商業(yè)建筑單體消防指標(biāo)智能化計(jì)算研究

摘 要：為了實(shí)現(xiàn)商業(yè)建筑消防的快速化設(shè)計(jì)，提高設(shè)計(jì)人員的工作效率，文章介紹了通過對(duì)Auto CAD二次開發(fā)，將商業(yè)建筑的施工圖進(jìn)行模型簡(jiǎn)化。通過對(duì)簡(jiǎn)化后的建筑施工圖平面消防相關(guān)信息的提取與賦值后，結(jié)合消防設(shè)計(jì)防火規(guī)范相關(guān)規(guī)定，對(duì)建筑消防設(shè)計(jì)中的重要數(shù)值進(jìn)行智能化計(jì)算，在經(jīng)模型驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)智能化計(jì)算結(jié)果滿足設(shè)計(jì)需求和國(guó)家規(guī)范規(guī)定。最終分析認(rèn)為該智能化計(jì)算可以輔助設(shè)計(jì)快速計(jì)算相應(yīng)指標(biāo)，為消防審查部門、設(shè)計(jì)師和開發(fā)商均帶來工作效率的提升。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì);平面模型簡(jiǎn)化;智能化計(jì)算;決策樹;疏散寬度

中圖分類號(hào)： TP312文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-1098（2021）02-0068-06

收稿日期：2020-12-11

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61873004）

作者簡(jiǎn)介：吳迪（1987- ），男，安徽合肥人，工程師，在讀碩士，研究方向：工程管理。

Research on Intelligent Calculation of Fire Protection Index of a Commercial Building

WU Di

（School of Economic and Management， Anhui University Of Science & Technology， Huainan Anhui 232000， China）

Abstract：In order to realize the rapid design of the commercial building fire protection and improve the working efficiency of designers， how to simplify the construction drawing of a commercial building through the secondary development of AutoCAD is introduced in this paper. Based on the extraction and assignment of fire-related information of the simplified architectural construction drawing plane， the important values in the fire-fighting design of the building are calculated intelligently in combination with the relevant provisions of the fire-fighting design code. After the model verification， it is found that the results of the intelligent calculation meet the design requirements and the national regulations. According to the final analysis， the intelligent calculation may assist the design to quickly calculate the corresponding indexes， so as to improve the work efficiency of fire inspection departments， designers and developers.

Key words：computer-aided design; simplification of plane model; intelligent computing; decision tree; evacuation width

隨著建筑質(zhì)量終身責(zé)任制的全面落實(shí)，消防設(shè)計(jì)無疑成為了建筑專業(yè)施工圖設(shè)計(jì)中最為重要的，也是消耗時(shí)間和精力最為巨大的內(nèi)容。分析建筑火災(zāi)發(fā)生和造成嚴(yán)重后果的原因，其中很重要的一點(diǎn)是在建筑設(shè)計(jì)的過程中，建筑防火指標(biāo)選擇僅僅是滿足規(guī)范要求，沒有針對(duì)建筑中火災(zāi)的易發(fā)處和不利點(diǎn)做出針對(duì)性的調(diào)整。隨著我國(guó)城市發(fā)展速度的加快，新建了大量的商業(yè)建筑。商業(yè)建筑的疏散寬度，是消防審查部門關(guān)注的重點(diǎn)指標(biāo)之一。在新建項(xiàng)目規(guī)模龐大的情況下，高精度的核查與計(jì)算設(shè)計(jì)單位提供的圖紙尤為耗時(shí)耗力，考慮到設(shè)計(jì)單位在選擇折算系數(shù)時(shí)，通常選擇最小系數(shù)進(jìn)行折算，而非根據(jù)建筑的性質(zhì)與規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，選擇合適的系數(shù)就使得整個(gè)工作量更加龐雜。

近年來，深度學(xué)習(xí)憑借其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，智能化消防大量應(yīng)用在消防設(shè)計(jì)中，不僅大大提高了消防設(shè)計(jì)與審批的的效率，還從不同的研究方向完善了消防設(shè)計(jì)的內(nèi)容。文獻(xiàn)[1]將量子進(jìn)化算法與火消防疏散路徑規(guī)劃結(jié)合起來，用量子比特表示信息素，優(yōu)化消防疏散路徑。文獻(xiàn)[2]基于BIM平臺(tái)，將國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與IFC數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，自動(dòng)生成建筑工程施工質(zhì)量最不利點(diǎn)，以便重點(diǎn)排查。文獻(xiàn)[3]利用正反饋效應(yīng)通過多次搜索迭代，實(shí)現(xiàn)消防疏散流線的智能化設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[4]基于BIM平臺(tái)，將自適應(yīng)蟻群算法與消防疏散路徑相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了建筑消防疏散路徑的三維實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)規(guī)劃。這些研究都為消防的智能化輔助設(shè)計(jì)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

為解決建筑消防安全設(shè)計(jì)中消防安全設(shè)計(jì)中火災(zāi)的易發(fā)處和不利點(diǎn)處與整體建筑執(zhí)行平均標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)消防安全指標(biāo)在計(jì)算時(shí)僅按照最低要求考慮，未針對(duì)性地對(duì)消防設(shè)計(jì)中的薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行強(qiáng)化設(shè)計(jì)的問題，本文研究了深度學(xué)習(xí)輔助建筑消防安全設(shè)計(jì)，通過研究某市近年來部分新建項(xiàng)目消防安全現(xiàn)狀，結(jié)合審核單位與使用單位評(píng)價(jià)，提出一種基于決策樹理論的商業(yè)建筑單層最小疏散寬度的智能化計(jì)算方式，為建筑消防安全設(shè)計(jì)提供幫助。

1 建筑防火指標(biāo)智能化模型構(gòu)建

1.1 智能化模型計(jì)算流程

導(dǎo)入繪制好的施工圖紙后，通過對(duì)平面逐層框選外輪廓來獲取各層平面的面積信息，然后將各層平面所在的樓層數(shù)、是否人員密集場(chǎng)所和標(biāo)高信息，以圖層命名的方式賦值給框選好的外輪廓以實(shí)現(xiàn)模型的簡(jiǎn)化和信息的跨平臺(tái)輸出[5]。提取出單層面積和樓層數(shù)，根據(jù)消防設(shè)計(jì)防火規(guī)范給出公式，計(jì)算出單層的最低人數(shù)。將計(jì)算出的單層最低人數(shù)和之前提取的各層平面所在的樓層數(shù)、是否人員密集場(chǎng)所和標(biāo)高信息一起，利用決策樹算法求出最小疏散寬度的計(jì)算值，而后對(duì)疏散寬度進(jìn)行智能修正，獲取最小疏散寬度的實(shí)際需求。

1.2 建筑單體模型簡(jiǎn)化

使用CAD的PLINE命令，對(duì)商業(yè)建筑平面圖外墻線進(jìn)行框選，運(yùn)用VBA插件在彈出菜單中輸入框選平面的樓層數(shù)、是否人員密集場(chǎng)所和標(biāo)高，將閉合的PL線框復(fù)制至新圖層，新圖層命名為A_B_CCCC_vX。其中A為樓層數(shù);B為0或1，0代表非人員密集場(chǎng)所，1代表人員密集場(chǎng)所;C代表樓層標(biāo)高，取小數(shù)點(diǎn)后3位，單位為米;X代表版本號(hào)。通過這種方式將原施工圖簡(jiǎn)化為特殊圖層名的PL線。模型簡(jiǎn)化后效果如圖1所示。

1.3 商業(yè)建筑單體防火指標(biāo)智能化計(jì)算

1）單層最低人數(shù)判斷

疏散人數(shù)的確定是整個(gè)建筑疏散設(shè)計(jì)中最根本的任務(wù)之一[6]，準(zhǔn)確計(jì)算建筑內(nèi)的疏散人數(shù)，才能合理地確定建筑中各區(qū)域疏散門或安全出口和建筑內(nèi)疏散樓梯所需要的有效寬度[7]。對(duì)于商業(yè)建筑的疏散人數(shù)，國(guó)家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《商店建筑設(shè)計(jì)規(guī)范》中有關(guān)條文的規(guī)定并不明確，導(dǎo)致出現(xiàn)了多種計(jì)算方式。因此，在此使用消防設(shè)計(jì)防火規(guī)范中所采用的計(jì)算面積系數(shù)來確定人員密度的設(shè)計(jì)值[8]。單層最低人數(shù)判斷邏輯如圖2所示。

2）商業(yè)建筑單層最小疏散寬度的智能化計(jì)算

①?zèng)Q策樹算法介紹

決策樹算法是一個(gè)總體概念，包含著多種子算法，最常見的是ID3、C4.5、CART等算法[9]。ID3算法是概念學(xué)習(xí)系統(tǒng)，由Quinlan于1979年提出，是一種貪心算法[10]，用信息增益來衡量是否應(yīng)該分支屬性，以此來決策樹的構(gòu)造[11]。決策樹歸納算法通常的構(gòu)建形式通常是先去訓(xùn)練元組集，在對(duì)其賦予標(biāo)簽和編號(hào)，進(jìn)而構(gòu)造決策樹[12]，從模型的構(gòu)建開始到滿足約束條件結(jié)束樹的生長(zhǎng)，其間訓(xùn)練集不斷切分成包含數(shù)據(jù)更小的子集[13]。

②屬性選擇與度量

假如樣本集合D中第k類樣本所占比例為（k=1，2，…，|y|），則數(shù)據(jù)集合D的信息熵為

Ent（D）=-∑|y|k=1pk+log2Pk（1）

由此可以得出結(jié)論，信息熵的值和樣本集合D的純度呈負(fù)相關(guān)，信息熵的數(shù)值越小，純度越高[14]。

本研究對(duì)樓層數(shù)、各樓層面積、樓層標(biāo)高、防火分區(qū)面積、防火分區(qū)安全出口數(shù)、建筑總高度、建筑總層數(shù)、建筑總面積、地上部分面積、地下部分面積等指標(biāo)進(jìn)行劃分，計(jì)算它們劃分后的信息增益，最后根據(jù)劃分的信息增益的大小來確定采用哪個(gè)屬性進(jìn)行劃分。

信息增益的定義如下

Gain（D，a）=Ent（D）-∑Vv=1|Dv|DEnt（Dv）（2）

隨著信息的增益增大，以屬性a來區(qū)分取得的集合D純度也就越大。

③Gini指數(shù)

Gini（D）=∑|y|k=1∑k′≠kpkpk′=1-∑|y|k=1p2k（3）

基尼值反映了從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取兩個(gè)樣本，其類別標(biāo)記不一致的概率，因此基尼值越小，則數(shù)據(jù)集純度越高[15]。

對(duì)屬性a進(jìn)行劃分， 則屬性a的基尼指數(shù)定義為

Giniindex（D，a）=∑vv=1|Dv||D|Gini（Dv）（4）

因此，在選擇劃分屬性時(shí)，本文對(duì)數(shù)據(jù)集中樓層數(shù)、各樓層面積、樓層標(biāo)高、防火分區(qū)面積、防火分區(qū)安全出口數(shù)、建筑總高度、建筑總層數(shù)、建筑總面積、地上部分面積、地下部分面積等指標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示，計(jì)算信息熵后選擇信息增益最大的樓層數(shù)、人數(shù)、是否為人員密集場(chǎng)所、樓層標(biāo)高屬性作為劃分屬性。

1.4 單層最小疏散寬度智能化修正

由于人員疏散方向?yàn)橐粯前踩隹?，故地面上各樓層樓梯肩?fù)建筑更高標(biāo)高樓層的疏散職能，地面下各樓層樓梯肩負(fù)建筑更低標(biāo)高樓層的疏散職能，故對(duì)單層最小疏散寬度進(jìn)行智能化修正。統(tǒng)計(jì)各層疏散總寬度，地上部分由上至下逐層分析，若疏散寬度小于上一層則將上一層寬度設(shè)為本層疏散寬度;地下部分由下至上逐層分析，若疏散寬度小于下一層則將下一層寬度設(shè)為本層疏散寬度。

2 模型效果驗(yàn)證

為驗(yàn)證模型的有效性，選取了合肥市某設(shè)計(jì)院2012～2020a設(shè)計(jì)的35個(gè)成功通過消防審查單位審核的單體商業(yè)施工圖紙樣本進(jìn)行測(cè)試，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2所示。展示數(shù)據(jù)為樣本編號(hào)1～4#商業(yè)建筑，共計(jì)四棟樓;1#樓、2#樓各5層，其中地下部分一層，地上部分四層;3#樓、4#樓各2層，其中地上部分兩層，無地下部分;1#樓負(fù)一層、一層、二層、2#樓四層為人員密集場(chǎng)所，其余所有建筑所有樓層均為非人員密集場(chǎng)所。

各棟樓各層施工圖紙實(shí)際疏散寬度與智能化計(jì)算寬度之間差值如圖4所示。由表2與圖4可以看出：1）施工圖紙疏散寬度均大于智能化計(jì)算寬度，二者數(shù)值在二層以上相差不大，但在負(fù)一層處施工圖紙疏散寬度明顯大于智能化計(jì)算寬度，在一層處施工圖紙疏散寬度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于智能化計(jì)算寬度;2）施工圖紙疏散寬度在一層處數(shù)值明顯增大，與最低人數(shù)不成比例;3）最低人數(shù)和智能化計(jì)算寬度的數(shù)據(jù)大致呈一次函數(shù)關(guān)系;4）定義為人員密集場(chǎng)所的層數(shù)最低人數(shù)遠(yuǎn)大于定義為非人員密集場(chǎng)所;5）有別于1#、3#、4#樓，2#樓2～4層實(shí)際疏散寬度、智能化計(jì)算寬度均與最低人數(shù)不構(gòu)成一次函數(shù)關(guān)系;6）在建筑規(guī)模較小時(shí)，智能化計(jì)算寬度與《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》規(guī)定的最小寬度數(shù)值一致，而在建筑規(guī)模較大時(shí)，智能化計(jì)算選擇了相應(yīng)較大的折算系數(shù)，得出數(shù)值略大于《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》規(guī)定的最小寬度數(shù)值。

上述情況出現(xiàn)的原因分析如下：1）施工圖紙繪制過程中，由于計(jì)算精確度不夠，為求穩(wěn)妥，通常取值傾向于取偏大的數(shù)值，但這種做法無疑會(huì)造成使用面積的減小，浪費(fèi)了寶貴的土地資源;負(fù)一層的商業(yè)部分結(jié)合停車場(chǎng)布置，通向地面的汽車坡道在火災(zāi)發(fā)生時(shí)也可利用為安全疏散出口，故導(dǎo)致了負(fù)一層的實(shí)際疏散寬度明顯大于智能計(jì)算值;在一層處，由于商業(yè)建筑的特性，大型商業(yè)外門開啟選擇的主要考慮因素是結(jié)合道路滿足顧客流線進(jìn)出方便以及外立面造型美觀，故外門設(shè)計(jì)布置較多，導(dǎo)致了一層的實(shí)際疏散寬度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于智能計(jì)算值;2）智能化計(jì)算寬度得出的結(jié)果是滿足疏散要求的最低寬度，是滿足國(guó)家規(guī)范要求的底線值，至于在實(shí)際的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)中，取值應(yīng)結(jié)合不同建筑的特性，進(jìn)行合理取值，表格所列的四棟建筑良好的遵循了這一原則;3）決定滿足疏散的最低寬度要求的主要變量是該層的最低人數(shù)，二者在圖表上的一致性證實(shí)了智能化計(jì)算模型的有效性;4）證實(shí)了人員密集場(chǎng)所定義的準(zhǔn)確性;5）對(duì)2#樓單體復(fù)核發(fā)現(xiàn)，2#樓4層功能為小型影院，為人員密集場(chǎng)所，疏散寬度計(jì)算出現(xiàn)倒掛現(xiàn)象，即上部樓層疏散寬度要求大于下部樓層，數(shù)據(jù)中部分樓層寬度和該層最低人數(shù)不關(guān)聯(lián)，是由于智能化計(jì)算智能修正的結(jié)果，驗(yàn)證了智能修正的可靠性;6）大型商業(yè)建筑具有人群集中效應(yīng)，所需疏散指標(biāo)隨面積增長(zhǎng)，但非線性關(guān)系，指標(biāo)計(jì)算中的折算系數(shù)選擇應(yīng)與建筑規(guī)模掛鉤。

3 結(jié)論

該模型的智能化計(jì)算結(jié)果可以100%滿足國(guó)家規(guī)范的要求，且智能化計(jì)算結(jié)果精確可靠，可以有效根據(jù)建筑規(guī)模選擇合適系數(shù)，可以更好的滿足消防安全的需求，為建筑設(shè)計(jì)提供參考。另外，該智能化計(jì)算模型可以快速判斷施工圖紙中疏散寬度是否符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，能夠有效減少消防審核部門的工作量。當(dāng)然，由于消防安全的重要性，僅35個(gè)樣本還遠(yuǎn)不夠驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果的精確性，軟件的實(shí)際應(yīng)用仍面臨巨大挑戰(zhàn)。因此，通過更多的實(shí)際項(xiàng)目學(xué)習(xí)和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件計(jì)算方式的優(yōu)化，并應(yīng)用到實(shí)際的設(shè)計(jì)中，將是進(jìn)一步的研究方向。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王鉀，王慧琴，馮路佳.基于量子蟻群算法的建筑消防疏散路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2020，28（7）：167-171.

[2] 馬智亮，毛娜.基于建筑信息模型自動(dòng)生成施工質(zhì)量檢查點(diǎn)的算法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，44（5）：725-729.

[3] CHANGDAR C.A genetic ant colony optimization based algorithm forsolid multiple travelling salesmen problem in fuzzy rough environment[J]. SOFT COMPUTING，2017，21（16SI）：4 661-4 675.

[4] 周鵬，王慧琴，盧英.基于BIM的建筑消防疏散路徑規(guī)劃研究[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2019，38（4）：4 661-4 675.

[5] 高雪，王佳，衣俊艷.基于BIM技術(shù)的建筑內(nèi)疏散路徑引導(dǎo)研究[J].建筑科學(xué)，2016，32（2）：143-146.

[6] XUGONGGUO，SHANGANLIN，DUANXIUSHENG.Sensor scheduling for ground maneuvering target tracking in presence of detection blind zone[J].Journal of Systems Engineering and Electronics，2020，31（4）：693 .

[7] 吳水根，游育林.基于BIM與Pathfinder的高層住宅應(yīng)急疏散模擬研究[J].結(jié)構(gòu)工程師，2017，33（4）：83-85.

[8] 劉曉潔，呂品.地下商業(yè)街火災(zāi)時(shí)期人員疏散安全性研究[J].安徽理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，33（1）：58-59.

[9] KANNAN G，BALASUNDARAM R. A HYBRID APPROACH FOR MINIMIZING MAKESPAN IN PERMUTATION FLOWSHOP SCHEDULING[J]. Journal of Systems Science and Systems Engineering，2017，26（1）：51.

[10] 任中杰， 李思成， 王暉暉. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2018，37（11）：1 472.

[11] 楊世全，黃曉家，謝水波，等.基于故障樹和貝葉斯的高層住宅火災(zāi)概率計(jì)算[J].消防科學(xué)與技術(shù)，2019，38（9）：1 322.

[12] 王曉國(guó)，黃韶坤.應(yīng)用C4.5算法構(gòu)造客戶分類決策樹的方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2003，29（14）：89-90.

[13] 侯忠輝，劉亮亮，杜渂.基于決策樹的消防火災(zāi)等級(jí)模型研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2016（3）：41-42.

[14] SAMPATHA.Decision tree and deep learning based probabilistic model for character recognition[J].The Journal of Central South University （JCSU），2017，24（12）：2 863-2 866.

[15] ROSS Q.Introduceof Decision Trees[J] Machine Learning，2004（1）：198-202.

（責(zé)任編輯：丁 寒，吳曉紅）