An investigation of algorithmic simulation efficiency of BIM synergistic green new energy fire protection technology in high-rise building water supply and drainage system design
Notice bibliographique
Résumé
The steady development of economy makes the number of high-rise buildings increasing, and the water supply and drainage system becomes an important part of high-rise building construction. The purpose of this paper is to explore the drainage efficiency and fire fighting efficiency of BIM and green new energy in water supply and drainage system. Revit Mep software is mainly used to design the fire fighting module in the drainage system of high-rise buildings by combining BIM technology and new energy. A simulation mathematical model of water supply and drainage efficiency (including fluid control equations, etc.) was designed, and simulation experiments were conducted on the fire treatment efficiency of green new energy fire protection technology. The investigators’ ratings of the evaluation indexes of the water supply and drainage system design of BIM synergistic green new energy fire protection technology ranged from 4.06 to 4.54, indicating the feasibility of the approach. When the building floor is 25 floors, the water supply and drainage efficiency of the system in this paper is 80.45% and 84.52%, respectively. The fire fighting simulation experiment shows that the green new energy fire fighting technology integrating BIM can reduce the temperature of the room to 200~500℃ in 5 minutes. In the experiment, the method can extinguish the fire quickly and the residual concentration of smoke after extinguishing can be reduced to the normal range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».