基于情景演变和突变级数的海底隧道火灾应急资源评价

陈明仙, 沈斐敏

(1. 福州大学土木工程学院， 福建 福州 350116；2. 福建船政交通职业学院安全技术与环境工程系, 福建 福州 350007)

基于情景演变和突变级数的海底隧道火灾应急资源评价

陈明仙1, 2, 沈斐敏1

(1. 福州大学土木工程学院， 福建 福州 350116；2. 福建船政交通职业学院安全技术与环境工程系, 福建 福州 350007)

为了研究海底隧道火灾情景应急资源评价问题， 以翔安海底隧道为例， 基于隧道火灾情景演变机理与流程分析， 建立火灾事故情景演变分析模型. 选择特征情景演变路径并抽取关键情景, 构建关键情景应急资源评价指标体系， 确立模型方法与步骤， 建立基于突变级数的海底隧道火灾情景应急资源评价模型. 最后， 以客车火灾事故为例， 对模型进行验证应用， 为海底隧道火灾应急资源评价提供一种新方法.

海底隧道； 火灾； 情景演变； 突变级数； 应急资源; 评价模型

0 引言

海底隧道的建设解决了跨越海峡的运输问题， 为社会生产生活提供了极大的便利. 火灾是海底隧道运营的主要风险之一， 具有突发性且演变过程复杂多变， 可能造成大量的人员伤亡和财产损失. 由于海底隧道具有地下工程的属性、 跨海的地理特性， 承灾能力较一般山岭隧道更弱， 对火灾事故应急提出了更高的要求. 如1996年、 2008年英法海底隧道都发生了造成运营中断时间超过6个月的火灾事故， 1979年日本大阪隧道发生造成7人死亡、 174辆车焚毁的重大事故. 在此类事故中， 应急资源的有效性、 满足性对于降低事故后果有着重要作用， 而传统的“预测-应对”范式下应急工作主要基于确定的静态事故， 难以对火灾演变过程中的应急资源状态进行动态评价. 如何针对火灾事故不同情景进行合理的评价， 进而进行应急资源满足度分级与优化已成为各界关注的课题.

针对海底隧道应急资源及评价相关问题， 国内外学者进行了探索性的研究， 并取得了一些成果. 王少飞等[1]在运营期水下隧道事故分析基础上， 进行应急事件分类及等级的确定， 并确立隧道突发事件预警等级；白云等[2]在对公路隧道应急能力影响因素分析的基础上, 构建评价指标体系， 综合运用层次分析法与模糊综合评价方法进行应急资源与能力的评价； 舒其林[3]研究了非常规突发事件应急决策的“情景-应对”决策模式及决策方案生成方法、 应急物资需求分级和区域应急物资储备体系及调度决策方法； 张玲等[4]在分析灾害发生的不确定因素基础上， 建立基于情景的应急资源布局两阶段数学规划模型， 解决针对自然灾害的应急资源布局问题.

分析当前的研究成果， 主要针对灾害应急资源布局、 能力评价和调度决策等方面， 而对于海底隧道情景演变过程情景链上关键情景的动态应急资源评价较少. 本文在现有研究的基础上， 以厦门翔安海底隧道为例， 针对海底隧道火灾事故应急特点， 分析基于情景演变过程关键情景的应急动态， 结合突变理论的方法对情景应急资源的需求与满足度进行评价分级.

1 海底隧道火灾情景演变及动态应急资源评价

厦门翔安海底隧道是中国大陆第一条海底隧道， 工程全长8.695 km， 其中海底隧道长6.05 km， 设计行车速度80 km·h-1， 双向6车道， 采用三孔隧道形式穿越海域， 装备先进的火灾预警与应急系统， 设置17个应急通道[5].

1.1 海底隧道火灾情景演变

情景是对事件发展途径及态势的描述， 包括发展态势确认、 特性及可能性描述和发展路径的描述. 海底隧道火灾事故发生后， 在事故规律和外部干扰内外因素作用下向前演进， 存在着转化、 蔓延和耦合等多种演化途径和方式[6]. 以厦门翔安海底隧道为例， 在火灾事故的演变过程中， 在确定的火灾初始情景下， 中间情景和结束情景因突发事件的演变会受到多种影响因素的干扰而存在多种演变路径. 中间情景在演变过程中， 在火灾事故自身发展机制作用和外部应急干扰下， 情景可往好(乐观)和坏(悲观)两个方向发展， 经过若干关键中间情景的演变， 直至到达结束情景而完成演变. 以合理确定各情景的演变态势为基本原则， 结合火灾事故发生发展的机理和规律， 考虑、 分析其已有的应急资源、 应急预案和演练情况， 运用已有情景案例的分析、 安全系统分析和规则推理， 建立情景演变分析模型， 详见图1所示[7-11].

图1 海底隧道火灾事故情景演变模型

通过演变模型可以看出， 海底隧道火灾事故情景演变有多种路径， 其中： 虚横线表示所有处置目标都按决策主体的预期实现， 代表了情景演变中最乐观情景演变线路， 其时间最短； 而纵向折线则表示所有处置目标都未能按照决策主体的预期实现， 代表了情景演变中的最悲观情景演变线路， 其时间最长[6].

1.2 海底隧道火灾情景应急资源评价

海底隧道火灾通过各情景链的方式构成了事故演变过程， 其不同情景对于应急资源的需求程度是不一致的. 在火灾情景演变过程中， 关键情景应急需求与应急资源的矛盾会促使火灾往悲观趋势演变. 因此， 可通过对关键情景应急资源需求的满足度评价， 找出该关键情景往乐观趋势演变所需应急资源的不足， 提升应急能力， 从而降低灾害损失后果. 如图1中的海底隧道火灾最悲观情景演变路线中， 以情景13(火灾初期未扑灭)、情景19(继续燃烧)、情景21(延烧)、情景23(控制火情)为关键情景， 在应急资源评价时可选择情景13、 19、 21、 23应急需求满足度进行评价， 并提出对应的应急优化策略， 降低灾害损失， 其过程如图2所示.

图2 海底隧道火灾情景应急资源评价与优化过程

2 资源评价模型的构建

突变级数法是一种基于突变理论和模糊数学理论的综合评价方法， 基于落在分叉集内控制变量的取值会使系统状态发生突变的性质来建立评价模型. 其优点是考虑了指标间的相对重要度， 但指标无须赋权， 减少主观性又保证了科学合理[12].

在海底隧道应急资源评价模型构建时， 根据海底隧道火灾事故情景演变模型， 可得出情景演变路径， 针对情景演变过程中火灾应急系统的相关因素， 确定目标层、 准则层和底层指标层次结构， 选择合理的各分级指标， 构建海底隧道火灾事故情景应急资源评价的指标体系. 根据选定的演变路径， 建立情景链， 抽取关键情景， 考虑选择隧道的应急资源状况， 综合运用德尔菲法和客观赋值法建立数据矩阵. 基于量纲标准化和离散化的指标数据， 构造区分矩阵， 运用突变系统的数学模型进行归一化计算， 采用“非互补”或“互补”的原则， 计算各层次的突变隶属函数值， 确定突变级数值， 对照区分矩阵， 得出演变路径中的各情景的应急资源评价分级[13].

2.1 指标体系构建

海底隧道火灾应急资源的指标体系在火灾应急资源需求分析的基础上， 构建情景演变状态下的火灾情景应急资源的指标体系是分级评价的前提， 既要体现海底隧道火灾情景演变对资源的全面需求， 同时又要避免过多弱相关因素造成指标体系繁杂的影响. 由于目前对于如何构建尚无确定的方法与观点， 本文结合《中华人民共和国突发事件应对法》[14]、 《国家突发公共事件应急预案》[15]和《公路隧道设计规范》[16]等法律法规的要求， 遵循综合、 层次、 科学和现实等基本原则， 考虑海底隧道火灾情景演变的特性和突变级数评价对指标的要求， 在参考前人研究成果的基础上， 确立三级指标体系, 如表1所示.

表1 海底隧道火灾情景应急资源评价指标体系

2.2 指标数据获取与量纲标准化处理

根据选取的火灾演变路径关键情景， 对照应急资源的实际状况对部分指标进行专家打分， 获取原始数据. 原始数据存在量纲及数量级大小的不同， 为排除由于量纲及数量级不同造成的影响， 采用极差量纲标准化法进行量纲标准化处理.

2.3 构造区分矩阵

根据应急资源评价决策区分需求， 采用等距离划分法将连续型数据化为4 个等级， 构造各准则层信息系统的区分矩阵， 即约简决策表， 如表2所示[17].

表2 简约决策表

2.4 确定突变系统模型[12-14]

突变理论的研究对象是系统的势函数. 势函数通过系统的控制变量u与状态变量x描述系统行为， 即V=V(x,u) . 突变理论把状态曲面的奇点集映射到控制空间， 得到状态变量在控制空间的轨迹—分叉集. 处于分叉集中的控制变量值会使势函数发生突变， 即从一种质态跳跃到另一种质态. 突变系统类型一共有7个， 最常见的有4个， 即折叠突变系统、 尖点突变系统、 燕尾突变系统和蝴蝶突变系统， 如表3所示.

表3 常用突变模型及归一公式

根据已确定的评价指标体系， 结合表3所列的突变系统， 以评价指标为控制变量选择突变系统. 当上层指标由2、 3、 4个下层指标构成时， 分别视为尖点、 燕尾和蝴蝶突变系统， 依据指标的重要程度由大到小排列指标.

2.5 运用突变模型计算隶属函数值

结合对应的突变模型及归一公式， 进行综合量化运算. 根据突变级数法的“互补”和“非互补”原则确定隶属函数值， 如果评价因子能形成明显的相互关联作用， 应取各控制因子的平均值来表征系统的突变状态， 否则取各控制因子的最小值， 从而最终确定评价目标的突变状态值， 即总隶属函数值[13].

2.6 评价分级

根据计算的总隶属函数值， 对照前述所构造的区分矩阵， 确立每个火灾情景下的应急资源所在区间， 得出评价结果， 制定对应的应急资源决策措施.

3 应用案例

翔安海底隧道岛内往翔安方向3.5km处12m长大型客车刹车盘部位摩擦起火， 车上乘客16人， 配备灭火器2个. 针对该事故， 运用基于情景演变和突变级数的海底隧道应急资源评价模型进行评价.

1)数据获取与标准化. 根据翔安海底隧道的自身硬件和软件现状[5]， 分析隧道周边联动消防力量及可用资源， 对指标体系进行赋值，C4-C9等动态数据取值参考翔安隧道火灾应急演练监测参数， 对于综合指标进行专家评分. 数据如表4所示.

表4 指标数据汇总表

2)运用突变级数模型评价. 对数据进行极差标准化， 并运用归一公式行综合量化运算， 运用突变级数“互补”和“非互补”原则确定隶属函数值， 得到隶属函数值及评价区间, 如表5所示.

3)评价结果分析. 通过表5可以得到， 对于情景13评价为“基本满足”， 情景19、 21、 23评价均为“满足”. 对评价对象的特性及应急资源进行分析可知， 翔安海底隧道硬件条件配置充足， 且与周边消防及其他应急机构的计划与演练比较到位， 所以对于火灾初期的应急资源略为薄弱， 而火灾事故演变中后期的外部资源投入可以得到保证， 能够满足火灾事故的需求.

对于海底隧道火灾事故应急资源保障方面， 应该充分保证火灾初期的专业人员投入， 缩短人员到达现场时间， 加大人员演练与投入， 将火灾扑灭在萌芽状态， 降低人员伤亡， 保证海底隧道安全.

表5评价结果

4 结语

以火灾情景演变应急资源评价需求为切入点， 分析了海底隧道火灾情景演变过程并构建了演变模型， 选取特征路径的关键情景， 建立评价指标体系， 基于突变级数基础理论构建海底隧道应急资源评价突变评价模型， 实现对关键情景应急资源分级， 为应急资源保障提供决策参考. 以厦门翔安海底隧道客车火灾为例， 进行了实例应用分析， 为海底隧道火灾应急资源评价提供了一种简要、 实用的模型， 为优化应急决策提供参考.

应急资源评价指标受各种动态因素影响， 在后续的研究中， 将对指标及其内涵进行细化和修正， 进一步完善模型， 使其能够更加精确反映应急资源保障状况.

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(编辑： 蒋培玉)

Emergency resource evaluation of subsea tunnel fire based on scenario evolvement and catastrophe progression

CHEN Mingxian1, 2, SHEN Feimin1

(1.College of Civil Engineering, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350116, China; 2. Department of Safety and Environmental Engineering, Fujian Chuanzheng Communications College, Fuzhou, Fujian 350007, China)

To study subsea tunnel scenario emergency resource evaluation, taking Xiang’an subsea tunnel for example, the fire scenario evolvement net model for subsea tunnel was built based on scenario evolvement mechanism and procedure analysis. The key scenario of evolvement was chosen. Meanwhile, evaluation index system was constructed. The model method and step was established. The evaluation model based on catastrophe progression was built. Finally, the model was used in bus fire to be a case study which provide a new method for subsea tunnel fire emergency resource evaluation.

subsea tunnel； fire； scenario evolvement； catastrophe progression； emergency resource; evaluation model

2015-05-09

陈明仙(1983-)， 讲师， 博士研究生， 主要从事隧道安全与监控方面的研究. cmxfzu@163.com

福建交通运输科技发展项目[201441]

10.7631/issn.1000-2243.2015.06.0869

1000-2243(2015)06-0869-06

X92

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