24-某军用伤员疏散系统仿真分析

第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日军事伤亡疏散系统的仿真分析苏马纳比斯瓦斯，哈桑胡因图兰和桑多斯埃尔萨瓦能力系统中心 新南威尔士大学澳大利亚堪培拉sumana.biswas@adfa.edu.au, h.turan@adfa.edu.au s.elsawah@adfa.edu.au摘要本文通过仿真平台分析了伤员疏散系统的几个参数及其影响。采用离散事件模拟（DES）模型进行分析。采 用不同舰队的生存先决条件、救护车分配和伤亡治疗分配五种参数来测试军事疏散系统的性能。结果表明 , 救护车返回时间、重新部署时间、运输时间等参数的变化影响了疏散时间以及复苏和损伤控制手术的时 间。在所需时间内接受损伤控制手术的伤亡比例平均为63.78 %，卧床等待时间为0分钟。为了便于战斗伤 亡人员的疏散，该模拟模型支持决策制定。该分析还可用于支持军事伤亡疏散系统的资源配置。关键字伤亡、疏散系统、模拟、资源分配和决策。1 . 介绍从战争的一开始，将伤员从战场上撤离就一直是一个持续存在的问题，而且它仍然和今天一样（Lam，2001年）。伤亡人数的转移是军事医疗卫生系统的一个重要组成部分。为提高患者的预后，减少长期残疾，在途中的伤员 疏散中，根据医疗要求提供医疗护理和紧急医疗干预(ATP 4-02。2 2019).它在挽救战斗伤亡人员的生命和降低死亡率和发病率方面发挥着至关重要的作用。自第二次世界大战以来，战争发生了巨大的变化(摩西等人。20 0 1) . 如今，应用程序正在迅速出现技术（战争无人机、核武器）一直在不断地改变战场的性质，不幸的是，导致了伤亡的严重程度的上升。现代战 场的非线性和扩大性质需要改变提供战斗卫生援助的方式(Moses等。2 0 0 1 ) . 随着战场变得越来越危险，维持作战部队的护理对任务的成败变得越来越重要。很明显，未来的操作环境将带来新的临床、物流和组织挑战 (Scallan等。2020). 因此，军队可以提供一个有效的疏散系统，最终提高受伤士兵幸存的可能性(Moses等。 2001).为了检验军事系统，数值模型经常被开发为战争游戏和野战训练练习是极其昂贵的(尤班克斯等人。2020).军事后送系统本质上是动态的，包含许多随机特征。因此，仿真工具 将是建模和分析系统的最佳方法。. 1 1目标本研究旨在通过仿真分析军队的伤亡疏散系统。一种被称为离散事件模拟（DES）的技术被用于模拟真实世界的 系统，这些系统可能被分为许多逻辑上不同的过程，这些过程跨越时间独立推进(Med。upenn).DES是一种模仿现 实生活中过程、设施或系统的行为和功能的方法（Allen 2015） 。在我们的论文中，我们使用DES作为我们的模 拟©IEOM国际协会2223第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日评估军事疏散系统性能的平台。这项工作考虑了伤亡疏散系统的三个主要决策标准。它们是(i)舰队生存的 先决条件，（ii）伤亡治疗的要求和（iii）救护车的分配。在这项工作中，通过考虑一些参数如救护车返 回时间、重新部署时间、救护车速度、床数、床数、等待时间、运输时间、等待时间调度等，研究了这些 参数的变化如何影响战场疏散系统的结果。在这里，我们研究的结果是疏散时间、复苏时间、损伤控制手 术时间、等待床位的时间、不同治疗设施的床位占用情况和救护车的可用性。本文的其余部分组织如下：第2节讨论了相关文献。第3节演示了仿真模型的描述。模拟分析的解释见第4节。第5节介绍了研究结果和讨论。本文的总结部分见第6节。2.文献综述本节讨论了军事医学和模拟在伤员疏散中的应用的相关文献。第二次世界大战期间，飞行员和步兵用模拟器和模 型训练来准备战斗。从那时起，建模和模拟（M&amp;S） 已经成为战士军事训练的一个关键组成部分(Eubanks等人。2020).关于战场上仿真和模拟的应用和重要性的研究越来越多。尤班克斯等人。（2020）研究了军事医学领域 模拟的过去、现在和未来。Leitch等。（2002）讨论了模拟的重要性及其与军事医学未来的关系。Moses等人分 析了21世纪军事医学建模和模拟的适用性。 (2001).作者讨论了四类医学模拟，以解决一些现实世界的军事医学 的挑战。基于pc的多媒体、数字人体模型、虚拟工作台和全沉浸式虚拟现实（TIVR）就是这些类别之一。伤亡后送是军事医疗系统的重要组成部分之一。还有一些关于伤亡疏散分析的研究。他们中的大多数都使用了模拟建模（Simo），以分析具体的目的。Du和Wang（2011）应用计算机模拟模型研究了救护车直升机（AH）的选择类 型。在模拟模型中，选择的评估AH在战术区域疏散有效性的动态度量是担架患者的数量。他们通过平均等待时间 等输出指标研究了各种指标，包括空速和病人数量。Nuhut和萨邦库格鲁（2002）对军队伤亡疏散进行了模拟分 析。本文利用仿真的方法研究了一种旅伤亡疏散系统（BCES）。模型的目标是给一个的指挥官动作，后勤和医疗 单位必要的信息伤亡，如花在医疗设施的时间，等待时间在医生排队，医生使用，和伤亡的百分比返回职责或转 移到更高层次的医疗设施。米切尔等人。（2004年）使用NHRC的战术医疗后勤（TML+）规划工具，从受伤点（PO I）到更明确的护理，对伤亡人员的死亡率进行了模拟分析和模型。在他们的模型中，他们描述了三种死亡风险 类别。Zhang等人建立了一个战时伤员疏散的可视化模拟模型。 (2 0 1 1) . 他们使用Simio（模拟工具）进行模拟 试验，以优化伤员疏散资产的位置。Zhang等人（2011）的研究重点是应用Simio模拟工具来研究战场上的伤亡治 疗的建模。在他们的论文中，使用模拟实验模型，评估了个人分配。基于对治疗程序和医疗数据的调查，Zhang 等人。（2013）创建了一个模型，并使用离散模拟工具来重建为战斗伤亡而提供的手术护理。他们还使用了Simio作为他们的模拟平台。在他们的研究中使用了7种不同伤亡到达率的场景来评估解放军野战医院的手术能力。因此，我们需要进行基于仿真的深入分析，以提高疏散系统的性能 战场。3 . 仿真模型描述由澳大利亚堪培拉UNSW的能力系统中心开发的案例模型，用于分析军事伤亡疏散过程。基于des的CASEVAC模型是 一个Java应用程序。它将输入作为包含数据的Excel文件的集合作为模型输入。使用这些信息，该模型模拟CASVAC系统，并将结果输出为静态HTML页面。构成CASVAC模型的模型有许多子模型。图1说明了案例计算器模型 的概述。案例计算模型是©IEOM国际协会2224第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日几种子模型的组合。在我们的研究中，我们研究了三个子模型：救护车生存能力子模型、伤亡治疗分配子 模型和救护车分配子模型。输入是子模型的参数，它们在第4节中被描述。<img src="/media/202408//1724838594.145416.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图1。伤员疏散模型的布局在本研究中，根据表1所示的101-2指标，在关键节点，如伤亡收集点（CPP）和医疗设施（R1、r2等），仿真模 型演示了CASVAC的运输和救护车车队组合。在这个模型中，它需要为地形、威胁、操作强度和持续时间设置场景。场景将包括设施及其待模拟区域的定义，如立方最密堆积、R1、R2等，包括区域之间的距离和每个区域的威胁。模拟 场景的时间步长将为1分钟，并持续数周（表1）。表1。疏散度量<table><tr><td>时间紧迫性</td><td>处理</td></tr><tr><td>1小时</td><td>复苏度量（高级的 复苏护理）</td></tr><tr><td>2小时</td><td>手术指标(两个以内的手术 受伤或受伤的数小时。)</td></tr><tr><td>20分钟</td><td>疏散度量(在照顾evac团队（在第一个位置到达分支机构）</td></tr></table>为了便于病人在战斗中疏散，该建模努力的目的是分析模拟模型这将被用于支持长期的战略决策。©IEOM国际协会2225第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日4.仿真分析通过三个子模型对分析伤亡疏散系统进行了调查： (i)救护车生存能力、（ii）伤亡治疗分配和（iii）救护车分 配。救护车生存能力子模型提供了救护车车队在一个操作过程中的可用性。伤亡治疗分配子模型用于确定每个伤 亡人员到达该区域时的行动过程。救护车分配模式处理救护车的分配和调度。从这些子模型中，分析了三个决策 标准。如下所示：. 1 4.舰队生存的先决条件在这项工作中，从救护车生存能力子模型中分析了车队生存的先决条件。利用这一标准，可以评估每种情况下的 车队组合和分配如何影响伤亡人员和救护车的可用性和存活率。在这种情况下，我们使用以下参数进行分析：(i)救护车返回时间（以分钟为单位）（ii）救护车翻新时间（以分钟为单位）（iii）救护车重新部署时间（以分钟为单位）（四）救护车数量为了进行分析，我们考虑了几种情况，从而改变了上述参数。4.2人员伤亡处理要求伤亡治疗分配子模型用于评估伤亡治疗的需求。该标准有助于评估不同程度的资源分配和优先级技术对以101- 2指标衡量的患者生存和绩效的影响。在此情况下， 以下参数用于分析：(i)生存百分比（ii）干预时间（iii ) 运输等待时间（iv）干预等待时间(v)床位类型（vi）床 位可用性4.3救护车分配从仿真模型的救护车分配子模型中考察了救护车的分配问题。该子模型用于评估不同运输优先级策略对患者生存 和性能的影响。在这种情况下，使用以下标准进行分析：(i)救护车的选择（二）救护车调度（iii）调度的最大等待时间（以分钟为单位）（四）救护车运输时间（五）调度规则通过改变上述参数来研究五种场景，以研究仿真的结果过程在这种情况下，我们看到的结果是疏散、复苏、损伤控制手术所需的时间分布、床位的等待时间、各种治疗 设施的床位占用情况以及救护车的可及性。5.结果和讨论在本研究工作中，通过改变案例模型的输入参数，考虑了五种情况进行分析。在每个场景中，都有15个参数的组 合作为模型的输入。在每个场景中，©IEOM国际协会2226第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日改变输入参数，以查看它们对模型输出的影响。表2描述了场景的参数值。 五表2。仿真分析的方案<table><tr><td>参数</td><td>场景1</td><td>场景2</td><td>场景3</td><td>场景4</td><td>场景5</td></tr><tr><td>救护车返回 时间备忘录</td><td>30</td><td>20</td><td>40</td><td>50</td><td>60</td></tr><tr><td>救护车 整修时间 备忘录</td><td>60</td><td>80</td><td>100</td><td>120</td><td>150</td></tr><tr><td>救护车 调动时间（以分钟计）</td><td>10</td><td>20</td><td>30</td><td>40</td><td>50</td></tr><tr><td>救护车 数量</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>生存期 百分比</td><td>100</td><td>90</td><td>95</td><td>85</td><td>90</td></tr><tr><td>干预措施持续时间 备忘录</td><td>1000</td><td>1500</td><td>2000</td><td>1000</td><td>1500</td></tr><tr><td>床位等待时间</td><td>3000</td><td>2500</td><td>2000</td><td>3500</td><td>2500</td></tr><tr><td>运输等待时间</td><td>3000</td><td>3500</td><td>2500</td><td>4000</td><td>3000</td></tr><tr><td>干预等待时间</td><td>3000</td><td>4000</td><td>3500</td><td>3000</td><td>2500</td></tr><tr><td>床型</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>救护车 挑选</td><td>不是不</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>救护车 派遣</td><td>不 对</td><td>是 不</td><td>不 对</td><td>是 不</td><td>对</td></tr><tr><td>最大 等待时间派遣（内 备忘录</td><td>10</td><td>15</td><td>20</td><td>10</td><td>8</td></tr><tr><td>救护车运输持续时间</td><td>10</td><td>15</td><td>20</td><td>25</td><td>10</td></tr><tr><td>调度规则</td><td>060</td><td>060</td><td>060</td><td>080</td><td>060</td></tr></table>©IEOM国际协会2227第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日<table><tr><td>（超时）-用于 立方最密堆 积</td><td>240</td><td>120</td><td>240</td><td>200</td><td>240</td></tr></table>5.1图形结果图2到图4分别显示了晚期复苏的分布时间、损伤控制手术和疏散时间。图5详细说明了在不同状态下所花费的 时间。<img src="/media/202408//1724838594.326755.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图2。各类人员疏散时间的分配情况<img src="/media/202408//1724838594.4050272.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图3。到先进复苏的时间分布©IEOM国际协会2228第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日<img src="/media/202408//1724838594.6173198.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图4。损伤控制手术的时间分布结果显示，平均有63.78%的需要损伤控制手术的病例在规定的时间内进行了手术。研究还发现，在要求的 时间内收到它的需要保证的案件的百分比约为65%。<img src="/media/202408//1724838594.6855838.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图5。在每个州所花费的总分钟数的总结图6和图7显示了一周内的因果关系。图8显示了在不同的医疗设施中使用的交通指标的等待时间。图9和图 10分别描述了R2设施一天占用床位和等待床位的情况。图11和图12显示了与每日救护车可用性和分配相关 的图表。©IEOM国际协会2229第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日<img src="/media/202408//1724838594.716415.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图6。一周内的伤亡人数<img src="/media/202408//1724838594.746922.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图7。一周内到达的伤亡人数<img src="/media/202408//1724838595.0882828.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图8。每天在选定的期间内等待运输指示器的计数©IEOM国际协会2230第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日<img src="/media/202408//1724838595.149465.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图9。r2区在选定时段每天的床位占用率<img src="/media/202408//1724838595.242035.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图10。每天等待选定时段内的床位指示器<img src="/media/202408//1724838595.3025181.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图11。每天在选定的期间提供救护车课程©IEOM国际协会2231第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日<img src="/media/202408//1724838595.34721.jpeg" /><table><tr><td></td></tr></table>图12。每天在选定期间的救护车分配通过情景分析发现，输入参数的变化对分布时间的影响较小。可以看出，输入参数对伤亡人数估计的影响 较小，如伤亡人数的到达和主动伤亡人数等。这些参数对床位占用率和床位等候时间有显著影响。此外， 结果表明，伤亡人数与救护车分配之间有很强的关系。6 . 结论时间对任何疏散系统来说都是一个非常重要的因素。它与伤亡人员的生存能力直接相关。另一方面，通过提供足 够的后勤支持，进行适当的伤亡治疗，可以使疏散系统高效。本研究旨在分析伤亡疏散系统，支持军队的决策。根据不同的场景，评估疏散时间、复苏时间和损伤控制时间。根据仿真模型中的几个输入参数，评估了伤亡估计 和救护车分配。发现输入参数与疏散系统的性能有直接关系。但是，仍然存在一些缺点；例如，通过考虑一些参 数进行分析来做出决定是不够的。 由于疏散系统是一个复杂的系统，与其性能相关的几个因素需要综合考虑。因 此，需要进一步严格的分析，使如此复杂的系统有效，如军事撤离过程，可以帮助国防规划师和决策者。致谢本研究由澳大利亚堪培拉新南威尔士大学能力系统中心支持。参考文献艾伦，m.，斯宾塞， A., 吉布森鸡尾酒 A., 马修斯，奥尔伍德， A., 什么是离散事件模拟，以及为什么要使用它。NIHR期刊图书馆，2015年。ATP 4 - 0 2 . 2 。 医疗疏散。见：DotA（版），2019.杜H、王义，救护直升机选型仿真分析。2011年IEEE医学与教育IT国际研讨会(卷。1, pp.322-325).2011年IEEE。尤班克斯。A., 沃尔纳和洛普雷亚托。O.，军事医学模拟的过去、现在和未来。《珍珠出版社》，2020年。林D。M.，医疗后送，历史和发展-在跨国环境中的未来。北约美国陆军医疗队布鲁塞尔（比利时），2011年。莱奇，R。A., 摩西，G。R.，Magee，H，模拟与军事医学的未来。军事医学，167(4)， 350-354, 2002.医学更新，离散事件模拟，宾夕法尼亚大学，医学院可用：https://www。med.upenn.edu/kmas/DES.Htm，2022年10月10日访问。©IEOM国际协会2232第一届澳大利亚工业工程和运营管理国际会议论文集，澳大利亚悉尼，2022年12月20-21日米切尔，加拉诺，汉考克， B., 和劳氏， D., 战术医疗后勤（TML+）规划工具中的动态伤亡死亡率曲线建模。 加州圣地亚哥海军健康研究中心，2004年。摩西，G.，和马吉，J。H.，军事医学建模和仿真在21年st世纪医学与虚拟 现实2001：外层空间，内部空间，虚拟空间，81,322,2001。《陆军伤亡人员疏散的模拟分析》。模拟，78（10），612-625,2002年。斯卡兰，N。J.，基恩，D。D., 微风，J.，霍杰茨，T。J.和Maony，P。F., 英国的一项共识声明称，延长现有建议的军事伤员撤离时间线可能会增加发病率和死亡率。英国医学杂志《医学健康》 ，166 ： 287-293,2020年。张，K.，和吴，R.，使用Simio为战时最优放置伤亡疏散资产。在第三届信息工程与电子商务国际研讨会上，第3页。 2 7 7 - 2 8 0 , 2 0 1 1 .张、k、吴、r、宁、j、张、x、杜、h.，利用Simio进行战时伤亡治疗模拟。2011年IEEE医学与教育国际研讨会，Vol。 2, pp.322-325, 20 1 1.张K.吴R。C., 王，Y。D., 张，X。F., 和杜，H。J.，战时伤亡手术治疗的建模和模拟。第十九届工业工程与工 程管理国际会议，第19页。11551166.施普林格，柏林，海德堡，2013年。传记Sumana Biswas博士是堪培拉新南威尔士大学（UNSW）能力系统中心的研究员，也是美国高等教育学院（AFHEA） 的副研究员。她是UNSW在线研究生课程分析决策的讲师。资料暂存器比斯瓦斯是UNSW堪培拉冠军之一。她拥有澳 大利亚堪培拉市新南威尔士大学的机械工程博士学位。她收到了她的B。S.C.和M。S.C.曾在孟加拉国吉大港工程 技术大学（CUET）获得学士学位。资料暂存器Biswas是一位热情的学者，在技术决策、能力模型开发、 自主系统 规划、人工智能、数据驱动优化算法和仿真模型方面具有专业知识。她在海外和澳大利亚的高等教育领域有超过 14年的研究和教学经验。她是孟加拉国吉大港工程技术大学（CUET）的助理教授。资料暂存器哈桑H。图兰是堪培拉新南威尔士大学能力系统中心的讲师和研究负责人。在加入堪培拉的UNSW 之前，他曾于2015年至2017年在卡塔尔大学机械和工业工程系担任博士后研究员。他获得了博士学位。D. 并分别获得伊斯坦布尔技术大学和北卡罗莱纳州立大学的工业和系统工程硕士学位。他的研究兴趣围绕着 数据驱动的优化算法和仿真模型的开发和应用，包括服务和维护物流、国防应用。他目前专注于机器学习 的集成(e。g., 强化学习)、人工智能和计算智能技术(e。g., 遗传算法)与仿真模型（离散事件和系统动 力学）来解决复杂的决策问题。资料暂存器图兰在不同的大学水平（学士和硕士）总共教授了15个不同的 课程，包括来自不同背景的学生。资料暂存器图兰是《运筹学年鉴》杂志的客座编辑，他组织了一期关于 基于模拟的优化的最新进展的特刊，他也是《商业分析杂志》的编辑委员会成员。他是第三届和第四届IEEE系统建模会议的召集人。副教授博士。桑多斯 ·埃尔 ·萨瓦赫是堪培拉UNSW学院的系统工程教学协调员。她是堪培拉UNSW的能力系 统中心的主任。她的研究和教学项目主要集中在推进系统思维的科学和实践上，特别是它在公共政策、工 程和教育中的应用。她是系统思维和系统建模方法的应用方面的专家。资料暂存器ElSawah的研究已经获得 了超过8个国家和国际机构的奖项，包括著名的国际环境建模和软件协会的研究奖（2018年） 。她是澳大利 亚运筹学学会新星奖（2016年）的首位女性获得者。资料暂存器El Sawah是《环境建模和软件杂志》的编 辑。她是澳大利亚和新西兰建模和模拟协会（MSSANZ）的副主席。©IEOM国际协会2233