CN115330957A - 建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法 - Google Patents
建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115330957A CN115330957A CN202211232984.7A CN202211232984A CN115330957A CN 115330957 A CN115330957 A CN 115330957A CN 202211232984 A CN202211232984 A CN 202211232984A CN 115330957 A CN115330957 A CN 115330957A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fire
- building
- grid
- smoke
- simulation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 239000000779 smoke Substances 0.000 title claims abstract description 66
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 104
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 44
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 31
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 19
- 230000021715 photosynthesis, light harvesting Effects 0.000 claims description 13
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 11
- 206010000369 Accident Diseases 0.000 claims description 10
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 8
- 238000003892 spreading Methods 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 239000000693 micelle Substances 0.000 claims description 6
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 5
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 5
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 claims description 4
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 claims description 3
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims description 3
- 238000010008 shearing Methods 0.000 claims description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 claims 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 abstract description 16
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 8
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 abstract description 7
- 230000009467 reduction Effects 0.000 abstract description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 abstract description 2
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 abstract 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 36
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 8
- 238000013461 design Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000004566 building material Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 230000034994 death Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法以及应急方案调用方法,获取预先基于目标建筑物构建的三维模型,生成非均匀性计算网格,建立复杂拓扑计算空间的分割与合成方法;计算得到建筑物内外空间的风速、烟雾浓度、湍流扩散特征参数进一步得到火灾发生时烟气扩散的时空分布模拟结果并形成预案库,最终实现火灾实时情景与模拟预案库的大数据比对并实时生成应急决策咨询方案。优点:具有高还原度、高可靠性和基于流体运动与扩散三维数值仿真的创新技术优势,并对于城市中近些年来大量新建的具有复杂内外部结构的高层建筑和复合建筑综合体的火情评估和逃生救援具有明显优势。
Description
技术领域
本发明涉及一种建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法,属于建模以及火灾应急技术领域。
背景技术
建筑因人类文明的发展需要而“生”,而大型建筑综合体的成功开发又使人类活动的核心地带-城市发生巨变。随着城市化的发展,布局及功能复杂的高层建筑体成为了城市中的商业、办公、居住、旅店、展览、餐饮、会议、文娱、交通等绝大多数城市生活的主要空间。复杂的内外结构和密集的人员集散性是城市建筑体的主要特征。因此城市建筑消防安全的重要性日趋上升,而消防实施的难度亦极大增加。
目前城市建筑的审批流程中,消防专项是重要一环,但与消防相关的措施¬——包括消防通道的设置、消防拴的布点、防火门的设置以及非定期的消防演练,基本依据的是定性的历史经验和主观判别,缺乏直接基于具体建筑设计结构和火情发展的定量的、针对性更强的仿真情景的预案设计。存在一般性经验与具体实际不符,预案与具体火情不符的问题。现有技术多基于对已发生火灾情况的实时探测及风险评估,无法进行火势及烟尘颗粒物蔓延趋势的预演及模拟。只收集了动态变化的火灾事故特征,却没有对接下来火势可能的蔓延情况进行精准的计算及模拟,火场内情况瞬息万变,只掌握实时探测情况是无法对救援情况进行最准确的救援路线指导的。
目前市场存在的环境模拟系统及装置产品只能对建筑物的外形和内部空间结构做较简易的建模设置,并据此得到空气在其中流动的结果,与建筑物内部的真实三维空气流场,尤其是与火灾发生时的实况存在较大差异,导致使用以上方法和产品获得的模拟评估结果与实际火情发展差距甚远,极大影响到其使用场景与价值。此外,当这些产品被用于分析流体受建筑外形扰动而形成的流场,或者是在密闭建筑空间内部的空气流动模态时,所构建的内部空间结构也较为简单,因此无法对较复杂的大区域的空间分割细节做还原度较高的建模和计算。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷,提供一种建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法。
为解决上述技术问题,本发明提供一种建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,包括:
获取预先基于目标建筑物构建的三维模型;
根据三维模型的内外大气空间以及预先设定的对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,对每个所述计算网格进行编号,建立相邻计算网格之间的数学映射关系;所述计算网格包括内部网格和边界网格,所述边界网格为三维模型中与边界面接触的计算网格,所述内部网格为三维模型中非边界网格的计算网格;
获取目标建筑物的火灾点关键参数,根据火灾点关键参数确定火灾点处于三维模型的计算网格的类型和用于计算网格进行计算的初始计算参数;
根据计算网格的类型调用内部网格计算模型或者边界网格计算模型,利用内部网格计算模型或者边界网格计算模型以及初始计算参数计算得到当前计算网格的风速、烟雾浓度和湍流扩散特征参数;
根据相邻计算网格之间的数学映射关系,进行风速、烟雾浓度和湍流扩散特征参数的数据传递,完成三维模型的全空间内模拟过程,得到目标建筑物的火灾发展趋势的模拟结果。
进一步的,所述湍流扩散特征参数为湍流动能和湍流动能耗散率。
进一步的,所述三维模型的构建,包括:
采集目标建筑物内外结构的尺寸数据、目标建筑物的传感器设备信息和设施信息;
根据目标建筑物内外结构的尺寸数据、目标建筑物的传感器设备信息和设施信息,利用3D建模软件生成目标建筑物的三维模型。
进一步的,所述模拟结果通过绘制强度分布色谱、三维流线图以及标记烟尘扩散轨迹的方式呈现。
进一步的,所述传感器设备信息包括:
在目标建筑物每一楼层的上下风向窗口、楼梯间内以及内部墙面、电梯间的关键位置布置的风速传感器和烟流颗粒浓度传感器的采集信息;
在各层内部的有火源和起火风险的区域附近布设红外温度传感器、风速传感器和颗粒物浓度传感器的采集信息。
进一步的,所述根据三维模型的内外大气空间以及预先设定的对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,包括:
获取用于绘制网格所需要的参数,包括预设空间精细度、建筑外形函数、模拟区域的三维范围、网格形式,将参数储存在OPENFOAM软件的blockMeshDict字典文件中;
在OPENFOAM软件的算例文件夹下打开终端,在终端中输入blockMesh命令,调用blockMeshDict字典文件,生成初始网格;
在初始网格的基础上使用snappyHexMeshDict文件,输入snappyHexMesh命令进行网格细化,得到非均匀性的计算网格。
进一步的,所述内部网格计算模型,包括:
μ i 表示空气微团或者烟雾颗粒在i所对应空间维度方向的速度或者浓度,i=1, 2,3分别表示三维垂直坐标系中的x, y, z方向;x i 表示i所对应空间维度的坐标;表示在i所对应空间维度上的μ i 的雷诺平均;μ j 是空气微团或者烟雾颗粒在另一维度j方向的速度或者浓度,j=1, 2, 3分别表示三维垂直坐标系中的x, y, z方向;x j 表示j所对应空间维度的坐标;表示在j所对应空间维度上的μ j 的雷诺平均; p是大气压强;表示大气压强的雷诺平均值;ρ是空气密度;v为空气粘度;表示μ i 和μ j 的互相关指数;是湍流通量;k表示湍流动能;ε表示湍流动能耗散率;v t 表示湍流粘度系数;C 1、C 2、σ k 以及σ ε 是k-ε模型的经验参数; x k 表示无量纲化的空间坐标;U i 和U k 表示两个独立维度上的无量纲化风速;x ε 表示壁面局地坐标系中满足相似性原理的无量纲坐标;
求解式(1)-式(2)方程组得到空气的速度、烟流的浓度和湍流通量
求解式(3)-式(5)方程组得到湍流动能k和湍流动能耗散率ε;
在求解式(3)-式(5)方程组时,湍流动能k和湍流动能耗散率ε的初始值通过式(6)和式(7)计算得到;
I为湍流强度;U ref 为参考速度;l为湍流尺度;C μ 为k-ε模型的参数。
进一步的,所述边界网格计算模型,包括:
在满足壁面处对数区内湍流动能的产生与耗散相抵的前提下,无量纲化公式为:
u +为无量纲化风速, y +为无量纲化后节点到墙面的法向距离,τ w 为壁面剪切力, u为近壁面特征风速;
求解公式(9)得到近壁面对数区内无量纲化风速与法向距离。
一种建筑火灾应急方案调用方法,包括:
利用建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法确定室内火灾发展趋势的模拟结果;
根据所述室内火灾发展趋势的模拟结果从预先构建的应急方案库中提取与室内火灾发展趋势的模拟结果的事故特征匹配度最高的应急方案;
所述应急方案库的构建包括:在计算机数据库内搜集已有的火灾事故的观测数据,并按照建筑物起火、火势增长、火灾蔓延与烟气传播、疏散撤离路线、救援路线、以及蔓延至邻近建筑的火灾发展主线,获取到各个火灾事故中不同发展的阶段中影响火势的事故特征,其中,所述事故特征包括:室内通风特征和楼层设施设备的状态特征,对各个火灾事故中不同发展的阶段中影响火势的事故特征进行收集整合形成多参数的应急方案库,所述楼层设施设备的状态特征包括电梯及楼梯间和防火门的使用情况、消防管理情况特征、建筑使用情况中的一种或组合。
进一步的,将所述匹配度最高的应急方案中对未来烟尘聚集的预测区域和火点蔓延区域以及发展速度的相关图文信息通过计算机显示界面显示,并根据决策指挥人员的需求任意实时调取上述各种变量在各个维数空间和未来时间点的模拟仿真信息。
本发明所达到的有益效果:
本发明针对于建筑物内部风场分布进行模拟,可以为建筑设计的消防安全评估、建筑火灾逃生通道规划、消防救援方案制订等关乎人身财产安全的重大问题提供科学的决策咨询。该系统由于具有高还原度、高可靠性和基于计算机数值模拟三维全景仿真的创新技术优势,故与传统方法相比,对于城市中近些年来大量新建的具有复杂内外部结构的高层建筑和复合建筑综合体的火情评估和逃生救援决策咨询具有明显优势。
附图说明
图1是本发明的模拟方法流程示意图;
图2是本发明的应急方案调用流程示意图;
图3是火情情景仿真预案生成子模块工作原理示意图;
图4是建筑物全景建模子模块工作原理示意图;
图5是烟雾与火点探测的物联网络工作原理流程示意图;
图6是火情动态评估系统工作步骤流程图;
图7是火情未来发展预警系统以及火情应对决策咨询人机交互界面工作步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,本发明描述一种建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,可实现对建筑物非均匀空间网格化后,进行基于Naiver-Stokes方程的流场数值模拟,实现三维气流的可视化。实现将建筑物内部和外部的大气进行连通流动处理的功能。并通过计算机计算得到仿真空间内外的精细化风速、风向、压强、湍流动能的三维场分布结果,过程包括:
获取预先基于目标建筑物构建的三维模型;
根据三维模型的内外大气空间以及预先设定的对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,对每个所述计算网格进行编号,建立相邻计算网格之间的数学映射关系;所述计算网格包括内部网格和边界网格,所述边界网格为三维模型中与边界面接触的计算网格,所述内部网格为三维模型中非边界网格的计算网格;
获取目标建筑物的火灾点关键参数,根据火灾点关键参数确定火灾点处于三维模型的计算网格的类型和用于计算网格进行计算的初始计算参数;
根据计算网格的类型调用内部网格计算模型或者边界网格计算模型,利用内部网格计算模型或者边界网格计算模型以及初始计算参数计算得到当前计算网格的风速、烟雾浓度、湍流动能和湍流动能耗散率;
根据相邻计算网格之间的数学映射关系,进行风速、烟雾浓度、湍流动能和湍流动能耗散率的数据传递,完成三维模型的全空间内模拟过程,得到目标建筑物的火灾发展趋势的模拟结果。
如图2所示,一种建筑火灾应急方案调用方法,包括:
利用所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法确定室内火灾发展趋势的模拟结果;
根据所述室内火灾发展趋势的模拟结果从预先构建的应急方案库中提取与室内火灾发展趋势的模拟结果的事故特征匹配度最高的应急方案;
所述应急方案库的构建包括:在计算机数据库内搜集已有的火灾事故的观测数据,并按照建筑物起火、火势增长、火灾蔓延与烟气传播、疏散撤离路线、救援路线、以及蔓延至邻近建筑的火灾发展主线,获取到各个火灾事故中不同发展的阶段中影响火势的事故特征,其中,所述事故特征包括:室内通风特征和楼层设施设备的状态特征,对各个火灾事故中不同发展的阶段中影响火势的事故特征进行收集整合形成多参数的应急方案库,所述楼层设施设备的状态特征包括电梯及楼梯间和防火门的使用情况、消防管理情况特征、建筑使用情况中的一种或组合。
将所述匹配度最高的应急方案中对未来烟尘聚集的预测区域和火点蔓延区域以及发展速度的相关图文信息通过计算机显示界面显示,并根据决策指挥人员的需求任意实时调取上述各种变量在各个维数空间和未来时间点的模拟仿真信息。
以下描述为建筑物复杂边界条件下计算机三维流体数值模拟系统,该三维流体数值模拟系统主要包括建筑物全景建模子模块和火情情景仿真预案生成子模块。
如图3所示,以下描述为三维流体数值模拟系统中建筑物全景建模子模块:该建筑物全景建模模块是基于CFD 、SKETCHUP、3DMAX建筑设计工具,采用3D仿真建筑建模方法,对建筑内外结构进行全尺寸建模,生成完全还原度的全景3D建筑模型; 在实施案例中,建筑物的三维空间数据、传感器设备信息、建筑物建模型框架搭建的基本信息是通过测量得到的物体各部分结构的长、宽、高、面积、墙体厚度、角度数值数据。在获取建筑物的以上数据后,利用三维建模软件构建出建筑物的三维空间模型。然后再利用对建筑物内部设计包括楼梯间及电梯间、传感器设备和建筑物设施进行测量得到的传感器设备信息和建筑物设施信息,通过三维建模软件分别构建消防设施模型、传感器模型和建筑物设施模型,并加载到建模软件中得到三维模型。
通过三维建模软件构建的三维模型的精度高,细节特征完善,不仅可以表达目标物体的外部轮廓结构,还可以延伸到目标物体的内部展现独特的空间信息。首先根据测量的建模对象的数据完成对建模对象的框架的搭建,然后对建模对象的内部空间进行切割,再进一步细化物品及室内结构的建模,之后根据建筑物建筑材料的选择,对建筑物表面进行纹理贴图,使得模型表达更贴近现实。最后,服务器对构建的虚拟三维模型进行渲染,实现更加逼真的仿真效果。
在一个实施案例中,利用3DMAX软件构建三维监测模型。3DMAX是基于PC系统的三维动画渲染和制作软件,功能强大,首先被运用在电脑游戏中的动画制作,后更进一步开始参与影视片的特效制作,该软件中特效渲染功能可以更加逼真的体现室内火情的情况。
在另一个实施例中,利用SketchUp软件构建三维监测模型。SketchUp是一款可用于创建、共享和展示3D模型的软件。SketchUp中先进行平面建模,有方便的推拉功能,可通过一个图形例如矩形、圆弧形、多边形就可以方便的生成3D几何体,无需进行复杂的三维建模,如楼梯的建模就可以使用画平面剖面图后进行推拉得到。
SketchUp可快速生成任何位置的剖面,使用者清楚的了解建筑的内部结构,随意生成二维剖面图并快速导入AutoCAD进行处理,同时与AutoCAD,Revit,3DMAX,PIRANESI等软件结合使用,快速导入和导出DWG,DXF,JPG,3DS格式文件,实现方案构思、效果图与施工图绘制的完美结合,同时提供与AutoCAD和ARCHICAD等设计工具的插件。其中SketchUp库里自带大量门、窗、柱、家具等组件库和建筑肌理边线需要的材质库方便对建筑物内部的房屋结构进行精细化构造。同时具有草稿、线稿、透视、渲染等不同显示模式,准确定位阴影和日照,可以根据建筑物所在地区和时间实时进行阴影和日照分析。
如图4所示,以下描述为计算机三维流体数值模拟系统中火情情景仿真预案生成子模块,该模块核心技术使用了基于超级计算机中的三维流体仿真技术:
模拟过程中使用console, OPENFOAM、CFD工业软件中的其一对建筑模型以及其内外大气空间进行数值计算网格的构建,并计算运行。根据对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,令计算效率和精度之间达到较好的平衡;利用多种现有和自行开发的湍流计算方案和边界处理方案保证良好的计算稳定性和精度。
本产品自行研发的空间分割和交互技术使得本产品实现了将建筑物内部和外部的大气进行连通流动处理的功能。通过计算机计算得到仿真空间内外的精细化风速、风向、压强、湍流动能的三维场分布结果。
在一个实施例中,利用OPENFOAM进行流体力学计算。该软件支持多种网格类型,包括三角形、四边形网格等,一般采用将整个模拟区域划分为符合拓扑逻辑的多个简单几何体,如正六面体。在每个几何体内分别设置网格参数的方法生成。OPENFOAM 同样采用有限体积法进行离散化,并且提供了多种离散化方案供用户选择。结果一般以 ASCII 形式输出。
OPENFOAM含有多个求解器,可根据个人需要选择合适的求解器,从而可以更有针对性的获取流场信息。得到压强值p*。该案例中模拟实验使用场模拟使用 OPENFOAM 内置的simpleFoam 求解器。simpleFoam 是采用压力耦合方程组的半隐式算法对 N—S 方程进行求解计算,应用“预测-修正”思想求解动量方程:首先假设一个压力场,解动量方程得到速度场;由假定压力场得出来的速度场一般并不满足连续方程,因而必须对结果进行修正,并根据修正后的压力场求得新的速度场,并将新的压力场作为假定场进行下一层次计算,直到收敛为止。
数值模拟过程作为基于三维、稳态雷诺平均纳维-斯托克斯(RANS)方程的仿真。三种k-ε模型用作 RANS 方程的湍流型。压力链接方程(simple)算法的半隐式方法用于压力-速度耦合。压力插值具有二阶精度,并且使用二阶离散化方案求解控制方程中的所有对流项和粘性项。所有模拟都会持续运行,直到残差不再随迭代而变化,且x、y值均达到10-6数量级。
在一个实施例中,使用OPENFOAM和console方法进行空间格点的生成:
要进行空间网格点的划分,首先将建筑物模型被放置在具有维度的计算域中,在该计算域中生成填充整个区域的初始矩形网格,该网格分辨率较低,然后在初始的矩形网格背景的基础上进行网格细化,使用网格细化可以提高网格分辨率,从而使最后的模拟结果更加精细,以模拟建筑物内精细的流场结构,方便研究建筑物内部风场及湍流变化的细节。
绘制网格需要向计算机提供一系列参数,而这些参数就储存在blockMeshDict字典文件之中。在已经编写好的blockMeshDict文件之后,需要在算例文件夹下打开终端,然后在终端中输入blockMesh命令,并按Enter键执行。在这个过程中,计算机就会调用blockMeshDict,并生成网格。如果修改blockMeshDict中的设定,计算机就会生成相应的网格。在输入blockMesh并成功运行之后,constant文件夹下多出了一个polyMesh文件夹,文件夹中储存了计算所需要的网格。在初始的矩形网格背景基础上使用snappyHexMeshDict文件,输入snappyHexMesh命令进行网格细化,提高网格分辨率和精度。
在构建网格的过程中,OPENFOAM首先确定的是所有网格点的坐标,再由一系列点生成面,由面生成网格单元,网格单元的大小,形状,位置就被唯一确定。然后再通过面与网格单元的从属相邻关系,确定网格的连接关系。
以下描述为在计算机三维流体数值模拟系统进行模拟过程中所涉及到的主要计算方程和初始边界条件的设置:
求解N-S方程方案使用了雷诺时均法,雷诺时均法是对N-S方程中的主要变量进行雷诺分解,表示为平均量和扰动量A'两部分,然后带回N-S方程中,可以推导处雷诺平均的N-S方程(RANS),稳态不可压流体的RANS方程组表示如下:
相比N—S方程,RANS多出六个雷诺应力因子的未知项,出现方程不闭合的问题,因此必须应用其他模型以实现湍流封闭。对此,常见的处理模型有零阶模型、一阶模型和二阶模型,而二阶模型(如k-ω和k-ε)是工程计算中用的最多的。本文同样采用k-ε模型对高层建筑进行模拟。k-ε模型由湍流动能(k)方程和湍流动能耗散率(ε)方程组成:
上式中,C 1、C 2、σ k 以及σ ε 是k-ε模型的经验参数,需要结合典型实验结果和算例结果进行最佳拟合得出,目前常用的取值见表附件1。值得注意的是,该模型引入了湍流粘度系数v t ,因此还需要对其进行参数化:
其中, C μ 为模型参数,缺省取值由表1给出,表1为本产品中所使用到的k−ε 模型中的缺省参数,根据具体的仿真对象可以对其进行适当的修改。
表1
<i>C</i><sub><i>μ</i></sub> | <i>C</i><sub>1</sub> | <i>C</i><sub>2</sub> | <i>σ</i><sub><i>k</i></sub> | <i>σ</i><sub><i>ε</i></sub> |
0.09 | 1.44 | 1.92 | 1.00 | 1.30 |
公式(1)-(5)中各符号表示内容为:μ i 表示空气微团或者烟雾颗粒在i所对应空间维度方向的速度或者浓度,i=1, 2, 3分别表示三维垂直坐标系中的x, y, z方向;x i 表示i所对应空间维度的坐标;表示在i所对应空间维度上的μ i 的雷诺平均;μ j 是空气微团或者烟雾颗粒在另一维度j方向的速度或者浓度,j=1, 2, 3分别表示三维垂直坐标系中的x, y, z方向;x j 表示j所对应空间维度的坐标;表示在j所对应空间维度上的μ j 的雷诺平均; p是大气压强;表示大气压强的雷诺平均值;ρ是空气密度;v为空气粘度;表示μ i 和μ j 的互相关指数;是湍流通量;k表示湍流动能;ε表示湍流动能耗散率;v t 表示湍流粘度系数;C 1、C 2、σ k 以及σ ε 是k-ε模型的经验参数; x k 表示无量纲化的空间坐标;U i 和U k 表示两个独立维度上的无量纲化风速; x ε 表示壁面局地坐标系中满足相似性原理的无量纲坐标。
OpenFOAM同样内置了求解该模型的求解器,并且按照表1对参数进行了相关设置。数值模拟过程中,根据公式(6)和公式(7)分别确定k和ε的初始值:
上式中, I为湍流强度;U ref 为参考速度;l为湍流尺度。
以下描述为室内墙壁近壁面的处理:
由于k-ε模型仅适用于高雷诺数的情况,而墙面附近雷诺数较小,湍流发展不充分,直接使用该模型会使结果不精确,因此在壁面附近需要对湍流模型进行改进。在近壁面区域,一般假设单一剪切力,以半隐式表达式表示k、ε以及摩擦速度 u τ 的关系。壁面对湍流发展的干扰与到壁面的距离有关。根据壁面法则有:
上式中,E、k均为常量,通常分别取9.8和0.4; u +为无量纲化风速, y +为无量纲化后节点到墙面的法向距离。当y +>30时在近壁面满足公式(8)所示的对数率。在满足壁面处对数区内湍流动能的产生与耗散相抵的前提下,无量纲化公式为:
公式(9)中,τ w 为壁面剪切力,u为近壁面特征风速。实际计算时,当y +>30时满足该壁面对数函数规律。
OPENFOAM含有多个求解器,可根据个人需要选择合适的求解器,从而可以更有针对性的获取流场信息。得到压强值p*。一次实施案例中使用场模拟使用 OpenFOAM 内置的simpleFoam 求解器。simpleFoam 是采用压力耦合方程组的半隐式算法对 N—S 方程进行求解计算,应用“预测-修正”思想求解动量方程:首先假设一个压力场,解动量方程得到速度场;由假定压力场得出来的速度场一般并不满足连续方程,因而必须对结果进行修正,并根据修正后的压力场求得新的速度场,并将新的压力场作为假定场进行下一层次计算,直到收敛为止。本研究的模式过程中,整个模拟区域的边界均设置为零梯度边界,而靠近墙面的部分应用壁面函数法模拟。针对不同基准气流情况的研究,设置了不同的初始条件,其中湍流动能 k、湍流动能耗散率ε以及湍流粘性系数v t ,根据公式(5)(6)(7) 计算得出。
在上述生成的网格文件中实际上包含两类网格,一类是内部网格,一类是边界网格,对于边界网格我们需要指定其边界条件,边界条件对于CFD的计算是必不可少的。
这也要求在绘制网格的过程中还需要提供边界信息,具体而言就是判断边界包含哪些网格以及该边界属于哪种类型。这一系列指定需要在boundary文件中进行。
边界条件可以直接影响到风场的气流流动的方向和速度,由于模型较为复杂,建筑的边界面较多,要确认边界是否为OPENFOAM网格,需要打开边界文件。在设置该模型边界条件时,需要利用python脚本文件写入近700个边界壁面。再使用壁面函数法进行处理。
在该过程中初始边界条件设置的变量包括风速的方向和大小、压强、湍流动能以及湍流耗散率。
市场现有的大多数同类产品,或只凭借主观历史经验对火场情况进行判断,或只针对具有简单结构的建筑物进行一些基础模拟,而对于建筑物内外结构的联通情况考虑不周,且对大气流动状态的模拟能力有限,缺乏对空间和大气特征的细节的计算设计。因此对于应用在于实际火场救援情况的指导作用有限;而本产品中使用的方法,引入了流体力学中的N-S方程,并采用了较新颖的数学处理方式,使得利用数值仿真进行火灾情况模拟的准确性、稳定性和运行的可靠性大大提高。在特定风速风向及湿度的气象条件下,将特定建筑物的室内外空气流动情景、若干建筑物内部产生的火点在该气流条件下的蔓延方向与速度、火灾烟尘在建筑物内外的扩散方向和浓度分布作为火灾关键参数,对建筑物内部火情进行全景高还原度仿真,功能实现过程中产生的变量包括室内外空间风速风向、烟雾浓度、湍流扩散强度,通过绘制强度分布色谱、三维流线图以及标记烟尘扩散轨迹的方式呈现,并据此给出相关情景下的危险性评估结果和逃生援救路线和应急方案,最终形成针对该特定建筑物具体的多情景多参数的仿真资料和应急方案库。
如图5所示,以下描述的部分包括烟雾与火点探测的物联网络:
烟雾与火点探测的物联网络使用了火情探测系统的布点方案,该探测物联网络中使用烟雾传感器、非接触式温度传感器、集成功率放大器(信号集成信通)、高灵敏度风速传感器及多个计算机可读介质对进行室内环境数据实时采样,核心变量包括温度、颗粒物浓度和风速风向;这些装置按照下文所描述的方案布置于建筑物内外的关键点位并进行调试,用来采集相关数据:在建筑每一楼层的上下风向窗口、楼梯间内以及内部墙面、电梯间的关键位置布置风速和浓度传感器;在各层内部的有火源和起火风险的区域——如厨房、客厅、卧室、强电设备间、大功率电器插座附近布设红外温度传感器;在建筑物外部的开阔空间与楼顶天台的无遮挡处安装风速和颗粒物浓度传感器。
将上述所有布置于多个关键位置的探测装置通过数据集成网络将数据集成汇总,便于实时判断是否有火情发生,以及当火情发生后即时识别火区的位置、范围分布和强度,并结合本产品的其它子系统对火情的未来发展趋势进行预测,烟雾浓度的区域分布和流动情况以及相关基本数据通过监测数据集成模块将上述探测数据进行实时探测。
出现敏感信号后全系统立即进入哨兵模式,即由数据成像过滤器进行火情和烟雾浓度数据的初步判断、筛选,判断敏感信号是否体现真实火情。
当物联网络接收并筛选数据后,对各个布点的传感器中收集的信息进行集成处理,判定火灾在一定区域内发生并蔓延,则全系统立即进入应急状态——所有风速、浓度和火点监测设备全部启动,集成模块开始生成建筑物内外风速流场三维分布、烟雾的三维分布以及过火区域的三维分布,通过系统自响应和人机交互系统共同实时监视火情,并在仿真预案库中搜索与现状和趋势匹配度最高的情景及其对应的应急方案。
以下描述为火情动态评估系统:
该系统基于烟雾与火点探测的物联网络,且根据室内探测的基本原始数据、室外探测的基本原始数据和建筑物3D模型,确定出建筑物内外的精细化风速、风向、压强、湍流动能的三维场分布结果,并基于建筑物复杂边界条件下计算机三维流体数值模拟系统,在安装初始化的过程中已生成的情景火场的系列方案中识别到与当前火情最匹配的情景。
通过安装在建筑物内部和周边的红外辐射装置和空气成分探测器,结合中央信息处理系统,实现实时监控建筑物内的火区位置分布与发展趋势、烟雾浓度的区域分布和流动情况,从而实现判断火情的空间分布实况及其发展趋势的功能。进而从上述建筑物复杂边界条件下计算机三维流体数值模拟系统中的火情情景仿真预案生成部分的应急方案库中调取最符合当前火情的评估结果和应急方案,为实时的消防和逃生救援工作提供智慧技术支持,并不断根据火情实时发展更新调取的仿真数据和应急方案,保证实时提供的方案与当前实况吻合性最高。
如图6和图7所示,以下描述为火情未来发展预警:
将火情动态评估系统中最终选定的最匹配当前情况的应急预案中的模拟变量—风场、湍流烟流轨迹和火情发展方向等细节在火情未来发展预警系统的显示界面中做详细的展示,并且通过人机交互界面,显示出特定建筑物中某特定局部区域的详细情况,以及预测出的建筑物内部火情情况在未来一段时间内的发展扩散的信息,为逃生人员及救援组织提供精准有效的决策方案。
在确定了湿度和风速方向及大小的特定气象条件下,计算生成特定建筑物,对室内外空气流动情景、火点在该气流条件下的蔓延方向与速度、火灾烟尘在建筑物内外的扩散方向及轨迹和浓度分布的仿真情景进行可视化转化并输出至计算机显示界面。
对相关变量包括室内外空间风速风向、烟雾浓度、湍流扩散强度、火点分布和发展方向,通过强度分布色谱、流线以及烟尘扩散轨迹等方式进行三维流场动画呈现,并可以进行人机交互操作,实现在特定区域进行特定视角的展示的功能。
火情未来发展预警系统以及火情应对决策咨询人机交互界面通过显示界面来实现读取与当前火情匹配度最高的仿真情景对应的应急方案的功能,并通过计算机显示界面来显示未来烟尘聚集的预测区域和火点蔓延区域以及发展速度,即高亮显示未来火场内的低风险区,作为指导逃生人员与救援人员合理规划行动路线与时机的决策依据;以及高亮显示未来火场内的风险快速升高区,作为规划消防优先救援区的决策依据,减少不必要的人员伤亡及财产损失。指导逃生人员与救援人员合理规划行动路线与时机。
以下描述为本发明的关键技术方案:
湍流非线性方程的改进和近壁面运动的求解。湍流被认为是由多种不同尺度涡旋流动构成的,表现出极高的非线性及随机性的复杂流体运动。利用理论机制、场地实验和数值模拟目前都无法完全解决湍流相关问题。Naïve-Stokes方程能够描述包括湍流在内的流体运动机制,但是要准确地表示湍流运动的一些细节,仍旧需要对其中的非线性项进行相关的闭合性假设,同时对边界处理和近壁面运动做一些简化但尽量符合实际的假设处理。雷诺时均法和大涡模拟(LES)两种模型是其中应用较多的方法。本发明以雷诺时均法为基础,但是对湍流中不同尺度的涡旋的能量谱进行了β型分形假设,本系统中创建并使用了实现对该分形方法进行稳定数值计算的具体方案。间歇湍流具有显著的分形特征,分数维和分数阶导数是刻画其分形特征的自然选择。
复杂拓扑型流体空间的边界处理。本产品使用自创的复杂拓扑空间处理技术克服了上述技术瓶颈,不仅理论上可实现以任意实际建筑内外部结构细节为边界的大气流场数值模拟;还可对室内外空间进行拓扑型分割和分部模拟计算,再对相邻拓扑空间的流体场边界,做数据传递实现全空间的拼接;最终构成本产品独特的技术方案和数值计算上的性能优势。
下面描述的方面包括了烟雾与火点的探测网络中传感器与探测装置的布点方案,该系统中使用探头、非接触式温度传感器、集成功率放大器、风分电机及多个计算机可读介质对进行室内环境数据实时采样,核心变量包括温度、颗粒物浓度和风速风向;以上装置按照下文所描述的方案布置于建筑物内外的关键点位来采集相关数据:在建筑每一楼层的上下风向窗口、楼梯间内以及内部墙面、电梯间的关键位置布置风速和浓度传感器;在各层内部的有火源和起火风险的区域——如厨房、客厅、卧室、强电设备间、大功率电器插座附近布设红外温度传感器;在建筑物外部的开阔空间与楼顶天台的无遮挡处安装风速和颗粒物浓度传感器。
将上述所有所布置的不同位置的探测点组织成全覆盖建筑的探测网络,并对采集的数据进行筛选、集成和分析。
该电信号转化成的数据经筛选和判断后作为使用者采集的基于建筑物内的基础数据样本,方便后期计算
以下公开描述了用于实现本产品的公开特征和功能的各种说明性实施案例和示例。虽然下面将结合各种示例实施例描述了特定的组件、布置和或特征,但是这些仅仅是用于简化本产品公开描述的示例,而意图是限制性的。当然在任何实际实施例的开发中,必须做出许多特定于实现的决定以实现开发者的特定目标,包括遵守系统、业务和法律约束,这可能从一个实现到另一个实现变化。
本公开实例提供了一种建模方法,以该实例使用sketchup为例。用户打开sketchup建模软件,选择模式后确认轴线位置。选择形状工具绘制,可以用铅笔或直线工具进行定点校正。使用推拉工具可以使平面图像立体化。此外,推拉工具通过不同平面的交互进行门窗建模。由此可实现内外环境的连通。在SketchUp中先进行平面建模,有方便的推拉功能,可通过一个图形例如矩形、圆弧形、多边形就可以方便的生成3D几何体,无需进行复杂的三维建模,如楼梯的建模就可以使用画平面剖面图后进行推拉得到。
本公开实例提供了一种流体力学计算软件OPENFOAM,以该实例使用OPENFOAM为例,对上述建筑模型以及其内外大气空间进行数值计算网格的构建,并计算运行。根据对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,令计算效率和精度之间达到较好的平衡;利用多种现有和自行开发的湍流计算方案和边界处理方案保证良好的计算稳定性和精度。
网格划分:
进行数值模拟的第一步就是在模型区域进行网格划分。在OpenFOAM中使用相关工具进行联合处理,将建筑物内部细节划分为更多的细小区块,可以使模拟结果更加精确。
而网格划分的第一步是将建筑模型导入OpenFOAM,第二步生成填充整个区域的初始矩形网格(粗网格),第三步,在初始的矩形网格背景的基础上细化网格,网格细化可以提高网格分辨率,从而使最后的模拟结果更加精细,以模拟建筑物内精细的流场结构,方便研究火灾时烟雾的扩散情况。
一次实施案例中基于坐标系,X、Y、Z三个方向上模拟区域范围分别为-25~25m、-25~25m、0~150m,粗网格水平分辨率和垂直分辨率均为2m。在窗口部分,网格并非完全为规整的矩形,窗脚部分切割成了多面体网格,体现了非结构化网格对真实三维模型良好的适应性。
进行初始边界条件设置:
边界条件可以直接影响到风场的气流流动的方向和速度,由于模型较为复杂,建筑的边界面较多,要确认边界是否为OpenFOAM网格,需要打开边界文件。
在设置该模型边界条件时,需要利用python脚本文件写入近700个边界壁面。再使用壁面函数法进行处理。绘制网格需要向计算机提供一系列参数,而这些参数就储存在blockMeshDict字典文件之中。在已经编写好的blockMeshDict文件之后,需要在算例文件夹下打开终端,然后在终端中输入blockMesh命令,并按Enter键执行。在这个过程中,计算机就会调用blockMeshDict,并生成网格。如果修改blockMeshDict中的设定,计算机就会生成相应的网格。在输入blockMesh并成功运行之后,constant文件夹下多出了一个polyMesh文件夹,文件夹中储存了计算所需要的网格。在初始的矩形网格背景基础上使用snappyHexMeshDict文件,输入snappyHexMesh命令进行网格细化,提高网格分辨率和精度。
基于高层建筑火灾频发的现状,通过对火灾的一些基本情况研究,在一个实施案例中对初始边界条件做了如下设置。日常家庭的通风情况大多为:风速为水平方向为主,且多从通风面积较大的方向吹进。故我们在建筑物外自由大气中设置平直的水平风场。
使用雷诺方程的求解:
湍流运动以各种尺度涡旋流动构成,表现出极高的非线性及随机性,理论实验和数值模拟都难以解决湍流相关问题,在一次数值模拟过程实例中作为基于三维、稳态雷诺平均闭合方案下的纳维-斯托克斯(RANS)方程的仿真。三种k-ε模型用作 RANS 方程的湍流型。压力链接方程(simple)算法的半隐式方法用于压力-速度耦合。压力插值具有二阶精度,并且使用二阶离散化方案求解控制方程中的所有对流项和粘性项。所有模拟都会持续运行,直到残差不再随迭代而变化,且x、y值均达到10^(-6) 数量级。
结果文件的获取:
OpenFOAM含有多个求解器,可根据个人需要选择合适的求解器,从而可以更有针对性的获取流场信息。本次项目利用火灾数值模拟系统,得到压强值p*。
基于风速大可以加快火势蔓延的事实,电梯井里的上升风速会产生明显的抽吸作用,造成火势向高层得快速蔓延的情况,同时考虑到有害烟尘的扩散,本次实验主要模拟了室内流场,并着重讨论高层电梯井中的风场情况。
基于流场与扩散模拟结果的逃生与救援方案的形成:
a)高浓度烟雾的积累分布决定第一类高危区域,该种空间区域内积累了更高浓度的建筑火灾中造成人员死亡的主要因素——有毒有害烟雾,从而造成人员伤亡,在救援过程中应采取优先救援的策略。
b)风速风向决定未来火势蔓延的区域及路线,即为第二类高危区域。该类区域可作为重点预警区域,在救援过程中重点关注并对该路线分布区域的人员及财产实施优先救援方案
c)基于避开上述两类区域划分的思路,该系统将进行科学的规划逃生的路线以及及时预警救援人员两类区域分布的实时变化情况;
d)对第一类区域内的人员及财产进行优先的搜救工作,以免有无法逃生的人群因高浓度烟雾致死,尽量避免人员伤亡;对第二类空间区域进行喷水操作,以提高灭火效率;在设计搜救路线时,途经线路需避开上述两类高危险空间,以加快推进救援效率,而路线终端由建筑的功能区域划分来决定。本系统可实现对救援路线进行实时的更新与规划。
本发明通过对于复杂多情景进行初始化仿真模拟、归类存储和生成预案,最终可形成多情景条件下的火情库和应急预案库,用于实际使用过程中的调用数据基础。
与现有发明技术相比较,本产品至少具有以下明显效益
克服了目前同类相似的产品对建筑内外精细结构仿真能力不足、无法实现对室内外空气流动和烟尘扩散的交互作用的模拟、以及对全空间空气流场模拟精度不足的重大缺陷。
进一步的实现了对具体建筑物火灾情景的高精度高还原度仿真,进而达到有效评估火情发展的趋势和火灾影响的强度的功能,并最终据此提出针对性较强的火场逃生与救援预案。
以上内容仅为说明本发明的技术思想及具体实施方案,凡是按照本发明提出的技术思想或技术实现方式,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,包括:
获取预先基于目标建筑物构建的三维模型;
根据三维模型的内外大气空间以及预先设定的对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,对每个所述计算网格进行编号,建立相邻计算网格之间的数学映射关系;所述计算网格包括内部网格和边界网格,所述边界网格为三维模型中与边界面接触的计算网格,所述内部网格为三维模型中非边界网格的计算网格;
获取目标建筑物的火灾点关键参数,根据火灾点关键参数确定火灾点处于三维模型的计算网格的类型和用于计算网格进行计算的初始计算参数;
根据计算网格的类型调用内部网格计算模型或者边界网格计算模型,利用内部网格计算模型或者边界网格计算模型以及初始计算参数计算得到当前计算网格的风速、烟雾浓度和湍流扩散特征参数;
根据相邻计算网格之间的数学映射关系,进行风速、烟雾浓度和湍流扩散特征参数的数据传递,完成三维模型的全空间内模拟过程,得到目标建筑物的火灾发展趋势的模拟结果。
2.根据权利要求1所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,所述湍流扩散特征参数为湍流动能和湍流动能耗散率。
3.根据权利要求1所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,所述三维模型的构建,包括:
采集目标建筑物内外结构的尺寸数据、目标建筑物的传感器设备信息和设施信息;
根据目标建筑物内外结构的尺寸数据、目标建筑物的传感器设备信息和设施信息,利用3D建模软件生成目标建筑物的三维模型。
4.根据权利要求1所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,所述模拟结果通过绘制强度分布色谱、三维流线图以及标记烟尘扩散轨迹的方式呈现。
5.根据权利要求3所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,所述传感器设备信息包括:
在目标建筑物每一楼层的上下风向窗口、楼梯间内以及内部墙面、电梯间的关键位置布置的风速传感器和烟流颗粒浓度传感器的采集信息;
在各层内部的有火源和起火风险的区域附近布设红外温度传感器、风速传感器和颗粒物浓度传感器的采集信息。
6.根据权利要求1所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,所述根据三维模型的内外大气空间以及预先设定的对建筑物结构仿真精细度的要求和空间曲率的分布变化,生成非均匀性的计算网格,包括:
获取用于绘制网格所需要的参数,包括预设空间精细度、建筑外形函数、模拟区域的三维范围、网格形式,将参数储存在OPENFOAM软件的blockMeshDict字典文件中;
在OPENFOAM软件的算例文件夹下打开终端,在终端中输入blockMesh命令,调用blockMeshDict字典文件,生成初始网格;
在初始网格的基础上使用snappyHexMeshDict文件,输入snappyHexMesh命令进行网格细化,得到非均匀性的计算网格。
7.根据权利要求1所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法,其特征在于,所述内部网格计算模型,包括:
μ i 表示空气微团或者烟雾颗粒在i所对应空间维度方向的速度或者浓度,i=1, 2, 3分别表示三维垂直坐标系中的x, y, z方向;x i 表示i所对应空间维度的坐标;表示在i所对应空间维度上的μ i 的雷诺平均;μ j 是空气微团或者烟雾颗粒在另一维度j方向的速度或者浓度,j=1, 2, 3分别表示三维垂直坐标系中的x, y, z方向;x j 表示j所对应空间维度的坐标;表示在j所对应空间维度上的μ j 的雷诺平均; p是大气压强;表示大气压强的雷诺平均值;ρ是空气密度;v为空气粘度;表示μ i 和μ j 的互相关指数;是湍流通量;k表示湍流动能;ε表示湍流动能耗散率;v t 表示湍流粘度系数;C 1、C 2、σ k 以及σ ε 是k-ε模型的经验参数;x k 表示无量纲化的空间坐标;U i 和U k 表示两个独立维度上的无量纲化风速;x ε 表示壁面局地坐标系中满足相似性原理的无量纲坐标;
求解式(1)-式(2)方程组得到空气的速度、烟流的浓度和湍流通量
求解式(3)-式(5)方程组得到湍流动能k和湍流动能耗散率ε;
在求解式(3)-式(5)方程组时,湍流动能k和湍流动能耗散率ε的初始值通过式(6)和式(7)计算得到;
I为湍流强度;U ref 为参考速度;l为湍流尺度;C μ 为k-ε模型的参数。
9.一种建筑火灾应急方案调用方法,其特征在于,包括:
利用权利要求1-8任意一项所述的建筑物内部火灾烟气扩散的模拟方法确定室内火灾发展趋势的模拟结果;
根据所述室内火灾发展趋势的模拟结果从预先构建的应急方案库中提取与室内火灾发展趋势的模拟结果的事故特征匹配度最高的应急方案;
所述应急方案库的构建包括:在计算机数据库内搜集已有的火灾事故的观测数据,并按照建筑物起火、火势增长、火灾蔓延与烟气传播、疏散撤离路线、救援路线、以及蔓延至邻近建筑的火灾发展主线,获取到各个火灾事故中不同发展的阶段中影响火势的事故特征,其中,所述事故特征包括:室内通风特征和楼层设施设备的状态特征,对各个火灾事故中不同发展的阶段中影响火势的事故特征进行收集整合形成多参数的应急方案库,所述楼层设施设备的状态特征包括电梯及楼梯间和防火门的使用情况、消防管理情况特征、建筑使用情况中的一种或组合。
10.根据权利要求9所述的建筑火灾应急方案调用方法,其特征在于:
将所述匹配度最高的应急方案中对未来烟尘聚集的预测区域和火点蔓延区域以及发展速度的相关图文信息通过计算机显示界面显示,并根据决策指挥人员的需求任意实时调取上述各种变量在各个维数空间和未来时间点的模拟仿真信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211232984.7A CN115330957B (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211232984.7A CN115330957B (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115330957A true CN115330957A (zh) | 2022-11-11 |
CN115330957B CN115330957B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=83913285
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211232984.7A Active CN115330957B (zh) | 2022-10-10 | 2022-10-10 | 建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115330957B (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116227763A (zh) * | 2022-11-26 | 2023-06-06 | 中国消防救援学院 | 一种基于可视化模型的消防应急指挥方法及系统 |
CN116563719A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-08-08 | 四川三思德科技有限公司 | 基于风量数据的火势识别预测方法、系统和介质 |
CN116863678A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-10-10 | 杭州全连科技有限公司 | 一种基于核电站的灭火消防平台及预警方法 |
CN116934983A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-24 | 宁波麦思捷科技有限公司武汉分公司 | 一种火场环境模拟与虚拟构造方法及系统 |
CN117058253A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-14 | 南京邮电大学 | 一种基于ptz摄像机的高精度告警定位方法 |
CN117316323A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-29 | 南京信息工程大学 | 地铁站内生化气体扩散数值模拟方法及应急预案生成系统 |
CN117634206A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-01 | 广州华立科技职业学院 | 一种基于bim的建筑物火灾数值模拟方法 |
CN118094697A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-05-28 | 北京科技大学 | 一种考虑建筑倒塌的震后火灾蔓延模拟方法及装置 |
CN118114575A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 中山大学 | 一种可燃气体泄漏扩散范围预测模拟方法及系统 |
CN118210909A (zh) * | 2024-05-21 | 2024-06-18 | 城市安全发展科技研究院(深圳) | 灾害应急辅助决策方法、装置、计算机设备、存储介质 |
CN118627714A (zh) * | 2024-08-06 | 2024-09-10 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种用于模拟火灾及规划疏散路线的方法和系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108733876A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-11-02 | 北京交通大学 | 火灾演变仿真方法及包括其的火灾疏散综合仿真方法 |
CN110705071A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-17 | 浙江树人学院(浙江树人大学) | 一种融合火势预测模型的消防三维数字化预案的方法 |
CN114841031A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-08-02 | 中国人民解放军陆军防化学院 | 一种三维虚拟训练环境中模拟有毒有害气体扩散浓度的计算方法 |
-
2022
- 2022-10-10 CN CN202211232984.7A patent/CN115330957B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108733876A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-11-02 | 北京交通大学 | 火灾演变仿真方法及包括其的火灾疏散综合仿真方法 |
CN110705071A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-17 | 浙江树人学院(浙江树人大学) | 一种融合火势预测模型的消防三维数字化预案的方法 |
CN114841031A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-08-02 | 中国人民解放军陆军防化学院 | 一种三维虚拟训练环境中模拟有毒有害气体扩散浓度的计算方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘振鑫: "城市大气边界层日变化对大气污染时空分布影响的模拟与机制分析", 《第二十五届大气污染防治技术研讨会论文集》 * |
黄帅等: "基于火灾试验的FDS大涡模拟非均匀网格优化", 《安全与环境工程》 * |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116227763B (zh) * | 2022-11-26 | 2024-04-26 | 中国消防救援学院 | 一种基于可视化模型的消防应急指挥方法及系统 |
CN116227763A (zh) * | 2022-11-26 | 2023-06-06 | 中国消防救援学院 | 一种基于可视化模型的消防应急指挥方法及系统 |
CN116863678A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-10-10 | 杭州全连科技有限公司 | 一种基于核电站的灭火消防平台及预警方法 |
CN116863678B (zh) * | 2023-05-29 | 2024-02-27 | 杭州全连科技有限公司 | 一种基于核电站的灭火消防平台及预警方法 |
CN116563719A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-08-08 | 四川三思德科技有限公司 | 基于风量数据的火势识别预测方法、系统和介质 |
CN116563719B (zh) * | 2023-07-12 | 2023-10-20 | 四川三思德科技有限公司 | 基于风量数据的火势识别预测方法、系统和介质 |
CN116934983A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-24 | 宁波麦思捷科技有限公司武汉分公司 | 一种火场环境模拟与虚拟构造方法及系统 |
CN116934983B (zh) * | 2023-09-14 | 2023-12-15 | 宁波麦思捷科技有限公司武汉分公司 | 一种火场环境模拟与虚拟构造方法及系统 |
CN117316323B (zh) * | 2023-09-20 | 2024-05-31 | 南京信息工程大学 | 地铁站内生化气体扩散数值模拟方法及应急预案生成系统 |
CN117316323A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-29 | 南京信息工程大学 | 地铁站内生化气体扩散数值模拟方法及应急预案生成系统 |
CN117058253B (zh) * | 2023-10-12 | 2024-01-23 | 南京邮电大学 | 一种基于ptz摄像机的高精度告警定位方法 |
CN117058253A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-14 | 南京邮电大学 | 一种基于ptz摄像机的高精度告警定位方法 |
CN117634206A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-03-01 | 广州华立科技职业学院 | 一种基于bim的建筑物火灾数值模拟方法 |
CN118094697A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-05-28 | 北京科技大学 | 一种考虑建筑倒塌的震后火灾蔓延模拟方法及装置 |
CN118114575A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 中山大学 | 一种可燃气体泄漏扩散范围预测模拟方法及系统 |
CN118210909A (zh) * | 2024-05-21 | 2024-06-18 | 城市安全发展科技研究院(深圳) | 灾害应急辅助决策方法、装置、计算机设备、存储介质 |
CN118210909B (zh) * | 2024-05-21 | 2024-09-10 | 城市安全发展科技研究院(深圳) | 灾害应急辅助决策方法、装置、计算机设备、存储介质 |
CN118627714A (zh) * | 2024-08-06 | 2024-09-10 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种用于模拟火灾及规划疏散路线的方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115330957B (zh) | 2023-03-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115330957B (zh) | 建筑物内部火灾烟气模拟扩散的方法及应急方案调用方法 | |
Hodges et al. | Compartment fire predictions using transpose convolutional neural networks | |
Wang et al. | Applying building information modeling to support fire safety management | |
Zuo et al. | Real-time or faster-than-real-time simulation of airflow in buildings | |
Bouilly et al. | Effect of ventilation strategies on particle decay rates indoors: An experimental and modelling study | |
Zhang et al. | Turbulence statistics in a fire room model by large eddy simulation | |
Zhong et al. | Effects of ventilation strategies and source locations on indoor particle deposition | |
CN117316323B (zh) | 地铁站内生化气体扩散数值模拟方法及应急预案生成系统 | |
Saarinen et al. | Large eddy simulation of air escape through a hospital isolation room single hinged doorway—validation by using tracer gases and simulated smoke videos | |
Mahyuddin et al. | Computational fluid dynamics modelling of the air movement in an environmental test chamber with a respiring manikin | |
KR20110114228A (ko) | 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법 | |
Lin et al. | Effects of leaf area index and density on ultrafine particle deposition onto forest canopies: A LES study | |
Grau-Bove et al. | Applicability of a drift-flux model of aerosol deposition in a test tunnel and an indoor heritage environment | |
Taghinia et al. | Numerical simulation of airflow and temperature fields around an occupant in indoor environment | |
Na et al. | Performance evaluation of building designs with BIM-based spatial patterns | |
Forney et al. | Understanding fire and smoke flow through modeling and visualization | |
Vita et al. | A CFD-based framework to assess airborne infection risk in buildings | |
Nicholson et al. | Computational fluid dynamics as a method for assessing fume cupboard performance | |
Forney | Smokeviev# | |
Liu et al. | Sensor layout strategy for source term estimation of external pollution sources in urban neighbourhoods | |
KR102565379B1 (ko) | 화생방 실내 오염확산 예측 시스템 및 방법 | |
Srebric | Ventilation performance prediction | |
Adelikhah et al. | Measurements and computational fluid dynamics investigation of the indoor radon distribution in a typical naturally ventilated room | |
CN116186845A (zh) | 基于Flow Design技术的建筑性能模拟方法及系统 | |
da Silva et al. | Smoke control through ventilation systems on the fire-induced conditions in a stairwell |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20221111 Assignee: Jiangsu Huagao Software Technology Co.,Ltd. Assignor: Nanjing University of Information Science and Technology Contract record no.: X2023980050609 Denomination of invention: A Method for Simulating the Diffusion of Smoke from Internal Fire in Buildings and the Call of Emergency Plans Granted publication date: 20230324 License type: Common License Record date: 20231208 |
|
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |