燃烧仿真前沿：燃烧安全性研究与评估方法教程

燃烧仿真前沿：燃烧安全性研究与评估方法教程1燃烧仿真的基础理论1.1燃烧化学反应机理燃烧是一种化学反应过程，主要涉及燃料与氧气的反应，产生热能和光能。在燃烧过程中，燃料分子被氧化，释放出能量，同时生成水、二氧化碳等产物。燃烧化学反应机理的研究是理解燃烧过程的关键，它涉及到燃料的分子结构、反应路径、中间产物以及反应速率等。1.1.1燃烧化学反应的类型氧化反应：燃料与氧气反应，是最常见的燃烧反应类型。裂解反应：高温下燃料分子的分解，产生更小的分子或自由基。链反应：自由基参与的反应，可以加速燃烧过程。1.1.2反应机理的建模反应机理的建模通常使用化学动力学方程组，这些方程描述了反应物转化为产物的速率。例如，对于简单的甲烷燃烧反应：CH4+2O2->CO2+2H2O可以使用Arrhenius方程来描述反应速率：#示例代码：使用Cantera库模拟甲烷燃烧

importcanteraasct

#创建甲烷和氧气的混合物

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2'

#设置反应器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#模拟燃烧过程

fortinrange(0,1000):

sim.advance(t/1000)

print(t,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)1.2燃烧动力学模型燃烧动力学模型用于预测燃烧过程中的温度、压力和化学组分的变化。这些模型可以是零维的（如上述Cantera示例），也可以是多维的，考虑空间分布。1.2.1零维模型零维模型假设燃烧在封闭系统中进行，不考虑空间变化，只关注时间变化。适用于快速反应或小尺度燃烧过程的模拟。1.2.2多维模型多维模型考虑了燃烧过程中的空间变化，适用于模拟火焰传播、燃烧室设计等复杂场景。这些模型通常使用数值方法求解，如有限体积法或有限元法。1.3燃烧仿真软件介绍燃烧仿真软件是基于上述理论和模型，用于模拟和预测燃烧过程的工具。常见的燃烧仿真软件包括：Cantera：一个开源软件，用于化学动力学和燃烧过程的模拟。OpenFOAM：一个开源的CFD（计算流体动力学）软件，可以模拟复杂的燃烧过程。STAR-CCM+：一个商业软件，广泛用于工业燃烧过程的模拟。1.3.1Cantera的使用Cantera是一个强大的工具，用于化学动力学和燃烧过程的模拟。它提供了丰富的化学反应机理库，可以模拟各种燃料的燃烧过程。#示例代码：使用Cantera模拟甲烷燃烧

importcanteraasct

#加载反应机理

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#设置初始条件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2'

#创建反应器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#模拟燃烧过程

fortinrange(0,1000):

sim.advance(t/1000)

print(t,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)1.3.2OpenFOAM的使用OpenFOAM是一个开源的CFD软件，可以模拟复杂的燃烧过程，包括火焰传播、湍流燃烧等。#示例代码：使用OpenFOAM进行燃烧仿真

#这是一个基本的命令行示例，实际使用中需要设置复杂的边界条件和物理模型

foamJobsimpleFoam-case<yourCaseDirectory>1.3.3STAR-CCM+的使用STAR-CCM+是一个商业软件，广泛用于工业燃烧过程的模拟。它提供了用户友好的界面和强大的后处理功能。#示例：使用STAR-CCM+进行燃烧仿真

#在STAR-CCM+中，用户通过图形界面设置模型参数，没有直接的代码示例。

#但可以描述基本步骤：创建模型->设置边界条件->选择燃烧模型->运行仿真->分析结果通过上述介绍，我们可以看到，燃烧仿真不仅需要深厚的化学和物理理论基础，还需要掌握先进的数值模拟技术。选择合适的仿真软件，根据具体的应用场景设置模型参数，是进行燃烧仿真研究的关键。2燃烧安全性的评估方法2.1火灾蔓延模型分析2.1.1原理火灾蔓延模型分析是评估燃烧安全性的重要工具，它通过数学模型和物理原理来预测火灾在不同环境下的传播速度和范围。常见的火灾蔓延模型包括区域模型和场模型。区域模型将空间划分为多个区域，每个区域的燃烧特性相同，适用于宏观层面的火灾模拟。场模型则考虑空间连续性，能够更精确地模拟火焰的传播和烟气的流动，适用于微观层面的火灾模拟。2.1.2内容区域模型示例：FDS（FireDynamicsSimulator）FDS是一种基于场模型的火灾模拟软件，但在此我们简化为区域模型的示例。假设一个房间被分为两个区域，一个着火区域和一个未着火区域，我们可以通过以下简化模型来分析火灾蔓延：定义区域参数：包括区域的体积、温度、氧气浓度等。设定初始条件：如着火区域的初始温度和未着火区域的初始温度。模拟火灾传播：根据热传导、对流和辐射等物理过程，计算火灾从着火区域向未着火区域的传播。场模型示例：使用Python进行火灾蔓延模拟场模型通常涉及复杂的流体力学和热力学计算，这里我们使用Python的numpy和matplotlib库来简化演示一个火灾蔓延的场模型。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义网格大小和时间步长

grid_size=100

time_step=0.1

#初始化温度场

temperature_field=np.zeros((grid_size,grid_size))

temperature_field[grid_size//2,grid_size//2]=1000#火源位置

#定义热传导系数

thermal_conductivity=0.1

#模拟火灾蔓延

fortinrange(1000):

#更新温度场

temperature_field[1:-1,1:-1]+=thermal_conductivity*time_step*(

(temperature_field[2:,1:-1]-2*temperature_field[1:-1,1:-1]+temperature_field[:-2,1:-1])/(1**2)+

(temperature_field[1:-1,2:]-2*temperature_field[1:-1,1:-1]+temperature_field[1:-1,:-2])/(1**2)

)

#边界条件：保持边界温度不变

temperature_field[0,:]=0

temperature_field[-1,:]=0

temperature_field[:,0]=0

temperature_field[:,-1]=0

#绘制最终温度场

plt.imshow(temperature_field,cmap='hot',interpolation='nearest')

plt.colorbar()

plt.show()解释：上述代码创建了一个100x100的网格，模拟了热从中心点向四周传播的过程。temperature_field数组用于存储每个网格点的温度，thermal_conductivity定义了热传导的速度。通过迭代更新温度场，我们可以观察到热如何在空间中扩散。2.2烟气流动与毒性评估2.2.1原理烟气流动与毒性评估是通过分析火灾产生的烟气成分、浓度和流动特性，来评估烟气对人员和环境的影响。烟气中的有毒气体如一氧化碳（CO）、氰化氢（HCN）等，以及颗粒物，对人员的健康构成威胁。评估方法包括使用CFD（计算流体动力学）软件进行模拟，以及基于实验数据的分析。2.2.2内容CFD模拟示例：使用OpenFOAM进行烟气流动模拟OpenFOAM是一个开源的CFD软件包，可以用于模拟复杂的流体流动和传热过程。下面是一个使用OpenFOAM进行烟气流动模拟的简化流程：定义几何模型：使用OpenFOAM的blockMesh工具创建房间的几何模型。设定物理模型：选择合适的湍流模型和燃烧模型。设置边界条件：如入口的烟气成分和出口的自由流动条件。运行模拟：使用simpleFoam或interFoam等求解器进行模拟。后处理：使用paraFoam或foamToVTK工具进行结果可视化。毒性评估毒性评估通常基于烟气中各种有毒成分的浓度，以及人员暴露时间。例如，一氧化碳（CO）的浓度超过一定阈值时，人员在短时间内就会出现中毒症状。评估方法包括使用毒理学模型计算人员的暴露风险，以及制定相应的安全撤离策略。2.3爆炸风险预测技术2.3.1原理爆炸风险预测技术是通过分析燃烧过程中的压力、温度和气体浓度等参数，来预测可能的爆炸事件。这包括评估爆炸极限（LEL和UEL）、爆炸压力和爆炸指数等。预测技术通常基于物理模型和实验数据，以及先进的数值模拟方法。2.3.2内容爆炸极限计算爆炸极限是指可燃气体或粉尘与空气混合时，能够引发爆炸的浓度范围。计算爆炸极限通常基于化学反应动力学和燃烧理论。例如，甲烷的爆炸极限范围大约为5%到15%（体积比）。数值模拟示例：使用Python进行爆炸压力预测使用Python的scipy库，我们可以基于简单的物理模型来预测爆炸压力。假设一个封闭容器内发生爆炸，我们可以通过理想气体状态方程来估算爆炸后的压力。fromscipy.constantsimportR

#定义参数

initial_volume=1#初始体积，单位：立方米

initial_temperature=298#初始温度，单位：开尔文

initial_pressure=101325#初始压力，单位：帕斯卡

final_temperature=1500#爆炸后的温度，单位：开尔文

molar_mass=0.016#甲烷的摩尔质量，单位：千克/摩尔

#计算爆炸后的压力

final_pressure=initial_pressure*(final_temperature/initial_temperature)*(initial_volume/(initial_volume*molar_mass/(R*final_temperature)))

print(f"爆炸后的压力为：{final_pressure:.2f}Pa")解释：上述代码使用理想气体状态方程PV=nRT来计算爆炸后的压力。initial_volume、initial_temperature和initial_pressure定义了爆炸前的条件，final_temperature是爆炸后的温度。通过计算，我们可以得到爆炸后容器内的压力，从而评估爆炸风险。以上示例和内容仅为简化版，实际的燃烧安全性评估方法涉及更复杂的物理模型和数值模拟技术。在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的评估方法和工具。3燃烧仿真在安全性研究中的应用3.1工业设施燃烧安全评估3.1.1原理与内容工业设施燃烧安全评估是通过燃烧仿真技术，对工业生产环境中的火灾风险进行预测和分析的过程。这包括对燃料、氧气、点火源等关键因素的模拟，以及对火灾蔓延速度、烟雾扩散、热辐射等现象的计算。评估的目的是为了识别潜在的火灾隐患，优化安全措施，减少火灾事故的发生。3.1.2示例：使用OpenFOAM进行燃烧仿真OpenFOAM是一个开源的CFD（计算流体动力学）软件包，广泛用于燃烧仿真。下面是一个使用OpenFOAM进行工业设施燃烧安全评估的示例代码：#创建案例目录

mkdir-p$FOAM_RUN/tutorials/combustion/simpleFoam/industrialFacility

cd$FOAM_RUN/tutorials/combustion/simpleFoam/industrialFacility

#复制案例文件

cp-r$FOAM_TUTORIALS/combustion/simpleFoam/industrialFacility/*.

#设置案例参数

sed-i's/.*dimensionedScalar.ambientT.*/dimensionedScalar("ambientT",dimTemperature,300);/'constant/thermophysicalProperties

#运行燃烧仿真

simpleFoam

#后处理，可视化结果

paraFoam在这个示例中，我们首先创建了一个案例目录，并复制了工业设施燃烧仿真的案例文件。然后，我们修改了thermophysicalProperties文件中的环境温度参数。最后，我们运行了simpleFoam求解器进行燃烧仿真，并使用paraFoam进行结果的后处理和可视化。3.2建筑火灾安全设计3.2.1原理与内容建筑火灾安全设计是利用燃烧仿真技术来评估和设计建筑物的火灾安全性能。这包括对建筑物的结构、材料、通风系统等因素的模拟，以及对火灾发生时人员疏散路径、烟雾控制、火势蔓延等的分析。设计的目标是确保在火灾发生时，建筑物内的人员能够安全疏散，同时减少财产损失。3.2.2示例：使用FDS进行建筑火灾仿真FDS（FireDynamicsSimulator）是一个由美国国家标准与技术研究院（NIST）开发的火灾仿真软件，特别适合于建筑火灾安全设计。下面是一个使用FDS进行建筑火灾安全设计的示例代码：<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPEfdsSYSTEM"/srd/nistxmlfds-0303.dtd">

<FDSversion="6">

<MESHid="MESH1"x1="0.0"x2="100.0"nx="100"y1="0.0"y2="50.0"ny="50"z1="0.0"z2="20.0"nz="20"origin="0.00.00.0"/>

<SURFid="WALL"color="128128128"K=0.05/>

<MATERIALid="CONCRETE"rho=2400.0cp=840.0k=1.7/>

<VENTid="VENT1"x="50.0"y="25.0"z="19.0"width="10.0"height="1.0"/>

<FIREid="FIRE1"x="10.0"y="25.0"z="1.0"width="5.0"height="5.0"depth="5.0"Qdot="1000000.0"T="1000.0"/>

<OBSTid="BUILDING"x1="0.0"x2="100.0"y1="0.0"y2="50.0"z1="0.0"z2="20.0"surf="WALL"mat="CONCRETE"/>

<SETname="INITIAL_CONDITIONS"value="T=300.0"/>

<SETname="BOUNDARY_CONDITIONS"value="T=300.0"/>

<SETname="TIME_STEP"value="0.1"/>

<SETname="END_TIME"value="3600.0"/>

</FDS>在这个示例中，我们定义了一个建筑模型，包括墙壁、通风口和火源。我们设置了初始条件和边界条件，以及时间步长和仿真结束时间。通过运行FDS，我们可以分析火灾在建筑中的蔓延情况，以及烟雾和热辐射的分布，从而评估建筑的火灾安全性能。3.3火灾疏散模拟与优化3.3.1原理与内容火灾疏散模拟与优化是通过燃烧仿真技术，模拟火灾发生时人员的疏散过程，以评估疏散策略的有效性，并优化疏散路径和出口布局。这通常涉及到对人员行为、疏散速度、烟雾浓度和能见度等因素的模拟，以及对疏散时间、人员伤亡风险等的计算。优化的目标是减少疏散时间，提高人员生存率。3.3.2示例：使用PyroSim进行疏散模拟PyroSim是一个基于FDS的图形用户界面，用于建筑火灾和疏散模拟。下面是一个使用PyroSim进行疏散模拟的示例代码，这里我们使用Python脚本来控制PyroSim的运行：importpyrosim

#创建PyroSim场景

scene=pyrosim.Scene()

#添加建筑模型

building=scene.add_obstacle("BUILDING",x1=0,x2=100,y1=0,y2=50,z1=0,z2=20)

#添加火源

fire=scene.add_fire("FIRE1",x=10,y=25,z=1,width=5,height=5,depth=5,Qdot=1000000,T=1000)

#添加人员

person1=scene.add_person("PERSON1",x=50,y=25,z=1.8)

#设置疏散策略

person1.set_evacuation_strategy("NEAREST_EXIT")

#运行疏散模拟

scene.run_simulation()在这个示例中，我们首先创建了一个PyroSim场景，并添加了建筑模型、火源和人员。然后，我们为人员设置了疏散策略，即寻找最近的出口进行疏散。最后，我们运行了疏散模拟。通过分析模拟结果，我们可以评估疏散策略的有效性，并根据需要进行优化。以上示例展示了如何使用不同的燃烧仿真工具进行工业设施燃烧安全评估、建筑火灾安全设计和火灾疏散模拟与优化。通过这些技术，我们可以更准确地预测火灾风险，设计更安全的工业和建筑环境，以及优化疏散策略，从而提高火灾安全性。4高级燃烧仿真技术4.1多尺度燃烧模型4.1.1原理多尺度燃烧模型是一种综合考虑不同尺度物理和化学过程的燃烧仿真技术。在燃烧过程中，从分子尺度的化学反应到宏观尺度的火焰传播，不同尺度的现象相互作用，影响燃烧效率和安全性。多尺度模型通过耦合不同尺度的模型，如分子动力学模型、反应流模型和大涡模拟模型，来更准确地预测燃烧行为。4.1.2内容多尺度模型通常包括以下几个层次：分子尺度：使用分子动力学或量子化学方法，研究燃料分子的结构、化学键的断裂和重组，以及反应中间体的生成。微观尺度：通过反应流模型，考虑化学反应动力学，包括反应速率、反应路径和能量转移。宏观尺度：采用大涡模拟(LES)或雷诺平均纳维-斯托克斯方程(RANS)模型，研究火焰的传播、湍流的影响和燃烧产物的分布。4.1.3示例在Python中，使用Cantera库进行燃烧反应流模拟，可以实现微观尺度的燃烧模型。下面是一个简单的示例，展示如何使用Cantera模拟甲烷在空气中的燃烧：importcanteraasct

#设置气体状态

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.52'

#创建一维反应流模型

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#模拟时间步

time=0.0

whiletime<0.01:

sim.advance(time)

print(time,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)

time+=1e-4此代码示例中，我们首先导入Cantera库，然后加载GRI3.0反应机理，该机理描述了甲烷在空气中的燃烧。接着，我们设置气体的初始状态，创建一个理想气体反应器，并将其添加到反应网络中。最后，我们通过sim.advance函数推进时间，打印出每个时间步的温度、压力和组分浓度。4.2不确定性量化在燃烧仿真中的应用4.2.1原理不确定性量化(UQ)是评估和管理模型预测中的不确定性的方法。在燃烧仿真中，UQ可以帮助识别模型参数的不确定性，如反应速率常数、湍流模型参数等，以及这些不确定性如何影响燃烧过程的预测结果。通过UQ，可以更准确地评估燃烧安全性和性能。4.2.2内容UQ在燃烧仿真中的应用包括：参数敏感性分析：确定哪些参数对模型输出的影响最大。概率分布：基于参数的不确定性，计算模型输出的概率分布。可靠性分析：评估模型预测结果的可靠性，特别是在极端条件下的表现。4.2.3示例使用Python的uncertainties库，可以进行不确定性量化分析。下面是一个简单的示例，展示如何使用uncertainties库计算一个参数的不确定性对燃烧速率的影响：fromuncertaintiesimportufloat

importcanteraasct

#设置气体状态和参数不确定性

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.52'

k_uncertain=ufloat(1.0,0.1)#反应速率常数，平均值为1.0，标准差为0.1

#创建反应器并设置不确定的参数

r=ct.IdealGasReactor(gas)

r.kinetics.set_parameter('CH4+O2=CO2+H2O','k',k_uncertain)

#模拟时间步并计算燃烧速率

sim=ct.ReactorNet([r])

time=0.0

whiletime<0.01:

sim.advance(time)

rate=_production_rates['CO2']

print(time,rate)

time+=1e-4在这个示例中，我们首先导入uncertainties库和Cantera库。然后，我们设置气体的初始状态，并定义一个具有不确定性的反应速率常数。接着，我们创建一个理想气体反应器，将不确定的参数设置到反应机理中。最后，我们通过sim.advance函数推进时间，计算并打印出每个时间步的二氧化碳净生成速率，该速率现在包含了由反应速率常数不确定性引起的不确定性。4.3机器学习辅助的燃烧仿真4.3.1原理机器学习(ML)可以用于辅助燃烧仿真，通过训练模型来预测燃烧过程中的关键参数，如温度、压力和组分浓度。ML模型可以从大量仿真数据中学习模式，从而在计算资源有限的情况下提供快速而准确的预测。4.3.2内容机器学习在燃烧仿真中的应用包括：反应机理简化：使用ML模型来替代复杂的化学反应机理，减少计算时间。湍流模型改进：ML可以用于预测湍流对燃烧过程的影响，提高模型的准确性。燃烧过程预测：基于历史数据，ML模型可以预测燃烧过程中的温度、压力和组分浓度。4.3.3示例使用Python的scikit-learn库，可以训练一个简单的线性回归模型来预测燃烧过程中的温度。下面是一个示例，展示如何使用scikit-learn训练模型：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

importnumpyasnp

importcanteraasct

#生成训练数据

gas=ct.Solution('gri30.xml')

data=[]

fortinnp.linspace(300,1000,100):

gas.TP=t,ct.one_atm

gas.equilibrate('HP')

data.append([t,gas.T])

#分离特征和目标

X=np.array([row[0]forrowindata]).reshape(-1,1)

y=np.array([row[1]forrowindata])

#训练模型

model=LinearRegression()

model.fit(X,y)

#预测温度

T_new=500

prediction=model.predict([[T_new]])

print(f'预测温度:{prediction[0]}K')在这个示例中，我们首先导入scikit-learn库、numpy库和Cantera库。然后，我们生成一系列不同温度下的平衡状态数据，作为训练数据。接着，我们将数据分离为特征和目标，训练一个线性回归模型。最后，我们使用训练好的模型来预测一个新的温度点，展示模型的预测能力。通过这些高级燃烧仿真技术，包括多尺度模型、不确定性量化和机器学习辅助的仿真，可以显著提高燃烧过程的预测精度和效率，为燃烧安全性研究提供强有力的支持。5燃烧安全性评估案例研究5.1化工厂火灾爆炸案例分析5.1.1原理与内容化工厂火灾爆炸的仿真分析主要依赖于计算流体动力学(CFD)和化学反应动力学模型。通过这些模型，可以模拟火灾发生时的热释放率、火焰传播速度、烟气流动以及爆炸压力等关键参数，从而评估火灾爆炸对人员和设施的潜在影响。CFD模型CFD模型用于模拟火灾中的气体流动、温度分布和烟气扩散。它基于Navier-Stokes方程，结合传热和传质方程，可以精确预测火灾环境下的流场和温度场。化学反应动力学模型化学反应动力学模型用于描述燃料的燃烧过程，包括燃料的分解、氧化和热解等反应。这些模型通常基于Arrhenius定律，通过反应速率常数和活化能来描述化学反应的速率。5.1.2示例假设我们正在分析一个化工厂的火灾爆炸场景，其中涉及甲烷的燃烧。下面是一个使用OpenFOAM进行甲烷燃烧仿真的简化示例。#设置仿真参数

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"thermoType"-new"type""hePsiThermo">/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"mixture"-new"type""specie">/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"specie"-new"nSpecies"1>/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"specie"-new"species""methane">/dev/null

#设置化学反应模型

$foamDictionary-dictconstant/chemistryProperties-entry"chemistryType"-new"type""laminar">/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/chemistryProperties-entry"chemistryModel"-new"type""EDC">/dev/null

#运行仿真

$simpleFoam-casemethaneCombustion在这个示例中，我们首先设置了热物理属性，指定了一个单组分混合物(甲烷)。然后，我们配置了化学反应模型，选择了层流模型和EDC(组分离散模型)。最后，我们使用simpleFoam求解器运行仿真。5.2住宅火灾安全评估实例5.2.1原理与内容住宅火灾安全评估通常涉及室内烟气流动、温度分布和人员疏散模型。通过这些模型，可以评估火灾对住宅内人员的安全影响，以及确定最佳的疏散路径和时间。烟气流动模型烟气流动模型用于预测火灾产生的烟气在室内的扩散和流动。这包括烟气的温度、浓度和速度，以及烟气对视线和呼吸的影响。人员疏散模型人员疏散模型用于模拟火灾发生时人员的疏散行为。这些模型考虑了人员的移动速度、疏散路径的选择以及障碍物的影响。5.2.2示例使用FDS(FireDynamicsSimulator)进行住宅火灾烟气流动和人员疏散的仿真分析。下面是一个简单的FDS输入文件示例，用于模拟一个住宅火灾场景。!FDSinputfileforresidentialfiresimulation

!Geometry

MESH,

X_MIN=0.0,X_MAX=10.0,DX=1.0,

Y_MIN=0.0,Y_MAX=10.0,DY=1.0,

Z_MIN=0.0,Z_MAX=3.0,DZ=0.3;

!Firesource

SURF,

ID='FIRE',

X=5.0,Y=5.0,Z=0.0,

LENGTH=1.0,WIDTH=1.0,

HEAT_FLUX=100000.0;

!Smokelayer

SURF,

ID='SMOKE',

X=0.0,Y=0.0,Z=2.5,

LENGTH=10.0,WIDTH=10.0,

HEAT_FLUX=0.0;

!Evacuationmodel

EVAC,

ID='PEOPLE',

X=0.0,Y=0.0,Z=0.0,

LENGTH=10.0,WIDTH=10.0,

DENSITY=1.0,

VELOCITY=1.0;在这个示例中，我们定义了一个10mx10m