避難シミュレーション

避難シミュレーションは、地域、建物、または船舶の避難時間を決定する方法です。これは、群衆のダイナミクスと歩行者の動きのシミュレーションに基づいています。避難ソフトウェアの数は、過去 25 年間で劇的に増加しました。^{[1] [2]}このテーマで発表された科学論文の数に関しても同様の傾向が見られます。^{[3]最新の調査の 1 つは、70 を超える歩行者}避難モデルの存在を示しています。^[4]現在、このテーマに特化した会議が 2 つあります。「歩行者避難ダイナミクス」と「火災時の人間の行動」です。^{[5] [6]}

避難プロセスのシミュレーションでは、建物、船舶、船舶と、集落や地域を区別することが重要です。地区全体の避難の場合、輸送フェーズ (緊急避難を参照) は通常、待ち行列モデルによってカバーされます(以下を参照)。

歩行者避難シミュレーションは、性能に基づくアプローチが使用される場合、建物の火災安全設計で人気があります。^{[7]シミュレーションは主に}最適化の方法ではありません。建物の形状や避難時間に関する手順を最適化するには、ターゲット関数を指定して最小化する必要があります。したがって、変動の影響を受ける1つまたは複数の変数を特定する必要があります。

避難シミュレーション分野におけるモデリングアプローチ:

• セルオートマトン：離散的でミクロなモデルで、歩行者はセルの状態によって表現されます。この場合、静的および動的フロアフィールド（距離マップ）の両方を使用して、エージェントを出口に誘導し、セルから隣接するセル（形状が異なる場合もあります）に移動します。^{[9] [10] [11]}船舶避難プロセスのモデル、^[12]双方向歩行者フロー、^[13]バイオニクスの側面を持つ一般的なモデル^{[14]が存在します。}
• エージェントベースモデル：歩行者がエージェントによって表現されるミクロモデル。エージェントは座標に加えて人間の属性を持つことができる。その行動は確率的性質を統合することができる。歩行者の歩幅の空間的側面を考慮した一般的なモデルが存在する^[15]
• 社会力モデル：物理学の方程式に基づいた連続的なミクロモデル^[16]
• 待ち行列モデル: 幾何学のグラフィカルな表現に基づいたマクロモデル。人の動きはこのグラフ上の流れとして表されます。
• 粒子群最適化モデル：避難のいくつかの特性（歩行者間の距離、歩行者と出口間の距離）を最小化する適応度関数に基づくミクロモデル^[17]
• 流体力学モデル：連続したマクロモデルであり、大規模な群衆を結合した非線形偏微分方程式でモデル化する^{[18] [19]}

建物（駅、スポーツスタジアム）、船舶、航空機、トンネル、列車の避難は、避難者が安全な場所に向かって歩くという点で似ています。さらに、人はスライドや同様の避難システムを使用し、船舶の場合は救命ボートを下ろすこともあります。^[20]

トンネルは、地下空間であること、利用者に知られていないこと、自然光がないことなど、独自の特徴を持つユニークな環境です。これらの特徴は、避難前の時間（例えば、乗員が車両から降りたがらないこと）、乗員同士および乗員と環境の相互作用、群集行動、出口の選択など、避難者の行動のさまざまな側面に影響を与えます。

船舶避難には特に次の 4 つの側面があります。

• 乗務員数と乗客数の比率、
• 船の動き、
• フローティングポジション
• 避難システム（例：スライド、救命ボート）。

船体の動きや異常な浮上位置により、移動能力が低下する可能性があります。この影響は実験的に調査されており、低減係数によって考慮することができます。

船舶の避難は、集合段階と乗船段階の 2 つの段階に分かれています。

アメリカ連邦航空局は、航空機が 90 秒以内に避難できることを義務付けています。この基準は、航空機の承認前に確認する必要があります。

90 秒ルールでは、使用可能な出口の半分が塞がれ、床近接照明によって最低限の照明が提供され、シミュレーションされた乗客の年齢と性別の混合が一定の状態で、すべての乗客と乗務員が 90 秒以内に安全に航空機の客室から脱出できることを実証する必要があります。

このルールは 1965 年に 120 秒で制定され、脱出装置の改良、客室や座席の素材の変更、乗務員のより完全で適切な訓練などを網羅するように、長年にわたって進化してきました。

• A. Schadschneider、W. Klingsch、H. Klüpfel、T. Kretz、C. Rogsch、および A. Seyfried。避難ダイナミクス: 実証的結果、モデリングおよびアプリケーション。RA Meyers 編著、Encyclopedia of Complexity and System Science。Springer、ベルリン ハイデルベルク ニューヨーク、2009 年。(2009 年 4 月に出版予定、arXiv:0802.1620v1 で入手可能)。
• Lord J、Meacham B、Moore A、Fahy R、Proulx G (2005)。コンピュータ エグレス モデルの予測機能を評価するガイド、NIST レポート GCR 06-886。http://www.fire.nist.gov/bfrlpubs/fire05/PDF/f05156.pdf 2010 年 5 月 29 日にWayback Machineにアーカイブされました。
• E. Ronchi、P. Colonna、J. Capote、D. Alvear、N. Berloco、A. Cuesta。道路トンネルの安全分析のためのさまざまな避難モデルの評価。トンネル工事と地下空間技術第30巻、2012年7月、pp74–84。doi :10.1016/ j.tust.2012.02.008
• Kuligowski ED、Peacock RD、Hoskins、BL (2010)。建物避難モデルのレビュー、NIST、火災研究部門。第 2 版。技術ノート 1680、ワシントン、米国。
• 国際海事機関 (2007)。新造および既存旅客船の避難分析ガイドライン、MSC/Circ.1238、国際海事機関、ロンドン、英国。
• R. Lovreglio、E. Ronchi、MJ Kinsey (2019)。歩行者避難モデルの使用状況とユーザーに関するオンライン調査。消防技術。https://doi.org/10.1007/s10694-019-00923-8