Trabajo Investigacion - Ciclo de Vida
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UNIVERSIDAD DE CANTABRIA Los Modelos de Simulación Computacional de Incendios: Ciclo de Vida GIDAI – Grupo de Investigación y Desarrollo de Actuaciones Industriales 1 Los Modelos de Simulación Computacional de Incendios: Ciclo de Vida Jorge A. Capote; Orlando V. Abreu; Daniel Alvear; Guillermo Herrera; Marta Abad; Ana I. Gutiérrez. Grupo GIDAI – UNIVERSIDAD DE CANTABRIA RESUMEN El término ciclo de vida aplicado a la simulación computacional de incendios se emplea para designar el esquema metodológico que describa los pasos, tareas, fases y procesos que deben cumplirse para desarrollar un trabajo de simulación computacional con éxito. La rigurosidad y minuciosidad al comienzo de un trabajo de simulación es de primordial importancia, disminuye la probabilidad de tener que realizar reconsideraciones en fases posteriores, y redunda en una disminución sensible en los costes económicos de todo el ciclo de simulación. Tras realizar un estudio de diferentes metodologías del ciclo de vida propuestas por varios expertos y evaluar sus ventajas y desventajas, y en base a la experiencia adquirida durante el desarrollo de los trabajos realizados por nuestro Grupo GIDAI, formulamos algunos principios a modo de metodología propia para el desarrollo de trabajos de simulación computacional de incendios.
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Los Modelos de Simulacin Computacional de Incendios: Ciclo de Vida
GIDAI Grupo de Investigacin y Desarrollo de Actuaciones Industriales 1
Los Modelos de Simulacin Computacional de
Incendios: Ciclo de Vida Jorge A. Capote; Orlando V. Abreu; Daniel Alvear; Guillermo Herrera; Marta Abad; Ana I. Gutirrez.
Grupo GIDAI UNIVERSIDAD DE CANTABRIA
RESUMEN
El trmino ciclo de vida aplicado a la simulacin computacional de incendios se
emplea para designar el esquema metodolgico que describa los pasos, tareas, fases y
procesos que deben cumplirse para desarrollar un trabajo de simulacin computacional
con xito.
La rigurosidad y minuciosidad al comienzo de un trabajo de simulacin es de
primordial importancia, disminuye la probabilidad de tener que realizar
reconsideraciones en fases posteriores, y redunda en una disminucin sensible en los
costes econmicos de todo el ciclo de simulacin.
Tras realizar un estudio de diferentes metodologas del ciclo de vida propuestas por
varios expertos y evaluar sus ventajas y desventajas, y en base a la experiencia
adquirida durante el desarrollo de los trabajos realizados por nuestro Grupo GIDAI,
formulamos algunos principios a modo de metodologa propia para el desarrollo de
trabajos de simulacin computacional de incendios.
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INTRODUCCIN
En la literatura existen distintas referencias sobre las etapas, fases o ciclo de vida
necesarias para llevar a cabo el desarrollo de trabajos de simulacin computacional de
incendios en cualquier recinto o situacin. Los diferentes autores enfocan este problema
de maneras diversas, aunque la mayora de ellos estn de acuerdo en la importancia de
seguir una metodologa meditada para lograr simulaciones computacionales eficientes.
As por ejemplo, en la Figura 1 se muestra el esquema metodolgico bsico del
ciclo de vida denominado Metodologa de Siete Pasos para Realizar un Estudio de
Simulacin con xito, realizado por DoD Modeling & Simulation VV&A1.
Figura 1. Metodologa de Siete Pasos para el desarrollo de estudios de Simulacin
Fuente: A Practitioners Perspective on Simulation Validation, DoD Modeling & Simulation VV&A.
La consideracin de las etapas, fases, procesos y tareas concretas durante la
consecucin de un trabajo de simulacin constituye el primer eslabn para poder lograr
el cumplimiento de los objetivos propuestos con calidad, rapidez y ahorro de costes.
1 La Metodologa de Siete pasos para Realizar un Estudio de Simulacin con xito ha sido realizada por DoD Modeling & Simulation VV&A, y est recogida en la publicacin: A Practitioners Perspective on Simulation Validation, Recommended Practices Guide Reference Document, August 2001.
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Dependiendo principalmente del nmero de celdas del dominio computacional en
el que se simula el desarrollo de un incendio y de las capacidades de cmputo
disponibles (hardware), los clculos correspondientes pueden durar desde unas horas
hasta varias semanas. Para alcanzar un alto rendimiento en la construccin y simulacin
de los modelos, resulta fundamental disear una planificacin adecuada antes de
comenzar los clculos, apoyada en una metodologa previamente definida.
Este artculo est basado en el captulo dedicado al Ciclo de Vida de la Simulacin
Computacional de Incendios del libro en edicin Introduccin a los Modelos y la
Simulacin Computacional de Incendios, que GIDAI ha desarrollado para la
docencia de la asignatura homnima.
PROPUESTA DE UN MODELO DE CICLO DE VIDA
La metodologa del ciclo de vida que se propone para simulacin computacional de
incendios se muestra, de manera esquemtica, en la Figura 2. Tras presentar las fases
principales, se proporciona una breve descripcin semntica de ellas.
Figura 2. Esquema del Ciclo de Vida propuesto para la Simulacin Computacional de Incendios
FASE 1. PROBLEMA
FASE 2. MODELO
FASE 3. RESULTADOS
1.1 Formulacin del problema del incendio
1.2 Esclarecimiento del problema y definicin primaria de los objetivos
1.3 Estudio preliminar del incendio simulado
1.4 Definicin de los objetivos especficos en la Simulacin Computacional del Incendio
1.5 Recopilacin de datos e informacin del incendio simulado
2.1 Construccin del modelo conceptual del incendio simulado
2.2 Verificacin y validacin del modelo conceptual
2.3 Construccin del modelo computacional
2.4 Verificacin y validacin del modelo computacional
2.5 Diseo, realizacin y anlisis de los experimentos
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1.- Problema. 1.1.- Formulacin del problema del incendio.
Contempla la exposicin, de forma an imprecisa, de un problema relacionado con un incendio potencial para el cual la simulacin computacional pueda servir, a priori, como herramienta para garantizar una solucin eficaz.
1.2.- Esclarecimiento del problema y definicin de los objetivos. En esta etapa se analizan el problema y los objetivos que se desean alcanzar, esbozando las formas en que pueden obtenerse los resultados de las simulaciones. En los casos de aplicaciones especficas de ingeniera, se definen objetivos de prestaciones que se pueden describir como los requerimientos necesarios del incendio, edificio, u ocupantes para alcanzar un objetivo general de Seguridad contra Incendios, es decir, definen una serie de acciones necesarias para conseguir cierto objetivo. Estos objetivos de prestaciones son presentados en trminos ms especficos que los generales y son medidos en una base ms cuantitativa.
1.3.- Estudio preliminar del incendio simulado. Se realiza un primer anlisis del conjunto de caractersticas de los escenarios y el entorno del incendio a reproducir, apoyado en la valoracin de estudios precedentes de casos similares u otros que por algn comportamiento particular pudieran aportar informacin. Se revisa de forma general la base terica disponible para conformar el modelo conceptual y se define preliminarmente el tipo o tipos de modelos a emplear: continuos, de eventos discretos, mixtos, determinsticos, probabilsticos, dinmicos, estticos, etc.
1.4.- Definicin de los objetivos especficos en la Simulacin Computacional del Incendio. Inicialmente, se determinan las variables de entrada a la simulacin (caractersticas del escenario de incendio y su entorno), las formas de introducirlas (por teclado, por eleccin de valores o caractersticas preestablecidas, mediante archivos de datos de entrada confeccionados especialmente, etc.) y los rangos estimados de estas variables.
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A continuacin, se definen las variables de salida de la simulacin (tiempo de evacuacin, tiempo para el flash-over, caractersticas de los sistemas de deteccin y/o extincin, valores lmite de alteracin de estructuras o equipos, niveles de afectacin por humos o productos de la combustin, etc.), precisando las formas de presentar las variables de salida (mediante grficos, tablas, por valores lmites, en informes impresos, etc.). Lo siguiente es el anlisis de la posible estructura y caractersticas generales del modelo del incendio: los sub-sistemas (objetos) que lo compondrn y su interaccin, las propiedades y procesos que deben ser considerados y el grado de detalle de su consideracin, con qu variables y parmetros deben caracterizarse y las particularidades de stos (constancia, dependencia, tendencia, aleatoriedad, etc.), adems de precisar los tipos de modelos a emplear.
En este contexto, se establecen las particularidades intrnsecas (variables y parmetros del escenario del incendio: tipos de materiales combustibles y sus caractersticas, cargas de fuego, ubicacin espacial de los materiales, equipos y estructuras, mtodos y medios de extincin pasivos y activos, etc.) y se definen
las caractersticas del entorno del incendio: aberturas y accesos de aire y ventilacin, consideraciones sobre las caractersticas ambientales, accesos principales y de emergencia, etc. Llegados a este punto, se valora el posible uso de alguno de los modelos de simulacin computacional de incendios disponibles, que toman como base una simulacin anterior con ligeras
modificaciones de su modelo conceptual o computacional o de ambos, el grado de satisfaccin que estos pudieran brindar a los objetivos propuestos, el volumen y factibilidad de las modificaciones que requeriran y las posibilidades de verificacin y validacin de la simulacin con las modificaciones introducidas para las condiciones del estudio actual.
Figura 3. Ensayo a Escala Real del mobiliario de una habitacin Fuente: web del Building and Fire Research Laboratory. NIST
http://www.fire.nist.gov/fire/fires/fires.html
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Si se descarta el empleo de modelos disponibles, se definir a priori el lenguaje
de programacin a emplear para la simulacin: especfico para estos fines (en
forma de lenguaje, software precompilado, programas ejecutables o ambiente
integrado de simulacin) o general de programacin de alto nivel (Visual Basic,
FORTRAN, C, C++, Pascal, Java, etc.). El desarrollo actual recomienda el uso
de lenguajes, generales o especficos, orientados o basados en objeto por su
robustez, versatilidad y facilidad de mantenimiento.
1.5.- Recopilacin de datos e informacin del incendio simulado.
Se recopilan datos referentes a las variables y parmetros de entrada del incendio
simulado (valores posibles a introducir, unidades de medida), reuniendo
informacin procedente de incendios anteriores, ensayos a escala o simulaciones
precedentes validadas, para garantizar las validaciones de los modelos
conceptual y computacional y, por tanto, la credibilidad de los resultados.
2.- Modelo.
2.1.- Construccin del modelo conceptual.
Corresponde a esta fase la definicin de los mtodos matemticos y/o lgicos
para la representacin eficaz de la funcionalidad de los diversos elementos
(procesos, sub-sistemas) del incendio simulado y su interaccin, en
correspondencia con el grado de detalle y exactitud requerida. Tras las
definiciones previas, todos los modelos matemticos y/o lgicos empleados se
integran coherentemente en un modelo conceptual nico.
2.2.- Verificacin y validacin del modelo conceptual.
Se verifica la correspondencia del modelo conceptual con los objetivos
especficos del trabajo de simulacin, y se realiza la validacin del mencionado
modelo analizando y contrastando de manera global y puntual las soluciones
consideradas con la informacin y datos recopilados de incendios, experimentos,
clculos tericos o simulaciones validadas precedentes.
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2.3.- Construccin del modelo computacional.
Se refiere a programar el modelo conceptual en el lenguaje elegido, compilar y
depurar el programa. Durante este proceso, se determinan las caractersticas
mnimas y recomendables del hardware, para lograr tiempos y exactitudes de
simulacin aceptables.
2.4.- Verificacin y validacin del modelo computacional.
La correspondencia entre el modelo computacional elaborado es, en este punto,
verificada cualitativa y cuantitativamente, parcial y totalmente, con el modelo
conceptual.
Como referencia importante se emplean los datos recopilados durante la
validacin de este ltimo.
Es el momento de verificar
que el comportamiento de
las interfases de entrada y
salida se corresponde con
las exigencias formuladas
en los objetivos especficos
de la simulacin.
La validacin de los resultados del modelo computacional consistir en comparar los valores que de l se obtienen (de sus variables de salida) con aquellos recopilados de incendios, experimentos, clculos tericos o simulaciones anteriores verificadas (si existiesen) en correspondencia con los criterios de aceptabilidad asumidos.
2.5.- Diseo, realizacin y anlisis de los experimentos.
Si en la simulacin se han adoptado variables de tipo probabilstico, es necesario establecer la cantidad de iteraciones a realizar en cada experimento (con cada conjunto de valores de las variables de entrada y parmetros del modelo) de acuerdo a la exactitud requerida. En este caso, se definen los mtodos estadsticos a emplear para el procesamiento de cada grupo de iteraciones.
Figura 4. Simulacin computacional del desarrollo en un saln de una vivienda
Fuente: Archivo GIDAI.
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En todos los casos, se definen los rangos y condiciones de cambio de las
variables de entrada y cmo se combinaran estos cambios. Adems se
establecen, si es necesario, los diferentes conjuntos de valores de los parmetros
del modelo con los que se debe experimentar.
Lo siguiente es establecer los mtodos de procesamiento de las variables de
salida (obtencin de promedios, tendencias, ajuste de curvas, etc.), valorando en
todo momento el cumplimiento de los objetivos especficos de la simulacin.
3.- Documentacin y resumen de los resultados de la simulacin.
La documentacin de la investigacin contempla, generalmente, dos tipos de
documentos: un resumen con
los aspectos ms importantes
de todo el proceso de la
simulacin y sus resultados, y
una Memoria Descriptiva
detallada de toda la
investigacin y trabajos
realizados. En esta labor
participan el director del
proyecto y los analistas de
simulacin, en contacto con los
expertos. Adems, se
confecciona un informe, frecuentemente en forma de ponencia, para las
autoridades competentes implicadas.
Hasta aqu se han expuesto los aspectos ms importantes del esquema de ciclo de
vida que consideramos ms idneo para simulaciones nuevas. En el caso de emplearse
modelos de simulacin computacional de incendios disponibles, entendemos que el
ciclo de vida propuesto es vlido, con ligeras modificaciones que no cabe abordar en
este artculo.
Figura 5. Ejemplo de informacin de salida a partir de
simulacin computacional del incendio en un compartimento de un tren. Fuente: Archivo GIDAI.
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CONCLUSIONES
El estudio de las tareas que implica la direccin y gestin durante la realizacin de
trabajos de simulacin computacional de incendios (ciclo de vida), en base a la
experiencia y opiniones de diferentes autoridades en la materia, adems de las
aportaciones basadas en experiencias propias en el campo de la simulacin de
incendios, muestra que el proceso completo de un trabajo de simulacin de incendios
sobre un determinado modelo es una labor con mltiples fases, etapas y acciones a
considerar y ejecutar, donde la omisin de alguna de ellas puede tener como
consecuencia resultados errneos, con grandes desviaciones con respecto a la realidad
que se desea reproducir.
La elaboracin, por una parte, de Modelos de Incendios (software) y, por otra
parte, la direccin, operacin y evaluacin de los trabajos de simulacin, requieren de
equipos multidisciplinares, formados por personas con amplios conocimientos y
experiencia en la ciencia e ingeniera del incendio, junto con expertos en tcnicas
computacionales, desarrollos matemticos, fenmenos fsico-qumicos, etc.
En un momento en el que nuestro pas se est incorporando al empleo de la
simulacin computacional de incendios como herramienta para el diseo y evaluacin
de determinados aspectos relacionados con la Seguridad contra Incendios en la
edificacin civil e industrial, es necesario crear, impulsado desde el Ministerio
correspondiente, grupos de trabajo integrados por expertos en la temtica y
descomprometidos con los mbitos comercial, empresarial e industrial, que sean
capaces de evaluar la validez de los diferentes Modelos de Incendios existentes y su
grado de adecuacin a aplicaciones concretas, adems de establecer unas pautas para el
desarrollo y reconocimiento de futuros Modelos de Incendios.
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REFERENCIAS
1.- Balci, O. Validation, Verification and Testing Techniques Throughout the Life Cycle of a
Simulation Study, Technical Report TR-94-08, Virginia Tech, 1994.
2.- Banks, Jerry, Carson II, John S., and Nelson, Barry L. Discrete Event System Simulation.
Second Edition, Prentice Hall, 1996.
3.- Blum, B. I. The Life Cycle a Debate over Alternate Models, 1982.
4.- Boehm, B. W. A Spiral Model of Software Development and Enhancement, ACM
Software Engineering Notes, 11(4), 1986.
5.- Capote, Jorge A.; Alvear, Daniel; Herrera, Guillermo; Abad, Marta; Gutirrez, Ana I.;
Limitaciones de la Simulacin Computacional en la Proteccin contra Incendios en la
Edificacin. GIDAI, Universidad de Cantabria, 2003.
6.- Cunningham, Conrad H. Lecture Notes of CSci405: Computer Simulation. Department
of Computer and Information Science, University of Mississippi, 2000.
7.- DoD Modeling & Simulation VV&A. A Practitioners Perspective on Simulation
Validation, Recommended Practices Guide Reference Document, August 2001.
8.- Garrido, Jos M. Practical Process Simulation: Using Object Oriented Techniques and
C++, Artech House, 1999.
9.- Nance, R.E. Model Representation in Discrete Event Simulation: the Conical
Methodology, Tech. Report CS81003-R, Dept. of Computer Science, Virginia Tech, 1981.
10.- Nance, R.E. and Balci, O. Simulation Model Management Objectives and Requirements,
Systems and Control Encyclopedia: Theory, Tech., Applications, Pergamon Press, 1987.
11.- Page, Ernest H. Simulation Modeling Methodology: Principles and Etiology of Decision
Support, Dissertation for the degree of PhD at Virginia Polytechnic Institute and State
University. September 1994.
12.- Starfield, Anthony M., Smith, Karl A., and Bleloch, Andrew L. How to Model It: Problem
Solving for the Computer Age. McGraw Hill, 1990.
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Autores: D. Jorge A. Capote, Dr. Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos - Prof. Titular y Director del Grupo GIDAI,
Departamento de Transportes y T.P.P., Universidad de Cantabria.
D. Orlando V. Abreu, Dr. en Ciencias Tcnicas Consulting Adviser. Colaborador Externo del Grupo GIDAI.
D. Daniel Alvear, Ingeniero Industrial - Coordinador de la Lnea de Investigacin del Grupo GIDAI, Doctorando del
Departamento de Transportes y T.P.P., Universidad de Cantabria.
D. Guillermo Herrera, Ingeniero Industrial - Miembro del Grupo GIDAI, Doctorando del Departamento de
Transportes y T.P.P., Universidad de Cantabria.
D. Marta Abad, Ingeniero Qumico - Miembro del Grupo GIDAI, Departamento de Transportes y T.P.P.,
Universidad de Cantabria.
D. Ana Isabel Gutirrez, 5 Ingeniera Qumica - Miembro del Grupo GIDAI, Departamento de Transportes y
T.P.P., Universidad de Cantabria.
GIDAI- Grupo de Investigacin y Desarrollo de Actuaciones Industriales Dpto. de Transporte y Tecnologa de Proyectos y Procesos
UNIVERSIDAD DE CANTABRIA
Santander, Julio 2004
