基于GIS的危险化学气体泄漏事故应急响应研究*

李　军，李庆奇，贺城墙，赵子文，魏状状

(1.中国矿业大学(北京) 煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京100083；2.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083)

0　引言

近几十年来，我国在对外开放大环境的影响下，城市化和工业化取得了快速发展，而其中化工行业扮演了非常重要的角色。化工行业的发展在促进国家经济建设的同时，也对公共安全以及城市和周围地区的人身安全造成一定的影响[1]。危险化学气体是化工产品中一类有重大危害风险的物质，一旦泄漏到大气环境中，会严重危害当地的生态环境与居民健康，并有可能带来致残甚至致命的潜在危险[2]。近年来，国内对危险化学品的需求及产量每年大约以10%的幅度增加[3]，其泄漏事故发生的频率也越来越高。2006—2015年的10年间，我国危险化学品事故共发生约2 690起，死亡人数超过2 000人[4-5]，其中包含各类重特大事故，例如：2005 年 3 月29 日，京沪高速公路淮安段一辆载有约35 t液氯的槽罐车与一辆货车相撞，造成周边村镇29人死亡，285人受伤，近10 000人疏散，约2千亩农作物受灾，直接经济损失达1 700万元，还引起了严重的环境污染[6]。因此，深入研究危险化学气体泄漏后的扩散过程，快速预判风险区并制定受灾人员的疏散规划方案，有助于救灾减灾部门制定科学的应急响应方案，能最大程度减少人员伤亡和经济损失。

目前，国内外学者在危险化学品泄漏应急响应方面开展了较多研究。其中，一类是传统的应急响应研究，Zografos与Androutsopoulos探索了危险品运输管理的平台建设方式[7]；虞汉华与蒋军成通过分析城市危险化学品的典型事故案例，总结了城市危险化学品事故应急救援预案的主要内容、构成要素以及应急响应程序等[8]；陶存新等从危险品运输应急管理现状入手，探讨了道路危险品运输预警应急联动的总体框架，并具体分析了四级响应方案及机制正常运行的保障措施[9]；陈春贻等研究了构建危险品运输实时监控及应急救援服务平台的技术方案，设计了平台系统的技术框架[10]。但以上现有研究，主要聚焦于危险化学品泄漏事故的应急响应机制、预案和平台框架等内容。另一类是基于地理信息系统(GIS)[11]的应急响应研究，学者们通过专业模型和详细的基础地理信息的融入，实现了对多种类型事故的应急响应决策支持系统，Silva与Eglese将疏散过程模拟模型与GIS的地形分析和支持功能进行综合，设计了可交互式的突发事件疏散模拟器[12]；李希建和林柏泉采用管理信息系统原理和GIS软件，建立了可视化的煤矿灾害应急救援系统，能实现远程互动救援[13]；张子民等以处理突发化学品事故为目的，通过数字城市服务平台构建一个面向突发事件应急的决策框架系统，解决分布数据的获取、应急辅助模型的运算和响应辅助数据集的分发[14]。

与上述研究侧重单个环节不同，本文旨在以GIS为基础，通过融入基础地理信息、泄漏扩散模型、最优路径计算和疏散规划模型，实现集危险化学气体泄漏扩散模拟、气体扩散风险分析、最优疏散规划方案生成于一体的事故应急响应综合处置，为危险化学气体泄漏事故的应急处置与指挥等提供参考和借鉴。

1　方法

危险化学气体泄漏事故的应急响应决策支持主要包括：危险化学气体扩散模拟、化学气体危害风险分析和最优疏散方案生成。总体技术流程如图1所示。其中，危险化学气体扩散模拟是依据泄漏物质的理化性质、泄漏事故的位置和方式、周边气象条件等信息，采用合适的泄漏源强模型和气体扩散模型，模拟气体的扩散范围及随时间的动态变化过程；化学气体危害风险分析指结合各类型危险化学气体风险等级标准，计算对应各浓度等级的影响范围，根据基础地理信息库，使用空间分析方法判定受灾人员；最后则是以受灾人员分布、救援安置点的容纳条件、道路网分布为基础，引入运输规划模型，分析最优疏散路径和分配方案，快速合理疏散受灾人员。

图1　危险化学气体泄漏事故应急响应流程Fig.1　Emergency response process for dangerous chemical gas leakage accident

1.1　危险化学气体泄漏与扩散模拟

危险化学气体泄漏事故中，气体会经历泄漏与扩散2个过程。利用泄漏源模型，依据泄漏物质的理化性质、储存状态、泄漏口的尺寸、位置等参数，计算泄漏速率。化学气体的储存状态将直接影响泄漏量和速率，因此泄漏源模型又包含液相泄漏、气相泄漏和两相泄漏3种形式。不同密度的气体对应不同的扩散条件，根据气体相对于空气的密度，扩散模型分为重气扩散模型和非重气扩散模型。

1.1.1泄漏源模型

危险化学气体常通过加压和冷却的方式进行液化，以储罐存储，存在3种泄漏方式。当发生液相泄漏时，泄漏过程服从流体力学的伯努利方程[15]，泄漏速度的计算公式为：

(1)

式中：Q为泄漏流量，kg·s-1；Cd为泄漏系数，通常取值范围为0.6～0.64；A为泄漏口面积，m2；ρ为泄漏液体密度，kg·m-3；p为容器内介质压力，Pa；p0为环境压力，Pa；g为重力加速度，9.8 m·s-2；h为泄漏口上液位高度，m。

1.1.2气体扩散模型

在气体扩散分析中，首先通过Richardson数判断气体扩散类型为重气扩散还是非重气扩散，再选择合适的扩散模型。非重气扩散又称Gauss扩散，若发生突发性瞬时泄漏时采用Gauss烟团模型，当泄漏物质发生连续性泄漏时使用Gauss烟羽模型。

1.1.2.1Gauss烟团模型

Gauss烟团模型[16]适用于重气体作用消失后或瞬时泄漏所形成气团的扩散，以泄漏源为坐标原点，以下风方向为x轴，空间任意一点(x,y,z)处的浓度为：

(2)

式中：c(x,y,z,t)为空间点(x,y,z)处在t时刻的浓度，kg·m-3；H为有效源高,m；Q为泄漏源强，kg·s-1；σx为下风向的扩散系数，m；σy为侧风向的扩散系数，m；σz为垂直风向的扩散系，m。

1.1.2.2Gauss烟羽模型

Gauss烟羽模型[16]适用于连续泄漏所形成的气羽状气团，在有一定风速时，以泄漏源为原点，以下风方向为x轴的空间坐标系中一点(x,y,z)处的浓度为：

(3)

式中：u为风速，m·s-1；其它参数与Gauss烟团模型相同。

1.1.2.3重气扩散模型

较常用的DEGADIS模型由美国海岸警备队和气体研究所共同开发，能对短期的环境浓度以及预期将暴露在高于限制浓度水平的有毒化学品区域进行精细模拟评估[17]。它的理论基础是标准高斯扩散模型，假设气云各处具有均匀的浓度，能够描述在平坦地形和无障碍物的无限空间条件下，密度比空气大的气体发生泄漏事故时在大气中的扩散过程[18]。

1.2　化学气体危害风险分析

AEGL是常用的毒性危害风险标准，它包含三级标准，AEGL-1是空气中风险物质的浓度标准会使包括敏感人群在内的一般人体表现为明显不适、愤怒或某些无症状的丧失感觉现象，但这些现象或不适是暂时的、可控的,一旦暴露停止即可恢复正常；AEGL-2浓度会导致不可逆转的或受损的逃生能力,或长期持久、其他严重的不良健康影响；AEGL-3浓度会产生危及生命的影响或死亡。表1展示了典型危险化学气体的AEGL风险浓度标准。

表1　典型危险化学气体的AEGL标准Table 1　AEGL criteria for typical toxic chemical gas

在分析泄漏化学气体扩散的影响范围和受灾人员分布前，先将泄漏事故周边区域按等间隔划分规则格网，利用上文气体泄漏和扩散模型计算泄漏气体在格网点浓度值，形成气体浓度栅格。以AEGL标准的3个浓度等级作为参照，利用GIS等值线追踪法[19]处理气体浓度栅格生成3个浓度等级的影响范围。进一步以此区域的基础地理信息库中的重点机构(学校、居民区、商业中心等)为底图，通过GIS叠置分析法[20]筛选出处于不同浓度等级的受灾人员。

1.3　最优疏散方案生成

获取受灾人员的空间分布后，需要采取迅速地疏散和撤离，通常应包含3方面内容：选择合适的安置或救援点，确保疏散人员的绝对安全，尽量避免二次转移；合理将风险区中不同地点的人群、财产分配到各安置救援点，避免安置点容量超限问题；选择最佳疏散路径。

最短疏散路径的选择，可以利用Dijkstra算法[21]依据路网信息计算，因此关键在于受灾人员到安置点的科学分配。危险化学气体泄漏事故的受灾人员疏散问题，实际上可以看作多源点、多接收点的网络流问题，可以以数学形式表达此问题：假设在泄漏事故中，风险区域中分布有m个居民点{Α1,Α2,…,Αm}，各居民点的人口数分别为a1，a2，…，am，风险区域外一定范围内分布有n个安置点{B1,B2,…,Bn}，各安置点接收人口上限分别为b1，b2，…，bn。设由风险区居民点Αi(i=1,2,…,m)向安置点Βj(j=1,2,…,n)疏散单位人口流量的耗时是cij。由于总疏散人口数和总安置容量通常不相等，为解决疏散过程中运输不平衡的问题，可虚拟一个假想的居民点Αm+1，则其人口数量可表示为:

若以使所有受灾人群在最短时间里疏散到安置点为目的，则最优方案的目标模型为：

根据居民点的人口、安置点的容纳量及分配限制，可以构建如下约束条件：

式中：xij为居民点i疏散至安置点j的人数；cij为从居民点i向安置点j疏散单位人数的耗时，该问题可以通过单目标线性规划[22]进行求解。

2　结果与分析

通过设置泄漏化学气体、储存条件、气象条件、居民分布等各类型参数，模拟不同场景的非重气扩散、重气扩散及应急疏散规划方案。

2.1　非重气扩散

选择氢气进行非重气扩散模拟实验，假定泄漏事故发生时间为2016年12月10日上午11时30分，气象条件为西南风，气温28 ℃，空气湿度为80%，泄漏方式为持续泄漏，总氢气泄漏量为100 kg。图2(a) ～(d)分别展示了风速为1 m/s，2 m/s，4 m/s和5 m/s时氢气泄漏后PAC标准下的预警范围，分别为PAC-3级、PAC-2级、PAC-1级预警范围。由图2可以发现，泄漏的氢气总体上沿着下风方向扩散，随着风速增加，预警范围变得越来越狭长。风速越大时，沿风向垂直方向中的影响距离越短，总预警范围越小，说明风对有毒气体的稀释作用非常明显。

图2　不同风速条件下氢气扩散范围Fig.2　Diffusion range of hydrogen under different wind speeds

在同样的泄漏和扩散条件下(风速2.5 m/s，风向为正南风，其它参数一样)，泄漏物质的质量也会影响预警范围。图3(a)～(b)展示了氢气泄漏量为50 kg和300 kg时PAC标准下的预警范围。图3 (a)可以看出，当泄漏量为50 kg时，PAC-1的警戒范围为21.9 m，PAC -2的警戒范围为9.7 m，PAC-3的警戒范围为7.2 m。图3(b)显示，当泄漏量为300 kg时，PAC-1、PAC-2和PAC-3的警戒范围分别为69.5 m，31.8 m，21.8 m。

2.2　重气扩散

选择氯气进行重气扩散模拟实验，设定泄漏事故发生时间为2016年12月10日上午10时00分，气象条件为正南风，风速为2.5 m/s，气温为28℃，空气湿度80%，泄漏方式为瞬时泄漏，泄漏氯气总质量为400 kg。将上述参数输入到模型中，得到外泄氯气在空气中随时间的动态扩散过程，如图4所示。

图4(a)～(f)分别展示了在发生泄漏后1 min，2 min，3 min，7 min，9 min和11 min时AEGL标准下的预警范围。可以看出，扩散影响区从泄漏位置往下风方向

图3　不同质量条件下氢气扩散范围Fig.3　Diffusion range of hydrogen under different mass conditions

图4　氯气泄漏在空气中的动态扩散过程Fig.4　Dynamic diffusion of chlorine gas in air

延伸出去，形态特征为前端宽后端窄，并随着时间变化，范围持续增大。在泄漏事故后期，影响范围不再快速增加，而是整体范围往下风方向推移，且往两侧方向略有增长。此后，AEGL-3级预警区面积逐步减小直至消失。

若氯气总质量非常大，则泄漏过程可认为是连续型泄漏，即在一定时间范围内泄漏的速率保持不变。假定此类情况的泄漏速率为1 kg/s，其他条件保持不变，得到氯气连续泄漏情况下的扩散范围，如图5所示。从图5可以看出，AEGL-1的警戒范围达到10 km，AEGL-2的警戒范围约为7 km，AEGL-3的警戒范围约为1 km。

图5　氯气连续泄漏的扩散范围Fig. 5　Chlorine gas diffusion range of continuous leakage

2.3　最优疏散方案生成

为说明如图5所示的氯气连续泄漏事故的受灾人员快速疏散方案生成过程，假设在事故发生地周边区域分布有一定数量的居民点和安置点，如图6所示。线条表示道路网，圆圈表示居民点，居民点旁的标示为编号和居民数量(括号内的数字)，十字符号表示安置点，其标示为编号和最大可容纳人数(括号内的数字)。通过上文介绍的毒性气体危害风险分析，筛选出AEGL-2预警范围内的居民点作为受灾居民点，即需要实施疏散的居民点。

以道路网为基础计算受灾居民点和安置点间的最短疏散路径。为使气体扩散区中的疏散路径总长度最小化，将疏散路径分析分为扩散区内和扩散区外2个步骤，因此先将扩散区内的道路网分离出来，计算各受灾居民点至最近的扩散区边界点的最短路径，如图7所示，

图6　泄漏事故周边区域的居民点、安置点、道路分布Fig.6　Residential areas around the leakage accident, settlements, road distribution

图7　扩散区内疏散路径分析Fig.7　Evacuation route analysis within diffusion extent

然后再计算扩散区外的最短路径，如图8所示。图8分别展示了居民点1、居民点4、居民点7、居民点8和居民点11的对应边界点至各安置点的最短路径。以得到的疏散路径为基础，通过线性规划求解受灾人员与安置点间的最优疏散方案，使疏散路径时间最短，疏散总成本最小。表2表示了各居民点向各安置点疏散的人口数量。此次应急响应的总疏散距离为24.1 km，若以平均疏散速度50 km/h计算，总疏散时间为28.9 min，若同时对各居民点进行疏散，疏散时间为5 min。

图8　扩散区外受灾居民点的对应边界点到各安置点的最短疏散路径Fig.8　The shortest evacuation route from the boundary points of affected residential area to each resettlement site

居民点安置点ABCDEFGH17000023000048000000007020200000008000501500401100000140800

3　结　论

1)将危险化学气体的扩散模型集成到GIS环境中，依据泄漏地点和环境参数计算气体的实际扩散地理范围，并在地图上模拟气体随时间的动态扩散过程。

2)依据基础地理信息，利用GIS空间分析方法快速预测各风险预警等级下的受灾人员，并将线性规划方法应用于受灾人员疏散求解，实现危险化学气体扩散模拟、风险分析和疏散规划一体化应急响应。

3)本文所使用的扩散模型仅适用于开阔地形条件，存在障碍物遮挡时的气体扩散模型将是进一步深入研究的方向；此外，将时间因子引入到最优疏散方案生成模型中，以适用气体扩散过程处于动态变化的情景，也是下一步研究的重点。

[1]辛春林，王金连．危险化学品运输事故历史数据研究综述[J]．中国安全科学学报，2012，22(7)：89-94．

XIN Chunlin,WANG Jinlian. Review on historical analysis of accidents in the transportation of hazardous materials[J]. China Safety Science Journal,2012,22(7):89-94.

[2]杨春生，卜新平，易高翔，等．化学品泄漏应急处置程序与方法研究[J]．化学工业，2009，27(5)：41-44．

YANG Chunsheng,BU Xinping,YI Gaoxiang, et al. Procedures and methods of the emergency response of chemical leakage accident [J]. Chemical Industry,2009,27 (5):41-44．

[3]马越，彭剑峰，宋永会，等．移动型环境风险源识别与分级方法研究[J]．环境科学学报，2012，32(8)：1999-2005．

MA Yue,PENG Jianfeng,SONG Yonghui, et al. Identification and classification methods for mobile environmental risk sources [J].Acta Scientiae Circumstantiae,2012,32(8):1999-2005.

[4]吴宗之, 张圣柱, 张悦,等. 2006-2010年我国危险化学品事故统计分析研究[J]. 中国安全生产科学技术, 2011, 7(7):5-9．

WU Zongzhi, ZHANG Shengzhu, ZHANG Yue,et al. Statistical analysis of hazardous chemicals accidents occurring in China during 2006-2010[J].Journal of Safety Science and Technology ,2011,7(7):5-9.

[5]李健, 冯云晓, 于洋,等. “十二五”期间我国危险化学品事故统计及建议[J]. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2016, 38(5):543-547．

LI Jian, FENg Yunxiao,YU Yang,et al. Research on the statistics of hazardous chemical accidents in china during the “Twelfth Five - Year”period and recommendations[J]. Journal of Wuhan University of Technology (Information & Management Engineering),2016,38(5):543-547.

[6]中华网新闻.江苏淮安液氯泄漏事故28人死亡 发生二次泄漏[EB/OL].(2005-03-31)[2017-11-22].http://news.china.com/domestic/photo/11026066/20050331/12207149x.html.

[7]Androutsopoulos K, Zografos K G. "A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR HAZARDOUS MATERIALS TRANSPORTATION AND EMERGENCY RESPONSE MANAGEMENT [J]. Research Gate,2004.

[8]虞汉华，蒋军成．城市危险化学品事故应急救援预案的研究[J]．中国安全科学学报，2006，16(4)：114-120．

YU Hanhua,JIANG Juncheng. Study of emergency rescue plan for accidents due to dangerous chemicals in urban area[J]. China Safety Science Journal (CSSJ) ,2006,16(4): 114-120.

[9]陶存新，严新平，刘清．危险品运输预警应急联动机制研究[J]．武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2007，31(6)：980-983．

TAO Cunxin,YAN Xinping,LIU Qing. Study on corresponding mechanism of the early warning and emergency command for transportation of dangerous goods [J]. Journal of Wuhan University of Technology (Transportation Science & Engineering),2007, 31(6):980-983.

[10]陈春贻，朱云，黎嘉明，等．危险品运输实时监控及应急救援服务平台构建[J]．中国安全科学学报，2009，19(6)：109-115．

CHEN Chunyi,ZHU Yun,LI Jiaming,et al. Design of real-time monitoring and emergency succor service platform for hazardous article transportation [J]. China Safety Science Journal,2009,19(6):109-115.

[11]Paul A. Longley, Mike Goodchild, David J. Maguire, David W. Rhind. Geographic information systems and science (3rd Edition)[M]. Wiley, 2010.

[12]Silva F N D, Eglese R W. Integrating simulation modelling and GIS: spatial decision support systems for evacuation planning[J]. Journal of the Operational Research Society, 2000, 51(4):423-430.

[13]李希建，林柏泉．基于GIS的煤矿灾害应急救援系统的应用[J]．采矿与安全工程学报，2008，25(3)：327-331, 336．

LI Xijian,LIN Baiquan. Application of coal mine disaster emergency rescue system based on GIS[J]. Journal of Mining & Safety Engineering,2008,25(3):327-331,336.

[14]张子民, 周英, 李琦,等. 基于信息共享的突发事件应急响应信息模型(Ⅱ):模型计算[J]. 中国安全科学学报, 2010, 20(9):158-165．

ZHANG Zimin,ZHOU Ying,LI Qi,et al.Mergency response information model basedon information sharing(partⅡ):model calculation[J].China Safety Science Journal, 2010, 20(9):158-165.

[15]化工部化工劳动保护研究所．重要有毒物质泄漏扩散模型研究[J]．化工劳动保护，1996(3)：1-19．

Institute of Labor Protection. Leakage and dispersion model of important hazardous gas[J]. Chemical Industry Occupational Safety & Health,1996(3): 1-19.

[16]Turner,D.B. Workbook of atmospheric dispersion estimates: an introduction to dispersion modeling (2nd Edition)[M]. CRC Press, 1994.

[17]Havens J., Spicer T.O. LNG vapor dispersion prediction with the DEGADIS dense gas dispersion model [J]. GRI Topical Report, 1990, 89: 242.

[18]Sklavounos S, Rigas F. Simulation of Coyote series trials—Part I: CFD estimation of non-isothermal LNG releases and comparison with box-model predictions[J]. Chemical Engineering Science, 2006, 61(5):1434-1443.

[19]韦美雁，杜丹蕾．基于规则网格的等值线的生成研究[J]．湖南科技学院学报，2007，28(4)：39-41．

WEI Meiyan, DU Danlei. Study on contour's creating based on the irregular grid data [J]. Journal of Hunan University of Science and Engineering, 2007,28(4):39-41.

[20]邬伦. 地理信息系统:原理、方法和应用[M]. 北京：科学出版社, 2001.

[21]Dijkstra E W. A note on two problems in connexion with graphs[J]. Numerische Mathematik, 1959, 1(1):269-271.

[22]Sierksma G. Linear and integer programming:theory and practice[M]. CRC Press, 2001．