Fuel ignition potential is one of the primary drivers influencing the extent of damage in wildland and wildland-urban interface fires. Determining fire and ember exposure of fuels that vary spatially and temporally will help to recognize necessary defensive actions and reduce damages. In this paper, the development of a new computational model, Temperature And Moisture Evolution predictor for complex Fuel in Open Environment (TAMEFOE), is presented. TAMEFOE predicts the diurnal temperature and moisture content evolution and vulnerability to flame ignition of objects/fuels with complex shapes or settings and materials under variable environmental conditions. The model is applicable to complex fuel scenarios (e.g., interface or intermix communities) composed of natural and manmade random-shaped objects in open atmosphere under the influence of local weather and diurnal solar radiation. The vulnerability of fuel to ember or fire ignition is determined by predicting the transient temperature and dryness of fuel in connection with the surrounding, local environment, and flame heat if any exists. In this regard, a detailed surface energy balance analysis, coupled with a water budget analysis, is performed in high spatiotemporal resolution. The model performance was validated against several existing analytical and measured data. The discrete, high-resolution surface temperature and moisture content information obtained from the model can also provide unsteady boundary conditions for computational fluid dynamics simulations when coupled physics is desired.


翻译:燃料点火潜力是影响野地和野地与城市交火破坏程度的主要驱动因素之一。确定在空间和时间上各不相同的燃料的火灾和暴露情况将有助于识别必要的防御行动和减少损害。本文介绍了开发一个新的计算模型,即开放环境中复杂燃料的温度和湿度演变预测器(TAMEFOE),预测了地表温度和水分含量的变化,以及在环境条件不一的情况下具有复杂形状或设置和材料的物体/燃料的火焰点火的易感性。模型适用于由当地天气和二极太阳辐射影响下的开放大气中自然和人为随机形状物体构成的复杂燃料情景(例如界面或间隙社区)。燃料的易燃性能通过预测周围、当地环境和火焰热(如果存在的话)的易感性温度和干度来确定燃料的易感性。在这方面,详细地能量平衡分析,连同水预算分析,在高偏振地物理学和低分辨率计算时,还用高分辨率分析模型和高分辨率数据进行模拟。测量的性能能根据高分辨率分析,还根据高分辨率计算,根据高分辨率分析和高分辨率数据进行模拟分析。测量了现有数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月8日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员