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古建筑火灾风险智能孪生评估方法研究
1
作者
孙占辉
张恒
+6 位作者
潘睿
袁宏永
高学鸿
王海燕
黄丽达
沈占锋
雷雅婷
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期29-38,共10页
为实现有效的古建筑灾害预防和应急处置决策,采用“数据-处理-业务-服务”的多层次框架,与贝叶斯网络和K-Means聚类算法(BN-KM算法),基于数字孪生模型建立1种古建筑(群)火灾风险评估及决策建议的智能方法,通过8地古建筑火灾历史案例验...
为实现有效的古建筑灾害预防和应急处置决策,采用“数据-处理-业务-服务”的多层次框架,与贝叶斯网络和K-Means聚类算法(BN-KM算法),基于数字孪生模型建立1种古建筑(群)火灾风险评估及决策建议的智能方法,通过8地古建筑火灾历史案例验证该模型的多区域适用性(准确率为87.50%),通过G古建筑(群)4个时段的火灾风险演化规律,验证该方法的时间动态适用性。研究结果表明:该方法中多层次框架可实现多源异构数据(历史数据、监测数据等)的集成量化和风险评估的秒级运算,孪生方法可在事故发生或未造成重要损失前进行计算推演得到高风险区域,并针对不同对象(决策者、救援者、公众)提供专业服务,本文描述新智能方法的评估和决策建议流程,该方法论可拓展应用至其他灾害场景(地震等)。研究结果可为古建筑灾害预防和应急处置提供意见支持。
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关键词
风险评估
数字孪生
古建筑
(
群
)
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题名
古建筑火灾风险智能孪生评估方法研究
1
作者
孙占辉
张恒
潘睿
袁宏永
高学鸿
王海燕
黄丽达
沈占锋
雷雅婷
机构
清华大学安全科学学院
清华大学合肥公共安全研究院
北京科技大学大安全科学研究院
中国科学院空天信息创新研究院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期29-38,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC1523502,2021YFC1523503)
国家自然科学基金项目(72104123)。
文摘
为实现有效的古建筑灾害预防和应急处置决策,采用“数据-处理-业务-服务”的多层次框架,与贝叶斯网络和K-Means聚类算法(BN-KM算法),基于数字孪生模型建立1种古建筑(群)火灾风险评估及决策建议的智能方法,通过8地古建筑火灾历史案例验证该模型的多区域适用性(准确率为87.50%),通过G古建筑(群)4个时段的火灾风险演化规律,验证该方法的时间动态适用性。研究结果表明:该方法中多层次框架可实现多源异构数据(历史数据、监测数据等)的集成量化和风险评估的秒级运算,孪生方法可在事故发生或未造成重要损失前进行计算推演得到高风险区域,并针对不同对象(决策者、救援者、公众)提供专业服务,本文描述新智能方法的评估和决策建议流程,该方法论可拓展应用至其他灾害场景(地震等)。研究结果可为古建筑灾害预防和应急处置提供意见支持。
关键词
风险评估
数字孪生
古建筑
(
群
)
Keywords
risk assessment
digital twin
ancient building(group)
分类号
X932 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
古建筑火灾风险智能孪生评估方法研究
孙占辉
张恒
潘睿
袁宏永
高学鸿
王海燕
黄丽达
沈占锋
雷雅婷
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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