申请/专利权人：重庆大学;招商局重庆交通科研设计院有限公司

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117787104A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/13;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/0499;G06N3/082;G06F111/10;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的隧道火灾火源参数反演方法，在获取数据过程中，通过分别构建目标隧道的实验隧道和模拟隧道，通过在实验隧道内进行实验以获取验证数据集，通过在模拟隧道内进行数值模拟，以构建模拟数据集；如此，可以利用有限的验证数据集，对模拟数据集的有效性进行验证，既能保证模拟数据集中具有足够的数据量，又能够保证模拟数据集的有效性，使得到的隧道火灾火源参数反演预测模型能够有效提高预测精度，且在应用过程中，仅需要在目标隧道内布置少量的温度传感器，通过数据驱动的方式，即可预测得到火源位置和火源热释放速率，所需的执行时间远小于CFD数值模拟的执行时间，也远小于隧道火灾早期烟气的实际蔓延时间。

主权项：1.一种基于数据驱动的隧道火灾火源参数反演方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：获取数据11构建目标隧道的缩尺寸实验隧道，沿着实验隧道纵向中轴线等间距设置温度传感器，在不同火源参数和隧道环境条件下，通过实验获取各温度传感器所在位置处的第一温度时序数据；以包含温度传感器坐标信息的第一温度时序数据、火源坐标和火源热释放速率曲线构建验证数据集；12构建目标隧道的等比例模拟隧道，沿着模拟隧道纵向中轴线等间距布置温度采集点，在不同火源参数和隧道环境条件下，通过模拟获得各温度采集点所在位置处的第二温度时序数据；以包含温度采集点坐标信息的第二温度时序数据、火源坐标和火源热释放速率曲线构建模拟数据集；13利用验证数据集判断模拟数据集的有效性：若模拟数据集有效，则执行步骤二；若模拟数据集无效，则重新调整模拟参数，执行步骤12；步骤二：模型训练21构建深度学习预测模型；22将模拟数据集划分为训练集、验证集和测试集，分别对深度学习预测模型进行训练、测试和验证，得到隧道火灾火源参数反演预测模型；步骤三：反演预测在目标隧道的纵向中轴线等间距设置温度传感器；当目标隧道内发生火灾后，将温度传感器坐标以及温度传感器采集得到的温度时序数据作为输入数据，利用隧道火灾火源参数反演预测模型反演预测得到火源坐标和火源热释放速率曲线。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学;招商局重庆交通科研设计院有限公司 基于数据驱动的隧道火灾火源参数反演方法及系统

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