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四层超市人员安全疏散过程模拟及分析文献综述

 2020-05-11 11:05  

随着经济和文化的发展,人员消费水平的提高和精神陶冶的需要,各种相应的公共场所也日益发展起来,建筑规模越来越大,功能越来越复杂,结构形式的个性化以及新的建筑形式的出现,而传统的指令性设计规范通常是难以达到安全性与经济性的合理匹配,如何提高建筑物自身的消防安全,降低建筑物的着火概率以及当建筑物一旦起火时如何使人员从着火建筑物内安全疏散到安全区域是现在以及将来要面临的一个重要问题,为了应对发展所需,对建筑物进行性能化设计以及一定的风险评估是必要的。其中性能化防火设计最初由英国和日本在20世纪80年代中期提出的,它是建立在火灾科学与消防工程学基础上的以某一安全为设计目标,基于综合安全性能分析和评估的一种工程方法与应用技术,根据我国性能化设计现状大概分为确定性能化设计内容、确定性能化设计的安全目标、确定设计方案的性能指标、设计方案的安全性评估、编写性能化设计报告、专家评议、深化设计七个步骤,其目的就是改进现行防火设计方法中存在的问题,保证建筑物需要满足的防火安全水平的前提下,更合理的配置各防火子系统以达到设计的合理性。性能化设计具有设计方案更加合理,能有效保证建筑设计达到预期的防火安全目标;设计方法更加灵活,有利于充分发挥设计人员的才能和创造能力;可以在保证相同火灾安全的基础上减低建筑成本;有利于新技术、新材料、新产品的开发、推广和应用;有利于设计规范和标准的国际化等优点。而风险评估采用系统科学的理论与方法,对系统安全性进行预测和分析-辨识危险,先定性、后定量认识危险,寻求最佳的对策,控制事故达到系统安全的目的,是可以更加客观、准确地认识火灾的危险性,为人们预防火灾、控制火灾和扑救火灾提供依据和支持,也为建筑物性能化防火设计及提供依据、为保险行业制定合理的保险费率提供科学依据、为性能化设计规范和相关安全法规制度的制定做准备。

火灾的发生、发展与造成的损失具有不确定性,但又有一定的规律遵循,因此在选用火灾模拟时要结合确定性模型和随机性模型进行研究,通常所用的火灾模型包括有区域模型、场模型、网络模型以及三者结合而成的复合模型。而人员疏散模型按照不同的标准有四种分类,按照疏散模型应用特征分为优化模型、模拟类模型和风险评估模型;按照建筑中人员特征表示方法的不同分为个体分析模型和群体分析模型;按照模型中人员的行为决定方法分为无行为准则模型、函数模拟行为模型、复杂行为模型、基于行为准则的模型和基于人工智能的模型;按照模型物理空间的模化方法将人员疏散模型分为精糙网络模型、精细网络模型和连续性模型。在建筑设计中,要对人员安全疏散进行设计,就必须认真分析建筑物的特定功能、人员类型和人员荷载,并对火灾紧急逃生时的人员疏散情景进行模拟和分析,对建筑物的疏散宽度、疏散出口灯指标进行定量考察。在设计时可以通过疏散模型,对人员安全区域所需要的时间进行模拟和计算。以此来判定该建筑是否适合使用该疏散设计方案,并分析模拟的结果,搞清楚人员疏散过程中可能出现的滞留点的位置,以此为依据来对人员疏散方案进行有效的调整,可以采取增加建筑空间设计的实用性和自由度,也可以使消防性能化设计的需求得到满足。而人员安全疏散指的是在火灾烟气为达到危害人员生命的状态之前,将建筑物内的所有人员安全的疏散到安全区域的行动。人员能否安全疏散主要取决于两个特征时间,一是火灾发展到对人构成危险所需的时间即安全疏散时间(Available Safety Egress Time,ASET),二是人员疏散到达安全区域所需要的时间即所需安全疏散时间(RSET),在此过程中,保证人员安全疏散的关键时间是所有人员疏散完毕所需的时间必须大于火灾发展到危险状态的时间即:ASETgt;RSET。

可用安全疏散时间ASET

《建筑性能化防火设计通则》(中华人民共和国公安部行业标准GA)规定:

当人员无法疏散、需要待在建筑内等待消防队员前来营救时还要满足:

ASET包括起火到探测到火灾并给出报警时间和从发出报警到火灾对人构成危险的时间:

必须疏散时间RSET

REST包括从灾害发生到发出报警的”探测报警时间”、从发出报警到人员开始疏散的”预作用时间”和从人员开始疏散到达安全区的”人员运动时间”。其中探测报警时间与建筑物报警系统有关,预作用时间主要依靠对人员行为反应的研究进行推测,研究表明预作用时间不能当成常数,二是服从一定分布,而人员运动过程所需要的时间可以通过理论计算获得。

人员运动过程量化计算可归结为三个基本特征量,分别为密度()、流量()和速度()。密度是指单位走道面积中的人数;流量特指在单位时间内经过某一特定点的人数;速度是指人在单位时间内步行速度。三个基本特征与通道宽度()可表述为:

在计算人员疏散过程方法时是采用”水力模型”即把人看成一个整体,不考虑人与人、人与环境的相互作用对个体移动速度的影响。主要经验公式有

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