Katastrophenschutz mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung

Übersicht:




Battelle ist weltweit die größte gemeinnützige, unabhängige Forschungs- und Entwicklungsorganisation und führend in Entwicklung, Kommerzialisierung und Technologietransfer. Sie leiten, alleine oder in Kooperation, Laboratorien für das US-Energieministerium, das US-Ministerium für innere Sicherheit, und ein internationales kerntechnisches Labor in Großbritannien.

Problem:




Battelle, weltweit die größte gemeinnützige, unabhängige Forschungs- und Entwicklungsorganisation suchte praktische operative Lösungen für Kriseninterventionen oder Einsätzen bei Naturkatastrophen und musste die Effektivität einer zum Schutz angeordneten Ausgangssperre für 48 Stunden, für das Szenario eines sogenannten Improvised Nuclear Device, d.h. einer improvisierten nuklearen Sprengvorrichtung feststellen. Ziel war die Eindämmung der Strahlendosis, die während einer unkoordinierten Massenevakuierung auf die Menschen einwirken würde; hierfür wurde die sofortige Evakuierung mit einer Ausgangssperre verglichen.


Die Modellierung einer Katastrophe, sei es eine Naturkatastrophe oder eine vom Menschen verursachte Katastrophe, stellt eine vielschichtige Herausforderung dar. Es gibt sehr unterschiedliche Umgebungen, physische Konsequenzen, viele verschiedene Möglichkeiten eines Szenarios und Gefahrenfaktoren. Die menschlichen Reaktionen sind unbekannt und Kriseninterventionen werden selten nach Plan umgesetzt.


Lösung:




Für die Modellierung einer Katastrophe wurde die Simulation bestimmt, weil diese dazu befähigt, den Bereich eines potentiellen Szenarios auszuwerten. Deterministische Modelle hatten Einschränkungen aufgrund der ihnen eigenen Faktoren, wie gänzlich unvorhersehbare menschliche Reaktionen, und die Notwendigkeit, Alternativen zu vergleichen, im Gegensatz zu der Suche nach konkreten Antworten.


Die Entscheidung für die AnyLogic Software war für Battelle selbstverständlich, zumal die Software bereits in verschiedenen Projekten innerhalb der Organisation verwendet wird. Hierzu gehören:

  • Gesundheitswesen: Anbieter von Ressource Management, Modellierung eines klinischen Arbeitsablaufes, Infektionsbekämpfung
  • Wirtschaftliche Entwicklung und Prognosen von Industrie-Clustern
  • Fuhrparklogistik und Wartung
  • Nationale Sicherheit und Katastrophenschutz

Außerdem konnte Battelle durch die agentenbasierten Möglichkeiten von AnyLogic die wichtigsten Dynamiken einer Katastrophe erfassen. Emergenz oder emergentes Verhalten ist in der Modellierung des menschlichen Verhaltens ausschlaggebend. Außerdem kann ein Modell manchmal auch unerwartete Ergebnisse aufzeigen. Beides kann nur mittels der agentenbasierten Modellierung erfasst werden.

Modellrahmen für Interventionen im Katastrophenfall

Modellrahmen für Interventionen im Katastrophenfall


Der umfangreiche Modellrahmen beinhaltete eine Umgebung von Straßennetzen, Fahrzeugen, Fahrern und Katastrophenereignisse. Das Straßennetz wurde mit Straßenführungen aus GIS Datenbanken erstellt, Daten von lokalen Autobahnmeistereien (Geschwindigkeitsbeschränkungen, Kapazität der Fahrbahnen) und Agenten als Knotenpunkte für verstärkte Kontrollen. Änderungen am Netzwerk, wie das Fluten von Straßen oder die Zerstörung von Brücken wurden beim Eintritt der Katastrophe in dynamische Ereignisse eingebunden.


Die physikalischen Beschränkungen der Fahrzeuge wurden durch Parameterdaten geregelt, die von der US-amerikanischen Statistikbehörde, Bereich Verkehrswesen, zur Verfügung gestellt wurden. Daten aus Studien vergangener Kriseninterventionen wurden verwendet, um das Fahrverhalten darzustellen, unter Berücksichtigung des geänderten Verhaltens von Fahrern unter normalen Umständen und während einer Massenevakuierung. Das Modell beinhaltete auch das dynamische Finden einer Strecke (der Status mehrerer untereinander verbundener Agenten wurde dynamisch verfolgt und aktualisiert). Zusätzlich waren alle Verhaltensweisen mit physikalischen Bewegungsparametern des Fahrzeugs verbunden, um das Anhalten von Fahrzeugen zu initiieren, wenn die Fahrer nicht mehr fahrtauglich waren.


Die Variablen des Agentenverhaltens stammten aus Anfangswerten und wurden kalibriert. Evakuierungsdaten aus vergangenen Katastrophen wurden verwendet, um die Zielgenauigkeit zu bestimmen, da Kalibrierung und Validierung für die Beweisführung, dass das Simulationsmodell valide ist, wichtige Faktoren waren. Wenn keine historischen Daten verfügbar waren, verwendete Battelle Daten aus anderen großen Ereignissen der Beförderung, wobei die Sensitivitätsanalyse auf anderen Katastrophenereignissen und Umfragedaten basierte.


Disaster Response Simulation Model Structure


Modellstruktur



Dynamische Konturen, oft von anderen Simulationsmodellen abgeleitet, wurden verwendet, um in Regionen die Folgen der Katastrophe zu verfolgen, um wiederum die Anforderungen im Ablauf in einzelne Bereiche zu unterteilen. Die in Echtzeit aktualisierten Konturen basierten auf Wettervorhersagen, Bodendecke etc., und viele miteinander verbundene Konturen konnten so angepasst werden, dass fast jedes Katastrophenszenario dargestellt werden konnte (beispielsweise Hochwasserniveau, Brandausbreitung, Schneisen der Zerstörung, Ausbreitung von Kontamination / radioaktivem Niederschlag). In dem IND-Szenario wurden zwei Hauptkonturen verwendet; die Größe des Radius der Explosion (Konturen für die Stärke des Feuerballs und Überdrucks) und die Verteilung des radioaktiven Niederschlags (Strahlungswerte in der Luft und Ablagerung am Boden von verschiedenen radioaktiven Partikeltypen).


Ergebnisse:




Das Simulationsmodell, dass mit der AnyLogic Software erstellt wurde, verglich die sofortige Evakuierung mit einer Ausgangssperre und zeigte, dass Ausgangssperren zu einer deutlich niedrigeren Dosis der empfangenen Strahlung führte und auch Fälle einer schweren Strahlenvergiftung durch große INDs reduzierte.


Das Modell erstellte auch Folgeergebnisse des Modells, um verschiedene Strategien des Katastrophenschutzes zu testen, und die beste Strategie unter mehreren Optionen herauszufinden. Battelle konnte als Agenten Rettungskräfte, multiple Szenarien einer Intervention, sowie austauschbare Modellkomponenten integrieren (verschiedene Orte für das gleiche Katastrophenszenario, oder ein anderes Szenario für den gleichen Ort). Ziel war es, praktische, operative Lösungen für schnelle und effektive Interventionen auf verschiedene unerwartete Krisen oder Naturkatastrophen zu finden.

More Case Studies

  • Entscheidungsunterstützung im Healthcare-Bereich durch hybride Simulationsmethoden – Mobile Stroke Units
    Schlaganfall ist eine der wichtigsten Ursachen für Behinderung von Menschen und verursacht hohe Pflege- und Rehakosten. Aufgrund einer alternden Bevölkerung ist in der Zukunft außerdem mit einer steigenden Inzidenz zu rechen. Patienten verlieren viel Zeit beim Transport in das Krankenhaus und in internen Krankenhausprozessen. MSUs wurden als eine neue Innovation zu Verbesserung dieser Problematik vorgeschlagen.
  • Simulationsmodellierung basierend auf Daten der Routineversorgung im Gesundheitswesen
    Entscheidungen von Fachleuten im Gesundheitswesen erfordern Tools für Planung, Tests und die Bewertung von neuen Technologien oder Eingriffen. Die komplexen Strukturen, Interaktionen und Abläufe im Gesundheitswesen machen Veränderungen und Innovationen zu einer kontinuierlichen Herausforderung.
  • Modellierung für pharmazeutische Distributionslager
    Cardinal Health, ein Milliarden-Dollar schwerer Arzneimittelvertrieb und Logistikunternehmen, vertreibt mehrere Produkte, von markengeschützten Arzneimitteln und Generika zu frei verkäuflichen Arzneimitteln, Artikel für Gesundheits - und Schönheitspflege und die eigene Hausmarke. Sie sind mit einer Vielzahl der typischen Herausforderungen eines Distributionslagers konfrontiert, die durch die Natur der pharmazeutischen Produkte viel komplizierter ist.
  • Ausbau des Leitungsnetzes einer Öl-Pipeline: Engpässe erkennen und die richtige Strategien wählen
    Einer der größten Betreiber von Öl- und Gas-Pipelines in Nordamerika lieferte Öl an einen Kunden, der jedoch nicht immer die Kapazitäten hatte, die eingehenden Chargen aufzunehmen. Der Betreiber war damit konfrontiert, die Auswirkungen von nachgelagerten, zurückgestellten Liefermengen auf das System quantitativ zu bestimmen. Ebenso musste er wissen, ob das bestehende Fassungsvermögen des Tanks von vorgelagerten Ölterminals die zurückgestellten Chargen aufnehmen konnte.
  • Simulation der Abläufe einer Entbindungsstation
    Das Modell simuliert die Entbindungsstation in einer Klinik, die zurzeit umgebaut wird. Ziel des Modells ist es, Diskussionen hinsichtlich der erforderlichen Ressourcen, Kapazität sowie der Arbeitsmethoden auf der neuen Station zu unterstützen. Das Projekt wurde für die Karolinska Universitätsklinik im Verwaltungsbezirk Stockholm, Schweden, ausgeführt.
  • Auswertung der Kapazität einer Klinik für stationäre Pflege
    Der Verwaltungsbezirk Stockholm in Schweden war dabei, eine neue hochspezialisierte Klinik zu bauen. Die Gesundheitsverwaltung des Verwaltungsbezirks hatte die Fragestellung, ob sie angesichts der aktuellen Investitionen und hinsichtlich verschiedener betrieblicher und strategischer Aspekte , ein akzeptables Level an Pflege erreichen würde.
  • Handling des gesamten Pflegebedarfs von Dialyse-Patienten
    Der Verwaltungsbezirk Stockholm (Schweden) ist wie jedes andere Land oder Region ständig gefordert, um die Bedürfnisse von verschiedenen Patientengruppen in der Gesundheitspflege zu bewältigen. Jede Gruppe kann als Teilkollektiv betrachtet werden, mit seinen eigenen Merkmalen, Eigenschaften und Herausforderungen.
  • Auswertung von Programmen des Gesundheitswesens zur Reduzierung der Kaiserschnittrate
    Über die Jahre haben zahlreiche Forscher die Herausforderung erkannt, die Kaiserschnittrate zu reduzieren. Allan Mills, FSA MAAA ND, ein Versicherungsmathematiker in der Forschung, führte diese Forschung erstmals für den Staat Washington durch und seine Kollegen reproduzierten diesen Teil des Gesundheitswesens der Vereinigten Staaten in einem Simulationsmodell, das es den Interessenvertretern, insbesondere den Gesundheitsvertretern, Versicherern, Klinikern und Gesetzgebern ermöglicht, ihre Annahmen an einem Modell zu testen, um die richtigen Lösungen zu finden.
  • Gestaltung der Gesundheitspolitik mit Hilfe der Simulation
    Der Fachbereich Maschinen- und Anlagenbau der Universität Toronto, das Forschungszentrum für Technisches Gesundheitswesen (CRHE), reagierte auf den dringenden Wunsch nach Effizienz und Qualitätsverbesserungen im Kanadischen Gesundheitssystem.
  • Eine agentenbasierte Erklärung für die Änderung der Lebenssituation der psychisch kranken Bevölkerung
    Das Wohnumfeld der dauerhaft psychisch schwer kranken Bevölkerung in den Vereinigten Staaten hat sich über die letzten 60 Jahre stark verändert. Besonders deutlich wird das durch den prozentualen Anteil der Personen, die in Haft leben gegenüber dem prozentualen Anteil der Menschen, die in der Obhut des Gemeinwesens oder privaten Wohnungen leben.