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群集应急疏散影响因素及时间模型研究

代伟  
【摘要】:近年来,世界各地突发应急事件频繁,造成巨大人员伤亡和财产损失。我国也是一个事故、灾害多发的国家,仅2010年全国安全事故共发生36万起,死亡近8万人。重大事故发生后,建筑物内人员如何用最短的时间安全疏散到安全区域,是人员疏散成功、降低群死群伤事故发生概率的重要环节。因此研究应急疏散问题具有较高理论和实际应用价值。 在应急疏散场景中,人员往往聚集成群形成群集,群集由个体组成,具有社会性,其属性受个体之间心理和行为的影响。群体行为与个体行为往往具有很大差异,重大事故发生时的应急疏散属于群体(群集)行为,因此有必要研究群体行为规律。本研究依据国务院以“一案三制”为核心进行应急体系建设的工作要求,紧密结合《国务院关于全面加强应急管理工作的意见》(国发(2006]24号)以及《“十一五”期间国家突发公共事件应急体系建设规划》,以部属高校基本科研项目(编号:1041401-2010112)——高校疏散案例为研究基础,开展群集疏散效率的仿真研究,主要内容如下: (1)针对目前基于疏散动态学理论建立的通用的疏散时间模型的弱点,即缺乏考虑人员属性因素对疏散效率影响的问题,从安全系统科学、社会科学中的组织行为学、统计学、心理学等方面探讨影响疏散效率的个体属性因素,据此设计了调查问卷,回收问卷建立了216组数据的调查数据库,作为影响因素分析的研究基础。对于选定的人员属性影响因素,运用绿色统计软件SPSS17.0,采用Logistic回归对样本数据进行分析,探讨了各属性因素(包括自然和社会属性)对群集疏散效率(时间)的影响作用,工作主要集中在第三章。 (2)系统分析应急疏散建模的原理、方法、数据处理、建模工具、模型运行机理等,结合统计学和安全理论知建立起疏散时间回归模型,解释了建模的思想和过程。通过实地观测采样建立了185组人员疏散数据的实测样本,调用场馆竣工决算数据文件,运用AutoCAD2007获取了精确的疏散场地的物理数据,结合影响人员疏散行为和疏散时间相关因素,运用SPSS17.0对样本进行回归分析,建立起该疏散场景下的疏散时间回归模型。鉴于Logit回归分析和BP神经网络在对非线性特征数据建模方面有一定的相似性,为验证回归模型的有效性,运用BP神经网络算法,对回归模型的输出结果进行学习,学习过程含6个输入,1个输出,以及一个包含4个神经元的隐含层,以185组数据中的后18组数据作为测试集,将回归结果与BP神经网络学习结果做对比分析。为高校大型场馆应急疏散及应急救援方案提供了重要数据参考。 (3)由于国际上通用的疏散时间经验模型是一个粗略的时间估计模型,主要基于群体动力理论和实际观测数据而建立,未纳入群集属性影响因素,而将疏散个体简单地视为同质性的“质点”。为提高经验模型的仿真度和应用价值。以回归模型为基础,将已求取的个体属性综合为群集属性,最后求取了疏散时间模型的修正系数。 (4)利用修正系数对经验模型修正、检验。将疏散个体的属性因素(如年龄、性别、文化程度、训练程度等)纳入疏散时间经验模型,改变某项属性变量的取值,观察经验模型的输出结果,分析该结果是否符合疏散规律和实测结果,并解释了模型输出及差异产生的原因。 (5)利用优化的疏散时间模型,对某高校体育场馆工程的消防疏散方案设计进行分析。利用Anylogic6(高校版)仿真软件,对局部出口范围进行疏散仿真,确定了合理的参数值。按照消防性能化设计的要求,以各疏散分区的疏散时间和效率尽量接近的思路,运用运筹学方法对原消防疏散分区进行改进。运用优化的经验模型对两种消防疏散方案进行计算,得出了各自的疏散时间,最后对两种方案的疏散效率及差异的原因进行了分析评价。 目前,国内外对应急疏散行为及效率的研究主要有三个分析维度:一是疏散的物理方位研究,主要指疏散环境布置情况;二是对现有疏散管理的研究,包括管理政策、程序以及疏散控制策略;三是研究社会心理和社会组织特征对群集疏散效率和时间的影响。 本研究主要侧重于对第三方面的分析,为弥补经验模型适用范围较窄、仿真度不高的缺陷,探讨群集疏散中人员构成类型、身体状态、个性特质等对疏散时间的影响,运用理论分析、现场实测、数值模拟相结合的方法。通过回归分析求得优化系数实现优化,利用BP神经网络方法进行验证,证明了纳入社会性影响因素对群集应急疏散时间具有显著影响,为群集应急疏散时间模型的运用提供方法支持,也为构建大型场馆突发公共安全事件的应急体系奠定了方法基础。


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