基于蒙特卡洛多層次抽樣的高速公路隧道管理新體系的消防安全評價

李 浩, 陳志濤, 李 朋, 陸艷銘, 陳 靖, 王高新, 李 舒

(1. 云南省交通規劃設計研究院有限公司, 云南 昆明 650041; 2. 中國礦業大學, 江蘇 徐州 221116;3. 清華大學(合肥)公共安全研究院, 安徽 合肥 210061)

0 引言

目前,國內外高速公路隧道管理組織架構是以“有人值守”為基礎的傳統組織架構為主,主要包括運管部(1級)、管理處(2級)、管理分處(3級)、隧道管理站(4級)、變電站(5級)。其在管理體系方面存在以下問題[1-9]: 1)隧道管理站人員呈現出“一人多職、雜而不專”的情況,需要同時負責巡檢養護、消防應急、事件監控等多種職能,隧道管理站人員任務繁雜,工作量處于較飽和狀態; 2)一般情況下,隧道管理站會選在偏遠山區,環境相對較差,生活較為不便,條件較為艱苦,長期居住在此會給隧道管理站人員心理造成一定負擔,產生孤單和落寞情緒。以上問題出現的根本原因是: 現有隧道管理站的“日常巡檢”和“應急消防”兩大職能綁定在一起,導致隧道管理站人員身兼多職;此外,隧道管理站受日常巡檢時間和應急消防救援時間限制,不能距離隧道太遠,導致隧道管理站選址空間受到較大限制,通常選址于偏遠山區,因此“隧道管理站選址空間”與“應急消防救援時間”之間存在突出矛盾[7-16]。目前在對云南省高速公路隧道管理組織架構的調研中發現,陽宗隧道管理站、板坡隧道管理站、阿旺隧道管理站、功東隧道管理站、黃樹梁子隧道管理站、九頂山隧道管理站、麗江隧道管理站均存在這一矛盾。

高速公路隧道“準無人值守”體系建設為解決上述矛盾提供了可能性,各省交通投資建設集團十分重視,力求在傳統組織架構建設基礎上針對“準無人值守”體系特點進行改進技術創新。例如: 云南省昭通隧道管理分處的視頻監控中心利用智能交通事件識別技術,自動識別上百個交通監控視頻中的突發事件,從而盡量減少人員工作壓力。國內外科研人員也在“準無人值守”體系建設方面提出了一些探索性研究。例如: 高勝輝[17]提出“準無人值守”隧道管理站的建設思路雛形;楊金銓[18]對公路隧道機電設施的智能化養護檢測系統開展了部分研究;陳咨鑫[19]設計了一套無人值守的配電房智能監控管理系統。國外許多發達國家起步較早,開發出了配合“準無人值守”的監控平臺,如德國菲尼克斯電氣公司的InterbusFCS技術、美國全球間諜網絡公司的計算機控制技術等,這些技術在隧道“準無人值守”監控方面得到廣泛應用,減少了交通事故,降低了隧道運營維護成本,提高了交通運輸效率[20]。

在高速公路隧道“準無人值守”體系建設中,采用“準無人值守”后,隧道管理站人員數量明顯減少,這為進一步壓縮隧道管理站的規模與數量提供了可能性。但上述高速公路隧道“準無人值守”體系研究主要側重于現有組織架構基礎上的技術創新(比如視頻監控技術升級、柴油發電機自啟動技術等),而針對“準無人值守”體系進行的隧道管理組織架構創新較少,并未根本解決“隧道管理站選址空間”與“應急消防救援時間”之間的矛盾。

為解決以上矛盾,提出對現有組織架構進行優化,建立新型高速公路隧道管理體系,即: 將隧道管理站的“應急消防”和“巡檢養護”職能遷出放入現場小型輕量化綜合站;同時,在現場設置“準無人值守”消防微站和變電微站。這樣隧道管理站不再受日常巡檢時間和應急消防救援時間限制,極大提高了隧道管理站的選址范圍。

在此新型體系建設中,消防安全評價是十分重要的一個環節,其關聯因素眾多,不同因素之間存在復雜的邏輯性。為此,可利用多層次結構圖來表征各關聯因素及其復雜邏輯關系。此外,各因素具有一定隨機性,給消防安全評價結果帶來一定不確定性。因此,采用蒙特卡洛抽樣算法解決多層次結構圖中的因素不確定問題。蒙特卡洛抽樣算法是一種以概率和統計理論方法為基礎的隨機模擬計算方法,能有效解決因素隨機不確定問題[20-22]。例如: 耿中元等[20]利用蒙特卡羅隨機抽樣算法對平面圖像信息進行自適應抽樣,有效解決了圖像噪音隨機性和不確定性問題;賀群武等[22]利用蒙特卡羅隨機抽樣算法進行逆溫度抽樣,有效解決了熱流邊界條件下分子碰撞反射隨機性和不確定性問題。

本文針對目前國內外高速公路隧道管理體系存在的一系列問題,提出將隧道管理站的“應急消防”和“巡檢養護”職能遷出放入現場小型輕量化綜合站,從而建立一種新型高速公路隧道管理體系。為評估此新型體系的消防安全性能,利用多層次結構圖來表征消防安全各關聯因素及其復雜邏輯關系,利用蒙特卡洛抽樣算法表征消防安全各關聯因素的隨機特性,提出基于蒙特卡洛多層次抽樣的高速公路隧道管理新體系的消防安全評價方法,并對新型與傳統體系的消防安全性能進行對比評價,驗證新型體系的消防安全可靠性。

1 新型高速公路隧道管理體系

新型高速公路隧道管理體系提出在現場放置綜合站,將隧道管理站的“應急消防”職能遷出放入現場小型綜合站;同時,考慮到巡檢養護的及時性與方便性,一并將“巡檢養護”職能放入現場小型綜合站,綜合站內人員輪流值守。監控等其余職能仍保留在隧道管理站內,并與管理分處中的監控分中心合并,有效減少隧道管理站數量,進而建立基于職能分離的高速公路隧道管理新體系。

此外,將變電站優化為“準無人值守”變電微站。為節省救援時間,設置“準無人值守”消防微站。“準無人值守”是指變電微站和消防微站內不駐守人員,但需要巡檢人員定期去站內巡檢。“準無人值守”消防微站能夠縮短消防應急時間,更能滿足消防應急需求。“準無人值守”消防微站均采用標準化、模塊化設計(方便快速施工),尺寸為3 m×8 m×3 m,主要用于存放一些日常消防車、不經常或不方便攜帶的備用消防應急工具或器材,如消防栓扳手、滅火毯、消防斧、絕緣剪斷鉗、鐵锨、液壓鉗、千斤頂、滅火器、備用消防車輛(可選)、備用固定電話等。在進行消防應急現場處置時,如果需要一些必要的消防應急工具但消防車又未攜帶時,可直接從現場微站獲取,比返程攜帶更加便捷;如果消防應急處置現場不需要額外的消防應急工具,則不需要打開微站。

經分析,高速公路隧道新體系的組織架構整體優化布局。共設置5級,分別為運管部(1級)、管理處(2級)、管理分處(監控分中心)(3級)、綜合站(4級)、變電微站和消防微站(5級),如圖1所示。其中,綜合站履行日常巡檢養護和應急救援職能,負責道路、橋梁和隧道的日常、經常和定期巡檢以及消防救援、應急處置等;管理分處(監控分中心)執行監控、輔助消防、組織調度等職能。

圖1 高速公路隧道新體系的組織架構整體優化布局Fig. 1 Overall layout of optimized organization structure of novel system of expressway tunnel

2 基于蒙特卡洛多層次抽樣算法的新型體系消防安全評價方法

2.1 消防安全性能等級

消防安全性能等級與隧道發生火災后及時滅火的可能性大小有關。采用李克特5級量表(five-point likert scale)將高速公路隧道新體系消防安全性能等級劃分為5級(等級1到等級5),并統一將5個成熟度等級與評估值范圍一一對應,其中1分和5分分別對應最低和最高的評估值。按照由低到高順序排列的成熟度等級及其評估值范圍分別為:嚴重不安全級((0.00, 0.25])、欠安全級((0.25, 0.55])、預期級((0.55, 0.75])、良好級((0.75, 0.90])、卓越級((0.90, 1.00])。消防安全性能等級的5個成熟度等級如表1所示。

表1 消防安全性能等級的5個成熟度等級Table 1 Five maturity levels of fire safety performance levels

2.2 消防安全評價指標及其權重

在利用層次分析法評估時,需要建立各層次指標。本次評價目標是消防安全,包含一級安全評價指標共4個,分別為消防救援及時性、消防救援力量、消防裝備配置和交通管制情況。各級安全評價指標及權重如表 2所示。

表2 各級安全評價指標及權重Table 2 Safety evaluation index and weight at all levels

針對每個一級安全評價指標,設置二級安全評價指標。消防救援及時性的二級安全評價指標為到達救援現場時間、消防待命狀況和火災感應報警及時性;消防救援力量的二級安全評價指標為專職消防人員力量和輔助消防人員力量;消防裝備配置的二級安全評價指標為消防車輛配置情況和現場消防裝備配置情況;交通管制情況的二級安全評價指標為自動警告控制情況和人工封路交通管制情況。

針對每個二級安全評價指標,進一步設置觀測變量。前期通過詳細走訪調研及專家座談,已確保所制定的觀測變量基本涵蓋了影響消防安全的全部關鍵信息。到達救援現場時間的觀測變量為始發地離現場距離、行駛速度;消防待命狀況的觀測變量為消防人員穿戴裝備時間、消防物資設備準備時間、消防車使用狀態;火災感應報警及時性的觀測變量為視頻監控報警系統、電話報警系統、自動火警觸發系統;專職消防人員力量的觀測變量為消防人員數量、消防人員穿戴完備性;輔助消防人員力量的觀測變量為值守人員或巡檢人員數量、距現場距離;消防車輛配置情況的觀測變量為消防車可出勤數量、消防摩托可出勤數量、消防車攜帶消防設備情況;現場消防裝備配置情況的觀測變量為消防微站配置情況、現場消防栓及滅火器運行狀況;電子警告情況的觀測變量為警示牌、信號燈控制、廣播喊話控制;人工封路交通管制的觀測變量為在洞口設置路障、警示牌等。

前期已經走訪調研了云南省的曲靖、昭通、昆東、大理、麗江等5個管理處。采用問卷調查法,由云南省管理處、管理分處、隧道管理站人員判斷各指標之間的相互影響程度并予以權重賦值,然后再對各隧道管理站人員的權重賦值結果進行統計處理與歸一化處理。在權重賦值時,遵循以下基本原則: 同一安全評價指標下的各級權重之和為1;權重取值為0～1;對安全評價指標占有較大影響地位的權重值較大。多層次分析結構圖如圖 2所示。

圖2 多層次分析結構圖Fig. 2 Multilevel analysis structure

2.3 各觀測變量的概率統計特征

各觀測變量的概率統計特征與實際工程項目有關。烏東德至祿勸高速公路項目位于云南省中北部,是云南省縣域高速公路“互聯互通”工程實施方案中的70個地方高速公路項目之一。全長約50 km,共設置16座隧道,3座隧道管理站,分別為金坪子隧道管理站、普福隧道管理站、大牛棚山隧道管理站。根據最新設計方案,保留普福隧道管理站,其余2個隧道管理站降級為綜合站。另設變電微站和消防微站,放在每個隧道洞口位置。各觀測變量發生的可能性具有隨機性,因此采用概率統計學方法來考察各觀測變量的概率統計特性。關于概率分布函數的確定,具體是前期通過走訪調研了云南省的多個管理處,采用問卷調查法由隧道管理站人員對各觀測變量進行賦值,然后再對各隧道管理站人員的觀測變量賦值結果進行統計擬合,利用最小二乘法確定最優概率分布函數。

以視頻監控報警系統Z6為例,進一步說明概率密度函數的確定過程。在傳統體系中,視頻監控報警系統被放置在隧道管理站內;在新體系中,監控職能與管理分處中的監控分中心合并。通過走訪云南省的多個管理處,向60余名隧道管理站人員詳細介紹了新舊體系情況,采用問卷調查法讓隧道管理站人員對新舊體系中的視頻監控報警時間進行賦值,然后采用統計學方法建立新舊體系的概率密度柱狀圖,進一步利用正態分布函數擬合新舊體系的概率密度柱狀圖,結果如圖3所示。可以看出,正態分布曲線與概率密度柱狀圖的吻合效果較好,利用最小二乘法計算得到舊體系的概率密度函數為N(7,2),新體系的概率密度函數為N(3,0.5)。

(a) 舊體系

(b) 新體系圖3 新舊體系的概率密度柱狀圖及擬合函數Fig. 3 Probability density histogram and fitting function of novel and traditional systems

為了對比新體系與傳統體系的安全評價效果,給出新體系與傳統體系各觀測變量的概率統計特性,如表3所示。可以看出,新型高速公路隧道管理體系通過組織架構整體優化布局、準無人值守設計、消防微站和變電微站部署等多種方式相結合,更有利于消防安全。

表3 各觀測變量的概率統計特征Table 3 Probability and statistical characteristics of each observed variable

表3(續)Continued Table 3

2.4 蒙特卡洛抽樣算法

由于各觀測變量取值具有一定概率性,因此采用蒙特卡洛抽樣算法獲取各種可能的觀測變量值,然后對各觀測變量值按照多層次分析結構圖進行工況組合,最終計算通過安全驗算的工況數量。

首先在(0,1)區間內隨機抽樣得到K個抽樣值R,然后利用式(1)計算每個R值對應的觀測變量值Zs[17]。

R=G(Zs)。

(1)

式中:Zs為觀測變量的隨機模擬值;G(Zs)為Zs的累加概率函數。但Zs隱藏在G(Zs)中不能直接由式(1)求出,考慮到G(Zs)是單調遞增函數,因此利用牛頓迭代法確定Zs值。

(2)

利用蒙特卡羅抽樣算法,對20個觀測變量進行重復抽樣N次,則多層次結構圖存在N種可能性。將每種可能的觀測變量特征值對應到多層次結構圖中,則得到N種可能性結果的消防安全性能等級,具體計算如式(3)—(7)所示。

zA_x1=(zK1×0.5+zK2×0.5)×0.7+(zK3×0.4+zK4×0.3+zK5×0.3)×0.1+(zK6×0.2+zK7×0.3+zK8×0.5)×0.2;

(3)

zA_x2=(zK9×0.7+zK10×0.3)×0.8+(zK11×0.5+zK12×0.5)×0.2;

(4)

zA_x3=(zK13×0.4+zK14×0.4+zK15×0.2)×0.65+(zK16×0.5+zK17×0.5)×0.35;

(5)

zA_x4=(zK18×0.5+zK19×0.5)×0.5+(zK20×1)×0.5;

(6)

zA=zA_x1×0.6+zA_x2×0.15+zA_x3×0.15+zA_x4×0.1。

(7)

式(3)—(7)中:zA為每種可能性結果的消防安全性能等級;zA_x1為消防救援及時性X1的安全評價分量;zA_x2為消防救援力量X2的安全評價分量;zA_x3為消防救援及時性X3的安全評價分量;zA_x4為消防救援力量X4的安全評價分量。

3 消防安全評價結果

利用基于蒙特卡洛多層次抽樣算法的新型體系消防安全評價方法,對烏東德至祿勸高速公路項目的新型隧道管理體系進行安全評價,并與傳統體系進行對比。利用蒙特卡羅抽樣算法,對20個觀測變量進行重復抽樣10 000次。新體系10 000種可能性的消防安全性能等級如圖 4所示。經統計,落在區間(0.75, 0.90]的計算結果個數是1 550個,落在區間(0.90,1.00]的計算結果個數是8 450個,落在其余區間的計算結果個數為0,所以消防安全性能等級總體評價結果趨向于卓越級。傳統方案10 000種可能性的消防安全性能等級如圖 5所示。經統計,落在區間(0.55, 0.75]的計算結果個數是2 026個,落在區間(0.75, 0.90]的計算結果個數是7 881個,落在區間(0.90,1.00]的計算結果個數是93個,落在其余區間的計算結果個數為0,所以傳統方案消防安全性能等級總體評價結果趨向于良好級。從分布數量來看,新體系的消防安全性能等級要優于傳統方案的消防安全性能等級,可見新型高速公路隧道管理體系具有更大優勢。

圖4 新體系10 000種可能性的消防安全性能等級Fig. 4 10 000 possible fire safety performance levels for novel system

圖5 傳統體系10 000種可能性的消防安全性能等級Fig. 5 10 000 possible fire safety performance levels for traditional system

4 結論與討論

1)提出基于職能遷出的新型高速公路隧道管理體系。通過將隧道管理站的“應急消防”職能和“巡檢養護”職能遷出放入現場小型輕量化綜合站,監控等其余職能仍保留在隧道管理站內并與管理分處中的監控分中心合并,建立5級管理體系,分別為運管部(1級)、管理處(2級)、管理分處(3級)、綜合站(4級)、變電微站和消防微站(5級)。新型體系中的隧道管理站不再受日常巡檢時間和應急消防救援時間限制,極大提高了隧道管理站的選址范圍。

2)提出基于蒙特卡洛多層次抽樣算法的新型體系消防安全評價方法。制定了消防安全評價的5個成熟度等級,繪制了消防安全評價的多層次結構分析圖,在結構分析圖中制定了4個一級安全評價指標,9個二級安全評價指標,20個觀測變量,給出了結構層次分析圖中各個指標和觀測變量之間的影響權重,分析了20個觀測變量的概率統計特征及其蒙特卡洛抽樣算法。

3)利用蒙特卡洛多層次抽樣算法對新管理體系的消防安全進行評價,結果表明: 新型高速公路隧道管理體系的消防安全性能等級總體評價結果趨向于卓越級,傳統體系的消防安全性能等級總體評價結果趨向于良好級。可見新體系的消防安全性能等級要優于傳統方案的消防安全性能等級,證明了新型高速公路隧道管理體系具有更明顯優勢。

需要指出的是,文中的消防安全評價指標及權重賦值僅適用于云南省地區,后續工作中會進一步調研統計全國地區的消防安全評價指標及權重賦值,從而提高此消防安全評價方法的普適性及推廣價值。