Väkijoukko ei koostuitsenäisesti toimivista yksilöistä,vaan pienryhmistä.litsee poistumisreitin optimaalisesti näidenhavaintojen perusteella. Kehittämässämmemallissa valintaan vaikuttavat ovien sijainnit,muiden ihmisten sijainti ja toiminta, ovientuttuus ja näkyvyys sekä tulipaloon liittyvätolosuhteet eri reiteillä.Oven valintaan liittyvä päätöksenteko kuvataankahdessa vaiheessa. Ensin kukin ihminenjakaa ovet ryhmiin tiettyjen ominaisuuksienperusteella. Nämä ryhmät voidaan laittaapreferenssijärjestykseen ovien houkuttelevuudenperusteella. Ovien jako ryhmiin perustuumallissamme kolmeen tekijään: oven näkyvyyteen,oven tuttuuteen ja poistumireitilläoleviin olosuhteisiin. Ovien tuttuus kullekinhenkilölle voidaan määrätä FDS+Evac:nsyötetiedostossa. Kullekin henkilölle voidaanmäärätä todennäköisyys, jolla tämä tunteekunkin oven. Näiden todennäköisyyksienperusteella ohjelma arpoo kullekin henkilölletutut ja tuntemattomat ovet. Oven näkyvyyteenvaikuttavat oven ja ihmisen välissäolevat seinät, sekä reitillä olevan savun määrä.Muiden ihmisten vaikutusta näkyvyyteenei mallissa tällä hetkellä huomioida. Häiritsevilläolosuhteilla tarkoitetaan, että tulipaloonliittyvät olosuhteet, kuten esim. savun konsentraatio,ylittävät reitillä tietyn kynnys-arvon.Kynnys-arvot eivät kuvaa tappavia olosuhteita,vaan olosuhteita jotka esimerkiksiärsyttävät silmiä tai muuten häiritsevät normaaliapoistumista. Käyttämämme preferenssijärjestyson esitetty taulukossa 1.Oletamme, että kukin henkilö valitsee ainaoven, jonka preferenssi on mahdollisimmankorkea. Voi kuitenkin olla, ettei korkeimpaanpreferenssiryhmään kuulu yhtään ovea, jolloinovi valitaan korkeimmasta mahdollisestapreferenssiryhmästä.Samaan preferenssiryhmään voi kuitenkinkuulua useampi kuin yksi ovi. Näiden ovienvälillä päätös tehdään valitsemalla ovi, jonkakautta poistumisen arvioidaan olevan nopeinta.Tämä tarkoittaa, että valitaan ovi, jokaminimoi arvioidun poistumisajan. Poistumisennopeuteen vaikuttaa kaksi asiaa: henkilönja oven välinen etäisyys sekä ovella olevamahdollinen jono. Näin ollen arvioitupoistumisaika voidaan jakaa kahteen osaan:arvioituun kävelyaikaan ja arvioituun jonotusaikaan.Arvioitu kävelyaika saadaan määritettyä jakamallaihmisen ja oven välinen etäisyys ihmisenkävelynopeudella. Arvioitu jonotusaikapuolestaan määräytyy niiden, samalleovelle menevien ihmisten lukumäärästä, jotkaovat lähempänä ovea kuin henkilö itse.Jonotusaikaan vaikuttaa myös oven leveyteenliittyvä parametri, joka kuvaa sitä, kuinkamonta ihmistä oven läpi voi enimmilläänkulkea aikayksikössä.Esitetty malli jakaa siis ovenvalinnan kahteenvaiheeseen. Ensimmäisessä vaiheessaovet luokitellaan niiden ominaisuuksienperusteella preferenssiryhmiin. Toisessa vaiheessaovi valitaan korkeimman preferenssinomaavien ovien joukosta arvioidun poistumisajanperusteella.Pienryhmien käyttäytyminenTaulukko 1. Ovien preferenssijärjestys. Alimpien rivien kombinaatioilla ei ole preferenssiä, sillä ihminenOvien ei ole tietoinen preferenssijärjestys. ovista, jotka ovat tuntemattomia Alimpien ja näkymättömiä. rivien kombinaatioilla ei ole ukko 1. preferenssiä,ihminen ei ole tietoinen ovista, jotka ovat tuntemattomia ja näkymättömiä.Preferenssi Näkyvä Tuttu Häiritsevät olosuhteet1 kyllä kyllä ei2 ei kyllä ei3 kyllä ei ei4 kyllä kyllä kyllä5 ei kyllä kyllä6 kyllä ei kylläEi preferenssiä ei ei eiEi preferenssiä ei ei Kyllä112 <strong>Palotutkimuksen</strong> päivät <strong>2007</strong>oitu kävelyaika saadaan määritettyä jakamalla ihmisen ja oven välinen etäisyys ihmisenSosiaalipsykologisen kirjallisuuden mukaanväkijoukko ei koostu itsenäisesti toimivistayksilöistä, vaan pienryhmistä, kuten perheistä,jotka pyrkivät toimimaan yhdessä. Tämäkäyttäytyminen tulisi huomioida myös poistumistamallinnettaessa. Panin mukaan [8]ryhmien olemassaololla on monia käytännönseurauksia. Koska ryhmät pyrkivät pysymäänyhdessä, niiden liikkuminen esimerkiksi kapeidenovien läpi voi olla hitaampaa kuin yksilöistämuodostuvan ihmisjoukon. Toisaaltaryhmän jäsenet voivat evakuoinnin alkaessaolla erillään, jolloin he voivat pyrkiä kokoontumaanennen poistumista. Tässä kappaleessaesitellään ryhmien käyttäytymisellekehittämämme malli, joka voidaan helpostisisällyttää FDS+Evac:ssa käytettävään ihmisenliikettä kuvaavaan malliin.Mallissamme ryhmien toiminta jaetaankahteen vaiheeseen:1. Kokoontumisvaiheessa ryhmän jäsenetpyrkivät kokoamaan ryhmän kävelemällätoisiaan kohti.2. Poistumisvaiheessa ryhmä liikkuu yhdessävalitsemaansa poistumisreittiä pitkin.Nämä kaksi vaihetta voidaan mallintaamuuntamalla Helbingin yhtälöiden motiivivoimansuuntaa, joka kuvaa suuntaa johonihminen haluaa liikkua. Kokoontumisvaiheessaryhmän jäsenet pyrkivät kulkemaankohti ryhmän keskipistettä, joten tässä vaiheessakunkin henkilön haluttu motiivivoimaosoittaa kohti ryhmän jäsenten keskipistettä.Ryhmä on kokoontunut, kun kaikkiryhmän jäsenet ovat tietyn kynnysetäisyydensisällä ryhmän keskipisteestä.Kun ryhmä on kokoontunut, se alkaa kulkeakohti ryhmän jäsenten yhdessä valitsemaaovea. Tämä tarkoittaa, että kaikki ryhmän jäsenetalkavat seurata samaa virtauskenttää.Samalla kun ryhmän jäsenet pyrkivät kohtiovea, he pyrkivät myös pitämään ryhmänkasassa. Tämä mallinnetaan lisäämällä Helbinginyhtälöihin voima, joka osoittaa kohtiryhmän keskipistettä. Tätä voimaa kutsutaanryhmävoimaksi. Ryhmävoiman suuruuskuvaa sitä, kuinka voimakkaasti ryhmän jäsenethaluavat pitää ryhmän yhdessä. Ryhmävoimansuuruus voi vaihdella eri ryhmienvälillä. Esimerkiksi äidistä ja lapsista koostuvallaryhmällä ryhmävoiman tulisi olla suurempikuin työkavereiden ryhmällä.Kuvassa 5 on havainnollistettu ryhmäalgoritmintoimintaa esimerkkisimulaation avulla.Simulaatiossa on käytetty vanhaa yhdenympyrän mallia ihmisten poikkileikkaustenkuvaamiseen.Ryhmämalli ei ole mukana FDS:n versioissa5, mutta se lisättäneen ohjelman myöhempiinversioihin.JOHTOPÄÄTÖKSETTässä artikkelissa esiteltiin FDS-palosimulointiohjelmanyhteyteen kehitetty poistumissimulointiohjelmaFDS+Evac. Ohjelmanvanhempi versio esiteltiin <strong>Palotutkimuksen</strong>päivillä jo vuonna 2005 [1], mutta nyt esitellyssäversiossa on monia uusia ominaisuuksia.Ihmisten poikkileikkausten muotoa approksimoidaannyt yhden ympyrän sijaan kolmenympyrän avulla, millä päästään huomat-
Ryhmämalli ei ole mukana FDS:n versioissa 5, mutta se lisättäneen ohjelman myöhempiinversioihin.Kuva 5. Tilannekuvia ryhmämallin koesimulaatiosta. Sadan ihmisen väkijoukko koostuu viiden ja kuuden hengen pienryhmistä. Vasemman puoleinen kuvaon evakuoinnin alkutilanne. Keskellä on tilannekuva viisi sekuntia evakuoinnin alkamisen jälkeen, jolloin useimmat ryhmät ovat ehtineet kokoontuaKuva 5. ryhmämallin koesimulaatiosta. Sadan ihmisen väkijoukko koostuuviiden yhteen. ja Oikealla kuuden on tilannekuva hengen kymmenen sekunnin pienryhmistä. jälkeen, jolloin ryhmät Vasemman ovat lähteneet liikkumaan puoleinen kohti poistumisteitä. kuva on evakuoinninalkutilanne. Keskellä on tilannekuva viisi sekuntia evakuoinnin alkamisen jälkeen, jolloinuseimmat ryhmät ovat ehtineet kokoontua yhteen. Oikealla on tilannekuva kymmenensekunnin jälkeen, jolloin ryhmät ovat lähteneet liikkumaan kohti poistumisteitä.JOHTOPÄÄTÖKSETtavasti lähemmäs ihmisen todellista muotoa.Esittämiemme simulointitulosten perusteellavoidaan sanoa, että uusi kolmesta ympyrästämuodostettu ihmismalli toimii hyvinovi- ja käytävävirtauksissa. Ohjelmaan on lisättymyös peliteoreettinen malli kuvaamaanTässäihmistenartikkelissapäätöksentekoa ovenvalintatilanteissa.Mallin ovenvalintaan vaikuttavia te-FDS+Evactumisaikalaskelmien vaatimien Ohjelman aliohjelmi-vanhempi 7th Asia-Oceania Symposium versio on Fire esiteltiin Scien-esiteltiinKevin McGrattanFDS-palosimulointiohjelman(NIST) on auttanut poistionand the state-of-the-artyhteyteenfire simulation.kehitettypoistumissimulointiohjelmakijöitä ovat ovien sijainti ja tuttuus, muiden en liittämisestä osaksi FDS:n ohjelmakoodia ce & Technology, September 20 – 22, <strong>2007</strong>,<strong>Palotutkimuksen</strong> päivillä jo vuonna 2005 [1], mutta nyt esitellyssä versiossa on monia uusiaihmisten toiminta sekä tulipaloon liittyvät sekä Glenn Forney (NIST) on tehnyt tarvittavatmuutokset muotoa Smokeview-visualisoin-approksimoidaan 5. Langston, P.A., nyt Masling, yhden R. & ympyrän Asmar,Hong Kong, China.ominaisuuksia. olosuhteet. Ihmisten poikkileikkaustenEsittelimme myös ihmisten ryhmäkäyttäytymistäkuvaavan algoritmin, joka on kehi-Katri Matikaisen Pro gradu –tutkimus Hel-Multi-Circle Model, Safety Science 44, p.tityökaluun.B.N., Crowd Dynamics Discrete Elementsijaan kolmen ympyrän avulla, millä päästään huomattavasti lähemmäs ihmisen todellistamuotoa. tetty vastaamaan Esittämiemme sosiaalipsykologisia simulointitulosten havaintojaihmistensingin Yliopiston Sosiaalipsykologian perusteella laitokselleonvoidaan 395-417, sanoa, 2006. että uusi kolmestaympyrästä muodostettutaipumuksesta toimiaihmismalliryhmissä.Tämä malli ei ole vielä mukana FDS-ohtenkäyttäytymistä poistumistilanteissa. Emergency Movement, in SFPE Handbooktoimiiauttanuthyvinmeitä ymmärtämäänovi- jaihmis-käytävävirtauksissa.6. Nelson, H.E. & MacLennan,OhjelmaanH.A.,onlisätty jelman myös versiossa peliteoreettinen 5, mutta se sisällytetään malli ohjelmanovenvalintaan myöhempiin versioihin. vaikuttavia KES, tekijöitä Palosuojelurahasto, ovat Ympäristöministe-ovien sijainti 2/28-2/146, ja tuttuus, National Fire muiden Protection Associa-ihmistenkuvaamaan Tutkimusta ovat rahoittaneet ihmisten VTT, päätöksentekoa TE- of Fire Protection ovenvalintatilanteissa.Engineering, 2nd ed., pp.MallinEsitelty FDS+Evac ohjelma on vapaasti riö ja Suomen Akatemia. T.K. haluaa kiittäätoiminta sekä tulipaloon liittyvät olosuhteet.saatavissa www-osoitteesta http://www.vtt.fi/fdsevac. Ohjelmisto mahdollistaa monienerilaisten rakennusgeometrioiden simuloin-Esittelimmenin. Ohjelmistonmyössisältämätihmistenuudet ominaisuudetovat: 1. sosiaalipsykologisia Mahdollisuus simuloida pois-havaintoja ihmisten taipumuksesta 8. Pan, X., toimia Computational ryhmissä. Modeling Tämäryhmäkäyttäytymistä kuvaavanp.algoritmin,271-283, 2003.joka on kehitettyvastaamaan oftumista monikerroksisissa rakennuksissa sekäkaltevilla lattiatasoilla, kuten erilaisissa katsomoissa,2. Ihmisten mallintaminen kolmellaympyrällä, 3. Savun vaikutus ihmisen suorituskykyynja 4. Ovenvalinta-algoritmi.Poistumismallin validoinnissa on käytettyhyväksi myös todellisista poistumisharjoituksistakerättyjä havaintoja. Vuoden 2006 aikanatarkkailimme erilaisin menetelmin yhteensäkolmea eri poistumisharjoitusta. Kerättyjähavaintoja on tarkoitus käyttää hyväksi myösmallin tulevassa kehityksessä. Poistumiskokeissatehdyistä havainnoista on Tuomas Paloposkenjohdolla kirjoitettu myös artikkeliotsikolla ”Poistumisharjoitusten havainnointiosana FDS+Evac-ohjelman kehitystä”, jokaesitellään <strong>Palotutkimuksen</strong> päivillä <strong>2007</strong>.KIITOKSETNIST:n Building and Fire Research laboratoriotaja sen henkilökuntaa vieraanvaraisuudestasinne tekemiensä matkojen aikoina.VIITTEET1. Korhonen, Timo; Hostikka, Simo, Keski-Rahkonen, Olavi, Hietaniemi, Jukka. 2005.Tulipalojen henkilöriskin siedettävän tasonarviointi. <strong>Pelastustieto</strong>, vol. 56, Palontorjuntatekniikka-erikoisnumero,8 <strong>Palotutkimuksen</strong>päivät 2005, ss. 102-105.2. Helbing, D., Farkas, I. and Vicsek, T.,Simulating Dynamical Features of Escape Panic,Nature 407: p. 487-490, 2000.3. Korhonen, T., Hostikka, S. & Keski-Rahkonen, O. A proposal for the goals andnew techniques of modelling pedestrian evacuationin fires. 8th International Symposiumon Fire Safety Science, September 18 - 23,2005, Beijing, China, International Associationof Fire Safety Science. 2005.4. Korhonen, T., Hostikka, S., Heliövaara,S., Ehtamo, H. & Matikainen, K. Integrationof an agent based evacuation simula-tion, Quincy, MA, 1995.7. Fang, Z., Lo, S.M. & Lu, J.A., On theRelationship between Crowd Density andMovement Velocity. Fire Safety Journal 38,Human and Social Behaviors for EmergencyEgress Analysis, 127 p., PhD Thesis, StanfordUniversity, CA, 2006.9. Heliövaara, S. Computational Modelsfor Human Behavior in Fire Evacuations,M.Sc. thesis, Systems Analysis Laboratory,Helsinki University of Technology, Finland,<strong>2007</strong>.10. Matikainen, K. Käyttäytyminen uhkatilanteessa– poistumisreitin valinta tulipalossa,Pro gradu työ, Sosiaalipsykologian laitos,Helsingin Yliopisto, <strong>2007</strong>.11. Proulx, G. A stress model for people facinga fire, Journal of Environmental Psychology,13, p. 137-147, 1993.<strong>Palotutkimuksen</strong> päivät <strong>2007</strong> 113
- Page 9 and 10:
Kati Tillander, VTT ja Esa Kokki, P
- Page 11 and 12:
RakennuspaloRakennuspalovaaraPalo r
- Page 13 and 14:
tä PRONTOn käyttö ja sisältö n
- Page 15:
Kuva 1. Joidenkin aineistossa usein
- Page 18 and 19:
Taulukko 2. Opetus- (o) ja tutkimus
- Page 21 and 22:
KOTIMAAKuolemat pakottavat uudistuk
- Page 23 and 24:
savusukellusten välillä vietettii
- Page 25 and 26:
TVOC-pitoisuus, µg/m 3200001500010
- Page 27 and 28:
työvuoron jälkeen mitattu keskim
- Page 29 and 30:
assa, sitä suurempi on kantama. Mi
- Page 31 and 32:
Tutkimus tehtiin Pelastusopiston tu
- Page 33 and 34:
maa ja tehokasta toimintaa, joka sa
- Page 35 and 36:
verrattuna tulipalojen määrissä
- Page 37 and 38:
Tiina Ala-Outinen, Riitta Kajastila
- Page 39 and 40:
Kuva 2. Oven polttokoe EN-standardi
- Page 41:
esimerkiksi lämpötilojen tai muod
- Page 44 and 45:
nakin vuodesta 1979 alkaen [10]. En
- Page 46 and 47:
tosten kokeita sekä normaalilämp
- Page 48 and 49:
olivat tutkittua kertopuuliitoksen
- Page 50 and 51:
isotermit 60 min palorasituksen jä
- Page 52 and 53:
ksesta tai heidät on voitava pelas
- Page 54 and 55:
va palo> ravintola- vaatenaulakkopa
- Page 56 and 57:
Esko Mikkola ja Tuomo Rinne, VTT, P
- Page 58 and 59:
Kuva 2 Yleiskuva maanalaisesta liik
- Page 60 and 61:
PystykuilutKuva 4. Tarkastelun koht
- Page 62 and 63: 10 m1.Kohde on vuosina 1762-1764 ra
- Page 64 and 65: lukuarvojen valintaa ihmismäärän
- Page 66 and 67: Jukka Hietaniemi, VTT, PL 1000, 020
- Page 68 and 69: palokunnan toimintavalmiusajan ja s
- Page 70 and 71: ko 1. Esimerkki kuvaan 5 liittyvist
- Page 72 and 73: Rasmus Taneli, Tiitta Paavo ja Ronk
- Page 74 and 75: akenteiden pinnoille [1].sytytyskoh
- Page 76 and 77: Osa vuosina 2005 ja 2006 pidettyist
- Page 78 and 79: kasvillisuuden määrän ja jakautu
- Page 80 and 81: Ylitarkastaja, ins. (AMK) Antti Nen
- Page 82 and 83: lemia aiheuttava laite. Rivitaloiss
- Page 84 and 85: Valtuutettu sähkötarkastaja Pertt
- Page 86 and 87: kansia jotka olivat murtuneet niin,
- Page 88 and 89: jen tuotantorakennusten sähkö- ja
- Page 90 and 91: ilmaisuputkistojen asennus tutkimus
- Page 92 and 93: LIITE 1.PELASTUSOPISTO SUUNNITELMA
- Page 94 and 95: Palotilan korkeus : Testit tehdää
- Page 96 and 97: Tuula Hakkarainen, VTT, PL 1000, 02
- Page 98 and 99: 98 Palotutkimuksen päivät 2007tus
- Page 100 and 101: 100 Palotutkimuksen päivät 2007ta
- Page 102 and 103: daan palotehoksi 57 MW. Tulos päte
- Page 104 and 105: vesivuo 3.5 l/min/m 2 saavutetaan s
- Page 106 and 107: Simo Hostikka, VTT, PL 1000, 02044
- Page 108 and 109: Kuva 2. Esimerkki kerroksellisesta
- Page 110 and 111: otaan työntävää vaikutusta tai
- Page 114 and 115: Kati Tillander, Kaisa Belloni, Tuom
- Page 116: Palotutkimuksenpäivät seuraavanke