Titelaufnahme
- TitelMetamodel for complex scenarios in fire risk analysis of road tunnels / von Florian Berchtold aus Buchloe
- Verfasser
- Körperschaft
- Erschienen
- AusgabeElektronische Ressource
- Umfang1 Online-Ressource (xi, 115, 41 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
- HochschulschriftBergische Universität Wuppertal, Dissertation, 2019
- SpracheEnglisch
- DokumenttypDissertation
- URN
- DOI
- Das Dokument ist frei verfügbar
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- Nachweis
- Archiv
- IIIF
Deutsch
Risikoanalysen für Straßentunnel müssen eine immer größere Komplexität in Brandszenarien berücksichtigen, beispielsweise verursacht durch neue Energieträger. Dabei hängt die Komplexität von Szenarien mit einer Vielzahl von Interaktionen zwischen den Tunnelnutzern, der Brandquelle und den Sicherheitsmaßnahmen zusammen. Zum Beispiel werden Tunnelnutzer entweder direkt durch Rauch oder durch die Brandmeldeanlage alarmiert. Um die Interaktionen bei der Berechnung der Konsequenzen, wie z.B. getötete Personen, zu berücksichtigen, benötigen Risikoanalysen komplexe Modelle. Allerdings können komplexe Modelle wegen ihres hohen Zeitaufwandes nur wenige diskrete Szenarien simulieren, wohingegen Risikoanalysen auf Konsequenzen einer Vielzahl von Zufallsszenarien basieren. Als Lösung dieses Widerspruchs kommen Metamodelle in Betracht. Sie können die Konsequenzen von vielen Zufallsszenarien innerhalb kurzer Zeit näherungsweise berechnen und verwenden dafür die Konsequenzen von wenigen mit dem komplexen Modell simulierten diskreten Szenarien. Die Effizienz von Metamodellen hängt dabei mit der nötigen Anzahl von diskreten Szenarien zusammen. Demnach wird in dieser Dissertation ein effizientes Metamodell in eine selbst erstellte Methodik zur Risikoanalyse für Straßentunnel integriert, um damit eine höhere Komplexität der Szenarien einbeziehen zu können. Das Metamodell setzt sich aus folgenden Methoden und Modellen zusammen: die ’projection array-based design’-Methode definiert den Simulationsplan für die diskreten Szenarien; eine Kombination aus dem Brandmodell FDS und dem mikroskopischen Evakuierungsmodell FDS+Evac bildet das komplexe Modell; und ’moving least squares’ dient zur Erstellung des Antwortflächenmodells. Das Antwortflächenmodell berechnet näherungsweise die Konsequenzen der Zufallsszenarien und erzeugt dadurch eine Unsicherheit, die Metamodellunsicherheit. Sie wird mit der ’prediction interval’-Methode bestimmt. Zusätzlich verursachen individuelle Eigenschaften der Tunnelnutzer in den mit FDS+Evac simulierten diskreten Szenarien Evakuierungsunsicherheiten in den Konsequenzen. Ein in der Dissertation neu entwickelter Ansatz, der ’direkte Ansatz’, überträgt die Evakuierungsunsicherheit der diskreten Szenarien unmittelbar auf die Zufallsszenarien. Die Untersuchung des Metamodells in der Dissertation führte zu folgenden Ergebnissen. Erstens, das Antwortflächenmodell bildet die Konsequenzen der diskreten Szenarien ausreichend genau ab. Zweitens, dazu trägt die Metamodellunsicherheit wesentlich bei. Allerdings zeigt die ’prediction-interval’-Methode einen Nachteil für die Risikoanalyse. Zur Lösung dieses Nachteils werden potentielle Ansätze diskutiert. Und drittens, der direkte Ansatz gibt die Evakuierungsunsicherheiten des komplexen Modells wieder, welche dann die Konsequenzen der Zufallsszenarien deutlich beeinflussen. Aus diesem Grund ist die Evakuierungsunsicherheit für die Risikoanalyse wichtig. Zusätzlich wurde die ’projection array-based design’-Methode in dieser Dissertation mit zwei Ansätzen angepasst: der Verknüpfung beider Simulationspläne für FDS und FDS+Evac sowie deren schrittweisen Verfeinerung. Die Effizienz des Metamodels wird durch beide Ansätze erhöht. Diese Ergebnisse führen zu folgenden Schlussfolgerungen: erstens, das Metamodell integriert die Konsequenzen der diskreten Szenarien auf eine effiziente Weise in die Risikoanalyse und ermöglicht dadurch die Berücksichtigung einer höheren Komplexität; und zweitens, das Metamodell stellt einen Fortschritt für Risikoanalysen nicht nur für Straßentunnel sondern auch allgemein im Brandingenieurwesen dar. Aus diesen beiden Gründen kann das Metamodell für andere Methodiken zur Risikoanalyse interessant sein. Zudem ist das Metamodell flexibel auf andere Problemstellungen außerhalb der Risikoanalyse anwendbar, wie z.B. der Bewertung der Bauwerkssicherheit, welche von zeitaufwändigen Untersuchung und mehreren Variablen abhängt.
English
The risk analysis of road tunnels faces a growing complexity in fire scenarios, e.g. caused by new energy carriers. Essentially, such complex scenarios involve many interactions between the tunnel users, the fire source and the safety measures. One example is the alarm of tunnel users either initiated by the perception of smoke or by the fire alarm system. To consider these interactions for the quantification of consequences, e.g. fatalities, risk analysis requires a complex model. However, the complex model can compute in practice only few discrete scenarios due to its high computational cost, whereas risk analysis generally needs the consequences of a high number of random scenarios. Metamodels can solve this contradiction. They are able to approximate the consequences of many random scenarios with low computational cost based on the consequences of few discrete scenarios computed with the complex model. The efficiency of metamodels depends on the required number of these discrete scenarios. In this sense, this dissertation proposes an efficient metamodel within an innovative methodology for risk analysis of road tunnels to allow to consider an increased complexity of scenarios. This metamodel applies the following methods or models: the projection array-based design method specifies the experimental design for the discrete scenarios; the combination of the fire model FDS and the microscopic evacuation model FDS+Evac constitutes the complex model; and moving least squares produces the response surface model. The response surface model approximates the consequences of the random scenarios and therewith introduces an uncertainty, called metamodel uncertainty, which is quantified with the prediction interval method. Additionally, stochastic individual characteristics of tunnel users in discrete scenarios computed with FDS+Evac attribute evacuation uncertainties to the consequences. An original development in this dissertation, the 'direct approach', directly transfers the evacuation uncertainties of the discrete scenarios to any random scenario. The evaluation of the metamodel in this dissertation shows following results. Firstly, the response surface model sufficiently represents the consequences of the complex model. Secondly, the metamodel uncertainty is also essential for this representation, but the prediction interval method reveals a drawback in the risk analysis. Potential approaches to deal with this drawback are discussed. Finally, the direct approach reproduces the evacuation uncertainty of the complex model which then clearly affects the consequences of random scenarios. Therefore, the consideration of the evacuation uncertainty plays an important role for the risk analysis. Furthermore, the projection array-based design method was adapted in this dissertation with two approaches, namely the combination of the experimental designs for FDS and FDS+Evac as well as their sequential refinement. Both approaches contribute to the efficiency of the metamodel. These results lead to following conclusions. Firstly, the metamodel efficiently integrates the consequences of discrete scenarios into risk analysis and thus allows to consider an increased complexity. Secondly, the metamodel is an advancement for risk analysis not only for road tunnels but also more general in fire safety engineering. For these two reasons, the metamodel might be interesting for other methodologies for risk analysis. In addition, the metamodel is generic and is therefore widely applicable on other issues beside from risk analysis, e.g. to assess the safety of structures related to time-consuming experiments depending on multiple variables.
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