FAO系統下列車火災應急處置GSPN模型與分析

李艷艷, 張孝法

1.安徽交通職業技術學院城市軌道交通與信息工程系,安徽 合肥 230051;2.安徽省道路運輸管理服務中心,安徽 合肥 230022

0 引言

截至2022年底,中國大陸已開通36條全自動運營線路,總運營里程為935 km。全自動化運營線路的規模化發展對安全運營城市軌道交通提出新挑戰。在軌道交通全自動運行(fully automatic operation,FAO)系統下,采取列車無人值守的自動運行模式時,一旦突發火災,只能由控制中心(operation control center,OCC)調度人員遠程完成應急處置。列車在長大區間內發生火災時,列車上的電氣設備可能已損壞,無法接收信號系統繼續運行至前方車站的指示,區間隧道內乘客疏散困難,應急救援組織工作難度增大,極易造成重大人員傷亡和經濟損失。

為有效減少列車火災事故可能造成的嚴重后果,基于廣義隨機Petri網(generalized stochastic Petri net,GSPN)建立FAO系統下區間列車火災的應急處置GSPN模型,描述應急處置系統的動態行為,分析軌道交通列車火災應急處置作業過程,發現關鍵作業環節,完善應急處置流程,提高應急處置效率,為交通運營人員的應急組織提供理論參考[1]。

隨機Petri網在跨組織應急協同管理、煤礦事故、天然氣泄露事故和工程火災事故等應急管理流程領域應用廣泛[2-3]。李遷等[4]建立工程事故應急處置的GSPN模型,同構模型的馬爾可夫鏈(Markov chain,MC),分析GSPN模型的系統效能,計算系統中可達標識的穩態概率及模型的時間性能指標,分析系統中關鍵活動的運行效率,優化應急處置流程。胡甚平等[5]為解決液化天然氣動力船中燃料泄漏的風險問題構建GSPN模型,分析系統的穩定狀態概率等應急響應主要效能,確定應急響應流程中待優化的重點環節。田銳[6]構建工程火災應急流程的GSPN模型,分析事故案例,確定應急流程的關鍵環節和作業瓶頸,為優化應急處置預案流程提供依據。汪茉莉[7]建立車站火災預警響應流程、應急響應流程及后期處置流程的時間Petri網,優化車站火災的應急響應流程。對列車火災應急處置的研究主要集中在安全疏散性能、疏散模式、人員安全疏散模擬和煙氣特性等方面[8-11]。采用Petri網對FAO系統中地鐵列車火災應急處置流程進行建模和分析的理論與應用研究較少[12-15]。

本文分析FAO系統下不同區域列車火災的應急處置預案,引入GSPN模型,采用同構的MC計算可達標識的穩態概率和GSPN模型的性能指標,分析變動實施速率對穩態概率的影響,以期確定應急處置系統中的關鍵環節,優化FAO系統下列車火災的應急處置流程。

1 FAO系統下列車火災應急處置流程建模

1.1 FAO系統下列車火災應急處置流程

根據FAO系統下列車火災發生的位置,可將火災分為站臺區域火災、軌行區區間中部火災、軌行區近前方站火災及軌行區近后方站火災等。列車火災發生的位置不同,應急處置預案、處置步驟及措施也不同。一般城市軌道交通的應急處置預案中,若地鐵運行過程中發生火災事故,在列車具備動車的條件下,盡可能安排列車運行至前方車站,組織疏散乘客和開展救援工作,有效降低疏散救援難度;不具備運行至前方車站的條件時,救援人員可進入區間組織疏散和救援。

將FAO系統下列車區間火災應急處置過程分為監測與預警、決策與應急響應、救援行動和運營恢復等4個階段。列車在區間運行時,通過車載感溫感煙探測系統和監控系統進行火情監測與預警,當火災報警系統(fire alarm system,FAS)報警時,調度人員查看OCC監控系統,根據火情發生與否、列車區間位置、列車火災部位、起火源和火勢程度等因素進行決策并啟動相應的應急預案,包括通知搶修人員、車站多職能工作人員、119消防人員和120救護人員等與現場指揮到位,聯動列車控制、監控系統和運營組織調整等進行快速救援、區間疏散和滅火等工作;救援行動結束后恢復全線運營。FAO系統下列車火災應急處置流程如圖1所示。

1.2 應急處置流程仿真模型

Petri網是分布式系統的建模和分析工具,原始Petri網無時間概念,但隨機Petri網包含時間因素。Molly[16]提出將每個變遷與實施速率關聯的Petri網模型,其中變遷與隨機指數實施延遲關聯,對不確定系統進行建模和分析。執行變遷有時間延遲,即從變遷T變為可執行狀態所需時間被視為連續隨機變量(非負實數),即為變遷平均實施速率,服從指數分布函數。

GSPN是時間連續的Petri網模型,由七元(P、T、F、V、W、M0、λ)組成:P為庫所集;T為變遷集;F為有向弧集,F?(P×T)∪(T×P);V為變遷禁止弧,V?(P×T);W為權函數,W:F→N;M0為系統的初始狀態,M(Pi)為M標識下庫所Pi的TOKEN數;λ為變遷平均實施速率,λ={λ1,λ2,…,λn},1/λ為變遷的平均實施時延。GSPN將模型中變遷的發生時間轉換為隨機變量,模型具有MC特性,可通過GSPN模型的可達集同構為時間連續的MC,求得系統的穩定狀態概率,分析模型的性能指標。

FAO系統下列車火災應急處置的GSPN模型如圖2所示。火災事故后的處置流程需多部門配合。為避免GSPN模型出現空間爆炸,建模時簡化流程中的部分具體操作,并拆分和合并部分過程,如T6表示啟動車載PA系統、啟動車載PIS、啟動隧道環控系統、相鄰車站多職能人員準備到位,以觸發列車運行保障信息表示。GSPN模型中庫所與變遷的含義如表1所示。T1與T3、T4與T5為沖突關系,不能同時發生;T6與T12、T7與T8、T14與T19、T15與T16為并發關系,可同時發生。

表1 GSPN模型中庫所與變遷的含義

表1(續)

圖2 FAO系統下列車火災應急處置的GSPN模型

IPH—乘客緊急呼叫(interphone handle,IPH);PA—廣播(public address,PA);PIS—乘客信息系統(passenger information system,PIS)。 圖1 FAO系統下列車火災應急處置流程

2 GSPN模型性能分析

2.1 列車火災應急處置GSPN模型的有效性分析及同構MC

采用仿真軟件PIPE對圖2的GSPN模型進行有效性驗證,可知GSPN模型滿足Petri網的可達性、安全性、有界性及活性要求。FAO系統下列車火災應急處置GSPN模型的可達標識圖如圖3所示,紅圈標識代表可達。

圖3 FAO系統下列車火災應急處置的GSPN模型的可達標識圖

由圖3可知:所建GSPN模型包括41個可達標識S0～S40,在同構的MC中可被映射為41個狀態。λ為MC模型的有向邊,與GSPN模型同構的MC模型如圖4所示。

圖4 與GSPN模型同構的MC模型

2.2 列車火災應急處置GSPN模型的性能指標分析

2.2.1 穩態概率

穩態概率是指長期運行后GSPN模型處于某狀態的概率,即當系統處于穩定情況下各狀態的應急處置時間與整個系統應急處置總時間之比,如列車火災應急處置流程中的監測與預警階段、決策與應急響應階段、救援階段等環節與應急處置總時間之比。同構MC的概率轉移矩陣為Q,其元素qij(1≤i,j≤n)滿足:

MC呈穩定狀態時,系統的穩定狀態行向量X=(x1x2x3…xn),P(Mi)=xi為穩態概率,根據馬爾科夫過程,有以下線性方程組[17-18]

可求得可達標識的穩態概率。

2.2.2 庫所的平均TOKEN數

2.2.3 變遷利用率

2.2.4 系統平均處置時間

列車火災應急處置系統中各子系統的平均處置時間

(1)

3 實證分析

為驗證GSPN模型的有效性,分析某地鐵列車火災應急處置流程的效率和GSPN模型的性能指標,確定關鍵環節及平均應急處置總時長。走訪調研多家地鐵公司火災應急演練情況,賦予變遷平均時延參數及對應的λi,如表2所示。根據GSPN算法,計算得到各狀態的P(Mi)如表3所示。

表2 變遷的平均時延及對應的λi

表3 各狀態的P(Mi)

根據各狀態的P(Mi),計算各庫所的ui,如表4所示。由表4可知:u5、u8、u9、u21和u22較大,集中在救援行動階段。主要原因是救援階段涉及多部門,且FAO系統下列車采取無人值守運行模式時,行車調度人員需遠程查看列車運行狀態信息,發布乘客撤至安全車廂的信息,遠程控制列車運行至車站,由各部門上報救援完成后的信息,易產生信息堆積,P5、P8、P9、P21、P22應作為優化應急處置流程的重點。

表4 各庫所的ui

U(Ti)的計算結果如表5所示。由表5可知:U(T9)、U(T12)和U(T21)相對較高,主要集中在救援實施階段與運營恢復階段。在救援實施階段,組織現場救援時需分類實施,車站工作人員主要完成初期救援,如需120協助,則需協調120救護人員到現場后組織救援工作;事故列車造成多列車延誤或晚點,在運營恢復階段,組織受影響列車恢復到正點運行時需多部門間協調,調整過程耗時較長。

表5 U(Ti)的計算結果

由式(1)計算S=10.97 min。

為確定系統的關鍵環節,改變λi,可得出λi變動時對應的41個P(Mi)的變動值,發現變動λ1、λ3、λ5、λ7、λ12、λ22時,對系統各狀態的P(Mi)影響較大,因此將λ1、λ3、λ5、λ7、λ12、λ22對應的環節確定為關鍵環節。關鍵環節λi的變動范圍如表6所示,對應的λi變動下狀態的P(Mi)如圖5所示。

表6 關鍵環節λi的變動范圍

圖5 關鍵環節λi變動下各狀態的P(Mi)

由表6、圖5可知:當λ1、λ3、λ5、λ7、λ12、λ22變動時,各狀態的P(Mi)受影響程度不同,如λ1變動時,在41個穩態概率中P(M3)、P(M35)、P(M37)、P(M40)、P(M13)變化較明顯,P(M37)、P(M40)顯著下降,表明對應的變遷處理速度提高,本環節積壓工作量減少,當λ1增大到一定程度時,各狀態的穩態概率趨于穩定,整個應急處置系統高效運轉,可確定最佳變遷實施速率、各環節的最佳處置時間和應急處置總時長,為優化列車火災應急處置流程提供理論依據。

4 結論

1)分析FAO系統下無人值守的地鐵列車發生區間火災的應急處置流程,構建FAO系統下列車火災應急處置的GSPN模型及其同構的馬爾科夫鏈,分析FAO系統下列車突發區間火災的應急處置過程的結構狀態與動態行為。

2)求解GSPN模型的穩態概率,計算GSPN模型的性能指標,定量分析應急處置流程中的關鍵環節和總運行時間,確定救援行動階段救援人員行動、乘客到達安全車廂、列車到達車站、車站處置完成和救援完成等環節易造成信息堵塞,開展車站處置工作、車站組織救援和組織事故列車下線的變遷利用率相對較高且耗時。

3)為提高關鍵環節的應急處置效率,變動關鍵環節的實施速率,各狀態的穩態概率隨之變化,對應的變遷處理速率提高,說明本環節積壓的工作量減少,處置效率提高,整個應急處置系統高效運轉,可確定最佳變遷實施速率,確定處置環節的最佳處置時間和應急處置總時間,為FAO新技術應用下的應急處置過程優化提供科學合理的思路和方法。