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    基于Helbing運(yùn)動算法的防護(hù)工程火災(zāi)疏散仿真研究

    2017-09-03 09:17:02茅靳豐鄧忠凱
    關(guān)鍵詞:走廊平板煙氣

    周 進(jìn),茅靳豐,鄧忠凱

    (解放軍理工大學(xué) 國防工程學(xué)院,江蘇 南京 210007)

    基于Helbing運(yùn)動算法的防護(hù)工程火災(zāi)疏散仿真研究

    周 進(jìn),茅靳豐,鄧忠凱

    (解放軍理工大學(xué) 國防工程學(xué)院,江蘇 南京 210007)

    基于Helbing運(yùn)動算法對防護(hù)工程內(nèi)人員在發(fā)生火災(zāi)時(shí)的疏散情況進(jìn)行了仿真研究,以有效劑量分?jǐn)?shù)的多氣體毒性評價(jià)模型對人員的安全性做了評估。結(jié)果表明:由于人員擁擠、能見度的下降和煙氣的毒性作用,使得人員在發(fā)生火災(zāi)情況下疏散速度大幅降低;隨著走廊長度的增加,人員疏散的危險(xiǎn)性呈冪指數(shù)性增加;自動報(bào)警系統(tǒng)縮減了人員反應(yīng)時(shí)間,從而極大地提高了整個(gè)疏散過程的安全性,同時(shí)在自動報(bào)警系統(tǒng)情況下,人員疏散的危險(xiǎn)性也是呈冪指數(shù)性增長的。

    Helbing運(yùn)動算法;人員疏散;防護(hù)工程;火災(zāi)

    0 引言

    相對于地面民用建筑,防護(hù)工程發(fā)生火災(zāi)時(shí),人員的疏散更為困難、危險(xiǎn)性更大。首先,防護(hù)工程位于地下,發(fā)生火災(zāi)時(shí),氧氣供應(yīng)不足,燃燒不充分,產(chǎn)生大量的有毒氣體且這些有毒氣體難以排出,對人體有著極大的危害;其次,防護(hù)工程發(fā)生火災(zāi)時(shí),工程內(nèi)部的可見度較低、人員方向感差以及逃生途徑少,這些都是極為不利的因素。所以,針對防護(hù)工程內(nèi)發(fā)生火災(zāi)時(shí)人員疏散的研究具有很重要的實(shí)用價(jià)值?!白呃?房間”作為一種典型的建筑結(jié)構(gòu),常用于防護(hù)工程,此類建筑由于疏散通道少、人員擁擠,所以當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時(shí)人員疏散更為不易。

    利用數(shù)值模擬對人員在火災(zāi)條件的疏散情況進(jìn)行研究分析是當(dāng)今較為重要的一種研究方法,國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了大量的研究[1-4]。本文在Fire Dynamic Simulator平臺上,以基于Herbing運(yùn)動模型算法和有效劑量分?jǐn)?shù)的多氣體毒性評價(jià)模型對防護(hù)工程發(fā)生火災(zāi)時(shí)人員的疏散情況進(jìn)行了仿真研究分析。

    1 人員疏散模型原理

    1.1 人員運(yùn)動算法模型

    人員運(yùn)動模型為Herbing運(yùn)動模型[5-6],Herbing運(yùn)動模型的算法以近似流體模型來處理人員運(yùn)動,人與外界的距離通過引進(jìn)社會力的概念來實(shí)現(xiàn),運(yùn)動方程如下:

    (1)

    式中:mi為人員質(zhì)量,t為時(shí)間,xi為人員位置,fi為施加在人員身上的作用力,ξi為作用力的波動值。其中,

    (2)

    1.2 煙氣對人員阻礙的作用模型

    由于火焰燃燒產(chǎn)生大量的濃煙,煙氣的毒性、窒息性以及造成的能見度降低都會降低人員的疏散速度。Frantzich和Nilsson[7]通過人員疏散實(shí)驗(yàn)得出,人員在煙氣中的疏散速度與煙氣的消光系數(shù)之間的關(guān)系為:

    v=α+βKs

    (3)

    式中,Ks為煙氣的消光系數(shù),系數(shù)α、β分別為0.706m·s-1,-0.057m·s-2。

    為了使人員在行動過程中不至于停止下來或反向行走,人員的疏散速度用vi表示:

    (4)

    1.3 煙氣對人員的毒性作用

    煙氣對人體的毒性作用包括煙氣中不同組分對人員的綜合作用,主要有氧氣(O2)濃度的降低和二氧化碳(CO2)濃度的增加所形成的窒息作用,以及各種有毒氣體,主要是一氧化碳(CO)對人體的毒性作用。基于有效劑量分?jǐn)?shù)的多氣體綜合評價(jià)模型[8](Fraction Effective Dose)是現(xiàn)今應(yīng)用較為廣泛的評價(jià)模型,此模型最初由Hartzell[9]提出,經(jīng)過國內(nèi)外研究人員的不斷完善,其可信度較高。FED模型是考慮煙氣中多種氣體的綜合作用的,本文的多氣體綜合評價(jià)模型僅以O(shè)2、CO2以及CO濃度作為評價(jià)指標(biāo),計(jì)算公式如下:

    FEDtot=FED(CO)×HV(CO2)+FED(O2)

    (5)

    式中,F(xiàn)ED(CO)=4.607·10-7(CCO)1.036t,CCO為CO體積分?jǐn)?shù),單位為ppm。

    (6)

    式中,CO2為O2的體積分?jǐn)?shù),單位為%。

    (7)

    式中,CCO2為CO2的體積分?jǐn)?shù),單位為%。

    2 結(jié)果與分析

    整個(gè)疏散模擬過程以防護(hù)工程中的一個(gè)防火分區(qū)為研究對象,整個(gè)防火分區(qū)由走廊以及走廊兩邊的房間組成。考慮著火時(shí)人員疏散最不利的疏散情況,即火災(zāi)發(fā)生在走廊的一個(gè)端點(diǎn)處,則房間中人只能向另一端點(diǎn)疏散。模擬時(shí),當(dāng)人員到達(dá)走廊的端口即可認(rèn)為人員進(jìn)入安全區(qū)域?;鹪礋後尫拍P筒捎胻2快速增長火源,火源增長系數(shù)為α=0.046 98;人員行走速度可參照學(xué)者吳春雨[10]針對我國人員疏散實(shí)驗(yàn)測試,設(shè)為1.2 m/s。

    2.1 走廊長度因素對疏散的影響

    防火分區(qū)中的走廊長度作為影響人員疏散的一種極為重要的因素,直接影響著人員是否能夠安全疏散。考慮最不利工況,即人員在火災(zāi)中后期開始疏散,此時(shí)走廊中的煙氣濃度較高,嚴(yán)重影響了人員疏散。表1為不同長度走廊人員疏散所用時(shí)間,從表1中可以看出人員疏散速度低于其設(shè)定值1.2 m/s,這是因?yàn)槿藛T的擁擠、煙氣使得可見度降低以及煙氣的毒性作用使得人員行走速度降低。

    表1 人員疏散時(shí)間

    圖1為人員在不同長度走廊疏散時(shí)人員FED值的擬合曲線圖,可見看出隨著走廊長度的增加,人員FED成冪指數(shù)性增長,這表明隨著走廊長度的增加,人員疏散的危險(xiǎn)性隨之急劇增加。

    圖1 無自動報(bào)警系統(tǒng)人員疏散的FED值隨走廊長度的變化

    2.2 自動報(bào)警系統(tǒng)對人員疏散的影響

    火災(zāi)自動報(bào)警系統(tǒng)通過相應(yīng)的探測技術(shù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期的火災(zāi)并通知人們,可以有效地縮短人員探測時(shí)間,為人員疏散贏得寶貴的時(shí)間?;馂?zāi)的探測時(shí)間與很多因素有關(guān),包括火災(zāi)的類型、規(guī)模、發(fā)生火災(zāi)的空間結(jié)構(gòu)以及探測器類型等。防護(hù)工程一般使用點(diǎn)式感煙探測器,此類探測器的響應(yīng)閾值采用單位長度減光度O(%/m)作為指標(biāo),對于普通煙感探頭,其響應(yīng)閾值范圍為5~15(%/m)。本文采用7 %/m為探測器的響應(yīng)閾值,同時(shí)利用FDS軟件對工程內(nèi)火災(zāi)探測時(shí)間進(jìn)行模擬。圖2為感煙器接收到煙氣的單位長度消光度隨時(shí)間的變化曲線,從圖中可以看出火災(zāi)發(fā)生后32 s探測器腔內(nèi)煙氣的單位長度消光度達(dá)到探測器響應(yīng)閾值,加上自身響應(yīng)時(shí)間30 s,得出火災(zāi)探測時(shí)間為tdec=62 s。

    圖2 煙氣的單位長度消光度隨時(shí)間的變化曲線

    在人員開始疏散前,除了火災(zāi)探測時(shí)間,還有人員的反應(yīng)時(shí)間,人員反應(yīng)時(shí)間是指發(fā)現(xiàn)火情到人員開始疏散的時(shí)間間隔。英國《建筑火災(zāi)安全工程BSDD240》根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出各種不同用途建筑內(nèi)采用不同報(bào)警系統(tǒng)時(shí)的人員響應(yīng)時(shí)間,此類地下建筑人員反應(yīng)時(shí)間可參照此標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為tres=120 s,此時(shí)可確定人員疏散前的總時(shí)間為trea=181 s。

    將人員開始疏散時(shí)間設(shè)置為181 s,此時(shí)火災(zāi)處于初期狀態(tài)。圖3為有自動報(bào)警系統(tǒng)時(shí)人員疏散FED值隨走廊長度變化的曲線擬合圖,可以看出兩種工況人員FED值都隨走廊長度的增加而呈現(xiàn)冪指數(shù)增加,但裝有自動報(bào)警系統(tǒng)的人員最終FED值要遠(yuǎn)小于未安裝自動報(bào)警系統(tǒng)的。這說明對于此類建筑,自動報(bào)警系統(tǒng)可以大大減小人員疏散的風(fēng)險(xiǎn)。

    圖3 有自動報(bào)警系統(tǒng)人員疏散的FED值隨走廊長度的變化

    3 結(jié)論

    以基于Herbing運(yùn)動算法和有效劑量分?jǐn)?shù)的多氣體毒性評價(jià)模型對典型“走廊-房間”型建筑發(fā)生火災(zāi)時(shí)人員的疏散情況進(jìn)行了研究分析,結(jié)果表明:

    (1)發(fā)生火災(zāi)時(shí)人員的擁擠、可見度降低以及煙氣的毒性作用降低了人員的疏散速度,增加了整個(gè)疏散時(shí)間,增大了人員疏散的風(fēng)險(xiǎn);

    (2)隨著疏散走廊長度的增加,人員危險(xiǎn)性成冪指數(shù)性增長;

    (3)自動報(bào)警系統(tǒng)提高了人員疏散的安全性,同時(shí)在自動報(bào)警系統(tǒng)情況下,人員疏散的危險(xiǎn)性也是呈冪指數(shù)性增長的。

    [1] 崔曉松, 李文舉, 馮宇,等. 基于元胞自動機(jī)和模糊理論的人群疏散仿真[J]. 微型機(jī)與應(yīng)用, 2011, 30(12):74-76.

    [2] 陸卓謨,秦文虎.火災(zāi)中基于個(gè)體行為的人群疏散仿真[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011, 41(6):1295-1299.

    [3] YANG P, LI C, CHEN D. Fire emergency evacuation simulation based on integrated fire-evacuation model with discrete design method[J]. Advances in Engineering Software, 2013, 65(9):101-111.

    [4] ZHENG Y, JIA B, LI X G, et al. Evacuation dynamics with fire spreading based on cellular automaton[J]. Physica A Statistical Mechanics & Its Applications, 2011, 390(18-19):3147-3156.

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    Strategy Analytics:2017年Q2:平板市場玩家能夠復(fù)制蘋果和華為的成功嗎?

    在經(jīng)歷了連續(xù)13個(gè)季度年同比下降之后,蘋果iPad在2017年Q2一鳴驚人,出貨量年同比增長15%。同時(shí),華為平板電腦憑借與運(yùn)營商合作的市場戰(zhàn)略以及良好的產(chǎn)品組合,在過去的兩年中一直保持持續(xù)性增長,并在2017年Q2年同比增長42%,其優(yōu)異表現(xiàn)驚艷了平板電腦行業(yè)。但是,2017年Q2,整體平板電腦市場規(guī)模仍同比下降7%,許多廠商在適應(yīng)新的市場趨勢以及消費(fèi)者需求上遭遇困境。其它市場玩家是否能復(fù)制蘋果和華為的勝利,還是他們在不斷惡化的市場中繼續(xù)旅程,Strategy Analytics平板電腦&觸摸屏戰(zhàn)略(TTS)服務(wù)發(fā)布的最新研究報(bào)告《2017年Q2全球平板電腦出貨量和市場份額》提供了相關(guān)見解。

    那些能夠適應(yīng)平板電腦長的更換周期,并接受以及白牌廠商倉促退市的廠商、運(yùn)營商和零售商/渠道合作伙伴,能獲得更大的市場份額和盈利能力。與其它細(xì)分市場相比,平板電腦市場仍尚未成熟,而隨著平板電腦逐漸成熟,我們發(fā)現(xiàn)其更換周期與PC相近,而并不像智能手機(jī),這就導(dǎo)致了平板電腦市場規(guī)模在2014年達(dá)到頂峰后一直縮水。

    Strategy Analytics終端實(shí)踐總監(jiān)Peter King補(bǔ)充道,“消費(fèi)者對更高品質(zhì)、更強(qiáng)大的內(nèi)容整合以及更低的價(jià)格需求導(dǎo)致了無品牌的白牌廠商的合并或退市,這是利潤率縮水到不可持續(xù)的水平造成的。”

    平板電腦市場動態(tài)(按操作系統(tǒng)劃分)

    ?蘋果iOS出貨量超過預(yù)期達(dá)到驚人的 1 140萬臺iPad,其全球市場份額猛漲至26%。盡管更低價(jià)的基本款9.7英寸的iPad大量涌入市場,但平均銷售價(jià)格仍跟上季持平穩(wěn)定在435美元——盡管比去年iPad Pro 9.7推出時(shí)下降了11%。

    ?2017年Q2安卓平板電腦出貨量下降到2 640萬臺,比去年同比的3 030萬下降了13%,比上季度下降2%。市場份額也比上年下降四個(gè)百分點(diǎn)到60%,白牌廠商消退的影響力對市場造成嚴(yán)重的損失,品牌Android廠商無法完全彌補(bǔ)白牌廠商丟失的出貨量。

    ?2017年Q2,Windows平板電腦出貨量從2016年Q2的680萬臺下降到600萬臺,年同比下降12%。出貨量比上一季度減少4%。盡管如此,Windows平板電腦仍以14%的市場份額年同比保持穩(wěn)定,這是由于傳統(tǒng)PC廠商以及移動先行廠商推出了更多的Windows型號。

    (Strategy Analytics, Inc. 供稿)

    Simulation on personnel evacuation in protective engineering fire based on Helbing movement algorithm

    Zhou Jin, Mao Jinfeng, Deng Zhongkai

    (College of Defense Engineering, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007, China)

    The personnel evacuation in protective engineering fire was simulated based on Helbing movement algorithm, and the safety of the personnel was assessed according to the Fraction Effective Dose (FED) model. The results show that, the personnel evacuation speed was reduced for the crowding, decreased visibility and toxicity effection of smoke. The risk of the personnel evacuation exhibited an exponential increase with the length of corridor. The automatic fire alarm reduced the reaction time of the personnel, resulted in the improvement of the safety of evacuation. In addition, with automatic fire alarm, the risk of personnel evacuation also presented an exponential increase with the length of corridor.

    Helbing movement algorithm; personnel evacuation; protective engineering; fire

    TP391

    A

    10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.15.006

    周進(jìn),茅靳豐,鄧忠凱.基于Helbing運(yùn)動算法的防護(hù)工程火災(zāi)疏散仿真研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2017,36(15):22-24,28.

    2017-03-02)

    周進(jìn)(1989-),男,博士研究生,主要研究方向:煙氣擴(kuò)散,人員疏散仿真。

    茅靳豐(1962-),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向:工程內(nèi)部設(shè)備及系統(tǒng)防護(hù)研究。

    鄧忠凱(1991-),男,碩士研究生,主要研究方向:煙氣擴(kuò)散,人員疏散仿真。

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