化學儲罐場可能發生火災、爆炸和有毒物質泄漏等多災害事故，這些事故可能威脅人們的生命安全，甚至導致大規模的人員傷亡，例如2005年Buncefield油罐場的事故（Herbert, 2010）以及2019年中國江蘇發生的大規模爆炸（Yang et al., 2020）。因此，研究化學儲罐場多災害事故下的人員風險至關重要。當多種災害在空間和時間上同時存在時，由于協同效應，人員風險會加劇（Chen et al., 2022a, He and Weng, 2021）。根據評估對象，人員風險可分為兩類：個體風險和社會風險（Bottelberghs, 2000, Jones, 1992）。個體風險關注受事故影響的特定位置，而社會風險關注受事故影響的整個區域。
對于多災害事故的個體風險評估，難點在于不同類型物理效應（如火災熱輻射、爆炸超壓和有毒物質濃度）的協同效應（Cozzani et al., 2005）。例如，有毒物質可能降低人員的逃生能力，延長到達安全區域所需的時間，從而增加逃生過程中的熱劑量，導致傷害程度增加。為了解決這一難題，主要通過整合多次事故的死亡概率來量化協同效應。現有方法包括三種類型：簡單疊加（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）、聯合概率計算（Jo and Ahn, 2005, Celano and Dol?ek, 2021, He et al., 2024a）和放大系數（He and Weng, 2021, He and Weng, 2020）。例如，Maria et al（2014）選擇簡單疊加方法來計算涉及BLEVE和有毒物質泄漏的多災害事故的死亡概率。Celano and Dol?ek（2021）基于蒙特卡洛模擬評估了地震引起的多災害事故的個體風險，假設每次事故彼此獨立，死亡概率等于多次事故相應死亡概率的疊加。He and Weng（2021）基于考慮放大系數的聯合概率計算方法評估了涉及火災、爆炸和有毒物質泄漏的多災害事故的個體風險。然而，上述三種方法僅考慮了個體在某一時刻所受物理效應的協同效應，即空間協同效應；它們沒有考慮累積物理效應劑量對人員的影響，即時間協同效應，這可能會低估個體風險。此外，大多數現有研究假設個體的位置保持不變，這是一種靜態的個體風險評估。實際上，個體在發現事故后會根據應急計劃逃生。在逃生過程中，個體的位置會發生變化，熱輻射強度和有毒物質濃度會逐漸降低，從而延長到達安全區域所需的時間，這有助于降低個體風險。因此，需要動態的個體風險評估來同時考慮多災害和逃生過程對個體風險的影響，以提高結果的準確性。
對于多災害事故的社會風險評估，一些學者也基于個體風險進行了社會風險評估（Cozzani et al., 2005, Cozzani et al., 2006a, Antonioni et al., 2007, Antonioni et al., 2009b）。例如，Cozzani et al（2005, Cozzani et al., 2006a）和Antonioni et al（2009b）使用aripar-GIS軟件評估了多米諾事故的社會風險。隨后，Antonioni et al（2007, Antonioni et al., 2009a）和Misuri et al（2020）評估了由Natech事件引起的多米諾事故的社會風險。然而，上述社會風險評估研究沒有考慮時間協同效應，且是靜態風險評估，未考慮逃生因素。
風險管理根據風險評估結果采取措施降低風險。人員風險管理措施主要包括逃往安全區域、在現場避難、穿戴防護裝備（Hou et al., 2021, Gai and Deng, 2022）。本文重點討論逃往安全區域的措施，這在制定應急計劃中非常重要。現有關于逃往安全區域的研究主要集中在逃生路線規劃上（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），可以分為個體和群體兩個方面。例如，Chen et al（2018）提出了一種基于Dijkstra算法的雙向路線規劃模型，以最短路線為目標進行應急救援和疏散。Lovreglio et al（2016）使用Pathfinder軟件和簡化的水力模型，同時考慮動態個體風險和人類行為，為有毒物質泄漏情景規劃逃生路線。在上述研究中，逃生路線規劃本質上是一個單目標或多目標規劃問題，目標通常是最短時間、最短路線或最低個體風險。對于群體而言，在個體逃生路線規劃的基礎上進一步考慮了道路容量和人員行為等因素。Onelcin et al（2013）使用Cube Avenue和MATSim軟件模擬了爆炸事故中的群體逃生，考慮了不同區域的人口密度和道路容量。Shao et al（2024）模擬了化學園區爆炸事故中的群體逃生，并分析了不同群體規模對逃生過程的影響。然而，上述研究關注的是孤立的有毒物質泄漏事故，很少有研究考慮多災害事故，這可能導致低估人員風險，從而影響逃生路線規劃的結果。盡管歷史事故表明多米諾事故的概率相對較低，但它們更為復雜，后果更為嚴重。然而，目前缺乏針對此類事故情景的人員逃生路線規劃的相關研究，現有的單有毒物質泄漏事故方法也不適用。He et al（2024a, 2024b）提出了一種考慮多災害事故的逃生路線規劃方法，但僅考慮了空間協同效應下的個體風險。
在這種情況下，本研究的目的是建立一種基于社會風險評估的逃生路線規劃方法，考慮火災、爆炸和有毒物質泄漏的多災害。首先建立逃生速度與有毒物質劑量之間的定量關系，以量化火災、爆炸和有毒物質泄漏的時空協同效應對個體風險的影響，然后整合火災熱輻射和爆炸超壓的影響。此外，在考慮逃生過程的基礎上，基于個體風險評估社會風險指標“潛在生命損失”（PLL）。將區域劃分為子區域，并根據PLL確定子區域的逃生路線。與以往研究相比，通過考慮多災害和逃生過程，提高了人員風險評估結果的準確性。對于多米諾效應，應進一步考慮可能實際發生的多米諾鏈的不確定性。本研究提出了一種通過考慮多災害的時空協同效應來規劃逃生路線的方法，但沒有考慮不確定性。
本文的其余部分安排如下：第2節詳細描述了方法論。第3節使用一個案例分析結果。第4節進行討論。最后，第5節得出結論。
