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一种基于复杂网络的油罐区火蔓延预测与分析方法，其特征在于，包括以下步骤：在油罐区的各油罐位置以及相邻油罐的中间位置布置传感器节点，节点间连接构成传感器网络；在一个计算机系统内建立油罐区火蔓延的加权有向网络；以及基于前述建立的加权有向网络，利用火灾的发生状态以及前述传感器节点所监测的环境数据进行火蔓延预测和相关分析；前述传感器节点所采集的环境信息至少包括：温度、湿度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、可燃气体浓度、风速以及风向；所述加权有向网络的建立包括以下步骤：步骤1、将油罐区的每个油罐抽象为网络节点，构成油罐集合V，V＝﹛v<sub>1</sub>,v<sub>2</sub>,…,v<sub>m</sub>﹜；步骤2、赋予每个网络节点属性，用于反映每个油罐的状态信息，构成属性集合A：A＝{p,d,o,s,q}，其中：p为节点位置，d为节点直径，o为储存油料性质，s为节点状态，q为节点中心接受热辐射强度；步骤3、将火灾蔓延路径抽象为有向边，构成边集合E：E＝﹛e<sub>ij</sub>︱i≤m,j≤m,i≠j﹜，其中，该集合E为一V×V的子集，边e<sub>ij</sub>表示已经着火的油罐与其相邻的未着火油罐之间的一个有向边，作为潜在的火灾蔓延路径，即火灾可能从边的起点v<sub>i</sub>朝向边的终点v<sub>j</sub>蔓延；步骤4、赋予边权值，构成边的权值集合W：W＝﹛w<sub>ij</sub>︱i≤m,j≤m,i≠j﹜，其中，某一条边e<sub>ij</sub>的权值w<sub>ij</sub>表示火灾从起点v<sub>i</sub>向终点v<sub>j</sub>蔓延的危险程度，w<sub>ij</sub>∈[0,1]，当边e<sub>ij</sub>表示的火蔓延确实发生后，w<sub>ij</sub>＝1，即：<img file="FDA0001120279460000011.GIF" wi="798" he="175" />步骤5、建立油罐区火蔓延加权有向网络G，G为一个三元组<V，E，W>；步骤6、在前述建立的加权有向网络G中，基于火灾的发生进程和传感器网络所监测的节点状态变化，对加权有向网络G进行结构增长和数值更新：步骤6‑1、结构增长当某一时刻有一个或多个节点v<sub>i</sub>属性中的油罐燃烧状态变化，并且其所表示的危险程度上升时，在加权有向网中加入若干新的相邻节点v<sub>j</sub>，作为新的潜在的火灾蔓延节点，新引入的边的方向为从v<sub>i</sub>指向v<sub>j</sub>，边权值的确定与所述节点中心接受热辐射强度有关；其中：所述新的节点v<sub>j</sub>来自于状态发生变化的节点v<sub>i</sub>的邻居节点的集合；步骤6‑2、数值更新a)当节点状态发生变化时，对加权有向网中节点的属性值、边的权值以及其他输出结果进行重新确定；b)当发生结构增长时，对加权有向网中相关节点的属性值、相关边的权值以及其他输出结果进行重新确定；c)当前述传感器网络采集的数据更新时，对加权有向网中相关节点的属性值、边的权值以及其他结果进行重新确定。 |
