基于网络灾情数据融合的震后建筑物倒塌快速评估

网络灾情数据为震后损失快速评估提供了全新的视角,而网络灾情数据语义上的模糊性和内容上的冲突性严重制约了其在应急评估中的应用。为解决其模糊性与冲突性,充分挖掘其价值,构建了基于网络灾情数据融合的建筑物倒塌快速评估模型。首先,在网络灾情数据核心词汇提取的基础上,基于云模型理论,结合蒙特卡洛模拟思想,对网络灾情数据的模糊性进行量化;其次,通过网络灾情数据的可信度和模糊性度量,对冲突数据进行修正;然后,基于D-S证据理论,融合修正后的数据,获取建筑物倒塌率评估结果;最后,利用漾濞5·21 M_(s)6.4地震后15 h、玛多5·22 M_(s)7.4地震和芦山4·20 M_(s)7.0地震后12 h内的网络灾情数据,验证该模型的有效性。案例研究表明,评估结果与实际损失相吻合,该模型可为震后建筑物倒塌快速评估提供辅助支持。

震后典型建筑物倒塌场景下压埋人员快速定位方法

现有的针对地震后压埋人员设备的定位方法主要是基于信号接收强度(Received Signal Strength Indication,RSSI),其过程主要可以分为测距和定位两个阶段。测距阶段由于实际复杂压埋环境的限制没有匹配的无线信道模型可以直接应用。为了实现复杂震后环境压埋人员的快速搜救,通过模拟三种典型建筑物倒塌压埋空间,对获得的大量数据利用近高斯-小波分析方法实现信号的平滑输出,建立不同场景下的最优无线信道模型,将波动的参数细化到小区间,在此基础上采用改进的三维加权质心定位算法得到压埋人员三维位置的最优估计。模拟实验结果表明,该方法具有较高的定位精度,5 m×5 m范围内解算的压埋手机最大定位误差为0.3 m,平均误差为0.23 m。10 m×10 m范围内最大定位误差为0.51 m,平均误差为0.31 m。

起爆顺序、时间间隔与建筑物倒塌方向的探索

我们于1987年连续完成了高12.8米、面积为5618平方米的某大型厂房爆破拆除和高18米、面积为3200平方米的某大礼堂的爆破拆除。在这两次爆破拆除中。我们在起暴顺序、时间间隔与倒塌方向控制问题上作了一些有益的探索,取得了一些经验,本文就这一问题结合工程实践发表一点看法。厂房长108米、宽52米。

浅谈建筑物倒塌事故中的抢险救援行动

建筑物倒塌事故是指由于人为或自然因素,造成各种建筑结构整体或局部倒塌,导致重大人员伤亡和财产损失的灾害。当前公安消防部队参与处置各类倒塌灾害事故的任务日趋频繁,特别是"5·12"四川汶川特大地震、"4·14"青海玉树地震和"4·20"四川雅安地震更给我们带来启示,如何做好建筑倒塌事故抢险救援工作是公安消防部队面临的一个重要课题。

对建筑物倒塌损害责任的思考

随着我国侵权责任法的颁布和实施,必将完善我国相关的侵权责任追究机制。该法对建筑物倒塌损害责任的规定,体现了法律对现实热点问题的回应,弥补了国家赔偿法中的缺陷,同时也明确了建设单位与施工单位在此情况下的主体责任,完善了建筑物倒塌损害责任主体的范围。在司法实践中,必须区分不同建筑物倒塌的责任追究,完善责任主体的责任承担机制,以及健全配套的补偿机制,才能发挥该法的实效作用。同时,该规定将对建设单位、施工单位、设计监理单位、建筑物所有者和管理者,以及我国房地产行业的发展等方面均带来一定的影响。

应对火灾中建筑物倒塌事故的防灭火对策探讨

建筑物倒塌是建筑火灾的次生灾害之一,在火灾的高温作用下,建筑材料的性能迅速劣化,结构构件的承载力下降,导致建筑的完整性遭到破坏,极易造成建筑物整体或局部的倒塌,对人民的生命财产和现场抢险人员的生命安全构成严重的威胁,是一种可能导致重大人员伤亡和财产损失的灾害。本文结合案例和相关判定经验,提出预防和应对火灾作用下建筑物倒塌事故发生的防灭火对策,为消防部门应急决策提供依据。

浅谈建筑物倒塌事故特点及处置对策

当前公安消防部队担负着较多类型灾害事故的抢险救援任务,建筑物倒塌事故是较为常见的事故类型之一,近几年来全国先后发生的几起建筑物倒塌事故和由于地震、风暴、水灾等自然灾害造成的大面积倒塌事故处置中,可以看出建筑物倒塌事故处置复杂而艰难。下面本人结合消防部队自身特点,就如何快速准确地处置建筑物倒塌事故,从而最大限度的减少人民的生命和财产损失谈谈自己的观点和想法。

对建筑物倒塌事故中抢险救援行动的相关探析

基于对建筑物倒塌事故中抢险救援行动的相关探析,随着近期我国建筑物倒塌事故的发生,建筑物倒塌事故抢险救援行动工作已成为世界消防救援组织研究的重点问题。本文针对建筑物倒塌事故中抢险救援行动存在的问题,提出应对建筑物倒塌事的对策。

建筑物倒塌事故的救援技术研究

救援中常见的就是建筑物倒塌事故,导致建筑物倒塌事故频繁发生有可能是施工管理等原因。在就近几年发生的地震、水灾、火灾等等一系列自然灾害也会导致建筑物的倒塌。建筑物倒塌不仅仅会使财产受到损失,更为严重的是人员的大量伤亡。根据以往的救援经验,我们做出了总结并对相应的救援问题进行改正。

浅谈建筑物倒塌的主要原因与防止连续倒塌的对策

建筑结构体系在偶然荷载作用下会发生局部的破坏,所以整体结构受力会发生大的变化,为了避免连续倒塌现象的出现,需对建筑物进行合理的布局以及内部设计的深化。本文介绍了建筑物倒塌的内因和外因,同时提出了相应的解决对策,以防止偶然荷载作用下连续倒塌情况的出现。

《民法典》关于建筑物倒塌致害责任的法律适用问题研究

《民法典》第1252条对建筑物倒塌责任的构成要件和法律效果进行了实质修改.鉴于此,有必要对《民法典》规定的建筑物倒塌责任进行解释,阐明新变化,促进正确适用法律.本文将从解释论的角度对该条文进行分析,以期促进法律适用的统一性.

建筑物倒塌消防应急救援的注意事项

近年来建筑物倒塌事故频繁发生,消防救援队伍作为应急体系中重要的救援力量,越来越多地参与到此类事故的处置当中。由于在建筑(构筑)物发生倒塌之后,现场情况十分复杂,事故发生较为突然且征兆不明显,极容易造成巨大人员伤亡。而在救援过程中,随时可能发生二次坍塌等次生灾害。不仅为应急救援工作带来严重影响,形成更大困难,同时也严重威胁着现场救援人员以及受灾群众的生命财产安全,因此,充分评估和分析建筑物倒塌消防应急救援中的注意事项,是确保成功救援和安全处置的关键。

改进DeepLabV3+的复杂场景倒塌建筑物分割算法

受逆光、热噪声和云雾遮挡因素的影响,现有分割算法在震后倒塌建筑物提取上精度和效率表现不佳。针对上述问题,基于DeepLabV3+提出了应对复杂场景的倒塌建筑物分割算法。首先,选择MobileNetV2骨干网络进行替换,降低网络的计算参数,提高分割速度。然后,在特征融合阶段引入AS模块,选择性增强与倒塌建筑物相关的特征通道权重系数,解决分割精度低的问题。此外,在骨干网络中引入了FPN架构,使得多级特征在解码阶段得到整合,均衡捕捉不同倒塌范围的建筑物信息。实验结果表明,改进后的网络在一定程度上解决了复杂场景下倒塌建筑物分割效率与精度的难题。

利用AI防止建筑物倒塌

2月发生在叙利亚和土耳其的一系列地震,将建筑物倒塌的风险——突然性、灾难性、似乎无法预测——展现得淋漓尽一致。这些国家的乡镇和城市的整个地区被夷为平地,仅土耳其就有16万多栋建筑被摧毁或严重受损。旧建筑和按照严格的现代工程标准建造的新建筑一起倒塌了。

1995年日本神户地震建筑物倒塌与S波和盆地边缘次生面波干涉的研究

用地震波在不均匀介质传播中的波动方程的数值模拟方法,分析了两维剖面SH以及P-SV地震波传播过程中波的叠加干涉与1995年日本神户地震中建筑物倒塌率分布之间的关系.模拟中使用了错格实数Fourier变换的快速、高精度的微分算子.利用地震波在不均匀地下介质传播的瞬间分布图分析了地震波在空间叠加干涉的过程.结果表明,模拟所得加速度波形的峰值很可能是由基岩表面传入沉积层的次生面波和沉积层中体波在地面表层中的干涉所致.模拟所得地面加速度振幅的分布与建筑物倒塌率的分布极为一致.远离地震断层的建筑物峰值倒塌率也和加速度的峰值吻合.干涉过程的分析表示了建筑物倒塌率的分布与地质构造和地震波速度结构密切相关.地震体波与盆地边缘次生面波的干涉很可能是形成倒塌极大值的原因.由此可见用数值模拟方法研究地震波动传播过程以及其干涉过程对于地震灾害研究是十分必要的.

“4·29”特别重大房屋倒塌事件舆情主题聚类及演化研究

研究房屋倒塌突发事件舆情主题及演化规律,可为应急主管部门引导和调控舆情提供实践指导。以长沙“4·29”特别重大房屋倒塌事件为对象,收集新浪微博平台上事件发生后8 d内的网民评论,运用词频逆文本频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF IDF)算法提取关键词,计算共现频率并刻画共现网络关系,耦合困惑度与K均值聚类(K Means)算法进行舆情主题聚类;采用对应分析方法,识别舆情主题的相关性,探究舆情主题随时间的热度变化趋势,揭示房屋倒塌事件舆情主题演化规律。结果表明:通过聚类得到的7个舆情主题依据相关性可耦合为救援善后T_(1)、调查追究T_(2)、安全防范T_(3)三大主题;以流言传播、官方召开发布会为最佳节点,将舆情传播划分为演化特征不同的前期、中期和后期。其中,前期主题T_(1)占优,中期主题T_(2)、T_(3)占优,后期主题T_(1)再次占优。通过类比分析化工爆炸事件舆情演化特征,验证了主题T_(1)、T_(2)、T_(3)对突发公共事件舆情演变起关键作用,满足公众对主题T_(1)、T_(2)和T_(3)的信息诉求是舆情平缓的关键。研究成果可为类似突发公共事件舆情治理提供参考。

利用ResNet进行建筑物倒塌评估

灾害发生之后快速对建筑物倒塌损毁程度进行准确评估对减轻灾害损失具有重要意义。将深度学习技术应用于建筑物倒塌评估,在残差网络(residual network,ResNet)预训练网络的基础上,通过深度迁移学习的方法,按照建筑物破坏评估标准建立了用于建筑物倒塌评估的分类器模型,利用图像数据结构损伤识别比赛(PEER Hub ImageNet Challenge,PHI)的开放数据训练获得了相对最优的模型参数,并用该模型开展了建筑物倒塌评估实验。实验结果表明,基于ResNet的建筑物倒塌评估模型对建筑物倒塌状态具有良好的识别效果和应用潜力。

基于LiDAR和航空影像的地震灾害倒塌建筑物信息提取

地震灾害损失评估是震后展开救灾工作的重要环节。快速、准确地获取震后损毁建筑物信息能够为灾区减灾、救灾工作提供有效的支持。高分辨率航空遥感是灾害监测的重要技术手段,但其信息自动提取的精度受到一定的限制。近年来新出现的LiDAR技术能够提供地面目标的高程信息,可应用于复杂环境下倒塌建筑物信息的提取。研究中采用航空遥感数据和LiDAR数据,基于面向对象的图像分析(Object-Based Image Analysis,OBIA)与SVM技术相结合的方法对2010年1月12日海地地震中倒塌建筑物信息进行了提取,提取总体精度达到86.1%。

震后倒塌建筑物的处理:遇难人员搜寻与废墟清理

汶川地震及近几年国内外发生的一些破坏性地震灾害中,在应急期的幸存者搜救行动之后,倒塌建筑物的处理问题已经逐渐凸显出来,其中重点是对遇难人员的搜寻和对废墟的清理。本文通过对2010年海地地震和2011年新西兰地震救援的实际经验的总结,分析了如何科学、有序地开展废墟的清理和遇难人员的搜寻工作,包括对新西兰地震震害情况的概述、主要建筑物破坏情况的描述和搜救的基本过程。对重型机械的使用、人工破拆处理和遗体鉴别这3个关键环节进行了重点阐述,并对存在的问题进行了讨论。

掂一掂“百年大计”的份量——从邻国建筑物倒塌引发的话题

“中国就像个大工地”,这是十数年来初踏国门的外人对中国变化的最直观的感受。的确,从南至北、自东向西几乎各个角落都在土木大兴,开发建设的热浪灼人。在建设工地上我们常能见到的标语是:“百年大计,质量第一”。这“百年大计”究竟有几多的含金量? 6月29日,韩国一座名为三丰百货的豪华商场轰然一声倒塌,举国震惊,即使是行内人也感到意外,这个地下四层、地面五层的钢筋混凝土结构的建筑物怎么会倾刻之间变成废墟呢?事隔五个月后,日本关西贩神大地震的调查结果逐渐披露,究竟几分天灾,几分人祸,虽未可断言,但其中建筑物品质的低劣肯定是难辞其咎。于是,国人不由得不产生一种自远而近、由人推己的忧虑,我们的一些“速成建筑”的质量到底如何? 并非杞人忧天 社会对建筑质量的关切完全是合情合理的。