消防應急疏散路徑智能優化方法

摘要：在城市高層建筑火災中，人員疏散組織的復雜性對現有疏散路徑設計提出了更高要求。鑒于傳統方法在應對動態火場環境時存在一些局限性，提出基于多源數據融合、動態風險評估與群體智能優化算法相結合的疏散路徑生成方法，構建火場風險場實時感知與自適應路徑調整機制。通過在典型建筑場景中進行模擬驗證，結果顯示，該方法在多維指標上優于傳統路徑規劃方法，具備較好的動態適應性與實用性，能為智能化消防應急決策提供參考。

關鍵詞：消防疏散；多源數據融合；智能優化

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）08-0046-03

0 引言

近年來，火災突發性和復雜性顯著提升，人員疏散面臨的不確定性和動態風險也更加突出。傳統的疏散路徑設計多依賴固定規范和經驗規則，往往缺乏對火場環境和人群流動的實時感知與動態調整，難以應對多變的火情和人流狀態。為提升火災應急疏散的科學性與適應性，構建基于多源數據感知、動態風險量化與智能尋優算法相結合的路徑優化方法，已成為建筑消防安全管理的重要發展方向，該方法具有較高的理論研究和工程應用價值。

1 現有疏散路徑方法的局限性

我國現行的消防疏散設計普遍基于建筑物結構、人員容量及疏散寬度等靜態要素，且多以最短距離或最小通行時間作為路徑優選的單一目標。然而，在真實火災場景中，火勢蔓延、煙氣擴散、人員流動密度以及環境溫度等因素往往瞬息萬變，單一的靜態疏散方案缺乏動態反饋與風險自適應能力，容易造成局部疏散擁堵，甚至人員滯留，增大了二次傷害和群死群傷事故的概率。根據消防領域對近五年典型高層火災案例的調研分析，約68%的火災事故中存在人員因對逃生路線不明確、疏散信息獲取不及時而錯失最佳逃生時機的問題，且傳統的廣播、指示標識等疏散引導手段在高溫、濃煙環境下，其有效性大幅降低[1]。

此外，部分大型公共建筑疏散路徑設計時，往往只考慮最不利疏散距離的計算，忽視了多節點、多通道之間的實時流量分配和動態風險變化，不具備對異常狀況的感知和應急調整能力。

2 智能優化方法

在復雜火災場景下，靜態預設的疏散路徑由于缺乏對火場狀態的實時感知和預測能力，常常無法適應實際火情，進而失效，導致應急疏散組織過程中出現混亂，降低疏散效率。構建基于多源異構數據實時感知、動態風險量化和智能尋優算法的閉環路徑優化體系，已成為提升人員疏散響應水平的重要技術路徑。該方法涵蓋多源數據融合層、動態風險評估模型與路徑優化算法3部分。

2.1" 多源數據融合層

多源數據融合層是智能疏散路徑優化的感知基礎，核心在于實現火災環境狀態與人群動態的實時捕獲與多維信息耦合。城市大型建筑火場環境復雜，單一傳感器難以全面覆蓋火情變化與人員分布，在實際系統中，應基于多模態異構數據架構，整合固定式探測器、移動巡檢設備、視頻監控、人群穿戴終端及室內定位傳感器多種感知節點[2]。在數據采集環節，溫濕度傳感器、煙霧傳感器、CO/CO2等氣體傳感器需實時上傳火場環境參數，智能攝像頭可結合YOLO或MaskR-CNN等深度目標檢測網絡實現對人群密度的識別與個體運動軌跡的提取，采用UWB或Wi-FiRTT定位模塊，精確標定人員位置。

為確保不同數據源在時空分辨率差異較大的情況下信息一致性，需在邊緣計算節點部署輕量級時序對齊算法與異常值檢測模塊，對多源數據進行同步校時處理、噪聲剔除與異常修正。時間序列數據處理可引入基于滑動窗口的卡爾曼濾波對傳感器數據進行動態平滑處理，提升瞬態火情變化的捕獲能力。在多源信息融合方法上，可基于Dempster-Shafer證據理論，對不同傳感器輸出的可信度進行權值分配，形成自適應權重矩陣W=[w1，w2，…，wn]，用于多源數據的融合結果計算。

（1）

式中：Xf——融合結果；

Xi——第i個傳感器觀測值；

wi——權重。

對視頻流與環境傳感數據進行空間匹配時，需結合建筑BIM模型的結構化信息，通過坐標轉換矩陣實現監測數據與物理空間的映射，確保風險分布能夠在建筑空間網格中準確定位。

考慮到火情環境對無線通信穩定性的影響，傳輸架構需采用邊緣-云協同機制，在火場內邊緣節點完成局部數據的預處理與初步融合，云端中心負責大規模數據的高階特征提取與跨區域風險模式識別，二者通過自適應帶寬調度協議，保障數據傳輸的穩定性與時效性[3]。經過多源數據融合后，建筑內部動態狀態以網格化矩陣形式輸出，為風險場動態建模提供時空一致、精度可控的輸入數據支撐，數據流自感知層向上傳遞，形成貫穿數據采集、處理與后續風險建模的閉環。

2.2" 動態風險評估模型

多源數據輸入后，如何基于實時感知信息對建筑內不同區域的火災風險進行量化，是影響疏散路徑優化有效性的關鍵環節。動態風險評估模型以多源融合數據為輸入，結合火災動力學與人群行為動力學，通過耦合建模與時序預測方法，對火情蔓延及人群分布進行動態推演[4]。建筑內部空間以單元格方式進行網格化離散，記作Gij，每個網格單元在時間時刻的綜合風險值Rij（t）由火勢強度、煙氣濃度、有毒氣體含量及人群密度共同決定，可用下式表示：

Rij（t）=αFij（t）+βSij（t）+γGij（t）+δDij（t） （2）

式中：Fij（t）——火焰蔓延狀態；

Sij（t）——煙氣密度分布，g/m3；

Gij（t）——有毒氣體濃度，mg/m3；

Dij（t）——人群密度，人/m2；

α、β、γ、——分別為可基于實測數據訓練得到的權重系數。

在火勢蔓延方面，采用熱傳導與對流耦合的擴散模型，火勢溫度場可通過二維非穩態熱傳導方程求解。

（3）

式中：α——熱擴散系數，m2/s；

Q——火源熱釋放速率，W/m3；

T——溫度場變量，℃；

t——時間變量，s；

x、y——空間坐標變量，m；

?——偏導運算符。

煙氣與毒氣擴散可引入Navier-Stokes方程與物質守恒方程聯立求解，構建煙氣流動的速度場與濃度場，增強對高層或大空間建筑在復雜氣流擾動下煙氣行為的描述能力。人群密度動態可通過社會力模型模擬個體之間的相互作用與環境交互的疏散行為，形成局部區域的擁堵預測。

為提高風險場對異常狀態的適應性，模型需引入粒子濾波器或UKF（無跡卡爾曼濾波）對風險值進行實時修正，當監測數據與預測偏差超過閾值時，自動觸發模型自適應更新。風險場最終以多時間步序列輸出，形成三維風險時空場Rij（t），作為路徑優化算法的動態輸入，使后續路徑尋優可根據局部風險升高或疏散密度劇增快速做出調整，保障動態性與可預測性緊密耦合。

2.3" 路徑優化算法

在多源數據與動態風險場支撐下，路徑優化算法需解決如何在火場狀態快速演變、通道風險和人流密度實時變化的約束下，找到滿足疏散效率與安全性雙重要求的可行路徑。建筑內部空間抽象為加權有向圖G=（V，E），其中節點V表示房間、樓梯口、疏散門等關鍵位置，邊集合E表示相鄰節點之間的可通行路徑，權值由路徑長度、動態風險值與人流密度等因素綜合確定[5]。路徑權重計算公式為：

wij（t）=dij+λRij（t）+μDij（t） （4）

式中：dij——物理距離，m；

Rij（t）——動態風險值；

Dij（t）——路徑段擁堵程度，人/m2；

λ、μ——可調權重。

為解決最優路徑搜索中靜態算法響應滯后的問題，可采用基于A啟發式搜索與蟻群優化（ACO）相結合的分層優化算法。A算法以啟發式函數快速尋找局部最優路徑，蟻群優化通過信息素更新在全局范圍內進行多路徑并行搜索，提升對非凸解空間的全局搜索能力。信息素更新公式為：

τij（t+1）=（1-ρ）τij（t）+?τij（t） （5）

式中：τij——信息素濃度；

ρ——信息素揮發系數；

?τij（t）——新路徑信息素增量，與路徑代價反比關系。

考慮到火場中個體行為非理性及信息滯后問題，算法需嵌入基于強化學習的反饋修正機制。采用深度Q網絡（DQN）對路徑選擇策略進行自我訓練，當局部風險場或人流狀態突變時，代理可根據實時回報函數調整路徑選擇概率分布，實現動態自適應尋優[6-7]。最終尋優結果通過云邊端聯合調度，局部節點可在斷聯情況下依據最新風險信息進行路徑局部修正，云端維持全局路徑方案推送，形成多層級、多目標的疏散路徑最優調度閉環[8]。

3 方法驗證

3.1" 實驗設計

本實驗選取一棟典型商業綜合體建筑BIM模型（建筑面積約4.5萬m2）作為測試場景，包含5層商業空間和2層地下車庫，布設多條疏散通道、樓梯間及安全出口。通過預設多點火源及煙氣擴散模擬，形成動態火場風險場；多源數據由煙霧、溫度、CO等傳感器實時采集，人群流動由基于社會力模型的虛擬代理生成。實驗將智能優化方法與傳統最短路徑法、靜態風險法對比，記錄疏散時間、滯留率、路徑風險等關鍵指標。實驗控制變量包括人員密度、火源位置及傳感器布點，結果以表格和可視化形式輸出，驗證方法的有效性和可重復性。

3.2" 結果分析

實驗結果表明，基于多源數據融合的智能疏散路徑優化方法在動態火場中具備較強的實時性和自適應性。表1展示了不同方法在相同條件下的關鍵指標對比，智能優化方法在平均疏散時間、最大疏散時間和人員滯留率等方面均優于傳統最短路徑法和靜態風險法，能有效分散人群密度，降低高風險區域擁堵概率。

4 結束語

城市建筑功能日益復合化、空間布局日趨多維化，火災突發情況下人員疏散面臨的不確定性與風險疊加效應不斷增強。通過構建多源異構感知網絡、動態風險場量化與智能尋優算法的有機集成，形成從感知到反饋的疏散路徑優化閉環，可有效提升復雜場景下疏散方案的實時性與合理性。

參考文獻

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