Nonostante i numerosi fattori in gioco e le difficoltà di prevedere il comportamento umano, oggi sono disponibili interessanti modelli e simulatori software che ci aiutano nel gravoso compito di dover modellare il movimento delle persone in scenari di evacuazione. In pratica, con opportuni dati di ingresso e con un sapiente utilizzo di questi applicativi, è possibile contenere gli errori di stima dovuti al comportamento umano in determinate condizioni di emergenza. Ad esempio, nell’ambito della progettazione antincendio, l’evacuazione può essere studiata con diversi software o codici di simulazione; tra i più comuni troviamo FDS+Evac, Pathfinder, Simulex e STEPS. A titolo di esempio si riportano brevemente solo alcuni aspetti relativi al simulatore gratuito FDS+Evac [F11]. Come è noto si tratta di un software sviluppato dal NIST (National Institute of Standards and Technology - United States), in collaborazione con il VTT (Technical Research Centre of Finland). Si tratta in realtà di un modello di simulazione di evacuazione (Evac), integrato in un modello per la simulazione dell’incendio (FDS- Fire Dynamic Simulation). Tale software permette di simulare contemporaneamente l’incendio e l’evacuazione; in pratica, usando FDS come piattaforma di calcolo degli effetti dell’incendio, si forniscono ad EVAC i parametri ambientali puntuali (es. densità dei fumi e concentrazione dei gas tossici) necessari per modellare il comportamento degli esseri umani durante l’esodo. L’approccio risulta valido, in quanto gli effetti dell’incendio influenzano fortemente il comportamento umano e quindi l’evolversi dell’esodo; in ogni caso è possibile simulare anche solo
Per poter simulare il movimento umano il modello EVAC considera ogni individuo come un agente autonomo, sottoposto alle forze che si generano realmente in una folla. In pratica il movimento di ogni persona viene espresso da un’equazione di moto, sviluppata in un dominio matematico continuo nello spazio, che tiene conto di diverse forze (di contatto, di attrito e psicologiche) che si generano tra i vari soggetti, nonché tra questi e le pareti o gli ostacoli.
Ogni persona o agente è approssimata con la sovrapposizione di tre cerchi, come rappresentato nella figura 3.3, tratta dal manuale EVAC.
Figura 3.3: rappresentazione della forma umana in EVAC [F11]
La tabella 3.1, anch’essa tratta dal manuale Evac, riporta le dimensioni del corpo e la velocità del movimento delle persone in assenza di impedimenti.
Tabella 3.1: dimensioni del corpo umano e velocità del movimento [F11]
L’equazione di moto, tratta dal manuale EVAC, è la seguente: ) ( ) ( ) ( 2 2 t t f dt t x d mi i i
i (3.1) dove:xi (t) è la posizione dell’agente i-esimo al tempo t;
fi (t) è la forza esercitata sull’agente dall’ambiente circostante;
ξi(t) è una piccola forza di fluttuazione casuale.
In riferimento alla (3.1), la velocità degli agenti è data da:
dt dx t
vi( ) i (3.2)
L’algoritmo del moto è basato sul modello di Helbing con le variazioni introdotte da Langston. Al fine di simulare il movimento delle persone in modo realistico, la forza esercitata sull’agente i-esimo è formata da diversi componenti, i quali tengono conto sia di aspetti fisici (collisioni, attriti, ecc.) che di aspetti psicologici, come ad esempio quelli relativi alle distanze che le persone tendono a mantenere nei confronti di altri individui e delle pareti dell’ambiente (definite in Evac forze sociali). Di seguito (figura 3.4) si riporta la rappresentazione grafica, tratta dal manuale EVAC, del concetto di forza
sociale.
Figura 3.4: rappresentazione del concetto di forza sociale, secondo il modello EVAC [F11]
Un altro aspetto che troviamo in FDS+Evac è la selezione delle vie di uscita da parte dell’agente. In pratica la selezione è modellata come un problema di ottimizzazione, nel quale viene selezionata l’uscita che minimizza il tempo di evacuazione. Il processo decisionale è però influenzato dalla visibilità, dalla familiarità con il percorso e dalla presenza di disturbi dovuti agli effetti dell’incendio. L’algoritmo prevede prima l’individuazione delle uscite in gruppi di preferenza (tabella 3.2) e poi la selezione dell’uscita che minimizza il tempo di evacuazione fra le uscite del gruppo predeterminato. L’algoritmo decisionale è stato però modificato con gli aggiornamenti del software, infatti a partire dalla versione 2.3.0, viene assegnata la preferenza alle uscite libere dal fumo, attivandole all’interno dei gruppi di appartenenza,
Tabella 3.2: dimensioni del corpo umano e velocità del movimento [F11]
Le ultime due righe della tabella non forniscono preferenze, in quanto gli agenti non sono consapevoli della presenza di uscite non visibili e sconosciute. L’ultima colonna invece mostra i colori utilizzati nel software Smokeview, il quale consente di visualizzare, anche in 3D, le previsioni numeriche generate da modelli CFD (Computational Fluid Dynamics), come appunto FDS (Fire Dynamics Simulator). Si precisa che sono state riportate solo alcune informazioni sul simulatore FDS+Evac, pertanto per una completa comprensione si rimanda alla documentazione ufficiale reperibile al seguente indirizzo web:
http://virtual.vtt.fi/virtual/proj6/fdsevac/documents/FDS+Evac_textbased_homepage.txt
FDS+Evac e gli altri applicativi simili sono molto utilizzati e apprezzati nell’ambito degli esperti antincendio, in particolare a livello universitario, ciò nonostante l’imprevedibilità del comportamento umano rimane l’anello debole, in grado di influenzare fortemente l’affidabilità dei risultati ottenuti nella simulazione del processo di evacuazione. Tale criticità possono essere inoltre amplificate dalle scelte soggettive effettuate dal valutatore stesso sui dati di ingresso utilizzati. In accordo con uno studio di Ronchi del 2013 [C12], il quale prende in esame diversi simulatori (FDS+Evac, Pathfinder, Simulex e STEPS), si ritiene necessario un grande sforzo di ricerca sperimentale per individuare modelli di comportamento umano più affidabili e completi, in grado di fornire al valutatore una base di partenza più solida (modelli di comportamento sociale evoluti, influenza del fumo e della temperatura sulla velocità della camminata, modelli d’individuazione del percorso di esodo, ecc.).
Al riguardo delle simulazioni di esodo, si coglie l’occasione per sottolineare come tali attività sperimentali siano necessarie anche per poter valutare sul campo la risposta
umana al sistema di localizzazione di galleria proposto nella presente ricerca. Le simulazioni saranno infatti indispensabili per valutare, sia l’effettivo beneficio in termini di riduzione del rischio, sia le difficoltà di utilizzo in condizioni di emergenza simulata.