海底隧道火灾救援搜索优化研究

被引：3

作者：

陈明仙 ^{[1
,2
]}

沈斐敏 ^{[1
]}

机构：

[1] 福州大学土木工程学院

[2] 福建船政交通职业学院安全技术与环境工程系

来源：

中国安全科学学报 | 2016年 / 26卷 / 02期

关键词：

海底隧道火灾; 救援搜索; 优化建模; CO浓度; 改进蚁群算法(ACA);

D O I：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2016.02.010

中图分类号：

U458 [隧道安全与事故];

学科分类号：

0814 ; 081406 ;

摘要：

为提高海底隧道火灾搜索效率,基于隧道火灾情景分析,建立时间最短的火灾救援搜索优化模型。首先,考虑海底隧道结构特点和CO浓度对救援效果的影响,给出模型的目标函数与限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群优化算法(ACA)的邻接矩阵和启发式函数确立规则,以克服搜索网络复杂和路径选择策略单一的问题,并求解模型。最后,以翔安海底隧道火灾为例进行模拟。结果表明,使用该模型在实现路径最短目标的同时,能优先对CO浓度较高的点进行救援搜索,降低CO对滞留人员的伤害。

引用

页码：56 / 61

页数：6

共 11 条

[1] 蚁群算法在道路应急疏散策略选择中的应用 [J].