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A real-time forecast of tunnel fire based on numerical database and artificial intelligence

Building Simulation 2022年第4期15卷 511-524页

作者： Xiqiang Wu Xiaoning Zhang Xinyan Huang Fu Xiao Asif Usmani Department of Building Services Engineering Hong Kong Polytechnic UniversityHong KongChina Research Institute for Sustainable Urban Development Hong Kong Polytechnic UniversityHong KongChina

The extreme temperature induced by fire and hot toxic smokes in tunnels threaten the trapped personnel and *** alleviate the potential casualties,fast while reasonable decisions should be made for rescuing,based on the timely prediction of fire development in *** paper targets to achieve a real-time prediction(within 1 s)of the spatial-temporal temperature distribution inside the numerical tunnel model by using artificial intelligence(Al)methods.A CFD database of 100 simulated tunnel fire scenarios under various fire location,fire size,and ventilation condition is *** proposed Al model combines a Long Short-term Memory(lstm)model and a Transpose Convolution Neural Network(tcnn).The real-time ceiling temperature profile and thousands of temperature-field images are used as the training input and *** show that the predicted temperature field 60 s in advance achieves a high accuracy of around 97%.Also,the Al model can quickly identify the critical temperature field for safe evacuation(i.e.,a critical event)and guide emergency responses and firefighting *** study demonstrates the promising prospects of Al-based fire forecasts and smart firefighting in tunnel spaces.

关键词： tunnel fires smart firefighting critical event CFD deep learning lstm/tcnn

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