有毒ガス漏洩事故時の安全避難経路のための深層ニューラルネットワークベース最適化フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Seo Seung-Kwon; Yoon Young-Gak; Lee Ju-sung; Na Jonggeol; Lee Chul-Jin; Lee Chul-Jin

文献

J-GLOBAL ID：202202291292401658 整理番号：22A0105399

有毒ガス漏洩事故時の安全避難経路のための深層ニューラルネットワークベース最適化フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Network-based Optimization Framework for Safety Evacuation Route during Toxic Gas Leak Incidents

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資料名：
巻： 218 号： PA ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： D0980B ISSN： 0951-8320 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

避難計画は,有毒ガス漏れ事故の犠牲者を減らすために重要である。しかし,ほとんどの避難計画は,予想外の実際的状況に適用するのに定性的である。ここでは,高精度で短い計算時間で動的ガス分散を予測することにより,個々の避難者に対する安全な経路を提供する定量的リスク評価に基づく避難経路提案システムを提案した。気象条件,漏洩強度,避難情報を含む詳細な避難シナリオを考察した。提案システムは,整数計画法による最適避難経路を決定するために,深層ニューラルネットワーク代理モデルを用いて,影響を受けた地域における定量的リスクを評価した。代理モデルを計算流体力学シミュレーションからのデータを用いて訓練した。変分オートエンコーダを適用して,影響を受けた領域の幾何学的特徴を抽出した。予測リスクを,あらかじめ定義された道路網における最適経路を決定するために,線形化整数計画法と組み合わせた。石油化学複合体におけるアンモニアガスパイプラインの漏れシナリオを事例研究に使用した。結果は,開発したモデルが最小リスクで数秒以内に安全な経路を提供することを示した。開発したモデルを感度解析に適用し,可変影響と安全シェルター位置を決定した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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数理計画法 , 災害・防災一般

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