地鐵事故應急疏散模擬及優化研究*

王起全，李登堯，楊鑫剛

(中國勞動關系學院 安全工程學院，北京 100048)

0 引言

地鐵站站臺多為復雜結構的地下建筑，運營過程中會有大量的人群流動，疏散出口數量有限，建筑空間狹小，壺口結構居多，疏散過程中易誘發踩踏事故。因此，針對地鐵應急疏散，研究影響應急疏散效率的相關參數，就如何快速疏散人群、保證疏散提出相應的措施建議，對改善地鐵運營的安全狀況，提高應急疏散能力，具有十分重要的意義。

針對人員應急疏散，Helbing提出最早的社會力模型，此模型將個體與其他個體以及所處應急環境的作用力，如心理反應進行了量化[1]；Lovas通過排隊網格模型進行了人群宏觀疏散模型的構建，該宏觀模型以排隊論為基礎，通過嚴謹的數學推導過程分析疏散時間[2]；陸君安等建立了人員疏散過程中的逃生速度疏散模型動力學方程,針對緊急疏散條件下，周圍人群的擁擠程度等因素對人員啟動加速度的影響進行研究，同時得到擁擠環境下人的移動速度公式，將人的移動速度和人群的擁擠程度相關聯，推導出呈對數關系[3]；宋衛國等在元胞自動機模型的基礎上，拓展了個體與環境之間相互作用力的應用，其中摩擦力和排斥力得到量化，使得元胞自動機模型在人群疏散研究方面得到更好的應用[4]；王起全等使用優化路徑的蟻群算法研究爆炸事故下群體疏散行為[5]；劉夢浩選擇某地鐵車站為背景,建立了FDS火災仿真模型和Pathfinder人員疏散仿真模型，通過FDS火災仿真得到車站內最危險的3種工況，由應急疏散路徑進而得到各個工況下疏散的最危險環節[6]；穆娜娜等運用Building EXODUS 模擬研究地鐵導流桿的設置與疏散效率的關系[7]；邢志祥等提出將建筑信息模型(BIM)應用到地鐵疏散仿真的建模過程中[8]；王佳亮、史健勇通過使用BIM模型的地鐵車站建筑信息，建立了基于動態網絡算法的疏散模型，并與Pathfinder 的模擬結果進行比較研究[9]。

為研究地鐵車站運營事故對疏散進度的影響，本文以應急疏散響應為切入點，選取北京地鐵西直門車站為實例，在疏散模擬的基礎上，通過疏導方案優化，為地鐵車站的應急疏散優化提供參考依據。

1 地鐵事故與疏散響應機制

從地鐵事故角度出發，為優化地鐵應急疏散過程提供新的思路。地鐵車站運營事故類型眾多，每種事故的演化機理有所差異，對疏散過程有不同程度影響。使用事故風險矩陣和基于沙堆模型的元胞自動機綜合評估的結果作為不同疏散等級的依據，建立地鐵事故和疏散響應等級關聯機制，以選擇對應的疏散措施，確定疏散的范圍，保障人員安全的同時，在合理范圍內降低疏散對地鐵運營的影響。

1.1 地鐵事故與地鐵應急疏散響應過程

整個地鐵事故應急的生命周期包括預防(減少)、準備、響應、恢復4個階段，應急疏散不僅是響應階段重要的應急措施，也是整個事故應急過程的重要內容。地鐵車站運營中發生事故后，根據事故的風險確定不同的疏散等級，以實施對應的疏散措施，在疏散過程中，對運營事故處置情況或次生事故的發生都會導致整體風險的變化，對疏散等級的要求也隨之改變，因此需要循環“事故-疏散”的響應過程，如圖1所示。

圖1 地鐵“事故-疏散”響應過程Fig.1 Response process of “accident-evacuation” in subway

1.2 地鐵疏散響應后的風險評估機制

根據國內近十年內的地鐵運營事故統計，高頻的事故類型主要包括：墜軌事故、碰撞事故、設備故障、踩踏事故、火災事故、追尾事故、觸電事故[10]，且在疏散過程中引起的人員密度過高是產生二次踩踏事故的主要誘因[11]。通過風險矩陣可以識別一定區域內的風險高低，元胞自動機是一種局部時空網格動力學模型，由于其自組織特性，通常被用來模擬復雜系統的空間相互作用以及時間因果關系[12]，對于地鐵車站復雜空間系統中某區域內發生事故的風險，當事故風險超過自組織臨界狀態，必然會影響到周邊區域的風險大小，可視為一種事故風險的擴散和轉移，從而影響到整個地鐵車站應急過程中的事故風險。

1)將地鐵車站空間劃分為離散的二維網格。根據我國成年人的平均肩寬，元胞為面積0.4 m×0.4 m的矩形，每個元胞最多存在1個人員，采用Moore型領域，每個元胞的鄰居元胞有8個，邊界條件為封閉式邊界，根據車站通行空間尺寸網格劃分情況如圖2所示。

圖2 地鐵車站二維網格劃分Fig.2 Two-dimensional grid division of subway station

2)對每個元胞進行事故風險等級分析。根據能量意外釋放理論，元胞內的設施環境對能量意外釋放的控制水平決定了事故發生的頻率，鄰域內的人群狀況確定了能量意外釋放后的后果，元胞內事故風險等級劃分矩陣如表1所示。

3)根據沙堆模型建立地鐵事故風險元胞自動機。根據元胞的風險矩陣等級劃分設置對應沙粒數目S。特別重大風險時，S=5；重大風險時，S=4；較大風險時，S=3；一般風險時，S=2。S(i，j)表示坐標(i，j)處元胞的沙粒數，如圖3所示。

表1 元胞內事故風險矩陣
Table 1 Accident risk matrix in cellular(i,j)

圖3 (i，j)處元胞的Moore鄰域Fig.3 Moore neighborhood of cellular at (i,j)

元胞自動機規則為：初始狀態下，若(i，j)處元胞以及領域元胞都無人員，則S(i，j)=0，否則S(i，j)=1，若初始事故發生在(i，j)處，則S(i，j)=3；根據初始事故的主要能量類型，運用風險矩陣確定元胞內應添加的沙粒數；設定SC=3為風險擴散的臨界值，當S>SC時，視為1次“崩塌”及風險發生擴散，數學表述如下：

若S=4>3時，

若S=5>3時，

4)元胞自動機運作后，以風險轉移的水平確定整體疏散響應后的整體風險。即發生的“崩塌”次數越多，整體風險越大。

1.3 地鐵疏散響應等級劃分及疏散措施

依據地鐵疏散響應后的整體風險評估結果作為應急疏散響應等級的定量依據，根據初始事故發生的位置，以站臺、站廳、隧道(列車)空間劃分，考慮軌道交通應急響應的需要，將地鐵疏散響應分為4級，確定不同等級下應急疏散的措施，如表2所示。

“崩塌”次數臨界值劃分依據：1～9次，表示事故引發的高風險范圍在1個元胞及其鄰域元胞的范圍內，且不會繼續擴散；根據車站通行空間尺寸劃分后，地鐵車站空間最大區域站廳及站臺的元胞數都為9 800個，10～9 800次，表示高風險范圍超出1個元胞及其鄰域元胞區域，但不超出站廳或站臺或隧道(列車)任一地鐵設施空間區域的范圍；9 800次以上，表示高風險范圍已經超出單個地鐵設施空間區域的范圍，甚至波及到整個地鐵車站。

2 地鐵疏散過程模擬

通過地鐵疏散響應等級劃分，建立起地鐵事故疏散響應機制，為完善整個地鐵“事故-疏散”響應過程，提出疏散行為的優化方案，需要進一步運用Pathfinder對應急疏散措施中的疏散行為進行模擬研究，了解影響疏散效率的因素。

2.1 模擬仿真環境建立

本次仿真環境的建立參考北京地鐵2號線和4號線復合的西直門車站，相較于單線的地鐵車站，西直門站作為北京地鐵新老線路的交匯車站結構更加復雜多樣，更能涵蓋城市軌道交通應急疏散中的普遍問題和非典型狀況，研究意義廣泛。

參考表2地鐵應急疏散等級劃分，Ⅱ級應急疏散，需要對整個地鐵站內站臺、站廳候車行人以及車站內停靠列車內乘客進行疏散至出口，因此要在軟件中構建整個地鐵車站建筑結構作為本次仿真環境，根據地鐵車站平面圖，在Pathfinder軟件中進行通行環境的建模。

表2 地鐵應急疏散響應等級劃分及相應措施Table 2 Response level division and corresponding measures of emergency evacuation in subway

2.2 疏散人員仿真設定

參照疏散設施通行速度數據來設定本次模擬中仿真人群的位移速度。仿真軟件在樓梯、扶梯設施處會對平面通行空間的移動速度進行修正，故采用人群在地鐵車站最大通行空間站臺設施的行動速度數據為準，數據如表3[8]所示。考慮現實疏散過程中的低齡和高齡人群在疏散過程中多為他人輔助疏散，因此疏散人群特性參數設置的人行速度隨機分布在[1.30 m/s，1.56 m/s]的范圍里。

表3 不同年齡行人的設施通過速度Table 3 Facility passing speeds of pedestrian with different ages m/s

軟件通過獲取參考肩寬數據來確定每個個體的空間面積，通過查閱GB/T 10000-1988《中國成年人人體尺寸》中有關我國成年人肩寬尺寸的數據，數據如表4所示。為使模擬場景的仿真人員肩寬參數更具代表性，且考慮到衣物厚度和個體上的心理特征差異，模擬人群的肩寬數值分布在[32.5 cm，43.5 cm]區間內。

參照相關地鐵站統計數據，站臺人數523人以及站廳層人數349人[9]，按照最不利原則，考慮雙向列車停靠站臺的狀況，雙向列車內人員同時進入站臺層疏散，站臺疏散人數最大。北京4號線車輛采用SFM05車型，屬B型車，為6B編組，車輛總定員1 440人。北京地鐵2號線現役為50列DKZ16型地鐵電動客車，核定載客為1 356人/列。考慮到西直門車站的特殊結構導致2號線站臺承擔4號線站廳功能，故設定各區域模擬行人數量以及分布情況如表5所示。

2.3 模擬過程及結果

參照GB50157-2013《地鐵設計規范》第 28.2.11條規定：車站站臺公共區的樓梯、自動扶梯、出入口通道，應當滿足發生火災時在 6 min內將遠期或客流控制期超高峰小時1列進站列車所載的乘客及站臺上的候車人員全部撤離站臺到達安全區域的要求。最終模擬疏散效果判定以6 min是否完成站內所有人員疏散為準。

使用已經構建好的模擬場景進行Steering模式下的疏散模擬，在此模式之下，個體之間會去刻意試圖避開其他個體，會考慮防碰撞和人員的交互作用。車站各部分同時進行疏散，模擬運行后場景中的人員會隨機地選擇距離疏散出口最短的路徑進行逃生。疏散效率的變化情況見圖4，本場景共需疏散全部人員共計7 303人，此次疏散所有仿真行人共耗時513.3 s，超過規定的最長有效疏散時間，6 min時間節點時仍然有1 279人滯留在場景內。觀察圖4可知，疏散開始后2 min左右疏散效率開始有所提高，在5 min左右又開始放緩；由圖5可以觀察到，在2 min前后，開始出現大規模擁堵，主要發生在2號線站臺與4號線站臺中部換乘處，以及4號線東西側以及2號線南北側各自進入換乘環形通道的樓梯處，其中中部換乘處的擁堵狀況最為嚴重，甚至進入到疏散尾聲依然存在人員滯留的問題，此時疏散效率開始趨于平穩；5 min前后，西南口D以及東南口C通道處出現十分嚴重的人群擁擠情況，見圖6。

表4 我國成年人人體尺寸Table 4 Human dimensions of adults in China cm

表5 不同區域設定人數Table 5 Setting number of people in different areas

圖4 整體疏散人數與滯留人數變化曲線Fig.4 Change curves of total number of evacuated personnel and total number of remaining personnel

西直門地鐵站2號線與4號線共同使用西北換乘大廳A1，A2口，東北口B口，東南口C口以及西南口D口，除換乘大廳具備較大的通行空間，其他3個疏散口都有由狹長通道連接，且疏散口設計狹小，應對規模龐大的疏散人群時整體3口的通行能力都較差。疏散口流量變化如圖7所示。由于疏散人群都以選擇距離疏散口最短路徑疏散，因此擁有良好通行能力的換乘大廳反而使用量較低，換乘大廳在100—160 s時間段內甚至處于閑置狀態，而其余3個疏散口卻承載了大部分的通行流量。2，4號線連通換乘大廳的新換乘通道，由于相對其他通道路徑距離太遠，在疏散過程中幾乎沒有被用來進行人員疏散，造成疏散設施的浪費，應急設施分配不合理是致使疏散效率低下的一大原因。

圖5 2 min時人群密度熱力圖Fig.5 Thermodynamic diagram of population density at 2 min

圖6 5 min時人群密度熱力圖Fig.6 Thermodynamic diagram of population density at 5 min

圖7 各出口流量變化曲線Fig.7 Change curves of flow rate at each exit

3 地鐵應急疏散行為優化

根據地鐵疏散過程的模擬結果，影響疏散效率的主要因素為疏散過程中發生的擁堵，且疏散中發生的踩踏事故是最主要的次生事故，疏散行為本身引發的人員擁堵是踩踏發生的誘因，其次疏散設施的不合理利用也是導致疏散效率不高的重要因素，針對以上2點提出疏散行為的優化策略。

3.1 針對次生事故的應急疏散優化

西直門站仿真環境中出現擁堵導致人員通行速率變慢的位置如圖8所示。在本次模擬中造成擁堵的原因主要有2類：一類是地鐵站內部設施自身結構影響，如樓梯的斜度、通道寬度限制；另一類是由于原有的疏散路徑導致逃生人員匯流形成或加劇擁堵，各點具體擁堵原因如表6所示。

圖8 擁堵位置Fig.8 Congestion Location

表6 各點擁堵成因Table 6 Congestion reasons of different place

3.1.1 A處擁堵

A處為2，4號線中部的換乘樓梯。A處發生的擁堵情況很大方面緣于人群不合理的疏散，由上文疏散設施影響分析得出，此處4號線站臺中部的疏散人群與2號線站臺的人流發生匯合，擁堵情況如圖9所示。疏散點位置以及人員疏散路徑如圖10所示。

原本的擁堵情況下，西直門站4號線站臺疏散全部的3 403人用時219 s，在對疏導點設置進行擁堵舒緩后，西直門4號線站臺疏散用時154 s，減少疏散耗時約65 s。西直門整體疏散時間縮短5 s。

3.1.2 B處擁堵

B1，B2，B33處擁堵發生在通道三叉口處，主要由4號線2號線疏散人流共用同一疏散出口，遠超出了出口的承載疏散能力，導致連接點的狹小空間內發生擁堵，擁堵情況如圖11所示。

圖11 B處擁堵原因Fig.11 Congestion causes of position B

考慮到西南口與東南口疏散能力弱且使用率較高，以及東北口疏散能力較強且使用率較低，通過設置疏導點引導疏散人流的通行方向，保證各疏散人流獨立使用各自的疏散出口，避免嚴重的擁堵發生。2號線使用西北口以及東北口進行疏散，4號線使用西北、西南、東南3口疏散，優化路徑后同時提高了西北區域內應急設施的使用率，具體疏導方案如圖12所示。

圖12 B處擁堵疏導方案Fig.12 Congestion dispersion scheme of position B

對原本仿真環境中B類疏散方案進行優化，全部人員安全疏散用時459.3 s，比原有疏散結果縮短了54 s,更改方案對擁堵的改善效果明顯，很大程度上提高了應急疏散的效率。

3.2 應急疏散設施使用情況優化

對仿真環境的設施累計使用量熱力圖分析可知，西直門仿真環境內部分設施沒有得到充分使用。為研究設施使用率對緩解擁堵以及對應急疏散效果的具體影響，選取環境內累積使用量最低的M通道，在原有的仿真環境基礎上，通過在M通道內設置疏散路徑并編輯模擬人員行為，以控制選擇M通道逃生的人數，從而控制該設施使用率，研究在不同使用率下對疏散的影響。M通道位置如圖13所示。

圖13 M通道Fig.13 M Channel

在原有的仿真環境基礎上設定新的行為，添加去疏散路徑的動作，疏散路徑設置在M通道內，模擬人員分別設置采取M通道逃生人數占總疏散人數比為0%，3%，5%，6%，7%，8%，9%，通過占比體現設施的使用率，模擬結果如表7所示。

表7 使用人數占比與疏散總時間Table 7 Proportion of usage people number and total evacuation time

從仿真結果可以看出，適度提高M通道的使用量，明顯減少了疏散總耗時，當使用M通道設施的人數占到約7%時，對疏散的改善效果最佳，當超過7%時，反而延長了疏散耗時，這是由于通道寬度決定了1次可通過最大人數，當疏散人數超過飽和時，人數越多，反之拖延了整個疏散進度。適當優化分配疏散人群，合理控制設施疏散人數，提高低頻使用的設施，可有效緩解其他設施的壓力，對整體疏散效果的改善極為重要。

3.3 應急疏散行為優化策略

根據優化模擬的結果，針對不同應急疏散響應等級的應急疏散措施的實際需求，設定不同等級下的疏散行為優化策略，如表8所示。

表8 不同響應級別的疏散行為優化策略Table 8 Optimization strategies of evacuation behavior under different response levels

4 結論

1)研究地鐵事故與應急疏散的響應關系。結合風險矩陣和元胞自動機，通過應急疏散所需規模大小以及調用應急資源規模進行應急疏散等級的劃分，確定不同規模的應急疏散措施，根據模擬結果確定不同響應級別下的疏散行為優化策略，健全地鐵事故與疏散響應機制。

2)在構建西直門仿真環境的基礎上，針對模擬過程中發現的擁堵情況，提出疏散優化方案舒緩擁堵，樓梯十字口以及通道三岔口的擁堵緩解后，整體疏散時間分別縮短了5 s和54 s，從另一個側面體現出擁堵狀況對整個疏散進度的延滯效應之大，在逃生指示物設置和人群疏導時，1股人流獨立使用1個出口，可有效避免人員匯流導致擁堵發生。

3)疏散路徑的設置不應只考慮疏散路徑最短，應盡量保障應急設施的充分利用，在保障較低風險的前提下，合理分配疏散人流，才能夠使疏散效率最佳。