地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法.pdf

收稿日期:2 0 2 2 0 8 0 2作者简介:孙晓波(1 9 8 6),男,浙江杭州人,高级工程师,一级注册建筑师,注册城乡规划师,一级注册消防工程师。第3 5卷第4期2 0 2 3年 8月沈阳大学学报(自然科学版)J o u r n a l o fS h e n y a n gU n i v e r s i t y(N a t u r a lS c i e n c e)V o l.3 5,N o.4A u g.2023文章编号:2 0 9 5-5 4 5 6(2 0 2 3)0 4-0 3 4 0-0 8地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法孙 晓 波(浙江东华规划建筑园林设计(集团)有限公司 建筑设计院,浙江 杭州 3 1 0 0 1 4)摘 要:为了改善火灾蔓延风险空间感知水平较低的问题,研究了地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法。采集地标性建筑物数字高程数据、建筑物地面矢量数据以及建筑物表面纹理信息,通过S k e t c h U p软件建立地标性建筑群的3维模型,分割地标性建筑群空间区域,优化元胞自动机的元胞边长、火灾蔓延速度、元胞状态以及元胞着火概率,将优化后的元胞自动机应用于建筑群3维模型中,获取火灾蔓延风险空间感知结果。实验结果表明:该算法在不同风向下感知的火灾蔓延风险空间均未超过建筑群边界,具有可行性;风险空间建模均方误差低于0.1 6,能够精确感知地标性建筑群火灾蔓延风险空间,提高了风险空间感知水平,为地标性建筑群的优化设计提供依据。关 键 词:地标;建筑群;火灾蔓延风险;空间感知算法;3维模型;元胞自动机中图分类号:T P 3 9 1 文献标志码:AAS p a t i a lP e r c e p t i o n A l g o r i t h m f o rF i r eS p r e a d i n g R i s ko fL a n d m a r kB u i l d i n g sS UNX i a o b o(I n s t i t u t eo fA r c h i t e c t u r eD e s i g n,Z h e j i a n gD o n g h u aP l a n n i n ga n dA r c h i t e c t u r eG a r d e nD e s i g n(G r o u p)C o.,L t d.,Z h e j i a n g3 1 0 0 1 4,C h i n a)A b s t r a c t:I no r d e rt oi m p r o v et h el o wl e v e lo fs p a t i a lp e r c e p t i o no ff i r es p r e a dr i s k,t h es p a t i a lp e r c e p t i o na l g o r i t h m o ff i r es p r e a dr i s ko fl a n d m a r kb u i l d i n g s w a ss t u d i e d.T h ed i g i t a le l e v a t i o nd a t a,g r o u n dv e c t o rd a t aa n ds u r f a c et e x t u r ei n f o r m a t i o no fl a n d m a r kb u i l d i n g sw e r ec o l l e c t e d,a n dt h e3 D m o d e lo f l a n d m a r kb u i l d i n gc o m p l e xw a se s t a b l i s h e dt h r o u g hS k e t c h U ps o f t w a r e,t h es p a t i a la r e ao fl a n d m a r kb u i l d i n gg r o u pw a sd i v i d e d,t h ec e l ls i d el e n g t h,f i r es p r e a ds p e e d,c e l ls t a t ea n dc e l l f i r ep r o b a b i l i t yo ft h ec e l la u t o m a t aw e r eo p t i m i z e d,a n dt h eo p t i m i z e dc e l l u l a ra u t o m a t aw a sa p p l i e dt ot h e3 D m o d e lo ft h eb u i l d i n g c o m p l e x t o o b t a i n t h e s p a t i a l p e r c e p t i o n r e s u l t s o f f i r e s p r e a d r i s k.T h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a t t h e f i r es p r e a dr i s ks p a c en e v e r e x c e e d s t h eb u i l d i n gc o m p l e xb o u n d a r y,a n d t h em e a ns q u a r e e r r o r o f r i s ks p a c em o d e l i n g i s l e s s t h a n0.1 6,i n c r e a s e d l e v e lo fr i s ks p a t i a lp e r c e p t i o n,w h i c hc a na c c u r a t e l y p e r c e i v et h ef i r es p r e a dr i s ks p a c eo fl a n d m a r kb u i l d i n g sa n dp r o v i d eab a s i s f o r t h eo p t i m a l d e s i g no f l a n d m a r kb u i l d i n g s.K e yw o r d s:l a n d m a r k;b u i l d i n gc o m p l e x;f i r es p r e a dr i s k;s p a t i a lp e r c e p t i o na l g o r i t h m;t h r e e-d i m e n s i o n a lm o d e l;c e l l u l a ra u t o m a t a地标性建筑指可体现地区特色的重要建筑,是城市建筑的主角与核心1。地标性建筑的外形设计具有较高创新性,地标性建筑的功能设定具有较高的导向性能,是城市中具有较高代表性的建筑,可以满足居民活动与生活需求,侧面促进区域经济高速发展23。地标性建筑群以地标性建筑物为核心,由多个建筑物连接在一起组成建筑整体,建筑结构类型众多,建筑物之间距离较近。地标性建筑群由于其地标性价值,一旦发生火灾,人身伤害以及经济价值损失极大,且建筑群之间容易形成火灾蔓延,火灾风险较大。近年来,国内外发生了多起地标性建筑群火灾蔓延事故4。为了减少火灾事故,消防管理人员利用火灾蔓延模型制定各项防治隔离措施,为消防安全提供重要依据5,许多学者也对此进行了研究。张健等6基于场 网数值模型提出了考虑多火灾场景的蔓延危险建筑识别方法;结合有向图原理和邻接矩阵算法,确定火灾蔓延矩阵;计算火灾蔓延评价指标,利用关键节点搜索算法识别出火灾蔓延危险建筑和防火改造优先级。彭磊等7搭建了火灾试验平台,研究窗口溢出火焰沿木骨架组合外墙竖向蔓延特性,设计不同工况,以时间变化维度分析火焰蔓延情况。郑飞扬等8提出了一种基于网络模型的村寨建筑群火灾蔓延简化分析方法,确定火灾蔓延路径,构建火灾蔓延网络的邻接矩阵,利用网络节点遍历算法确定建筑群火灾蔓延范围。许镇等9考虑地面高程建立了建筑群3维火灾蔓延模型,计算热辐射与热羽流,建立建筑群3维火灾蔓延模型,基于云南某火灾数据,进行了考虑地面高程的火灾蔓延模拟。以上研究初步明确了建筑的火灾蔓延分布,为火灾蔓延风险识别提供了初步的理论基础,但未充分考虑到火灾蔓延风险影响因素,如风速、环境复杂度等,因此针对地标性建筑群火灾蔓延的感知性能不强。为了提升地标性建筑群的安全性能,选取某具有典型地标性建筑群的区域作为研究对象,研究地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法,将3维地标性建筑群模型与火灾蔓延风险模型相结合,感知地标性建筑群空间的火灾蔓延风险。1 地标性建筑群3维建模S k e t c h U p是一款可供用于创建、共享和展示3 D模型的软件。该软件建模流程简单明了,可以通图1 地标性建筑物3维建模流程F i g.1 3 Df l o wc h a r t o f t h em o d e l i n go f l a n d m a r kb u i l d i n g s过拉伸缩放、阵列复制等合并操作高效简化所建立的3维模型;另外,该软件通过颜色、线条和文本提示指导系统,自动识别和捕捉线条,让用户不必键入坐标就能自动跟踪目标位置,有利于及时跟踪火灾蔓延情况。因此,选取S k e t c h U p软件建立地标性建筑群的3维模型,建立流程如图1所示。1.1 建筑群数据获取及处理构建地标性建筑群3维模型首先需获取地标性建筑群的数字高程数据、建筑物地面矢量数据以及建筑物表面纹理信息。1.1.1 数字高程数据地标性建筑群3维建模过程中,高度信息的获取极为重要,通过数字高程数据展示地标 性 建 筑 群 的 地 貌 起 伏 情 况9。选 取G o o g l eE a r t h软件下载高空间分辨率的数字高程数据,获取整理后所需研究区域地标性建筑群的数字高程数据。1.1.2 建筑物地面矢量数据利用地标性建筑群的遥感影像数据获取建筑物地面矢量数据,选取A r c G I S软件矢量化处理所获取的遥感影像数据1 0,完成矢量化处理的数据即为建筑物底面的矢量数据。1.1.3 建筑表面纹理信息通过纹理映射提升所建立3维地标性建筑群模型的3维实景效果。选取A d o b e dP h o t os h o p软件透视裁剪所拍摄的地标性建筑群照片纹理,获取所需3维地标性建筑纹理部分。对所获取的纹理信息调节亮度,纠正图像,压缩所获取的纹理数据,最终获取具有较高美观性,且数据量较小的纹理信息。143第4期 孙晓波:地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法1.2 区域分割地标物建筑群中各建筑物多呈现链状结构分布,对于所建立3维模型的应用性具有重要影响。建立地标物建筑群3维模型时,可以合并操作距离较近且属于同一耐火等级的建筑8,高效简化所建立的3维模型,即进行区域分割,具体过程为:1)3维模型建立时,需完全保留研究区域的地标性建筑,提升模型的辨识度,对此,选择最小生成树算法,通过面积、高度、建筑材料和空间分布情况进行地标性建筑特征检测,获取建筑的高度信息、建筑材料防火特征和面积信息;2)基于地标物建筑群中的路网以及三角形形态特征分割3维模型1 1,依据分割后结果建立3维模型的最小生成树;3)分段处理所建立的最小生成树,获取链状结构的生成树,通过分段操作获取不同链状结构中的地标性建筑,将地标性建筑所处链内的地表位置划分为2个链;4)设置地标性建筑群3维模型的建筑物加权系数为5,取2个建筑区平面图中的面积,加权处理获取完成合并后建筑物的平均高度,合并地标性建筑群的2维平面图;5)依据所划分链的权重,设置区域分割阈值,针对小于5m间距的建筑物,采集不同平面图间2个建筑物最近距离的点,依据2点所在直线,将2个建筑物移动至一起,移动过程中设置移动距离与建筑物面积为反比状态,延长相邻边长,获取建筑物合并后的多边形,该算法合并建筑物可以有效保留原建筑物面积比例,典型化以及合并化该模型。同时选取基于吸附的平面图合并算法合并较近距离的建筑物,有效保留原始模型特征,实施合并以及简化处理,满足所建立模型的真实性需求1 2。通过以上区域分割过程简化不同链状结构,令所建立的地标性建筑群3维模型更加精简。2 基于元胞自动机的火灾蔓延视景仿真模型基于通过S k e t c h U p软件获得的建筑群3维模型,考虑火灾蔓延数据在计算机中的可视化需求,利用元胞自动机进行火灾蔓延视景的3维模拟仿真。元胞自动机的原理是将复杂的火灾蔓延过程分解为多个时间间隔网格,将3维地形看作由多个正方形网格组成的3维空间,每个网格就是一个元胞。通过判别元胞自动机内元胞单元由未着火转化至着火状态的可能性,在S k e t c h U p软件建造的3维建筑可视化空间中模拟火灾蔓延的时间发展视景。采用元胞自动机感知火灾蔓延风险空间,然后设定建筑群火灾蔓延风险空间的元胞尺寸、蔓延速度、元胞状态等影响因子,根据蔓延空间推演规则完成火灾蔓延视景的仿真模拟。2.1 元胞自动机的火灾蔓延风险空间感知算法通过火灾蔓延判定指数Ei,j判断地标性建筑的火灾蔓延风险,火灾蔓延判定指数表达式为1 3Ei,j=(Zi,jQi,j)Wi,jq(tc k l)。(1)式中:Zi,j为3维空间模型中建筑物类型参数(包括建筑高度、建筑材料材质、耐火等级等);Qi,j为差异类型建筑物在元胞单元(i,j)内面积所占比例;Wi,j为风向、风速等条件决定的参数;为修正不包含风速的影响火灾蔓延因素修正系数;为建筑物合并方向系数;q(tc k l)为元胞单元燃烧性能参数。其中的修正系数与分别用于修正由于降低空气补给对火灾蔓延延迟的影响和火灾蔓延控制范围。利用建筑室内温度标准曲线确定参数q(tc k l)表达式为1 4q(tc k l)=4tc k lt2t1+0.1t2-4.1t1t2-t1,t1tc k lt2-t15+t1;5(-tc k l+t2)4t2-t1,t2-t15+t1tc k lt2。(2)式中:t1为元胞单元从着火至造成火灾蔓延的最小时间;t2为从着火至熄灭的时间。t1与t2表达式为:t1=(3+3a/8+8d/B)/(1+0.1v);(3)t2=(w/5.5)/AwH/A()f。(4)式中:a与d分别为3维地标性建筑群模型合并后地标性建筑物的长度和斜度;B与v分别为火灾蔓延243沈阳大学学报(自然科学版)第3 5卷的极限距离和风速;w为火灾载荷;Aw为地标性建筑开口面积;Af为建筑群模型合并后的地表面积;H为地标性建筑物高度。2.2 元胞自动机的优化2.2.1 元胞边长利用元胞自动机进行火灾蔓延视景3维模拟的过程中,元胞尺寸较小时,地标性建筑群火灾蔓延的细节展示更加明显,但此时计算过于复杂。因此本文通过合理设置元胞尺寸优化元胞自动机,既能有效模拟火灾蔓延全过程,又能简化计算过程,提高演化模拟效果。同时在元胞自动机运行中,设定元胞单元状态和更新元胞状态规则,考虑模拟结果各影响因子,使优化后的元胞自动机的模拟结果更符合实时火灾蔓延情况。发生火灾时,烟气在垂直方向的扩散流动速度较大,通常为15ms-1,取最大值为5ms-1,则1 s后,风速v为0时,火灾蔓延的极限距离为5m,风向为下风向时,模拟火灾蔓延全过程的元胞边长B表达式为1 5B=1.1 4(5+0.4v)。(5)通过式(5)可知,元胞边长大于5.7m时,即考虑到风速影响,可以有效模拟火灾蔓延的全过程,因此设置元胞自动机的元胞尺寸为5m。2.2.2 火灾蔓延速度发生火灾时,气候环境等因素对地标性建筑群的火灾蔓延速度影响极为明显,模拟火灾蔓延视景空间时应充分考虑气象因素与火灾蔓延速度之间的关系。设置火灾在时间栅格中的初始蔓延速度为0.4 9ms-1,则火灾蔓延速度K表达式为1 6K=0.4 9n。(6)式中,n表示火灾蔓延加速度系数。火灾蔓延速度系数n表达式为1 7n=(a+b)(1-c)a+b/0.6。(7)式中:a 与b 分别表示木结构建筑及防火木结构建筑在地标性建筑群中所占比例;c 表示耐火建筑在地标性建筑群中所占比例。上述数据来源于上章利用A r c G I S软件矢量化处理的遥感影像数据。2.2.3 元胞状态元胞自动机运行中,需明确元胞单元状态以及更新元胞状态规则。时间为t时,利用元胞(i,j)的热动力学函数表示元胞状态表达式为1 8Zti,j=f(Gt/G0,t)。(8)式中,Gt与G0分别表示时间为t时,火焰为元胞提供的全部热量以及引燃未燃燃料所需的全部热量。1)未着火元胞。元胞内燃料无法为元胞提供燃烧所需热量时,Gt时,表示元胞(i,j)为发生火灾状态,值为固定状态,保障风险感知结果具有一致性。3)返回至步骤1),将时间步长加1,直至完成模拟,获取地标性建筑群火灾蔓延视景仿真模型。3 数值模拟分析为验证所研究地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法的有效性,选取余干县文化四馆作为研究对象。文化四馆分别为文化馆、图书馆、美术馆、博物馆,四馆合一。在空间布局设计上采用中国传统建筑风格庭院式布局,文化馆、图书馆、博物馆、美术馆4个建筑虽各据一方,但通过2个天井贯通为一个整体,四馆 呈“回”字 形 连 通。主 建 筑 与 拆 箱 间、周 转 库、各 展 品 库 房 比 邻 设 置。总 用 地 面 积3 16 9 0.6 9m2(约4 7.5 4亩),总建筑面积3 4 3 8 4.0 9m2,其中地上建筑面积2 5 2 7 1.9 4m2,地下建筑面积88 1 7.8 2m2。主体建筑文化馆为3层,其他馆为4层。主建筑采用重檐坡屋顶设计,4个角亭设计,飞檐翘角,斗拱攒尖,将众多的功能空间集中在参差错落的建筑群中。从文化馆建筑数据库中获取地标性建筑群的数字高程数据、建筑物地面矢量数据以及建筑物表面纹理信息,利用S k e t c h U p进行3维建模,并利用元胞自动机进行火灾蔓延视景的3维模拟仿真。为了解决3维模型与仿真模型数据交换的标准化问题,本文进行模型结构与模型参数的分离。通过对象实例化过程,从S k e t c h U p软件中数据库代入具体参数数据,存储在3维模型参数数据库中,初始化3维模型数据,使模型结构与模型参数分离,实现3维建模与仿真模型数据交换的标准化。图2 地标性建筑群3维可视化模型F i g.2 3 Dv i s u a l i z a t i o nm o d e l o f l a n d m a r kb u i l d i n g s该研究区域属于典型的地标性建筑群,包含当地极具特色的建筑群。建筑物的建筑材料类型参数设置如下:木结构建筑与防火木材建筑的类型参数分别为1.0和0.7,耐火材料的类型参数为0,建筑外墙上、下层开口实体墙高度为1m,相邻户开口之间的墙体宽度为1 m。文 化 馆 火 灾 载 荷 密 度 为7 8 0M Jm-2。采 用S k e t c h U p软 件 建立的研究区域地标性建筑群3维可视化模型如图2所示。通过图2可知,本文算法可以有效建立地标性建筑群的3维模型,直观展示地标性建筑间的距离,且图像细节信息完整、纹理清晰,为火灾蔓延风险空间感知提供有效基础。充分考虑风速以及风向变化,仿真设置火源点坐标为(7 5,1 2 6)。风速为6ms-1时,风向分别为西风、西北风以及东南风;时间步长为2 0m i n时,采用本文算法感知地标性建筑群火灾蔓延风险空间的感知结果。本文算法感知结果与火灾蔓延极限距离(建筑边界)的对比结果如图3所示。(a)西风(b)西北风443沈阳大学学报(自然科学版)第3 5卷(c)东南风图3 考虑风向时火灾蔓延结果F i g.3 C o n s i d e r i n g t h e f i r es p r e a dr e s u l t sd u r i n g t h ew i n dd i r e c t i o n由图3可知,考虑风速以及风向变化时,本文算法获取的地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知结果未超过建筑群边界,说明本文算法的感知结果具有有效性,计算性能优越,可为消防工作提供有意义的指导性工作。为了进一步验证本文算法对地标性建筑群火灾蔓延风险的感知性能,采用本文算法和文献7 方法建立地标性建筑群火灾蔓延风险感知模型。选取均方误差作为地标性建筑群火灾蔓延风险空间的测绘精度评价指标,2种方法的均方误差统计结果如图4所示。(a)本文算法(b)文献7 方法图4 建模误差对比F i g.4 M o d e l i n ge r r o r c o n t r a s t由图4可知,本文算法不仅可以有效感知地标性建筑群火灾蔓延风险空间,并且在不同风向下建立543第4期 孙晓波:地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法的地标性建筑群内不同建筑的火灾蔓延风险空间模型测绘均方误差均低于0.1 6,明显低于文献7 方法。说明本文算法具有较高的模型测绘精度,将本文算法应用于地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知中,可有效获取精准的感知结果,为地标性建筑群火灾预防以及及时治理提供有效依据。这是因为本文获取地标性建筑群的数字高程数据、建筑物地面矢量数据以及建筑物表面纹理信息,保证了建模测绘基础数据的准确性。通过合理设置元胞尺寸优化元胞自动机,既能有效模拟火灾蔓延全过程,又能提高演化模拟效果,使优化后的元胞自动机的模拟结果更符合建筑实际情况。4 结 语本文研究了地标性建筑群火灾蔓延风险空间感知算法,本算法充分考虑了风速等影响因素对火灾蔓延风险的影响,所感知的火灾蔓延风险空间范围与实际火灾蔓延风险范围较为接近,可以获取与实际更加相符的火灾蔓延空间感知结果,提升地标性建筑群的消防安全。但由于条件有限,本文中主要的研究手段为数值模拟及数学方法,未进行真实火灾实验分析。在未来的研究中,将寻找有效条件进行实际应用实验研究,完善研究结果。参考文献:1 吕能超,郑梦凡,郝威,等.基于客观风险感知特性的前向碰撞预警算法优化与标定J.交通运输工程学报,2 0 2 0,2 0(2):1 7 2 1 8 3.L YU NC,Z HE N G MF,HAO W,e t a l.F o r w a r dc o l l i s i o nw a r n i n ga l g o r i t h mo p t i m i z a t i o na n dc a l i b r a t i o nb a s e do no b j e c t i v e r i s kp e r c e p t i o nc h a r a c t e r i s t i cJ.J o u r n a l o fT r a f f i ca n dT r a n s p o r t a t i o nE n g i n e e r i n g,2 0 2 0,2 0(2):1 7 2 1 8 3.2 马黎进,叶雁冰.侗族木结构建筑室内火灾危险性分析J.消防科学与技术,2 0 1 9,3 8(5):6 4 0 6 4 4.MALJ,Y EYB.I n d o o r f i r er i s ka n 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