化学生产储罐场可能发生火灾、爆炸和有毒物质泄漏等多灾害事故,这些事故可能威胁人们的生命安全,甚至导致大规模的人员伤亡,例如2005年Buncefield油罐场的事故(Herbert, 2010)以及2019年中国江苏发生的大规模爆炸事件(Yang et al., 2020)。因此,研究化学生产储罐场多灾害事故下的人员风险评估对于管理事故风险至关重要。当多种灾害在空间和时间上同时存在时,由于协同效应,人员风险会加剧(Chen et al., 2022a, He and Weng, 2021)。根据评估对象,人员风险可分为两类:个体风险和社会风险(Bottelberghs, 2000, Jones, 1992)。个体风险关注特定受事故影响的区域,而社会风险关注整个受事故影响的区域。
对于多灾害事故的个体风险评估,难点在于不同类型物理效应(如火灾热辐射、爆炸超压和有毒物质浓度)的协同效应(Cozzani et al., 2005)。例如,有毒物质可能会降低人员的逃生能力,延长到达安全区域所需的时间,从而增加逃生过程中的热剂量,导致伤害程度增加。为了解决这一问题,主要通过整合多次事故的死亡概率来量化协同效应。现有方法包括三种类型:简单叠加(Maria et al., 2014, Salman Khwayyir et al., 2015, Tugnoli et al., 2022, Cozzani et al., 2006a, Antonioni et al., 2007, Antonioni et al., 2009a)、联合概率计算(Jo and Ahn, 2005, Celano and Dol?ek, 2021, He et al., 2024a)和放大系数(He and Weng, 2021, He and Weng, 2020)。例如,Maria et al (Maria et al., 2014) 选择简单叠加方法来计算涉及BLEVE和有毒物质泄漏的多灾害事故的死亡概率。Celano and Dol?ek (Celano and Dol?ek, 2021) 基于蒙特卡洛模拟评估了由地震引起的多灾害事故的个体风险,假设每次事故彼此独立,死亡概率等于多次事故相应死亡概率的叠加。He and Weng (He and Weng, 2021) 基于联合概率计算方法,考虑了火灾、爆炸和有毒物质泄漏的多灾害事故的个体风险,并考虑了放大系数。然而,上述三种方法仅考虑了个体在某一时刻所受物理效应的协同效应,即空间协同效应;它们没有考虑累积物理效应剂量对人员的影响,即时间协同效应,这可能会低估个体风险。此外,大多数现有研究假设个体的位置保持不变,这是一种静态的个体风险评估。实际上,个体在发现事故后会根据应急计划逃生。在逃生过程中,个体的位置会发生变化,热辐射强度和有毒物质浓度会逐渐降低,从而延长到达安全区域所需的时间,这有助于降低个体风险。因此,需要动态的个体风险评估来同时考虑多灾害和逃生过程对个体风险的影响,以提高结果的准确性。
对于多灾害事故的社会风险评估,一些学者也基于个体风险进行了评估(Cozzani et al., 2005, Cozzani et al., 2006a, Antonioni et al., 2007, Antonioni et al., 2009b)。例如,Cozzani et al (Cozzani et al., 2005, Cozzani et al., 2006a) 和 Antonioni et al (Antonioni et al., 2009b) 使用aripar-GIS软件评估了多米诺事故的社会风险。随后,Antonioni et al (Antonioni et al., 2007, Antonioni et al., 2009a) 和 Misuri et al (Misuri et al., 2020) 评估了由Natech事件引起的多米诺事故的社会风险。然而,上述社会风险评估研究没有考虑时间协同效应,且是静态风险评估,未考虑逃生因素。
风险管理根据风险评估结果采取措施降低风险。人员风险管理措施主要包括逃往安全区域、就地避难和穿戴防护装备(Hou et al., 2021, Gai and Deng, 2022)。本文重点讨论逃往安全区域的措施,这是制定应急计划的重要环节。现有关于逃往安全区域的研究主要集中在逃生路线规划上(Gai and Deng, 2022, Chen et al., 2022a, Chen et al., 2018, Lovreglio et al., 2016, Wang et al., 2021, Gai et al., 2018, Gai et al., 2017, El-Hajj et al., 2020, Yu et al., 2019, Bruglieri et al., 2014, Cao et al., 2017),可以分为个体和群体两个方面。例如,Chen et al (Chen et al., 2018) 提出了一种基于Dijkstra算法的双向路线规划模型,以最短路线为目标进行紧急救援和疏散。Lovreglio et al (Lovreglio et al., 2016) 使用Pathfinder软件和简化的水力模型,同时考虑动态个体风险和人类行为来规划有毒物质泄漏场景的逃生路线。在上述研究中,逃生路线规划基本上是单目标或多目标规划问题,目标通常是最短时间、最短路线或最低个体风险。对于群体,基于个体逃生路线规划进一步考虑了道路容量和人员行为等因素。Onelcin et al (Onelcin et al., 2013) 使用Cube Avenue和MATSim软件模拟了爆炸事故中的群体逃生,考虑了不同区域的人口密度和道路容量。Shao et al (Shao et al., 2024) 模拟了化工厂爆炸事故中的群体逃生,并分析了不同群体规模对逃生过程的影响。然而,上述研究关注的是孤立的有毒物质泄漏事故,很少有研究考虑多灾害事故,这可能导致低估人员风险,从而影响逃生路线规划的结果。尽管历史事故表明多米诺事故的发生概率相对较低,但它们更为复杂,后果更为严重。然而,目前缺乏针对此类事故场景的人员逃生路线规划的相关研究,现有的单一有毒物质泄漏事故方法也不适用。He et al (He et al., 2024a, He et al., 2024b) 提出了一种考虑多灾害事故的逃生路线规划方法,但仅考虑了空间协同效应下的个体风险。
在这种情况下,本研究的目的是建立一种基于社会风险评估的逃生路线规划方法,该方法考虑了火灾、爆炸和有毒物质泄漏的多灾害因素。首先建立了逃生速度与有毒物质剂量之间的定量关系,然后整合了火灾热辐射和爆炸超压的影响。进一步基于个体风险和逃生过程评估了社会风险指标——潜在生命损失(PLL)。将区域划分为子区域,并根据PLL确定子区域的逃生路线。与以往研究相比,通过考虑多灾害和逃生过程,提高了人员风险评估结果的准确性。对于多米诺效应,应进一步考虑可能实际发生的多米诺链的不确定性。本研究提出了一种通过考虑多灾害的时空协同效应来规划逃生路线的方法,但没有考虑不确定性。
本文的其余部分安排如下:第2节详细介绍了方法论。第3节使用一个案例分析结果。第4节进行讨论。最后,第5节得出结论。