Yangın ve Güvenlik Dergisi 202. Sayı (Ekim 2018)

20 Yangın ve Güvenlik / Ekim 2018 yanginguvenlik.com.tr altı istasyonundan yangından acil durum tahliyesini simüle etmek için kullandılar. Emilio N. M. Cirillo ve Adrian Munte- an[25] duman ve sis nedeniyle görüşün olmadığı karmaşık koridorlar içinden yayaların hareketlerini incelediler. Moto- nari Isobe ve arkadaşları [14] tahliye sürecini deneyler ve insanların göz maskesi taktığı “dumanlı” odadan simülasyon vasıtasıyla modellediler. Manh Hung Nguyen ve arkadaşları [26] duman etkisi ve görmeden tahliye stratejisiyle (DEGTS) etmen madde esaslı tahliye modeli sundu, simülasyon so- nuçları metro süpermarket tarafından doğrulandı. Ancak yangın koşulları altında tahliyeyi inceleyen birçok araştırmacı yangın ve dumanın birlikte yaptığı birleştirici et- kiyi gözden kaçırdılar. Yüksek sıcaklık yangının ana etkisidir ve duman insanları iki yönden etkileyebilir. Bir taraftan du- man içinde insan sağlığını zayıflatan CO gibi zehirleyici mad- deler bulunmaktadır ve yangında insan kayıplarının üçte ikisi bir yangın sırasında ortaya çıkan zehirleyici yanma ürünleri kaynaklı olduğu belirtilmektedir, diğer taraftan yayaların gö- rüş aralığı dumanın yarattığı kurum nedeniyle azalabilmekte, bundan sonra yayaların yürüme hızı normal ortamla kıyas- landığında yavaşlamaktadır. Bu makalede yangın ve duman etmenlerinin birleşik halde olduğu genişletişmiş bir zemin alanı modeli farklı yangın koşullarında tahliye sürecini simü- le etmek için önerilmektedir. Yangın simülasyonu FDS (Fire Dynamics Simulator-Yangın Dinamikleri Simülatörü) yazılı- mıyla uygulanmakta, daha sonra kesit dosyasından alınan görüntü netliği, sıcaklık ve CO yoğunluğu gibi veriler tahliye modeline girilebilmektedir. Bu makalenin kalan kısmı şöyle düzenlenmiştir. Bölüm 2’de genişletilmiş zemin modelinin genel bir görünüşünü veriyoruz, farklı senaryolar ise bölüm 3’de belirlenmektedir. Yapılan nümerik simülasyonlar ve sonuçları bölüm 4’de an- latılmaktadır. Son olarak bölüm 5’de makaleyi bulgularımızı özetleyerek kapatıyoruz ve alanda ileride yapacağımız araş- tırmaları anlatıyoruz. 2. MODEL 2.1. Genişletilmiş Bir Zemin Alanı Modeli Bu modelde, görüş netliği ve sıcaklık katları alanları ori- jinal model esas alınarak getirilmiş [17] ve Moor komşuluğu kabul edilmiştir. Her yaya sekiz olası yönden birini seçebilir (Şekil 1). Komşu bir hücreyi seçme olasılığı (i,j) aşağıdaki gibi hesaplanır. N, ∑ Pij sağlamak için normalizasyondur. kS, kD, kF, kV, kT ise zemin alanını ölçeklendirmek için kullanılan paramet- relerdir. nij (i,j) hücresinin meşgul ya da dolu olup olmadı- ğını gösterir; eğer hücre kullanılıyorsa 1, aksi halde 0’dır. α ij hücrede bir engelin olması veya yangın olmasıyla ilgilidir; değer 0 ise hücre meşgul veya kullanımda, 1 ise serbest du- rumdadır. (1) Modelin çalışmaya başlamasında başlangıç durumu- na getirilen statik zemin alanı Sij çıkışa olan en kısa mesa- feyi tarif eder. Bu çıkıştan olan mesafeye ters orantılı olarak ayarlanır. (2) Dinamik zemin alanı Dij zaman ile dağılmakta ve bozulmaktadır ve yaya tarafından bırakılan, aynen kimyasal yönelmedeki feromon (sosyal ilişkileri düzenleyen kimyasal madde), gibi sanal bir izdir. (3) Yangını itici alan Fij yangın mevkiinden olan mesafe- ye ters orantılı olarak hesaplanır ve belli bir aralıktaki yangın mevkiinin etkilerini temsil eder. Yangının yayılması, gerçekte yangının yayılmasına göre dumanın yayılmasının daha hızlı ve daha ciddi olması nedeniyle bu modelde dikkate alınma- mıştır. (4) Yayların tahliyesine görüş netliğinin etkisini yansıtan zemin alanının görüş netliği Vij bu modele getirilmiştir, ifa- desi şöyledir: V hücrenin görüntü netliğidir, görüş netliği 6 metrenin altındaysa V0 =6 m olarak ayarlarız, tüm yayaların hızları çok kötü etkilenecektir. (5) Zemin alanı sıcaklığı Tij genişletilmiş modelde tahli- yenin önerildiği sırada odadaki sıcaklık etmenini temsil eder. Yangın Dinamiği Simülatörü sıcaklık bilgisini gönderebilir. Burada T sıcaklık bilgisi, T0 =20°C ortam sıcaklığını tem- sil eder. AYIN KONUSU / MAKALE Shu-chao Cao et al. / Procedia Engineering 71 (2014) 403 – 409 with smoke effect and blind evacuation strategy(SEBES), the simulation results are confirmed by the researchers who studied the evacuation under fire conditions ignored the integrative factors of fire and perature is the main effect of fire, and smoke can affect people in two ways, on the one hand, smoke Fig. 1. Possible transitions and corresponding transition probabilities. onous products such as CO which undermines people’ s health, it is reported that two thirds of toll are due products under fire emergency, on the other hand, pedestrian ’ s visibility range can be reduced by smoke ocity of pedestrian may be slower than normal environment. In this paper, an extended FF model posite factors of fire and smoke is proposed to simulate evacuation in different fire situations, the fire d out by FDS software, then the output data such as visibility, temperature and CO concentration from Şekil 1. Olası geçişler ve bunlara karşılık gelen geçiş olasılıkları Fig. 1. Possible transitions and corresponding transition probabilities. contains some poisonous products such as CO which undermines people’ s health, it is reported that two thirds of toll are due to the noxious fire products under fire emergency, on the other hand, pedestrian ’ s visibility range can be reduced by smoke soot, then the velocity of pedestrian may be slower than normal environment. In this paper, an extended FF model considering the composite factors of fire and smoke is proposed to simulate evacuation in different fire situations, the fire simulation is carried out by FDS software, then the output data such as visibility, temperature and CO concentration from the slice file can be the input of evacuation model. The rest of this paper is organized as follows. In section 2, we provide an overview of the extended floor field model, different scenarios are set in section 3. Numerical simulations are carried out and the results are discussed in section 4. Finally, in section 5, we close the paper by summarizing our findings and discussing our future research in the area. 2. Model 2.1. An extended FF model In this model, the visibility and temperature floor fields are introduced based on the original mo el[17], and the Moor neighborhood is adopted, each pedestrian could select one of the eight possible directions as in Fig 1, the transition probability of selecting a neighborhood cell (i,j) are calculated as follows: exp( )(1 ) ij S ij D ij F ij V ij T ij ij ij p N k S k D k F k V k T n D (1) N is the normalization for ensuring that ∑p ij =1. k S , k D , k F , k V , k T are parameters for scaling the floor fields, n ij indicates whether the cell (i,j) is occupied, it is 1 if the cell is occupied and 0 therwise. α ij is related to the existence of obstacle or fire in the cell, the value is 0 if the cell is occupied by obstacle or fire and 1 otherwise. (1) The static floor field S ij which is initialized at the beginning of the model run describes the shortest distance to the exit, it is set inversely proportional to the distance from the xit. (2) The dynamic floor field D ij diffusing and decaying with the time is a virtual trace left by the pedestrian similar to the pheromone in chemotaxis. (3) The fir repulsvie field F ij which is calculated inversely proportional to the distance from the fire location represents the effect of the fire location within the certain range. The spread of fire is not considered in this model because the spread of smoke is faster and more serious than the fire spread in the reality. (4) The visibility floor f eld V ij reflecting the influence of visibility to pedestrian evacuation is introduced in this model, the expression as follows: 0 / ij V V V (2) V is the visibility of cells, we set V 0 =6m because when the visibility is smaller than 6m, the velocity of pedestrians will be affected badly. (1) metro supermarket. However, many researchers who studied the evacuation under fire conditions ignored the integrative factors of fire and smoke, the high temperature is the main effect of fire, and smoke can affect people in two ways, on the one hand, smoke Fig. 1. Possible transitions and corresponding transition probabilities. contains some poisonous products such as CO which und rmines people’ s health, it is reported that tw thirds of toll are due to the noxious fire products under fire emergency, on the other hand, pedestrian ’ s visibility range can be reduced by smoke soot, then the velocity of pedestrian may be slower than normal environment. In this paper, an extended FF model considering the composite factors of fire and smoke is proposed to simulate evacuation in different fire situations, the fire simulation is carried out by FDS software, then the output data such as visibility, temperature and CO concentration from the slice file c n be the input of evacuation model. The rest of this paper is organized as follows. In section 2, we provide an overview of the extended floor field model, different scenarios are set in section 3. Numerical simulations are carried out and the results are discussed in section 4. Finally, in section 5, we close the paper by summarizing our fi di gs and discussing our future research in the area. 2. Model 2.1. A extended FF mod l In this model, the visibility and temperature floor fields are introduced based on the original model[17], and the Moor neighborhood is adopted, each pedestrian could select one of the eight possible directions as in Fig 1, the transition probability of selecting a neighborhood cell (i,j) are calculated as follows: exp( )(1 ) ij S ij D ij F ij V ij T ij ij ij p N k S k D k F k V k T n D (1) N is the normalization for ensuring that ∑p ij =1. k S , k D , k F , k V , k T are parameters for scaling the floor fields, n ij indicates whether the cell (i,j) is occupied, it is 1 if the cel is occupied and 0 otherw se. α ij is related to the existence of obstacle or fire in the cell, the value is 0 if the cell is occupied by obstacle or fire and 1 otherwise. (1) The static floor field S ij which is initialized at the beginning of the model run describes the shortest distance to the exit, it is set inversely proportional to the distance from the exit. (2) The dynamic floor field D ij diffusing and decaying with the time is a virtual trace left by the pedestrian similar to the pheromone in chemotaxis. (3) The fire repulsvie field F ij which is calculated inversely proportional to the distance from the fire location represents the effect of the fir location within the certain range. The spread of fire is not considered in this model because the spread of smoke is f ter and more serious than the fir spread in the reality. (4) The visibility floor field V ij reflecting the influence of visibility to pedestrian evacuation is introduced in this model, the expression as follows: 0 / ij V V V (2) V is the visibility of cells, we set V 0 =6m because when the visibility is smaller than 6m, the velocity of pedestria s will be affected badly. (2) (3) 405 Shu-chao Cao et al. / Procedia Engineering 71 (2014) 403 – 409 (5) The temperature floor field T ij representing the factor of temperature in the room during evacuation is proposed in the extended model, FDS can export the temperature data. 0 / ij T T T (3) T is the temperature data, T 0 =20 ć represents the environment temperature. (6) The pedestrian ’ s health is calculated as follows: * co h h co C p p t W (4) p is health of pedestri n and the initial v l e is 1, is the CO concentration, W is a constant dose, the value is