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Enregistrement W3026322993 · doi:10.18280/ijsse.100218

PyroSim-Based Numerical Simulation of Fire Safety and Evacuation Behaviour of College Buildings

2020· article· en· W3026322993 sur OpenAlexvenueno aff
Mingbiao Xu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire safetyArchitectural engineeringEngineeringEnvironmental scienceForensic engineeringComputer scienceCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In colleges, fire accident poses a severe threat to the lives and properties of teachers and students, because fire evacuation is difficult due to the dense population, numerous experimental instruments, and various flammables and explosives on campus. This paper explores deep into the fire safety of college buildings, and analyses the types and hazard sources of fire on campus. Then, a building information model (BIM) was established according to the location of fire source, the type of fire growth, and the maximum heat release rate, and applied to fire process simulation on PyroSim and Pathfinder. The simulation results show that the smoke at staircases 1 and 2 on the second floor reached the critical height at 63s and 76s, respectively; despite a relatively long distance from the fire classroom, the smoke at staircase 3 on the second floor reached the critical height at 123s, making the staircase impassable. Among the four evacuation exits, exit I suffered the greatest from the fire, and became impassable since 86s. The other exits and stairways on the first floor were affected but still passable. Except the fire classroom. The average temperature variation on the second floor was 5. After the fire broke out, the total evacuation time increased by 21s. Exit I is the only evacuation exit where the evacuation is faster under fire than under no fire. The research results provide a good reference for fire analysis and fire protection of other buildings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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