Моделирование распространения пожаров реферат

Обновлено: 04.07.2024

В вычислительная наука, моделирование лесных пожаров связана с Численное моделирование из лесные пожары для понимания и прогнозирования поведения огня. Моделирование лесных пожаров в конечном итоге может помочь тушение пожаров в дикой местности, а именно повысить безопасность пожарные и население, уменьшают риск и минимизируют ущерб. Моделирование лесных пожаров также может помочь в защите экосистемы, водоразделы, и качество воздуха.

Содержание

Факторы окружающей среды

На поведение лесных пожаров влияют: Погода, топливо характеристики и топография.

Погода влияет на огонь через ветер и влага. Ветер увеличивает распространение огня в направлении ветра, выше температура заставляет огонь гореть быстрее, а выше относительная влажность, и осадки (дождь или снег) может замедлить или полностью погасить. Погода, связанная с резкими изменениями ветра, может быть особенно опасной, поскольку может внезапно изменить направление и поведение огня. Такая погода включает холодные фронты, Foehn Winds, гроза нисходящие потоки, морской и наземный бриз, и дневной наклонные ветры.

Топливо для лесных пожаров включает траву, дрова и все, что может гореть. Маленькие сухие веточки горят быстрее, а большие - медленнее; сухое топливо легче воспламеняется и горит быстрее, чем влажное топливо.

Факторы топографии, влияющие на лесные пожары, включают ориентацию на солнце, которое влияет на количество энергии, получаемой от солнца, и уклон (огонь распространяется быстрее в гору). Огонь может усиливаться в узких каньонах, его можно замедлить или остановить за счет таких препятствий, как ручьи и дороги.

Эти факторы действуют в сочетании. Дождь или снег увеличивают влажность топлива, высокая относительная влажность замедляет высыхание топлива, в то время как ветер может ускорить высыхание топлива. Ветер может изменить ускоряющий огонь эффект склонов на такие эффекты, как ураганные бури (называемые Санта Анас, фёновские ветры, восточные ветры, в зависимости от географического положения). Свойства топлива могут варьироваться в зависимости от топографии, так как плотность установки зависит от высоты или положения по отношению к солнцу.

Подходы

Как и все модели в вычислительной науке, модели пожара должны обеспечивать баланс между точностью, доступностью данных и быстрым выполнением. Модели лесных пожаров охватывают широкий диапазон сложности, от простых причинно-следственных принципов до наиболее физически сложных, представляющих собой сложную суперкомпьютерную задачу, которую невозможно решить быстрее, чем в реальном времени.

Модели лесных пожаров разрабатывались с 1940 года по настоящее время, но многие химические и термодинамические вопросы, связанные с поведением огня, все еще не решены. В статье перечислены ученые и их модели лесных пожаров 1940–2003 годов. [1] Модели можно разделить на три группы: эмпирические, полуэмпирические и физически обоснованные.

Эмпирические модели

Концептуальные модели, основанные на опыте и интуиции прошлых пожаров, можно использовать для предсказания будущего. Многие полуэмпирические уравнения распространения огня, например, опубликованные Лесной службой Министерства сельского хозяйства США, [2] Лесное хозяйство Канады, [3] Нобель, Бэри и Гилл, [4] и Чейни, Гулд и Кэтчпол [5] для австралийских топливных комплексов были разработаны для быстрой оценки фундаментальных параметров, представляющих интерес, таких как скорость распространения пожара, длина пламени и интенсивность очага надводных пожаров в точке для конкретных топливных комплексов, предполагая типичный ветер точки и угол наклона местности. Основываясь на работе Фонса в 1946 году, [6] и Эммонс в 1963 г., [7] квазистационарная равновесная скорость распространения, рассчитанная для поверхностного пожара на ровной поверхности в безветренных условиях, была откалибрована с использованием данных о кучах палок, сожженных в пламенной камере / аэродинамической трубе, для представления других условий ветра и уклона для испытанных топливных комплексов.

Двумерные модели роста пожара, такие как ДАЛЬНИЙ САЙТ [8] и Прометей, [9] Канадская модель роста лесных пожаров, разработанная для работы на канадских топливных комплексах, была разработана, в которой применяются такие полуэмпирические и другие зависимости, касающиеся переходов от земли к кроне, для расчета распространения пожара и других параметров по поверхности. Определенные допущения должны быть сделаны в таких моделях, как FARSITE и Prometheus, чтобы сформировать рост пожара. Например, Prometheus и FARSITE используют принцип распространения волн Гюйгенса. Набор уравнений, которые можно использовать для распространения (формы и направления) фронта огня с использованием эллиптической формы, был разработан Ричардсом в 1990 году. [10] Хотя в более сложных приложениях используется трехмерная система численного прогнозирования погоды для предоставления входных данных, таких как скорость ветра, для одной из моделей роста пожаров, перечисленных выше, вход был пассивным, и обратная связь пожара с атмосферным ветром и влажностью не учитывалась. .

Физически обоснованные модели и связь с атмосферой

Упрощенные физически обоснованные двумерные модели распространения пожара, основанные на законах сохранения, которые используют излучение в качестве доминирующего механизма теплопередачи и конвекцию, которая представляет влияние ветра и уклона, приводят к реакционно-диффузионные системы из уравнения в частных производных. [11] [12]

Стоимость дополнительной физической сложности - соответствующее увеличение вычислительных затрат, настолько, что полное трехмерное явное рассмотрение горение в дикой природе топлива прямое численное моделирование (DNS) в масштабах, подходящих для атмосферного моделирования, не существует, выходит за рамки современных суперкомпьютеров и в настоящее время не имеет смысла делать из-за ограниченного мастерства моделей погоды с пространственным разрешением менее 1 км. Следовательно, даже эти более сложные модели каким-то образом параметризуют огонь, например, статьи Кларка [23] [24] использовать уравнения, разработанные Ротермелем для лесной службы Министерства сельского хозяйства США. [2] для расчета локальных скоростей распространения пожара с использованием местных ветров, модифицированных для пожара. И хотя FIRETEC и WFDS несут прогностические уравнения сохранения для реагирующего топлива и концентраций кислорода, вычислительная сетка не может быть достаточно тонкой, чтобы разрешить лимитирующее скорость реакции смешение топлива и кислорода, поэтому необходимо делать приближения в отношении распределения температуры в подсеточном масштабе. или сами скорости реакции горения. Эти модели также слишком маломасштабны, чтобы взаимодействовать с погодной моделью, поэтому движения жидкости используют вычислительную модель гидродинамики, заключенную в коробку, намного меньшую, чем типичный лесной пожар.

Попытки создать наиболее полную теоретическую модель предпринимали Альбини Ф.А. в США и Гришин А.М. [25] в России. Работа Гришина основана на фундаментальных законах физики, даны теоретические обоснования и сохранения. Упрощенная двухмерная модель бегущего верхового лесного пожара разработана в г. Белорусский государственный университет Баровик Д.В. [26] и Таранчук В.Б.

Ассимиляция данных

Ассимиляция данных периодически корректирует состояние модели для включения новых данных с использованием статистических методов. Поскольку пожар очень нелинейный и необратимый, ассимиляция данных для моделей пожара создает особые проблемы, и стандартные методы, такие как ансамбль фильтр Калмана (EnKF) не работают. Статистическая изменчивость поправок и особенно больших поправок может привести к нефизическим состояниям, которым, как правило, предшествуют или сопровождаются большие пространственные градиенты. Чтобы решить эту проблему, упорядоченный EnKF [27] штрафует большие изменения пространственных градиентов в байесовском обновлении в EnKF. Техника регуляризации оказывает стабилизирующее влияние на моделирование в ансамбле, но не сильно улучшает способность EnKF отслеживать данные: апостериорный ансамбль состоит из линейные комбинации предшествующего ансамбля, и если между линейными комбинациями невозможно найти достаточно близкое расположение и форму пожара, ассимиляции данных просто не повезло, и ансамбль не может приблизиться к данным. С этого момента ансамбль развивается практически без учета данных. Это называется дивергенцией фильтра. Таким образом, очевидно, что существует необходимость корректировать состояние моделирования путем изменения положения, а не только аддитивной коррекцией. В морфинг EnKF [28] объединяет идеи ассимиляции данных с регистрация изображения и морфинг чтобы обеспечить как аддитивную, так и позиционную коррекцию естественным образом, и может использоваться для надежного изменения состояния модели в ответ на данные. [14]

Ограничения и практическое использование

Ограничения на моделирование пожара не являются полностью вычислительными. На этом уровне модели сталкиваются с ограничениями в знаниях о составе пиролиз продукты и пути реакции, в дополнение к пробелам в базовых представлениях о некоторых аспектах поведения огня, таких как распространение огня в живом топливе и переход от поверхности к верхней части пожара.

Таким образом, в то время как более сложные модели имеют ценность для изучения поведения пожара и тестирования распространения пожара в различных сценариях, с точки зрения приложений, FARSITE и ладоньПриложения BEHAVE на основе BEHAVE показали большую полезность в качестве практических инструментов в полевых условиях из-за их способности предоставлять оценки поведения при пожаре в реальном времени. В то время как связанные модели пожара и атмосферы могут включать способность пожара влиять на собственную местную погоду и моделировать многие аспекты взрывоопасной, неустойчивой природы пожаров, которые не могут быть учтены в существующих инструментах, их применение остается сложной задачей. эти более сложные модели в оперативной среде, работающей быстрее, чем в реальном времени. Кроме того, хотя они достигли определенной степени реализма при моделировании конкретных природных пожаров, они все же должны решать такие вопросы, как определение того, какую конкретную актуальную оперативную информацию они могут предоставить помимо существующих инструментов, как время моделирования может соответствовать оперативным временным рамкам для принятия решений. (следовательно, моделирование должно выполняться значительно быстрее, чем в реальном времени), какое временное и пространственное разрешение должно использоваться моделью, и как они оценивают неотъемлемую неопределенность численного прогноза погоды в своем прогнозе. Эти операционные ограничения должны использоваться для управления разработкой модели.

Для предотвращения возгорания на любом объекте или в природно-климатической зоне (территории) следует заранее разработать и предусмотреть возможный вариант развития пожара . Это позволит быстро и эффективно ликвидировать огонь ввиду знаний особенностей развития возгорания и его распространения по наиболее уязвимым и пожароопасным местам. Поэтому моделирование пожаров носит двоякую цель: и разработка профилактических мер по защите объекта от возгорания (установка специализированных систем, разработка противопожарного режима), и ускоренная ликвидация огня при его возникновении. Этому немало способствовало быстрое развитие компьютерных технологий.

Научно-практические основы моделирования

Наиболее простые способы моделирования возможного пожара носят название вербальных. Они включают в себя описание возгорания, изменения температуры в помещении, появлении продуктов горения, аккумуляции тепла конструктивными элементами и оборудованием, в результате чего происходит деструкция сгораемых частей.

Ввиду распространения огня происходит его расширение на другие площади и объекты. Поэтому для ликвидации пожара необходимо одновременно принимать все средства для его локализации при обеспечении одновременной эвакуации материально-технических ценностей. Для этого одновременно применяют методические и практические способы изучения пожара, базирующиеся на основе физико-математических наук, механики, материаловедения и пр. На основе полученных данных требуется изучить и разработать теорию возникновения пожара, его возможного развития и способов ликвидации.

Поэтому еще на этапе проектирования объекта следует определить его огнестойкость, разместить в наиболее пожароопасных местах датчики, системы оповещения, пожаротушения и дымоудаления, разработать примерный план эвакуации людей. Тепломассообмен в зданиях позволяет линейным способом решить вопрос распространения пламени, хотя он и характеризуется определенными неточностями ввиду многофакторности и трёхмерности протекания процесса.

Турбулентность лучистых и конвективных потоков приводит к неоднородному формированию полей горения в результате температурных и концентрационных изменений. Это является одним из интересных направлений тепло- и нелинейной физики ввиду невозможности соблюдения высокой точности математического моделирования данных процессов. Наиболее часто используемым является комплекс дифференциальных уравнений Навье-Стокса, описывающих сохранение импульса и массы в области гидроаэромеханики. Но для полного описания динамики пожара следует добавить уравнения, связывающие энергию, температурно-плотностный фактор и давление в зоне поражения.

Программное обеспечение для моделирования

В настоящее время разработаны программные комплексы, позволяющие создавать и разрабатывать сложные многофакторные модели пожаров в полевом режиме. Всего известно более 150 моделей развития пожара, включающих процессы тепломассопереноса, возгораемости веществ и строительно-конструктивных элементов. Поэтому разработка данных моделей должна включать в себя особенности эвакуации людей и животных в ЧС , создания приборов с повышенной пожаробезопасностью. Для обеспечения пожарной безопасности зданий, людей, технологических процессов следует предусмотреть использование современных средств пожарной защиты в программном комплексе.

Но для ряда прикладных задач требуются упрощенные интегральные модели, характеризующие изменение газовой среды при возгорании. При этом шаги вычисления включают в себя разработку и усреднение параметров, после чего определяют такие балансы, как материальный, кислородный, энергии пожара, продуктов горения и инертных газов. Вычисление производится на базе фактических данных среды перед пожаром. Это и является математическим вычислением интегральной модели пожара. Интегральную модель лучше применять, разбив помещение на несколько зон, поскольку она характеризует нарастание факторов пожара и позволяет определить его продолжительность.

Для более сложных объектов с высокой вероятностью возникновения пожара (шахты, предприятия нефтегазовой отрасли, транспорт, возгорания в лесных и степных массивах) моделирование следует осуществлять с одновременной оценкой тепловой мощности возгорания за единицу времени. Это позволит точно определить параметры тепломассообмена и разработать меры для ликвидации огня. Имитационные модели прогнозирования пожара должны включать в себя стохастическое описание с элементами построения вероятностной картины и использования коэффициента детерминации.

Для пожаров, возникающих в лесах, также приняты три способа моделирования возгораний: теоретико-математический, эмпирический и полуэмпирический. Теоретические модели представляют собой комплекс уравнений, описывающих горение согласно законам тепломассопереноса, газовой динамики и физико-химических уравнений. Эмпирические модели отличаются конкретизацией данных, в число которых входит скорость распространения огня при определенных параметрах, и позволяют сделать высокоточный прогноз только для данной конкретной ситуации. Полуэмпирическое моделирование сочетает в себе свойства первого и второго, но имеет высокую степень верификации ввиду обобщения теоретико-экспериментальных данных. Моделирование лесных пожаров включает в себя разработку моделей возгорания, распространения огня и сочетанных комплексных, учитывающих оба фактора.

Особенности прогнозирования на природных объектах и предприятиях

Программные комплексы, описывающие пожар в природных условиях, позволяют произвести также геовизуализацию. Это производится путем накладки реальных карт местности на возможный фронт возгорания, после чего производится отрисовка контуров и расчёт условий протекания пожара. Благодаря чёткому алгоритму ПК прогностически обосновывают динамику пожара, разрабатывают меры по предупреждению возгорания, визуализируют многофазные показатели окружающей среды (температура, продукты пиролиза, газовая фаза во временной динамике). Поэтому при ее помощи можно разрабатывать противопожарные меры по формированию лесопожарных разрывов (включая условно негоримые участки леса), заслонов для огня, размещению средств ликвидации пожара.

На объектах промышленного комплекса, относящихся к потенциально опасным, ввиду использования специфических технологий и наличия на их территории веществ и материалов с взрывоопасными характеристиками, также осуществляется математическое моделирование. Для этого вводится информация, описывающая технологическое состояние предприятия, его технические ресурсы, картографические особенности и статистические данные об ОПО. Виртуальный прогноз позволяет минимизировать ущерб от возможной ЧС или предотвратить её.

Поэтому разработка моделей пожара является важным инструментом практической части работы пожарных ввиду определения возможных сценариев развития возгорания. Применение современных компьютерных средств с использованием соответственного программного обеспечения для отрасли, предприятия, природного объекта или здания позволяет максимально эффективно проводить профилактику пожаров, выполнять их локализацию и тушение.

ГОСТ

Компьютерное моделирование пожаров — это разработка моделей возгорания и распространения огня.

Введение

Пожар – это физико-химическое явление, в основе которого находятся бесконтрольные процессы горения, теплового и массового обмена, сопровождающиеся уничтожением материальных ценностей и представляющие опасность для жизни людей.

В 1992-ом году учёный Р.Фридман осуществил ряд обширных исследований, определив семьдесят четыре различных модели пожара. В 2003-ем году Оленик и Карпентер сумели расширить данный список. Явления, которые связаны с пожаром, например, горение, турбулентные потоки, излучение и поглощение энергии, непосредственная передача тепла и другие, достаточно трудно описать с математических позиций. Главная проблема, как правило, сопряжена с недостаточными вычислительными мощностями, а также с повышенным уровнем сложности моделей с другой.

Компьютерное моделирование пожаров и ЧС

Для того чтобы описать пожар, могут быть использованы следующие основные группы детерминистических моделей:

Интегральные модели.
Зонные (зональные) модели.
Полевые.

Выбор определённого типа модели может быть осуществлён на основании некоторых предпосылок, а именно, интегральная модель может применяться:

Для зданий и сооружений, которые содержат большую систему помещений небольшого размера и простой геометрической конфигурации.
Осуществление имитационного моделирования для вариантов, когда учет стохастического характера пожара может считаться более важным, чем точный и детальный прогноз его характеристик.
Для помещений, в которых характерный размер очага возгорания соизмерим с основным размером помещения.

Зональная модель может быть использована:

Для помещений и систем помещений, имеющих простую геометрическую конфигурацию и соизмеримые между собой линейные размеры.
Для помещений, имеющих большой объем, то есть, когда размеры очага пожара значительно меньше размеров помещения.
Для рабочих зон, которые расположены на различных уровнях в пределах одного помещения (наклонный зрительный зал, антресоли и так далее).

Готовые работы на аналогичную тему

Полевая модель может применяться:

Для помещений, имеющих сложную геометрическую конфигурацию, а также помещений со значительным количеством внутренних преград.
Для помещений, в которых один из геометрических размеров является значительно большим (или меньшим), чем остальные размеры.
Для других случаев, когда применяемость или информативность зонных и интегральных моделей может вызывать сомнения (уникальные сооружения, распространение пожара по фасадам зданий, требование учета работы систем противопожарной защиты, способных качественно поменять картину пожара, и так далее).

Интегральная модель пожара предоставляет возможность получения информации, то есть, возможность сформировать прогноз об усреднённых величинах параметров состояния среды в помещении для каждого из моментов развития пожара.

Зонная и полевая модели применяются для того, чтобы предсказать развитие пожара в частично закрытых пространствах (при расчетах могут быть учтены окна, дверные проходы, вентиляция), например, в одной или нескольких комнатах.

Все эти модели не способны рассматривать процесс пожара как проблему описания переходов от нормального функционирования организации в безаварийной ситуации и далее к аварийному функционированию. Поэтому необходимо рассмотреть стадии пожара и выделить формализованную зависимость перехода от одной стадии к другой.

Под динамикой пожара следует понимать набор законов и закономерностей, которые описывают изменения главных параметров пожара во времени и пространстве. Основными параметрами, которые изменяются во времени и служат базовыми при изучении динамики пожара, считаются следующие:

В возникновении и дальнейшем развитии пожара в помещениях следует выделить следующие стадии, в которых могут содержаться отдельные фазы, а именно:

В статье рассмотрено – виды математических моделей пожара и их область применения. Математическое моделирование позволяет спрогнозировать динамику пожара в помещениях зданий различного назначения, а следовательно позволяет вывести исследование пожарной опасности объектов на качественно новый этап развития, обеспечить переход от сравнительных методов к прогнозным, учитывающим условия эксплуатации объекта.

Ключевые слова: математическая модель, пожар.

Alexandrenko M.V. 1 , Akulova M.V. 2 , Ibragimov A.M. 3

2 Doctor of Technical Sciences, Advisor RAASN,

3 Doctor of Technical Sciences, Advisor RAASN,

Ivanovo State Polytechnic University

MATHEMATICAL MODELLING OF THE FIRE

Abstract

The article considers types of mathematical models of the fire and their scope. Mathematical modeling allows to predict dynamics of the fire in rooms of buildings of different function and consequently allows to bring research of fire danger of objects to qualitatively new stage of development, to provide transition from comparative methods to expected, considering object service conditions.

Keywords: mathematical model, fire.

Моделирование представляет собой метод исследования свойств одного объекта посредством изучения свойств другого объекта, более удобного для исследования и находящегося в определенном соответствии с первым объектом. То есть при моделировании экспериментируют не с самим объектом, а с его заменителем, который называют моделью [1].

Моделирование пожара в помещениях основано на представлении пожара как физического явления передачи тепла и массы в соответствующих условиях его развития. Условия развития пожара характеризуются видом пожарной нагрузки и конструктивно-планировочными характеристиками здания (помещения).

По типу математического аппарата различают следующие модели: детерминированные; вероятностные; смешанные (детерминированные – вероятностные); имитационные.

Наиболее эффективным инструментом прогноза и изучения пожаров являются детерминированные математические модели.

Наряду с детерминированным моделированием следует отметить и вероятностные оценки распространения пожара на основе статистической обработки данных по реальным пожарам.

Приведём краткую характеристику каждой из моделей.

Детерминированные математические модели

Все многообразие детерминированных математических моделей развития пожара в помещениях (внутренние пожары) можно разделить на три группы:

–интегральные (модели первого поколения);

–зонные (модели второго поколения);

–полевые (CFD) (модели третьего поколения).

1.1. Интегральные математические модели

Интегральный (однозонный) метод является наиболее простым методом моделирования пожаров. Суть интегрального метода заключается в том, что состояние газовой среды оценивается через осредненные по всему объему помещения термодинамические параметры. Соответственно температура ограждающих конструкций и другие подобные параметры оцениваются как осредненные по поверхности. На основе интегрального метода были разработаны, в частности, рекомендации [2].

Область применения интегрального метода, в которой предсказанные моделью параметры пожара можно интерпретировать как реальные, практически ограничивается объемными пожарами, когда из-за интенсивного перемешивания газовой среды локальные значения параметров в любой точке близки к среднеобъемным. За пределами возможностей интегрального метода оказывается моделирование пожаров, не достигших стадии объемного горения, и особенно моделирование процессов, определяющих пожарную опасность при локальном пожаре. Наконец, в ряде случаев даже при объемном пожаре распределением локальных значений параметров пренебрегать нельзя.

1.2. Зонные математические модели

Развитие пожара можно описать достаточно детально с помощью зонных (зональных) моделей, основанных на предположении о формировании в помещении двух слоев: верхнего слоя продуктов горения (задымленная зона) и нижнего слоя невозмущенного воздуха (свободная зона). Таким образом, состояние газовой среды в зональных моделях оценивается через осредненные термодинамические параметры не одной, а нескольких зон, причем межзонные границы обычно считаются подвижными.

Однако при создании зонных моделей необходимо делать большое количество упрощений и допущений, основанных на априорных предположениях о структуре потока. Такая методика не применима в тех случаях, когда отсутствует полученная из пожарных экспериментов информация об этой структуре и, следовательно, нет основы для зонного моделирования. Кроме того, часто требуется более подробная информация о пожаре, чем осредненные по слою (зоне) значения параметров.

1.3. Полевые математические модели

Полевые модели, обозначаемые в зарубежной литературе аббревиатурой CFD (computational fluid dynamics), являются более мощным и универсальным инструментом, чем зональные; они основываются на совершенно ином принципе. Вместо одной или нескольких больших зон в полевых моделях выделяется большое количество (обычно тысячи или десятки тысяч) маленьких контрольных объемов, никак не связанных с предполагаемой структурой потока. Для каждого из этих объемов с помощью численных методов решается система уравнений в частных производных, выражающих принципы локального сохранения массы, импульса, энергии и масс компонентов. Таким образом, динамика развития процессов определяется не априорными предположениями, а исключительно результатами расчета[3].

Естественно, что такие модели, по сравнению с интегральными и зональными, требуют значительно больших вычислительных ресурсов. Однако в последние двадцать лет, в связи с быстрым развитием компьютерной техники, полевые модели из чисто академической концепции превратились в важный практический инструмент.

В настоящее время создан целый ряд компьютерных программ, реализующих полевой метод моделирования, которые достаточно точно описывают поля скоростей, температур и концентраций на начальной стадии пожара.

Вероятностные математические модели

Вероятностная модель – модель, которая в отличие от детерминированной модели содержит случайные элементы. Таким образом, при задании на входе модели некоторой совокупности значений, на ее выходе могут получаться различающиеся между собой результаты в зависимости от действия случайного фактора.

С помощью вероятностного моделирования и программ вероятностного анализа безопасности возможно подсчитать вероятность риска пожаров с учетом человеческого фактора, определять приоритетные направления уменьшения величины риска пожаров. Представляется возможным учесть все важные причины пожаров и факторы, которые оказывают содействие распространению или усложняют тушение пожара, и, путем создания и изучения модели, выявлять дефициты пожарной безопасности по аналогии с моделированием безопасности сложных систем.

Смешанные (детерминированные – вероятностные) математические модели

В последнее время в безопасности жизнедеятельности все шире стали применять детерминировано-вероятностные модели катастроф, а также комплексный физико-математический метод исследования катастроф с использованием современной компьютерной техники и оригинальных лабораторных установок. Детерминированно-вероятностная модель прогноза пожаров учитывает сценарий совместного появления антропогенной нагрузки и грозовой активности, метеорологические условия.

Имитационные математические модели

Имитационное моделирование представляет интерес в исследовании сложных систем при априорной неопределенности. В модели может быть задано вероятное протекание пожара, вероятные законы распределения и распространения тепловых потоков, имитируется процесс работы конструкций.

Моделирование пожара в помещении и оценка его воздействия на строительные конструкции состоит из следующих основных этапов:

-анализ конструктивно-планировочных характеристик помещения;

-определение вида, количества и размещения пожарной нагрузки;

-определение вида возможного пожара и его базовых параметров;

-выбор метода расчета и проведение расчета, оценка вероятностных характеристик пожара;

-анализ огнестойкости конструкций, определение эквивалентной продолжительности стандартного испытания.

Заключение

Математическое моделирование позволяет спрогнозировать динамику пожара в помещениях зданий различного назначения, а следовательно позволяет вывести исследование пожарной опасности объектов на качественно новый этап развития, обеспечить переход от сравнительных методов к прогнозным, учитывающим условия эксплуатации объекта. Это можно считать ещё одним шагом на пути решения проблемы обеспечения пожарной безопасности здания или сооружения в целом, и строительных конструкций в частности.

Читайте также: