第j个灾难人员进行灾难人员类型判断[13-14]，对其疏散方向进行设置；将灾难人员的位置修正为当前所疏散位置；

(5)标记灾难人员的所有疏散栅格；

(6)j=j+1，若出现j

2 实验结果及其分析

为验证本文提出的企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度影响模型的有效性，采用本文模型对不同企业管理状态下矿井人员的逃生速度进行分析，实验采用Pathfinder软件对矿井人员的疏散路径进行仿真模拟。

实验以西部某地区的某矿井为例，从该矿井工作人员中选取3组人员，20人一组，矿工的年龄段分别在30～35岁、36～40岁、41～45岁和46～50岁之间，从各个年龄段之间选取5人，每名矿工负重5 kg，实验共设置3组人员将他们分别安排在实验矿井的3个不同区域，实验矿井下人员分布如图5所示，本文模型分析企业正常管理条件下矿井灾难人员疏散结果如图6所示。分析图6曲线可知，当企业管理人员对矿下进行常规管理时，通过本文模型分析可以得出矿下人员接收疏散信号后的60 s即开始有组织的疏散，在80 s内即可全疏散完毕，该过程耗时较短。

图4 矿井灾难人员疏散算法流程图

图5 实验矿井下的人员分布

图6 企业管理正常时的人员疏散情况

当企业矿井管理出现疏漏时，矿井下可能会发生泄露从而引起大火，出现大量的浓烟，采用本文模型对此时矿井人员逃生速度进行分析，将此时的人员疏散矿井巷道划分为烟雾笼罩区域和无烟区域，烟气区域与非烟气区域划分情况如图7所示，三组工作人员的所处位置与图5中的分布一致。此时采用本文模型分析企业正常管理条件下矿井灾难人员疏散结果如图8所示。分析图8曲线可知，当矿井疏于管理，局部出现烟气环境时，矿下人员从发现危情到开始疏散的反应时间在60 s左右，但三组人员全部疏散完的用时大约需要200 s，烟气环境下矿井人员的疏散时间较安全情况下的长120 s，本文模型耗费的疏散时间相对较低，主要是因为本文模型能有效分析企业管理疏漏对矿井灾难人员的速度影响，同时得出由于企业管理不当导致的危险发生会对矿井人员的生命造成严重威胁。

图7 烟气区域与非烟气区域划分

图8 烟气环境下人员的疏散情况

在上述采用本文模型对矿井正常时和出现烟气时矿井人员疏散结果基础上，为突出显示本文模型分析企业管理漏洞导致的危险对人员疏散速度的效用，将图7中的烟气区域与非烟气区域进行区段划分，划分结果如图9所示，将本文模型的分析结果与传统基于动态网络流的区域疏散分析模型的分析结果进行比较。如图9所示，区域划分后该矿井划分为不同的路段，实验在企业管理未出现漏洞矿井安全的情况下和管理出现漏洞矿井出现浓烟的状况下，分别采用本文模型和传统基于动态网络流的区域疏散分析模型对矿井人员疏散时间进行精密测试，并将两种模型的测试结果与标准矿井人员疏散时间进行比较，测试结果如表1所示。

表1 对矿井人员疏散时间测试结果

图9 区域划分后的矿井图

分析表1数据可知，当企业处于正常管理状态时，运用本文模型分析得出矿井人员在矿井下不同路径的疏散时间与标准疏散结果较接近，整体用时在77 s；当企业管理出现疏漏时，矿井下产生大量的浓烟，此时将表1数据与图9相结合可以看出，在浓烟无覆盖区域矿井人员的疏散时间较正常管理时疏散时间长。因为空气中的分子扩散时无浓烟覆盖区域也会有少量的烟雾，对矿井人员的疏散有一定的影响，在浓烟严重覆盖路段，烟雾对矿井人员的正常呼吸和能见度的影响较大。当空气中烟雾浓度较高且矿井人员未在短时间内疏散到安全区域时，对矿井人员的生命造成极大威胁，因此企业管理人员应加强企业运行管理。将传统基于动态网络流的区域疏散分析模型在企业管理正常时的疏散时间和管理出现漏洞时的疏散时间分别与标准疏散时间进行对比，可以看出，传统基于动态网络流的区域疏散分析模型的疏散时间与标准疏散时间相差较大，因此说明本文模型可用于分析企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度的影响。

此外一些企业为扩大经营收益，未按照安全标准对矿井工作人员进行严格控制，导致井下人员数量超出安全标准，实验采用本文模型对矿井在不同数量工作人员下的疏散时间进行测试，测试结果如图10所示，将出口流量随疏散时间变化结果用图11表示。分析图10曲线可知，当矿井在管理出现疏漏时矿井下人数为安全核定的60人，测试人员疏散时间与上述实验中图6的结果一致，当矿井下人员超出该安全值后，随着井下人数的不断增加，人员安全疏散的用时越来越长，时间越长浓烟对矿井人员的生命威胁越严重；当矿井下不存在安全威胁时，在安全核定人数下，矿井人员在80 s左右会快速疏散，当人数超出负荷时，疏散时间也显著增加，分析图10曲线可知，当企业安全管理出现管理疏漏时，随着矿井人数的增加，曲线变化斜率较快，此时人员疏散速率较快，说明本文模型能对灾难人员疏散速度进行有效分析，具有一定的实用性。分析图11可以看出，当企业处于安全管理状态下，疏散时间在250 s之内时，随着疏散过程的开展，出口处的人流量变化不大，矿井人员都能快速安全的疏散，随着矿井人数的逐渐增长，超出安全人数后，疏散时间的增长造成出口处人流量的不断提升，出口处人流激增，会对人员的疏散带来一定的影响；当企业发生疏漏时，疏散时间在300 s内时，虽然管理疏漏造成的浓烟会对疏散造成影响，但由于人员数量较少，还可以有序的疏散，只是出口处人流量较高；当矿井下人数严重超出标准后，随着疏散时间的增长，出口处的人流量激增达到35人，该数值远远超出出口的最大容载量，此时进行人员疏散极易触发踩踏事故，应减缓疏散速度。

图10 疏散人数随时间变化曲线

图11 出口流量随疏散时间变化曲线

3 结 论

本文提出的企业管理漏洞对矿井灾难人员疏散速度的影响模型,获取外界环境变化参数后对矿井下巷道进行栅格处理，采用一种花费时间最少的疏散算法对灾难人员进行疏散，实现在企业管理漏洞背景下灾难人员疏散速度的影响分析，根据实验结果可知，本文模型能对企业管理正常和出现漏洞时的人员疏散情况进行有效分析，且分析得出当矿井疏于管理局部出现烟气时，采用所构建模型后矿下人员发现危情开始疏散的反应时间在60 s左右，三组人员全部疏散完的用时在200 s左右；本文模型在分析疏散时间上的精度较传统基于动态网络流的区域疏散分析模型高，说明本文模型在分析由于企业管理出现漏洞造成的人员疏散建模分析的效果佳，具有较高的应用价值。