Projektbeschreibung
Brände auf Offshore-Bohrplattformen: Ein Rahmenwerk ermöglicht Evaluierung und Minimierung der Gefahr
Die am EU-finanzierten Projekt STOPFIRE beteiligten Forschenden haben sich zum Ziel gesetzt, zu ermitteln, welche Brandszenarien typischerweise auf küstenfernen Öl- und Gasplattformen auftreten. Dazu analysieren sie Brandfälle und erstellen numerische Simulationen, die die zeitliche und räumliche Entwicklung der Brände verdeutlichen. Die Projektbeteiligten erstellen ein Modell für die Risikowarnung bei brandbedingten Evakuierungen von Offshore-Plattformen. Dazu greifen sie auf Wavelet-Netzwerke zurück. Darüber hinaus untersuchen sie, wie sich Menschen in entsprechenden Fällen verhalten, um zu ermitteln, wie ein Brand sich auf Besatzung und Wertobjekte auswirkt. Die Projektarbeit stützt sich auf ein breites Spektrum unterschiedlicher Disziplinen, darunter rechnergestützte Strömungsdynamik, multiagentenbasierte Simulation von Evakuierungen und probabilistische Interferenz sowie auf Technologien der virtuellen Realität.
Ziel
In this project, fire accidents on offshore oil and gas platform will be analysed to identify the typical fire scenarios, followed by numerical simulation on the temporal and spatial evolution of the fires. Secondly, the coupling mechanism between human behavior and fire development will be investigated to quantitatively characterize the impact of fire on people and other assets. Thereafter, based on fire numerical simulation and multi-agent theory, an evacuation simulation model of offshore platform fires will be proposed. Thirdly, the dynamic risk of offshore platform fire evacuation will be evaluated by considering both failure consequences and their probabilities. A risk warning model of offshore platform fire evacuation will be built based on the Wavelet Genetic Neural Network. Finally, a dynamic decision-making support system for fire emergency evacuation will be designed by integrating Computation Fluid Dynamic (CFD), multi-agent theory and the Virtual Reality (VR) technology.
This project covers a wide range of disciplines including CFD, multi-agent-based evacuation simulations, probabilistic inference (Bayesian inference and system dynamic model) and the VR technology. This Individual Fellowship will significantly accelerate the development of interdisciplinary knowledge, innovative research skills and new career of the nominated Fellow.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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