王英旺 李利 吳瑩瑩 唐禧妍 范晶晶 許鎮(zhèn)

（1.北京科技大學(xué)土木與資源工程學(xué)院，北京 100083；2.中規(guī)院（北京）規(guī)劃設(shè)計有限公司，北京 100044）

引言

數(shù)字孿生（Digital Twin）自被Grieves 在2003年被提出[1]，一直深受關(guān)注。2020 年，關(guān)于構(gòu)建孿生理論體系及其技術(shù)基礎(chǔ)成為中國科協(xié)提出當前十大重大科學(xué)領(lǐng)域難題[2]。數(shù)字孿生是一種動態(tài)更新的數(shù)字模型，能模擬現(xiàn)實中的主體及行為，并通過雙向傳遞實時數(shù)據(jù)，完成現(xiàn)實世界與數(shù)字孿生的交互[3]。

然而，盡管數(shù)字孿生在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但是在建筑領(lǐng)域卻進展緩慢[4]。因此，不少學(xué)者開始致力于建筑數(shù)字孿生的研究。如，Lu Q 等[5]以西劍橋校區(qū)為例，開發(fā)了在建筑和城市層面的數(shù)字孿生模型，為規(guī)劃決策提供了可靠依據(jù)。Angjeliu G 等[6]利用數(shù)值與實驗手段，開發(fā)了歷史砌體建筑的數(shù)字孿生模型。Modena C 等[7]建立米蘭大教堂的數(shù)字孿生模型，用于修復(fù)其關(guān)鍵性的破壞構(gòu)件。

在建筑火災(zāi)安全方面，數(shù)字孿生的案例極為有限。因此，如何建立面向建筑火災(zāi)安全的數(shù)字孿生模型，并開展火災(zāi)評估改造等研究，是一個挑戰(zhàn)性的新問題。為此，本文提供一個數(shù)字孿生技術(shù)在建筑火災(zāi)安全評估與改造中的應(yīng)用研究。以北京科技大學(xué)土木樓為例，利用BIM、IoT 和云技術(shù)，建立了土木樓的數(shù)字孿生模型。利用該模型，開展了基于實測數(shù)據(jù)的火災(zāi)蔓延與人員疏散模擬，并比較了基于傳統(tǒng)估計數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果。最后，提出并評測了建筑火災(zāi)安全改造方案，確定了建筑消防最佳改造方案。

1 研究內(nèi)容

本文的研究內(nèi)容包括以下三部分：

（1）基于BIM 和IoT 的數(shù)字孿生建模。建立了建筑的BIM 模型，集成風速和人數(shù)統(tǒng)計等傳感器采集的實時數(shù)據(jù)，利用IoT 支持的云端數(shù)據(jù)協(xié)同技術(shù)，在云端建立了數(shù)字孿生建筑模型；

（2）建筑火災(zāi)蔓延與人員疏散模擬。將數(shù)字孿生模型轉(zhuǎn)化為火災(zāi)動力學(xué)FDS 模型，模擬建筑火災(zāi)蔓延和人員疏散情況，并將數(shù)字孿生模型與傳統(tǒng)估計模型的模擬結(jié)果進行對比，驗證模擬的準確性；

（3）方案評測與改造建議反饋?；诨馂?zāi)模擬結(jié)果，提出多種消防改造方案，并開展模擬評測不同方案的效果，確定最佳方案，支持建筑消防改造。

研究內(nèi)容如圖1 所示。

圖1 研究內(nèi)容

2 數(shù)字孿生建模

2.1 BIM 建模

精細化的BIM 模型是數(shù)字孿生建模的基礎(chǔ)。本文依據(jù)北京科技大學(xué)土木樓的設(shè)計圖紙，利用Autodesk Revit 軟件對土木樓進行了BIM 模型建模,如圖2 所示。

圖2 BIM 模型

2.2 基于IoT 的數(shù)據(jù)采集

在建筑火災(zāi)安全中，風速是影響火災(zāi)蔓延的重要因素，而室內(nèi)人員數(shù)量是火災(zāi)疏散的重要參數(shù)。然而，在當前的火災(zāi)與疏散模擬中，這兩個參數(shù)主要依靠估計，并非實測數(shù)據(jù)[8-12]。因此，本文將利用IoT 采集風速和人數(shù)。

該案例共12 層，考慮最高層的風速較大且人流方式簡單，本文選擇在12 層作為數(shù)據(jù)采集的樓層。分別為紅外客流計數(shù)器和超聲波風速風向傳感器采集建筑樓層的總?cè)藬?shù)和風速實際數(shù)據(jù)?？紤]到樓層出入口分布情況，紅外客流計算器安裝位置選擇在12 層人流量較大的防火卷簾門兩端；而進風口風速對樓層的風環(huán)境影響較大，故風速傳感器安裝在樓層進風口的位置，安裝示意圖如圖3~圖4 所示。

圖3 傳感器設(shè)備

圖4 傳感器位置

圖5是北京春季一周內(nèi)的風速數(shù)據(jù)形成的風速箱形圖。由圖可知，剔除異常值后，整體風速中位值和均值呈上下波動，且兩者的趨勢保持一致，說明這段時間內(nèi)風速數(shù)值波動較為平穩(wěn)，保證火災(zāi)模擬準確性?？紤]到火災(zāi)的最不利情況，最終確定了建筑進風口風速的3 種模擬工況，分別是最低風速值0.2m/s、風速頻遇值0.6m/s 和最高風速值1.6m/s。

圖5 7 天內(nèi)風速箱線圖

圖6為土木樓第12 層的人數(shù)統(tǒng)計情況圖，樓層的總?cè)藬?shù)可以有公式(1)計算。

圖6 第12 層總?cè)藬?shù)圖

其中，樓層的總?cè)藬?shù)M 是表示1 天內(nèi)某時刻人數(shù)的穩(wěn)定總數(shù)，進出總?cè)藬?shù)N 代表該樓層1 天內(nèi)人數(shù)的進出總數(shù)。該樓層主要有研究生和老師總?cè)藬?shù)L 為176人，每天需要出入平均次數(shù)為5 次，剩余人數(shù)為其余到訪12 層的人數(shù)。到訪者分為上午、下午、晚上三個時間段到訪12 層。從圖6 可知，樓層的總?cè)藬?shù)基本穩(wěn)定，可得到均值為208.6，即取209 人。因此，該數(shù)值可作為火災(zāi)模擬的可靠依據(jù)。

2.3 基于云端的數(shù)字孿生建模

云端數(shù)據(jù)集成與展示包括以下三部分：IoT 數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成和數(shù)字孿生建模?；贗oT 的數(shù)據(jù)采集主要依靠超聲波風速-風向傳感器和紅外客流傳感器。數(shù)據(jù)集成依托MySQL 數(shù)據(jù)庫和SQLyog 數(shù)據(jù)庫圖形化工具，是云端數(shù)據(jù)集成與展示的基礎(chǔ)。數(shù)字孿生建模是先把BIM模型上傳到輕量化引擎工具BIMFACE中，利用其開源代碼進行二次開發(fā)，代碼中調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的風速和人數(shù)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)云端同步。在輕量化模型上集成傳感器測到的風速、人數(shù)等實時感知數(shù)據(jù)，最終形成數(shù)字孿生模型。為后續(xù)火災(zāi)模擬和人員疏散模擬提供了模型與數(shù)據(jù)支持。整體建模流程如圖7所示。

圖7 基于云端的數(shù)字孿生建模流程

3 火災(zāi)安全模擬

3.1 火災(zāi)模擬數(shù)值建模

將數(shù)字孿生模型轉(zhuǎn)換為FBX 格式文件，導(dǎo)入PyroSim 軟件中轉(zhuǎn)換為火災(zāi)動力學(xué)FDS 模型。這一過程很好地保證了建筑模型的完整度。模型轉(zhuǎn)換過程如圖8 所示。

圖8 建筑模型轉(zhuǎn)換形式

以土木樓第12 層為研究對象，起火地點選取在研究生辦公室。綜合考慮建筑物各項情況得出火災(zāi)參數(shù)設(shè)置[13-16]，如表1 所示。

表1 火災(zāi)參數(shù)設(shè)置

3.2 基于實測數(shù)據(jù)的火災(zāi)與疏散模擬

根據(jù)2.2 實測的風速數(shù)據(jù)，本文將開展三種工況的火災(zāi)與疏散模擬，如表2 所示。其中這三種工況中，房間人數(shù)都是相同的，為209 人。

表2 模擬工況與進風口風速

在火災(zāi)安全評估中，可用安全疏散時間ASET 和必需安全疏散時間RSET 最常用的評估指標。本文將通過基于實測數(shù)據(jù)的火災(zāi)與疏散模擬來確定ASET 和RSET。ASET 是指從開始發(fā)生火災(zāi)的時間到建筑內(nèi)人群受到火場中各種威脅生命安全條件產(chǎn)生時間。為了確定ASET，本文選取了火災(zāi)安全評估最為常見的四個參數(shù)作為ASET 的評判依據(jù)，分別是溫度、能見度、CO 濃度和煙氣層高度，評判標準如表2 所示[17,18]。

依據(jù)成年人的眼睛、嘴巴、鼻子等暴露部位平均位置，本次模擬在高于建筑地面標高1.6m 分別設(shè)置了能見度、溫度、CO 濃度等監(jiān)測切片，并在三個出口位置處設(shè)置的煙氣層高度監(jiān)測點。

圖9(a)是工況1 中ASET 對應(yīng)的火災(zāi)參數(shù)?？紤]到火場的實際情況，火源右側(cè)的疏散出口達到表3 中的ASET 評判標準，將會影響人員從右側(cè)疏散。從圖10 可知，該出口的能見度達到5m 時，ASET 值可取224.5s；而火場溫度在模擬時間400s 內(nèi)除了發(fā)生火災(zāi)的房間外，其他地方均小于60℃；火場CO 濃度最大值是0.035%，屬于安全范圍。這說明了火場的溫度和CO 濃度不是影響ASET 值的主要因素；能見度對ASET 值的影響程度顯著。故最終確定了工況1 的ASET 值為224.5s。

表3 ASET 評判標準

圖9 各工況ASET 對應(yīng)火災(zāi)參數(shù)（能見度、溫度和CO 濃度）

圖10 各工況的煙氣層高度

圖9(b)和圖9(c)分別是工況2 和工況3 的ASET對應(yīng)火災(zāi)參數(shù)。與工況1 的評判標準相同，工況2 和工況3 中能見度仍是影響ASET 值的主導(dǎo)因素。故當右側(cè)出口能見度達到5m 時，確定工況2 和工況3 的ASET 值分別取230.4s、242.9s。

通過設(shè)備數(shù)據(jù)表，整理三種不同工況下火場煙氣層高度隨時間的變化關(guān)系圖，如圖10 所示，可知火場最右側(cè)出口附近煙氣層高度的變化。由數(shù)據(jù)表知道三種工況的煙氣層高度達到1.5m 的ASET 值分別是253s、261s、350s。從圖可知，當進風口風速較低時，幾乎不影響火場出口煙氣層高度的變化；當風速達到1.6m/s 時，煙氣層高度下降到臨界值1.5m 的時間被延長了。這說明了進風口較大風速值使得人員在疏散的過程中受煙氣傷害的風險概率下降。

綜上所述，本次模擬的三種不同工況的ASET 值主要受能見度和煙氣層高度的影響，考慮到最不利情況，分別取值為224.5s、230.4s、242.9s。

必需安全疏散時間ASET[19]是指建筑物內(nèi)正常活動的人群在接到火災(zāi)報警逃生到安全場地所用時間，如等式(2)，包括以下三個部分：報警時間Talarm、預(yù)疏散時間Tpro-move 和疏散運動時間Tmove。要保證建筑物內(nèi)人群在發(fā)生火災(zāi)時及時疏散到安全區(qū)域，可用不等式(3)判別[20]。

在本算例中，根據(jù)文獻調(diào)研，辦公樓一般采用感煙探測器，考慮到火災(zāi)報警器發(fā)出警報的時間不超過30s 和工作人員確認火災(zāi)并報警的時間60s，取報警時間可取90s[21]，報警后到人員采取動作的預(yù)疏散時間可取108s[22]，而最為關(guān)鍵的疏散運動時間需要根據(jù)疏散模擬結(jié)果確定。

在本算例中，最小的ASET 對應(yīng)的是工況1，為224.5s。因此，本文開展了工況1 下樓層人員疏散模擬，結(jié)果如圖12(a)所示。模擬結(jié)果顯示疏散運動時間為89s。因此，REST 根據(jù)公式(2)可以計算得到為287s?？梢钥闯?，ASET 小于REST，不能滿足不等式(3)的要求，說明算例中的建筑火災(zāi)疏散設(shè)計不滿足安全疏散的要求，需要消防改造。

3.3 與傳統(tǒng)估計方法的模擬結(jié)果對比

目前，在傳統(tǒng)火災(zāi)與疏散模擬中，通常會默認室外風速為0 m/s[9,14]。在人數(shù)估計上，常見的方法有：住宅人員按每戶1 人[10]、按全國人口普查結(jié)果取每戶平均人口值3.10 人[11]、實地調(diào)查與問卷調(diào)查確定人員密度[12]等。由于本算例是辦公樓，只適合實地調(diào)查方法。通過清點實際工位數(shù)量，確定該樓層疏散人數(shù)為176人。

本文將傳統(tǒng)估計方法確定的工況（風速為0 m/s，人數(shù)為176）與基于實測數(shù)據(jù)的工況1（風速為0.2 m/s，人數(shù)為209）的模擬結(jié)果進行比較。

首先，比較400s 模擬時間的火災(zāi)參數(shù)，如圖11 所示。從煙氣蔓延和能見度情況來看，傳統(tǒng)模型中煙氣在進在風口處出現(xiàn)擴散現(xiàn)象，導(dǎo)致煙氣濃度和能見度降低。而實際中進風口處煙氣不會外溢，數(shù)字孿生模型由于進風口的設(shè)置，室內(nèi)的煙氣濃度和能見度更高。從火場風速情況來看，火災(zāi)發(fā)生時，進風口處的風速會影響到火場的浮力，導(dǎo)致靠近進風口處的那段走廊風速降低，煙氣層高度更容易下降，從而影響右側(cè)出口的人員疏散。這就說明，相對于傳統(tǒng)模型，數(shù)字孿生模型能提供具體真實的火災(zāi)參數(shù)，模擬的火災(zāi)情況更貼近真實情況。

圖11 數(shù)字孿生模型與傳統(tǒng)估計模型云圖比較

其次，比較兩者在疏散過程中的差異。圖12 是數(shù)字孿生模型和傳統(tǒng)模型的人員疏散模擬結(jié)果。從圖中可知，兩者的疏散運動時間分別為89s 和77s。其中，數(shù)字孿生模型所用的人員疏散數(shù)量為傳感器所采集的人數(shù)，共209 人，如圖5 所示；傳統(tǒng)模型的人員數(shù)量為176 人。兩者之差主要在于，傳統(tǒng)模型只是實測人員工位數(shù)量，而數(shù)字孿生模型卻能更好地獲取到訪人員流動的數(shù)量。因此，在人員疏散模擬方面，數(shù)字孿生模型具有更好的精度。

圖12 兩種模型疏散模擬結(jié)果

4 安全改造反饋

4.1 消防改造方案及評測

根據(jù)火災(zāi)模擬結(jié)果，最右側(cè)安全出口附近的煙氣層高度和能見度是人員ASET 過短的主要原因；同時，最右側(cè)出口疏散時易發(fā)生人員擁堵現(xiàn)象，延長了RSET。根據(jù)建筑設(shè)計存在的問題，改造方案如圖13所示。主要從以下兩個方面進行設(shè)計優(yōu)化：

圖13 改造方案，包括（a）優(yōu)化位置（b）出口寬度（c）出口高度

（1）優(yōu)化消防措施或者擴大建筑排煙出口面積，來延長ASET，故采用增加出口位置門高度的方式；

（2）合理設(shè)計安全出口的寬度或疏散過程的路線優(yōu)化，用以縮短RSET，故采用加寬疏散主要出口寬度的方式。

從圖14 和圖15 可知，隨著疏散出口寬度的增加，Tmove 不斷縮短，說明加寬疏散出口寬度有利于縮短Tmove，進而縮短RSET。其中，疏散出口為1.25m，疏散運動時間最短，為80s，比初始的Tmove 少了9 s，時間優(yōu)化率達3.1%。因此，設(shè)計出口寬度取值為1.25m，這時RSET 值為278s。在加寬出口寬度最優(yōu)值1.25m是基礎(chǔ)上，根據(jù)火災(zāi)疏散出口的實際高度2.0 m 以及建筑設(shè)計規(guī)范的要求，故本研究設(shè)置了出口高度為2.2m、2.4m、2.5m 的三個對照組，如圖15。結(jié)合表4 中可以看出在疏散出口寬度為一定時，隨著疏散出高度的增加，出口附近能見度達到臨界值5.0m 的時間不斷延長。當且僅當出口高度為2.5m 時，ASET 為295.3s，而RSET 為278s，滿足ASET ＞RSET，優(yōu)化性能提高了31.5%。這說明了在能見度方面能保證人員安全疏散。

表4 各優(yōu)化方案的安全疏散評估結(jié)果

圖14 出口寬度與疏散時間關(guān)系圖

圖15 工況1 出口高度與煙氣層高度關(guān)系

從圖14 中看直觀看出，將疏散出口寬度進行提高后，能很好提高煙氣層的高度，并且優(yōu)化后的三種設(shè)計方案在300s 內(nèi)均滿足煙氣層高度大于臨界值1.5m。這說明了優(yōu)化方案的可用安全疏散時間ASET ＞300s ＞RSET=278s，能保證人員安全疏散。

4.2 最佳改造方案確定

綜合各優(yōu)化方案的分析情況，得出安全疏散性能評估結(jié)果如表4 所示。當加寬疏散出口寬度至1.25m時，能對RSET 的縮短達到最好效果。在疏散出口寬度為1.25m 的基礎(chǔ)上，增加疏散出口高度至2.5m，能使ASET ＞RSET，進而說明所有工況下均能使建筑火災(zāi)疏散設(shè)計安全性能達到要求。由表4 可知，最終優(yōu)化方案是右側(cè)疏散出口改為高2.5m 和寬1.25m。

5 結(jié)論

本文基于BIM 和IoT 建立了一個典型辦公樓的數(shù)字孿生模型，開展了基于實測數(shù)據(jù)的火災(zāi)及疏散模擬，根據(jù)模擬結(jié)果，提出并評測了消防改造方案，為建筑消防改造提供了決策依據(jù)。結(jié)論如下：

（1）利用數(shù)字孿生模型，可開展基于實測數(shù)據(jù)的火災(zāi)安全評估，結(jié)果更接近實際。結(jié)果表明：數(shù)字孿生模型的火災(zāi)模擬相比傳統(tǒng)估計的火災(zāi)模擬的火災(zāi)發(fā)展更加嚴重，室內(nèi)人員疏散時間也更長，由77 s 變?yōu)?9 s，延長了15.6%；

（2）利用數(shù)字孿生模型，可開展消防改造方案的測評并提供最佳方案。本案例通過改變疏散出口的高度和寬度兩種參數(shù)，基于大量模擬的結(jié)果，確定最佳組合為疏散出口寬度1.25m 和高度2.5m，使ASET 由224.5 s 變?yōu)?95.3 s，優(yōu)化率為31.5%，大于RSET，滿足設(shè)計要求；

（3）本文的數(shù)字孿生消防評估與改造案例表明：數(shù)字孿生模型可發(fā)揮虛實交互的優(yōu)勢，根據(jù)實測數(shù)據(jù)和數(shù)字仿真得到更真實的模擬結(jié)果，進而確定最佳的改造方案，為現(xiàn)實提供反饋。數(shù)字孿生基本思路可以為其他評估與改造研究和應(yīng)用提供借鑒。