【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应急疏散，特别是涉及一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法及相关装置。
技术介绍
1、城市轨道交通凭借其快速、便捷、环保、运量大等特点，已成为当今缓解城市交通压力的重要交通基础设施。而地铁枢纽站多建于地下，内部结构复杂，且空间相对密闭、客流量大，人员密集。一旦发生火灾，容易引发群死群伤的重大事故及造成巨大的经济损失。由于地铁站火灾属于突发事件，且地铁枢纽站出入口多，导致火情探测和人员安全疏散困难。因此，在火灾发生前应制定相应的疏散预案，并对人员疏散过程进行预案模拟演习，以保证突发火灾时不同火灾场景人员疏散路径的及时调整，是重要而必要的。
2、tsukahara m等提出了一种地铁站火灾环境下新的疏散路线，研究发现与烟雾扩散方向相反的向下疏散路线更有利于安全疏散。li d c等通过对地铁站火灾疏散情况研究，提出可以打开闸门和格子门及其他方法减少人员疏散时间。jin b等分析多危险节点失效下地铁行人疏散情况，提出了能够使疏散时间和人群密度均达到中等水平的三种策略。zhang n等通过pyrosim和pathfinder进行地铁站火灾人员疏散模拟，发现优化空间布局后的地铁站能够保证火灾工况下站内人员的安全疏散。zhang l等考虑行人与交通的复杂相互作用，提出一种适用于地铁站高峰时间行人疏散的路径规划策略，能够显著提高疏散效率。cai z等研究发现行人密度、行人到出口的距离和出口宽度是地铁站疏散时行人出口选择的主要影响因素。li z等基于pathfinder对地铁站人员疏散过程进行模拟仿真，发现该地铁站楼梯
3、现有的地铁站火灾人员疏散办法和相关装置大多是当地铁站火灾发生后获取站内火灾实时信息并模拟预测火情信息，利用火情信息确定人员危险行进区域，以此制定人员应急疏散路线并引导人员安全疏散。但这种方式无法在火灾发生后极短时间内及时地规划好疏散路线并广而告之，地铁站工作人员短时间内难以熟悉疏散方案做出安全有效地引导。还有部分装置是借助各类算法和模型，基于人员出口选择概率和移动概率，确定人群疏散方案。但这种方式没有有效兼顾地铁站火灾的动态发展过程和火灾过程中产物对人员疏散的影响。
4、并且，现有疏散方案主要集中于通用的疏散模型，该类模型求解的最终结果多为最短几何长度路径。针对人员疏散的最短几何长度路径进行搜索，并未考虑应急疏散过程中人员行为的特性，容易出现人员拥堵、滞留等情况。另外，该类模型并没有结合特定场所及突发事件情况（如地铁站厅层和站台层火灾），针对性较弱，无法兼顾应用环境变化对于人员疏散所造成的影响。因此导致制定出的疏散方案并不适用于地铁枢纽站的人员疏散。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法及相关装置，通过模拟不同类型地铁站在地铁站内不同火灾发生场景下的火灾情况，并根据疏散节点的瓶颈时间对地铁站不同火灾发生场景下的人员疏散路径进行多轮动态调整，延长了人员可用安全疏散时间，保障了人员的安全疏散。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，包括：
4、模拟不同类型地铁站在地铁站内不同火灾发生场景下的火灾情况；
5、根据每一火灾情况中包括的火源位置、所有疏散节点位置和行人位置，利用蚁群算法确定不同疏散区域的人员疏散最短路径，其中，疏散区域包括从站台层到站厅层的疏散区域、站厅层内的疏散区域以及从站厅层到地面出口的疏散区域，疏散节点包括从站台层到站厅层的所有第一疏散口、站厅层内的所有第二疏散口以及从站厅层到地面出口的所有第三疏散口；
6、获取所有疏散节点位置处的火情数据；
7、根据每一所述火情数据和人体危险临界值，确定对应火灾场景下每一疏散节点的瓶颈时间；
8、判断当前的每一所述人员疏散最短路径中瓶颈时间最小的疏散节点的瓶颈时间，是否小于除第一疏散节点之外同类型的其他疏散节点的瓶颈时间，得到判断结果，其中，所述第一疏散节点为当前的每一所述人员疏散最短路径中所有的疏散节点；
9、当所述判断结果为否时，将当前的每一所述人员疏散最短路径作为最终的疏散路径；
10、当所述判断结果为是时，剔除当前的每一所述人员疏散最短路径中瓶颈时间最小的疏散节点，得到剔除后疏散节点；
11、根据所述火源位置、剔除后疏散节点的位置和所述行人位置，利用蚁群算法重新确定不同疏散区域的人员疏散最短路径，并返回步骤“判断每一所述人员疏散最短路径中瓶颈时间最小的疏散节点的瓶颈时间，是否小于除第一疏散节点之外其他疏散节点的瓶颈时间，得到判断结果”。
12、可选地，模拟不同类型地铁站在地铁站内不同火灾发生场景下的火灾情况，具体包括：
13、根据地铁站的不同类型建筑物结构，构建不同的建筑物几何模型；
14、根据每一所述建筑物几何模型和不同火灾发生场景，构建不同场景的火灾仿真模型，其中，火灾发生场景包括站台层端部火灾、站厅层端部火灾、站台层中部火灾和站厅层中部火灾；
15、根据火源参数、环境参数和传感器监测参数，利用每一所述火灾仿真模型模拟火灾情况，其中，所述火源参数包括火源位置、火源热释放速率和增长系数，所述环境参数包括未发生火灾情况下的初始空气流动速度、初始温度和初始能见度，所述传感器监测参数包括温度、能见度和一氧化碳浓度。
16、可选地，利用蚁群算法确定不同疏散区域的人员疏散最短路径，具体包括：
17、在传统蚁群算法中信息素更新策略的基础上，降低信息素挥发因子的数值，同时设定所述信息素挥发因子的最小值，得到改进的信息素挥发因子；
18、将传统蚁群算法中恒定的信息素强度，改进为随时间变化的信息素强度，得到改进的信息素强度；
19、根据所述改进的信息素挥发因子和所述改进的信息素强度，确定改进的蚁群算法；
20、根据所述改进的蚁群算法确定不同疏散区域的人员疏散最短路径。
21、可选地，所述改进的信息素挥发因子的表达式和所述改进的信息素强度的表达式，分别为：
22、；
23、；
24、其中，为所述改进的信息素挥发因子，为传统蚁群算法中的信息素挥发因子，为的最小值，为改进的信息素强度，q表示信息素总量，为当前迭代次数，为最大迭代次数。
25、可选地，所述火情数据包括温度随时间的变化、能见度随时间的变化和一氧化碳浓度随时间的变化；所述人体危险临界值包括人体危险临界温度设定值、人体危险临界能见度设定值和人体危险临界一氧化碳浓度设定值；根据每一所述火情数据和人体危险临界值，确定对应火灾场景下每一疏散节点的瓶颈时间，具体包括：
26、根据所述温度随时间的变化，确定温度首次超过人体危险临界温度设定值的第一时间；
27、根据所述能见度随时间的变化，确定能见度首次超过人体危险临界能见度设定值本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，模拟不同类型地铁站在地铁站内不同火灾发生场景下的火灾情况，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，利用蚁群算法确定不同疏散区域的人员疏散最短路径，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，所述改进的信息素挥发因子的表达式和所述改进的信息素强度的表达式，分别为：
5.根据权利要求1所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，所述火情数据包括温度随时间的变化、能见度随时间的变化和一氧化碳浓度随时间的变化；所述人体危险临界值包括人体危险临界温度设定值、人体危险临界能见度设定值和人体危险临界一氧化碳浓度设定值；根据每一所述火情数据和人体危险临界值，确定对应火灾场景下每一疏散节点的瓶颈时间，具体包括：
6.一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划系统，其特征在于，所述系统包
7.根据权利要求6所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划系统，其特征在于，所述火灾仿真模拟模块具体包括：
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法的步骤。
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，模拟不同类型地铁站在地铁站内不同火灾发生场景下的火灾情况，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，利用蚁群算法确定不同疏散区域的人员疏散最短路径，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，所述改进的信息素挥发因子的表达式和所述改进的信息素强度的表达式，分别为：
5.根据权利要求1所述的一种基于地铁站火灾的人员疏散路径规划方法，其特征在于，所述火情数据包括温度随时间的变化、能见度随时间的变化和一氧化碳浓度随时间的变化；所述人体危险临界值...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。