Quantitative Simulation of Human Evacuation Dynamics under Visibility Impairment in Indoor Fire Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
This study quantitatively analyzes the impact of visibility degradation caused by smoke spread on human evacuation behavior during indoor fires. Hence the reaction-based evacuation model outlined in the New Zealand Fire Safety Verification Method (C/VM2), simulations were conducted to observe how evacuees respond under conditions of gradually decreasing visibility due to increasing smoke concentration. Specific behavioral changes were examined, including Response Time, Route Selection, Avoidance Behavior, and Situational Awareness. For the purpose of this study, an indoor environment was modeled, and smoke spread was visualized to design an evacuation model that reflects visibility constraints. The analysis revealed that once smoke concentration exceeds a certain threshold, evacuees face significant visual impairment, leading to delay in evacuation and increased risk of collisions. Furthermore, the Presence of Smoke Control System, the Status of Door Opening, and the Configuration of Evacuation Route were found to be closely related to visibility during fire events. It emphasizes the importance of incorporating visibility-based strategies into evacuation planning alongside physical architectural considerations in performance-based fire safety design. It also suggests the potential for integrating psychological response factors and AI-based predictive systems in future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».