盾构隧道内大客车人员下车试验及数值模拟研究

谢宝超，楚坤坤，赵家明，徐志胜，鲁志鹏，张 忆

(1.中南大学 防灾科学与安全技术研究所，湖南 长沙 410000；2.中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北 武汉 430063)

0 引言

随我国经济及隧道建设技术快速发展，公路隧道建设逐渐向大深度、大直径、超长距离方向发展[1]。公路隧道内车流密度增大，车辆行驶速度增加，隧道火灾事故频发[2-3]，容易造成交通堵塞，需第一时间对车内人员进行疏散。货车、拖挂车、轿车乘载人数较少，紧急条件下能迅速完成疏散；大客车由于乘载人数较多，安全出口少，人员疏散时间长，火灾危险性较大。大客车内人员下车时间是必需安全疏散时间重要影响因素，因此，研究大客车人员下车过程至关重要。

近年，学者对不同疏散方式下通行能力、人员疏散行为、行走速度进行研究：周庆等[4]通过隧道人员疏散试验提出不同横通道宽度、人员密度与横通道通过能力关系式；张玉春等[5]通过搭建试验平台对隧道内人员疏散行为及横通道通行能力进行研究；Xie等[6]通过对隧道纵向疏散能力进行研究发现，男性和女性滑梯盖板打开时间、滑梯通行能力、人员行走速度等参数存在一定差异；Ronchi等[7]通过公路隧道疏散试验，对人员在烟雾中行走速度、路径选择和出口选择进行研究，提出1种新的烟雾中步行速度数据集；Seike等[8]通过隧道疏散试验研究人员行走速度与消光系数关系。

随计算机技术发展，多种人员疏散行为规律分析及疏散时间计算模型开始建立并被广泛应用[9-10]。目前，人员疏散研究倾向于随机疏散行为规律和时间定量与定性分析：Caliendo等[11]采用STEPS人员疏散模型和CFD模型相结合的方法，对火灾疏散过程进行模拟，指出必需安全疏散时间主要受步行时间影响；成艳英等[12]基于人员疏散距离、运动速度、隧道宽度、出口流量及交通量等参数，提出新型公路隧道人员疏散时间计算经验模型；王羽尘等[13]通过建立隧道仿真场景发现，火灾发生位置和人群疏散通道最优位置呈线性递减关系。此外，部分学者对大客车紧急情况下人员下车时间进行研究[14-15]。上述研究仅局限于大客车下车时间，关于人员构成比例及满载系数对大客车下车过程影响的研究比较缺乏。

因此，本文通过开展大客车人员下车现场试验，采用Pathfinder软件进行数值模拟，分析不同人员构成比例及满载系数对大客车下车时间影响，为隧道人员疏散设计提供理论依据及技术指导。

1 现场实测与数值模型建立

1.1 试验平台搭建

疏散试验在某隧道内开展，有2辆金龙大客车并排停靠在隧道工作井后盾构段行车道上，大客车位置布置如图1所示。在大客车车门处设置摄像头，记录大客车人员下车过程。

图1 大客车位置布置

1.2 试验工况设置

本文共开展6次大客车下车疏散试验，2辆大客车分别标号Ⅰ、Ⅱ，试验工况见表1。试验假设为：

表1 大客车下车疏散试验工况

1)试验参与人员均为中南大学在校师生。

2)试验中人员均未携带行李。

3)试验参与人员均按照启动命令指示开始疏散，不考虑人员疏散反应时间。

1.3 数值模型建立

目前，我国主要依据标准《汽车和挂车类型的术语和定义》(GB/T 3730.1—2001)和《机动车辆及挂车分类》(GB/T 15089—2001)对车辆进行分类，分类基本与国际一致[16]。隧道内大客车尺寸12 m×2.6 m×2.5 m，载客量为45人。大客车疏散模型如图2所示。

图2 大客车疏散模型

1.4 人员疏散参数设定

试验中人员主要包括4类：成年男士、成年女士、儿童和老人。现有研究表明，人员疏散行走速度约1.0～1.4 m/s，考虑人员身体状况、性别、年龄等对人员疏散行走速度影响，成年女士、儿童和老人疏散行走速度分别折减为成年男士的85%、66%和59%[17]；男性和女性肩宽平均值分别为(426.9±21.6)mm和(391.4±28.1)mm[18-20]；同时考虑不同类型人员差异，取值时给予一定保守估计，确定成年男士、成年女士、儿童和老人疏散行走速度分别为1.2，1.0，0.8，0.6 m/s，对应肩宽分别为0.4，0.35，0.3，0.4 m。

1.5 疏散模拟工况设置

考虑大客车内座位数、座位宽度、走道及大客车车门疏散宽度，载客量标准值45人，走道宽度取0.6 m，大客车车门宽度取1.0 m。试验模拟场景、不同人员构成比例、不同满载系数下大客车人员下车疏散模拟工况见表2～4。

表2 试验场景疏散模拟工况

表3 不同人员构成比例疏散模拟工况

表4 不同满载系数疏散模拟工况

1.6 模拟方法

试验模拟选用Pathfinder软件中Steering模式，将路径规划、指导机制、碰撞处理相结合以控制人员运动，人与人之间保持合理距离。Steering模式计算机理考虑真实因素、个体行动自由、发生身体接触时可自动避让，人群流动不受门的限制，能真实反映复杂通道内人流速度和疏散时间，研究结果更贴近大客车紧急情况下人员疏散。

2 结果分析

2.1 大客车下车试验

在盾构隧道内对2辆大客车分别开展3次人员下车疏散试验，工况分别为A1-Ⅰ、A2-Ⅰ、A3-Ⅰ、A1-Ⅱ、A2-Ⅱ和A3-Ⅱ。

通过分析6次试验结果，得到大客车下车时间与人员性别关系，如图3所示。

图3 大客车下车时间与人员性别关系

大客车人员下车时间为启动命令到最后1位人员下车时间差。由图3可知，不考虑人员疏散反应时间情况下，试验中人员下车时间介于54～68 s，大客车人员平均下车时间为60.68 s，每位人员平均下车时间为1.22 s；通过对比2辆大客车3次人员下车时间可知，第2次试验比第1次试验用时明显减少，主要因为试验人员通过第1次试验掌握一定经验；多次试验使部分试验人员出现体力不支现象，Ⅰ、Ⅱ号大客车第3次大客车疏散试验中，分别有2位试验人员未参加，开展第3次大客车人员下车试验时，Ⅱ号大客车人员数量减少但疏散总时间增加，主要原因是试验参与人员对试验产生疲劳，没有初始试验时紧张心理。

大客车人员下车时间可由经验公式得到[21]，全部人员由车前门完成疏散时间如式(1)所示：

(1)

式中：P为车内待疏散人数，人；n为车门数，个；r为单位车门宽度单位时间通过人数，人/(m· s)；w为车门宽度，m。考虑最坏情况下，单位车门宽度单位时间通过人数r为1.2人/(m·s)。大客车人员下车时间见表5。

表5 大客车人员下车时间

对大客车下车疏散试验工况进行数值模拟，大客车下车试验、经验公式、数值模拟时间对比如图4所示。

图4 大客车下车试验、经验公式、数值模拟时间对比

由图4可知，模拟工况中大客车下车时间介于64～74 s之间，大客车平均下车时间为68.95 s，每位人员平均下车时间为1.39 s；通过对比大客车下车试验、经验公式、数值模拟时间可知，数值模拟与经验公式计算结果较吻合；数值模拟比试验结果增加8.27 s，每位人员平均下车时间增加0.17 s，均略高于试验结果，但均在误差允许范围内，表明数值模拟结果准确性较好。

2.2 不同人员构成比例数值模拟

大客车下车时间及效率受人员类型及构成、疏散行走速度、肩宽、车内走道及车门宽度共同影响。不同类型人员疏散行走时间、车门人流量及总堵塞时间分别如图5～7所示。

图5 不同人员类型疏散行走时间

由图5～6可知，数值模拟中不同人员类型大客车下车时间均在67～110 s之间；成年男士、成年女士、儿童和老人的大客车下车时间分别为76，67.8，76.5，109.8 s，每位人员平均下车时间分别为1.69，1.51，1.70，2.44 s；老人下车时间最长，成年女士下车时间最短，成年男士和儿童下车时间基本相等。这是由于老人肩比较宽，疏散行走速度较小，疏散过程在车内走道更容易发生拥挤，当拥挤情况得到缓和时，受疏散速度影响，老人在走道内移动缓慢，疏散效率降低；成年男士和老人肩宽设定相同，但疏散速度较快，发生拥挤持续时间比老人短，当拥挤情况缓和后能较快进行疏散；儿童疏散速度小，而疏散时间与成年男士基本相等，主要因为儿童肩宽较小，不容易发生较长时间拥挤，整体疏散效率提高；成年女士疏散最快是由于肩宽略大于儿童，而疏散速度略低于成年男士，2者综合作用使疏散效率得到有效提高。

不同类型人员在0～20 s内疏散效率、车门人流量基本一致。这是由于疏散开始时，车内靠近车门处人员先行通过车门离开大客车，其他人员依次进行疏散，由于人员距离车门较近，不会发生拥挤，疏散速度及肩宽影响作用可忽略不计。

由图6可知，不同类型人员疏散过程中车门人流量均介于0.2～0.8 人/s，老人疏散过程中车门人流量相对最低；儿童和老人疏散过程中车门人流量曲线波动较小，分别趋近于0.6，0.4人/s，主要原因是肩宽和疏散速度使疏散过程比较规律；成年男士和成年女士车门人流量在40～80 s内产生较大波动，成年男士最大车门人流量达0.8人/s，主要原因是该时间段拥挤情况得到有效缓和，提高疏散效率；成年女士最小车门人流量达0.4人/s，主要原因是部分人员受过道前方拥挤影响被迫移至客车尾部，需继续前往车门处，降低该时间段车门利用率。

图6 不同人员类型车门人流量

人员总阻塞时间指大客车人员下车过程中，每个疏散人员因前方拥挤不能前行而在原地排队等待疏散的时间段总和。

由图7可知，在疏散过程中不同类型人员总阻塞时间关系为老人>成年男士>儿童>成年女士；成年男士、成年女士、儿童和老人平均人员阻塞时间分别为29.80，25.45，25.80，42.62 s；不同类型人员总阻塞时间均与人员所处位置有关，越靠近车尾人员总阻塞时间越长。

图7 不同人员类型总阻塞时间

老人疏散过程比较缓慢，一定程度会降低疏散效率，所以老人比例将对疏散过程产生一定影响。

不同老人比例大客车下车时间及疏散行走时间如图8～9所示。由图8～9可知，在无成年女士情况下，老人比例在0～30%范围内增加时，对人员下车时间影响较小，下车时间略有增加；当老人比例在30%～80%范围内变化时，下车时间随老人比例增加显著增加；当老人比例大于等于80%时，下车时间趋于稳定值110 s。

图8 不同老人比例大客车下车时间

图9 不同老人比例疏散行走时间

成年女士疏散比其他类型人员快，成年女士比例对疏散过程有一定影响。不同成年女士比例下，大客车人员下车时间及疏散行走时间如图10～11所示。

图10 不同成年女士比例大客车人员下车时间

图11 不同成年女士比例疏散行走时间

由图10～11可知，在无老人的情况下，成年女士比例对大客车下车时间影响较小，人员下车时间均为71±3 s。

2.3 不同大客车满载系数数值模拟

大客车满载系数对大客车人员疏散过程有一定影响。不同满载系数下大客车人员下车时间如图12所示。由图12可知，人员下车时间随满载系数增加而增加，并趋于正比例函数关系。

图12 不同满载系数下大客车人员下车时间

3 结论

1)不考虑人员疏散反应时间情况下，试验大客车人员下车时间介于54～68 s，大客车平均下车时间为60.68 s，每位人员平均下车时间为1.22 s；数值模拟与经验公式计算结果较吻合，2者均仅略高于试验结果，在误差允许范围内，表明数值模拟结果准确性较好。

2)数值模拟中，老人下车时间最长，成年女士下车时间最短，成年男士与儿童下车时间基本相等。

3)在无成年女士情况下，当老人比例在30%～80%范围内变化时，下车时间随老人比例增加显著增加；当老人比例大于等于80%时，下车时间趋于稳定值110 s。在无老人情况下，成年女士比例对大客车人员下车时间影响较小，人员下车时间均为71±3 s。

4)大客车人员下车时间随满载系数增加而增加，并趋于正比例函数关系。