公路隧道中的人员行为

为了通过数值模型重现危急事件（例如火灾、爆炸、毒物泄漏等）中人员从公路隧道紧急疏散的情形，必须对驾驶员和乘客的行为做出若干假设和近似。以往的事故[1]以及最近的真实演习（涉及人员在密闭环境中，并存在烟雾排放[2]）

是理解危急事件发生后自然出现的特殊疏散动态的基础。救援人员和幸存者报告的一些常见特征包括：胆怯、反应迟钝、不愿离开自己的车辆以及驾驶员的不良行为[3]。一般而言，由于暴露的人群众多，包括初始体能水平（老年人和年轻人）、

社会行为（团体或独立驾驶员）和准备程度（先前的培训或经验）各异的人群，驾驶员和乘客的行为很难标准化。

研究目的

本研究旨在通过对 MassMotion 的基本输入参数进行灵敏度分析，强调运行疏散模拟的优势。MassMotion 由 Oasys (ARUP) [4] 开发并验证。

考虑到人员特征的多样性，对所需安全疏散时间 (RSET) 进行合理的估算是一个非常复杂的问题，因为必须处理大量的不确定性。虽然可以进行预测，但必须通过对给定隧道的输入参数进行灵敏度分析来支持和验证。

敏感性分析

敏感性分析分不同步骤进行。所有案例均仅进行疏散模拟，不考虑烟雾排放的直接影响；然而，也会考虑紧急出口附近的后层效应和能见度损失。

此外，考虑到人员在域内随机分布，并由赋予概率分布的输入参数表征，因此，每种情况都进行多次运行，以获得平均趋势和偏差。

首先，固定隧道几何形状和由车辆排队决定的人数，并根据文献综述[5]改变疏散前的时间分布。

分析了四种情况：对于情况 1 和情况 2，分别采用 Purser [6] 和 ANAS（一家意大利国有企业，专门负责高速公路和州际公路的建设和维护）[7] 报告的 30 秒和 300 秒的固定值；对于情况 3 和情况 4，则采用 30 至 210 秒之间的正态分布，并在接近临界事件 [8] 时逐渐减少。在所有情况下，步行速度均保持恒定在 1.2 米/秒。其次，研究了需要覆盖较长距离时较低步行速度的影响：这种情况可能是发生严重火灾事故，在紧急出口附近进行回填，也可能是现有隧道缺乏出口的情况。在前一种情况下，实际上，乘客可能由于醉酒而降低步行速度；而在后一种情况下，步行速度的降低可能是由于行走距离较长（数百米）造成的体力消耗 [5]。从 1.2 米/秒的恒定步行速度（案例 4）开始，考虑较低的值，使其均匀分布在 0.84 至 1.2 米/秒之间（案例 5）以及 0.6 至 1.2 米/秒之间（案例 6）。对于案例 5 和案例 6，疏散前时间分布的选择与案例 4 相同。然后，在模型中考虑车辆作为静态障碍物的存在（案例 7），目的是了解 RSET 是否预计会出现较大的差异，或者其影响是否仅限于疏散路径（现实且不规则，而非笔直但不现实）。本例中，疏散前时间分布与案例4类似，而步行速度与案例6相同。

结果

敏感性分析第一部分的结果表明，随着接近临界事件（案例4）而逐渐减少的疏散前时间分布似乎是模拟隧道内人员警觉程度变化的最佳方案，该变化取决于人员在隧道中的位置。其他方案，

例如适用于所有人员的常数值和正态分布，也进行了分析，但这些方案并未复制整体现象，而且似乎只是粗略的简化。然而，如果只关注RSET，案例2和案例4会得出类似的结果。

关于步行速度的影响，分析表明，当需要覆盖长距离时，即隧道不符合欧盟指令中关于出口间距离的要求时，步行速度的影响尤为重要，因此建议至少使用均匀分布或正态分布，而不是常数值。

表 1. 敏感性分析结果

最后，案例 7 表明，只有在需要检查疏散模式以及几何结构中的瓶颈和不连续性时，车辆才显得重要，但当关注 RSET 时，它们无需包含在模拟中。案例 6 和案例 7 之间的差异很小：事实上，RSET 并不受域内几何障碍物的影响，因为总体人数不像通常的建筑物拥挤情况那样多，因此 RSET 仍然取决于距离出口最远的人员。

图 1. 案例 7 的人口计数（多次运行）

图 2. 案例 7 的退出时间图（蓝色和红色表示 0 和超过 300 秒）

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