This study aimed to suggest a quantitative model analyzing overcrowding area under emergency evacuation situation in the outpatient department of hospital. Overall study process included the review on legal conditions of an emergency evacuation, the investigation of precedent research documents and the analysis of spatial configuration. The user movement with considering exit gates and the one without considering exit gates were analyzed for routine activity condition. An agent-based simulation was applied for the analysis. Also, user movement for the emergency condition was tested with evacuation simulation. The variation of simulation conditions revealed the difference between overcrowding spaces from situation change. At all nodes, visit frequencies derived from different conditions and situations were compared. The overcrowding spaces are to increase the risk of delaying emergency evacuation time which is critical for user safety. It suggests the need for dispersing overcrowding spaces under evacuation situation. The suggested analysis model can evaluate overcrowding spaces in the outpatient department of hospital and provide locational data for distributing evacuation design resources.
In order to mitigate the damage caused by accidents in nuclear power plants (NPPs), evacuation strategies are usually managed on the basis of off-site effects such as the diffusion of radioactive materials and evacuee traffic simulations. However, the interactive behavior between evacuees and the accident environment has a significant effect on the consequential gap. Agent-based modeling (ABM) is a method that can control and observe such interactions by establishing agents (i.e., the evacuees) and patches (i.e., the accident environments). In this paper, a radiological emergency evacuation model is constructed to realistically check the effectiveness of an evacuation strategy using NetLogo, an ABM toolbox. Geographic layers such as radiation sources, roads, buildings, and shelters were downloaded from an official geographic information system (GIS) of Korea, and were modified into respective patches. The dispersion model adopted from the puff equation was also modified to fit the patches on the geographic layer. The evacuees were defined as vehicle agents and a traffic model was implemented by combining the shortest path search (determined by an A * algorithm) and a traffic flow model incorporated in the Nagel-Schreckenberg cellular automata model. To evaluate the radiological harm to the evacuees due to the spread of radioactive materials, a simple exposure model was established to calculate the overlap fraction between the agents and the dispersion patches. This paper aims to demonstrate that the potential of ABM can handle disaster evacuation strategies more realistically than previous approaches.
A Fire Safety Evaluation Module(FSEM), which quantitatively evaluates the risk of evacuees when fire occurs in buildings or ships, is presented in this paper. The developed FSEM can be applied to multi-room structure. Basic input data for the FSEM are prepared by fire model and evacuation model. CFAST which is one of the existing fire models is used as fire model and MonteDEM evacuation model was developed for evacuation model, respectively. MonteDEM evacuation model makes use of distinct element method and Monte-Carlo simulation, and it can also take into consideration ground inclination by ship motions in order to simulate the real situation of evacuation. Some typical situations are modelled for illustrative examples and quantitative assessment of evacuee's risk under fire accident is carried out.
Accurately predicting evacuation time in a ventilated main control room (MCR) during fire emergencies is crucial for ensuring the safety of personnel at nuclear power plants. This study proposes to use neural networks alongside consolidated fire and smoke transport (CFAST) simulations to serve as a surrogate model for physics-based simulation tools. Our neural networks can promptly predict the evacuation time in MCRs, proving to be a valuable asset in fire emergencies and eliminating the need for time-consuming rollouts of the CFAST simulations. The CFAST model simulates fire and evacuation scenarios in a ventilated MCR with variations in input parameters such as door conditions, ventilation flow rate, leakage area, and fire propagation time. Target output parameters, such as hot gas layer temperature (HGLT), heat flux (HF), and optical density (OD), are used alongside standardized evacuation variables to train a machine learning model for predicting evacuation time. The findings suggest that high ventilation flow rates help to dilute smoke and discharge hot gas, leading to lower target output parameters and quicker evacuation. Standardized evacuation variables exceed the required abandonment criteria for all door conditions, indicating the importance of proper evacuation procedures. The results show that neural networks can generate evacuation times close to those obtained from CFAST simulations.
대형 할인 마트의 인명 안전 설계를 위해 대상 건물을 선정, 피난로의 피난시간을 계산해 보았다. 피난계산은 두 가지 방법으로 하였는데, 하나는 Computer 피난 모델인 EXODUS이고, 다른 하나는 일본의 피난계산법이다. 연구방법은 모델의 특성연구, 실제 대상 및 시나리오 선정, 그리고 피난 계산을 하였다. 연구결과, 대상 건물은 매우 높은 피난시간이 계산되어 설계된 피난로는 설정된 인구 이상의 용량을 피난시킬 수 없는 부적절한 것임을 알 수 있었다.
In this paper, an acceleration based passenger evacuation simulation is performed. In order to describe a passenger‘s behavior in an evacuation situation, a passenger is modeled as a rigid body which translates in the horizontal plane and rotates along the vertical axis. The position and rotation angle of a passenger are calculated by solving the dynamic equations of motions at each time step. The destination force, the contact force, and the group force are considered as external forces and the moments due to each force are also considered. With the passenger model proposed in this paper, the test problems in International Maritime Organization, Maritime Safety Committee/Circulation 1238(IMO MSC/Circ.1238) are implemented and the effects of passenger rotation on the evacuation time are confirmed.
Purpose: This study was conducted with the aim of presenting spatial planning directions for evacuation spaces based on an analysis of the performance of horizontal evacuation during the early stages of fire incidents in a geriatric hospital. Methods: Based on a review of previous studies, the research model was designed by establishing occupancy conditions, evacuation, and fire scenarios. The analysis model was developed by considering vulnerable areas in terms of evacuation movement and analyzing the results of evacuation performance. Furthermore, the study analyzed the improvement in evacuation performance by arranging refuge areas. Results: The results of the study are as follows. Firstly, vulnerability spots were identified in terms of evacuation performance by schematizing Required Safe Egress Time, Available Safe Egress Time, and their differences. Secondly, the Required Safe Egress Time in the adjacent public spaces along the escape routes of occupants was found to be higher compared to the Available Safe Egress Time. Thirdly, the results of the correlation analysis between the difference in Available Safe Egress Time and Required Safe Egress Time during the early stages of a fire, as well as their constituent factors, demonstrated that user congestion is a more significant factor in compromising evacuation safety than the physical changes in the fire condition. Fourthly, the analysis of evacuation time was conducted by designating refuge areas where occupants can evacuate within a sufficient timeframe. This led to a decrease in the Required Safe Egress Time. Implications: This study is expected to be used as data on the direction of evacuation space planning to improve the evacuation performance of Geriatric Hospital.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.380-386
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2001
In considering the issue of safely during emergency building evacuations, it is important to be able to make accurate predictions about evacuation conditions and to be able to assess safety levels. Simulation techniques are often used to make predictions regarding evacuation conditions. The two main types of prediction models are crowd flow models and discrete models. We have developed an evacuation simulation system based on the discrete model which attempts to address the implementation problems of existing evacuation models. Our model incorporates characteristics such as evacuee profiles and spatial considerations, and is capable of dynamically predicting the behavior of individual evacuees. The simulation system is primarily designed for buildings in which many people are incapacitated and require helpers in order to evacuate, such as hospitals and facilities fur the elderly. We show the results that the evacuation simulation system was used to perform two trial simulations.
Smoke is one of the most critical factor when escaping from the fire since it reduces visibility and interrupts finding emergency exit lights. Therefore, it is recommended that an evacuation simulation program should incorporate the smoke factor. In addition, it is suggested that the program should include not only the unilateral damage by the smoke but also the detour evacuation by risk communication. In this study, MAS (Multi Agent System)-based simulation program which incorporates the reduced walking speed by smoke and adopts the dispersion evacuation logic during escaping from the fire. To make comparison, a commercial evacuation program, Pathfinder was used. It was found that the simulation results of MAS (Multi Agent System)-based program is better than Pathfinder in terms of safe evacuation. It means that evacuation simulation need a additional evaluation categories that include not only quick evacuation time but also safe evacuee number.
A computer simulation model is proposed for selecting effective agrees paths and estimating the evacuation time in case of evacuating all the residents of a building to the safe area. The physical structure of a building is formulated into a network. The followings are considered in the model : the congestion effect to the velocity, the behavioral pattern of the evacuees, and the probabilistic nature of the evacuation process. Coded in SLAM II/PC, the simulation model can generate the output such as evacuation time(max, average), utilization of exits, utilization of passages, floor clearance times, and bottleneck information. The "rigorous" validation of the proposed model is not completed yet but remains to be a future research topic.rch topic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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