高速公路氯气泄漏应急救援最佳路径确定

张 鹏 易 俊,2,3 李碧曦 彭先艳

(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院， 重庆 401331;3. 重庆工程职业技术学院， 重庆 400037； 4. 福州大学环境与资源学院， 福州 350116)

高速公路氯气泄漏应急救援最佳路径确定

张 鹏1易 俊1,2,3李碧曦1彭先艳4

(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院， 重庆 401331;3. 重庆工程职业技术学院， 重庆 400037； 4. 福州大学环境与资源学院， 福州 350116)

分析高速公路交通流量变化的特点，运用Fluent软件分析氯气泄漏扩散情况。考虑道路长度、道路交通阻抗、道路良好性及氯气扩散等因素，借助Matlab软件运用蚁群算法分析氯气泄漏后的最优救援路径。

高速公路； 氯气泄漏； 应急救援路径； 蚁群算法

氯气具有强刺激性和腐蚀性，一旦泄漏容易导致人员中毒，甚至引发燃爆和环境污染危害[1-2]。高速公路通常处于半封闭状态，来往车辆车速较快，且为单向行驶。当高速公路上发生氯气泄漏事故时，路上车辆容易拥堵，救援车辆很难及时赶到现场，往往导致严重后果。2005年发生在京沪高速公路上的一起氯气泄漏事故中，29人死亡，1万多名村民紧急转移，直接经济损失达人民币1 700万元[3]。当高速公路上发生氯气泄漏事故时，及时到达事故现场展开救援，可以在一定程度上减少人员伤亡和财产损失。为了能够迅速反应，选取最优救援路线、以最快的速度到现场施救，有必要对最佳救援路径的确定进行模拟研究，用科学的理论来指导救援。本次研究将结合高速公路上氯气泄漏的特点，分析氯气泄漏后的高速公路各条路径的交通变化情况，利用Matlab软件实现蚁群算法改进，寻找事故救援的最优路径，为事故救援人员提供帮助。

1 救援路径的理论分析

1.1 道路优劣性判定

救援时道路的优劣主要表现为道路的长短、道路的交通阻抗大小、道路的良好性。这几方面决定道路优劣的同时，直接影响了事故发生后，应急救援乃至疏散的时效性。道路长短作为优劣性判定的因素之一，直接影响救援时间。道路的交通阻抗是用来描述车辆沿路段行驶过程中所遇阻力大小的物理量，反映了车辆通过路段的通畅程度。

事故发生后，道路顺畅与否直接影响救援队伍到达救援区域的时间。根据美国联邦公路局的BPR函数模型，结合我国道路交通的实际情况，用每小时通行车辆的标准当量数表示等效通行能力，计算道路的交通阻抗[4]:

(1)

式中：t—— 事故状态下道路的交通阻抗，h；

q—— 事故状态下路段的通行量，pcu/h；

c—— 路段的实际通行能力，pcu/h；

t0—— 自由通行状态下道路的交通阻抗。

实际通行能力通过交通阻抗和交通波来判断。当路段发生交通事故时，靠近事故区域的车辆行驶速度减慢，表现为车流量下降，而远离事故发生点的车流状态此时并未因此发生变化。假设在发生事故之前车流量稳定，则在车流量开始降低的地方抽象出一个临界面，随着时间推移该临界面向后传播，使后续车流量逐渐降低，表现为像波一样传递开来。因而，实际交通阻抗非恒定值，阻抗由小变大。研究中忽略了交通波的干扰，即忽略交通阻抗的以下变化过程：一是事故在高速公路发生后，高速公路事故发生点离救援点普遍较远；二是交通波从事故发生点传遍所有车辆，达到一个稳定的最小通行量时对应的阻抗最大。假定在交通波传播过程中救援作业并未发生，此时的阻抗即为最大阻抗值，因此运用最大阻抗进行计算。

道路的良好性由道路等级来判定。如果技术指标不同、等级不同，则路况不同。在实施救援时，道路优良路段可缩短救援时间。为了便于计算，采取5分制对公路进行赋值，即高速公路等级为5分，一级公路等级为4分，二级公路等级为3分，三级公路等级为2分，四级公路等级为1分。结合道路等级,实现道路良好性附带的道路等效路长的计算。

1.2 高速公路氯气泄漏危险区域判定

高速公路氯气泄漏的特点为救援难度大、危害性大、处理难度大。事故发生后，由于高速公路封闭、出入口固定、行驶车辆速度快。发生氯气泄漏事故后，后续车辆不断流入、积压，导致交通中断，严重时甚至造成车辆连环相撞等事故。

氯气的扩散性很强，容易对周边的环境和人员造成巨大的伤害，氯气泄漏的危害性与氯气的泄漏量、人员的接触时间有关。氯气的毒性与其浓度及泄漏时间相关，氯气发生泄漏的前30 min为危险化学品泄漏事故初期。根据氯气泄漏的伤害范围，将影响区域划分为致死区、重伤区、轻伤区、吸入反应区。图1所示为氯气泄漏60 min的影响区域示意图。

图1 氯气泄漏60 min的影响区域示意图

图1中致死区、重伤区、轻伤区对应的曲线分别为氯气泄漏60 min的LCt50等浓度曲线、ICt50等浓度曲线、PCt50等浓度曲线。在风向稳定的情况下，可将PCt50等浓度曲线作为紧急疏散临界区域[5]。

救援队伍赶赴现场后到达紧急疏散临界区域，即轻伤区的边界位置，展开相应的救援行动。运用软件对氯气泄漏进行模拟，结合影响区域划分，从起点到事故发生点的距离转化为从起点到紧急疏散临界区。

1.3 最优状态救援路径选择

通过道路的优劣性判定以及高速公路氯气泄漏危险区域判定，综合寻找事故状态下的应急救援路径。当泄漏事故发生后，道路通行状况发生了变化。道路优劣性不能简单地以路段长度来判断，而是应该根据影响路径选择的综合指标进行判断。在此，建立了道路优选体系,从道路长度、道路的交通阻抗、道路良好性、氯气浓度这4个方面对道路的优劣性进行判定。根据综合评价结果确定道路的最优路径，并通过蚁群算法实现。

2 基于蚁群算法的应急救援路径确定

最优路径的信息素不断增多，最终形成一条统一的路径，即为最优路径。蚁群算法的关键步骤是蚂蚁的移动、信息素的释放及信息素的更新。假设在救援起始点S处，蚂蚁从S点出发，按照蚁群算法的选择策略，从和S连接的路径集合中，选取一条路径；然后再从该路径的另一节点a出发，从和a点相连路径的集合中选择另一路径；以此类推，直到蚂蚁搜索到终点T，于是得到一个从起点S到终点T的解。

应用应急救援蚁群算法进行应急救援路径选择时，考虑了路段长度、道路良好性、氯气浓度、路段交通阻抗的综合影响。根据氯气浓度将泄漏事故区域分为致死区、重伤区、轻伤区，救援车辆需要从救援点到达轻伤区，即紧急疏散临界区。 除此之外，将道路优劣性的3个因素一同引入蚂蚁算法的转移概率公式中：

(2)

式中：Dit(t)—— 转移概率，%；

dij—— 路段长度，km；

dzk—— 交通阻抗所带来的延误距离，km；

ddl—— 道路良好性附带道路等效路长，km。

结合式(1)，得：

式中，p为路段良好性分值。

在实现运用蚁群算法进行路径的选择时，首先确定蚂蚁数目m、最大迭代次数NCmax、信息素启发因子α、期望启发因子β、信息素挥发因子p、信息素的初始值τij等，其余步骤按照蚁群算法进行。

3 实例分析

3.1 交通路网道路优劣性

图2所示三明至福州路段高速公路网中，主线在福州境内为青口至竹岐路段，总长约为36 km，设计为双向四车道，设计时速为80 km。为了计算方便，在此忽略了道路本身的曲折性，将道路的曲折性折算成对应的距离。根据高速公路网可得每个节点的路段长度，查阅交通监控可知当天各路段事故前后的交通流量。表1所示为三福高速路网各路段通行能力。根据式(1)可计算出事故状态下的交通阻抗。据此可知路段长度、交通阻抗所带来的延误距离、道路良好性附带道路等效路长。

图2 三明至福州路段高速公路网

为了简化Matlab编程，在此用数字表示其中主要相关地名。其中青口为1，南屿为2，上街为3，竹岐为4，林蒲互通为5，湾边立交桥为6，橘园洲大桥7，永丰枢纽8，S203入口为9，X117入口为10，S202入口为11，X114入口为12，X113入口为13，份洲立交桥为14。

3.2 氯气泄漏模拟

三福高速公路的应急救援点在青口，当竹岐与X113的入口处发生氯罐车侧翻事故。氯罐车载有1 t的氯气，氯气泄漏速度为0.3 kgs，泄漏口压力为0.9 MPa，风速2 ms，氯气的密度为3.21 kgm3。氯气的警戒质量浓度、危险质量浓度、致死质量浓度分别为1.58、6.34、63.4 mgm3，体积分数为0.05%、0.20%、2.00%。设计一个长100 m、高20 m的区域，对此面积内氯气的扩散情况进行分析。图3所示为道路氯气扩散图。

泄漏点位于横坐标30 m处，泄漏点位于下方向，模拟时间为2 min。在风速的作用下，氯气在泄漏后的2 min内迅速蔓延至100 m外，浓度达到致命浓度。通过计算可以得出，氯气的平均移动速度为0.58 m/s。

表1 三福高速路网各路段通行能力 Pcu/h

图3 道路氯气扩散图

3.3 救援路径确定

救援人员应到达紧急疏散临界区，运用蚁群算法实现从起始点到该区域的最优路径确定，具体步骤如下[6-7]：

(1)参数初始化。除青口以外共13个节点，令m=13，循环次数NC=0，设最大循环次数为NCmax=10，每条边上的初始信息素浓度为τ0=0，初始化禁忌列表tabu(表示蚂蚁下一步允许选择的节点)。 在提高计算速度的同时，为了保证获得解的正确性，借鉴相关研究[8-9]经验设置其余参数，信息素启发因子α=1,期望启发因子β=2,信息素挥发因子ρ=0.6,Δτij=0。

(2)确定路径。 将m只蚂蚁放置于青口即起始点，每个蚂蚁构建一条从起始点至紧急疏散临界区的路径。

(3)计算转移概率。 每只蚂蚁从节点i到节点j的转移概率表示如下：

(3)

(4)

(4) 更新信息素值。信息素分为局部信息素和全局信息素，当一只蚂蚁完成一次搜索时更新一次局部信息素，当m只蚂蚁都完成一次循环之后，进行全局信息素更新，最后找到全局最优路径。

局部信息素的更新：

Δτij(NC+1)=(1-ρ)·τij(NC)+ρτ0

全局信息素的更新：

Δτij(NC+1)=(1-ρ)·τij(NC)+Δτij

每经过一个节点有：

(5)

dm=dij+dzk+ddl

(5)如果NC大于NCmax，循环结束；否则NC=NC+1，跳转到(3)。

上述基于蚁群算法的应急救援路径确定通过Matlab软件来实现。事故起始点为4，事故的最佳救援路线为：1 — 9 — 10 — 2 —14 — 6 — 7 — 8。救援队伍应采取的最优救援路径为：青口 — S203 — X117 — 南屿 — 份洲立交桥 — 湾边立交桥 — 橘园洲大桥 — 永丰枢纽，路径总长为74.9 km。

4 结 语

为了确定应急救援的最优路径，综合考虑路段长度、道路的交通阻抗、道路良好性，并且利用氯气的泄漏情况作为应急救援路径选择过程中的一个限制条件，以此选定路段，采用蚁群智能算法实现对救援路径的优化。将这种方法应用于实际案例，得出应急救援的最优路径，对救援队伍及时的到达事故现场具有重大的意义。此方法的不足之处是，对道路良好性采用了主观评分，因此存在主观因素影响。后续研究中，可进一步讨论如何将道路良好性更好地融入蚂蚁算法。

[1] 许阳光.高速公路氯气泄漏事故应急救援的研究[J].中国应急救援，2011(1):27-29.

[2] 周德红，张艳芳，王红汉.氯气泄漏扩散半径估算与应急处置[J].工业安全与环保，2006(8):4-6.

[3] 蔡继红，林建华，刘锦华.“3·29”京沪高速公路氯气泄漏事故的应急监测[J].黑龙江环境通报，2005(4):45-46.

[4] 王树盛，黄卫，陆振波.路阻函数关系式推导及其拟合分析[J].公路交通科技，2006(23)：107-110.

[5] 何宁，魏捍东.化学事故现场区域划分方法[J].消防科学与技术，2009(11):842-845.

[6] 叶志伟，郑肇葆.蚁群算法中参数α、β、ρ设置的研究：以TSP问题为例[J].武汉大学学报(信息科学版)，2004(7):597-601.

[7] 刘娜，鲍娟，夏腾.蚂蚁算法中参数的设置及其影响分析[J].计算机与数字工程，2012(10):18-21.

[8] 杜利峰，牛永洁.蚁群算法在MATLAB中的实现[J].信息技术，2011(6):115-118.

[9] 刘坤.基于蚁群算法的轨道交通路径选择模型及应用研究[D].北京：北京交通大学，2011：3-20.

The Determination of Chlorine Leakage Path in Emergency Rescue on Highway

ZHANGPeng1YIJun1, 2, 3LIBixi1PENGXianyan4

(1. College of Safety Engineering, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, China;2. Chongqing Academy of Safety Science and Technology, Chongqing 401331, China;3.Chongqing Vocational Institute of Engineering, Chongqing 400037, China;4. College of Environment and Resources, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China)

Based on Fluent software, this paper intends to introduce chlorine leak diffusion, combined with the highway traffic flow changes after chlorine leakage accident occurred. With the help of Matlab software, the ant colony algorithm is adopted to determine the optimal relief path from the security zone to the incident point, considering the factors of road length, traffic impedance, road patency and chlorine leak diffusion.

highway; chlorine leakage; emergency rescue path; ant colony algorithm

2016-05-09

国家自然科学基金项目“非常规突发事件应急管理研究”(91024031)；重庆科技学院科技创新基金研究项目(YKJCX2015030)

张鹏(1992 — )，男，四川自贡人，在读硕士研究生，研究方向为安全评价。

TP301

A

1673-1980(2016)06-0099-05