基于GIS的危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏事故應(yīng)急響應(yīng)研究*

李　軍，李慶奇，賀城墻，趙子文，魏狀狀

(1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 煤炭資源與安全開采國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100083；2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院，北京 100083)

0　引言

近幾十年來，我國在對外開放大環(huán)境的影響下，城市化和工業(yè)化取得了快速發(fā)展，而其中化工行業(yè)扮演了非常重要的角色?；ば袠I(yè)的發(fā)展在促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)的同時，也對公共安全以及城市和周圍地區(qū)的人身安全造成一定的影響[1]。危險(xiǎn)化學(xué)氣體是化工產(chǎn)品中一類有重大危害風(fēng)險(xiǎn)的物質(zhì)，一旦泄漏到大氣環(huán)境中，會嚴(yán)重危害當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境與居民健康，并有可能帶來致殘甚至致命的潛在危險(xiǎn)[2]。近年來，國內(nèi)對危險(xiǎn)化學(xué)品的需求及產(chǎn)量每年大約以10%的幅度增加[3]，其泄漏事故發(fā)生的頻率也越來越高。2006—2015年的10年間，我國危險(xiǎn)化學(xué)品事故共發(fā)生約2 690起，死亡人數(shù)超過2 000人[4-5]，其中包含各類重特大事故，例如：2005 年 3 月29 日，京滬高速公路淮安段一輛載有約35 t液氯的槽罐車與一輛貨車相撞，造成周邊村鎮(zhèn)29人死亡，285人受傷，近10 000人疏散，約2千畝農(nóng)作物受災(zāi)，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1 700萬元，還引起了嚴(yán)重的環(huán)境污染[6]。因此，深入研究危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏后的擴(kuò)散過程，快速預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)區(qū)并制定受災(zāi)人員的疏散規(guī)劃方案，有助于救災(zāi)減災(zāi)部門制定科學(xué)的應(yīng)急響應(yīng)方案，能最大程度減少人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。

目前，國內(nèi)外學(xué)者在危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏應(yīng)急響應(yīng)方面開展了較多研究。其中，一類是傳統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)研究，Zografos與Androutsopoulos探索了危險(xiǎn)品運(yùn)輸管理的平臺建設(shè)方式[7]；虞漢華與蔣軍成通過分析城市危險(xiǎn)化學(xué)品的典型事故案例，總結(jié)了城市危險(xiǎn)化學(xué)品事故應(yīng)急救援預(yù)案的主要內(nèi)容、構(gòu)成要素以及應(yīng)急響應(yīng)程序等[8]；陶存新等從危險(xiǎn)品運(yùn)輸應(yīng)急管理現(xiàn)狀入手，探討了道路危險(xiǎn)品運(yùn)輸預(yù)警應(yīng)急聯(lián)動的總體框架，并具體分析了四級響應(yīng)方案及機(jī)制正常運(yùn)行的保障措施[9]；陳春貽等研究了構(gòu)建危險(xiǎn)品運(yùn)輸實(shí)時監(jiān)控及應(yīng)急救援服務(wù)平臺的技術(shù)方案，設(shè)計(jì)了平臺系統(tǒng)的技術(shù)框架[10]。但以上現(xiàn)有研究，主要聚焦于危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏事故的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制、預(yù)案和平臺框架等內(nèi)容。另一類是基于地理信息系統(tǒng)(GIS)[11]的應(yīng)急響應(yīng)研究，學(xué)者們通過專業(yè)模型和詳細(xì)的基礎(chǔ)地理信息的融入，實(shí)現(xiàn)了對多種類型事故的應(yīng)急響應(yīng)決策支持系統(tǒng)，Silva與Eglese將疏散過程模擬模型與GIS的地形分析和支持功能進(jìn)行綜合，設(shè)計(jì)了可交互式的突發(fā)事件疏散模擬器[12]；李希建和林柏泉采用管理信息系統(tǒng)原理和GIS軟件，建立了可視化的煤礦災(zāi)害應(yīng)急救援系統(tǒng)，能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程互動救援[13]；張子民等以處理突發(fā)化學(xué)品事故為目的，通過數(shù)字城市服務(wù)平臺構(gòu)建一個面向突發(fā)事件應(yīng)急的決策框架系統(tǒng)，解決分布數(shù)據(jù)的獲取、應(yīng)急輔助模型的運(yùn)算和響應(yīng)輔助數(shù)據(jù)集的分發(fā)[14]。

與上述研究側(cè)重單個環(huán)節(jié)不同，本文旨在以GIS為基礎(chǔ)，通過融入基礎(chǔ)地理信息、泄漏擴(kuò)散模型、最優(yōu)路徑計(jì)算和疏散規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)集危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏擴(kuò)散模擬、氣體擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)分析、最優(yōu)疏散規(guī)劃方案生成于一體的事故應(yīng)急響應(yīng)綜合處置，為危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏事故的應(yīng)急處置與指揮等提供參考和借鑒。

1　方法

危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏事故的應(yīng)急響應(yīng)決策支持主要包括：危險(xiǎn)化學(xué)氣體擴(kuò)散模擬、化學(xué)氣體危害風(fēng)險(xiǎn)分析和最優(yōu)疏散方案生成?？傮w技術(shù)流程如圖1所示。其中，危險(xiǎn)化學(xué)氣體擴(kuò)散模擬是依據(jù)泄漏物質(zhì)的理化性質(zhì)、泄漏事故的位置和方式、周邊氣象條件等信息，采用合適的泄漏源強(qiáng)模型和氣體擴(kuò)散模型，模擬氣體的擴(kuò)散范圍及隨時間的動態(tài)變化過程；化學(xué)氣體危害風(fēng)險(xiǎn)分析指結(jié)合各類型危險(xiǎn)化學(xué)氣體風(fēng)險(xiǎn)等級標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算對應(yīng)各濃度等級的影響范圍，根據(jù)基礎(chǔ)地理信息庫，使用空間分析方法判定受災(zāi)人員；最后則是以受災(zāi)人員分布、救援安置點(diǎn)的容納條件、道路網(wǎng)分布為基礎(chǔ)，引入運(yùn)輸規(guī)劃模型，分析最優(yōu)疏散路徑和分配方案，快速合理疏散受災(zāi)人員。

圖1　危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏事故應(yīng)急響應(yīng)流程Fig.1　Emergency response process for dangerous chemical gas leakage accident

1.1　危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏與擴(kuò)散模擬

危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏事故中，氣體會經(jīng)歷泄漏與擴(kuò)散2個過程。利用泄漏源模型，依據(jù)泄漏物質(zhì)的理化性質(zhì)、儲存狀態(tài)、泄漏口的尺寸、位置等參數(shù)，計(jì)算泄漏速率?；瘜W(xué)氣體的儲存狀態(tài)將直接影響泄漏量和速率，因此泄漏源模型又包含液相泄漏、氣相泄漏和兩相泄漏3種形式。不同密度的氣體對應(yīng)不同的擴(kuò)散條件，根據(jù)氣體相對于空氣的密度，擴(kuò)散模型分為重氣擴(kuò)散模型和非重氣擴(kuò)散模型。

1.1.1泄漏源模型

危險(xiǎn)化學(xué)氣體常通過加壓和冷卻的方式進(jìn)行液化，以儲罐存儲，存在3種泄漏方式。當(dāng)發(fā)生液相泄漏時，泄漏過程服從流體力學(xué)的伯努利方程[15]，泄漏速度的計(jì)算公式為：

(1)

式中：Q為泄漏流量，kg·s-1；Cd為泄漏系數(shù)，通常取值范圍為0.6～0.64；A為泄漏口面積，m2；ρ為泄漏液體密度，kg·m-3；p為容器內(nèi)介質(zhì)壓力，Pa；p0為環(huán)境壓力，Pa；g為重力加速度，9.8 m·s-2；h為泄漏口上液位高度，m。

1.1.2氣體擴(kuò)散模型

在氣體擴(kuò)散分析中，首先通過Richardson數(shù)判斷氣體擴(kuò)散類型為重氣擴(kuò)散還是非重氣擴(kuò)散，再選擇合適的擴(kuò)散模型。非重氣擴(kuò)散又稱Gauss擴(kuò)散，若發(fā)生突發(fā)性瞬時泄漏時采用Gauss煙團(tuán)模型，當(dāng)泄漏物質(zhì)發(fā)生連續(xù)性泄漏時使用Gauss煙羽模型。

1.1.2.1Gauss煙團(tuán)模型

Gauss煙團(tuán)模型[16]適用于重氣體作用消失后或瞬時泄漏所形成氣團(tuán)的擴(kuò)散，以泄漏源為坐標(biāo)原點(diǎn)，以下風(fēng)方向?yàn)閤軸，空間任意一點(diǎn)(x,y,z)處的濃度為：

(2)

式中：c(x,y,z,t)為空間點(diǎn)(x,y,z)處在t時刻的濃度，kg·m-3；H為有效源高,m；Q為泄漏源強(qiáng)，kg·s-1；σx為下風(fēng)向的擴(kuò)散系數(shù)，m；σy為側(cè)風(fēng)向的擴(kuò)散系數(shù)，m；σz為垂直風(fēng)向的擴(kuò)散系，m。

1.1.2.2Gauss煙羽模型

Gauss煙羽模型[16]適用于連續(xù)泄漏所形成的氣羽狀氣團(tuán)，在有一定風(fēng)速時，以泄漏源為原點(diǎn)，以下風(fēng)方向?yàn)閤軸的空間坐標(biāo)系中一點(diǎn)(x,y,z)處的濃度為：

(3)

式中：u為風(fēng)速，m·s-1；其它參數(shù)與Gauss煙團(tuán)模型相同。

1.1.2.3重氣擴(kuò)散模型

較常用的DEGADIS模型由美國海岸警備隊(duì)和氣體研究所共同開發(fā)，能對短期的環(huán)境濃度以及預(yù)期將暴露在高于限制濃度水平的有毒化學(xué)品區(qū)域進(jìn)行精細(xì)模擬評估[17]。它的理論基礎(chǔ)是標(biāo)準(zhǔn)高斯擴(kuò)散模型，假設(shè)氣云各處具有均勻的濃度，能夠描述在平坦地形和無障礙物的無限空間條件下，密度比空氣大的氣體發(fā)生泄漏事故時在大氣中的擴(kuò)散過程[18]。

1.2　化學(xué)氣體危害風(fēng)險(xiǎn)分析

AEGL是常用的毒性危害風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)，它包含三級標(biāo)準(zhǔn)，AEGL-1是空氣中風(fēng)險(xiǎn)物質(zhì)的濃度標(biāo)準(zhǔn)會使包括敏感人群在內(nèi)的一般人體表現(xiàn)為明顯不適、憤怒或某些無癥狀的喪失感覺現(xiàn)象，但這些現(xiàn)象或不適是暫時的、可控的,一旦暴露停止即可恢復(fù)正常；AEGL-2濃度會導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的或受損的逃生能力,或長期持久、其他嚴(yán)重的不良健康影響；AEGL-3濃度會產(chǎn)生危及生命的影響或死亡。表1展示了典型危險(xiǎn)化學(xué)氣體的AEGL風(fēng)險(xiǎn)濃度標(biāo)準(zhǔn)。

表1　典型危險(xiǎn)化學(xué)氣體的AEGL標(biāo)準(zhǔn)Table 1　AEGL criteria for typical toxic chemical gas

在分析泄漏化學(xué)氣體擴(kuò)散的影響范圍和受災(zāi)人員分布前，先將泄漏事故周邊區(qū)域按等間隔劃分規(guī)則格網(wǎng)，利用上文氣體泄漏和擴(kuò)散模型計(jì)算泄漏氣體在格網(wǎng)點(diǎn)濃度值，形成氣體濃度柵格。以AEGL標(biāo)準(zhǔn)的3個濃度等級作為參照，利用GIS等值線追蹤法[19]處理氣體濃度柵格生成3個濃度等級的影響范圍。進(jìn)一步以此區(qū)域的基礎(chǔ)地理信息庫中的重點(diǎn)機(jī)構(gòu)(學(xué)校、居民區(qū)、商業(yè)中心等)為底圖，通過GIS疊置分析法[20]篩選出處于不同濃度等級的受災(zāi)人員。

1.3　最優(yōu)疏散方案生成

獲取受災(zāi)人員的空間分布后，需要采取迅速地疏散和撤離，通常應(yīng)包含3方面內(nèi)容：選擇合適的安置或救援點(diǎn)，確保疏散人員的絕對安全，盡量避免二次轉(zhuǎn)移；合理將風(fēng)險(xiǎn)區(qū)中不同地點(diǎn)的人群、財(cái)產(chǎn)分配到各安置救援點(diǎn)，避免安置點(diǎn)容量超限問題；選擇最佳疏散路徑。

最短疏散路徑的選擇，可以利用Dijkstra算法[21]依據(jù)路網(wǎng)信息計(jì)算，因此關(guān)鍵在于受災(zāi)人員到安置點(diǎn)的科學(xué)分配。危險(xiǎn)化學(xué)氣體泄漏事故的受災(zāi)人員疏散問題，實(shí)際上可以看作多源點(diǎn)、多接收點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流問題，可以以數(shù)學(xué)形式表達(dá)此問題：假設(shè)在泄漏事故中，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域中分布有m個居民點(diǎn){Α1,Α2,…,Αm}，各居民點(diǎn)的人口數(shù)分別為a1，a2，…，am，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域外一定范圍內(nèi)分布有n個安置點(diǎn){B1,B2,…,Bn}，各安置點(diǎn)接收人口上限分別為b1，b2，…，bn。設(shè)由風(fēng)險(xiǎn)區(qū)居民點(diǎn)Αi(i=1,2,…,m)向安置點(diǎn)Βj(j=1,2,…,n)疏散單位人口流量的耗時是cij。由于總疏散人口數(shù)和總安置容量通常不相等，為解決疏散過程中運(yùn)輸不平衡的問題，可虛擬一個假想的居民點(diǎn)Αm+1，則其人口數(shù)量可表示為:

若以使所有受災(zāi)人群在最短時間里疏散到安置點(diǎn)為目的，則最優(yōu)方案的目標(biāo)模型為：

根據(jù)居民點(diǎn)的人口、安置點(diǎn)的容納量及分配限制，可以構(gòu)建如下約束條件：

式中：xij為居民點(diǎn)i疏散至安置點(diǎn)j的人數(shù)；cij為從居民點(diǎn)i向安置點(diǎn)j疏散單位人數(shù)的耗時，該問題可以通過單目標(biāo)線性規(guī)劃[22]進(jìn)行求解。

2　結(jié)果與分析

通過設(shè)置泄漏化學(xué)氣體、儲存條件、氣象條件、居民分布等各類型參數(shù)，模擬不同場景的非重氣擴(kuò)散、重氣擴(kuò)散及應(yīng)急疏散規(guī)劃方案。

2.1　非重氣擴(kuò)散

選擇氫氣進(jìn)行非重氣擴(kuò)散模擬實(shí)驗(yàn)，假定泄漏事故發(fā)生時間為2016年12月10日上午11時30分，氣象條件為西南風(fēng)，氣溫28 ℃，空氣濕度為80%，泄漏方式為持續(xù)泄漏，總氫氣泄漏量為100 kg。圖2(a) ～(d)分別展示了風(fēng)速為1 m/s，2 m/s，4 m/s和5 m/s時氫氣泄漏后PAC標(biāo)準(zhǔn)下的預(yù)警范圍，分別為PAC-3級、PAC-2級、PAC-1級預(yù)警范圍。由圖2可以發(fā)現(xiàn)，泄漏的氫氣總體上沿著下風(fēng)方向擴(kuò)散，隨著風(fēng)速增加，預(yù)警范圍變得越來越狹長。風(fēng)速越大時，沿風(fēng)向垂直方向中的影響距離越短，總預(yù)警范圍越小，說明風(fēng)對有毒氣體的稀釋作用非常明顯。

圖2　不同風(fēng)速條件下氫氣擴(kuò)散范圍Fig.2　Diffusion range of hydrogen under different wind speeds

在同樣的泄漏和擴(kuò)散條件下(風(fēng)速2.5 m/s，風(fēng)向?yàn)檎巷L(fēng)，其它參數(shù)一樣)，泄漏物質(zhì)的質(zhì)量也會影響預(yù)警范圍。圖3(a)～(b)展示了氫氣泄漏量為50 kg和300 kg時PAC標(biāo)準(zhǔn)下的預(yù)警范圍。圖3 (a)可以看出，當(dāng)泄漏量為50 kg時，PAC-1的警戒范圍為21.9 m，PAC -2的警戒范圍為9.7 m，PAC-3的警戒范圍為7.2 m。圖3(b)顯示，當(dāng)泄漏量為300 kg時，PAC-1、PAC-2和PAC-3的警戒范圍分別為69.5 m，31.8 m，21.8 m。

2.2　重氣擴(kuò)散

選擇氯氣進(jìn)行重氣擴(kuò)散模擬實(shí)驗(yàn)，設(shè)定泄漏事故發(fā)生時間為2016年12月10日上午10時00分，氣象條件為正南風(fēng)，風(fēng)速為2.5 m/s，氣溫為28℃，空氣濕度80%，泄漏方式為瞬時泄漏，泄漏氯氣總質(zhì)量為400 kg。將上述參數(shù)輸入到模型中，得到外泄氯氣在空氣中隨時間的動態(tài)擴(kuò)散過程，如圖4所示。

圖4(a)～(f)分別展示了在發(fā)生泄漏后1 min，2 min，3 min，7 min，9 min和11 min時AEGL標(biāo)準(zhǔn)下的預(yù)警范圍?？梢钥闯觯瑪U(kuò)散影響區(qū)從泄漏位置往下風(fēng)方向

圖3　不同質(zhì)量條件下氫氣擴(kuò)散范圍Fig.3　Diffusion range of hydrogen under different mass conditions

圖4　氯氣泄漏在空氣中的動態(tài)擴(kuò)散過程Fig.4　Dynamic diffusion of chlorine gas in air

延伸出去，形態(tài)特征為前端寬后端窄，并隨著時間變化，范圍持續(xù)增大。在泄漏事故后期，影響范圍不再快速增加，而是整體范圍往下風(fēng)方向推移，且往兩側(cè)方向略有增長。此后，AEGL-3級預(yù)警區(qū)面積逐步減小直至消失。

若氯氣總質(zhì)量非常大，則泄漏過程可認(rèn)為是連續(xù)型泄漏，即在一定時間范圍內(nèi)泄漏的速率保持不變。假定此類情況的泄漏速率為1 kg/s，其他條件保持不變，得到氯氣連續(xù)泄漏情況下的擴(kuò)散范圍，如圖5所示。從圖5可以看出，AEGL-1的警戒范圍達(dá)到10 km，AEGL-2的警戒范圍約為7 km，AEGL-3的警戒范圍約為1 km。

圖5　氯氣連續(xù)泄漏的擴(kuò)散范圍Fig. 5　Chlorine gas diffusion range of continuous leakage

2.3　最優(yōu)疏散方案生成

為說明如圖5所示的氯氣連續(xù)泄漏事故的受災(zāi)人員快速疏散方案生成過程，假設(shè)在事故發(fā)生地周邊區(qū)域分布有一定數(shù)量的居民點(diǎn)和安置點(diǎn)，如圖6所示。線條表示道路網(wǎng)，圓圈表示居民點(diǎn)，居民點(diǎn)旁的標(biāo)示為編號和居民數(shù)量(括號內(nèi)的數(shù)字)，十字符號表示安置點(diǎn)，其標(biāo)示為編號和最大可容納人數(shù)(括號內(nèi)的數(shù)字)。通過上文介紹的毒性氣體危害風(fēng)險(xiǎn)分析，篩選出AEGL-2預(yù)警范圍內(nèi)的居民點(diǎn)作為受災(zāi)居民點(diǎn)，即需要實(shí)施疏散的居民點(diǎn)。

以道路網(wǎng)為基礎(chǔ)計(jì)算受災(zāi)居民點(diǎn)和安置點(diǎn)間的最短疏散路徑。為使氣體擴(kuò)散區(qū)中的疏散路徑總長度最小化，將疏散路徑分析分為擴(kuò)散區(qū)內(nèi)和擴(kuò)散區(qū)外2個步驟，因此先將擴(kuò)散區(qū)內(nèi)的道路網(wǎng)分離出來，計(jì)算各受災(zāi)居民點(diǎn)至最近的擴(kuò)散區(qū)邊界點(diǎn)的最短路徑，如圖7所示，

圖6　泄漏事故周邊區(qū)域的居民點(diǎn)、安置點(diǎn)、道路分布Fig.6　Residential areas around the leakage accident, settlements, road distribution

圖7　擴(kuò)散區(qū)內(nèi)疏散路徑分析Fig.7　Evacuation route analysis within diffusion extent

然后再計(jì)算擴(kuò)散區(qū)外的最短路徑，如圖8所示。圖8分別展示了居民點(diǎn)1、居民點(diǎn)4、居民點(diǎn)7、居民點(diǎn)8和居民點(diǎn)11的對應(yīng)邊界點(diǎn)至各安置點(diǎn)的最短路徑。以得到的疏散路徑為基礎(chǔ)，通過線性規(guī)劃求解受災(zāi)人員與安置點(diǎn)間的最優(yōu)疏散方案，使疏散路徑時間最短，疏散總成本最小。表2表示了各居民點(diǎn)向各安置點(diǎn)疏散的人口數(shù)量。此次應(yīng)急響應(yīng)的總疏散距離為24.1 km，若以平均疏散速度50 km/h計(jì)算，總疏散時間為28.9 min，若同時對各居民點(diǎn)進(jìn)行疏散，疏散時間為5 min。

圖8　擴(kuò)散區(qū)外受災(zāi)居民點(diǎn)的對應(yīng)邊界點(diǎn)到各安置點(diǎn)的最短疏散路徑Fig.8　The shortest evacuation route from the boundary points of affected residential area to each resettlement site

居民點(diǎn)安置點(diǎn)ABCDEFGH17000023000048000000007020200000008000501500401100000140800

3　結(jié)　論

1)將危險(xiǎn)化學(xué)氣體的擴(kuò)散模型集成到GIS環(huán)境中，依據(jù)泄漏地點(diǎn)和環(huán)境參數(shù)計(jì)算氣體的實(shí)際擴(kuò)散地理范圍，并在地圖上模擬氣體隨時間的動態(tài)擴(kuò)散過程。

2)依據(jù)基礎(chǔ)地理信息，利用GIS空間分析方法快速預(yù)測各風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級下的受災(zāi)人員，并將線性規(guī)劃方法應(yīng)用于受災(zāi)人員疏散求解，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)氣體擴(kuò)散模擬、風(fēng)險(xiǎn)分析和疏散規(guī)劃一體化應(yīng)急響應(yīng)。

3)本文所使用的擴(kuò)散模型僅適用于開闊地形條件，存在障礙物遮擋時的氣體擴(kuò)散模型將是進(jìn)一步深入研究的方向；此外，將時間因子引入到最優(yōu)疏散方案生成模型中，以適用氣體擴(kuò)散過程處于動態(tài)變化的情景，也是下一步研究的重點(diǎn)。

[1]辛春林，王金連．危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸事故歷史數(shù)據(jù)研究綜述[J]．中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，22(7)：89-94．

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