Statistik för Brandingenjörer. Laboration 4

Relevanta dokument
Statistik för Brandingenjörer. Laboration 3

En introduktion till och första övning for Excel

LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg

VFA 5.2: Gångavstånd i utrymningsväg

VFA 5.4: Utrymningsbredd

VFA 5.3: GÅNGAVSTÅND I UTRYMNINGSVÄG

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet Per-Erik Isberg. Laboration 1. Simulering

Verifiering av utrymning Analys eller förenklad? Norge 2009 Tomas Rantatalo

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT2007. Laboration. Simulering

Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan) Alla frågor som nns i uppgiftstexten är besvarade

VFA 5.1: Utrymning från entresolplan

Kontrollera att följande punkter är uppfyllda innan rapporten lämnas in: Första sidan är ett försättsblad (laddas ned från kurshemsidan)

12) Terminologi. Brandflöde. Medelbrandflöde. Brandskapat flöde avses den termiska expansionen av rumsvolymen per tidsenhet i rum där brand uppstått.

7-III. Analys av osäkerhet

Matematikcentrum 1(6) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs VT2014, lp3. Laboration 2. Fördelningar och simulering

träna på att använda olika grafiska metoder för att undersöka vilka fördelningar ett datamaterial kan komma från

Experimentella metoder 2014, Räkneövning 1

Statistiska metoder för säkerhetsanalys

LABORATION 1. Syfte: Syftet med laborationen är att

BILAGA C KONSEKVENSBERÄKNINGAR

Förberedelser för att möta händelser av väpnat våld

Hur måttsätta osäkerheter?

Instruktioner för utrymning och olyckor, information om säkerhet och öppettider.

Hötorgshallen. Brandteknisk riskvärdering av. Mattias Arnqvist Kristin Nilsson Hanna Palmqvist Erik Öberg. Rapport 9336 Lund 2008

Lektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys

Brandsäkert hem. BrandSäkert

Utrymningsdimensionering. - SF Bio Salong 2 Helsingborg

Personsäkerhet & utrymning vid brand

Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

STATUS: Kostnad/nytta studie Tekniska system för att förhindra och begränsa anlagda bränder

Grundläggande matematisk statistik

Datorövning 1: Fördelningar

KLEINLEKTION. Område statistik. Lektionens upplägg. Lämplig inom kurserna Matematik 2b och 2c. Engage (Väck intresse) Explore (Upptäck laborera)

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

IE1204/IE1205 Digital Design

Tillhör systemhandling Verifikationsdokument Utrymning via Serviceschakt

Jubileum Brandtema - Brandingenjör och IMFSE. Daniel Nilsson (programledare) Patrick van Hees (programföreståndare) Brandteknik, LTH

Bilaga 1 till Teknisk anvisning BRAND

ANMÄLAN OM TILLFÄLLIG ÖVERNATTNING

Samspelet mellan vattensprinklersystem och brandgasventilatorer

Projektering av frångänglighet

Olycksundersökning Brand i lägenhet

Två parametrar: µ (väntevärdet) och σ (standardavvikelsen) µ bestämmer normalfördelningens läge

Utvärdering av riskverktyget Brandskyddsvärdering av vårdavdelningar - jämförelse med händelseträdsanalys

DATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR D, I, PI OCH FYSIKER; FMSF45 & MASB03. bli bekant med summor av stokastiska variabler.

ANMÄLAN OM TILLFÄLLIG ÖVERNATTNING

Personskydd i vårdrum

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Laboration 3: Stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Dimensionerande bränder i tåg och bussar - Status report - Brandforsk projekt

1 Förberedelser. 2 Teoretisk härledning av värmeförlust LABORATION 4: VÄRMEKRAFTVERK MATEMATISK STATISTIK AK, MAS 101:A, VT-01

Brandteknisk dimensionering med riskbaserade ekvationer

Grundläggande matematisk statistik

Brandteknisk riskanalys - indata, metodik och osäkerhetsanalys

Domarhagsskolan. Rapport nr: Handledare: Henrik Jönsson Gustaf Sandell

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

Datorövning 2 Betingad fördelning och Centrala gränsvärdessatsen

Problemlösning. Måns Thulin. Uppsala universitet Statistik för ingenjörer 30/ /16


Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Vetenskaplig metod och statistik

SBF UTRYMNINGSLARM Bakgrund, introduktion och översikt Bo Hjorth, AlbaCon AB

Laboration 2: 1 Syfte. 2 Väntevärde och varians hos en s.v. X med fördelningen F X (x) MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR BYGG, FMS 601, HT-08

Målet för D2 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

repetera begreppen sannolikhetsfunktion, frekvensfunktion och fördelningsfunktion

TuFT: Tunnel Fire Tools Textbaserad

Råd och anvisningar för solcellsanläggningar

TMS136. Föreläsning 4

Brandskyddspolicy. LUNDS NATION LUND Upprättad & Uppdaterad

SF1901 Sannolikhetsteori och statistik I

Målet för D3 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

Del I: Digitala verktyg är inte tillåtna. Endast svar krävs. Skriv dina svar direkt i provhäftet.

Aktivering av boendesprinkler: Försök med olika glasbulber

Gäller fr.o.m

SF1900 Sannolikhetsteori och statistik, HT 2017 Laboration 1 för CINEK2

Vetenskaplig metod och Statistik

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II

Stadsteatern

Brandskyddspolicy. LUNDS NATION LUND Upprättad & Uppdaterad

Säkerhet vid brand i särskilda boende för personer med vårdbehov. Konsekvensanalys av förändringar i byggreglerna

Laboration 3: Urval och skattningar

Läs noggrant informationen nedan innan du börjar skriva tentamen

Laboration 2 Inferens S0005M VT16

KV LINNEDUKEN 1 STOCKHOLM BRANDSKYDDSTEKNISK UTREDNING. Strålningsberäkning

VFA 7.1: Byte av EI-glas mot E-glas

Brandteknisk riskvärdering av Harry s, Norrköping

FMSF55: Matematisk statistik för C och M OH-bilder på föreläsning 5, a 2 e x2 /a 2, x > 0 där a antas vara 0.6.

Demonstration av laboration 2, SF1901

Laboration 1: Introduktion till R och Deskriptiv statistik

Borgsmoskolan Norrköping BRANDTEKNISK RISKVÄRDERING. Rapportnr Lund

Nedan redovisas resultatet med hjälp av ett antal olika diagram (pkt 1-6):

Brandteknisk Riskvärdering PUB-HUSET. Johan Andersson Fredrik Stervik Linda Widmark Lina Åteg

Uppgift 1 (a) För två händelser, A och B, är följande sannolikheter kända

Brandskydd vid tillfällig uthyrning av samlingslokaler

Laboration med Minitab

Brandforskning i Sverige Anlagd brand. Nils Johansson Doktorand, Lunds Tekniska Högskola

Laboration 4: Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen och enkla punktskattningar

Mars Information om brandskydd vid tillfällig uthyrning av samlingslokaler

PROGRAMFÖRKLARING I. Statistik för modellval och prediktion. Ett exempel: vågriktning och våghöjd

Transkript:

LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg/Lars Wahlgren Statistik för Brandingenjörer Laboration 4 Simulering - Brandsäkerhet II - @Risk VT 2012

2 Fire Safety Design Laborationens syfte är att simulera ett antal olika risk-scenarier vid brand i ett enskilt rum i en offentlig byggnad. Utgångspunkten finns beskriven i en rapport Fire Safety Design Based on Calculations, rapport 3078 (1995), av Magnusson m. fl. från Institutionen för Brandteknik vid LTH. Det vi skall beskriva är säkerhetsmarginalen vid en brand i det enskilda rummet. Som exempel på byggnader som kan innehålla denna typ av rum kan nämnas teatrar, biografer, kyrkor, sporthallar, osv. De olika scenarierna definieras utifrån olika förutsättningar vad gäller larm, sprinkler och nödutgångar. De olika möjligheterna kan ses i nedanstående händelseträd. Alarm failure Sprinkler failure Emergency door blocked Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3 Initial fire Scenario 4 Scenario 5 Scenario 6 Scenario 7 Scenario 8 Figure 1. Event tree describing the eight scenarios

3 Definition av säkerhetsmarginal Säkerhetsmarginalen beskrev vi tidigare (laboration 3) med följande relation: G = S D R E där S = Tid för rökfyllnad upp till 1,6 m över golvnivå (sekunder) D = Detektionstid (sekunder) R = Respons- och aktivitetstid innan evakuering (sekunder) E = Evakueringstid (sekunder) Vi skall nu utvidga den så att beskrivningen ligger närmare den som finns i den ursprungliga rapporten. Eftersom vissa av de uppgifter som användes i sin tur kommer från simulerade modeller introduceras nu tre nya osäkerhetsfaktorer (modellosäkerheter), M S, M D och M E. Detta ger nu en total modell som ser ut så här: G = M S S M D D R M E E Bestämning av de olika komponenterna Komponent S Om där det inte finns något fungerande sprinklersystem beräknas rökfyllnadstiden ur : 0,26 0,44 S1 1,67α H Area 0,54 Om sprinklersystemet fungerar används relationen: 0,114 0,457 S2 0,025α H Area där 1,28 = Brandens tillväxthastighet (kw/s 2 ) H = Takhöjd (m) Area = Golvyta (m 2 )

4 Komponenterna D och R Dessa komponenter kommer att simuleras som självständiga enheter i laborationen. Detta innebär att de simuleras av varsin statistisk fördelning. Komponent E Tid för folks rörelse ut ur rummet beräknas med hjälp av följande uttryck: E N Area F W där N = Persontäthet (personer/m 2 ) Area = Golvyta (m 2 ) F = Flödeskapacitet genom dörrarna (personer/m 2 ) W = Dörrbredd (m) Statistiska fördelningar i simuleringen Följande statistiska fördelningar kommer att användas i simuleringen: RiskUniform(a; b) Likformig fördelning (alla värden lika sannolika) mellan a och b. Riskrmal(a; b) rmalfördelning med medelvärdet a och standardavvikelsen b. RiskLognorm(a; b) Lognormalfördelning där a är medelvärdet och b är standardavvikelse. RiskTriang(a; b; c) Triangulär fördelning med minimum=a, troligaste värde=b och maximum=c. Om inget annat anges skall följande standarduppsättning av fördelningar användas för de olika komponenterna och delkomponenterna. Uniform (0,001; 0,1) - (kw/s 2 ) H 10 (Konstant) - (m) Area 1200 (Konstant) - (m 2 )

5 D 1 Lognormal (10; 5) - (s) R 1 Lognormal (300; 300) - (s) N Triang (0,1; 0,8; 1,0) - (per/m 2 ) F rmal (1; 0,001) - (per/m/s) W 3,6 (Konstant) - (m) M S rmal (1,35; 0,1) M D rmal (1,0; 0,2) M E rmal (1,0; 0,3) De olika scenarierna innebär att vi varierar de olika fördelningarna och konstanterna. De åtta scenarierna Scenario 1 Detta är det värsta fallet där ingen säkerhetsutrutning finns tillgänglig. Larm och sprinklersystem finns ej installerade/fungerar ej. En av fyra tillgängliga evakueringsdörrar är blockerad. Använd standarduppsättningen vid simuleringen. Rökfyllnadstid bestäms av relation S 1. Scenario 2 Alla utgångar finns nu tillgängliga. Detta gör att den totala dörrbredden nu ökar till 4,8 m. I övrigt är allt detsamma som vid scenerio 1. Scenario 3 Skillnaden mot scenario 1 är att sprinklersystemet nu fungerar. Detta innebär att det tar längre tid för komponent S att nå den kritiska tiden. Rökfyllnadstiden beräknas nu ur relation S 2. Liksom i scenario 1 är en av evakueringsdörrarna blockerad vilket gör att den totala dörrbredden är 3,6 m. Scenario 4 Samma som scenario 3 med tillägget att dörrbredden nu är lika med 4,8 m.

6 Scenario 5 I scenarierna 5-8 kommer det att finnas ett fungerande automatiskt brandlarm. Detta innebär att folk i lokalen kommer att upptäcka på ett tidigare stadium att det har börjat brinna. Detta kommer att påverka komponenterna D och R. Rökfyllnad bestäms av relation S 1. Använd följande uttryck för D och R: D 0,478 0, 7 2 5,36α H R 2 - Lognormal(130; 120) Observera att en dörr är blockerad vilket minskar dörrbredden till 3,6 m. Scenario 6 Samma som scenario 5 med tillägget att dörrbredden nu är lika med 4,8 m. Scenario 7 Både brandlarm och sprinklersystemet fungerar. Detta innebär samma uppsättning som scenario 5 med undantag för att relation S 2 används för rökfyllnad. Scenario 8 Samma som scenario 7 med tillägget att dörrbredden nu är lika med 4,8 m. Uppgifter Simulera varje scenario tusen gånger (Iterations=1000) i @Risk med hjälp av Monte Carlometoden. Observera att detta kan göras samtidigt för alla åtta scenarier. Redovisa resultaten i en skriftlig rapport och bifoga även filen med det använda kalkylbladet. Filen döper du till LAB4_xxx där xxx är ditt namn. Rapporten skall innehålla histogram, medelvärden och standardavvikelser för samtliga simulerade säkerhetsmarginaler. Redovisa även andelen simuleringar med en säkerhetsmarginal större än noll. Avsluta med att göra en känslighetsanalys för varje scenario. Redovisa de tre ingående komponenter som har störst betydelse för respektive säkerhetsmarginal. Rapporten skickas senast fredag 11 maj till per-erik isberg@stat.lu.se.