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危险建筑场地最优疏散路径的创建
R. El Meouche；M. Abunemeh；I. Hijaze；A. Mebarki；I. Shahrour
摘要：建筑工地容易因为自然和技术灾害事件的发生而受到损坏，如火灾和热通量。因此, 项目规划者必须采用创新方法来无缝疏散施工工地。本研究旨在通过建立一个模型以寻找风险最小的疏散场地创建路径，从而减少损失、伤害和死亡。该模型由两个主要过程构成：第一个是最佳场地布局的生成, 目的是利用遗传算法将总风险降到最低；第二个过程是运行迪杰斯特拉算法从建筑工地的任一地点到安全位置的路径中找到最短的安全路径。本研究利用空间分析工具生成空间风险图和实施最小成本路径分析。该模型是在一个由众多设施组成的案例研究中实现的。结果表明，所提出的模型能够通过最小风险带生成能够在紧急情况下使得损害最小化的路径。
关键词: 场地布局 施工风险 地理信息系统 (GIS) 优化 疏散
引言
规划施工场地是一项多目标任务。施工经理和项目场地规划师有必要用合适的方式安排施工场地，以保持安全的工作环境。一般来说，施工现场容易因不确定的极端事件而受到损害：例如火灾，热通量和爆炸。它们可能导致实现项目预期目标的失败或复杂性。施工管理人员会不断努力将这些意外事件的不良后果降至可接受的水平，并且通常他们会尽可能地减少可能由这些事件造成的伤害和死亡事故。不幸的是，在场地规划中经常被忽视的最重要的问题之一是最短安全路径的确定，以便在发生这些不确定事件时快速安全地撤离施工现场。El-Rayes和Said（2009）指出，场地空间是需要在施工过程中进行管理，监控和组织的项目资源之一。不幸的是，由于它的复杂性和所需的时间，规划人员对场地空间管理的关注较少。Zolfagharian和Irizarry（2014）指出，场地规划以工作区域和不同设施的位置为基础。Huang和Wong（2015）指出，高效的场地规划的使用提供了安全的工作环境，而这反过来又会反映在工人的生产力上。在不安生事故的情况下完成项目的建设非常罕见。此外，由于自然或技术灾害的发生，建设项目容易崩溃。如果这些危害在建筑工地内从一个区域传播到另一个区域，可能会导致灾难性后果。因此，为了提供安全的工作区域、保持工作的连续性和促进紧急情况下疏散过程的顺利进行，适当的管理和安排施工场地具有极其重要的意义。施工经理和场地规划人员时常改进场地布局规划，旨在减少设施之间的行程距离（2008）。他们认为，尽量减少旅行距离将有助于节省时间和金钱。这并不总是正确的。原因在于，某些情况下，如果规划场地布局时只注重行驶距离却忽略了火灾隐患，这可能会导致致命事故的发生（2016）。这反过来又可能导致工作暂停一段时间，影响工人的士气，最终更关键的是造成施工场地疏散的困难。不幸的是，施工场地管理人员和规划人员在规划场地布置时依赖于他们的经验，而有时这些经验本身不足以获得最佳布局。而且，研究人员致力于以减少潜在的自然或技术危害的风险制定场地为目的的布局规划非常罕见。此外，还有一个疤痕城市的研究旨在确定紧急情况下从施工场地疏散的最低风险路径。Soltani等人（2002）指出，最佳路线不一定是最短距离的路线，但必须是风险最低的路线。如果沿建筑工地内最短物理距离路线的能见度有限且风险很高，那么沿这条路线移动的旅行成本可能高于其他路线的旅行成本。因此，这项研究旨在寻找适用于从场地任何位置到外部安全出口的最佳路径，便于在施工现场撤离且无需任何恐慌。根据Mahdjoubi和Yang（2001）的说法，找到最佳路径可以减少伤亡人数。此外，先进信息技术手段的发展已经显著改善了施工的管理情况。空间分析工具便是这类工具之一，它旨在帮助管理人员制定和采取合适的决策。因此，空间分析工具在这项研究中被用来生成一个场地空间风险图，此图反过来也会在寻找疏散的最短安全路径中发挥主要作用。它是被用于实施迪杰斯特拉算法和最低成本路径算法。
文献综述
场地布局规划是一项复杂的任务。这是感兴趣的研究人员必须面临的科学挑战之一。目前已经进行了几项研究，以加强现场布局规划和寻找最佳路径。Zolfagharian和Irizarry（2014）表示每个建筑项目都有自己的特点，因此每个项目的场地布局规划都与其他项目不同。他们还指出，需要采用以规则为基础的方法来评估施工场地规划。此外，Sanad等人 （2008）指出，由于必须执行的任务数量多，所以施工现场的布局是艰苦的工作。
场地布局规划
一般情况下，根据以前的研究，场地布局模型可以按照已被用于将优化分为两类的标准进行分类。
考虑旅行费用距离的优化方法
一般来说，目前大多数场地的布局规划模型要达到的目的一直是尽量减少设施的出行成本距离和搬迁成本。许多优化技术可以用于施工场地内的施工设施。Andayesh和Sadeghpour（2014）将场地布局模型归类为静态（不考虑随时间变化）模型和动态（考虑随时间变化）模型。Hegazy和Elbeltagi（1999）开发了一个名为EvoSite的基于进化的场地布局规划模型。它是基于遗传算法（GA）的执行搜索的最佳布局。 El-Rayes和Said（2009）使用近似动态规划来建立一个旨在降低总体场地规划成本的模型。Zouein和Tommelein（1999）开发了一个动态的场地布局模型，考虑到设施的差旅成本距离和搬迁成本，并将其作为应该优化的最重要标准。Andayesh和Sadeghpour（2013）建立了一个新的动态模型，能够在整个项目期间生成优化布局。它具有在需要时为设备分配空间，并允许在项目期间进行空间最大程度开发的能力。郑和奥康纳（1994，1996）从地理图形信息系统（GIS）的功能中受益，并建立了一个名为ArcSite的模型。该模型的特点是利用消除搜索技术来确定每个临时设施的最佳位置。Astour和Franz（2014）利用建筑信息建模生成了三维（3D）场地布局规划模型。
考虑安全问题的优化
Elbeltagi和Hegazy（2003）使用遗传算法来生成一个最佳场地规划，将安全和生产力作为主要标准而不是旅行成本距离。Sanad等人（2008）提出了一个旨在最大限度地提高安全方面的模型，同时考虑设施之间的实际路线以找到最佳的场地布局。El-Rayes和Khalafallah（2005）在安全考虑和旅行成本距离之间进行了权衡分析。在他们的模型中唯一考虑的安全标准是（1）起重机的安全操作；（2）有害物质的控制。他们建议在可能产生危险情况的设施之间提供足够的距离。Dagan和Isaac（2015）指出危险情况是工人之间相互作用的结果；因此，他们嵌入了它们之间最小安全距离的定义。Mebarki等人（2012）在一家工业工厂警告了多米诺骨牌效应现象的出现。他们指出，一旦工厂的任何设施发生初始意外事故，威胁可能会传播到工厂内的其他设施，造成这些设施的损坏，并可能发生一系列新的意外事件，这反过来可能导致整个工厂的崩溃和层叠效应。
确定最佳路径
偶尔，施工管理者会在寻找施工现场最短的安全路线时遇到困难。找到两点之间最佳路径的能力在所有生活领域都非常重要：例如工业、商业、城市规划和疏散。它在降低成本、加快生产和促进沟通方面具有重要意义。Soltani和Fernando（2004）为建筑工地路径规划分析开发了一个框架，将出行成本、可视性和安全性作为路径评估的多重标准。Choi等人 （2009）开发了转储旅行软件，以确定从倾倒卡车的矿山获得的最佳运输路线。该软件基于多标准评估和最低成本路径分析的组合。崔和涅托（2011）创建了一个名为Google Earth-Based Optimal Haulage Routing System（GEOHARTS）的软件应用程序，为建筑和采矿场所的自卸卡车寻找最佳路线。它基于Google Earth和最低成本路径算法的功能。 此外，该软件还能够生成最佳运输路线，确保装载和卸载区域之间的最短行驶时间和最低燃料成本。
大多数研究者普遍倾向于使用遗传算法来寻找最佳路径。
las Mercedes Gomez-Albarran等人（1997）创建了一个名为GALO的算法，该算法集成了GA和Lee算法，以便找到电路路由中节点之间的最短路径。Gen等人（2001）利用遗传算法解决与网络分析相关的问题，特别是与寻找最短路径相关的问题。Soltani等人（2002）对三种优化技术进行了比较，分别是GA、迪杰斯特拉算法和A *算法，以评估其在施工现场寻找最佳路径的效率。Saha等人（2005）利用迪杰斯特拉算法和最小成本路径分析对易受滑坡影响的区域进行路线规划。Xu和Lathrop（1994）改进了成本仿真模型，通过使用两层记录路径信息来增强成本路径追踪。费尔德曼等人（1995）使用遥感数据、GIS和最低成本分析来执行管道布线。Collischonn和Pilar（2000）开发了一种最低成本路径算法来确定道路和运河等具有线性特征的最佳路径。 该算法高度依赖于GIS中常用的栅格结构。Yu et al（2003）为实际的道路规划升级了传统算法。他们考虑了空间距离以及隧道和桥梁的存在，以便为道路规划寻找成本最低的路径。里斯（2004）利用迪杰斯特拉算法计算数字高程模型（DEM）上的最低成本路径，以便在威尔士的山区找到人行道。结果表明，现有的人行道与计算出的最小成本路径不一致，并且没有遵循花费最少时间的路线。Akkanen和Nurminen（2001）进行了一项评估研究，以演示路由算法的演变。他们的结论是算法随着时间的推移已经改进。他们还指出，在使用任何一种算法时都应考虑工程态度。康和徐（2012）利用基于GIS的方法找到了土方运动的最佳路线。他们实施了最低成本路径分析，以计算切割区和填充区之间加权距离最短的路线。马赫乔比和杨（2001）创建了虚拟建筑材料路由器（VCMR）软件。它由GIS、计算机辅助设计和模糊逻辑组成，可以模拟几种潜在的情况，在这些情况下，现场管理人员可以选择在施工现场转移材料的最佳路线。Modesti和Sciomachen（1998）进行了一项研究，在考虑旅行时间、旅行成本和用户偏好的情况下，找到城市交通网络中的最短路径。Sung等人（2000）确定了基于迪杰斯特拉算法的时间相关网络的最短路径。在这些网络中，时间间隔是确定每条链路流速的基本单位。
从扩展的文献回顾可以看出，目前的大多数场地布局规划模型旨在最大限度地减少设施之间的差旅成本。另外，这些优化模型根据诸如火灾及其相似后果的危险事件（例如爆炸波和热通量）的出现忽略了现场优化，这可能导致现场工作人员不同程度的烧伤。此外，这些模型没有足够的重视确定从施工现场任何位置到最安全的地方的风险最小的路径。因此，为了获得最快速的现场疏散并尽量减少死亡和损失，本研究旨在克服前面提到的缺陷。它着重于开发一个优化模型能够将自然或技术危险的风险降至最低，并找到最小风险距离，以便在不发生恐慌的情况下快速撤离现场。
这项研究的工作与Soltani和Fernando（2004）的研究相似，原因在于此研究：（1）利用迪杰斯特拉算法和最小代价路径算法；（2）考虑用于找到最短路径的标准相同（风险、距离和可见度）。尽管存在相似之处，但本研究的工作是通过以下方式改进和区分的：（1）创建能够最大限度降低潜在危险和风险的场地布局；（2）分析空间布局对每个地点内实际风险预测的影响；（3）生成一个成本曲面，该曲面结合了前面提到的所有用于寻找最短路径的标准，而无需使用像模糊或分析层次结构处理这样的权重方法；（4）使用空间分析工具的功能来可视化建筑工地内存在潜在危险的空间风险，并执行成本最低的路径分析。加强这一模式将有助于现场管理人员通过适当的决定，特别是在紧急情况下确定场地撤离最短安全路径的决定。
方法论
寻找最短安全路径的框架包含两个主要阶段：第一阶段是基于自然或技术风险的风险创建场地布局，第二阶段是实施最低成本路径分析。 这两个阶段中的每一阶段都由几个步骤组成，如图1所示。
识别各种自然灾害
危险交互矩阵
漏洞交互矩阵
以最小风险生成布局的优化技术
空间句法（将可视性视为惩罚因子）
转换功能
利用（GIS）
算术乘法
风险图（成本曲面数据集）
地图距离
确定出口门的位置
进行成本距离分析
距离和方向数据集
进行成本路径分析
最安全的疏散路径
阶段1
插值（IDW）
阶段2
图1：方法流程图
第一阶段旨在将施工场地内由潜在的危险因素导致的风险变化可视化，此可视化过程可划分为以下四个主要阶段：
(1)识别和模拟设施之间的危害和脆弱性相互作用矩阵；（2）利用优化技术运行优化流程，旨在最大限度地减少危险的不良后果；（3）使用空间语法分析技术来确定以可见度表示的空间配置对风险变化的影响；（4）使用空间分析工具来生成空间风险图。空间风险图形成了阶段2的主要输入内容。此外，它在为场地（目的地）的出口门提供最安全的位置中扮演了很重要的角色。它还设置了确定施工现场任何位置与出口门之间风险最小路径的成本曲面。迪杰斯特拉算法和最低成本路径分析根据出口门的接近度计算每个单元的累积成本。第一阶段的主要目的是建立一个最优的施工现场布局，最大限度地降低施工现场的潜在危害带来的风险。该过程从识别一个可能在施工现场发生的危害的性质开始，并确定危害衰减值，以创建建筑工地现有设施之间的危害和脆弱性能力交互矩阵。之后，优化技术算法开始搜索每个设施的最佳坐标，考虑两个约束条
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