随着经济的不断发展，地铁出行作为上班族的一种通勤方式，已经越来越普及，但在早晚上下班的通勤高峰期，在进站口、出站闸机处、地铁换乘站通道经常会出现“排队式拥挤”的现象发生。地铁工作人员也会通过各种导流围栏对人群拥挤进行缓解，而当地铁里发生意外事件时，在人群拥挤的区域势必引起***件发生。比如2017年7月20日，深圳地铁由于意外事故导致踩踏现象发生，最终造成15名乘客受伤等等。

如何有效地预测并避免地铁里人群拥挤现象的发生呢？本文基于数字孪生理论（“ 数字孪生是整个生命周期中物理对象或系统的虚拟表示。它使用实时数据和其他来源来进行学习，推理和动态重新校准，以改进决策。”  简言之，创建一个高度复杂的虚拟模型，该模型与物理事物完全相同（或成对），可以基于实时数据来推演未来，并进而做出改进），对此类问题建立数字化的物理模型，进行探索性研究。

本文基于某地铁中转站，采用数字孪生体方法，构建了真实地铁场景下的数字化孪生系统，通过此系统，可以实时将地铁车厢内的人员数量与虚拟的数字化孪生模型进行无缝集成和同步，数字孪生模型可在1分钟内快速预测站台人员的疏散密集程度；基于数值模型的预测结果，数字化孪生系统将自动向站台工作人员发出合理的围栏运维策略，避免人群在闸机口拥挤，避免踩踏现象，保护生命安全。

 

 

人群导流围栏

地铁人群疏散数字孪生体系统的工作方法

如下图所示：

首先，搭建实际物理场景的数字孪生化模型：

其次，开发构建实际地铁人员数量统计系统与数字孪生化模型之间的数据接口；开发数字孪生模型反馈给地铁中控室运行策略的接口。

最后，在搭建的数字化孪生系统中进行超前（即，列车未到站，人员未下车之前）的预测计算。

本文共进行了3种工况的数值计算，对于人员拥堵的工况，进行了人群导流策略控制。

工况1，当两辆列车内乘客人员共100人时：

可以看出，此场景下，当地铁列车内人员为100人时，任何时刻时地铁闸机出站口处并未发生人员拥挤的现象，人群可以高效地通过闸机口进行疏散。

工况2，当两辆列车内乘客人员共400人时：

可以看出，在1分42秒时，在闸机出口处出现人群拥挤现象。

随着时间的进行，在2分10秒时，人群拥挤的现象愈发严重。这一方面影响上班族的通勤时间，另一方面可能会诱发人群***件，造成严重的公共安全影响。

工况3，在工况2的基础上，自动激活人群疏散围栏模型，以缓解闸机口的人群拥挤现象。

通过开发的数据接口，可以直接将地铁不同车厢实际运载的人员数量直接灌入数字孪生模型中，在数值计算中，完全考虑地铁的运行速度、启动加速度、停车加速度等真实物理参数。

 根据工况3的计算结果，可以看出，激活人群导流疏散的围栏后，在任何时刻，闸机口无人群拥挤现象。数字孪生体系统可以自动将此工况下的人群导流运维策略发送给各个地铁站中控室工作人员，以超前、精准地对“未来时刻”的人群进行有效疏散。

想象一下，地铁站中央控制室的工程师使用数字孪生模型，可以对各个地铁站内的人群疏散进行精确的有效指导。工程师通过超前的可视化数值计算，对多个地铁站实际的人群疏散导流物理围栏进行“缠绕”，对地铁列车不同的载运人员情况，及时反馈不同形式的人群导流围栏策略，这意味着前所未有的清晰预测、精准可控，以此可有效、精确地减少地铁闸机口的人群拥挤现象，避免发生地铁***件。

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