The level-set method is a prominent approach to modelling the evolution of a fire over time based on a characterised rate of spread. It however does not provide a direct means for assimilating new data and quantifying uncertainty. Fire front predictions can be more accurate and agile if the models are able to assimilate data in real time. Furthermore, uncertainty estimation of the location and spread of the fire is critical for decision making. Using Bayesian filtering approaches, we extend the level-set method to allow for data assimilation and uncertainty quantification. We demonstrate these approaches on data from a controlled fire.


翻译:水平定位法是一种突出的方法,用来根据特定传播率模拟一段时间火灾的演变,但不能提供直接手段来吸收新数据和量化不确定因素。如果模型能够实时吸收数据,火灾前预测可以更加准确和灵活。此外,对火灾位置和蔓延的不确定性估计对于决策至关重要。使用贝叶斯过滤法,我们推广了水平定位法,以便进行数据同化和不确定性量化。我们用控制火灾的数据来展示这些方法。

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