An Explorative Methodology to Assess the Risk of Fire and Human Fatalities in a Subway Station Using Fire Dynamics Simulator (FDS)
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Notice bibliographique
Résumé
Subway transportation is one of the most prevalent urban transportation methods globally. Millions of people around the globe use this medium as their mode of transportation daily. However, subway stations may be highly prone to fire, smoke, or explosion accidents. The safety of people using subway stations demands a robust and practical framework to assess fire hazards and risks. This study provides a methodology to assess fire risk at a subway station. This study integrates fault tree analysis (FTA) and fuzzy analysis to conduct a comprehensive fire risk assessment. An integrated numerical model of fire temperature and fatality rate was developed using probit correlations for various fire exposure scenarios. The fire dynamics simulator (FDS) provides the probability distribution of casualties caused by fire. To demonstrate the operationalization of the model, Line 1 of the Harbin Metro, located in China, is used as a case study. Results show a probability of 42% of having fire risk in the subway station. Results reveal the highest fatality rate is 6.2% when evacuation time exceeds 200 s. The research helps us to understand the spread of smoke and temperature distribution due to a fire in a subway station. This study is helpful for fire protection engineers, safety managers, and local fire departments to develop a contingency plan to deal with fire in a subway station.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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