航站楼出发厅小团体旅客应急疏散仿真研究

张龙财, 徐健平, 刘明辉, 刘 斌, 李祉良

(中国民用航空飞行学院 机场学院, 四川 广汉 618307)

航站楼出发厅内部空间密闭、设施复杂、人员密集,在突发事件或紧急情况下,如火灾、地震等,疏散过程中容易造成群体恐慌、踩踏人员等事故[1]。在以往仿真研究中,多数将旅客全部视为单独旅客,但真实情况下旅客具有社会属性,通常是以家人、朋友、情侣这种小团体的形式结伴出行,其疏散行为有别于单独旅客的疏散行为[2]。因此当航站楼内发生突发事件时,小团体旅客的行为特征对于疏散过程的影响是值得深入研究的问题。

近年来,国内外对应急疏散问题进行了较多研究。例如,齐晓云等通过仿真软件表明所有非适应性疏散行为皆对旅客疏散效率产生了消极影响[3];张培文等[4]根据疏散过程中安全出口及安检出口旅客过度拥挤堵塞,提出相应优化方案;周慧等[5]模拟不同疏散指示标志高度对于疏散效率的影响;陈永鸿等[6]利用蚁群算法对古建筑群人员疏散的路径进行了规划分析;王立晓等[7]建立了基于动态异质性参照点的地铁应急疏散出口选择模型,表明该模型预测结果与实际选择结果之间的误差更小;Song和Henry[8]通过实验证明在行动过程中同一个小团体中的各个人员中会调节自己的速度,以达到该团体所有人员同步进行疏散;Qiu和Hu[9]模拟人员疏散过程中的亲情行为建立了基于Agent的人员疏散模型。综上所述,现阶段针对航站楼出发厅旅客应急疏散研究大多将航站楼布局和疏散路径结合进行仿真模拟,而对旅客出行时的小团体行为仿真研究较少。

据统计,当航站楼发生突发事件时,旅客的伤亡和财产损失大部分不是由于突发事件本身造成,而是由于疏散过程中旅客疏散行为所导致,这些行为降低了疏散效率提高了疏散难度。因此,建立考虑小团体行为的社会力模型,对于航站楼出发厅小团体旅客的应急疏散进行仿真模拟,为机场有关部门制定应急预案提供参考。

1 改进社会力模型

疏散过程中的小团体行为是指在紧急情况下,人们在尽快逃离现场的同时,与身边的人形成小团体,相互合作、协商和配合,以确保安全疏散。小团体行为也一定程度上影响其内部成员期望速度,或通过作用力的形式间接影响人员的移动速度[10]。Lewin[11]最早提出了社会力的概念,Helbing和Péter[12]在此基础上分析运动过程中受到的各种不同作用力判断人员运动过程中的行为和决策建立社会力模型。本文通过分析小团体行为对于期望速度和内部吸引力的影响去改进社会力模型。

1.1 社会力模型

社会力模型是一种基于物理学中力的概念,用于模拟人群行为的模型。它基于一个简单的假设,即每个个体都受到来自周围个体的力的影响,这些力可以推动或阻碍个体的运动。在社会力模型中,每个个体都被视为一个点,具有位置、速度和加速度等属性。每个个体受到三种力的影响,即自驱力、人员之间相互作用力、障碍物排斥力和微小扰动力[13]。该模型的动力学公式如下:

(1)

人员自驱力是指个人在参与社会互动和决策制定时,依靠自身的内在动机和价值观来驱动自己前往目的地,主要表现为行人对于疏散速度的期望。成员自驱力公式如下:

(2)

人员之间相互作用力是指表示两个人员之间的相互作用力,是一种排斥力,可分为心理层面上的心理社会力和身体层面上的碰撞接触力。人员作用力公式如下:

Fij(t)=[Ae(ri-dj)/B+Kg(rij-dij)]nij+kg(rij-dij)Δvjitij

(3)

(4)

障碍物排斥力与人员之间作用力类似,是指在疏散过程中人员会选择与障碍物保持一定的距离,也是由心理排斥力、弹性阻力和滑动摩擦力组成。障碍物排斥力公式如下:

Fiw(t)=[Aie(ri-dw)/Bi+Kg(ri-diw)]niw+kg(ri-diw)(vi·tiw)tiw

(5)

式中:diw为人员与障碍物法向方向的距离;tiw为人员与障碍物连线方向切向单位向量;niw为人员与阻碍物连线方向法向单位向量。

在不考虑小团体行为作用下,行人的期望速度可根据式(6)中社会力模型对于人员疏散速度的描述。

(6)

式中:vi(t)为人员i在t时刻的实际疏散速度。

当突发事件发生,人员对于逃生的希望会改变人员自驱力,而自驱力通常表现在人员的疏散速度上,人员的疏散速度vei(t)可根据Predte-chenskii和Milinskii提出的方法[14]进行修正,公式如下:

vei(t)=μevi(t)

(7)

式中:μe为人员在逃生时刻的速度修正系数,μe=1.49-0.36D,其中D为通道内旅客投影面积与地面面积比值,反映了人群的拥挤程度。可用下式表示:

D=Nf/WL

(8)

式中:N为人流中的人数;f为个人水平投影面积;W为人流宽度;L人流长度。

1.2 考虑小团体行为的社会力模型

疏散期间,由于某些原因,群体成员之间形成了较小的、由相互信任的人组成的小团体,这些小团体可能会共同疏散出口,在该行为模式下对于社会力模型的影响主要体现行人的期望速度和人员作用力上。

在突发事件应急疏散中,小团体旅客通常会寻找并靠近团体伙伴,并采取互相协助的方式来完成疏散过程。他们会选择相同的疏散出口或逃生路线,以便更好地沟通和协作。为了维持群体的疏散平衡,小团体旅客会调整自己的速度,与团体内其他成员保持一致[15]。小团体疏散过程中,成员i的期望速度公式如下:

(9)

式中:Vgroup i(t)为t时刻小团体中旅客i的期望速度;Vgroup j(t)为t时刻小团体其他成员j的期望速度;n为小团体中人数;j为小团体中的其他成员。

在小团体内人员更容易产生归属感和紧密感,更愿意与团体内的其他成员保持一定的互动和联系,因此小团体内人员之间的容忍距离通常较短。小团体内人员更多地受到来自团体内人员的作用力,通常会优先选择与小团体内的成员一起行动和疏散。小团体内部作用力计算公式为

Fij=-Egexp[(rij-dij)/Bg]nij

(10)

式中:Eg为吸引强度,通常取[0,12 000];Bg为吸引力作用范围,通常取[1,3];rij为两个成员之和;dij为两个成员之间的距离;nij为成员j指向成员i的单位向量。

2 智能体感知决策模型

基于多智能体技术,构建考虑小团体行为的航站楼出发厅疏散仿真模型,主要分为感知和决策两个部分。

2.1 智能体感知模型

在构建航站楼出发厅物理模型的基础上,智能体在出发厅内部可以感知障碍物、危险事件源(火灾、爆炸等)、其他智能体。主要体现是改变自驱力提高期望速度、计算障碍物排斥力和计算智能体之间相互的作用力,智能体感知模型如图1所示。

图1 智能体感知模型

在物理模型内部,智能体还可以感知移动速度、周围智能体的位置和数量及判断是否属于同一个小团体。如果感知到同一小团体成员需要帮助,智能体将会放慢自己的移动速度甚至原地等待。智能体之间相互感知模型如图2所示。

2.2 智能体决策模型

在感知周围环境和其他智能体后,智能体首先要判断是否处于危险源附近的决策,如果是,调整自身的自驱力改变智能体的期望速度。其次考虑智能体是否属于小团体成员。若感知属于小团体成员,智能体向小团体成员靠拢聚集,在小团体成员聚集后结伴向疏散口移动。若不属于小群体成员,则随机选择出口疏散。图3为智能体决策模型。

3 案例研究

以某机场航站楼出发厅为例,分析不同小团体旅客比率对于疏散效率和绕行距离的影响。

3.1 案例场景

正常的情况下,航站楼出发厅旅客值机流程线如图4所示。当突发情况发生时,所有旅客都朝着出口的位置进行疏散,场景设置如图5所示。由实际调研结果可得该航站楼出发厅旅客量如图6所示。因此,待疏散旅客按照高峰小时客流量1 000人进行仿真研究。

3.2 仿真结果分析

在建立物理模型的基础上,设置6组不同小团体旅客比率的疏散场景,探究小团体旅客对于航站楼出发厅疏散效率的影响。通过分析不同小团体旅客比率场景下,高峰小时旅客量(1 000人)时旅客的疏散时间和绕行距离来研究航站楼出发厅小团体旅客对于疏散结果的影响。

3.2.1 小团体旅客比率对于不同区域疏散效率的影响

航站楼出发厅各区域在不同小团体旅客比率下的疏散时间如图7所示。随着小团体旅客比率的增加,整体区域的疏散时间也在增加,小团体旅客增加了疏散的难度,降低了疏散时的效率。休息区相较于商业区,内部空间更加密闭,人员更加密集且出口单一,因此休息区的疏散时间比商业区的疏散时间更长,旅客疏散时的危险性更大,疏散过程中应着重关注休息区旅客的疏散,做好应急疏散预案。

图2 智能体之间相互感知模型

3.2.2 小团体比率对于单独人员疏散效率的影响

航站楼出发厅小团体旅客疏散过程中对单独旅客的疏散影响如表1所示。仿真结果表明随着小团体比率的增加,单独旅客的人数减少,导致疏散时间的减少,但疏散效率在降低,小团体旅客对于单

图3 智能体决策模型

图4 旅客正常值机流程

图5 航站楼出发厅布局

独旅客的疏散产生的消极的影响。疏散过程中小团体旅客在寻找团体成员时会做出与疏散方向不同的行为,阻碍了单独旅客的疏散,降低单独旅客的疏散效率,增加疏散的难度。

3.2.3 小团体旅客比率对于绕行距离的影响

绕行距离是指在疏散过程中,由于某些原因导致疏散路径被堵塞或者受阻,人们被迫选择绕行路径到达疏散出口。绕行距离的增加会对疏散效率产生负面影响,因为它会增加人们的疏散时间和距离,同时可能会导致人群拥挤和混乱。选择旅客所在位置到出口的实际距离与最短距离之差为绕行距离。不同小团体旅客比率下平均绕行距离如图8

图6 航站楼旅客量

图7 小团体旅客比率对不同区域疏散时间的影响

表1 小团体比率对于单独旅客疏散的影响

所示。随着小团体旅客比率的增加,平均绕行距离也在增加,小团体旅客比率为时,平均绕行距离40.05 m,小团体旅客比率为1时,平均绕行距离为47.86 m,两者相差了7.81 m,即小团体旅客使平均绕行距离增加了19.5%。

仿真结果显示,小团体旅客在疏散过程中寻找同伴的行为导致与其他旅客的运动方向不一致甚至相反。这种行为对疏散效率产生了一些负面影响。首先,寻找同伴会增加个体的平均绕行距离,因为他们可能会选择绕过其他旅客或选择相对较长的路径来与同伴汇合。其次,这种行为还可能成为其他旅客疏散时的障碍物,迫使其他旅客采取绕行或避让的动作,从而增加整体的平均绕行距离和拥堵程度。

4 结语

本文在改进社会力模型和多智能体技术的基础上,分析突发情况下航站楼出发厅小团体旅客对于疏散的影响。通过改变旅客在疏散过程中的期望速度和内部作用力,进而改进社会力模型,并建立旅客的感知和决策模型进行疏散仿真研究。以某航站楼出发厅为例,在构建物理模型的基础上,分析不同小团体旅客比率对于不同区域疏散时间和绕行距离的影响,研究结论如下。

1)随着小团体旅客比率的增加,整体区域的疏散时间也在增加。休息区相较于商业区,疏散时间更长,旅客疏散时的危险性更大,疏散过程中应着重关注休息区旅客的疏散,做好应急疏散预案。

2)随着小团体旅客比率的增加,小团体旅客在疏散过程中为寻找同伴采取与其他旅客不一致甚至相反的运动方向,成为单独旅客的疏散阻碍,降低单独旅客的疏散效率。

3)小团体旅客比率为1时比小团体旅客比率为

图8 不同小团体旅客比率下的平均绕行距离

0时,平均绕行距离增加了7.81 m,即小团体旅客比率的增加,使航站楼出发厅旅客疏散行为更加混乱无序,增加了疏散难度,降低了疏散效率。人群疏散过程的影响因素复杂且多样,对小团体旅客和其他影响因素进行综合深入研究,有助于制定更科学合理的疏散方案,提高疏散效率和安全性。