基于路网风险的化工园区疏散路径模型

陈国华 梁旭 周利兴 陈培珠

(华南理工大学 机械与汽车工程学院∥广东省安全生产科技协同创新中心，广东 广州 510640)

化工行业是我国经济飞速发展的重要组成部分，我国正在生产和使用的危险化学品已高达3 800多种[1]。为了集约高效管理化工企业，控制导致危化事故的潜在隐患，化工企业逐步向化工园区整合已经成为国家安全生产管理工作的一项举措[2]。然而，近年来化工园区各类突发事故仍然频发，如“8·12天津滨海新区爆炸事故”、“3·12江苏响水爆炸事故”，给周边企业和居民造成严重的生命和财产损失。面对化工园区的各类严重的突发事故，根据化工园区布局和可能发生的事故，提前对应急疏散路径做出规划，及时开展应急疏散，对于降低人身伤亡和财产损失具有较大的意义。

传统事故场景下的应急疏散是基于Dijkstra算法[3- 4]、Floyd算法[5]、蚁群算法[6]、遗传算法[7- 8]，根据疏散场景布局和事故动态发展实时调整路径，避免事故危害。针对能源化工行业发生的有毒气体排放事故，Cao等[1]提出了一种基于有毒气体扩散模型、事故后果动态评估模型和疏散路径选择模型的元胞自动机的综合应急响应方法，规划毒气泄漏事故下的应急疏散路线。Chen等[9]考虑到人员疏散的疏散位置、疏散方向、疏散惯性、区域密度4个元素，构建了应急疏散Agent个体，通过权重模拟个人Agent疏散中的就近行为、引导行为、跟随行为、撤离行为，进行大规模疏散仿真。刘毅等[10]以某一场景下火灾事故为研究对象，运用火灾动力学仿真软件FDS获得火灾实时扩散参数，基于改进的蚁群算法模拟计算火灾实时扩展情景下的最短疏散路径。虽然一些学者将事故态势扩展纳入疏散路径选择的考虑内容，模拟了事故动态变化时人员的应急疏散，但各个疏散模型仅针对特定事故场景，未考虑到疏散人员因畏惧心理而选择离疏散出口较近但风险较高的区域疏散，未将疏散行为和疏散场景风险统一地结合。

因此，本文在化工园区事故影响区域后果风险评价基础上，将路网位置、路网疏散空间、路网风险纳入疏散模型，建立了基于路网风险的化工园区疏散路径模型。首先，采用DNV SAFETI 8.21软件模拟化工园区事故后果，将事故模拟后果的个人风险定量表示为位置风险，建立疏散场景事故后果路网风险场；然后，基于疏散场景的路网风险场，运用Dijkstra算法规划规避灾害且疏散人员可接受的路径，并与相同场景下的蚁群算法规划路径进行对比。

1 疏散环境

基于化工园区二维地理信息地图，采用以网格为单元的四边形栅格地图建立静态疏散网格地图。根据化工园区实际场景中的建筑物、化工设备、交通道路的信息，设置障碍物和疏散通道的位置、形状、面积。疏散场景采用以网格为单元的四边形栅格地图表示。疏散地图由多个不同属性的网格构成，红色网格代表事故起始点，蓝色网格代表疏散起点，绿色网格代表疏散出口，黑色网格代表障碍物，白色代表疏散区域，如图1所示。事故发生后，疏散人员由疏散起点出发，经过可移动区域，抵达疏散出口，完成疏散。

2 疏散模型

路网风险是指人员疏散过程中表示疏散路网安全风险固有属性的参量，主要受距疏散出口的距离、疏散位置的可疏散空间、疏散位置的风险3个因素的影响。

2.1 位置势能

位置势能是表示每个网格距疏散出口远近的固有属性。疏散人员在疏散过程中主要受出口位置的影响，出口距离是人员疏散的主要驱动因素[11]。当疏散地图客观成型时，疏散地图中的每个网格的位置势能就已确定。在疏散场景中，将疏散人员所处的疏散环境表示成一个位置势能场，疏散人员总是倾向于从高势能点移动到低势能点。在该模型的位置势能场中，每个网格的位置势能pg为

pg=pc/(pmax-pmin)

(1)

式中，pmax为该疏散网格地图中距该疏散出口最远网格的疏散距离，pmin为该疏散网格地图中距该疏散出口最近网格的疏散距离，pc为该疏散网格地图中该网格距该疏散出口的疏散距离。

2.2 位置可疏散空间

疏散人员在疏散过程中倾向于远离障碍物以免发生拥堵情况，当疏散人员遇到拥堵或受伤时，机动性会降低，拥堵可导致人员被困几率增大[12]。在四边形栅格疏散地图中，疏散人员在水平、垂直或倾斜方向上进行疏散，但每个网格的可疏散转移方向由于疏散场景布局而产生差异，如图2所示。

图2 网格位置可疏散方向Fig.2 Enabled evacuation direction of the gird position

不同位置网格的可疏散转移方向不同，处于可疏散转移方向少的疏散人员在实际疏散过程中的疏散能力较处于不受障碍物阻挡网格位置的疏散人员低。每个网格位置的可疏散方向对人员在疏散过程的路径选择有较大的影响。每个网格的可疏散空间参数dg表示为

dg=(dmax-dc)/dmax

(2)

式中，dmax为该疏散网格地图中网格的最大可疏散方向值(一般取8)，dc为该疏散网格地图中该位置网格可疏散方向数值。在图2(a)中，蓝色网格位置不受障碍物阻挡，网格可疏散空间参数为0；图2(b)中，蓝色网格位置处于疏散角落，仅能向上、向右、斜上方向疏散，网格可疏散空间参数为0.625。

2.3 位置风险

疏散人员总是倾向于远离事故影响的危险区域，网格位置离危险源越近，风险值越高[13]。由于化工园区危险化学品、化工设施、化工企业的分布差异，处于化工园区不同位置内的人员受可能发生事故的伤害影响不同。在数据收集和系统评价的基础上，本文通过建立针对性的事故模型，进而进行事故发生频率分析和事故后果评价，定量计算应急疏散路网位置的个人风险[14- 15]，其计算式如下：

(3)

式中，r(x,y)为事故在位置(x,y)处产生的个人风险，Fa为第a个容器设备发生事故的原始频率，βb为事故场景b气象条件概率，βz为第z个事故情景发生的概率，Vz(x,y)为第z个事故情景在位置(x,y)处引起个体死亡的概率,A、B、Z分别为容器设备泄漏事件个数、气象条件个数、点火源个数。

根据风险理论可得到的个人风险等值线和每个网格个人风险量化结果，每个网格位置的风险参数rg用个人风险量化表示：

rg=(rc-rmin)/(rmax-rmin)

(4)

式中，rmax和rmin分别为该事故场景下疏散网格地图中的最大个人风险值和最小个人风险值，rc为该事故场景下所在网格位置的个人风险值。

2.4 模型的建立

模型研究场景为化工园区某一位置发生事故，疏散人员需考虑避开事故影响范围显著区域，并选择最佳路径进行疏散。设i为栅格地图中网格序号，is为疏散起点网格序号，ie为疏散出口网格序号，L表示由起点至终点的疏散路径上所有网格的集合，则有

L={is,is+l,…,ie-l,ie}

(5)

设网格风险函数R=r(pg,dg,rg)，则有

(6)

式中，w1、w2、w3分别为pg、dg、rg的风险权重，且满足

w1+w2+w3=1

(7)

考虑避开事故影响范围显著区域，以在最短时间内将疏散人员疏散抵达疏散出口为目标，建立数学模型：

(8)

(∀is,ie=1,2,…,n)

基于路网风险的化工园区疏散路径模型不将疏散路径最短作为第一目标，而将疏散路径路网风险最低作为第一目标，充分考虑了化工事故对人员疏散的影响，避免途经事故影响较大区域的疏散行为，尽量保证疏散人员的人身安全。

3 模型求解

3.1 模型运算

基于路网风险的化工园区疏散路径模型应用Dijkstra算法实现，其流程图如图3所示。

图3 Dijkstra算法流程图Fig.3 Flowchart of Dijkstra algorithm

Dijkstra算法的具体步骤如下：

(1)导入地图矩阵，初始化疏散场景。设置事故场景参数、环境参数，运用DNV SAFETI 8.21模拟事故后果，生成疏散场景个人风险矩阵。

(2)获取疏散场景位置势能、疏散空间、事故风险参数，根据式(8)计算生成疏散场景风险矩阵。

(3)将疏散起点S、目标终点E添加至标记节点集，设定可疏散网格风险值为Ri；障碍物节点不添加至节点运算。

(4)将疏散起点S的相邻节点in逐步添加至标记节点集，计算添加疏散点in到疏散起点S的风险值，有更短路径及时更新数据；若所添加节点in不为目标终点E，则重复步骤(4)。

(5)当计算到目标终点E时，则停止计算，输出起点S到终点E的路径风险及疏散路径{is,i1,i2,…,in,ie}。

3.2 实例分析

疏散场景采用国内某一化工园区内部的实际疏散场景布局，栅格地图尺寸为42×42，设置网格边长为10 m。当区域内某一点发生事故时，疏散人员需要移动至出口进行疏散。本场景以化工园区压力储罐氯气泄漏为事故场景进行仿真计算。

3.2.1 事故参数

按照上述地理场景构建储罐氯气泄漏事故，事故场景参数如下：氯气储存体积为0.08 m3、操作温度为-38 ℃、操作压力为1 000 kPa；事故模式假设氯气储罐泄漏，泄漏源离地面高度为1 m，泄漏孔径为100 mm，泄漏概率为2×10-5[16]；风速为1 m/s，大气稳定度为F；介质相关危险性参数为毒性。

情景1 设疏散场景中泄漏位置H为(29,24)，疏散起点1位置S1为(14,33)，疏散起点2位置S2为(16,19)，疏散终点1位置E1为(35,1)，疏散终点2位置E2为(20,1)，风向为全风向，风速为1 m/s，疏散场景下3种不同区域的风险权值w1、w2、w3如表1所示，计算疏散场景风险矩阵，得到疏散起点到E1、E2的最佳路径。

表1 疏散场景3类疏散区域的风险权值[17- 18]

情景2 设疏散场景中泄漏位置H为(29,24)，疏散起点1位置S1为(14,33)，疏散起点2位置S2为(16,19)，疏散终点1位置E1为(35,1)，疏散终点2位置E2为(20,1)，主导风向为东南风，风速为1 m/s，仅改变气象参数，其他参数不变，计算疏散场景风险矩阵，得到疏散起点到E1、E2的最佳路径。

情景3 设疏散场景中泄漏位置H为(29,24)，疏散起点1位置S1为(14,33)，疏散起点2位置S2为(16,19)，疏散终点1位置E1为(35,1)，疏散终点2位置E2为(20,1)，主导风向为东南风，风速为5 m/s，仅改变气象参数，其他参数不变，计算疏散场景风险矩阵，得到疏散起点到E1、E2的最佳路径。

3.2.2 结果分析

通过DNV SAFETI 8.21对氯气储罐泄漏进行事故后果定量风险分析，得到事故场景个人风险等值线及网格个人风险值(个人风险从里向外分别为10-6、10-7、10-8、10-9次/a)，如图4(a)所示；根据基于路网风险的化工园区疏散路径模型，计算得到的疏散场景风险值、风险值三维图如图4(b)所示。本文基于路网风险的化工园区疏散路径模型和传统基于蚁群算法的疏散路径模型对3个情景的模拟结果见图5、图6；3个情景的疏散路径比较见表2。

图4 情景1疏散场景个人风险等值线图和风险值三维图

从图5、图6和表2可知：①在情景1中，基于路网风险的化工园区疏散路径模型考虑了疏散场景事故对疏散行为的影响，并不将路径最短作为第一优先级，规避事故影响较大的区域疏散空间，合理地选择较为安全的应急疏散最短路径；该模型由于考虑到网格位置可疏散空间的影响，将传统疏散

图5 两种模型对情景1的模拟结果Fig.5 Simulation results of scenario 1 by two models

图6 本文模型对情景2、情景3的模拟结果

表2 3个情景的疏散路径对比Table 2 Comparison of evacuation paths in three scenarios

路径的贴墙疏散改为近墙疏散，在保证人员疏散方向的同时避免了拥堵的情况。②在情景2中，由于东南风的影响，氯气泄漏点左上方区域的危害显著增加，以E1为疏散出口的路径向远离泄漏点下风向方向进行偏移；情景2中，由于氯气泄漏点下方区域的危害显著降低，以E1、E2为疏散出口的部分路径并未如情景1远离泄漏点。③在情景3中，由于风速的变化，氯气扩散区域面积相对于情景2明显增大，但事故影响区域个人风险相对于情景2明显降低，且不同区域的风险差异性降低，本文模型能够依据疏散场景气象条件合理调整应急疏散路径。由于疏散场景区域的风险差异性降低，以E1为疏散出口的部分路径并未如情景1、2显著避让泄漏点。

模拟结果表明，本文基于路网风险的疏散路径模型可根据不同化工事故场景下疏散场景的风险，选择较为安全的应急疏散最短路径。由于疏散人员对化工事故发生时间、事故影响范围等信息获取困难，基于路网风险的疏散路径模型预先根据事故可能场景、环境因素模拟计算最佳疏散路径，相对于传统动态模拟算法更具有实际意义。

4 结论

本文提出了基于路网风险的化工园区疏散路径模型，该模型根据个人风险量化表示疏散网格的安全风险大小，通过到疏散出口的距离、疏散位置的可疏散空间、疏散位置的风险量化评价疏散网格的风险值；该模型考虑了化工园区事故对疏散路径的量化影响，在尽量保证疏散人员的前提下选择更安全的疏散路径，避免了疏散路径过于靠近或穿过事故影响区域的情况，更接近疏散实际；该模型可以应用在化工园区不同类型事故、不同疏散环境场景下的应急疏散路径设计中，并不针对单一的事故场景，具有较大的普遍性和适用性，同时相对于传统动态模拟算法避免了实时更新的运算负担，具有一定的实际应用价值，可为化工园区疏散路径规划提供有益的参考。