Descripción del proyecto
Un marco para evaluar y minimizar el riesgo de incendio en plataformas marinas
El proyecto STOPFIRE, financiado con fondos europeos, se propone identificar las situaciones típicas de incendio en plataformas petrolíferas y gasísticas en alta mar mediante el análisis de accidentes de incendio y la creación de simulaciones matemáticas sobre la evolución espaciotemporal de los incendios. Para ello, se desarrollará un modelo de alerta de riesgo de evacuación de plataformas marinas en caso de incendio basado en la red neuronal de ondícula. Además, se estudiará el comportamiento humano en aras de dilucidar el efecto de los incendios en las personas y otros activos. El trabajo del proyecto se llevará a cabo con la ayuda de una amplia gama de disciplinas, que incluyen la dinámica de fluidos computacional, las simulaciones de evacuación basadas en múltiples agentes, la inferencia probabilística y la tecnología de realidad virtual.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
L3 5UX Liverpool
Reino Unido