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    基于多源數(shù)據(jù)融合的建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)模型研究

    2021-02-24 03:18:30譚龍飛應(yīng)急管理部四川消防研究所電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院
    消防界(電子版) 2021年23期
    關(guān)鍵詞:木垛比值概率

    ■ 譚龍飛 應(yīng)急管理部四川消防研究所 電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院

    ■ 霍偉博 電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院

    ■ 尹航 梅秀娟 應(yīng)急管理部四川消防研究所

    隨著電子信息化技術(shù)的發(fā)展,智慧化成為消防領(lǐng)域發(fā)展重點(diǎn),在火災(zāi)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越成熟。多數(shù)據(jù)融合火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的研究,能夠很大程度地改善火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確率,對(duì)于未來(lái)火災(zāi)預(yù)警技術(shù)的發(fā)展具有重大意義?,F(xiàn)代建筑尤其是高層或超高層建筑結(jié)構(gòu)緊湊,功能復(fù)雜,一旦發(fā)生火災(zāi),救援人員難以迅速及時(shí)到達(dá)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)。目前,工程上廣泛采用的都是傳統(tǒng)單一傳感器的火災(zāi)探測(cè)器。傳統(tǒng)單一式傳感器的火災(zāi)探測(cè)是通過(guò)采集探測(cè)現(xiàn)場(chǎng)單一的火災(zāi)參數(shù)信息,采取簡(jiǎn)單的閾值算法判斷火災(zāi)的發(fā)生。但是,由于火災(zāi)信號(hào)的隨機(jī)性和不確定性,單一參數(shù)的探測(cè)容易造成火災(zāi)預(yù)警的誤報(bào)、漏報(bào)以及遲報(bào),從而威脅人們的生命與財(cái)產(chǎn)安全。

    本文提出了深度學(xué)習(xí)方法中基于受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)的高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究方法,該方法彌補(bǔ)了單傳感器的隨機(jī)性與不確定性,將來(lái)自高層火災(zāi)環(huán)境中的多源信息進(jìn)行綜合分析與智能化處理,可以極大程度地降低火災(zāi)的漏報(bào)率和誤報(bào)率。同時(shí),本項(xiàng)目提出的多源數(shù)據(jù)融合的高層建筑火災(zāi)大數(shù)據(jù)分析,可以將建筑目前單點(diǎn)監(jiān)測(cè)改變?yōu)榱Ⅲw式防控,是未來(lái)火災(zāi)探測(cè)預(yù)警的必然發(fā)展趨勢(shì)。

    一、實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)設(shè)置于應(yīng)急管理部四川消防研究所高層實(shí)驗(yàn)塔內(nèi),該試驗(yàn)塔可開(kāi)展火災(zāi)發(fā)生、煙火蔓延、自動(dòng)報(bào)警、防排煙調(diào)控和滅火逃生等消防專業(yè)化試驗(yàn)。如圖1和圖2所示,利用多源傳感器和三種不同火災(zāi)報(bào)警裝置,分別開(kāi)展了墻角火實(shí)驗(yàn)和床火實(shí)驗(yàn),并提供了真實(shí)火(木垛)和虛擬火(煙餅)兩種火災(zāi)情況。

    圖1 應(yīng)急管理部四川消防研究所高層試驗(yàn)塔及現(xiàn)場(chǎng)傳感器

    圖2 墻角和床真實(shí)火和虛擬火實(shí)驗(yàn)

    二、RBM風(fēng)險(xiǎn)理論模型

    利用高層建筑火災(zāi)物聯(lián)網(wǎng)采集和傳輸系統(tǒng),本文選取了溫度/濕度、煙霧、CO、CO2氣體等傳感器數(shù)據(jù)作為火災(zāi)預(yù)警的探測(cè)信號(hào)用于本研究。因此,首先應(yīng)是將學(xué)習(xí)樣本(溫度、煙霧、CO、CO2與相應(yīng)的火災(zāi)發(fā)生概率)代入訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷學(xué)習(xí)與適應(yīng),從而得出能夠代表火災(zāi)發(fā)生過(guò)程中各探測(cè)參量變化規(guī)律的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相對(duì)應(yīng)的,此時(shí)如果將監(jiān)測(cè)環(huán)境中各探測(cè)參量的數(shù)值代入RBM模型中,便能夠得出火災(zāi)發(fā)生的概率值,從而初步實(shí)現(xiàn)火災(zāi)預(yù)警的效果。

    由于火災(zāi)的發(fā)生是一個(gè)復(fù)雜多變的過(guò)程,僅用一次隱含層的傳遞變換往往并不能合理地表示出火災(zāi)發(fā)展過(guò)程中各特征參量與火災(zāi)概率間的變化規(guī)律,因此需要進(jìn)行兩次傳遞變換,也意味著含有兩個(gè)隱含層,這兩個(gè)隱含層的具體節(jié)點(diǎn)數(shù)將在傳遞函數(shù)與訓(xùn)練誤差確定之后進(jìn)行確認(rèn)。同時(shí),利用高層建筑中火災(zāi)溫度、CO和CO2氣體參數(shù)作為該模型的可見(jiàn)單元(Visible Unit,對(duì)應(yīng)可見(jiàn)變量,亦即數(shù)據(jù)樣本)和濕度、煙霧作為火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)模型的隱藏單元(Hidden Unit,對(duì)應(yīng)隱藏變量)構(gòu)成,形成可見(jiàn)變量和隱藏變量的二元風(fēng)險(xiǎn)變量。

    可視層v和隱藏層h配置已知,利用權(quán)重W和偏置c采樣出隱藏層(h0),根據(jù)下式的隨機(jī)概率σ,隱藏單元開(kāi)啟或關(guān)閉,相應(yīng)概率可表示為:

    RBM 模型基于給定的狀態(tài)(可見(jiàn)向量v和隱藏向量h),即可構(gòu)造能量函數(shù):

    式中,偏置b和c是概率的學(xué)習(xí)表達(dá)式。當(dāng)確定了可視層與隱藏層整個(gè)框架的能量函E(v,h),就可以定義風(fēng)險(xiǎn)概率。同時(shí),在風(fēng)險(xiǎn)模型高維數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)訓(xùn)練還需要對(duì)歸一化因子進(jìn)行重復(fù)計(jì)算。

    三、結(jié)果

    (一)墻角實(shí)驗(yàn)

    1.真實(shí)火災(zāi)源實(shí)驗(yàn)

    將每個(gè)尺寸約1m×0.1m×0.1m的10個(gè)木垛平鋪置于燃燒盤中,澆注柴油進(jìn)行引燃,利用火災(zāi)傳感系統(tǒng)采集得到CO、CO2濃度曲線如圖3所示。從第20分鐘(第70個(gè)采樣點(diǎn))開(kāi)始,CO濃度顯著上升,CO2濃度上升趨勢(shì)緩慢。由于木垛加熱20分鐘左右出現(xiàn)明火燃燒現(xiàn)象,此時(shí)釋放的 CO、CO2濃度急劇增大,曲線上升趨勢(shì)明顯,并迅速攀升至峰值。待燃燒過(guò)程結(jié)束,CO、CO2濃度逐漸減小。由圖3可以看出,CO和CO2濃度比值在材料進(jìn)入熱解階段開(kāi)始便有緩慢上升的趨勢(shì),直到發(fā)生明火,濃度比值急劇攀升。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判的概率也在同時(shí)顯著提高,其上升速率隨著氣體濃度比值的增減上下波動(dòng),在木垛發(fā)生明火燃燒時(shí),由于濃度比值顯著上升,模型風(fēng)險(xiǎn)概率也急劇上升,并達(dá)到峰值。

    圖3 木垛燃燒實(shí)驗(yàn)曲線和火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率

    基于多源火場(chǎng)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)模型系統(tǒng)在加熱第19分鐘給出報(bào)警信號(hào),而離子、光電感煙探測(cè)器均在第24分鐘才給出報(bào)警信號(hào),感溫探測(cè)器不報(bào)警。因此,火災(zāi)氣體復(fù)合探測(cè)系統(tǒng)比傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)器的報(bào)警時(shí)間大大提前。

    2.虛擬火災(zāi)源實(shí)驗(yàn)

    將5個(gè)直徑約為10cm長(zhǎng)的煙餅點(diǎn)燃后熄滅,使其保持連續(xù)冒煙的狀態(tài),并放置于真火實(shí)驗(yàn)相同位置的燃燒盤中,通過(guò)火災(zāi)傳感系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集得到CO、CO2濃度曲線以及濃度比值曲線如圖4所示。

    圖4 煙餅實(shí)驗(yàn)曲線和火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率

    從圖中可以看出,煙餅在燃燒過(guò)程中,產(chǎn)生極其少量的CO,只有10ppm左右,CO、CO2濃度曲線變化雜亂無(wú)章,無(wú)規(guī)律可循,與真實(shí)火災(zāi)CO、CO2濃度的變化曲線具有明顯的區(qū)別。其濃度比值曲線變化幅度極小,最大值不超過(guò)0.02。

    實(shí)驗(yàn)證明,基于多源火場(chǎng)數(shù)據(jù)融合的探測(cè)系統(tǒng)對(duì)早期陰燃火具有較強(qiáng)的響應(yīng)能力,能夠?qū)馂?zāi)實(shí)現(xiàn)早期報(bào)警,且可以克服外界干擾因素的影響,系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性很強(qiáng)。

    (二)床實(shí)驗(yàn)

    1.真實(shí)火災(zāi)源實(shí)驗(yàn)

    同樣的,我們參照墻角實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了床實(shí)驗(yàn),也分別進(jìn)行了真實(shí)火和虛擬火兩種情況。可以從圖5看出,床實(shí)驗(yàn)真實(shí)木垛火發(fā)生時(shí),CO和CO2濃度增加的過(guò)程相對(duì)穩(wěn)定,在采樣從43次到75次時(shí),伴隨火災(zāi)的發(fā)生,CO和CO2濃度快速增加,在80次采樣達(dá)到峰值后,隨后開(kāi)始了長(zhǎng)時(shí)間的濃度下降過(guò)程,最終逐漸下降到了較低的濃度。從CO/CO2濃度比值(圖5)來(lái)看,也符合墻角實(shí)驗(yàn)的規(guī)律,也是發(fā)展初期變化較快,中間達(dá)到峰值后逐漸下降,最終達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定。

    圖5 木垛燃燒實(shí)驗(yàn)曲線和火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率

    2.虛擬火災(zāi)源實(shí)驗(yàn)

    從圖6中看出,由煙餅演示的虛擬火源實(shí)驗(yàn)發(fā)生時(shí),CO和CO2濃度在快速上升后,中間濃度不斷變化,和墻角實(shí)驗(yàn)的過(guò)程機(jī)理一樣,由于煙餅釋放的CO和CO2濃度與木垛釋放的濃度機(jī)理不同,其完全與煙餅的材料分布相關(guān),因此中間的濃度呈現(xiàn)的是不斷變化的現(xiàn)象。因此實(shí)測(cè)結(jié)果也客觀顯示了真實(shí)情況。

    圖6 煙餅實(shí)驗(yàn)曲線和火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率

    從CO/CO2濃度比值(圖6)和濃度比值上升速率曲線(圖6)來(lái)看,也符合墻角實(shí)驗(yàn)的規(guī)律,也是發(fā)展和后期相對(duì)穩(wěn)定,中間存在整個(gè)過(guò)程的峰值。

    通過(guò)定標(biāo)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了基于多源火場(chǎng)數(shù)據(jù)融合的探測(cè)系統(tǒng)的比離子光電感煙、感溫火災(zāi)探測(cè)器的四種類型傳感器報(bào)警時(shí)間均有所提前。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法對(duì)火災(zāi)早期木垛和煙餅發(fā)出的火災(zāi)信號(hào)火具有較好的響應(yīng)能力,并能夠利用深度學(xué)習(xí)模型分析排除干擾,準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的早期探測(cè)和報(bào)警。

    四、結(jié)語(yǔ)

    本文通過(guò)高層火災(zāi)實(shí)驗(yàn)對(duì)多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,將火災(zāi)數(shù)值模擬與多數(shù)據(jù)融合預(yù)警進(jìn)行結(jié)合研究,在保證火災(zāi)數(shù)值模擬可靠性的基礎(chǔ)上,通過(guò)火災(zāi)數(shù)值模擬對(duì)多數(shù)據(jù)融合火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的性能進(jìn)行分析與對(duì)比,不僅具體的研究過(guò)程方便簡(jiǎn)潔,而且還具有很大的研究意義。

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