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    突發事件復雜流場安全區的建立及態勢感知基礎研究

    徐佳文  
    【摘要】:室內安全是關系到人員健康及正?;顒拥闹匾n題。近年來,多起在建筑內部發生的縱火、突發毒氣攻擊等事件,引起了人們對于恐怖主義的擔憂,使得室內安全問題得到了更加廣泛的關注。室內環境由于空間受限、人員集中等因素,一旦發生生化攻擊事件,如果不能快速對污染區域進行清洗、對被困人員進行疏散和安置,將造成不可挽回的損失。目前,針對生化攻擊下室內安全問題的研究比較有限。當前所面臨的首要技術難題是室內流場環境受通風氣流的影響,呈現出混沌的湍流運動狀態。有害物質受湍流影響在有限空間內做無規則運動,使得湍流模型中物理量參數之間具有高度耦合且高維度的特性,難以對其演化發展進行預測。另一方面,在湍流環境中構建有利于人員疏散逃生的安全區域/路徑也是我們需要在現實中考慮的。因此,如何能夠在處于生化攻擊中的室內空間快速構建安全的區域以及在線對有害物質濃度場的演化發展進行預判,成為該領域亟待解決的重要問題。當前,國內外尚未解決應急場景下安全區域演化發展在線預測的難題,對室內安全區域的快速構建和態勢感知的研究工作仍?分重要。針對以上兩個主要問題,本文研究工作如下:(1)在室內安全領域提出安全區的概念,通過流場控制與化學洗消技術耦合的方法針對受毒氣攻擊的有限空間內制造安全區域。根據計算流體力學(Computational Fluid Dynamic,CFD)軟件STAR-CCM+,對三種典型的室內流場環境(自然擴散、戶外通風和空調通風)下的有毒物質的輸運過程進行數值模擬。計算得到有關濃度場與速度場的大量高精度時空數據,并通過實驗的方法驗證了仿真數據的有效性。分析結果表明,該方法能夠有效的抑制毒性物質的進一步擴散并建立安全區域。同時,揭示了室內流場的分布和安全區域的演化有著密切的關聯,這對于室內通風系統的安全性設計具有重要的參考價值。(2)本文基于深度學習技術提出多步時空預測態勢感知模型(Multi-Step Spatial-Temporal Situational Awareness Network,MSSTP-SA net)。該模型包含空間特征提取網絡與時間特征提取網絡,能夠根據室內非活動區域布置的監控點采集的多類型實時數據,針對有限空間內安全區演化進行在線辨識與預測。模型訓練與測試的數據集是由多邊界條件正交得到的大量生化攻擊場景所組成,每個場景所包含的數據都是通過CFD數值計算得到的高精度且具有可靠性的離線數據。實驗表明,該算法對于室內濃度場的演化分布具有良好的預測性能。同時,模型的響應時間達到毫秒量級,能夠保證在應急場景中能提供實時的預測,具備一定的應用潛力。綜上,本文針對室內生化攻擊場景提出了安全區域的構建方法與態勢感知模型,并針對應用實踐的需要對算法部署進行討論,形成了相對完整的研究,具有一定的方法創新和潛在的應用價值。


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