Descrizione del progetto
Costruire nuovi approcci per prove di incendio basati sulle conoscenze
Tutti i prodotti per l’edilizia devono rispettare requisiti specifici per la prevenzione degli incendi. Attualmente per verificare la resistenza al fuoco si utilizzano test standardizzati, che tuttavia non forniscono informazioni approfondite sulla reazione dei prodotti da costruzione in caso di incendio. A causa delle numerose incertezze, sono necessari nuovi strumenti. Il progetto AFireTest, finanziato dal CER, svilupperà un esperimento che permetta di definire prove di incendio ottimali a partire da un numero infinito di possibili specifiche. Nel corso del progetto verrà svolto un caso studio innovativo usando vetrate e vetro strutturale moderni. Inoltre, la ricerca svilupperà un quadro per una modellizzazione surrogata «grigia» avanzata, sfruttando i punti di forza dell’apprendimento automatico nell’identificazione degli schemi ricorrenti. Per promuovere l’adozione del nuovo quadro, AFireTest svilupperà una metodologia per la valutazione dei costi e dei benefici dei quadri di conformità in materia di sicurezza antincendio.
Obiettivo
The current fire safety paradigm is based on a set of standardized tests which have been developed as part of a prescriptive design framework, and do not provide in-depth understanding of construction products’ fire performance. The resulting incomplete fire performance characterization hampers the much needed innovation in the built environment. The current fire safety paradigm also places tremendous emphasis on the expertise of controlling bodies (AHJ), making them responsible both for the specification of detailed prescriptive rules, and for the acceptance of performance based designs. This is unsustainable in the face of innovation.
AFireTest strives to induce a paradigm shift in fire safety science and engineering (FSSE). The core of AFireTest is the development of Adaptive Fire Testing whereby optimum fire tests are determined from the infinite number of possible test specifications through the maximum expected net information gain (Value of Information, VoI). This will be developed using modern glazing and load bearing glass as innovative case study, resulting in breakthroughs in fire performance understanding. Secondly, a framework for advanced ‘grey’ surrogate modelling will be developed, combining the pattern identification strengths of machine learning with fundamental FSSE constraints. This will introduce a powerful new tool to FSSE and enable the VoI optimization. A grey modelling approach will also be developed for quasi-instantaneous building specific risk evaluations, allowing a new approach to the AHJ acceptance of fire designs. The future operationalization of the new framework for fire design acceptance will require large follow-up investments. Thus, stakeholder buy-in is crucial. Therefore, AFireTest will develop a methodology for the cost-benefit evaluation of fire safety frameworks. For the first time, fire safety approaches will be evaluated from the perspective of Law and Economics, laying the groundwork for an entirely new field of study.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
9000 Gent
Belgio