安全工程专业课程
安全仿真与模拟基础
金洪伟 & 闫振国 & 王延平
西安科技大学安全科学与工程学院
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第 1 章
安全模拟与仿真介绍
目 录
1. 课程介绍
安全仿真与模拟基础是在安全工程学科相关理论和方法的基础之上，建立现实世界中工程系统或过程的计算机模型，通过模拟研究其演化过程中可能发生的失效以及造成的危害，予以系统化与公式化。
当将计算机技术应用于安全工程专业领域时，大多需要借助计算机模型进行模拟，因此该课程实际上是介绍计算机技术在安全工程中的应用。另一方面，由于安全工程总是和具体的工程系统相关联，相应地，本课程的研究领域非常广泛，它大量涉及计算机技术在矿业、建筑、土木、化工、制造、机械等工程领域的应用。
根据西安科技大学安全工程学科的特点，本课程主要涉及计算机技术在矿业工程和建筑工程领域的应用。
2. 教学目标
本课程是为了适应安全工程专业学生的知识能力基础、发展和就业需求而开设的。其旨在结合安全工程专业理论和方法，教授一些简单、实用的程序开发知识，引导学生有效地使用计算机，使学生能快速地利用所学知识对安全工程领域的一些简单问题进行计算机建模和求解。
这是一门新课程，在本课程之前，安全工程专业学生学习的主要计算机基础课程是《C 语言程序设计》，对于非计算机专业学生来说，C 语言过于艰深，且难以投入实用，导致本专业学生严重缺乏计算机应用能力。本课程是针对此问题，在课程改革中特意设置的。
2. 教学目标
具体目标：
- 了解计算机技术在安全工程领域的应用情况；
- 掌握数学建模和计算机模拟的基本知识；
- 具备初等的 Python 语言程序设计能力；
- 能初步用 Python 进行数学实验和建模；
- 在老师的指导下能编写程序完成一些稍微复杂的安全风险分析、通风网络解算等工程问题。
3. 为什么要学习本课程？
世界正处在新一轮科技革命和产业变革中，这种变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。以人工智能、量子信息、移动通信、物联网、区块链为代表的新一代信息技术加速突破应用，我们已经被信息、程序、算法包围了。非计算机专业的学生学习基础的计算机技术是非常必要的，这不仅会提升自身的就业竞争力，同事也会为自己打开一个更大的发展空间。
我们要成为这轮科技浪潮参与者，而不是旁观者！
3. 为什么要学习本课程？
具体产业领域：
- 智能矿山：在煤炭工业领域，通过应用物联网、大数据和人工智能技术，使煤炭生产过程数字化与自动化紧密结合，实现采、掘、运机器的自动化功能，从人工操作转变为机器自主，进而实现产业升级。
- 建筑工程智能化：在建筑工业领域，建筑工程从规划、设计、资源配置、设备选型、施工建设等直至最终建筑交付，以及后期维护升级改建等，全链条、全方位、全生命周期实现数字化、信息化、自动化和智能化管控。
3. 为什么要学习本课程？
本课程将教会你学习基础的编程技术，学习编程的好处：
- 培养你的结构化和创造性思维能力；
- 提高你的逻辑和推理能力；
- 提高你对细节的关注能力；
- 提高你做事的毅力；
- 提高你的协作和沟通能力；
- 使你能够以低成本实现自己的创意，或实施创业。
Everybody should learn to program a computer, because it teaches you how to think.
-- Steve Jobs
4. 主要教学内容
- 计算机模拟技术在安全工程中的应用情况（矿业工程和建筑工程领域的计算机模拟技术应用情况）
- 计算机模拟的基础知识（模型、计算机模拟、数学建模的概念，计算机建模和模拟的流程，程序设计语言的分类和介绍，计算机编程需要的相关知识，数学建模涉及的相关知识，常见的数值计算类软件介绍）
- Python 程序设计基础（Python 介绍，基础语法，数据类型，流程控制，函数，错误处理，模块化编程，面向对象编程）
- 基于 Python 进行科学计算（大致了解 Python 的常用科学计算库：NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib）
- 计算机模拟在安全工程中的应用案例与实践（安全风险分析，通风网络解算，避灾路线自动规划等）（课程设计）
本课程的内容繁多，不要期待在课堂上学到所有内容，而必须在课后投入大量的精力进行自学。
5. 学习方法
-
培养编程兴趣
编程开发工作可能很枯燥，你需要给自己找到一些深入学习的动力，制定循序渐进的学习计划，严格约束自己，不断从编程中获得成就感和乐趣。
-
反复阅读
初学编程是一件很痛苦的事情，因为要接触大量的新概念和新方法。不要气馁，你只要找一本教材，反复阅读，以加深理解，并使其中的一些概念和方法固化到自己脑海。
5. 学习方法
5. 学习方法
-
注重细节
或许在编写 Microsoft Word 文章时，你基本不太关注缩进、英文字母的大小写、文档中空格的多少、标点符号是半角还是全角，但现在你必须注意了，因为一不小心，就会导致严重错误。你需要一丝不苟、追求完美，从开始就养成良好的编程习惯。
-
持续学习
通过考试并不意味着学习的结束，后续你可以用课程知识参与更多的课外科技活动，或用于课程设计或毕业设计；编程开发甚至可以成为你一生的爱好，甚至事业。
我们为课程所建立的的 QQ 群将始终是交流编程心得的好地方，无论何时，老师们都愿意回答你的问题！
6. 计算机模拟基础
6.1 计算机模拟
- 模拟
- 又称仿真，是对真实世界中存在的系统或过程随时间推移而变化的模仿。实际操作中，模拟是对模型随时间演化的表示。经常使用计算机进行模拟。
模拟常被用于如下场合：
- 性能调整和优化、安全工程、测试、培训、教育、电子游戏等方面。
- 通过对自然系统、人体系统、经济系统的模拟，以深入了解他们的功能。
- 通过模拟揭示替代性条件或行动过程所可能产生的效果。
- 对无法参与的、危险的、不可接受的、尚不存在的真实系统进行模拟分析。
6.1 计算机模拟
- 计算机模拟
- 为了预测真实世界或物理系统的行为或结果而在计算机上进行数学建模的过程。
计算机模拟已经成为物理学（计算物理学）、天体物理学、气候学、化学、生物学和制造业中许多自然系统，以及经济学、心理学、社会科学、卫生保健和工程中人类系统的数学建模的有用工具。对系统的模拟表现为系统模型的运行。它可以用于探索和获得新技术的新见解，以及评估对于分析解决方案而言过于复杂的系统的性能。
计算机模拟是通过运行计算机程序来实现的，这些程序可以是在小型设备上几乎即时运行的小型程序，也可以是在基于网络的计算机组上运行数小时或数天的大型程序。计算机可以模拟的事件规模已经远远超过了使用传统纸笔进行数学建模所能达到的任何可能。
6.2 数学模型和数学建模的定义
- 模型
- 对物、人或系统的信息表示。模型分为物理模型和概念模型。
- 物理模型
- 根据相似原理，把真实事物按比例放大或缩小制成的实物模型，其状态变化和原事物基本相同，可以模拟客观事物的某些功能和性质。例如：汽车模型、风洞模型、布娃娃、煤矿采掘系统教学模型、煤矿岩层移动的相似材料模型等。
6.2 数学模型和数学建模的定义
- 概念模型
- 对一个系统的理论表示。概念模型是对现实世界中事物概念化和泛化后形成的抽象模型。其具体型式可以为思想实验、数学模型、计算机模拟、示意图、比例模型等。如煤矿采掘工程平面图、建筑施工图都属于概念模型。矿井巷道网络中风流的流动可用质量守恒、能量守恒和阻力方程来表征，他们构成的方程组也是通风网络概念模型的一部分。
在某种意义上，物理模型是概念模型的具体化，概念模型相当于物理模型的蓝图（物理模型可依照此蓝图构建）。
6.2 数学模型和数学建模的定义
- 数学模型
- 使用数学概念和语言描述的简化后的系统。或者说，数学模型是对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具得到的一个数学结构。
- 数学建模
- 建立数学模型的过程。或者说是把问题定义转换为数学模型的过程。
像欧几里得几何、微积分、柯西积分公式、万有引力定律、能量转换定律、麦克斯韦方程组、广义相对论等都是非常好的数学模型。
6.2 数学模型和数学建模的定义
应用数学知识解决实际问题的第一步就是从形式上杂乱无章的现象中抽象出恰当的数学关系，也就是数学建模的过程。
数学模型是现实世界现象的理想化，数学建模是一项富有创造性的工作。对同一问题，可以从不同角度构建出多个不同的模型，没有唯一正确的模型。任何模型都有其局限性，但是好的模型能提供有价值的结果和结论。
对于复杂问题的建模，很难一步到位，通常需要采取一种逐步演化的方式来进行。从简单的模型开始（忽略一些难以处理的因素），然后通过逐步添加更多相关因素，让模型演化，使其与实际问题更加接近。基于模型分析得出的结论或建议的价值，与模型对实际情况的描述符合程度有很大的关系。通常，模型越接近实际，分析得出的结果的价值也越大。
6.3 数学模型的应用
数学模型有助于解释一个系统，研究其不同组成部分的影响，并对系统的行为做出预测。
- 数学模型在自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）中非常重要，尤其是物理学。几乎所有物理理论都要使用数学模型来表示，如牛顿定律、相对论和量子力学。
- 数学模型也被广泛用于工程学科（如计算机科学、电气工程、矿业工程、建筑工程）以及社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）领域。
- 经常应用运筹学数学模型来解决商业或军事行动中的问题。
- 数学模型也用于音乐、语言学和哲学（集中用于分析哲学）。
6.4 数学模型的分类
（1）按照模型的应用领域（所属学科）
- 自然科学领域，如物理模型、生物模型、地球科学模型、化学模型等。
- 非自然科学领域，如经济模型、交通模型、人口模型、生态模型、环境模型、医学模型、社会学模型等。
（2）按照建立模型的数学方法（或所属数学分支）
分为初等模型、几何模型、微分方程模型、微积分模型、图论模型、概率统计模型、数学规划模型。
（3）按模型表现的特性
- 线性与非线性：如果所有变量表现出线性关系，由此产生的数学模型为线性模型；否则，就为非线性模型。
- 静态与动态：动态模型对系统状态随时间变化情况起作用，而静态（或稳态）模型是在系统保持平稳状态下进行计算的，因而与时间无关。动态模型通常用微分方程描述。
- 显式与隐式：如果模型的所有输入参数都已知，且输出参数可以由有限次计算求得，该模型称作显式模型。但有时输出参数是已知的，相应的输入必须通过迭代过程求解，该模型称作隐式模型。
- 离散与连续：离散模型将对象视作离散的，例如分子模型中的微粒，又如概率模型中的状态。而连续模型则由连续的对象所描述，例如管道中流体的速度场，固体中的温度和压力，电场中连续作用于整个模型的点电荷等。
（3）按模型表现的特性（续）
- 确定性与概率性（随机性）：确定性模型是所有变量集合的状态都能由模型参数和这些变量的先前状态唯一确定的一种模型；因此，在一组给定的初始条件下确定性模型总会表现相同。相反，在随机模型（通常成为“概率模型”）中存在随机性，而且变量状态并不能用唯一值来描述，而用概率分布来描述。
- 演绎、归纳与漂移：演绎模型是创建在理论上的一种逻辑结构。归纳模型由实证研究及演绎模型推广而得。漂移模型则既不依赖于理论，也不依赖于观察，而仅仅是对预期结构的调用。（当将数学应用在经济学以外的社会科学时，漂移模型一直被批评为毫无根据的模型。科学中突变理论的应用已被定性为漂移模型。）
（4）按对模型结构的了解程度
- 白箱模型：指那些内部规律比较清楚的模型。如力学、热学、电学以及相关的工程技术问题。
- 灰箱模型：指那些内部规律尚不十分清楚，在创建和改善模型方面都还不同程度地有许多任务作要做的问题。如气象学、生态学、经济学等领域的模型。
- 黑箱模型：指那些内部规律还很少为人们所知的现象。如生命科学、社会科学等方面的问题。这些现象因素众多、关系复杂，也可简化为灰箱模型来研究。
（5）按建模的目的
6.5 数学建模的过程
- 提出问题
- 列出问题中涉及的变量，包括适当的单位；
- 注意不要混淆变量和常量；
- 列出你对变量所做的全部假设，包括等式和不等式；
- 检查单位从而保证你的假设有意义；
- 用准确的数学术语给出问题的目标。
- 选择建模方法
- 选择解决问题的一个一般的求解方法；
- 一般地，这一步的成功需要经验、技巧和熟悉相关文献；
- 选择数学建模教材中给定的一种建模方法。
6.5 数学建模的过程
- 推导模型的数学表达式
- 将第 1 步中得到的问题重新表达成第 2 步选定的建模方法所需要的形式；
- 你可能需要将第 1 步中的一些变量名改成与第 2 步所用的记号一致；
- 记下任何补充假设，这些假设是为了使第 1 步中描述的问题与第 2 步中选定的数学结构相适应做出的。
- 求解模型
- 将第 2 步中所选的一般求解过程应用于第 3 步得到表达式的特定问题；
- 注意你的数学推导，检查是否有错误，你的答案是否有意义；
- 采用适当的技术，计算机代数系统、图形工具、数值计算类软件等都能扩大你能解决问题的范围，并减少计算错误。
6.5 数学建模的过程
- 回答问题
- 用非技术性语言将第 4 步的结果重新表述；
- 避免数学符号和术语；
- 能理解最初提出的问题的人就应该能理解你给出的解答。
以上建模步骤摘自：
[美] 米尔斯切特（Mark M.Meerschaert）著，刘来福，黄海洋，杨淳 译. 华章数学译丛：数学建模方法与分析（原书第4版）. 北京: 机械工业出版社, 2015.
6.5 数学建模的过程
一般在数学建模竞赛中常用的写作套路：
- 摘要
- 1. 问题重述（背景介绍、文献综述、问题重述等）
- 2. 问题分析（主要对问题进行一定的分析，可以做一个分析流图）
- 3. 问题假设（对问题的边界进行划定，我们需要让问题更具体一些）
- 4. 符号说明（对于文章中主要出现的符号进行一定的解释，方便评委老师理解）
- 5. 模型建立与求解（这一步最为核心，即数学建模和模型的求解部分）
- 6. 灵敏度分析（即分析模型的输出，对参数或环境变化的敏感程度的分析）
- 7. 模型的推广及优缺点（主要是对模型的进一步研究分析和优缺点解释）
- 参考文献
- 附录
6.6 常用的数学建模软件
（1）商用性质
- MATLAB：由美国 The MathWorks 公司出品的数学软件，是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
- Mathematica：由 Wolfram Research 公司开发的广泛使用的科学计算软件，内置 Wolfram 语言。
- Wolfram Alpha：由 Wolfram Research 公司开发的一款在线自动问答系统。
- Maple：一个广泛使用的符号运算和数值计算软件平台。
- LINGO：一个用于整数规划、线性规划、非线性规划、随机规划、全局优化的数学软件。
- SPSS：IBM 公司的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。
- SAS：一个由赛仕软件（SAS Institue Inc.）开发的著名的商用统计学软件。
- Stata：一个由 Statacorp 公司于开发的统计程序，主要被用于经济学、社会学、政治学及流行病学领域。
- Origin：由 OriginLab 公司开发的一个科学绘图、数据分析软件。
- Excel：由 Microsoft 开发的一款电子表格软件。
6.6 常用的数学建模软件
（2）开源性质
- Python：一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，该语言具有许多提供科学计算功能的第三方软件库，如 NumPy、SymPy、SciPy、CuPy、pandas、Dask、Matplotlib、PyTorch、scikit-learn 等。
- R：一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图以及数据挖掘。
- Julia：一种高级、通用、开源的编程语言，主要用于数值计算。
- GNU Octave：自由和开源的软件，同时也是一种高级编程语言，主要用于数值计算，是 MATLAB 的主要自由替代品之一。
- Scilab：自由和开源的软件，同时也是一种高级编程语言，主要用于数值计算，是 MATLAB 的主要自由替代品之一。
- Maxima：一种计算机代数系统，用于公式推导和符号计算，可在一定程度上取代 Mathematica 或 Maple。
7. 在矿业领域应用情况
7.1 概述
计算机模拟技术在矿业领域的应用，主要可分为两类：
第一类：主要在实验室内实施的以科研为目标的数值模拟。这类模拟一般需要由科研人员借助一些专用的计算机辅助工程（Computer Aided Engineering，CAE）类数值模拟软件，对具体问题进行模拟分析、验证和改善设计。
第二类：主要为实施矿山信息化、数字化和智能化而描述矿山地质、生产系统、设备设施、人员信息等的综合计算机网络系统。由于大部分系统都具备一定的分析判断能力，为了便于表述，这里称这种系统为智能管控系统。这类系统通常和地理信息系统、三维地质模型系统或 CAD 系统结合在一起，以服务器为中心，将各种传感器、设备设施、客户端等连接在一起，有时通过云计算和大数据分析提升分析处理能力，实时进行监测、分析和结果显示，实现开采设计、监测监控、灾害预测预警、监管监察、智能管控和教育培训等功能。
第二类系统包含非常繁杂的内容，我们将有选择性地介绍几种应用。
7.2 数值模拟
矿业领域的科研活动经常和力学相关，按主要涉及的力学领域，数值模拟工作主要分为以下三类：
- 主要和岩石力学相关的数值模拟。经常用于通过模拟分析采煤工作面和巷道的矿压显现规律，工作面开采后的覆岩运动规律，验证所实施的矿压控制技术的有效性。这类数值模拟软件国内常用的有 Itasca 公司开发的 FLAC、FLAC3D、UDEC 和 3DEC，国内力软科技开发的 RFPA，日本地层科学研究所开发的 3D-σ，以及其他通用的模拟软件如 Ansys Mechanical、Abaqus Unified FEA、MSC Nastran、ADINA Structures 等。
7.2 数值模拟
例如（续）：
- 主要和计算流体力学相关的数值模拟。经常用于通过模拟分析风流在巷道中的流动规律，灾变（瓦斯和煤尘爆炸、煤与瓦斯突出、矿井火灾等）时期的通风情况，水射流、水力压裂、水力割缝破煤情况。这类数值模拟软件国内常用的有 Ansys Fluent 和 COMSOL Multiphysics。
- 主要和渗流力学相关的数值模拟。经常用于模拟瓦斯、水在煤层或岩层中的流动，用于指导瓦斯抽采、矿井水害防治。这类数值模拟软件国内常用的仍然是 Ansys Fluent 和 COMSOL Multiphysics。另外，许多岩石力学相关的数值模拟软件也都提供了模拟渗流的功能，从而能实现应力场和流场的耦合分析。
7.2 数值模拟
7.2 数值模拟
图中箭头表示一个断裂岩块的位移向量
7.2 数值模拟
应力下分区破裂形成过程
7.2 数值模拟
7.3 矿山地理信息系统
- 地理信息系统
- 简称 GIS（Geographic Information System），一种用于获取、存储、查询、分析和显示地理空间数据的计算机系统。GIS 在灾害管理方面被广泛应用。
- 矿山地理信息系统
- 简称 MGIS（Mine Geographic Information System），地理信息系统的一种，该系统主要以计算机为基础，应用测量、摄影测量与遥感等技术采集信息，并通过图形和图像处理等手段，紧密结合矿山的空间与资源特征构建起来的一种信息系统。MGIS 对于指导矿山的规划、日常生产、治理、环境监测以及安全预警等方面具有重要作用。
7.3 矿山地理信息系统
可以把矿山地理信息系统理解为煤矿使用的高德地图，它可以承载众多的应用。如：
- 矿山基础数据的可视化；
- 矿床地质勘探与矿山设计；
- 编制生产计划；
- 日常生产管理；
- 生产环境的风险分析；
- 故障模拟与调查分析；
- 生产监督检查；
- 环境保护；
- 经济评价与预测。
7.3 矿山地理信息系统
目前，许多煤矿智能管控系统集成了通用的 GIS，如著名的 ArcGIS，国内的 SuperMap 和 MapGIS，开源的 QGIS，等等。
另外，国内的一些 GIS，或者专门针对矿山的需求进行开发，如 Longruan GIS，或者对矿山做了较多的优化，如 MapGIS 和 成都远石 GIS。
7.4 矿井智能通风
目前国内外对矿井通风智能化相关理论和技术的研究已经非常深入，市场上具有较多的矿井智能通风软件，这些软件大都实现了风机与气候环境在线监测、通风网络解算、通风系统设备设施远程调控的功能，部分还具有通风隐患自动监测识别、通风系统优化方法自动生成、应急预案制定及避灾路线自动分析等智能化功能。
西安科技大学常心坦教授领导的智能开采与通风安全团队所开发的智能通风系统已服务于国内许多煤矿。
7.4 煤矿智能通风
7.4 煤矿智能通风
7.5 煤与瓦斯突出危险性预警
根据煤与瓦斯突出的机理和影响因素，通过建立煤与瓦斯突出预警模型和指标，可对煤与瓦斯突出危险性实施分区域、分等级预警。
7.6 典型违章行为智能识别
基于矿端视频监控系统，利用深度神经网络学习框架，得出典型违章行为特征表达的迁移学习算法，实现违章行为自动判识。
运行状态下处理堆煤和浮煤
7.7 情景感知驱动的移动执法技术
利用深度神经网络学习，对图片、视频、场景以及实物设备进行智能识别（所谓“感知”），提取信息特征，进而自动生产执法策略，引导辅助执法人员的执法过程。
7.8 全国安全生产信息系统
2020 年底，我国已基本建成“安全生产信息系统”，其中包含“六大体系”（安全生产信息网络、基础环境、大数据、应用服务、安全与运维、标准规范），实现全国安全生产信息化“一张网、一张图、一张表、一盘棋”的基本格局。
安全生产信息系统主要以国家安监云平台和地方政务云平台两种方式部署。
7.8 全国安全生产信息系统
国家安监云平台
国家安监云平台面向全国安全监管监察机构、应急救援队伍（基地）和生产经营单位，提供基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三类服务，国家应急管理部和各级煤矿安全监察机构建设的业务应用系统部署于国家安监云平台。
国家安监云平台是一个混合云，依托安全生产政务外网和专网建设，提供安全监管、煤矿安全监察、应急管理、风险识别管控和预警、视频会商和公共云服务。
7.8 全国安全生产信息系统
煤矿安全生产综合信息系统
煤矿安全生产综合信息系统依照《国家煤矿安监局信息化建设指导意见》构建，其建设内容包括煤矿安全监管监察、煤矿安全风险监测预警、煤矿安全生产事故指挥救援等。目前已提供基础数据、安全核准、设计审查、安全生产许可证、安全生产标准化、监测预警等服务。
7.8 全国安全生产信息系统
国家煤矿安全风险监测预警系统
国家煤矿安全风险监测预警系统依据“国家煤矿安监局关于加快推进煤矿安全风险监测预警系统建设的指导意见”构建，已整合在煤矿安全生产综合信息系统中。
系统的主要功能包括数据采集分析、事故预测预警和辅助监管监察执法，最终将实现风险研判智能化、应用系统平台化、数据交换标准化、监察执法精准化。
系统依托国家煤矿安全监察局的基础设施，在省级煤矿安全监管监察部门部署数据采集系统，将煤矿监测监控数据上传至国家煤监局，国家煤矿安全监察局根据业务需要，开发重大风险预警、综合风险分析、事故应急支持及风险动态研判等应用系统。
7.8 全国安全生产信息系统
省级煤矿安全风险监测预警系统
各省根据本省实际，建设完善省级煤矿安全风险监测预警系统，分类接入重点煤矿和高风险煤矿监测监控数据，实现上下互联。重点接入煤矿安全监控系统、人员位置监测及工业视频数据。
如重庆市建立的“重庆煤矿安全监察局重庆煤矿事故风险分析平台”实现了安全量化指标体系、诊断模型及专家知识库，接入企业各类在线、非在线系统，对视频监控系统与各类系统进行关联分析，识别各类违章行为；对企业安全生产海量数据进行关联碰撞及分析挖掘，实时判断企业安全生产风险等级；融合多源数据，通过逐层逐级关联碰撞分析，评估区域安全生产风险等级与演化趋势。
8. 在建筑领域的应用
8.1 概述
相对于矿业工程，建筑工程面对的安全问题更加多样化，但各类事故灾害的发生机理一般不像矿业工程那样复杂，且绝大多数可归结为人和管的因素。
建筑工程的设计有时也需要借助数值模拟进行专项研究。建筑工程一般涉及工程力学、土力学和结构力学，以上适用于矿业工程的数值模拟软件基本上全都适用于建筑工程。
近年来，建筑工程领域出现了一个新工具：建筑信息模型（BIM）。建筑信息模型除了描述建筑的几何形状外，还能全面描述其他相关信息，如时间、成本、制造商细节信息、可持续性和维护信息等，因此被越来越多地用作建筑项目的交付模式。建筑工程的其他计算机应用领域也越来越多地使用建筑信息模型提供的模型信息。
8.2 建筑工程数值模拟
使用 Ansys Fluent 软件构建数值风洞，采用大涡模拟湍流模型，模拟尺寸为 45.7×30.5×182.9m 的单栋高层建筑在上游建筑干扰作用下的迎风面风压双峰分布特征。
8.2 建筑工程数值模拟
外挂脚手架的稳定性是衡量施工安全的一个重要指标。使用 Ansys 软件构建脚手架的模型，并模拟得出其受力云图，从中可以找出容易导致脚手架失稳的薄弱部位。
8.3 建筑工人的不安全行为识别
运用计算机视觉的方法，结合图像识别技术和建筑安全知识，搭建姿态估计和动作识别的混合模型，借助 AlphaPose 软件模块提取人体骨骼关键点坐标并用时空图卷积网络（ST-GCN）进行动作分类和识别，能够实现对建筑工人不安全动作的实时检测。
8.4 建筑信息模型
建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）是以三维可视化为特征的建筑信息模型的信息集成和管理技术。
建筑信息模型涵盖了几何学、空间关系、地理信息系统、各种建筑组件的性质及数量（例如供应商的详细信息）。建筑信息模型可以用来展示整个建筑的产品生命周期，包括了兴建过程及营运过程。提取建筑内材料的信息十分方便。建筑内各个部分、各个系统都可以呈现出来。
8.4 建筑信息模型
在水和废水处理领域，建筑业公司利用 BIM 技术设计和运行一个水处理工厂。BIM 让事情变得更加简单快捷，无论项目有多复杂，团队都知道项目的结果，保持与原始过程相同的过程。
8.5 使用 Pathfinder 进行逃生模拟
Pathfinder 是一款人员疏散能力模拟软件， 它具有先进的移动模拟功能，同时还有高质量的三维动画效果。
火灾疏散方案模拟
时的人员逃生模拟
使用 BIM + Pathfinder 建模