基于AnyLogic仿真的地铁应急疏散研究

2022-05-06郭禹辰李昌宇刘昕政任明明

铁道运营技术 2022年2期

郭禹辰，李昌宇，刘昕政，任明明

（南京铁道职业技术学院运输管理学院，1.3.4.大学专科，2.讲师，江苏南京 210000）

城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分，具有运量大、节能环保、受天气影响小及安全高效等优点，但地铁车站大部分属于地下建筑，内部环境封闭，发生紧急事故时疏散难度较大。人群应急疏散问题是国内外的研究热点，Colombo等人通过分析疏散时安全出口设计与实际疏散人流量的关系，提出了人群流动模型来模拟人群疏散特征；Sandberg等人在英国商场进行疏散演习，分析出影响人群疏散的因素及疏散时对出口的选择规律。陈然等人对我国大型城市的行人流进行分析后，得到步速和步频的分布呈Gauss分布状态；戴晓亚将实验与模拟相结合，分析栏杆对人群疏散的影响，提出了栏杆最优化方案［1］。现以南京鼓楼地铁站火灾事故为研究背景，依据站内服务设施设备布局和行人运动规律，探讨疏散过程中的潜在风险，并提出相应优化方案。

1 应急疏散原因与影响因素分析

1.1 造成应急疏散的原因分析

造成地铁站应急疏散的原因多种多样，典型的突发事件以火灾、水灾及恐怖袭击为主。当地铁站内发生火灾时，烟雾迅速布满车站，不仅遮挡视线，还可能因过多吸入烟雾中的一氧化碳使人失去行动能力，增大逃生难度；同时，由于地铁站用电设施设备繁多，随时有发生爆炸的可能。火灾是地铁突发事件中发生频率最高且造成人员伤亡、财产损失最为严重的事故类型，因此火灾中的地铁应急疏散是研究重点。

水灾的发生大多有可预见性，地铁对于水灾的预防有着较为完善的预警机制和防御措施，但如果出入口处积水较深，楼梯上水流速度过大，同样也会拖延人员的疏散时间。

恐怖袭击不同于水灾、火灾，完全不具备规律性。由于地铁系统常常连接着通讯、供水、供电系统，只要一处遭受恐怖袭击，就可能导致全线瘫痪，且民众反恐意识不高，不能敏锐察觉恐怖分子的行为，为疏散埋了下安全隐患［2-4］。

1.2 应急疏散的影响因素分析

1.2.1 个体因素个体因素主要是指乘客的自身特征。突发情况下，每个乘客因自身特征差异会做出不同的应急反应，从而影响到个人疏散抉择，甚至对整体疏散效率造成影响。现从性别、年龄、携带行李情况以下三方面进行分析。

性别：在突发情况下，男性相对较为理性、主动，且对事故的反应速度更快；女性较为感性、被动，更易受周遭环境影响，行动更谨慎。同时，女性的移动速度普遍略慢于男性。

年龄：紧急情况下人的反应速度、思维模式、行动能力等都与年龄有密切关系。如：中青年人在遇到紧急情况时，对事故的反应更迅速，行动更敏捷，而儿童与老年人应急反应相对较差。

携带行李情况：在疏散过程中，乘客随身携带的行李物品会降低其移动速度，且行李尺寸越大、重量越重，影响就越大；同时，尺寸较大的行李还会阻碍他人前行，成为疏散过程中的障碍物，降低整体疏散效率。

1.2.2 环境因素地铁站应急疏散效率除了与乘客自身因素有关，还与地铁站内环境因素有关，如站内结构特征及服务设备设施。

站内结构特征：大多数地铁站位于地下，多为三层甚至四层结构，结构极其复杂，个别车站由于出站口较多，因此从站台层到达地面的路线也相对繁杂。对于换乘站而言，站内结构更为复杂，且大多数换乘通道较为狭长，突发情况下，虽然地铁站的多层结构为乘客提供了多条逃生路线，但因乘客无法预测不同路线的拥堵情况，很难快速准确找到最便捷的出口，且站内结构越复杂，整体疏散效率越低。

服务设施设备：地铁的站内服务设施繁多，其中自助售票机、安检机、检票闸机、隔离护栏等都是地铁站内为乘客服务及维护秩序必不可少的基础设施设备，且大多数固定于地面，不便于移动。因此，当发生紧急情况需要疏散客流时，这些设施设备将可能成为疏散路径上的“绊脚石”，且设施设备数量越多、尺寸越大，对疏散越不利［5-6］。

2 地铁疏散仿真的行人参数确定

2.1 行人流的路径参数确定

所建模型是基于AnyLogic仿真平台中的行人库，其主要特色体现在环境建模和行为建模两部分。环境建模用以模拟站内结构、服务设施设备布局等，通过搭建仿真平台的物理模型实现；行为建模用以模拟站内行人及其他运动物体的行为方式或运行规律，通过搭建仿真平台的逻辑模型实现。

现以地铁站内的行人为研究对象，遵循以下乘车流程建立乘车逻辑模型：乘客先在站厅层的自助售票机进行购票，随后通过安检机、检票闸机，乘坐自动扶梯到达站台层，等待车辆到达后，上车离开本站。同时结合与进站流程相反的出站逻辑模型，完成一个完整的进出站仿真模拟过程，当触发火灾报警器时，所有乘客停止进站乘车行为并转向出站行为。

建模中所应用行人库模块：行人生成模块、行人消失模块、行人前往指定位置模块、行人接受服务模块、行人前往指定位置并等待指定时间段模块、根据指定比例或条件引导行人到达完成流程模块、设置行人通过扶梯传输模块。

2.2 行人速度参数确定

采用录像观测法来获取相关建模数据，观测地点位于南京地铁鼓楼站的楼梯口、安检口处、站台层，为了保证数据的广泛性及有效性，录像时间为：调研随机抽取了三天中11点30分和18点，每次观测维持3小时。通过速度公式（公式中，S为水平移动距离，T为移动所需时间）计算出站内人均移动速度。

2.2.1 移动速度与年龄的关系地铁站内乘客移动速度最快的为15～30岁的青年人，均速约为1.2m/s；其次是占比最大的30～60岁的中年人，均速约为1.4m/s；儿童和老年人的移动速度较慢，均速约为1m/s，且辨别能力弱、自主能力差，通常与中青年人结伴而行。

2.2.2 移动速度与携带行李的关系站内乘客35.8%没有携带行李、30%携带小件行李、18%和16.2%分别携带中型和大件行李。其中，没有携带行李及携带小件行李的旅客速度基本不受影响，携带中型和大型行李的乘客移动速度较慢，均速约为1m/s。

以上统计数据将作为相应速度模块的属性参数带入乘车逻辑模型，但当应急疏散时，行人移动速度呈现大幅度提升趋势，使得动态仿真过程更加贴近现实情况。

3 地铁站应急疏散仿真分析

3.1 鼓楼地铁站的模型搭建

鼓楼站为南京地铁换乘站之一，附近遍布景区、学校、商业圈等，承担较大的客流量，平日进站客流约3万人次，出站客流约3.5万人次；节假日时期进站客流约为4万人次，出站约4.5万人次；日均换乘客流约10万人次左右，最高峰可达12万人次左右。高峰期站内排队、拥堵的现象严重，如遇上紧急情况，应急疏散局面不容乐观。

3.1.1 环境建模所建车站物理模型来源于车站实际平面设计图，设置站内起火点位置如图1所示；所搭建鼓楼站B1层、B2层和B3层的物理仿真模型如图2所示。

图1 物理模型平面图

图2 物理模型立体效果图

3.1.2 行为建模为简便计算过程，对本疏散模型的行为建模部分进行如下设计：

疏散时刻初，设定乘客随机分布在B1层和B2层的付费区、非付费区和B3层站台区。因个体存在差异，设置乘客占地面积为uniform（0.5，0.8）m，紧急情况下的行人疏散速度为uniform（3，5）km/h，行人间舒适距离为uniform（0，0.1）m。其中，站内的B1层2个非付费区，2个付费区，共计200人；B2层3个非付费区，3个付费区，共计400人；B3层站台区共计150人，共计疏散750人。

将突发事件定为火灾，起火点位于4号线B2站厅层付费区，假设火势相对稳定，不会蔓延至其他层。设定乘客反应迅速无延迟，规定安全疏散时间标准为6分钟及以内。

3.1.3 疏散路径设置位于B3层的乘客生成于该层的站台区等待疏散，火灾报警器响起的同时下达疏散指令，乘客选择扶梯组E6或E7乘坐到达B2层，抵达B2层的乘客选择出站闸机B201或B202出站，其选择概率均相同。根据就近原则，从闸机B201出站的乘客疏散至5号出口，从闸机B202出站的乘客疏散至3号出口。

位于B2层的乘客一部分生成于该层的3处非付费区等待疏散，疏散指令下达后乘客就近选择3号、5号或6号出口；位于付费区的乘客同来自B3层的乘客一起疏散至3号或5号出口。另一部分乘客生成在站台区，选择扶梯组E1或E6到达B1层后选择出站闸机B101、B102或B103出站，其选择概率均相同。根据就近原则，从闸机B101和B102出站的乘客疏散至4A号出口，从闸机B103出站的乘客疏散至1号出口，疏散路线如图3所示。