基于GIS的城市特大火灾蔓延模拟

本文将对城市特大火灾的蔓延机理进行深入剖析，并构建火灾蔓延的半经验半理论模型。该模型包括两个子模型，其一为个体建筑火灾发展的简化模型，其二为建筑物间的火灾蔓延模型。前者简化了个体建筑内部火灾发展与蔓延的复杂过程，仅简单评价了个体建筑火灾发展所处的阶段，即起火、轰燃、充分发展与倒塌，并计算出各阶段相应的物理量。后者则是从建筑物间火灾蔓延的机理入手，借鉴已有模型对两种主要的火灾蔓延方式热辐射与热对流进行模型的简化和修正，并且量化了影响建筑物间火灾蔓延的气象条件。最后，作者提供了基于GIS的城市特大火灾蔓延模拟方案，并将模拟方案用于对日本1995年阪神地震后神户市高桥医院周边一处起火进行火灾蔓延模拟，再将模拟结果与实际火灾蔓延结果进行对比，从对比中充分体现出模型的有效性。     

西南传统村落火灾蔓延风险简化模拟评估方法

建筑间的火灾蔓延是导致西南传统民居建筑群火灾大面积损失的主要原因，合理评估建筑群火灾蔓延风险对传统村落的保护有重要意义。火灾蔓延模拟工作量大、专业性高、成本昂贵及建模数据获取困难等特点导致其很难应用于数量众多、建筑风格多样的传统村落火灾蔓延风险的评估。针对上述问题，提出了一种村落建筑群火灾蔓延风险等级的简化分级方法，首先，建立村落建筑群规则的网格化布置模型，通过调整网格中单体建筑类型、开洞率及建筑间距作为不同的火灾场景工况来反映不同村落建筑群的差异；然后，采用物理模型分析不同火灾场景工况的蔓延情况，并以火灾蔓延范围及蔓延速度为评价指标对不同村落建筑群火灾蔓延风险等级进行分级。最后，以云南省不同类型传统村落建筑为例验证了方法的有效性。     

大型建筑内部火灾温度场的数值模拟

利用CFD技术对在建筑火灾情况下，温度场的变化趋势进行数值模拟。针对大型建筑内部火灾温度场数值模拟特点，考虑建筑火灾中温度、烟气扩散以及尺度较大等因素，通过小尺度数值实验，在模型的效率性和准确性方面对不同模型加以比较、分析，选取带浮力修正的模型。同时，选用国际通用CFD计算软件FLUENT6．1针对某大型建筑内部火灾温度场进行数值模拟。并结合区域模拟软件CFAST对结果进行比较分析。表明CFD场模拟软件FLUENT6．1具有较高的可靠性，可针对大型工程项目进行分析模拟。     

大型商业建筑中的性能化设计问题探讨

本文分析了大型商业建筑的建筑特点、火灾特点及火灾危害性，并基于性能化防火设计的理念，针对某大型商场的建筑特点和性能化问题，提出了通过设置防烟走廊阻止火灾高温烟气进入作为疏散临时安全区的中庭的设计方法。在合理估算建筑内火灾和人员荷载的基础上，选用合适的模型，通过对火灾情况下的烟气蔓延和人员疏散进行数值模拟和分析，验证了防烟走廊的设置可有效提高中庭的防火安全性能。     

双室火灾烟气特性的实验研究

本文在１／２缩尺建筑模型中，取双室－走廊结构，以标准木垛为火源，对建筑火灾的初始阶段进行了实验模拟。着重研究了火灾初期的烟气特性及其变化，包括烟气温度及烟气中ＣＯ＿２气体和炭颗粒浓度。本文目的在于在探索和发展中等尺寸火灾实验模拟手段和方法的同时，定性地确定火源功率对烟气特性的影响，并积累一定的实验数据，为建筑火灾的分析和模化提供实验基础和依据。     

FDS与Pathfinder在建筑火灾与人员疏散中的应用

对FDS(Fire Dynamics Simulator) 在建筑火灾中的应用进行分析和探讨,结合在高校宿舍火灾模拟计算中的经验,给出FDS 应用中的建模、模拟计算、数据分析的一些方法和技巧.结合Pathfinder对人员疏散的模拟,给出了人员疏散对应的时间,并对FDS 与Pathfinder在现代建筑火灾模拟与人员疏散方面的应用作了相关阐述.     

出口条件对人员疏散的影响及其分析

采用社会力模型对紧急情况下(如火灾发生时)的人员疏散现象进行了模拟，重现了实际疏散中出现的典型现象，着重研究了出口宽度、出口厚度等建筑结构特征以及期望速度等人群特征与疏散时间之间的关系。结果表明，上述建筑结构特征对疏散时间的影响存在一个渐近关系；随着人群期望速度的变化，疏散时间存在一个最佳值。这些结果可望指导建筑物的疏散设计和建筑火灾等紧急情况下人员的安全疏散。     

建筑火灾评估及双重性分析

本文利用火灾危险性评估的原理，对火灾科学国家重点实验室的五层模型楼进行了初步的火险评估。确定性模型采用区域模拟的计算方法，并综合考虑了随机性因素。结果合理，对于建筑火灾的火险评估具有很好的参考价值。     

多层多室建筑火灾烟气运动的网络模拟

随着高层建筑的不断出现,高层建筑火灾安全已越来越受人们的关注。应用网络模型对多层多室建筑火灾烟气运动过程进行数值模拟,介绍了网络模型的基本方法,网络模型的关键技术处理。文中以火灾科学国家重点实验室的五层模型楼为实例,分别对有无风机,有无室外风流,门窗开启等条件下的建筑火灾进行模拟,给出了假设火灾情况下可能受烟气污染的房间和烟气的危险范围。     

基于北京市火灾统计数据的时间序列分析

采用Box-Jenkins法分析了城市火灾时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与诊断,最终建立了城市火灾预测模型。对北京市2000—2006年的火灾统计数据进行了平稳性处理,通过城市火灾预测模型的建模方法对北京市火灾发生次数的时间序列进行了ARIMA建模。根据得到的ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型对北京市2007年的火灾发生次数进行了预测,并将该模型和BP神经网络模型的预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明,ARIMA模型特别适用于随机性较大的火灾数据的趋势预测,并且方法简单,算法经济。