Abstract

Many serious real-life problems could be simulated using cellular automata theory. Houve muitos incêndios em locais públicos que matam muitas pessoas. O método proposto, chamado de Avaliação de autômatos celulares (CAEva), está usando a teoria de autômatos celulares e pode ser usado para verificar as condições dos edifícios para acidentes de incêndio. Os testes realizados em acidentes reais mostraram que um programa devidamente configurado permite obter uma simulação realista da evacuação humana. Os autores analisam alguns acidentes reais e provaram que o método CAEva aparece como uma solução muito promissora, especialmente nos casos de renovação de edifícios ou indisponibilidade temporária de rotas de fuga.

1. Introdução os autômatos celulares são usados por alguns dos ramos de TI, incluindo o campo da inteligência artificial. Eles consistem de uma rede de células, cada uma das quais é distinguida por algum estado específico e um conjunto de regras. A mudança do estado atual de uma determinada célula é o resultado das propriedades acima mencionadas e inter-relações com as células vizinhas . A teoria dos autômatos celulares foi introduzida pela primeira vez por um cientista americano de ascendência húngara, John von Neumann. Ele demonstrou, entre outros, que mesmo máquinas simples mostram uma capacidade de reprodução, que era até então considerada como uma característica fundamental dos organismos vivos . Por muitos anos, autômatos celulares foram sujeitos apenas a estudos teóricos. Com o desenvolvimento de computadores e software, a otimização de métodos baseados nesta abordagem tem sido cada vez mais estudada e implementada na prática . Devido à sua versatilidade, autômatos celulares são aplicados em muitos campos da vida real, como biologia, física e matemática e em vários campos da mesma, como criptografia ou computação gráfica .

1, 1. Aplicação de autômatos celulares

autômatos celulares têm sido aplicados na prática, por exemplo, na simulação do tráfego de rua, onde especificamente definido autômato celular controla o tráfego . O fluxo do veículo é gerido basicamente no segmento específico de uma determinada intensidade de tráfego . Isto aplica-se, por exemplo, ao controlo da intensidade de tráfego nas auto-estradas do Ruhr na Alemanha. Os centros de monitoramento projetados exclusivamente para esse fim coletam os dados de seções selecionadas das rodovias . A informação assim obtida é analisada e utilizada para preparar simulações de curto prazo da intensidade de tráfego por meio de autômatos celulares. Os sites de projetos publicam a informação estatística sobre os estudos realizados sobre o comportamento dos motoristas que foram avisados sobre possíveis problemas de tráfego que podem ocorrer ao longo de várias horas seguintes . Outro exemplo de aplicação de autômatos celulares é simulações demográficas para uma dada região. O objetivo dessas simulações é gerar um modelo que mostre o tamanho da população em uma determinada área em uma forma de mapa da densidade populacional prevista. Tais simulações podem ser baseadas no conhecido “Jogo da vida” . Ao introduzir alguma modificação no algoritmo, é possível monitorar o comportamento das células circundantes . Outros exemplos de implementações de autômatos celulares incluem processamento de imagem, geração de texturas, simulação de ondas, vento e processo de evacuação de pessoas, bem como um programa de simulação, desenvolvido para o propósito deste estudo . O objetivo do algoritmo proposto é gerar simulações de padrões de fuga humana do edifício em chamas com um determinado número de saídas e fontes de incêndio .

1, 2. A grade de autômatos celulares

uma grade ou um espaço discreto, onde a evolução de autômatos celulares ocorre, consiste de um conjunto de células idênticas . Cada uma das células é rodeada pelo mesmo número de vizinhos e pode assumir o mesmo número de Estados . Existem três fatores estruturais que influenciam de forma significativa a grade de formulário e, como conseqüência, o comportamento de todo o autômato celular :(i)o tamanho do espaço que depende da magnitude do problema estudado, os exemplos são mostrados na Figura 1 (grades 1D, 2D e 3D);(ii)a prestação de regularidade, o que requer a grade para ser preenchido totalmente com idêntico células;(iii)o número de vizinhos (depende de ambos os fatores acima mencionados).

Figura 1

Tipos de redes: 1D, 2D e 3D ].

neste artigo, os autores apresentam a possibilidade de simular acidentes de incêndio reais para prevenir acidentes de incêndio enormes. Para este propósito, os autores usaram o método de Avaliação de autômatos celulares, CAEva em resumo. Este artigo tem a seguinte Organização. A Seção 2 apresenta a idéia de prever o perigo de incêndio, a descrição de dois acidentes reais e o método de simulação de CAEva com suas condições de limite e função de transferência. A secção 3 apresenta os resultados da experiência quando os dois acidentes de incêndio reais mencionados foram simulados. Finalmente, a Secção 4 consiste em conclusões finais.2. Previsão do perigo de Incêndio

2.1. Os acidentes de incêndio em locais públicos são uma das calamidades mais incontroláveis, especialmente quando ocorrem dentro de casa. Assim, independentemente da função edifices se trata de um residencial, negócio, ou qualquer outro tipo de Edifício, seu projeto deve cumprir com os regulamentos de incêndio. A largura dos corredores, o número de saídas de emergência e o número admissível de pessoas que permanecem no interior têm um impacto grave na segurança dos seus utilizadores. A simples presença das portas no piso não é suficiente; elas têm de estar abertas. Em muitos casos, o elevado número de vítimas resultou do facto de as portas de saída de emergência estarem trancadas. Nas últimas décadas, houve uma série de incêndios desastrosos em locais públicos como restaurantes e discotecas. O quadro 1 apresenta alguns exemplos desses acidentes e enumera o número de vítimas. Como podem ver pelos dados fornecidos, houve muitos incêndios em clubes de entretenimento ao longo dos anos, causando muitas lesões, independentemente de terem ocorrido há décadas (1942) ou nos últimos tempos (2013).

Name Year Fatalities Injuries Study Club fire 1929 22 50 Cocoanut Grove fire 1942 492 166 Karlslust dance hall fire 1947 80–88 150 Stardust fire 1981 48 214 Alcal 20 nightclub fire 1983 82 27 Ozone Disco Club fire 1996 162 95 Gothenburg discothque fire 1998 63 213 Volendam New Years fire 2001 14 241 Canec£o Mineiro nightclub fire 2001 7 197 Utopa nightclub fire 2002 25 100 The Station nightclub fire 2003 100 230 Wuwang Club fire 2008 43 88 Santika Club fire 2009 66 222 Lame Horse fire 2009 156 160 Kiss nightclub fire 2013 231 168

Table 1

Fire accidents in public places.

2.2. O evento chamado “Aglomerados” teve início no sábado, 26 de janeiro de 2013, às 23:00 UTC, no Kiss nightclub. No clube havia estudantes de seis universidades e pessoas de Cursos Técnicos na Universidade Federal de Santa Maria . Nas primeiras horas da manhã do dia seguinte, conflagration ocorreu enquanto os alunos seguravam uma bola freshers e um pânico eclodiu. Testemunhas testemunharam que a causa do incêndio foi uma explosão de fogo de artifício aceso pelos membros de uma banda de música tocando durante a festa. O incêndio causou o colapso do telhado em várias partes do edifício, prendendo muitas pessoas no interior. Os bombeiros encontraram números de corpos na casa de banho do clube. No momento da conflagração havia cerca de 2.000 pessoas dentro do clube. Este número duplica a capacidade máxima dos edifícios de 1000. Pelo menos 231 pessoas morreram e centenas ficaram feridas neste desastre. Muitas mortes foram aparentemente causadas por inalação de fumo, enquanto outras vítimas foram pisoteadas na corrida para as saídas. A figura 2 apresenta o esquema da discoteca Kiss.

Figura 2

boate Kiss esquema .

2, 3. O Cocoanut Grove Fire Accident foi um restaurante construído em 1927 e localizado em 17 Piedmont Street, Perto De Park Square, no centro de Boston, Massachusetts . De acordo com a Lei Seca, era muito popular na década de 1920. a estrutura do edifício era de um andar, com uma cave por baixo. O porão é composto por um bar, cozinha, congeladores e áreas de armazenamento. O primeiro andar continha uma grande sala de jantar e um salão de baile com uma bandstand, juntamente com várias áreas de bar separadas do salão de baile. A sala de jantar também tinha um teto retrátil para uso durante o tempo quente para permitir uma vista da lua e estrelas. A entrada principal do Cocoanut Grove era através de uma porta giratória no lado da rua Piedmont do edifício. No sábado, 28 de novembro de 1942, houve um grande acidente de incêndio. Durante essa noite, um empregado de mesa tinha sido ordenado a consertar uma lâmpada localizada no topo de uma palmeira artificial no canto do bar Porão. Um momento depois as decorações começaram a arder. Como outros móveis incendiaram, uma bola de fogo e gás tóxico correu através da sala em direção às escadas. A porta giratória ficou encravada devido à queda de patronos em pânico. Muitas pessoas presas no fogo. Mais tarde, estima-se que mais de 1000 pessoas estavam dentro do Bosque no momento do incêndio. A contagem final de mortes estabelecida pelo Comissário Reilly foi de 490 mortos e 166 feridos, mas o número de pessoas feridas foi uma contagem daqueles tratados em um hospital e mais tarde liberado, enquanto muitas pessoas foram feridas, mas não procurar hospitalização. A figura 3 apresentou o esquema do Bosque de Cocoanut.

Figura 3

O Cocoanut Grove esquema .

2, 4. CAEva Simulation Method

CAEva simulation method is a program prepared for the purpose of Rehearing the fire escape scenarios in buildings . Ajuda a comparar vários resultados de simulação e a tirar conclusões adequadas. O programa foi implementado no ambiente C++Builder, que é uma ferramenta de programação orientada a objetos no ambiente Windows e está disponível gratuitamente no site AIRlab . O programa permite desenhar uma placa de qualquer tamanho, incluindo o plano de um edifício de um andar, para localizar as pessoas no interior e para indicar a fonte de fogo. A placa consiste de uma grade de células. Cada célula pode assumir apenas um dos seguintes estados: fogo, parede, pessoa, pessoa em chamas, ou uma célula vazia. A figura 4 apresenta o diagrama de estados para uma única célula no autômato de simulação de fogo.

Figura 4

Diagrama de célula estados.

2, 5. Condições de contorno

o espaço discreto, onde várias evoluções de autômatos celulares ocorrem, inclui uma grade d-dimensional, teoricamente infinita. Como este tipo de grade não pode ser implementado em aplicação de computador, ele é representado em uma forma de uma tabela limitada. Portanto, é necessário definir condições de contorno nas fronteiras da grade, ou seja, nos limites da tabela. O conjunto de condições básicas é mostrado na Figura 5. Estas condições são análogas após a rotação de grade de 90 graus, então outros arranjos foram ignorados como triviais. As seguintes regras foram utilizadas para a simulação da célula de movimento na parede direção:(i)a reta de movimento: o estado da célula permanece inalterado,(ii)movimento diagonal: o estado da célula de alterações em um vazio, uma vez que o ângulo de incidência é igual ao ângulo de rebote, o estado da célula na imagem do espelho deve mudar para o estado da célula que iniciou o movimento,(iii)condições de movimento:(iv)o movimento é possível, se a célula-alvo é o estado vazio. Caso contrário, a célula não mudará seu estado, (v)a tentativa do movimento da célula em estado de “pessoa” para a célula em estado de “fogo” aumenta o número de queimaduras da célula iniciadora.

Figura 5

condições de contorno (rebote da grade de arestas).

um caso especial é uma tentativa do movimento do canto da placa. Um rebote em três direções iniciadoras não muda o estado de uma célula, mas pode mudá-lo como resultado de uma tentativa do movimento nas cinco direções consecutivas. Deve-se também notar que as regras e condições de movimento se aplicam às células no estado “pessoa”, bem como no estado “fogo”. Os campos para os quais o movimento não pode ser executado são as células no estado “parede”. Condições de Rebound ocorrem na borda da grade de autômatos celulares, que constitui uma barreira a partir da qual objetos virtuais móveis se recuperam (no sentido visual). Essas condições são usadas para simular espaços empíricos encapsulados.

2, 6. Função de transferência

a evolução dos autômatos celulares ocorre em tempo discreto determinando ciclos de processamento consecutivos. Cada momento discreto é usado para atualizar o estado de células individuais; assim, cada autômato é um objeto dinâmico ao longo do tempo. Em cada iteração, a função de transferência pode processar (calcular) todas as células na grade, uma por uma, de acordo com regras específicas. Cada célula processada recebe seu novo estado baseado no cálculo de seu estado atual e estados das células vizinhas. As regras de transferência e o espaço de Estado, bem como a vizinhança definida, são elementos inerentes ao processo de evolução de autômatos celulares. Uma vez executado, o programa exibe tela principal pronto para desenhar o plano de construção e organizar elementos individuais dentro. Uma vez que o tabuleiro é desenhado e todos os componentes são dispostos, o usuário pode iniciar a configuração de Parâmetros de fogo e pessoas e configuração do efeito de grupo. Os parâmetros de incêndio são os seguintes::(i)o fogo se apaga sozinho, se o número de vizinhos é menor que 1,(ii)fogo sai da superpopulação se o número de vizinhos é mais do que 3,(iii)o fogo novo é gerado quando o número de vizinhos é, no mínimo, 3,(iv)o fogo é gerado quando o número de vizinhos é menor ou igual a 4. Os parâmetros relativos às pessoas são os seguintes:(v)probabilidade de uma pessoa ir para a saída em estado padrão é de 50,(vi)número de queimaduras resultando em morte é de 5,(vii) efeito de grupo é On/Off.existem pontos no ecrã que simulam a fuga das pessoas em direcção à saída e ao fogo de propagação. Todos os acontecimentos são registados no quadro estatístico. Incluem o número de pessoas que permanecem no tabuleiro, salvas e mortas no fogo ou esmagadas . Esses dados obtidos permitem tirar conclusões das experiências .

2, 7. Implementação da notação de N para observação difusa de acidente de incêndio real

o uso de números difusos ordenados na automação celular parece ser um passo natural. Há muitas notações de números difusos que são introduzidas por Zadeh , Klir , Dubois et al. , and Kłopotek et al. , entre outros. Uma vez que temos neste caso um aparelho bidimensional no qual a vizinhança de Moore é adicionalmente usada, há oito movimentos disponíveis das células . Um exemplo desta situação é mostrado na Figura 6.

Figura 6

Exemplo de mover-se no algoritmo de simulação.

há uma parte da vizinhança que está mais perto da saída, e a outra parte mais perto do grupo de células no estado humano . Assim, existem dois conjuntos possíveis de movimentos para esta célula em questão, dependendo do determinante . Uma vez que cada um dos conjuntos é um quatro elementos, então a notação de números fuzzy chamados números fuzzy ordenados introduzidos por é adequada para sua descrição . Após a morte do Criador de plantas em algumas obras também são chamados de Números difusos. Nesta Notação , o número difuso A em geral tem a forma de um trapezóide descrito por coordenadas, que é apresentado na Figura 8.

a seta na Figura 8 mostra a direcção que reflecte a ordem das coordenadas individuais. Em tais números fuzzy, é possível executar operações aritméticas descritos na literatura :(i)adição; (ii)multiplicação escalar: (iii)subtração: (iv)a multiplicação: (v)divisão:

Um determinado conjunto de movimentos possíveis em Moore, no bairro da célula para a célula é mostrada na Figura 9. Dependendo das configurações do algoritmo, o determinante de tráfego pode ser(i)indo em direção à saída mais próxima,(ii)obtendo o recolhimento mais próximo de pessoas.

o determinante estará relacionado com o número difuso na notação OFN .Definição 1. Que sejam dois pares de números difusos. Dirigir será positivo para um subconjunto de se aproximar o indicado determinante:Um par de coordenadas que estão mais distantes do determinante será indicado por negativa de dirigir:Um subconjunto de células adicional de movimento pode ser determinado é um par de números fuzzy satisfazendo as seguintes regras: é positivo é positivo, ENTÃO o RESTO deste conjunto de pares descrito , que representa os quatro movimentos possíveis na evolução do autômato celular, um par de coordenadas é desenhada. Por padrão, os campos em que o tráfego é impossível devem ser eliminados da lista. Se nenhum movimento for possível em qualquer uma das quatro células, o estado da célula não mudará. Isto simboliza uma situação em que uma pessoa permanece imóvel.

3. The Experiment with CAEva Method

the authors launched a simulation of the kiss nightclub scenario in CAEva program. Colocaram pessoas lá dentro e atearam o fogo. O edifício é composto por sete quartos e havia apenas uma saída. Os pontos azuis marcam as pessoas e os vermelhos o fogo. Foram realizados vários testes com base neste regime e as condições presumidas foram as seguintes:: o objetivo do teste era simular um incêndio do edifício, baseado em certas regras e relações. A definição dos seguintes parâmetros, a selecção de versões e as regras inerentes constituem um ambiente que afecta a taxa de mortalidade. As variáveis foram: i) a disposição dos pisos do edifício, incluindo o número e a localização das portas, ii) a distribuição de um número definido de pessoas no interior do edifício em locais especificados, iii) a fixação dos parâmetros de incêndio:(a)o fogo se apaga sozinho, se não há vizinhos,(b)o fogo se apaga por causa da superpopulação, se há mais de 3 vizinhos,(c)o fogo novo é gerado quando há, pelo menos, 3 vizinhos, mas não mais do que 4,(iv)a definição dos parâmetros para as pessoas-ao vivo (células):(a)número de queimaduras resultantes em morte é configurado por padrão para 5,(v)localização da fonte de fogo no conselho de administração; (vi)especificar a probabilidade de as pessoas se dirigindo para a saída (três opções): 25%, 50% e 75%,(vii)especificando se as pessoas se movem em direção a saída em grupos (duas opções): com ou sem um efeito de grupo.a Figura 10 apresenta o esquema da discoteca Kiss antes do início do processo de simulação. Os quadrados vermelhos representam o fogo, enquanto os azuis representam as pessoas. A figura 11 apresenta o esquema da discoteca Kiss depois de completar a simulação. A figura 12 apresenta o esquema de Cocoanut Grove antes do início do processo de simulação. Os quadrados vermelhos representam o fogo, enquanto os azuis representam as pessoas. A figura 13 apresenta o esquema de Cocoanut Grove após completar a simulação. A simulação foi feita 200 vezes para cada condição; houve seis condições que deram 1200 simulações para um acidente de incêndio. A tabela 2 apresenta os resultados médios da simulação realizada. Tendo em conta os dados reais relativos ao número de mortes no incêndio da discoteca Kiss, o resultado mais próximo do número real de mortes foi alcançado usando 75% de probabilidade de pessoas indo em direção à saída e com efeito de grupo fora. A tabela 3 compara os resultados médios com os números reais.

como pode ver na Tabela 2, o aumento da probabilidade de pessoas irem para a saída reduz o número de pessoas que morrem como resultado do fogo. O número de vítimas diminui apenas quando o efeito do grupo Está ligado. Além disso, o número total de pessoas que sobreviveram a um incêndio também aumenta à medida que a probabilidade de pessoas se moverem para a saída aumenta.

Como mostrado na Tabela 3, o menor erro relativo foi obtido na ausência de efeito de grupo e no valor de 75% das pessoas que se dirigem para a saída. Os maiores erros foram alcançados com o efeito de grupo habilitado e com a probabilidade de 25% de pessoas indo para a saída. Isto poderia significar que no caso deste incêndio, o efeito do grupo não funcionou, e as pessoas estavam procurando uma saída por si mesmas.

Como pode ver na Tabela 4, aqui também o aumento da probabilidade de ir para a saída das instalações reduziu o número de pessoas que morreram no incêndio. A tabela 5 compara os resultados médios com os números reais. O menor erro foi obtido para o efeito do grupo de deficientes, mas com um valor de 50% das pessoas indo para a saída. Isto pode significar que, em caso de incêndio neste clube, o efeito de grupo também não funcionou, mas as pessoas não se apressaram a deixar o clube, o que causou um efeito trágico.

a taxa de mortalidade depende do local do foco de incêndio. Se o fogo bloqueia qualquer quarto, então as pessoas que ficam lá não são capazes de escapar e alcançar a saída, mesmo se eles se movem em direção a ele com 100% de probabilidade. O efeito de grupo usado no programa não ajuda necessariamente na fuga de pessoas do edifício. Ele pode gerar multidão, como as pessoas estão à procura de outros para formar grupos e, assim, pode ocorrer atropelamento. Quando uma pessoa não tem nenhuma direção quando pode se mover, ela é pisoteada. Nas figuras 6-9, o local do fogo e a propagação do fogo estão marcados a vermelho. In contrast, blue indicates the location of people at the start of an event, a fire.

(a)

(b)

(c)

(d)

(a)
(b)
(c)
(d)

Figure 7

The OFN visualization of Nx-positive (a), Ny-positive (b), Nx-negative (c), and Ny-negative (d).

Figura 8

Fuzzy número com a extensão.

Figura 9

Viável ruim.

Figura 10

boate Kiss esquema com as pessoas e com fogo na CAEva programa.

Figura 11

CAEva programa após a simulação de incêndio na boate Kiss.

Figura 12

O Cocoanut Grove esquema com as pessoas e com fogo na CAEva programa.

Figura 13

CAEva programa após a simulação de incêndio em Cocoanut Grove.

4. Conclusões

como se pode ver, simulações realizadas podem ajudar a entender como as pessoas se comportaram no momento do incêndio, se seguiram a multidão em busca de uma saída, se estavam agindo sozinhas, ou se estavam determinadas o suficiente para encontrar uma saída. Em um caso, as pessoas mostraram um nível mais elevado de determinação (75% de probabilidade de ir para a saída), enquanto no segundo caso o nível foi menor (50%). Simulações podem ser usadas como um aviso durante a análise do nível de segurança, mas também como um elemento de uma análise detalhada dos eventos que ocorreram.

a comparação do método proposto com o caso real demonstrou que é extremamente difícil criar uma simulação do cenário de evacuação de emergência. O elemento mais desafiador é o comportamento das pessoas, que pode se tornar estocástico e imprevisível. Os autores deste estudo conseguiram recriar o cenário de fuga de pessoas de um edifício por meio de autômatos celulares, cuja implementação foi objeto deste artigo. Usar uma configuração apropriada do programa: a determinação da probabilidade de uma pessoa se dirigir para a saída, os parâmetros de incêndio e a ativação/ativação do efeito de Grupo permitem tirar as seguintes conclusões. Quando o efeito de grupo é aplicado no programa o número de pessoas que morrem como resultado de pisoteamento é maior do que no caso em que este efeito é desativado. A taxa de mortalidade aumenta quando as pessoas não são capazes de se mover em qualquer direção, o que é um resultado de indivíduos se reunindo em grupos que criam áreas de alta densidade, onde o atropelamento muitas vezes ocorre. Os resultados que se revelaram mais próximos dos números reais foram alcançados quando o valor da probabilidade com que as pessoas escaparam foi de cerca de 50-75%. Os obstáculos que afetam o processo de tomada de decisão durante a evacuação incluem, entre outros, visibilidade limitada devido ao fumo, resultante da combustão de materiais inflamáveis, temperatura elevada e gases tóxicos. O resultado alcançado no método de CAEva pode fornecer informações valiosas para arquitetos e construtores de edifícios. Os resultados obtidos no programa confirmam a tese de que o bloqueio abusivo ou ilegal das vias de fuga no interior dos edifícios pode ter consequências trágicas em cada fase da operação do edifício. As pessoas responsáveis pela segurança contra incêndios e pelas inspecções estruturais de segurança podem aplicar esses instrumentos para justificar as suas decisões que, por vezes, podem parecer demasiado rigorosas. Para tornar a simulação ainda mais realista, vale a pena considerar a opção de mudança automática do parâmetro relacionada à probabilidade de uma pessoa se mover em direção à saída durante a simulação. É também possível acrescentar outras condições para obter resultados mais precisos. As experiências futuras devem ter este facto em conta.

conflitos de interesses

os autores declaram que não existem conflitos de interesses relativamente à publicação deste artigo.