CN111814346B - 一种用于消防***的关联多参数火灾逃生评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于消防***的关联多参数火灾逃生评估方法，该方法根据逃生人员的行为特点涵盖多个与逃生成功率相关的因素，并考虑了各因素之间的关联性，包括：火源温度和***时间具有正相关性；人员的逃生决策时间和人员位置到起火点之间的距离具有正相关性；人员逃生路线选择的准确性和人员位置到起火点之间的距离具有正相关性。采用本发明评估方法的仿真结果显示，本发明可以提高对火灾逃生客观规律的认识，并对智能化消防***的架构设计提供有益参考。
Description
技术领域
本发明属于计算机人工智能技术领域，具体涉及一种用于消防***的关联多参数火灾逃生评估方法。
背景技术
火灾是现代都市面对的重要风险挑战，在高密度住宅区里的群死群伤火灾事故在不断上演。为了挽救生命，都市的住宅和办公普遍安装了火灾消防***，其核心目标就是为了提高受灾人群在火场中的逃生成功率。为实现提高逃生成功率这一核心目标，必须进一步深入了解消防***各要素对逃生成功率的影响，这需要建立火灾逃生评估模型，并用模型仿真中得出的结论指导消防***的设计。
目前的火灾逃生评估模型没有考虑逃生人员在火场中的行为特点对逃生成功率的影响，同时也没有考虑评估模型各参数之间存在关联的实际情况。
发明内容
本发明的目的在于提出一种用于消防***的关联多参数火灾逃生评估方法。采用该方法可以提高消防***对逃生路径的优化。
本发明提出的一种关联多参数火灾逃生评估方法，具体包含如下步骤(如图1所示)：
1)根据建筑结构，火情性质、人员特点等实际情况，进行初始赋值；
2)计算火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)的实际逃生路线长度为L3(n)和其优化逃生路线长度L2(n)的比值为R(n)，即R(n)＝L3(n)/L2(n),R(n)和人员位置到起火点之间的路程距离L1(n)具有正相关性，R(n)可以写为L1(n)的幂级数形式；
3)根据火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)逃生决策时间为T(n)，火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)的逃生速度为V(n)，计算火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)到达起火点的所需时间Z(n)，第n个逃生人员所需要的时间为Z(n)＝T(n)+L2(n)*R(n)/V(n)；
4)计算当火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)到达起火点时(t＝Z(n))，火源函数H(Z(n))的值，H(t)和***时间t具有正相关性，H(t)可以写为t的幂级数形式；
5)计算当火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)到达起火点时(t＝Z(n)),灭火剂降温函数M(Z(n))＝k*raylpdf(Z(n)-b,p)+m的值，其中raylpdf代表归一化瑞利分布函数，b是灭火剂释放时间(单位：分钟)，k是灭火剂的降温效果(单位：摄氏度)，p是灭火剂释放时长(单位：分钟)，m是均匀喷淋的降温效果(单位：摄氏度)；
6)计算火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)到达起火点时(t＝Z(n))的火场温度函数F(t)，即：F(Z(n))＝H(Z(n))-M(Z(n))；
7)比较火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)到达起火点时(t＝Z(n))火场温度函数F(Z(n))和生理耐受程度D(n)，如果D(n)>F(Z(n))，则判定为逃生成功；反之则判定为逃生失败；
8)对火场全部N个人员进行上述计算，可以得到每个人的逃生结果(成功或失败)，得到N个人的全体逃生成功率S。
本发明涉及的具体参数设定如下：
火情发生地位置坐标为***原点；***时间为t，起火时间为t＝0时刻，人员数量为N，(n＝1,2,3,…N)。
火源函数为H(t)(单位：摄氏度)；考虑到火场温度随时间不断加速提升的显现，火源函数H(t)值和***时间具有正相关性，H(t)可以表示为时间t的幂级数形式。
火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)距起火点位置的路程距离(并非直线距离)为L1(n)(单位：米)。
火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)逃生决策时间为T(n)(单位：分钟)；由于在火场中，逃生人员的逃生决策时间T(n)和逃生人员位置到起火点之间的路程距离L1(n)具有正相关性，T(n)可以写为L1(n)的幂级数形式。
火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)的优化逃生路线(在火场中安全可用的逃生路线)长度为L2(n)(单位：米)。
火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)在选择逃生路线时可能会出现错误，其实际逃生路线长度为L3(n)(单位：米)。火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)的实际逃生路线长度为L3(n)和其优化逃生路线长度L2(n)的比值为R(n)，即R(n)＝L3(n)/L2(n)。
由于在火场中，表示人员逃生路线选择准确性的R(n)和人员位置到起火点之间的路程距离L1(n)具有正相关性，R(n)可以写为L1(n)的幂级数形式。
火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)的逃生速度是V(n)(单位：米/分钟)。火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)的逃生时长是Z(n)(单位：分钟)，Z(n)＝T(n)+L3(n)/V(n)＝T(n)+L2(n)*R(n)/V(n)。
火场中第n个人员(n＝1,2,3,…N)对火场温度的生理耐受程度为D(n)(单位：摄氏度)；灭火剂降温函数写为M(t)(单位：摄氏度)，考虑到灭火剂释放在时间上的非对称效应而采用瑞利函数描述灭火剂的效果，即M(t)＝k*raylpdf(t-b,p)+m，其中raylpdf代表归一化瑞利分布函数，b是灭火剂释放时间(单位：分钟)，k是灭火剂的降温效果(单位：摄氏度)，p为灭火剂释放时长(单位：分钟)，m是均匀喷淋的降温效果(单位：摄氏度)，火场温度函数F(t)＝H(t)-M(t)(单位：摄氏度)，表明在火源和灭火剂的双重作用下，火场的实际温度；
对火场全部N个人员进行上述计算，得到每个人的逃生结果，进而得到N个人的全体逃生成功率为S。
本发明的技术特点：
本发明关联多参数火灾逃生评估方法考虑如下因素：起火位置、***时间、起火时间、火源、人员数量、人员逃生决策时间、人员位置、人员优化逃生路线长度、人员实际逃生路线长度、人员逃生速度、人员逃生时长、人员火情生理耐受程度、灭火剂降温、火场温度、全体逃生成功率等。其中，火源温度和***时间具有正相关性；人员的逃生决策时间和人员位置到起火点之间的距离具有正相关性；人员逃生路线选择的准确性和人员位置到起火点之间的距离具有正相关性。采用本发明评估方法的仿真结果显示，本发明可以提高对火灾逃生客观规律的认识，并对智能化消防***的架构设计提供有益参考。
附图说明
图1为本发明关联多参数火灾逃生评估方法的流程示意图；
图2为采用本发明的仿真结果显示h和V对逃生成功率S的影响；
图3为采用本发明的仿真结果显示h和D对逃生成功率S的影响；
图4为采用本发明的仿真结果显示h和f对逃生成功率S的影响；
图5采用本发明的仿真结果显示h和m对逃生成功率S的影响；
图6采用本发明的仿真结果显示h和b对逃生成功率S的影响；
图7采用本发明的仿真结果显示h和p对逃生成功率S的影响；
图8采用本发明的仿真结果显示h和q对逃生成功率S的影响；
图9采用本发明的仿真结果显示h和a对逃生成功率S的影响；
图10采用本发明的仿真结果显示h和c对逃生成功率S的影响。
具体实施方式
下面通过实例对本发明做进一步说明。需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
下面举例说明一种用于消防***设计的关联多参数火灾逃生评估方法的实施方式。
根据建筑结构，火情性质、人员特点等实际情况，对函数H(t)，参数N，函数L1(n)，函数T(n)，函数L2(n)，函数R(n)，函数V(n)，函数D(n)，函数M(t)进行初始赋值。
设定仿真的***时间为t，起火时间为t＝0时刻，t为分钟，仿真周期为60分钟。
火场内一共100人，N＝100；
H(t)可以设定为简单的二次函数形式，即：H(t)＝h*t*t，单位是摄氏度，h为常数，表示火源强度，h取值范围h＝[0.025，1]。
为了体现不同人员的不同位置，L1(n)采用简单线性形式，设定L1(n)＝f*n，单位是米，f为常数，f取值范围f＝[0.1，2]。
为了简化仿真，设定L2(n)＝L1(n)；
对火场温度的生理耐受程度为D(n)设定为和n无关的常数，单位是摄氏度，D取值范围是D＝[50，100]。
逃生决策时间采用简单线性形式，T(n)＝a*L1(n)+q，单位是分钟，a和q皆为常数，a＝[0，1]，q＝[0.1，5]。
逃生速度是V(n)，设定为和n无关的常数，单位是米/分钟，V取值范围是V＝[25，75]。
函数R(n)是无量纲单位的比值函数，采用简单的线性形式，R(n)＝1+c*n,c为常数，取值范围c＝[0，0.01]。
灭火剂降温函数M(t)＝k*raylpdf(t-b,p)+m，单位是摄氏度，其中raylpdf代表归一化瑞利分布函数，设定b是灭火剂释放时间(单位：分钟)，为常数，取值范围＝[0，20]，k是灭火剂的降温效果(单位：摄氏度)，为常数，取值为40，p是灭火剂释放时长(单位：分钟)，为常数，p取值范围p＝[0.025，1]，m是均匀喷淋的降温效果(单位：摄氏度)，为常数，m取值范围m＝[0，4]。
如图2-图10所示，上述逃生评估模型的仿真结果得知，要想提高可以提升逃生的成功率S，可以采用如下方针：
第一，降低火源函数H(t)(减少易燃材料应用)，提高逃生者的运动速度V(减少逃生通道里的障碍，增加跑步速度)，提高逃生人员的耐受程度D(增加建议的个人防护装备)，缩短每个逃生者的逃生距离L1(n)(增加逃生出口数量)，提高灭火剂降温函数M中的系数m(加大均匀喷水的剂量)。
第二，逃生成功率S对灭火剂降温函数M中的特定范围内参数b和p(即：灭火剂释放的时间，以及释放的时长)，显现出高敏感性，对参数b和p进行优化，可以让逃生率获得明显的提升。
第三，降低逃生决策时间函数T(n)(即：距离起火点远的人员也能迅速做出逃生决策)和逃生成功率的关系呈现出强烈的非线性关系；逃生决策时间函数T，可以让逃生成功率S获得明显的提升。
第四，降低绕路函数R(n)(即：距离起火点远的人员也能准确选择逃生路线)，可以让逃生成功率S获得明显的提升。
本发明评估方法的仿真结果可以提高对火灾逃生客观规律的认识，并对智能化消防***的架构设计提供有益参考。
虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案作出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (8)
1.一种关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于， 具体包含如下步骤：
1）根据建筑结构，火情性质、人员特点实际情况，进行初始赋值；
2）计算火场中第n个人员的实际逃生路线长度为L3(n)和其优化逃生路线长度L2(n)的比值为R(n)，即R(n)= L3(n)/L2(n)，R(n)为L1(n)的幂级数形式；
3）根据火场中第n个人员逃生决策时间为T(n)，火场中第n个人员的逃生速度是V(n)，计算火场中第n个人员到达起火点的所需时间Z(n)，Z(n)= T(n)+L2(n)*R(n) /V(n)，T(n)为L1(n)的幂级数形式；
4）***时间为t，起火时间为t=0时刻，火源函数H(t) 为t的幂级数形式,计算当火场中第n个人员到达起火点时火源函数H(Z(n))的值；
5）计算当火场中第n个人员到达起火点时M(Z(n))，所述M(Z(n))=k*raylpdf(Z(n)-b,p)+m，其中raylpdf代表归一化瑞利分布函数，b是灭火剂释放时间，k是灭火剂的降温效果，p是灭火剂释放时长，m是均匀喷淋的降温效果；
6）计算火场中当第n个人员到达起火点时的火场温度函数F(Z(n)) = H(Z(n))-M(Z(n))；
7）比较火场温度函数F(Z(n))和生理耐受程度D（n），如果D(n)> F(Z(n))，则判定为逃生成功；反之则判定为逃生失败；
8）对火场全部N个人员进行上述计算，得到每个人的逃生结果，进而得到N个人的全体逃生成功率S。
2.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述L1(n)采用线性形式，设定L1(n)= f*n，单位是米，f为常数，f取值范围f=[ 0.1，2]。
3.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述H(t)设定为二次函数形式，即H(t)=h*t*t，单位是摄氏度，h为常数， h取值范围h=[ 0.025，1]。
4.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述逃生决策时间T(n)采用线性形式，T(n)=a*L1(n)+q，单位是分钟， a和q皆为常数，a=[0，1]，q=[0.1，5]。
5.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述生理耐受程度D(n)设定为和n无关的常数，单位是摄氏度，D取值范围是D=[50，100]。
6.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述逃生速度V(n)，设定为和n无关的常数，单位是米/分钟，V取值范围是V=[25，75]。
7.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述R(n)是无量纲单位的比值函数，采用简单的线性形式，R(n)=1+c*n, c为常数，取值范围 c=[0，0.01]。
8.如权利要求1所述的关联多参数火灾逃生评估方法，其特征在于，所述灭火剂释放时间b为常数，取值范围=[0，20]，灭火剂的降温效果k为常数，取值为40，灭火剂释放时长p为常数，p取值范围p= [0.025，1]，均匀喷淋的降温效果m为常数，m取值范围m=[0，4]。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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