利用模拟退火算法和SART技术优化声学计算机断层扫描技术，用于监测城市道路隧道火灾引发的天花板温度变化

《Mechanical Systems and Signal Processing》：Optimized acoustic computed tomography for monitoring urban road tunnel fire-induced ceiling temperatures using simulated annealing and SART

本研究提出基于声学CT和SART算法的隧道火灾温度场重建方法，通过优化声学传感器布局将设备数量从112个减少至34个，并验证了双火源及单偏置火源场景下的重建效果，同时引入模拟退火算法解决布局优化问题，显著提升了经济性和实用性。

　　

高子禾|魏晓翠|李慧珍|范雅琪|张新茹

郑州大学土木工程学院，中国河南省郑州市450001

摘要

为了解决隧道火灾风险问题，本文引入了声学计算机断层扫描（ACCT）技术进行火灾检测，并采用了同时代数重建技术（SART）来重建热释放率为3.0 MW的隧道内天花板温度分布。对选定区域的重建结果表明，当重建网格被划分为长度和宽度大致相等且密集分布的单元格时，可以获得最佳效果，同时避免与有效声学路径重叠。然后将这种最优网格方案应用于隧道整个天花板区域。在此基础上，进一步分析了声学收发器间距的比例，发现最经济的间距比为4:1。采用4:1的间距比例重建整个隧道天花板区域后，声学收发器的数量从112个减少到34个，大大提高了该方案的经济性和实用性。最后，研究了两种额外的火灾场景：一种是具有对称双火源的场景，另一种是火源位于隧道中心线之外的场景。双火源场景下的重建结果令人满意，进一步验证了所提出方法的有效性。然而，在火源偏置的情况下，靠近火源的区域有效声学路径的数量显著减少，从而影响了重建精度。为了解决这个问题，引入了模拟退火（SA）算法来优化收发器布局，结果进一步证实了所提出重建策略的稳健性和适应性，为隧道火灾的全局监测提供了一种通用且高精度的优化方法。

引言

作为现代交通网络的关键枢纽，隧道具有半封闭、狭长的空间特性，这使得火灾事故的特点是热释放率高、烟雾蔓延迅速以及救援难度大[1]、[2]。全球范围内，隧道火灾造成的年度经济损失相当可观，直接经济损失包括隧道设施的修复、车辆和货物的损坏以及救援成本。同时，火灾导致的交通中断对周边地区乃至更广泛区域的经济活动产生了严重影响，间接损失通常比直接损失高数倍，包括交通延误、商业中断、生产中断等[3]、[4]、[5]。 传统的隧道火灾温度测量技术，如点式温度传感器、分布式光纤温度测量系统等，虽然在一定程度上可以实现温度监测功能，但存在许多局限性[6]、[7]。点式温度传感器只能获取特定点的温度信息，难以全面反映火灾场的温度分布，存在监测盲区[8]。尽管分布式光纤温度测量系统可以实现连续监测，但它们不适应复杂环境，且其测量精度会受到高温、湿度等恶劣条件的影响[9]。这些传统的温度测量技术都是被动接触式测量方式，难以实时反映火灾过程的动态演变和温度场的重建，这难以满足隧道内早期火源定位和温度场重建的精确需求，已成为智能防火技术发展的瓶颈。声学计算机断层扫描（ACCT）技术作为一种优秀的非接触式温度测量技术[10]、[11]，由于其宽广的温度测量范围、高精度、实时在线检测和强大的抗干扰能力[12]，为解决上述问题提供了新途径。 基于声学CT在工程温度监测中的优势，本研究将其应用于隧道火灾温度监测，通过同时代数重建技术（SART）系统地揭示了网格划分方案对温度重建的影响，并提出了隧道天花板下声学收发器布局和最优网格划分的策略。为了验证所提出策略的有效性，创新性地引入了模拟退火（SA）算法，通过改变火源的位置和数量来构建火源位置的扰动模型。重建结果验证了所提出策略的有效性和实用性，拓展了隧道火灾温度监测技术。

重建原理

对于需要测量的温度场，假设其处于理想气体条件下，声波的传播速度C与气体介质的温度T之间的关系如下[19]： $C=Z\sqrt{T}$ 其中C是介质中的声波传播速度，单位为m/s；T是气体温度，单位为K。对于给定的介质，Z被视为常数[13]，因此声波在介质中的传播速度取决于介质的温度。 如图1所示，这就是声学CT的原理。

重建结果

根据高等人[27]的数值模拟程序，构建了一个全长130 m、宽10 m、高5 m的公路隧道。点火源的热释放率（HRR）设计为3.0 MW，以模拟城市公路隧道中最常见的汽车燃烧场景（3–5 MW）[28]、[29]。环境温度设定为20°C。本工作中使用标准大气压来指定环境压力。

结论

本研究提出了一种基于声学计算机断层扫描（ACCT）技术的隧道火灾温度监测方法。该方法能够实现准确、实时、非侵入式的温度重建，这一点通过使用火灾动力学模拟器（FDS）进行的一系列场景验证得到了证实。主要结论如下：

• (1)
  采用SART算法重建了20 m × 10 m选定区域的温度场，

作者贡献声明

高子禾：撰写 – 审稿与编辑，研究工作。 魏晓翠：撰写 – 原稿撰写，软件开发。 李慧珍：指导。 范雅琪：验证。 张新茹：数据可视化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（编号：52576144）、河南省青年科学基金（编号：222300420078）以及中国博士后科学基金（编号：GZC20250401）的财政支持。