基于社会力模型的煤矿井下分区域应急疏散优化研究

郭海湘,卢仪帆,李旭泽,侯建军,彭 锟

(1.中国地质大学(武汉)经济管理学院,湖北 武汉 430078;2.西安财经大学管理学院,陕西西安 710100;3.中国地质大学(武汉)自然灾害风险防控与应急管理实验室,湖北 武汉 430074;4.陕西富源煤业有限责任公司,陕西 延安 716000;5.郑州煤炭工业(集团)有限责任公司,河南 郑州 450042;6.河南省新郑煤电有限责任公司,河南 郑州 451184)

我国煤炭资源丰富,是保障能源安全稳定供应与经济可持续发展的“压舱石”和“稳定器”,然而我国煤炭资源大多为“井工开采”模式,井下工作面空间大、地质结构复杂且巷道构造繁琐,一旦出现生产事故则会加剧矿工疏散难度,严重威胁煤矿企业的安全生产与我国能源安全保供工作。国家矿山安全监察局调查显示,2021年我国共发生煤矿事故91起,合计死亡人数为178人,且据不完全统计,井下各类事故第一现场的瞬时死亡人数不到总死亡人数的10%,而其中多数情况则是事故发生区域的人员未能快速疏散至安全避难区域或地面所致[1]。

煤矿井下矿工分区域应急疏散效果与矿工自身因素以及组织因素密切相关,同时在矿井发生紧急情况时,相较于就地避难或者前往安全避难硐室,大部分矿工选择直接从副井口撤离矿井[2]。因此,研究考虑人的主观能动性、优化矿工由所在作业区域至井口的应急疏散方案十分必要。前人对此进行了较为深入的研究:在井下矿工避灾优化疏散仿真模拟方面,以往学者们基于井下环境使用Dijkstra算法、蚁群算法等构建了煤矿灾害发生时井下人员疏散模型,以缩短井下疏散路径的计算反应速度和时间[3-6],或多使用元胞自动机[7-8]和虚拟现实仿真试验[9]等方法对煤矿井下事故进行推演评估,得到井下事故虚拟仿真模型;在行人疏散仿真微观模型方面,目前主要包括社会力模型、元胞自动机模型[10]、格子气模型和基于Agent的模型等,其中社会力模型考虑了行人之间所受的各种作用力,相较于其他行人疏散仿真模型其能够真实地还原和再现行人流的绕行[11]现象以及自减速机制[12]、自组织[13]现象,成为微观视角下行人疏散研究领域的主要模型。在此基础上,一些学者们提出通过合理规划疏散场景区域[14-15]及设施[16]、选择安全逃生路径[17-18]、设立引导员[19-20]等引导策略能够提高行人疏散效率,并分析了当地铁等密集疏散场地发生人员集聚行为时,分区域疏散对平衡疏散时间与疏散密度具有重要意义[21-22]。

综上所述,众多学者在矿工疏散行为研究领域开展了大量的研究工作,现阶段多简化巷道图或者只截取巷道部分区域构建疏散环境,易使得到的最优疏散路径规划结果存在偏差;且目前矿工疏散多以元胞自动机作为仿真理论模型,但该模型运算过程复杂且以个体研究为主,与矿工以工作小组疏散情况不符,而社会力模型能够反映出运动过程中行人之间力的交互作用进而模拟大规模疏散人群,对模拟疏散过程中矿工群体疏散行为有一定的优势,但目前运用社会力模型对避灾过程中矿工井下疏散模拟仿真问题的研究较少。为此,本文使用AnyLogic软件对原避灾路线方案下矿工井下应急疏散模型进行了现状与问题分析优化,并结合改进后的社会力模型与疏散路径分流引导提出煤矿井下分区域避灾疏散路径优化方案,以提升矿工井下应急疏散综合能力,对煤矿企业生产过程中应急疏散救援工作具有指导意义。

1 模型构建方法

1.1 社会力模型基本原理

社会力模型[23](又称社会场模型)能够反映疏散行为过程中行人之间各种力的作用,是一种被广泛应用于行人疏散仿真研究的行人动力学模型与连续性微观模型,其表达式如下:

(1)

1.2 模型建模流程

本文采用AnyLogic软件进行仿真模拟,该软件以社会力模型作为底层模型,主要使用该软件中行人库模块进行井下环境搭建、矿工疏散逻辑构建、数据处理、矿工井下疏散行为模拟仿真。整体模型构建步骤如下:

1) 井下环境搭建。根据不同巷道的特征,绘制出底层环境后再绘制采区、巷道与井口等具体环境,其中紫色矩形为跨空间标记(对不同水平面交错巷道进行跨层操作),以达到相对真实的模拟仿真环境,得到全井下环境图(主要绘制矿工疏散必要巷道与区域),见图1。

图1 全井下环境图Fig.1 Full underground environment map

2) 矿工疏散逻辑构建。基于如图2所示的全井下矿工避灾疏散流程图进行矿工疏散,主要通过AnyLogic软件行人库模块中的控件按钮来模拟矿工疏散过程,而后对不同空间巷道进行空间跳转设置,矿工疏散逻辑构建主要分底层逻辑与空间跳转逻辑。

图2 矿工全井下避灾疏散流程图Fig.2 Flow chart for evacuation of all underground miners from disasters

3) 数据处理。在AnyLogic软件数据统计模块中读取矿工疏散密度与疏散时间,实时统计后进行数据统计与输出,分析矿工疏散效果。

4) 矿工井下疏散行为模拟仿真。运用展示模块中3D视图实现不同角度矿工井下疏散行为实时捕捉,分析解决矿工疏散过程中的主要问题。由于全井下空间过大,设置camera进行局部捕捉,对矿工密集区域进行可视化搭建。

主要模拟仿真情景为:应急演练时矿工全井下避灾疏散全过程,具体疏散过程如图2所示。

2 模型实例应用

2.1 模型参数设置

以河南某煤矿为例,该煤矿井田东西长13.5 km,南北宽3～4 km,面积约为48.96 km2,设计生产能力为300万t/a。目前该矿井布置有11、12、14生产采区,24开拓采区和22准备采区,有2个回采工作面、3个煤巷工作面、9个岩巷工作面,共14个工作面。

2.1.1 井下矿工疏散人数统计

根据该煤矿数据现代化中心调研得到的煤矿井下作业矿工实时人数(根据矿工的实时定位进行统计)见表1,合计共有544人。为了研究全井下矿工疏散行为,对未显示作业人数区域进行合理设置,如表2所示(主要区域统计矿工疏散时间,讨论全井下工作面总体疏散时间时表2中矿工人数不包括入内)。

表1 某煤矿井下工作面单班工作矿工实时人数统计

表2 某煤矿井下未显示工作面单班工作矿工实时人数设置

2.1.2 矿工疏散速度取值

本文假设在理想情况下矿工疏散速度不会受到风速与不同坡度的影响,结合不同巷道类型环境复杂程度,并结合实地调研与应急演练记录,得到原始情况下矿工的疏散速度区间取值范围,见表3。

表3 不同巷道类型中矿工疏散速度区间取值范围

2.2 矿工井下避灾疏散路径模型建立

2.2.1 矿工井下避灾疏散场景设计

煤矿井下巷道分布错综复杂,巷道岔口较多,人员疏散难度大。矿工在进行日常应急疏散演练时,主要以副井口作为疏散出口,以轨道巷作为疏散主巷道,以运输巷作为疏散辅助巷道。本文结合井下实际作业面积与复杂环境,将矿工从各个巷道疏散至井口的理想疏散时间设定为60 min内,下面基于实际考察并结合应急响应预案相关文件,得到各个采区和巷道矿工避灾疏散路线规划(只描述主要巷道),具体矿工全井下避灾疏散路径示意图、矿工井下避灾疏散路径规划与疏散行为逻辑图,如图3至图5所示。

图3 矿工全井下避灾疏散路径示意图(标注主要巷道, 除轨道巷与运输巷随机点外)Fig.3 Diagram of the evacuation route for miners to avoid disasters in the whole shaft (major roadways labeled,except random points in track lanes and transport lanes)

图4 矿工井下避灾疏散路径规划图Fig.4 Underground evacuation route planning for miners

图5 矿工井下避灾疏散行为逻辑图Fig.5 Logic diagram of miners’ underground evacuation behavior

2.2.2 矿工井下疏散行为仿真分析

1) 矿工疏散速度。结合现阶段矿工井下避灾疏散路径规划以及不同巷道类型的矿工疏散速度,得到不同工作区域疏散至副井口的矿工疏散人数时间分布图,如图6至图10所示。

图6 不同掘进工作面矿工疏散人数的时间分布图 Fig.6 Time distribution diagram of the number of miners evacuated from different digging working faces

图7 不同采煤工作面矿工疏散人数的时间分布图Fig.7 Time distribution diagram of the number of miners evacuated from different coal mining faces

图8 不同其他工作面矿工疏散人数的时间分布图Fig.8 Time distribution diagram of the number of miners evacuated from other different working faces

图9 不同未显示工作面矿工疏散人数的时间分布图Fig.9 Time distribution diagram of the number of miners evacuated from different undisplayed working faces

图10 各工作面矿工总疏散人数的时间分布图Fig.10 Time distribution diagram of the total number of miners evacuated from each working face

通过对原始社会力模型井下疏散行为仿真10次后取平均值可知,34个工作面均在60 min内矿工疏散完毕,其中有5个工作面的矿工疏散时间在50～60 min之间,掘进工作面矿工疏散时间为61 min。虽然在数据统计时矿工疏散时间总体符合理想疏散时间要求,但在实际疏散过程中,矿工接收疏散指令的反应时间、疏散过程中矿工情绪与体力消耗对疏散速度的影响等因素都会延长矿工疏散时间,与实际矿工疏散行为不符。

2) 矿工疏散密度。模拟仿真开始时间分别为10、20、30、50 min时井下矿工疏散密度,如图11至图14所示。在图中,青色和蓝色区域表示拥堵情况良好,黄色到红色区域表示存在拥堵情况,紫色区域为空间跳转标记,与矿工疏散密度表示无关。

图11 仿真开始10 min时井下矿工疏散密度图Fig.11 Evacuation density of underground miners at 10 min from the start of the simulation

图14 仿真开始50 min时井下矿工疏散密度局部图Fig.14 Local map of evacuation density of underground miners at 50 min from the start of the simulation

由图11至图14可知:从0～20 min时,井下各个工作面均尚未出现红色区域,表示矿工疏散过程顺畅没有出现拥堵情况;从20 min起,西翼轨道巷右半部分、中央轨道上山下半部分、副井口附近区域出现黄色甚至红色区域,表示矿工疏散过程开始出现聚集甚至轻微拥堵情况;20～50 min时,黄色甚至红色区域逐渐出现在副井口与车场绕巷、-325西大巷区域,表示矿工疏散密度较高,已存在明显的拥堵现象,需要对矿工井下避灾疏散路径进行区域引导分流优化,以免加剧矿工疏散难度。

3 矿工井下分区域引导疏散路径优化方案

3.1 基于矿工心理的社会力模型改进与验证

矿工井下疏散过程中以小组群体形式进行撤离,紧急疏散时矿工个体情绪状态受身边矿工的影响较大,个体紧张情绪被群体影响并在群体间传播。同时,突发事件下群组行为受个体紧张情绪与体力消耗支配[24],紧张情绪作用下矿工肾上腺素急剧升高,在井下密闭环境与潜在危险因素影响下矿工逃生意愿更强,使瞬时疏散速度较正常时刻快,这也无形中加剧了矿工的体力消耗[25],而体力消耗主要为人的能量消耗,最终影响矿工总体疏散速度[26]。现阶段对社会力模型中行人期望速度的改进主要包括紧张因子[27]、恐慌情绪[28-29]等因素,缺乏考虑体力消耗系数对矿工疏散速度的影响。为此,本文主要引入紧张因子(μ)与体力消耗系数(α)对原始社会力模型中的行为期望速度进行了改进。其中,将矿工疏散过程中紧张因子取值为0～1,疏散过程中矿工面对突发状况时越紧张,μ的取值越大;将矿工疏散过程中体力消耗系数取值为0～1,假设矿工每10 min体力消耗0.1个单位且体力消耗至0.5时保持不变(考虑在疏散至轨道巷与运输巷中乘代步工具,一定程度上减少了矿工体力消耗情况),矿工疏散过程的时间越长,体力消耗越严重,α的取值就越大。改进后的矿工期望速度表达式如下:

(2)

图15 紧张因子作用下矿工全井下疏散时间图Fig.15 Time diagram of miners’ full underground evacuation under the effect of tension factors

由图15可知:随着紧张因子的增加,不考虑体力消耗与考虑体力消耗下矿工全井下疏散时间在不断下降,当紧张因子取0～0.5时矿工全井下疏散时间下降速率较快,当紧张因子取0.6～1时矿工全井下疏散时间下降速率变慢;当紧张因子取0时矿工全井下疏散时间最长,当紧张因子取1时矿工全井下疏散时间最短。通过对比图15中两条曲线可知:考虑矿工体力消耗使得矿工全井下疏散时间增加;在紧张因子取0～0.5时,矿工全井下疏散时间增加较为明显,在紧张因子取0.6～1时,矿工全井下疏散时间虽然有所下降但整体趋势趋于平缓。这是由于井下空间面积大,随着紧张因子的增加,拥堵区域主要集中于副井口区域,其他区域拥堵情况不明显,矿工在前期未拥堵区域疏散速度加快,使其总体疏散时间下降,但短时间内大量矿工聚集至仅4～6 m宽的副井口区域,易引发恐慌情绪并造成次生事故等严重后果,这种拥堵现象令紧张因子的影响效果有所下降。但是当考虑体力消耗系数下紧张因子为1时,矿工全井下疏散时间最短为71 min,不符合理想疏散时间要求且此时拥堵现象严重,所以下面需要对井下主要拥堵路径区域进行分流引导疏散。

3.2 基于矿工井下分区域引导疏散路径优化与验证

本文主要对西翼轨道巷右半部分、中央轨道上山下半部分、副井口、车场绕巷、-325西大巷区域等拥堵区域进行矿工井下避灾疏散路径规划。矿工全井下避灾疏散的具体流程如图2所示,将主井口作为辅助疏散口,与副井口联合疏散,在满足以主井口疏散为主和减缓拥堵这两个条件后得到最佳矿工人数分流策略,优化后矿工全井下避灾疏散路径示意图、矿工井下避灾疏散路径规划与井下疏散行为逻辑图,如图16至图18所示。

图16 优化后矿工全井下避灾疏散路径示意图(标注主要 疏散巷道,除轨道巷与运输巷随机点外)Fig.16 Diagram of optimized miners’ evacuation paths for disaster avoidance throughout the shaft (with major evacuation lanes marked,except random points in track lanes and transport lanes)

图17 优化后矿工井下避灾疏散路径规划图Fig.17 Optimized underground evacuation route plan for miners

图18 优化后矿工井下避灾疏散行为逻辑图Fig.18 Logic diagram of miners’ underground evacuation behavior after optimization

优化后的矿工井下避灾疏散路径结合了改进后矿工疏散速度对疏散时间的影响关系,如图19所示,为了减少误差将μ的每个值都运行10次后取平均值。

图19 优化避灾疏散路径后紧张因子作用下矿工全井 下疏散时间图Fig.19 Plot of miners’ evacuation time in the whole shaft under the effect of tension factors after optimization of evacuation route for disaster avoidance

由图19可知:经过矿工井下避灾疏散路径优化后矿工全井下疏散时间总体下降,是否考虑矿工体力消耗对矿工全井下疏散时间的影响与优化矿工井下避灾疏散路径前疏散时间图基本相符;当紧张因子为0.6时,是否考虑矿工体力消耗下矿工全井下疏散时间均最短,且当紧张因子为0.6～1时矿工全井下疏散时间呈递增趋势,这是因为当紧张因子为0.6时,此时矿工紧张情绪在正常范围内,人的求生本能使疏散过程中矿工疏散速度加快,并根据引导策略矿工疏散至主副井口区域,拥堵现象已经缓解,使得矿工全井下整体疏散时间较短,这也符合“快即是慢”的现象与“鲶鱼效应”[30];矿工井下避灾疏散路径优化后考虑矿工体力消耗下的矿工全井下疏散时间为56 min,满足60 min内完成井下疏散的理想疏散时间要求,与矿工井下避灾疏散路径优化前考虑矿工体力消耗下矿工全井下疏散时间对比可知,两者疏散时间最长时间差为51 min,最短时间差为15 min,且优化后整体疏散时间集中于50～65 min之间,较符合理想疏散时间的要求。

在矿工全井下疏散时间满足要求后,本文进一步讨论矿工疏散密度是否较优化前有所改善,得到避灾疏散路径优化后仿真开始时间分别为10、20、30、50 min时井下矿工疏散密度图,如图20至图23所示。

图20 避灾疏散路径优化后仿真开始10 min时井下 矿工疏散密度图Fig.20 Evacuation density of underground miners at 10 min after optimization of disaster evacuation path simulation

图21 避灾疏散路径优化后仿真开始20 min时井下 矿工疏散密度局部图Fig.21 Evacuation density of underground miners at 20 min after optimization of disaster evacuation path simulation

图22 避灾疏散路径优化后仿真开始30 min时井下 矿工疏散密度局部图Fig.22 Evacuation density of underground miners at 30 min after optimization of disaster evacuation path simulation

图23 避灾疏散路径优化后仿真开始50 min时井下 矿工疏散密度图Fig.23 Evacuation density of underground miners at 50 min after optimization of disaster evacuation path simulation

由图20至图23可以看出:矿工疏散密度较之前主要拥堵区域堵塞现象已经有所缓解,红色区域较少,说明对矿工进行分流引导的疏散效果显著;但是30～50 min时在主副井口、西翼上仓、副井管子道联巷区域出现了红色点状部分,说明这三个区域依旧出现了矿工疏散滞留现象,总体不会造成大规模矿工聚集。

4 结论与建议

本文以河南某煤矿为例,利用AnyLogic软件对该煤矿全井下分区域应急疏散进行了模拟仿真,通过对井下避灾疏散路线方案与矿工疏散速度进行分析,并结合矿工体力消耗系数与紧张因子对矿工疏散速度进行了改进,而后针对矿工全井下疏散出现的拥堵情况进行分区域引导避灾疏散路径规划,减少了矿工井下总体疏散时间,缓解了疏散拥堵情况。得到结论如下:

1) 结合矿工紧张情绪与体力消耗因素进行了量化分析,并对原始疏散模型进行了修正,结果表明适度的紧张因子能够有效缓解矿工全井下疏散时间,但其优化效果存在阈值,当紧张因子为0.6时矿工全井下疏散时间最短。因此,矿工在日常避灾疏散演练中应当在思想上高度重视,并保持积极态度,听从指挥,加强疏散强度与训练次数,稳定心态,增强心理韧性,避免出现不安全疏散心理及行为。

2) 基于矿工全井下分区域引导疏散路径规划对矿工全井下疏散路径进行了优化,优化后矿工疏散时间总体下降,较符合理想疏散时间的要求,且矿工疏散密度较之前主要拥堵区域堵塞现象已经有所缓解,红色区域较少,对未来煤矿应急疏散演练以及应急疏散方案优化有一定的参考意义。

本研究还存在一些不足之处,由于矿工疏散过程中会受到井下作业环境的影响,因此在今后的研究中应开展矿工与环境交互影响下的矿工疏散行为分析,如从有效设置避灾安全路线标识、调整疏散通道结构和改善主副井口间距等方面探讨井下作业环境对矿工疏散行为的影响。