Zusammenfassung
Viele schwerwiegende reale Probleme könnten mit der Theorie der zellulären Automaten simuliert werden. Es gab viele Brände an öffentlichen Orten, die viele Menschen töten. Die vorgeschlagene Methode, genannt Cellular Automata Evaluation (kurz CAEva), verwendet die zelluläre Automatentheorie und könnte zur Überprüfung der Gebäudebedingungen für Feuerunfälle verwendet werden. Die an realen Unfällen durchgeführten Tests zeigten, dass ein entsprechend konfiguriertes Programm eine realistische Simulation der Evakuierung von Menschen ermöglicht. Die Autoren analysieren einige reale Unfälle und bewiesen, dass die CAEva-Methode eine sehr vielversprechende Lösung darstellt, insbesondere bei Gebäudesanierungen oder vorübergehender Nichtverfügbarkeit von Fluchtwegen.
1. Einführung
Zelluläre Automaten werden von einigen IT-Branchen verwendet, einschließlich des Bereichs der künstlichen Intelligenz. Sie bestehen aus einem Netzwerk von Zellen, von denen sich jede durch einen bestimmten Zustand und eine Reihe von Regeln auszeichnet. Die Änderung des aktuellen Zustands einer gegebenen Zelle ist das Ergebnis der oben genannten Eigenschaften und Wechselbeziehungen mit den benachbarten Zellen . Die Theorie der zellulären Automaten wurde erstmals von einem amerikanischen Wissenschaftler ungarischer Abstammung, John von Neumann, eingeführt. Er zeigte unter anderem, dass selbst einfache Maschinen eine Reproduktionsfähigkeit aufweisen, die bis dahin als grundlegendes Merkmal lebender Organismen galt . Viele Jahre lang waren zelluläre Automaten nur theoretischen Studien unterworfen. Mit der Entwicklung von Computern und Software wurden Optimierungsmethoden, die auf diesem Ansatz basieren, immer häufiger untersucht und in die Praxis umgesetzt . Aufgrund ihrer Vielseitigkeit werden zelluläre Automaten in vielen realen Bereichen wie Biologie, Physik und Mathematik sowie in verschiedenen Bereichen der IT wie Kryptographie oder Computergrafik eingesetzt .
1.1. Anwendung von zellulären Automaten
Zelluläre Automaten wurden in der Praxis zum Beispiel in der Simulation des Straßenverkehrs angewendet, wo spezifisch definierte zelluläre Automaten den Verkehr steuern . Der Fahrzeugfluss wird grundsätzlich in dem spezifischen Segment einer gegebenen Verkehrsintensität verwaltet . Dies gilt beispielsweise für die Verkehrsintensitätskontrolle auf Autobahnen des Ruhrgebiets in Deutschland. Die ausschließlich für diesen Zweck konzipierten Überwachungszentren sammeln die Daten von ausgewählten Abschnitten der Autobahnen . Die so gewonnenen Informationen werden analysiert und zur Erstellung von Kurzzeitsimulationen der Verkehrsintensität mittels zellulärer Automaten verwendet. Die Projektwebsites veröffentlichen die statistischen Informationen über die Studien, die zum Verhalten von Fahrern durchgeführt wurden, die vor möglichen Verkehrsproblemen gewarnt wurden, die über mehrere Stunden auftreten könnten . Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von zellulären Automaten sind demografische Simulationen für eine bestimmte Region. Ziel solcher Simulationen ist es, ein Modell zu erstellen, das die Größe der Bevölkerung in einem bestimmten Gebiet in Form einer Karte der prognostizierten Bevölkerungsdichte zeigt. Solche Simulationen können auf dem bekannten „Spiel des Lebens“ basieren . Durch die Einführung einiger Modifikationen in den Algorithmus ist es möglich, das Verhalten der umgebenden Zellen zu überwachen . Weitere Beispiele für zelluläre Automaten-Implementierungen umfassen Bildverarbeitung, Erzeugung von Texturen, Simulation von Wellen, Wind, und Evakuierungsprozess von Personen sowie ein Simulationsprogramm, für den Zweck dieser Studie entwickelt . Das Ziel des vorgeschlagenen Algorithmus ist es, die Simulationen von Mustern der menschlichen Flucht aus dem Gebäude in Brand mit einer gegebenen Anzahl von Ausgängen und Feuerquellen zu erzeugen .
1.2. Das Gitter der zellulären Automaten
Ein Gitter oder ein diskreter Raum, in dem die Evolution der zellulären Automaten stattfindet, besteht aus einer Reihe identischer Zellen . Jede der Zellen ist von der gleichen Anzahl von Nachbarn umgeben und kann die gleiche Anzahl von Zuständen annehmen . Es gibt drei strukturelle Faktoren, die die Gitterform und folglich das Verhalten des gesamten zellulären Automaten signifikant beeinflussen :(i)die Größe des Raums, die von der Größe des untersuchten Problems abhängt, dessen Beispiele in Abbildung 1 gezeigt sind (Gitter 1D, 2D und 3D);(ii)die Bereitstellung von Regelmäßigkeit, die erfordert, dass das Gitter vollständig mit identischen Zellen gefüllt ist;(iii)die Anzahl der Nachbarn (abhängig von beiden oben genannten Faktoren).
In diesem Artikel stellen die Autoren die Möglichkeit vor, einen echten Brandunfall zu simulieren, um große Brandunfälle zu verhindern. Zu diesem Zweck verwendeten die Autoren Cellular Automata Evaluation Method, kurz CAEva. Dieses Papier hat folgende Organisation. Abschnitt 2 stellt die Idee der Vorhersage der Brandgefahr, der Beschreibung zweier realer Unfälle und der CAEva-Simulationsmethode mit ihren Randbedingungen und Übertragungsfunktionen vor. Abschnitt 3 stellt die Versuchsergebnisse vor, als die genannten zwei realen Brandunfälle simuliert wurden. Schließlich enthält Abschnitt 4 abschließende Schlussfolgerungen.
2. Vorhersage der Brandgefahr
2.1. Feuerunfälle an öffentlichen Orten
Brände sind eine der unkontrollierbarsten Katastrophen, insbesondere wenn sie in Innenräumen auftreten. Unabhängig von den Gebäuden, ob es sich um ein Wohn-, Geschäfts- oder ein anderes Gebäude handelt, muss das Design den Brandschutzvorschriften entsprechen. Die Breite der Korridore, die Anzahl der Notausgänge und die zulässige Anzahl der Personen, die sich gleichzeitig im Inneren aufhalten, haben schwerwiegende Auswirkungen auf die Sicherheit der Benutzer. Einfache Anwesenheit der Türen auf Grundriss ist nicht ausreichend; sie müssen offen sein. In vielen Fällen war die hohe Zahl der Opfer darauf zurückzuführen, dass die Notausgangstüren verschlossen waren. In den letzten Jahrzehnten gab es eine Reihe von katastrophalen Bränden an öffentlichen Orten wie Restaurants und Nachtclubs. Tabelle 1 zeigt einige Beispiele solcher Unfälle und listet die Opferzahlen auf. Wie Sie den bereitgestellten Daten entnehmen können, gab es im Laufe der Jahre viele Brände in Unterhaltungsclubs, die viele Verletzungen verursachten, unabhängig davon, ob sie vor Jahrzehnten (1942) oder in jüngster Zeit (2013) aufgetreten sind.
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2.2. Der Fall von Kiss Nachtclub Feuerunfall
Die Veranstaltung namens „Aglomerados“ begann am Samstag, 26 Januar 2013, bei 23:00 UTC im Kiss Nachtclub. Im Club befanden sich Studenten von sechs Universitäten und Personen aus technischen Kursen der Federal University of Santa Maria . In den frühen Morgenstunden des folgenden Tages kam es zu einem Flächenbrand, während die Studenten einen Erstsemesterball abhielten, und es brach Panik aus. Zeugen sagten aus, dass die Ursache des Feuers entweder ein Feuerwerk war, das von den Mitgliedern einer Musikband angezündet wurde, die während der Party spielte. Das Feuer ließ das Dach in mehreren Teilen des Gebäudes einstürzen, viele Menschen im Inneren gefangen. Feuerwehrleute fanden zahlreiche Leichen im Badezimmer des Clubs. Zum Zeitpunkt des Brandes befanden sich etwa 2.000 Menschen im Club. Diese Zahl verdoppelt die maximale Kapazität des Gebäudes von 1.000. Mindestens 231 Menschen starben und Hunderte weitere wurden bei dieser Katastrophe verletzt. Viele Todesfälle wurden offenbar durch Rauchvergiftung verursacht, während andere Opfer in der Eile zu den Ausgängen mit Füßen getreten wurden. Abbildung 2 zeigt das Schema des Kiss-Nachtclubs.
2.3. Der Cocoanut Grove Fire Accident
Der Cocoanut Grove war ein 1927 erbautes Restaurant in der Piedmont Street 17 in der Nähe des Park Square in der Innenstadt von Boston, Massachusetts . Laut Prohibition war es in den 1920er Jahren sehr beliebt. Die Gebäudestruktur war einstöckig, darunter ein Keller. Der Keller besteht aus einer Bar, einer Küche, Gefrierschränken und Lagerräumen. Der erste Stock enthielt einen großen Speisesaal und einen Ballsaal mit einem Musikpavillon sowie mehrere Barbereiche, die vom Ballsaal getrennt waren. Der Speisesaal hatte auch ein ausziehbares Dach für den Einsatz bei warmem Wetter, um einen Blick auf den Mond und die Sterne zu ermöglichen. Der Haupteingang zum Cocoanut Grove war über eine Drehtür auf der Piedmont Street Seite des Gebäudes. Am Samstag, den 28.November 1942, ereignete sich ein sehr schwerer Brandunfall. An diesem Abend, Ein Busboy hatte befohlen, eine Glühbirne an der Spitze einer künstlichen Palme in der Ecke der Kellerbar zu reparieren. Einen Moment später fing es an zu brennen. Als sich andere Möbel entzündeten, raste ein Feuerball aus Flammen und giftigem Gas durch den Raum in Richtung Treppe. Die Drehtür klemmte aufgrund des Gedränges panischer Gönner. Viele Menschen stecken im Feuer. Es wurde später geschätzt, dass sich zum Zeitpunkt des Feuers mehr als 1000 Personen im Hain befanden. Die endgültige Todeszahl von Kommissar Reilly betrug 490 Tote und 166 Verletzte, aber die Zahl der Verletzten war eine Zählung derjenigen, die in einem Krankenhaus behandelt und später freigelassen wurden, während viele Menschen verletzt wurden, aber keinen Krankenhausaufenthalt suchten. Abbildung 3 präsentierte das Schema des Cocoanut-Hains.
2.4. CAEva-Simulationsmethode
Die CAEva-Simulationsmethode ist ein Programm, das zum Üben der Fluchtwegszenarien in Gebäuden vorbereitet wurde . Es hilft, verschiedene Simulationsergebnisse zu vergleichen und geeignete Schlussfolgerungen zu ziehen. Das Programm wurde in der C ++ Builder-Umgebung implementiert, einem objektorientierten Programmierwerkzeug in Windows-Umgebung, das kostenlos auf der AirLab-Website verfügbar ist. Das Programm ermöglicht das Zeichnen einer Tafel beliebiger Größe, einschließlich des Plans eines einstöckigen Gebäudes, um Personen im Inneren zu lokalisieren und die Brandquelle anzugeben. Das Board besteht aus einem Raster von Zellen. Jede Zelle kann nur einen der folgenden Zustände annehmen: Feuer, Wand, Person, brennende Person oder eine leere Zelle. Abbildung 4 zeigt das Zustandsdiagramm für eine einzelne Zelle im Brandsimulationsautomaten.
2.5. Randbedingungen
Der diskrete Raum, in dem verschiedene Entwicklungen zellulärer Automaten stattfinden, umfasst ein d-dimensionales, theoretisch unendliches Gitter. Da diese Art von Raster nicht in Computeranwendungen implementiert werden kann, wird es in Form einer begrenzten Tabelle dargestellt. Daher ist es notwendig, Randbedingungen an den Gittergrenzen, dh an den Tabellengrenzen, festzulegen. Die Grundbedingungen sind in Abbildung 5 dargestellt. Diese Bedingungen sind analog nach Gitterrotation von 90 Grad, so dass weitere Anordnungen als trivial übersprungen wurden. Für die Simulation der Zellbewegung in Wandrichtung wurden folgende Regeln verwendet: (i) gerade Bewegung: Der Zustand der Zelle bleibt unverändert, (ii)diagonale Bewegung: Der Zustand der Zelle geht in einen leeren über, da der Einfallswinkel gleich dem Rückprallwinkel ist, soll der Zustand der Zelle im Spiegelbild in den Zustand der Zelle übergehen, die die Bewegung initiiert hat, (iii)Bewegungsbedingungen: (iv)Bewegung ist möglich, wenn sich die Zielzelle im leeren Zustand befindet. Andernfalls ändert die Zelle ihren Zustand nicht, (v)Der Versuch der Bewegung der Zelle im Zustand „Person“ zur Zelle im Zustand „Feuer“ erhöht die Anzahl der Verbrennungen der initiierenden Zelle.
Ein Sonderfall ist ein Versuch der Bewegung aus der Ecke des Brettes. Ein Rückprall in drei einleitenden Richtungen ändert nicht den Zustand einer Zelle, sondern er kann sich infolge eines Versuchs der Bewegung in den aufeinanderfolgenden fünf Richtungen ändern. Es sollte auch beachtet werden, dass Bewegungsregeln und -bedingungen sowohl für die Zellen im Zustand „Person“ als auch im Zustand „Feuer“ gelten. Die Felder, auf die die Bewegung nicht ausgeführt werden kann, sind die Zellen im Zustand „Wand“. Rückprallbedingungen treten am Rand des zellulären Automatengitters auf, das eine Barriere darstellt, von der sich bewegende virtuelle Objekte (im visuellen Sinne) abprallen. Diese Bedingungen werden verwendet, um eingeschlossene empirische Räume zu simulieren.
2.6. Transferfunktion
Die Evolution zellulärer Automaten findet in diskreten zeitbestimmenden aufeinanderfolgenden Verarbeitungszyklen statt. Jeder diskrete Moment wird zur Aktualisierung des Zustands einzelner Zellen verwendet; Somit ist jeder Automat ein dynamisches Objekt über die Zeit. In jeder Iteration kann die Übertragungsfunktion alle Zellen im Raster einzeln nach bestimmten Regeln verarbeiten (berechnen). Jede verarbeitete Zelle erhält ihren neuen Zustand basierend auf der Berechnung ihres aktuellen Zustands und der Zustände der benachbarten Zellen. Übertragungsregeln und der Zustandsraum sowie die definierte Nachbarschaft sind inhärente Elemente des Evolutionsprozesses zellulärer Automaten. Einmal ausgeführt, zeigt das Programm Hauptbildschirm bereit, den Bauplan zu zeichnen und einzelne Elemente im Inneren zu arrangieren. Sobald die Platine gezeichnet und alle Komponenten angeordnet sind, kann der Benutzer die Konfiguration der Parameter Feuer und Personen sowie die Einstellung des Gruppeneffekts starten. Feuerparameter sind wie folgt:(i) Feuer erlischt allein, wenn die Anzahl der Nachbarn weniger als 1 beträgt, (ii) Feuer erlischt aus Überbevölkerung, wenn die Anzahl der Nachbarn mehr als 3 beträgt, (iii) neues Feuer wird erzeugt, wenn die Anzahl der Nachbarn mindestens 3 beträgt, (iv) Feuer wird erzeugt, wenn die Anzahl der Nachbarn kleiner oder gleich 4 ist. Parameter, die Personen betreffen, sind wie folgt: (v) Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person im Standardzustand zum Ausgang geht, beträgt 50, (vi) Die Anzahl der Verbrennungen, die zum Tod führen, beträgt 5, (vii) Der Gruppeneffekt ist ein / Aus.
Es gibt Punkte auf dem Bildschirm, die Menschen simulieren, die zum Ausgang und dem sich ausbreitenden Feuer entkommen. Alle Ereignisse werden in der Tabelle der Statistiken aufgezeichnet. Sie umfassen die Anzahl der Personen, die innerhalb des Bretts verbleiben, vor dem Feuer oder durch Zerquetschen gerettet wurden und starben . Diese gewonnenen Daten ermöglichen Rückschlüsse aus den Experimenten .
2.7. Implementierung der OFN-Notation zur unscharfen Beobachtung realer Brandunfälle
Die Verwendung geordneter unscharfer Zahlen in der zellulären Automatisierung scheint ein natürlicher Schritt zu sein. Es gibt viele Notationen von Fuzzy-Zahlen, die von Zadeh eingeführt werden , Klir , Dubois et al. , und Kłopotek et al. , unter anderem. Da wir in diesem Fall einen zweidimensionalen Apparat haben, in dem zusätzlich Moores Nachbarschaft verwendet wird, stehen acht Bewegungen von Zellen zur Verfügung . Ein Beispiel für diese Situation ist in Abbildung 6 dargestellt.
Es gibt einen Teil der Nachbarschaft, der näher am Ausgang liegt, und den anderen Teil näher an der Gruppe von Zellen im menschlichen Zustand . Somit gibt es zwei mögliche Sätze von Bewegungen für diese betreffende Zelle, abhängig von der Determinante . Da jede der Mengen ein Vierelement ist, ist die Notation von Fuzzy-Zahlen, die als geordnete Fuzzy-Zahlen bezeichnet werden, für ihre Beschreibung geeignet. Nach dem Tod des Schöpfers von Zahlen in einigen Werken werden auch Fuzzy-Zahlen genannt . In dieser Notation hat die Fuzzy-Zahl A im Allgemeinen die Form eines durch Koordinaten beschriebenen Trapezes , das in Abbildung 8 dargestellt ist.
Pfeil in Abbildung 8 zeigt die Richtung, die die Reihenfolge der einzelnen Koordinaten widerspiegelt. Auf solchen Fuzzy-Zahlen ist es möglich, in der Literatur beschriebene arithmetische Operationen auszuführen: (i) Addition: (ii)skalare Multiplikation: (iii)Subtraktion: (iv)Multiplikation: (v)Division:
Ein gegebener Satz möglicher Bewegungen in Moores Nachbarschaft von Zelle zu Zelle ist in Abbildung 9 dargestellt. Abhängig von den Einstellungen des Algorithmus kann die Verkehrsdeterminante (i) in Richtung des nächsten Ausgangs gehen, (ii) die nächste Versammlung von Personen erhalten.
Die Determinante wird mit der Fuzzy-Zahl in der OFN-Notation in Beziehung gesetzt .
Definition 1. Seien zwei Paare von Fuzzy-Zahlen. Die Ausrichtung ist positiv für eine Teilmenge von Bewegungen, die näher an der angegebenen Determinante liegen: Ein Koordinatenpaar, das weiter von der Determinante entfernt ist, wird durch eine negative Ausrichtung gekennzeichnet: Eine Teilmenge von Zellen, zu denen weitere Bewegungen bestimmt werden können, ist ein Paar unscharfer Zahlen, die die folgenden Regeln erfüllen: ist positiv ist positiv DANN wird aus dieser beschriebenen Menge von Paaren , die die vier möglichen Bewegungen in der nächsten Evolution des zellulären Automaten darstellt, ein Koordinatenpaar gezeichnet. Standardmäßig müssen die Felder, in denen der Datenverkehr nicht möglich ist, aus der Liste entfernt werden. Wenn in keiner der vier Zellen eine Bewegung möglich ist, ändert sich der Zellzustand nicht. Dies symbolisiert eine Situation, in der eine Person bewegungslos bleibt.
3. Das Experiment mit der CAEva-Methode
Die Autoren starteten eine Simulation des Kiss-Nachtclub-Szenarios im CAEva-Programm. Sie legten Menschen hinein und zündeten das Feuer an. Das Gebäude besteht aus sieben Zimmern und es gab nur einen Ausgang. Die blauen Punkte markieren Menschen und die roten feuern. Basierend auf diesem Schema wurden mehrere Tests durchgeführt, und die angenommenen Bedingungen waren wie folgt: ziel des Tests war es, einen Brand des Gebäudes anhand bestimmter Regeln und Beziehungen zu simulieren. Die Einstellung der folgenden Parameter, die Auswahl der Versionen und die inhärenten Regeln bilden zusammen eine Umgebung, die die Sterblichkeitsrate beeinflusst. Die Variablen waren (i)die Anordnung der Gebäudeböden, einschließlich der Anzahl und Position der Türen, (ii) die Verteilung einer definierten Anzahl von Personen im Gebäude an bestimmten Orten, (iii) die Einstellung der Brandparameter:(a) Das Feuer erlischt alleine, wenn keine Nachbarn vorhanden sind, (b) Das Feuer erlischt aufgrund von Überbevölkerung, wenn mehr als 3 Nachbarn vorhanden sind, (c) Neues Feuer wird erzeugt, wenn mindestens 3 Nachbarn vorhanden sind, jedoch nicht mehr als 4, (iv) Einstellung der Parameter für Personen (lebende Zellen): (a) Die Anzahl der Verbrennungen, die zum Tod führen, ist standardmäßig auf 5 eingestellt, (v) Position der Feuerquelle auf der Platine, (vi) Angabe der Wahrscheinlichkeit, dass Personen auf den Ausgang zusteuern (drei Optionen): 25%, 50% und 75% ,(vii) Angabe, ob sich Personen in Gruppen zum Ausgang bewegen (zwei Optionen): mit oder ohne Gruppeneffekt.
Abbildung 10 zeigt das Simulationsschema, bevor der Simulationsprozess gestartet wurde. Die roten Quadrate repräsentieren Feuer, während die blauen Menschen darstellen. Abbildung 11 zeigt das schematische Schema nach Abschluss der Simulation. Abbildung 12 zeigt das Cocoanut Grove-Schema, bevor der Simulationsprozess gestartet wurde. Die roten Quadrate repräsentieren Feuer, während die blauen Menschen darstellen. Abbildung 13 zeigt das Cocoanut Grove-Schema nach Abschluss der Simulation. Die Simulation wurde für jede Bedingung zweihundert Mal durchgeführt; es gab sechs Bedingungen, die 1200 Simulationen für einen Brandunfall ergeben. Tabelle 2 zeigt die durchschnittlichen Ergebnisse der durchgeführten Simulation. Unter Berücksichtigung der realen Daten über die Anzahl der Todesopfer bei dem Kiss-Nachtclubbrand wurde das Ergebnis, das der tatsächlichen Zahl der Todesopfer am nächsten kam, mit einer Wahrscheinlichkeit von 75% erreicht, dass Menschen zum Ausgang gingen, und mit ausgeschaltetem Gruppeneffekt. Tabelle 3 vergleicht die Durchschnittsergebnisse mit reellen Zahlen.
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Wie Sie in Tabelle 2 sehen können, verringert die Zunahme der Wahrscheinlichkeit, dass Personen zum Ausgang gehen, die Anzahl der Personen, die infolge eines Feuers sterben. Die Anzahl der Opfer nimmt nur ab, wenn der Gruppeneffekt aktiviert ist. Darüber hinaus steigt die Gesamtzahl der Menschen, die einen Brand überlebt haben, mit zunehmender Wahrscheinlichkeit, dass sich Menschen auf den Ausgang zubewegen.
Wie in Tabelle 3 gezeigt, wurde der kleinste relative Fehler in Abwesenheit eines Gruppeneffekts und bei einem Wert von 75% der Personen, die zum Ausgang gingen, erhalten. Die größten Fehler wurden mit aktiviertem Gruppeneffekt und einer Wahrscheinlichkeit von 25% erzielt, dass Personen zum Ausgang gehen. Dies könnte bedeuten, dass im Falle dieses Feuers der Gruppeneffekt nicht funktionierte und die Menschen selbst nach einem Ausweg suchten.
Wie Sie in Tabelle 4 sehen können, hat auch hier die Zunahme der Wahrscheinlichkeit, zum Ausgang der Räumlichkeiten zu gehen, die Anzahl der Menschen verringert, die bei dem Brand ums Leben kamen. Tabelle 5 vergleicht die Durchschnittsergebnisse mit reellen Zahlen. Der kleinste Fehler wurde für den Effekt der deaktivierten Gruppe erhalten, jedoch mit einem Wert von 50% der Personen, die zum Ausgang gehen. Dies kann bedeuten, dass im Falle eines Brandes in diesem Club der Gruppeneffekt ebenfalls nicht funktionierte, aber die Leute beeilten sich nicht, den Club zu verlassen, was einen tragischen Effekt verursachte.
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Die Sterblichkeitsrate hängt vom Ort des Brandausbruchs ab. Wenn das Feuer einen Raum blockiert, können die dort lebenden Personen nicht entkommen und den Ausgang erreichen, selbst wenn sie sich mit 100% iger Wahrscheinlichkeit darauf zubewegen. Der im Programm verwendete Gruppeneffekt hilft nicht unbedingt bei der Flucht von Personen aus dem Gebäude. Es kann eine Menschenmenge erzeugen, da die Menschen nach anderen suchen, um Gruppen zu bilden, und somit kann es zu Trampeln kommen. Wenn eine Person keine Richtung hat, in die sie sich bewegen könnte, wird sie mit Füßen getreten. In den Abbildungen 6-9 sind der Brandort und die Brandausbreitung rot markiert. In contrast, blue indicates the location of people at the start of an event, a fire.
(a)
(b)
(c)
(d)
(a)
(b)
(c)
(d)
4. Schlussfolgerungen
Wie man sehen kann, können durchgeführte Simulationen helfen zu verstehen, wie sich Menschen zum Zeitpunkt des Feuers verhielten, ob sie der Menge auf der Suche nach einem Ausgang folgten, ob sie alleine handelten oder entschlossen genug waren, einen Ausweg zu finden. In einem Fall zeigten die Menschen ein höheres Maß an Entschlossenheit (75% Wahrscheinlichkeit, in Richtung Ausgang zu gehen), während im zweiten Fall das Niveau niedriger war (50%). Simulationen können als Warnung bei der Analyse der Sicherheitsstufe, aber auch als Element einer detaillierten Analyse der aufgetretenen Ereignisse verwendet werden.
Der Vergleich der vorgeschlagenen Methode mit dem tatsächlichen Fall hat gezeigt, dass es äußerst schwierig ist, eine Simulation eines Fluchtwegszenarios zu erstellen. Das schwierigste Element ist das Verhalten der Menschen, das stochastisch und unvorhersehbar werden kann. Den Autoren dieser Studie gelang es, das Szenario der Flucht von Menschen aus einem Gebäude mittels zellulärer Automaten nachzubilden, deren Umsetzung Gegenstand dieser Arbeit war. Verwenden einer geeigneten Konfiguration des Programms: die Bestimmung der Wahrscheinlichkeit, dass sich eine Person auf den Ausgang zubewegt, die Feuerparameter und die Ein- / Aus-Einstellung des Gruppeneffekts erlauben es, die folgenden Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn der Gruppeneffekt im Programm angewendet wird, ist die Anzahl der Personen, die infolge des Trampelns sterben, größer als in dem Fall, in dem dieser Effekt deaktiviert ist. Die Sterblichkeitsrate steigt, wenn sich Menschen in keine Richtung bewegen können, was darauf zurückzuführen ist, dass sich Einzelpersonen in Gruppen versammeln, die Gebiete mit hoher Dichte schaffen, in denen häufig Trampeln auftritt. Die Ergebnisse, die den tatsächlichen Zahlen am nächsten kamen, wurden erzielt, wenn der Wert der Wahrscheinlichkeit, mit der Menschen entkommen, bei etwa 50-75% lag. Zu den Hindernissen, die den Entscheidungsprozess während der Evakuierung beeinträchtigen, gehören unter anderem eingeschränkte Sicht aufgrund des Rauchs, der durch Verbrennung brennbarer Materialien, hohe Temperaturen und giftige Gase entsteht. Das mit der CAEva-Methode erzielte Ergebnis kann Architekten und Bauherren wertvolle Informationen liefern. Die Ergebnisse des Programms bestätigen die These, dass eine unbedachte oder rechtswidrige Sperrung von Fluchtwegen in Gebäuden in jeder Phase des Gebäudebetriebs tragische Folgen haben kann. Die Leute, die für Brandschutz und strukturelle Sicherheitsinspektionen verantwortlich sind, können solche Werkzeuge anwenden, um ihre Entscheidungen zu rechtfertigen, die manchmal scheinen konnten, zu streng zu sein. Um die Simulation noch realistischer zu gestalten, sollte die Option einer automatischen Änderung des Parameters in Betracht gezogen werden, der sich auf die Wahrscheinlichkeit bezieht, dass sich eine Person während der Simulation auf den Ausgang zubewegt. Das Hinzufügen weiterer Bedingungen, um genauere Ergebnisse zu liefern, ist ebenfalls möglich. Die zukünftigen Experimente sollten diese Tatsache berücksichtigen.
Interessenkonflikte
Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte bezüglich der Veröffentlichung dieses Artikels bestehen.
