Yangın ve Güvenlik Dergisi 235. Sayı (Kasım-Aralık 2022)

50 YANGIN ve GÜVENLİK • Kasım-Aralık / 2022 durumları, büyük ölçekli teknolojik felaketlerin tekrarlan- masını, büyüyen ölçek ve sayıdaki yangınları ve bunlardan meydana gelen zararları göstermektedir. Bu bilgilere göre, önceden değerlendirilebilir ve önlenebilir sonuçların öngö- rülmesi amacıyla çeşitli yangın durumlarının modellenmesi özellikle önemlidir. Buna ek olarak, yangında ölüm oranının %92 olduğu konut sektöründe, ekonomik tesislerde (sosyal konut tarzı) her yıl tekrarlanan yangınlar durumu, bizim bu konuya çok daha dikkat etmeye yönlendirmektedir. Ve münferit yangının riskinin ortalama değeri olan Q3 = 7,24*10-5, standartlarla belirlenen risk değerinden daha yüksektir ve bu da tesislerin çoğunda ortalama ulusal yangın güvenliği şartlarının karşılanmadığını gösteriyor olabilir. Böyle bir durumda, çeşitli ülkelerin risk yönetimi ve çeşitli nitelikteki acil durumlardan kaynaklanan hasarı en aza indirme konularında elde mevcut olan tüm deneyimle- rini dünya çapında insanları ve ekonomik tesisleri korumak için alınacak önlemleri iyileştirmek amacıyla özetlemeye ihtiyaç vardır. KAYNAKLAR • Brushlinsky, N.N., Sokolov, S.V., Klepko, E., 2011. Fundamentals of the theory of fire risks and its applications. M.: Academy of GPS of the Ministry of Emergency Situations of Russia. • Cheng, Y., Zheng, X., 2019. Effect of uncertainty on cooperative behaviors during an emergency evacuation. Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 66, 216–225. • Dulebenets, M.A., Abioye, O.F., Ozguven, E.E., Moses, R., Boot, W.R., Sando, T., 2019. Development of statistical models for improving efficiency of emergency evacuation in areas with vulnerable population. Reliab. Eng. Syst. Saf. 182, 233–249. • Nevdakh, V.V., 2014. Computer simulation of a fire in a room: methodological guidelines. Minsk: BNTU. • Puzach, S.V., Smagin, A.V., Lebedchenko, O.S., Abakumov, E.S., 2007. New ideas about calculating the necessary time for evacuating people and about 25 the effectiveness of using portable filtering self-rescuers during evacuation in fires. Monograph. Moscow • Rendón Rozo, K., Arellana, J., Santander-Mercado, A., Jubiz-Diaz, M., 2019. Modelling building emergency evacuation plans considering the dynamic behaviour of pedestrians using agent-based simulation. Saf. Sci. 113, 276–284. • Sheeba, A.A., Jayaparvathy, R., 2019. Performance modeling of an intelligent emergency evacuation system in buildings on accidental fire occurrence. Saf. Sci. 112, 196–205. • Yang, X., Ban, X. (Jeff), Mitchell, J., 2018. Modeling multimodal transportation network emergency evacuation considering evacuees’ cooperative behavior. Transp. Res. Part A Policy Pract. 114, 380–397. • Yuan, W., Tan, K.H., 2011. A model for simulation of crowd behavior in the evacuation from a smoke- filled compartment. Phys. A Stat. Mech. its Appl. 390, 4210–4218. • Zhu, R., Lin, J., Becerik-Gerber, B., Li, N., 2020. Human-building-emergency interactions and their impact on emergency response performance: A review of the state of the art. ÇEVİRİ MAKALE