【突发事件下西安北站旅客疏散仿真分析案例5800字】

突发事件下西安北站旅客疏散仿真分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u4274突发事件下西安北站旅客疏散仿真分析案例 1317081.1仿真软件的选用 1256251.2仿真运行过程及参数的设定 236831.2.1仿真场景及运行流程 215231.2.2仿真系统的构建 375961.2.3客流量设置 5302581.3突发事件下西安北站候车厅旅客疏散模拟 6319301.1.1日常客流突发事件下的疏散仿真分析 6110781.4人群特性对疏散的影响 9168741.4.1人群生理特性对疏散的影响 974431.4.2人群心理特性对疏散的影响 10236871.4.3从众系数对疏散时间的影响 10247831.4.4旅客数量对疏散时间的影响 11111951.4.5旅客恐慌程度对行为选择的影响 1293721.5优化方案 121.1仿真软件的选用Anylogic是一个独特的模拟软件，支持三种模拟方法：系统动态、个别事件和代理。用户可以使用Java语言进行第二次开发，并根据自己的需要建立多学科模型。它为用户提供了一个简单易懂的模拟结构。用户可以观察整个模拟过程和目视检查模型。此外，该公司还可以计算每一个空间的行人流量密度，预测行人在某一空间停留的时间，分析行人经过该物体的速度和密度。Anylogic行人车库模型借助社会力模型模拟行人的行走特性。软件操作界面如图3-1所示。图3-1Anylogic操作界面1.2仿真运行过程及参数的设定1.2.1仿真场景及运行流程本篇文章选择西安北站为仿真站，相关模拟条件如下。撤离模式：在候车室集合的所有乘客都处于行人的原始状态。此时，候机大厅发生了紧急情况，车站的信号装置响起，候机室所有乘客都开始疏散。同时，乘客不再进入候机室，并避免了气流线之间的干扰。疏散开始。在撤离过程中，乘客在乘客、出口和障碍受到影响时，可以选择有活力的通道。如图3-2所示。图3-2旅客疏散过程流程图1.2.2仿真系统的构建（1）应急疏散模拟物理环境的构建首先，将在西安北站疏散模式中增加西安北站候车室的模拟布局。候车室有一个向东的入口，两个朝南的入口。在紧急情况下，旅客可选择撤离的适当途径。图3-3显示了西安北站等候大厅的区域分布情况。在紧急情况下，候机室的乘客必须根据多个出口的撤离制度选择适当的出口，所有出口均应开放。为了尽量模仿乘客疏散。根据进口地图的大小，使用车库示范模块绘制等候大厅和各种设施的边界和障碍图。图3-3西安北站候车厅区域分布图（2）程序仿真模块及逻辑流程设计候车厅紧急情况下旅客疏散的逻辑流程如图3-4所示。仿真逻辑流程是应用仿真模块实现与车站实际环境的匹配，使乘客在多出口选择下，根据乘客疏散模型找到疏散出口。当区域内的乘客接到疏散指令后，立即将原来的等待状态变为快速找到出口疏散的状态。图3-4Anylogic仿真流程图1.2.3客流量设置一般来说，需要撤离候机室的乘客人数可以通过密度或人员流动来确定。工作人员密度是根据人员密度和候机室乘客疏散使用面积来计算的；客流计算依据的是候机室旅客平均停留时间和候机室每分钟人员数，估计范围内的瞬时客流。西安北站野外考察数据显示，西安北站候车室，宽60米，长380米，有效面积2280万平方米。最大15000名乘客。西安北站每天营业旅客12万人次，节假日旅客总数为13万人次。根据对杭州终点站乘客的调查，儿童、老人、成年男子和成年妇女在候机室的比例分别为13%、9%、41%和37%。本文利用该模型对西安北站候车大厅的旅客人数进行了估算。人员密度越高，疏散情况越复杂。根据最不利情况，紧急情况下，所有在车厅的乘客都参与疏散。根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2014），公共建筑疏散人数按该场所建筑面积与0.75人/m的乘积，结合西安北站候车大厅有效面积计算，经计算，候车大厅疏散人数为1.71万人，接近西安北站设计的最大旅客聚集人数。刘启刚等人对高铁车站旅客聚集规律的研究表明，旅客在列车开行前20-25分钟到达，其分布规律为对数正态分布。以半小时为间隔，对西安北站列车时刻表进行统计。高峰时段以9:30～10:00、10:30～11:00为主，共发车18列。结合西安北站日均客流量，估算出西安北站候车大厅日、节假日旅客人数分别为5142人和7352人，与现场调查基本一致。考虑到高峰时段和非高峰时段候车大厅旅客人数的差异，本文主要模拟了日客流量为6000人时候车大厅的紧急疏散。张凯然的研究表明，在发生紧急情况时，仍然携带行李的成年男女比例存在显著差异。在本章设置模拟参数时，假设儿童和教师不携带行李，并参考成人男女在论文中携带行李的比例，如表3-1所示。表3-1候车厅内旅客比例儿童老人成年男性成年女性未携带或携带小件行李携带中型行李携带大件行李未携带或携带小件行李携带中型行李携带大件行李人员比例13%9%41%37%携带行李比例--49.10%42.80%8.10%67.70%26.20%6.10%1.3突发事件下西安北站候车厅旅客疏散模拟1.1.1日常客流突发事件下的疏散仿真分析（1）任务说明：本节旨在进行一项实验，重点是在交通过程中无意中让行人返回；特别是在撤离的情况下，行人的反向行为可能对撤离进程产生不利影响，例如阻碍撤离路线。（2）模拟实验设计：在一般步行交通基础上重新安装行人。由于并非所有乘客都将要部署，因此已确定了一种可能性，即行人逻辑会导致行为的不断变化。在模拟环境中随机设置两个返回点，10%的行人有10%的返回概率。（3）模拟过程：模拟时间不反馈/反馈的模拟图像8.95。第一张图显示，在没有反馈的情况下，拥挤的地点集中在每一个出口附近，由于行人能够以正常速度到达每一个出口，但每次出口的撤离能力都很有限，因此，出口可能会出现人口过剩；如图二所示，在回返人数增加的情况下，行人往往在回返点附近造成重大交通堵塞。（4）模拟结果：如模拟进程图所示，虽然直接导致返回的行人的绝对人数很少，返回进程可能对其他行人的通行和选择产生不利影响，也可能导致交通堵塞的地点不同于通常的地点，也就是说，交通堵塞可能会造成交通堵塞。不仅在出口处，而且在靠近回返地点的大楼的拐角处。根据上述研究，我们可以发现，高速铁路车站有许多紧急情况，包括火灾，技术问题，配套故障等，严重影响了本站的工作。本节模拟在普通客流背景下从高铁车站候车室撤离乘客。在这种情况下，候机室的乘客人数和比例与前一部分相同。紧急情况可能影响撤离的情绪、前景和预期速度。旅客预计的速度和恐慌率。具体模拟情况如下图所示。图3-5候车厅旅客初始分布图3-6紧急疏散下旅客疏散过程（开始）图3-7紧急疏散下旅客的出口选择过程（过程）图3-8紧急疏散下旅客的出口选择过程（过程）在旅客撤离过程中选择退出是一个动态过程。由于前方出口拥堵，受阻塞效应的影响，红色区域的旅客对每个出口的有效性进行评估，然后引导部分旅客改变疏散路径，选择其他出口进行疏散。如图3-9所示。动态的出口选择过程反映了乘客对拥挤效应的反应和回避心理。图3-9紧急疏散下各出口旅客最终分布（结果）紧急撤离后期，E出口由于旅客聚集形成“拱形”区域，在疏散过程中较为常见然而，但由于E出口拥堵，部分旅客在撤离过程中改变了原有的出口选择，使得车站整体疏散时间大于E出口。可以看出，在紧急撤离的早期阶段，乘客们在出口宽度、高度和离出口距离的共同作用下判断每个出口的效用。随着疏散出口的拥挤，旅客们再次判断每个出口的效用，经过评估，部分旅客改变了原来的疏散选择，选择了其他疏散路线，这也验证了模型的有效性。1.4人群特性对疏散的影响1.4.1人群生理特性对疏散的影响高速铁路站居民的生理特征也影响到疏散。年龄、性别、健康状况、身体缺陷等身体差异影响撤离。这主要是由于年龄和性别。（1）年龄不同年龄的人对疏散路线的感知、判断、反应和竞争力各不相同。在疏散过程中，不同年龄的人选择了不同的疏散路线和疏散速度。老年人和儿童对风险的感知能力低，反应缓慢，判断错误率高，撤离路线的竞争力薄弱，撤离速度缓慢。与这些群体相比，年轻人对风险的认识更为迅速，更有竞争力，撤离速度更快。这是一个快速评估的经验。（2）性别人口的性别、风险意识和撤离行为各不相同。在发生危险紧急情况时，男子更积极主动地参与火灾管理。与男子相比，妇女更为被动，在紧急情况下，她们往往在逃离之前表现出被动和顺从的态度。1.4.2人群心理特性对疏散的影响一旦发生紧急情况，人群的心理特征也会对疏散过程产生影响。有研究表明，一旦发生火灾，伤亡人员大多是由于群众心理异常所致，于是采取一些非理性甚至极端的行动（跳楼、拥挤踩踏、回来拿东西等），造成群体性伤亡，不利于疏散和救援。1.4.3从众系数对疏散时间的影响在西安北站日常运营下，候车大厅聚集人数基本维持在6000人左右。在这种情况下，在自习大厅等候的人数定为6000人。以日客流突发事件为背景，分析比较了不同整合系数下旅客疏散时间的差异，探讨了整合行为对高铁车站应急疏散的影响。结果见表3-2。表3-2不同从众系数下旅客疏散完成时间从众系数仿真实验次数12345678910均值0.0271256262257265264267262260262261.40.1262265254255267268259263266254261.80.2254246244249257252247251255244251.20.3250251253256254251255252250253251.90.4268271261260263263261269263261264.50.5262271262275268274266265270262268.60.6276265265277267254274267277265270.70.7270271265277281277268269279265274.10.8268270242269279277273266275242272.80.9288277291286291279282290283291284.31.0284291278289289292287295281278286由表4-2可以看出，随着从众系数的增加，候车大厅内所有旅客的疏散时间逐渐增加。当符合系数在0.0~0.2之间时，旅客疏散时间呈下降趋势；当符合系数为0.2时，疏散时间最少，疏散效率最高；当符合系数超过0.4时，疏散时间显著增加。因此，人员撤离的影响是双重的。当乘客在撤离过程中有某种羊群行为时，可以改善旅客之间的信息传递，有助于指导撤离方向，减少撤离时间；当人群行为达到一定的比例时，撤离乘客的主观活动就会减少，撤离时间就会增加。此时，本站应及时带领旅客通过电台，并增加派往本站的人数，为了提高旅客对疏散条件的认识，减轻恐慌和公众舆论，从而提高疏散站的效率，为了最大限度地发挥旅客生命和财产安全的作用。1.4.4旅客数量对疏散时间的影响发生突发事件时，候车厅内旅客开始进行应急疏散，但是由于候车厅旅客数量的不同，站内的疏散效率也会有所差异。图3-10旅客数量与疏散时间关系通过改变候车大厅的旅客人数，得到候车大厅旅客人数与疏散时间的关系，如图3-10所示。分析显示，随着候机室旅客人数增加，疏散过程中乘客人数增加，碰撞次数增加，该站的疏散时间增加了，这是真的。如图所示，随着旅客人数的增加，撤离时间也在增加。主要原因是候机室面积和设备容量有限。候车室乘客的负荷最大。如果超过这个值，出口瓶颈将严重限制旅客撤离的效率。1.4.5旅客恐慌程度对行为选择的影响图3-11不同恐慌程度下出口人数差异旅客在紧急情况下的恐慌程度将影响其出口选择。以EA出口为例，不同恐慌程度下通过EA出口疏散旅客的差异如图3-11所示。可以看出，随着恐慌系数的增大，EA出口之间疏散人数的差异逐渐增大。这主要是因为乘客的疏散行为受到自身和周围乘客的影响。在正常情况下，旅客可以有效地选择出口进行疏散，出口间疏散人数相差很小。随着旅客恐慌程度的增加，旅客更容易产生从众心理，影响自己对出口选择的判断，导致出口数量差异的增加。1.5优化方案（1）将疏散通道加宽0.5m在疏散过程中，旅客的疏散效率与车站通道的配置有着重要的关系。疏散通道和流线的科学设计是乘客快速逃生到安全区域的前提。由于西安北站是立体结构，空间结构大，“上进下出”的模式虽然使得进站旅客和出站旅客互不干扰，但是也导致旅客疏散路径长，车站通道不能满足应急疏散标准。一旦发生紧急情况，会增加旅客在危险区域的停留时间，影响车站的疏散效果。西安北站原疏散通道16m，在多次仿真实验中，将通道加宽0.5m能使旅客快速通过，通道拥挤行为减少，整体疏散速度提高55s。如图3-12。表3-2不同通道宽度下旅客疏散完成时间通道宽度（m）仿真实验次数12345678910均值15.0341336342337335344337342340342339.615.5322325324325327328319323326324324.316.0294296304299297302297291295294296.916.5240241243246244241245242240243241.917.0258251251250253253251259253251254.517.5261273262276267271265263271262267.1图3-12优化后旅客的出口选择过程（2）增设应急引导标志由于大多数旅客对高铁车站的空间布局并不熟悉，疏散过程主要是根据自己对车站环境的判断和车站的引导标志、广播通告来寻找逃生路线。疏散过程中旅客相互遮挡，移动过程中视野变化，加之高铁车站空间大，大多数旅客对车站空间布局并不熟悉，多条疏散路径交叉影响，部分地区主次干道模糊，很容易造成游客的视觉断点。为了确保旅客能够快速、安全地到达安全区域，西安北站应增加楼内应急引导标识，而且确保引导标志清晰、醒目。西安北站还可以在旅客等候区域放置个性化的疏散消防手册，手册内将西安北站的逃生路线用形象立体的图画表现出来，这样可以保证不同文化程度的人群都能看懂。假设增设应急引导标识之后旅客恐慌系数维持在0.1，从众系数维持在0.2。优化后出口旅客最终分布如图3-13。图3-13优化后各出口旅客最终分布则旅客在紧急情况下出口的选择更加果断，旅客折返行为减少，整体疏散速度加快，则旅客之间的信息传递效率提高，有助于引导疏散，疏散时间缩短。（3）增加车站疏散引导人员在大多数车站伤亡事故调查中,可以用的安全时间都比所需安全时间小。在车站建筑空间和通道设置既确定的情况下,可以用安全时间一般都是固定的。因从发生突发事件到人员感