地铁火灾事故中人员疏散时间计算模型与仿真

结合地铁车站火灾事故中人员疏散过程的实际情况,综合考虑人员响应、客流下车、离开站台、通过检票口、通过楼扶梯和通道5 个过程的客流实际疏散情况,开展疏散试验,对人员疏散行为进行定量研究,同时利用试验数据对疏散时间计算公式和疏散模型进行验证和参数标定,建立基于不同空间环境客流密度的地铁车站分段客流疏散间计算模型。选取典型地下二层岛式地铁车站为研究对象,设定疏散场景及参数,应用所建立的计算模型对疏散时间进行计算,其计算结果与使用《NFPA 130:轨道交通客运系统标准》所推荐的计算方法的计算结果接近,验证了分段客流疏散时间计算模型的可行性。最后,利用基于社会力模型的Anylogic 软件对疏散过程进行仿真,将仿真结果与计算结果进行对比,结果表明,本文提出的分段客流疏散时间计算模型的计算结果误差较小,相对较为合理。     

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响,建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系;研究了心理压力下的疏散期望速度,建立了修正期望速度模型,并修正了社会力模型;针对站台乘客疏散过程,设计了多智能体感知和决策流程,建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型,对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理;运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景,并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件,基于北京地铁2号线西直门站台,研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明:心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响,有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%,整体平均疏散时间减少了27.68%,楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%,衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s~(-1),无心理压力时约为0.351m·s~(-1);在衔接区域,有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m~(-2),无心理压力时达到9.5人·m~(-2),楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m~(-2);有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%,乘客运动更加混乱。     

地铁车站站台火灾影响分析与人员疏散研究

掌握地铁车站站台火灾对人员的危害性及其发展规律是确保安全运营和人员高效疏散的前提.本文在计算流体动力学的基础上,结合Pyrosim仿真软件构建地铁车站站台火灾仿真模型.分析了站台内火灾烟气的扩散规律,并在此基础上根据热释放速率、火源数量及位置,以及排烟速率的不同设计火灾场景,探索这些因素变化对火灾发展的影响,并结合通风策略对人员疏散时间和速度进行比较分析.所得研究结论为站台火灾发生时的应急措施和人员疏散提供依据.     

不同类型城市轨道交通车站站台客流特性对比研究

随着轨道交通的发展,站台客流拥挤、服务效率低等问题越来越受到重视,研究城市轨道交通客流特性是解决该问题的基础。本文从个体行为和群体行为两个角度重点对不同类型城市轨道交通车站站台上的乘客行为进行对比分析。在乘客个体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台高峰和平峰时段乘客个体的步幅、步速、步频等属性的特点及之间的关系,并进行建模分析;在乘客群体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台出站乘客流速度与密度的关系以及针对乘客候车区选择特性分析建模。通过上述分析,得到不同类型城市轨道交通车站站台乘客行为规律及模型,为地铁车站根据自身类型进行客流组织和站台服务设施布置提供一定的理论依据。     

地铁特殊事件成因及人群疏散影响因素分析

地铁站会有火灾、重大客流、爆炸、行车事故、恐怖袭击、雨水倒灌、地震等特殊事件发生,综述国内外学者研究地铁站发生特殊事件时人群紧急疏散的常用模型与研究思路,定义地铁特殊事件的含义,并进行成因分类。归纳地铁特殊事件特点,列举地铁站内部的建筑特性、特殊事件发生地点、乘客心理因素、疏散行为以及生理因素等,并分析以上因素在紧急疏散过程中对疏散效率的影响。研究发现:地铁站内部的狭长通道、特殊事件发生在相邻2站台之间、女性及年龄较小乘客恐惧、侥幸和从众心理、乘客自私行为和群集行为等因素都会降低疏散效率;地铁站内疏散标志、报警装置、引导行为、男性乘客镇定心理、乘客良好的健康状况等因素都会提高疏散效率。     

基于排队论的地铁站台设施客流延误分析

通过对地铁站台乘客的疏散过程分析,利用确定性排队论方法,建立地铁车站楼梯和自动扶梯设施的简化客流延误模型。然后,根据一组假设的数据,运用该模型模拟分析车站站台乘客在楼梯和自动扶梯设施处的延误状况。最后,采用敏感性分析方法,探讨不确定性因素对乘客在楼梯和自动扶梯设施处延误的影响。     

地铁车站站台火灾性能指标的数值模拟与分析

准确地确定火灾相关参数分布是地铁车站防火性能化设计以及车站消防安全设计的基础,在确定疏散人员分布、烟气流动模型以及防排烟设计等参数后,采用FDS软件对一般地铁(岛式)车站进行了火灾模拟,分析了站台层温度分布、CO分布、CO2分布、能见度以及人员疏散时间等。分析表明:随着测试点与火灾距离的增加,温度、CO及CO2浓度、能见度均逐渐减小;站台层人员疏散在125s左右,全部人员疏散在165s完成,远远小于规范规定的360s内完成疏散的要求。     

基于元胞自动机地铁车站应急疏散模型仿真

在分析总结现有疏散模型的基础上,基于元胞自动机原理,利用场强理论描述疏散影响因素,建立了地铁车站人员应急疏散模型,研究了疏散人员的路径选择问题及多人争夺同一格点的冲突问题.该模型不仅考虑了疏散人员的生理、心理特性而且探讨了车站的环境及引导水平对人员疏散的影响,使模型更具真实性;最后利用Visual C＋＋进行疏散过程的仿真,模拟了地铁疏散的动态过程.     

城市轨道交通车站客流应急疏散时间影响要素分析

通过对北京地铁四惠站的现场以及客流调研,同时利用anylogic仿真平台的搭建对于地铁乘客应急疏散行为以及地铁车站的空间建筑形式对疏散时间的影响进行分析,总结疏散时间主要影响因素并对调研车站的疏散方案进行优化.     

基于Pathfinder的地铁车站行人疏散仿真研究

快速有效地对突发事件下地铁车站的行人进行疏散具有重要现实意义。随着计算机技术的发展,计算机仿真、多智能体技术已越来越多地被应用到行人疏散研究中。以北京市地铁4号线西单站为实例,使用基于agent技术的Pathfinder仿真软件对行人应急疏散过程进行仿真分析研究。研究和计算结果表明:站内站台层的楼扶梯是站内疏散的瓶颈部位,提出改善扶梯运行方式的方法,并在此基础上进行对比分析,该方法对地铁车站行人疏散过程产生影响。     

基于多层次行人行为模型的地铁大客流仿真

为研究地铁车站大客流演化规律与运营组织,从乘客个体行为出发构建"宏观-中观-微观"多层次行人行为模型;微观层次采用较为成熟的社会力模型,并建立了中观路径规划模型和宏观站台候车区选择模型,设计乘客路径搜索算法,搭建人-车站-列车一体化地铁大客流仿真框架.以北京地铁国贸站为例进行地铁车站大客流仿真,提出运营组织措施及建议.     

基于多层次行人行为模型的地铁大客流仿真

为研究地铁车站大客流演化规律与运营组织,从乘客个体行为出发构建"宏观-中观-微观"多层次行人行为模型;微观层次采用较为成熟的社会力模型,并建立了中观路径规划模型和宏观站台候车区选择模型,设计乘客路径搜索算法,搭建人-车站-列车一体化地铁大客流仿真框架.以北京地铁国贸站为例进行地铁车站大客流仿真,提出运营组织措施及建议.     

考虑流线干扰的轨道交通车站应急疏散仿真

当前关于轨道交通车站疏散的研究多采用仿真软件直接构建三维模型，并将站内设施布局作为主要疏散瓶颈。实际上存在的复杂设施结构和客流流线冲突使客流疏散问题更为复杂，主流的仿真方法并不能很好解决这一问题。以青岛地铁13号线董家口火车站地铁站为例，基于SketchUp三维建模软件绘制用作仿真场景的轨道车站模型，再运用MassMotion仿真软件分析仿真过程中客流流线冲突情况，从而找出疏散瓶颈，并考虑以流线干扰策略对疏散方案进行优化。研究结果表明：在开放所有通道而未进行流线干扰时，疏散时间未能满足要求；而在最优疏散方案下，乘客出站时间可由7.62 min降至5.43 min,优化率达到28.74%。相较于开放所有通道提高疏散效率的方案，通过设置障碍物对客流流线进行干扰，能更好提升疏散成功率。     

地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵，甚至踩踏事故，本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先，在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统，根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道，实时采集安检区域的客流分布特征；其次，在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿，计算最优安检排队决策；最后，通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例，进行计算仿真分析，并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后，地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低，计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%，且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%，小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率，有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。     

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在分析实测数据的基础上,针对地铁车站内乘客疏散时间计算问题建立了考虑人群密度、空间环境变化的数学模型。文中分别对乘客下车过程、站台、通道和楼梯的行走过程、使用自动扶梯过程以及通过出口过程进行分析研究,以乘客疏散过程为依据建立基于统计学与排队理论的综合计算模型,给出了适合计算地铁车站内容乘客出站所需疏散时间的方法。本文以西直门地铁站乘客疏散为案例验证了所建立计算模型的有效性及实用性,模型计算结果与观测数据的总体误差约为2.25%,其中仅楼梯阶段与出口的通行时间计算误差超过10%。案例研究结果还表明地铁车站疏散能力存在上限,在进行地铁车站设计与列车运行计划制定的过程中应充分考虑这一限制因素。     

突发环境下地铁大客流疏散数值模拟

以大连地铁某换乘站为研究背景,对地铁站在发生火灾等紧急事件人群的疏散情况进行了分析.通过对调查统计人群的数量、年龄、性别等参数,应用pathfinder软件,建立地铁换乘车站人员疏散模型,并对该站在不同情况下发生紧急事件的人群疏散进行了研究.通过疏散模型,模拟不同情况下全部人员疏散至安全区域的时间,获取疏散过程中不同时刻的人员分布规律,找到疏散过程中不利于人群疏散的"关卡".文章结论可为国内外地铁换乘通道设计、紧急情况下的人群疏散组织及应急管理等方面提供一定的指导意义.     

成都地铁太平园站三线换乘组织优化研究

城市轨道交通多线换乘站具有换乘量大、换乘路径多样化、换乘客流分布不均、站台拥堵等特点,合理的换乘组织方式对车站的安全运营尤为重要。本文在总结国内三线换乘站换乘组织经验的基础上,结合成都地铁太平园三线换乘站布局,从换乘通道设置和客流流线角度出发,分析该站日常及早晚高峰换乘客运组织现状;结合车站各方向的换乘客流数据,利用anylogic软件对早晚高峰换乘现状进行仿真分析,查找高峰期换乘客运组织的不足,提出分时调整1号换乘通道的换乘方向、站厅引导换乘乘客适当绕行等优化措施,并借助Anylogic软件进行高峰期客流仿真,证明优化措施能较好地缓解高峰期3号线站台的客流拥堵,车站整体拥堵情况得到减轻。实施调整后的车站客运组织措施证明,本文所提优化措施具备一定的可行性,结合乘客不同时期的出行心理特征、不同方向的换乘客流占比、换乘通道的客观条件等实际情况,适当调整通道的换乘方向,并配合列车开门方式,可较好地进行换乘站客运组织优化,为未来多线换乘站的换乘客运组织提供科学指导。     

基于寻路实验的轨道交通车站导向标识设计方法

城市轨道交通导向标识是轨道交通建设和组织管理的关键组成部分之一,完善的导向标识系统能减少乘客的走行时间,提高出行效率,从而提升城市轨道交通车站的运营效率.本文首先以城市轨道交通系统导向标识布设需求为出发点,然后展开北京某地铁站的寻路实验,梳理了寻路过程中行人流线和行人导向标识的设置规律.结合寻路实验结果,阐述了行人导向标识设置位置、内容与寻路结果间关联.接着借助理想点法,分析距离、标识数量及识别度等因素对路径选择的影响.最后,通过灵敏度分析,阐述各因素变化对影响路径选择的影响.理论和实践结果都表明:轨道交通系统中引导标志、识别标志数量以及光线强度对乘客的路径选择影响较大,乘客通常选择导向标识多,易于观察,光线明亮的路径.以标识的种类分析,引导标识和识别标识在路径选择中使用率高;从标识位置分析,站台以及站台与通道连接处利用率高;从时间上分析,观察定位标识所需时间最长.因此,进行导向标识布设时,合理布设引导标识和识别标识的数量、位置、内容,可以合理引导客流分布,提高轨道交通车站营运组织效率,实现疏散客流的目标.     

基于时段分布的市郊轨道交通车站滞留客流分布算法

市郊轨道交通车站滞留客流的分时段预测,关系到运营计划的调整、乘客出行 方式的选择、出行时间的预估等,尤其对市郊线路快慢车模式下开行方案的优化具有重 要意义.首先引入出行方式角度费用理论,分析了乘客公交出行与地铁线路形成的角度费 用,构建了角度费用模型Anglecostm,n k ,计算乘客的流失率VPn ,进而确定因滞留客流达到 阈值而导致的乘客流失量.其次,以AFC获取的客流数据为支撑,结合角度费用模型对乘 客流失量的计算,提出了一种基于时段的滞留车站客流分布预测方法,接着分析了站台 候车客流与通过列车实际载客情况两者之间的客流交互规律,提出了候车客流-列车载 客量影响动态交换模型,并分析和研究该模型求解算法.最后,以某市郊线路进行实例演 算,预测结果可为轨道交通开行方案优化提供理论和方法支持,对运营计划临时调整,客 流预测及引导模型的补充等提供参考.     

地铁车站设计中的客流参数研究

在地铁车站设计中,客流是众多车站部位规模和能力核算的重要参数。本文从地铁运营管理和功能疏散的角度,深化研究,提出超高峰客流量、最高聚集人数、紧急疏散人数三个参数指标．为地铁车站设计提供重要科学依据。