基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法
2023-05-29 02:27:21 1
基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法
【專利摘要】本發明提供一種基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，包括以下步驟：在油罐區的各油罐位置以及相鄰油罐的中間位置布置傳感器節點，節點間連接構成傳感器網絡；在一個計算機系統內建立油罐區火蔓延的加權有向網絡；以及基於前述建立的加權有向網絡，利用火災的發生狀態以及前述傳感器節點所監測的環境數據進行火蔓延預測和相關分析。本發明採用複雜網絡思想構建油罐區火蔓延模型，可實現全面監測油罐區火災狀態，預測油罐區火災蔓延趨勢，並進行相關分析，結合最小二乘支持向量機模型給出蔓延參考時間。
【專利說明】基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及火災預測領域，具體而言涉及一種基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法。
【背景技術】
[0002]石油生產中的物料往往具有易燃、易爆等危險性，這些潛在的危險決定了在生產、運輸、存儲等多個環節中，必須嚴格管理和控制，如果稍有不慎，就可能會釀成重大事故，給人們的生命財產造成破壞和損失。油罐區的佔地面積大,收發作業頻繁,設備檢修次數多，是火災的多發地。因此，如果能夠在油罐火災進行建模和研究，預測火災發生時燃燒特性的變化趨勢和未來趨勢，對火災的撲滅和現場救護是非常有意義的。
[0003]目前，針對油罐火災，現有技術中已經有了從理論和實驗的角度的相關研究。莊磊等(大型油罐火災的熱輻射危害特性[J].安全與環境學報，2008，8 (4):110-114.)對柴油油罐燃燒進行數值模擬，得出了無風和有風情況下油罐熱輻射空間分布規律，並引入熱輻射危害判據分析消防人員滅火的最小安全距離以及燃燒油罐對相鄰油罐的熱破壞。夏建軍等(油罐火災模型試驗的安全性分析[J].消防科學與技術，2012，31 (2):122-125.)採用數學計算和FDS軟體模擬對縮小尺寸的油罐火災模擬試驗進行安全性分析，得到火焰跳動頻率、傾斜角、火焰高度和熱輻射安全距離等參數數據，並與實際的模型試驗進行比較。趙洪海(油罐火災特性的小尺寸實驗研究[J].消防科學與技術，2010(1):26-29.)研究了不同油罐直徑、油罐高度、水墊層厚度、油層厚度下油罐火災的燃燒特性以及周圍熱輻射通量的分布規律，並分析了這些因素對燃燒過程的影響。
[0004]以上現有技術多著眼於單個油罐燃燒特性的研究，對於研究油罐區火災蔓延具有一定的意義，然而其未能從整個油罐區的角度來考慮油罐燃燒對於周圍環境的影響，也沒有涉及多個油罐同時著火時的疊加影響以及不同狀態的油罐之間的相互影響，對於油罐區火災蔓延的複雜性沒有深入的研究與分析。因此，現有技術還不能滿足準確、快速監測油罐區火災狀態和預測火災蔓延的需求。
【發明內容】
[0005]本發明從從油罐區全局角度出發，綜合整個油罐區信息，提出一種基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，利用油罐區火蔓延模型實現火蔓延預測、火蔓延參考時間分析以及安全距離分析。
[0006]為實現上述目的，本發明所採用的技術方案如下:
[0007]—種基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，包括以下步驟:
[0008]在油罐區的各油罐位置以及相鄰油罐的中間位置布置傳感器節點，節點間連接構成傳感器網絡；
[0009]在一個計算機系統內建立油罐區火蔓延的加權有向網絡；以及
[0010]基於前述建立的加權有向網絡，利用火災的發生狀態以及前述傳感器節點所監測的環境數據進行火蔓延預測和相關分析。
[0011]進一步的實施例中，前述傳感器節點所採集的環境信息至少包括:溫度、溼度、一氧化碳濃度、二氧化碳濃度、可燃氣體濃度、風速以及風向。
[0012]進一步的實施例中，加權有向網絡的建立包括以下步驟:
[0013]步驟1、將油罐區的每個油罐抽象為網絡節點，構成油罐集合V，V= { V1, V2，…，V111};
[0014]步驟2、賦予每個網絡節點屬性，用於反應每個油罐的狀態信息，構成屬性集合A:
[0015]A= {p, d, o, s, q},
[0016]其中:p為節點位置，d為節點直徑,O為儲存油料性質，s為節點狀態，q為節點中心接受熱輻射強度；
[0017]步驟3、將火災蔓延路徑抽象為有向邊，構成邊集合E:
[0018]E= { e^.I i < m, j < m, i 古 j },
[0019]其中，該集合E為一 VXV的子集，邊表示已經著火的油罐與其相鄰的未著火油罐之間的一個有向邊，作為潛在的火災蔓延路徑，即火災可能從邊的起點vi朝向邊的終點Vj蔓延；
[0020]步驟4、賦予邊權值，構成邊的權值集合W:
[0021]W= { Wij I i ^ m, j ^ m, i ^ j },
[0022]其中，某一條邊\的權值&表示火災從起點Vi向終點 '蔓延的危險程度，Wij e [O, I],當邊eu表示的火蔓延確實發生後，Wij=I,即:
[0023]
【權利要求】
1.一種基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，包括以下步驟: 在油罐區的各油罐位置以及相鄰油罐的中間位置布置傳感器節點，節點間連接構成傳感器網絡； 在一個計算機系統內建立油罐區火蔓延 的加權有向網絡；以及基於前述建立的加權有向網絡，利用火災的發生狀態以及前述傳感器節點所監測的環境數據進行火蔓延預測和相關分析。
2.根據權利要求1所述的基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，前述傳感器節點所採集的環境信息至少包括:溫度、溼度、一氧化碳濃度、二氧化碳濃度、可燃氣體濃度、風速以及風向。
3.根據權利要求1或2所述的基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，加權有向網絡的建立包括以下步驟: 步驟1、將油罐區的每個油罐抽象為網絡節點，構成油罐集合V，V= { V1, V2,…，Vni }； 步驟2、賦予每個網絡節點屬性，用於反應每個油罐的狀態信息，構成屬性集合A:
A= {p, d, o, s, q}, 其中:P為節點位置，d為節點直徑，O為儲存油料性質，s為節點狀態，q為節點中心接受熱輻射強度； 步驟3、將火災蔓延路徑抽象為有向邊，構成邊集合E:
E= { e^.I i < m, j < m, i 古 j }, 其中，該集合E為一 VX V的子集，邊eij表示已經著火的油罐與其相鄰的未著火油罐之間的一個有向邊，作為潛在的火災蔓延路徑，即火災可能從邊的起點vi朝向邊的終點Vj蔓延； 步驟4、賦予邊權值，構成邊的權值集合W:
W= { Wij I i ^ m, j ^ m, i ^ j }, 其中，某一條邊eu的權值Wij表示火災從起點Vi向終點Vj蔓延的危險程度，Wij e [O, I],當邊eu表示的火蔓延確實發生後，Wij=I,即:
4.根據權利要求3所述的基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，前述步驟2中，節點中心接受熱輻射強度按照下述方式計算:q = τ FEact, 式中，q表示距離已著火油罐中心X米處的熱輻射強度，F表示視角因素，Eact表示火焰表面實際輻射能量，τ表示大氣傳遞係數，其中: a)大氣傳遞係數τ按照下述公式計算: τ = 1-0.0581ηχ， 式中:χ表示火焰中心到目標的距離； b)視角係數F 將火焰形狀等效為一圓柱體，底面與油罐橫截面相同，火焰高度為Hf，火焰傾角為Θ， 火焰高度Hf按照下述公式計算:
5.根據權利要求4所述的基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，前述邊權值的取值按照下述公式確定:
6.根據權利要求1所述的基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，前述火災蔓延預測包括以下過程:基於油罐區某一油罐的火災發生狀態以及前述傳感器節點所監測的環境數據，根據前述建立的加權有向網絡進行火蔓延預測，求得所述各有向邊的邊權值中，最大權值所指向的有向邊即代表火蔓延的趨勢方向。
7.根據權利要求1所述的基於複雜網絡的油罐區火蔓延預測與分析方法，其特徵在於，前述相關分析包括分析計算火蔓延參考時間，即利用前述加權有向網進行油罐區火災模擬得到的模擬數據，並基於模擬數據構建最小二乘支持向量機模型，用於計算火蔓延參考時間，其實現包括以下過程: 將前述傳感器網絡採集的環境參量作為輸入數據X= Ixk I k=l, 2，3，…N}，輸入數據Xk包含模擬過程中周期性採集得到的溫度、溼度、一氧化碳濃度、二氧化碳濃度； 將實際蔓延時間作為輸出值I二 Iyk I k=l, 2，3...，N}，輸出數據yk由火災模擬測得的實際火蔓延時刻減去採集數據Xk的時刻得到； 由此構建一個有N個樣本的訓練集D:設D = {(xk，yk) |k = 1，2，3，".Ν}，其中輸入數據為Xk ∈ Rn，輸出數據為yk ∈R，將訓練數據即前述輸入數據Xk和輸出數據yk輸入最小二乘支持向量機模型，目標是得到支持向量機模型函數，即目標判別函數； 最後將實際採集的火災狀態數據並輸入模型，計算得到油罐區火災實際發生過程中的某一油罐發生火蔓延的參考時間。
【文檔編號】H04L29/08GK103905560SQ201410146990
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年4月11日 優先權日:2014年4月11日
【發明者】張捷, 倪淵之, 郭聳, 王熙康, 繆曉龍, 郭鵬飛, 顧俊凱, 餘麗明, 王進成, 劉美成, 左建, 王志彬, 許晉河 申請人:南京理工大學