基于数值模拟的某地铁车站人群紧急疏散研究

祖铭敏 蔡治勇,2 岳世东

（1.重庆科技学院 安全工程学院，重庆 401331；2.重庆市安全生产科学研究有限公司，重庆 401331）

0 引言

地铁车站作为人员密集场所，一旦遇到突发状况，如果疏散不利，极易发生群死群伤事故。因此，开展基于数值模拟的人群紧急疏散研究在保障乘客安全方面具有重要意义。现阶段，国内外地铁车站应急疏散研究集中于数值模拟方法，且伴随着软件的优化、升级，模拟结果更具有实际性、准确性。本文以重庆某地铁车站为例，建立地铁车站模型，运用数值仿真软件Pathfinder，并参考实际的人员行为及通行率等影响因素，对某地铁车站的紧急疏散时间及疏散人员阈值进行模拟研究，可为优化城市轨道交通车站的设计和布局、完善地铁车站应急疏散方案提供技术支持和数据参考。

1 模拟软件的选择

关于人员疏散的研究，在人员疏散仿真软件开发之前，采用公式对人员疏散时间进行计算是人员疏散研究中最早采用的方法，由于其使用简便，目前仍然大量应用在工程分析中。在地铁工程中，人员疏散时间计算公式为：进行量化。在Pathfinder的Steering模式中，能够以路径规划、指导机制、碰撞处理相结合的方式控制人员运动，如果人员之间的距离和最近点的路径超过阈值，可以再生新的路径，对环境的适应性更强。因此，本文采用Pathfinder建立疏散模型。

大量人员疏散模拟研究集中在必须疏散时间（RSET）的预测方面，用得出的必须疏散时间（RSET）与可用疏散时间（ASET）进行比较，得出的结论过于笼统、单一。所以，为了分析地铁疏散影响因素，提高优化疏散效率，本文将运用人员紧急疏散仿真软件Pathfinder，建立车站紧急疏散仿真模型，研究各区域人数变化情况、各连接处的通行速率以及疏散瓶颈位置，提出更具针对性的应急疏散策略。

2 研究对象介绍

式中：

Q1—一列列车乘客数，人；

Q2—站台上候车乘客和站台工作人员，人；A1—自动扶梯通行能力，人/（min·m）；

A2—人行楼梯通行能力，人/（min·m）；

N—自动扶梯台数；

B—人行楼梯总宽度，m；

1—考虑报警时间和预动作时间为1min。

这种方法虽然能够预测人员疏散时间，但是对于疏散过程中出现的具体情况无法预测，结果形式也较为单一。

近年来，一些专家学者提出了人员疏散的计算模型。按照疏散模型的应用特征，可分为优化类模型、模拟类模型和风险评估类模型。优化模型以Evacnet模型为代表，模型中假定人员疏散是按最有效的方式进行，即人员特征、疏散出口流动特性和人员疏散路径都是最佳的；模拟类模型可以表现实际的疏散行为和运动规律，能较真实的反映人员逃生路径的选择情况和一些决策行为，如：Simulex，Building Exodus，STEPS，CFE，Pathfinder等。风险评估模型以Crisp和Wayout模型为代表，能够识别出火灾时与疏散有关的危险或事故，并能对事故风险

该车站为地下二层岛式站台，其中地下二层为站台层，有效长度为113m，有效候车宽度为10.4m。地下一层则为站厅层，按功能可划分为非付费区和付费区，并由进出站闸机和栏杆分隔。非付费区面积约1100m2，设有进出站闸机、售票处、调度室等设施，付费区连接非付费区和站台，约600m2。紧急情况下，列车上的人员将依次通过站台、站厅层付费区、站厅层非付费区、安全出口，到达安全区域。该车站共设置4个出入口，出口宽度均为6m。

3 疏散模拟软件及初始条件设定

3.1 Pathfinder疏散软件简介

笔者采用人员紧急疏散仿真软件Pathfinder进行人群紧急疏散模拟。该软件的理论基础是连续性网格模型，网格是将地铁车站的疏散空间划分为单位网格，每个网格设置为无人、有人和被建筑物占据等状态，根据算法制定的规则，使疏散人员在相邻网格中的移动，网格模型建立的关键在于对疏散人员行为和群聚行为的充分理解上，建立准确完善的移动规则[1]。其中的Steering模式能够模拟行人之间以及行人与环境之间的相互作用，能够为行人生成新的路径，具有较强的环境适应性。

3.2 客流紧急疏散场景设置

地铁人员安全疏散分析需要考虑一些不利情况，本文将客流紧急疏散场景设定为列车火灾。当着火列车停靠在某车站时，需要疏散的人员包括：一列列车所承载的乘客；站台层的候车乘客；站厅层的候车乘客以及工作人员。然而，对于某个车站来说，一列列车乘客和候车乘客数量在一天中各个时段都有所不同，不能一概而论。

3.3 人员数量及分布

通过分析重庆轨道交通（集团）有限公司提供的本次模拟车站及站间分方向断面客流量预测值，发现一天中不同时段的人员数量有较大差别，其中，上下班期间，人员急剧增加，人数约2000人；10：00～15：00时段，人数变化趋于平和，车站内人员约1000人。因此，考虑到不同的人员数量对疏散时间的影响，笔者将模拟人员的数量设置为3组：总人数1000人，其中站厅层200人，站台层800人；总人数1500人，其中站厅层500人，站台层1000人；总人数2000人，其中站厅层800人，站台层1200人。在设置人群在车站内的初始位置时，选择随机分布，即人群将根据车站的建筑结构随机分布。

3.4 人群初始数据

表1 地铁站人员类型及占比Tab.1 Occupant type and proportion of subway station

表2 人员的行走平均速度Tab.2 Average walking speed

《地铁安全疏散规范》（GBT 33668-2017）[2]给出了人员疏散速度、人员比例的推荐值；中国人民武装警察部队学院的徐方通过对大量国内外相关数据的搜集、整理和分析，确定了6种模拟所必须的基础数据，并确定了可在现有资料中直接获得并使用的数据以及仍需要进一步研究确定的数据[3]；重庆大学的张程在地铁车站内开展拥挤状态下的人员行走速度观测试验，经过数据统计和分析，确定了各类人群在楼层平面和楼梯上的移动速度[4]；清华大学的学者们采用疏散实验和常态现场观测相结合的方法，得出了人员密度与行走速度之间的关系[5]。综合分析上述研究结果，得出地铁站人员类型及占比，见表1，人员的行走平均速度，见表2。

4 模拟结果分析

4.1 疏散人员数量分析

疏散人数为1000人时，疏散总时间为196.8s；疏散人数为1500人时，疏散总时间为227.3s；疏散人数为2000人时，疏散总时间为267.0s。可以看出，车站内人员越多，疏散时间越长。当人数增加到2000人时，模拟疏散时间为267.0s，考虑人群反应时间60s，总的疏散时间为327s，满足GB/T 33668-2017《地铁安全疏散规范》要求（360s），基本满足地铁车站允许疏散时间（360s），但已经接近允许的疏散时间。因此，当人员数量超过2000人时，车站管理部门应主动控制进入车站的人数，并通知相关工作人员进入疏散准备状态。如果无法控制人员数量，应制定针对大客流的疏散应急预案，通过优化疏散路径、完善标识引导、设置现场疏散指挥等方法，降低疏散时间。

4.2 疏散过程分析

以车站内总人数为1500人的情况为例，进行疏散过程分析，笔者把疏散过程划分为3个部分：从站台层到站厅层付费区；从站厅层付费区到非付费区；从非付费区到安全出口。

（1）站台层到站厅层付费区。

站台上的人员通过连接站台层和站厅层的楼梯疏散到站厅层付费区内，共有3处楼梯可供疏散。此次模拟中，通过站台左侧楼梯疏散355人，用时199s，通过站台中央楼梯疏散290人，用时163.4s，通过站台右侧楼梯疏散355人，用时200.9s。疏散开始后，人群迅速向楼梯口移动，在15s后出现了明显的人员聚集，楼梯口拥堵时间约120s。图1为站台层人数随时间的变化趋势，可以看出人数几乎匀速下降，结合3D结果分析发现，原因在于影响站台层人员数量的主要因素是楼梯口宽度。

（2）站厅层付费区到非付费区。

人群到达站厅层付费区后，则需要经过自动检票闸机通往站厅层非付费区，该车站共设有22部闸机，每部宽度为550mm，紧急情况下，闸机将全部打开以保证安全疏散通道畅通。

图1 站台层人数随时间变化情况Fig.1 Number of occupants on platform floor over time

图2为站厅层付费区人数随时间的变化趋势，可以看出，闸机通行速率快，滞留人数下降明显，到39s后由于站台层人员大量进入，付费区人数出现缓慢上升的趋势，但并未出现人员快速积累的情况，闸机通行速率与连接楼梯通行速率基本相当，付费区未出现明显人员拥堵。

图2 站厅层付费区人数随时间变化情况Fig.2 Number of occupants on station hall paid area over time

（3）站厅层非付费区到安全出口。

表3为首个人到达出口和最后一个人离开出口的时刻、各个出口的总人数以及平均通行速率。可以看出，3号出口和4号出口的总疏散人数相当，使用率高，1号出口和2号出口的疏散总人数相对较少，使用率较低，尤其是2号出口在疏散开始42s后，再没有人员通过，被使用的时间最短。这是由于通往3号出口的路径和通往4号出口的路径平均行走路径相对较长，结合众多有关紧急情况下人员疏散行为的研究结果，得出在紧急情况下，人们更倾向于离自己较近的出口，这就导致了3、4号出口使用率高，此现象与真实情况较为相符。在通过速率方面，四个出口均未出现拥堵现象，四个出口的宽度一致，受到使用人数的影响，1、2号出口的通过率较低，疏散开始50s后，通过速率维持在每秒1至2人。

表3 各出口使用情况Tab.3 Service condition of exits

5 结论

经过对该车站的实地调研以及计算机仿真模拟，得出以下结论及建议：

（1）该车站目前的设置和疏散路径下的疏散预警点为2000人，车站管理部门应主动控制进入车站的人数。如果无法控制人员数量，应制定针对大客流的疏散应急预案，通过优化疏散路径、完善标识引导、设置现场疏散指挥等方法，降低疏散时间。

（2）疏散瓶颈出现在站台层疏散楼梯处，拥堵时间约为120s，且站台层人数越多，拥堵时间越长。若车站有紧急情况发生，应尽量采取过站不停车的方式，减少站台层人员数量。若必须疏散车上乘客，则有必要做好现场指挥工作，稳定乘客情绪，消除恐慌，保证有序疏散，避免踩踏事故的发生。

（3）站厅层闸机数量的确定应结合连接楼梯的通行速率。若闸机数量过少，导致闸机处通行速率缓慢，小于连接楼梯的疏散速率，将会出现人员在站厅层付费区内快速积累，并在闸机处形成疏散瓶颈，延长疏散时间。