แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์แบบตัวแทนสำหรับวิเคราะห์การวางแผนอพยพจากเหตุฉุกเฉินเพลิงไหม้ในกรณีศึกษาอาคารเรียน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นการวิเคราะห์และวางแผนการอพยพในกรณีเหตุฉุกเฉินจากไฟไหม้โดยใช้โปรแกรม Pathfinder ซึ่งจำลองการอพยพที่ใช้การสร้างโมเดลแบบตัวแทน (ABS) โดยใช้กรณีศึกษาของอาคารเรียนรวม 6 ชั้นของคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี (EN6) ซึ่งประกอบด้วยห้องต่าง ๆ ภายในอาคารเรียนที่มีความแตกต่างกันที่ขนาดความจุและประเภทของห้องในแต่ละชั้นของอาคาร วัดผลด้วยระยะเวลาอพยพทั้งหมดที่จะสิ้นสุดลงเมื่อผู้ใช้อาคารอพยพออกเป็นคนสุดท้าย โดยเบื้องต้นได้ออกแบบการทดลองในการวิเคราะห์ผลกระทบด้านเวลาจากการเปรียบเทียบทางเลือกในการใช้ช่องทางในการอพยพแบบต่าง ๆ กรณีปกติที่ไม่มีเหตุฉุกเฉิน เพื่อดูผลกระทบด้านเวลาและจำนวนคนอพยพในแต่ละช่วงเวลา โดยกำหนดเป็น 6 กรณีศึกษาตามการเปิดใช้ของบันไดหนีไฟและลิฟท์ จากนั้นจำลองการอพยพหนีไฟภายใต้สถานการณ์ไฟไหม้จาก 7 สถานการณ์ ตามแหล่งกำเนิดไฟไหม้ที่ต่างกัน เพื่อพิจารณาการเลือกเส้นทางการอพยพของผู้ใช้อาคารหลังเกิดเหตุฉุกเฉิน ผลการวิเคราะห์พบว่าตำแหน่งการเกิดเพลิงไหม้ส่งผลกระทบต่อระยะเวลาในการอพยพของผู้ใช้อาคาร นอกจากนี้การกำหนดเส้นทางการอพยพและการฝึกซ้อมอพยพหนีไฟควรคำนึงถึงแหล่งเกิดเหตุฉุกเฉินและความรุนแรงที่ต่างกันด้วย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนอพยพหนีไฟจริง
Article Details
เอกสารอ้างอิง
International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies, World Disaster Reports, Available Source: http://www.ifrc.org/publications-and-reports, August 25, 2016.
McLoughlin, D., 1985, A framework for integrated emergency management, Publ. Admin. Rev. 45: 165-172.
Thunderhead, Simulation Software for Science and Engineering: Manage Geo metry, Specify Parameters, Deliver Results, Available Source: http://www.thunderheadeng.com, August 25, 2016.
Ransikarbum, K. and Mason, S.J., 2016, Goal programming-based post-disaster decision making for integrated relief distribution and early-stage network restoration, Int. J. Prod. Econ. 182: 324-341.
Piraintorn, P. and Ransikarbum, K., 2018, Integrating geographic information system (GIS) in humanitarian relief logistics: Practical view point, pp. 1-7, 7th Asia Conference on Earthquake Engineering: Disaster Risk Reduction and Disaster Risk Management, Bangkok.
Ransikarbum, K. and Mason, S.J., 2016, Multiple-objective analysis of integrated relief supply and network restoration in humanitarian logistics operations, Int. J. Prod. Res. 54: 49-68.
Habib, M.S., Lee, Y.H., Memon, M.S., 2016, Mathematical models in humanitarian supply chain management: A systematic literature review, Math. Probl. Eng., Article ID 3212095.
Altay, N., Green, W.G., 2006, OR/MS research in disaster operations manage ment, Eur. J. Oper. Res. 175: 475-493.
Sheu, J.B., 2007, Challenges of emergency logistics management, Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev. 43: 655-659.
Tofighi, S., Torabi, S.A., Mansouri, S.A., 2016, Humanitarian logistics network design under mixed uncertainty, Eur. J. Oper. Res. 250: 239-250.
Wattanasang, N., Chantakot, W., Wisedla, K., and Ransikarbum, K., 2018, Simulation of fire smoke distribution in the electronics industry for automotive industry, pp., 1152-1156, Conference on Industrial Engineering (IE Network), Ubon Ratchathani.
Chantakot, W., Wattanasang, N., Wisedla, K. and Ransikarbum, K., 2018, Research agenda for simulation of fire escape with computer models in Thailand, pp. 1136-1141, Conference on Industrial Engineering Network (IE Network), Ubon Ratchathani.
CHantakot, W., Wattanasang, N., Wisedla, K. and Ransikarbum, K., 2018, Impact assessment using a computer model to study the leakage and explosion of LPG storage and distribution tanks of a separate type air conditioner factory, pp. 1157-1162, Conference on Industrial Network Engineering Conference (IE Network), Ubon Ratchathani.
Djanatliev, A., German, R, Kolominsky-Rabas, P. and Hofmann, B.M., 2012, Hybrid simulation with loosely coupled system dynamics and agent-based models for prospective health technology assess ments, Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference (WSC).
Shendarkar, A., Vasudevan, K., Lee, S. and
Son, Y., 2006, Crowd simulation for emergency response using BDI agent based on virtual reality, pp. 545-553, Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference (WSC).
Yodchan, K., 2014, Application of Simulation Programs for Fire and Migration Dynamics to Analyze the Evacuation Capacity on an Extra Large Building, Master Thesis, Kasetsart University, Bangkok.
Prasertpanij, S., 2012, Simulation of Fire Evacuation of High-rise Buildings with the Pathfinder Model: Case Study Q. House Lumpini Building, Master Thesis, Kasetsart University, Bangkok.
Wagner, N. and Agrawal, V., 2014, An agent-based simulation system for concert venue crowd evacuation modeling in the presence of a fire disaster, Exp. Syst. Appl. 41: 2807-2815.
Macal, C.M. and North, M.J., 2006, Tutorial on agent-based modeling and simulation part 2: How to model with agents, pp. 73-83, Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference (WSC).
Joo, J., Kim, N., Wysk, R.A., Rothrock, L., Son, Y. and Oh, Y., 2013, Agent-based simulation of affordance-based human behaviors in emergency evacuation, Simul. Mod. Pract. Theor. 32: 99-105.
Ronchi, E., Uriz, F.N., Criel, X. and Reilly, P., 2016, Modelling large-scale evacuation of music festivals, Case Stud. Fire Safety 5: 11-19.
Ronchi, E. and Nilsson, D., 2014, Assess ment of Total Evacuation Systems for Tall Buildings, Springer, New York.
Wang, H.R., Chen, Q.G., Yan, J.B., Yuan, Z. and Liang, D., 2014, Emergency guidance evacuation in fire scene based on pathfinder, pp. 226-230, 7th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (IEEE).
Cuesta, A., Ronchi, E. and Gwynne, S.M., 2015, Collection and use of data from school egress trials, pp. 233-244, 6th International Symposium: Human Behavi our in Fire, Interscience Communications.
Ren, C., Yang, C. and Jin, S., 2009, Agent-based modeling and simulation on emergency evacuation, pp. 1451-1461, International Conference on Complex Sciences, Springer, Heidelberg.
