Bayesian Inference of Fire Evolution Within a Compartment Using Heat Flux Measurements
Bayesian Inference of Fire Evolution Within a Compartment Using Heat Flux Measurements
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使用热通量测量对室内火灾演化进行贝叶斯推断
DOI：
10.1007/s10694-020-01036-3
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Moser, Robert D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cabrera, Jan-Michael;Ezekoye, Ofodike A.;Moser, Robert D.
多燃料包火灾的动态演变留下热特征。由于实践和理论的原因，重要的是要确定条件，在这些条件下，人们可以通过进行一组实验来确定系统所采取的路径，这些实验覆盖了所有可能路径的空间。提出了一种能够产生可重复的和高度可定制的火灾演化场景的实验性火灾隔间。仪表化丙烷燃烧器配置在隔间中，每个燃烧器具有简单的临界热通量点火模型。热通量传感器位于燃烧器配置周围以提供时间入射热通量测量。代表可能的情况下，从几个假设的数据进行比较，使用sometreconfiguration使用贝叶斯方法生成的数据。贝叶斯方法是能够非法正确的火灾演变的情况下，从一组假设具有高度的信心。分析了每个传感器提供的信息内容，以突出传感器位置在确定火灾演化中的重要性。使用两种不同的误差结构的假设的后验也比较了传感器，以突出选择正确的误差结构的重要性。
The dynamical evolution of a multiple fuel package fire leaves thermal signatures. For practical and theoretical reasons, it is important to determine conditions in which one can identify the path the system took by conducting a set of experiments that cover the space of all possible paths. An experimental fire compartment capable of producing repeatable and highly customizable fire-evolution scenarios is presented. Instrumented propane burners are configured in the compartment each with a simple critical heat flux ignition model. Heat flux sensors are located around the burner configuration to provide temporal incident heat flux measurements. Data from several hypotheses representing possible scenarios are compared to data generated using sometrueconfiguration using a Bayesian methodology. The Bayesian methodology is able to illicit the correct fire-evolution scenario from the set of hypotheses with a high degree of confidence. The information content provided by each sensor is analyzed to highlight the importance of sensor location in determining the fire-evolution. Posteriors for the hypotheses using two different error structures are also compared over the sensors to highlight the importance of choosing the correct error structure.
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