Geri Dön

A data-driven dynamic fire risk analysis tool based on building information modeling

Yapı bilgi modellemesi tabanlı veri odaklı dinamik yangın risk analizi aracı

  1. Tez No: 889819
  2. Yazar: NİLÜFER KIZILKAYA ÖKSÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ MURAT TANYER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mimarlık, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapı Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 346

Özet

Geleneksel yangın güvenliği denetimleri ve bilgi yönetimi uygulamaları, sıklıkla yapı bilgi modellemesi (BIM) entegrasyonunu içermediğinden, binaların işletme yaşam döngüsü boyunca doğal olarak ortaya çıkan dinamik ve sürekli değişen yangın risklerinin değerlendirilmesi ve belgelenmesini sınırlamaktadır. Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için, değişen yangın performansı ölçütlerine dayalı olarak sistematik ve sürekli yangın risk değerlendirilmesine ihtiyaç vardır. Sürekli yangın riski değerlendirmesi, değişen yangın risklerini yönetmek için gerçek zamanlı veri analitiğine dayalı yapılandırılmış mekânsal ve semantik bilgi modellemesini gerektirir. Bu çalışma, bina işletme yaşam döngüsündeki yangın riski faktörlerini değerlendirmek için geliştirilen beş aşamalı bir metodoloji ile, veriye dayalı dinamik yangın riski değerlendirme aracı geliştirmektedir. Başlangıçta, otel binalarında davranışsal ve mekânsal faktörlerin yangın başlatma etkisini anlamak için yangın güvenliği ve otel yönetimi profesyonellerine yönelik web-tabanlı bir anket gerçekleştirildi. İkinci aşamada, anket sonuçlarının istatistiksel analizi ve otelde konaklayan kullanıcıların bilgilerinin veri analitiğine bağlı analizi yapılarak, veri odaklı bir kümeleme metodolojisi geliştirildi. Ayrıca, otel odalarının yangın riski seviyelerini kategorize etmek için K-means kümelemesi ile gerçek bir veri seti işlendi. Üçüncü aşamada, dinamik yangın riski değerlendirme metodolojisinin Endüstri Temel Sınıfları (IFC) tabanlı bilgi modelleme çerçevesi, hiyerarşik ve ilişkili varlık yapısına dayanarak oluşturuldu. Yangın riski bilgi modellemesi için bir otel binasının semantik verileri, IFC 4.3.2.0 şemasıyla BIM aracı ile dışa aktarıldı. Sonraki aşamada, yangın güvenliği profesyonelleri ve bina operasyon yöneticilerinin otel odalarının IFC dosyaları ile yangın riski değerlendirme bilgilerini yüklemesi, işlemesi, indirmesi ve görselleştirmesi için standart bir arayüz sağlayan FireBIMetrics web uygulaması geliştirildi. Web uygulamasının geliştirmesi IfcOpenShell Python kütüphanesi ile sağlanmış olup, kullanıcı arayüzü ve veritabanı entegrasyonu için Flask kullanılmıştır. Son aşama, performansa dayalı yangın güvenliği değerlendirmesi kullanılarak üretilen tasarım yangın senaryoları ile yöntemin test edilmesini ve doğrulanmasını içermektedir. Test aşamasında, veri odaklı dinamik yangın riski değerlendirme metodolojisi, yangın dinamikleri ve tahliye performansları kullanılarak, otel binasında yangın başlangıç yeri ve kullanıcı davranışı değişikliklere göre farklılık gösteren dört senaryo ile doğrulandı. Doğrulama aşamasında, rastlantısal ve stratejik olarak yönetilen otel odası yerleşimlerini içeren senaryolar, tahliye süresi ve duyarlılık faktörleri açısından karşılaştırmalı olarak değerlendirildi. Sonuçlar, yerleşimler odaların yangın riski seviyelerine göre stratejik olarak yönetildiğinde tahliye sürelerinde önemli bir azalma ve duyarlılık limiti sürelerinde bir iyileşme olduğunu ortaya koydu. Bu sonuç, değişen bina koşullarına ve kullanıcılarının davranışına göre yangın risklerinin sürekli olarak yeniden değerlendirilmesinin kritik önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, IFC dosya işlenmesi, tesis yöneticileri ve yangın güvenliği profesyonellerinin riskleri görselleştirerek bilgi temelli kararlar almalarını ve tasarım yangın senaryolarında muhtemel yangın başlama alanlarının belirlenmesini sağlar. Sonuç olarak, önerilen yangın riski değerlendirme yöntemi ve web uygulama aracı, binaların işletme yaşam döngüleri boyunca değişen yangın risklerinin yönetimini geliştirerek, yangın dirençliliğine katkıda bulunur.

Özet (Çeviri)

Conventional fire safety inspections and information management practices, which often exclude building information modeling (BIM) integration, limit assessing and documenting dynamic and ever-changing fire risks that inherently occur in the buildings' operation lifecycle. To address this limitation, there is a need for a systematic and ongoing evaluation of fire risks based on changing fire performance metrics. The continuous fire risk assessment necessitates structured spatial and semantic information modeling based on real-time data analytics to manage the changing fire risks. This study develops a data-driven dynamic fire risk assessment tool with a specifically developed five-step methodology to evaluate the fire risk factors during the building operation lifecycle. Initially, a web-based questionnaire targeting fire safety and hotel management professionals was conducted to understand the fire-starting impacts of behavioral and spatial factors in hotel buildings. A data-driven clustering methodology was introduced in the second phase, based on a statistical analysis of questionnaire results and data analytics of the hotel guest dataset. In this phase, a real-world dataset was processed using K-means clustering analysis to structure fire risk level categories of hotel guest rooms. In the third phase, the Industry Foundation Classes (IFC)-based information modeling framework of the dynamic fire risk assessment methodology was constructed based on the hierarchical and related structure of the entities. For fire risk information modeling, the semantic data of a Hotel Building was exported from the BIM tool with the IFC 4.3.2.0 schema. In the next phase, a web application named FireBIMetrics was developed to provide a standard interface for fire safety professionals and building operation managers to upload, process, download, and visualize hotel guest room fire risk assessment information based on IFC files. The web application code development was ensured by the IfcOpenShell Python library, and the Flask was used for the user interface and database integration. The last phase includes testing and validating the methodology using design fire scenarios generated by performance-based fire safety evaluation. During the testing phase, the data-driven dynamic fire risk assessment methodology was verified by evaluating the fire dynamics and evacuation performances of a hotel building using four distinct scenarios, which varied based on fire location and occupant behavior changes. In the validation phase, scenarios involving random and strategically managed guest room assignments were comparatively evaluated for evacuation time and tenability factors. The results revealed a notable reduction in evacuation times and enhanced tenability limits when the room assignments were strategically managed according to the fire risk levels of rooms. This outcome highlights the critical importance of continuously reassessing fire risks in response to changing building conditions and occupant behavior risks. In addition, IFC file processing enables facility managers and fire safety professionals to visualize risks for informed decision-making and to identify potential fire ignition areas in design-fire scenarios. As a result, the proposed fire risk assessment methodology and web application tool significantly enhance the management of dynamic fire risks throughout the operational lifecycle of buildings, contributing to their fire resilience.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    606430

    Şehir içi yol kenarı sabit tesisler için trafik kazalarına karşı koruyucu ve önleyici otokorkuluk geliştirilmesi

    Developing protective and preventive security bollard against traffic accidents for urban roadside fixed natural gas distribution stations

    MUSTAFA YURDABAL APAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

    DOÇ. DR. HALİT ÖZEN

  2. Tez No

    581643

    Dizel bir motorda biodizel yakıt kullanımının yanma prosesi ve motor tribolojisi üzerindeki etkilerinin araştırılması

    Investigation of the effects of the use of biodiesel fuel on a combustion process and engine tribology in a diesel engine

    BÜNYAMİN ESKİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EnerjiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKER TEMİZER

  3. Tez No

    878246

    Reinforcement learning based battery thermal management controller for electric vehicle charge time optimization using horizon data

    Ufuk verileri kullanılarak takviyeli öğrenme tabanlı batarya termal yönetim kontrolü ile elektrikli araçlarda şarj süresinin iyileştirilmesi

    YUNUS TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

  4. Tez No

    39122

    Fırçasız doğru akım motorlarının simülasyonu

    Digital simulation of brushless DC motor

    BÜLENT SAVUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. EMİN TACER

  5. Tez No

    841752

    Petrol rafinelerindeki yangınların CFD ile modellenmesi

    CFD modeling of fires in oil refines

    AHMET ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Yangın ve Yangın Güvenliği Anabilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN COŞKUN

Geri Dön