A simulation-based optimization method for emergency evacuation induced by gas pipeline leakage risk
Notice bibliographique
Résumé
Long-distance gas pipelines with large diameter and high pressure, on which a leakage induces gas diffusion or fire explosion, may result in major influence to nearby buildings and residents. Safety and rapid evacuation of potentially affected people is a top priority. To analyze the affected areas by disasters and improve evacuation efficiency of the affected areas, this study presents a simulation-based optimization method for emergency evacuation induced by gas leakage risk. First, the influence radii of different leakage accidents were calculated based on damage criteria and the evacuation radii around the accidents were determined considering the panic psychology. The number of evacuees and their spatial distribution were calculated. Secondly, an evacuation simulation model for affected communities based on the multi-agent system was established to analyze the evacuation process of residents. Finally, the optimal design method and strategies for community evacuation were proposed. Responsibility areas of organized evacuation service for community exits were determined. The results showed that the evacuation times of the two communities A and C were reduced by 10% and 24%, which indicates organized evacuation is more efficient than unorganized evacuation. The selection of community exits is more balanced. Its rationality of the proposed method was verified by the comparison of evacuation simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».