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通过实验场景和全方位数据对高级客轮疏散分析进行验证
摘要
所有客轮都应通过疏散分析的方式来计算疏散所需的时间。计算疏散时间的的方法之一是使用计算机模拟来模拟人在紧急状况下的行为所造成的各种影响。基于最新的人员行为算法，在之前的研究中已经开发了用于疏散分析的SIMPEV（乘客疏散模拟系统）。SIMPEV也已经明确基本上满足了国际海事组织（IMO）和海事安全委员会（MSC）第1238号文件中建议的11个测试条例。本文的重点是通过使用“SAFEGUARD验证数据集1和2“的SIMPEV进行验证，将该数据集在两艘实船上进行真实疏散实验，并将模拟数据与实验数据进行比较。总疏散时间由SIMPER根据图纸、初始分布和终点位置等验证数据进行计算。再对50次模拟的结果进行分析，并与统计数据中的实验数据进行比较。对照结果中发现SIMPEV满足每个数据集的验证标准。此外，其结果也与其他模拟程序的结论相似。
关键词：疏散分析，客船，人员行为，保障项目。
1 介绍
现在已经有很多措施来提高客轮的安全性，特别是在例如火灾和洪水这种紧急状况下。这些措施包括根据国际海事组织（IMO）和海事安全委员会（MSC）第1238号文件《新旧客轮疏散分析准则》进行的疏散分析。该文件对总疏散时间做出了规范。疏散分析包括简化疏散分析和高级疏散分析两种方法。前一种情况中总疏散时间是通过规则给出的经验公式计算：后一种情况中总疏散时间是通过计算机模拟估算。一些研究机构最近开发了用于高级疏散分析的计算机程序，其中包括由DSME和SNU（首尔国立大学）开发的SIMPEV软件。
当乘客通过走廊前往指定的集合点时，需要几种算法和假设来反映计算机模拟中人员的行为。比如每个乘客必须都能检测到前往集合点的通道，而不是被墙壁卡住或穿透墙壁。乘客应该根据他们的年龄与性别具有不同的速度。乘客聚集在一起并跟随领导者这种集体行为也应当得到考虑。
IMO和MSC在第1238号文件中建议使用11个测试条例来验证先进的疏散分析软件，但是由于主要是在简单隔间中进行单元功能测试，因此即使程序满足了所有测试条例，此程序所预估的总疏散时间也可能与实际疏散情况有所不同。因此，为了获得真实的疏散数据，SAFEGUARD项目在两艘大型船舶上进行了疏散试验。将从试验中获得验证数据集用于验证和校准疏散分析软件。
本文其余部分安排如下。第2章简要回顾了SIMPEV中实现的算法和仿真过程。第3章概述了SAFEGUARD项目的目的和主要结果。第4章和第5章中阐述了将SIMPEV的仿真和验证结果适用于SAFEGUARD的数据集。最后本文基于在第6章中给出的验证结果于第7章中得出结论。
2. SIMPEV—用于客轮高级疏散分析的集成系统
SIMPEV包含许多便利的功能和对用户友好的GUIs（图形用户界面），SIMPEV的主视图如图1所示。
图1 SIMPEV的主视图
2.1 算法
为了描述客舱内外的人员运动，SIMPEV实现了针对所有人员或人群的几种行为模型。表一中列出了SIMPEV中所使用的主要算法。有关算法的更多详细信息，清参考Roh和Cho等。
表1 SIMPEV使用的算法
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算法 |
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行为模型 |
速度模型 |
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几何表示 |
可视图中的基本步行方向网格 |
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运动模型 |
人员间的距离（聚类算法） |
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领导者-跟随者行为 |
领导者—跟随者算法 |
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避逆流行为 |
逆流算法 |
假设人员模型会选择从其起始位置到目的地的最短距离作为其逃生路线。由于网格指定了基本步行方向，因此人员模型可以很轻松的找到逃生路线。之后因为附近的乘客影响，基本的步行方向会根据人群行为算法（聚类算法，领导者—跟随者算法，逆流算法）进行修改。聚类算法和逆流算法会收到特定人员模型周围其他的人员模型的影响，而与此类模型的目的地无关。另一方面，领导者—跟随者算法仅受其他目标为同一目的地的人员模型影响。
2.2 疏散分析的仿真程序
SIMPEV的疏散分析的仿真程序如图2所示。
图2 利用SIMPEV进行高级疏散分析的模拟程序
—建模（图2-（1））：客轮的船舱通常由公共空间，服务空间和客舱组成。将这些空间建模成房间。在开始模拟时将所有的乘客和船员留在这些空间中。通道（例如走廊和楼梯）定义为乘客和船员可用来寻找通往目的地（称为集合点）的空间。 如果有甲板的CAD文件可以将其用作背景图像。
—初始分配（图2-（2））：根据在模拟之前分配的白天或晚上的疏散方案，将乘客和船员分配到公共区，服务区和客舱。每个房间都有其指定的集合点，分配在该房间中的乘客和船员在疏散时将向其移动。
—运行模拟（图2-（3））：根据IMO和MSC的第1238号文件，每次模拟应至少模拟50种不同情景。这些情景应由十个不同的随机生成的人群组成，每组人群分布应重复5次。
—结果（图2-（4））：从50个模拟中，得出了总疏散时间和最长通过时间。
2.3 乘客与船员的建模
IMO和MSC的1238号文件根据年龄与性别定义了不同乘客的行走速度。如图3和表2所示，将不同的模型身体颜色和形状分配给各个乘客和船员。
表2 不同身体颜色所表示的乘客年龄
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年龄 |
身体颜色 |
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30岁以下 |
蓝色 |
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30-50岁 |
绿色 |
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50岁以上 |
红色 |
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50岁以上且行动不便（1） |
灰色 |
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50岁以上且行动不便（2） |
黑色 |
图3 乘客与船员的人物模型
2.4 SIMPEV通过IMO验证测试
IMO和MSC在1238号文件中提出了用于验证算法的测试标准。测试标准包括用于检查各个程序组件是否正常运行的测试。这包括了以基本测试方案运行软件来确保模型的主要组件正常运行。此外，测试标准还涉及了预测人员行为的本质以及人员对知情的需求。表3列出了这些测试标准。在本章中仅介绍其中两个有代表性的标准。
表3 IMO和MSC第1238号文件中建议的验证高级疏散分析程序的测试标准
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测试标准 |
说明 |
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标准1 |
保持设定的行走速度 |
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标准2 |
保持设定的走上楼梯速度 |
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标准3 |
保持设定的走下楼梯速度 |
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标准4 |
出口流量 |
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标准5 |
反应时间 |
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标准6 |
绕行拐角 |
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标准7 |
人员统计参数 |
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标准8 标准9 |
连接两个房间的走廊间的逆流 大型公共场所的人员疏散 |
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标准10 |
出口路线分配 |
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标准11 |
楼梯 |
2.4.1 IMO测试标准9：大型公共场所人员疏散的疏散流程
将1000名乘客均匀分布在拥有四个出口的公共房间内。乘客将通过最近的出口离开。假设都为30至50岁的具有快速反应能力的男性乘客，且将设定的行走速度分配到1000人员所有人中。第一步记录总疏散时间。第二步在关闭门1和2后，重复步骤1。预期结果是房间内人员疏散的所需时间大约延长了一倍。图4显示，一个大型公共房间中的人员向最近的集合点疏散。在关闭两扇门之后，重复测试标准9。步骤2仿真实验的总疏散时间是步骤1的两倍（图5）。
2.4.2 IMO测试标准10：出口路线分配
如图6所示，在客舱走廊区域有30至50岁男性共23人。在船舱1、2、3、4、7、8、9和10中的人员均被分配前往主出口。其余所有乘客均被分配使用第二出口。所预期的结果是所有乘客都能前往适当的出口 。每个房间都有各自的集合点。因此乘客很容易前往恰当的集合点。图6显示了左侧8个房间中的人员移动到集合点A，右侧4个房间中的人员移动到集合点B。
图4 测试9：步骤1的测试结果
图5 测试9：步骤2的测试结果
图6 测试10：模拟结果
3. SAFEGUARD项目—船舶疏散分析
3.1 目的
IMO和MSC的1238号文件中测试条例主要是致力于疏散程序中的组件测试和功能验证。例如作为组件测试的一部分，需要证明步行速度为1m/s的一个人可以在40s内通过40m长的走廊。尽管所有的情况都能满足程序的需要，但这也不能保证已经充分验证了此程序。因此SAFEGUARD项目的实施是为了弥合计算机模拟与实际情况之间的差距，这是由于紧急状况下大规模人员疏散活动存在很大的不确定性，它并不能反映该情况下所有可能出现的因素。
SAFEGUARD项目与IMO和MSC的238号文件存在差异。根据IMO和MSC的1238号文件，有四种情况必须予以考虑：夜间情况，昼间情况及其替代情况。另外IMO和MSC的1238号文件中提出，应当考虑船员从集合点前往船舱或啊公共空间的情况，这种情况将会产生逆流。然而SAFEGUARD项目中不包括昼夜情况以及作为乘客运动情况分支的逆流。SAFEGUARD给出的乘客初始分布状况与他们的反应时间，也不同于IMO和MSC的1238号文件。
3.2 目标
作为EU（欧盟）FP7（第7研发框架计划）的SAFEGUARD项目的一部分，在海上对三种不同类型的客船进行了五次半突击性的全方位紧急集合试验。从这些试验中，收集了五名乘客反应时间的数据集合两个全方位验证的数据集。这两个SAFEGUARD验证数据集（SGVDS）是通过由Color Line运营的载有1349名乘客的一艘大型客滚船（RP1）和由皇家加勒比游轮公司运营的载有2292名乘客的一艘游轮（CS）上进行的集合试验收集的。前者称为SGVDS1，后者称为SGVDS2。
3.3 验证指标
为了仿真程序的验证，SAFEGUARD项目基于对仿真数据和实验数据的吻合程度的统计，提出了验证指标。有三种验证指标用于量化吻合程度。首先是由方程（1）定义的欧几里得相对差（ERD）。这用于评估实验数据（Ei）和模拟数据（mi）之间的平均差异。ERD的数值越小，所达成的总体性越好。因此当ERD为零时，意味着两组数据相同。
第二个指标是由方程（2）定义的欧几里得投影系数（EPC）。通过把每个模型数据点（mi）相乘，EPC将模型（m）和实验（E）向量之间的距离减少至最小。若EPC为1.0，则表示模型（m）与实验（E）数据之间的几乎没有差异。
第三个指标是由方程（3）定义的正割余弦（SC）。与其他两个方程不同，它针对模型数据曲线的形状和实验数据曲线的形状的匹配程度提出了度量指标。方程（3）包含一个用于尽量消除误差的平滑项s。s取决于数据集中与n相关的数据点。通常令0.01le;s/nle;0.05。它通过对比两条曲线的割线。当正割余弦值为1.0时，表明模型（m）曲线的形状与实验（E）曲线的形状相同。
（1）
（2）
（3）
4. SAFEGUARD验证数据集1
SGVDS1是从如图7所示的大型客滚船(RP1)上进行的集合试验中收集的。船舶详细信息如下：
-总长（LOA）：212.3（m）
-宽度：25.8（m）lt;
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