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贝叶斯机器学习在火灾正向预测与源强反算中的应用研究

贝叶斯机器学习在火灾正向预测与源强反算中的应用研究

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作者：沈迪中国科学技术大学

学位级别：硕士

火场高温对人身及财产安全构成了重大威胁。火灾发生后,及时掌握火源情况对火势控制具有一定指导意义。然而由于高温影响,消防救援人员无法直接进入火场内部获取火源相关参数。因此,根据火场外围测量数据,发展科学的火源反算框架具有重... 详细信息

火场高温对人身及财产安全构成了重大威胁。火灾发生后,及时掌握火源情况对火势控制具有一定指导意义。然而由于高温影响,消防救援人员无法直接进入火场内部获取火源相关参数。因此,根据火场外围测量数据,发展科学的火源反算框架具有重大意义。消防人员一旦获取火源信息,就能通过物理模型计算得出火场内的温度变化,这有助于对火势发展做出正确预判,以制定更加合理的消防策略。但同时,应急管理的时效性要求也对物理模型的快速响应提出了挑战。由此可见,发展准确而低成本的正向预测及反向推算模型能为火灾的应急管理提供科学的数据支持。火灾的正向预测与火源的反向推算是物理过程相互对立的两个问题,这些问题的解决能为火灾科学的全面发展提供一定的参考依据。火场温度的正向预测一般依赖于数值求解,但现有的火灾数值模拟方法不能同时满足应急管理对低成本和高准确性的计算要求。随着人工智能的兴起,各种数值替代模型已成功应用至火灾问题的研究中,但这些方法均需依靠大量的高保真数据才能获得有效训练。为探究进一步降低替代模型建模成本的可能性,本文将一种多变量非参数贝叶斯回归模型,即CoKriging模型,引入至单室火灾的温度预测研究中。计算流体动力学软件FDS和火灾区域模拟软件CFAST分别为该模型提供高、低保真训练数据。留一交叉验证的结果表明:在以通风口大小、火源热释放速率及环境温度为输入参数的情况下,该模型仅需结合少量的高保真数据就能完成对上层烟气温度和下层空气温度的有效训练。为深入探讨该模型在火灾温度预测中的应急表现能力,本文还从时间成本和预测准确性两个方面对其展开详细分析。与常用数值模拟方法相比,CoKriging模型的预测准确度远高于CFAST,其预测结果与FDS的计算结果十分接近,但其模型响应时间仅大约为1秒。这说明:CoKriging模型能对火场温度做出快速而准确的预测,可视为一种有效的火灾数值替代方法。与单保真度替代模型ANN、Kriging相比,本文所使用的多保真度模型能够实现与其一致的预测效果,但建模时间成本仅为原来的1/10,这实现了应急条件下的快速建模。最后,在保持训练数据总数不变的前提下,本文还对7组不同高、低保真训练数据占比下的预测结果进行了对比测试,结果表明:即使在高、低保真数据占比非常小的情况下,CoKriging模型也能对烟气温度做出较为准确的预测,这从侧面反映出该模型具有强大的数据融合能力。火源反算问题往往具有较高的非线性特征,然而现有计算模型要么无法适应复杂火灾场景,计算结果具有较高的不确定性,要么只能对火源位置做出大致估计,无法提供源强相关信息。不同于优化算法,贝叶斯反演框架能充分考虑实验观测和模型简化带来的误差影响,最终以概率分布的形式呈现反演结果的可信程度。本文为验证贝叶斯反演框架对池火火源反算的可行性,使用甲苯和正庚烷的池火燃烧实验数据,分别发展了两个关于火源直径及热释放速率的反算模型。Shokri、Beyler提出的两个热辐射计算方法将分别为这两个研究算例提供正向预测模型。研究结果表明:经过50000次迭代计算,该反演框架能在一定误差范围内对火源直径做出较为准确的估算。火源直径的后验近似呈现高斯分布,数据离散程度较低。然而,对于火源热释放速率的研究,该反演框架会计算得出多个后验峰值,其中一个峰值对应的采样结果与真实值较为接近,这表现出了火灾反演问题的不适定性。研究还发现,观测数据的数目也能对反演结果产生一定的影响:当观测数据过少(小于3组)时,该模型无法得出有效的火源直径反算结果。除此之外,当观测数据多于3组后,反演结果的后验均值不会随着观测数据的增加而发生明显的变化,但后验分布的离散程度会逐渐降低。

关键词：火灾温度预测源强反算贝叶斯机器学习多保真替代模型

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