第一章流體力學(xué)在火災(zāi)工程中的基礎(chǔ)應(yīng)用第二章流體力學(xué)在建筑火災(zāi)煙氣控制中的創(chuàng)新實(shí)踐第三章流體力學(xué)在滅火技術(shù)優(yōu)化中的前沿研究第四章流體力學(xué)在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的量化方法第五章流體力學(xué)在新能源火災(zāi)防護(hù)中的特殊應(yīng)用第六章流體力學(xué)在火災(zāi)救援決策支持系統(tǒng)中的集成應(yīng)用01第一章流體力學(xué)在火災(zāi)工程中的基礎(chǔ)應(yīng)用第1頁引言：流體力學(xué)與火災(zāi)的交匯點(diǎn)流體力學(xué)作為研究流體運(yùn)動(dòng)規(guī)律的學(xué)科，與火災(zāi)工程有著密不可分的聯(lián)系?；馂?zāi)中的煙氣流動(dòng)、熱量傳遞以及滅火劑的噴射效果等關(guān)鍵問題，都可以通過流體力學(xué)模型進(jìn)行科學(xué)分析和預(yù)測(cè)。以2025年全球火災(zāi)統(tǒng)計(jì)為例，建筑火災(zāi)占總火災(zāi)的45%，其中70%的傷亡與煙氣蔓延有關(guān)。流體力學(xué)通過研究流體運(yùn)動(dòng)規(guī)律，為理解火災(zāi)中煙氣行為提供了科學(xué)依據(jù)。例如，倫敦GrenfellTower火災(zāi)中，煙氣通過電梯井和管道系統(tǒng)向上蔓延，導(dǎo)致頂層死亡率高達(dá)90%。流體力學(xué)模型可預(yù)測(cè)此類垂直蔓延路徑，從而為消防設(shè)計(jì)提供科學(xué)指導(dǎo)。此外，流體力學(xué)在火災(zāi)中的核心應(yīng)用包括煙氣溫度分布、可燃?xì)怏w擴(kuò)散和滅火劑噴射效果分析，這些直接關(guān)系到消防設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。例如，煙氣溫度分布的流體力學(xué)分析可以幫助設(shè)計(jì)者確定最佳的排煙口位置和數(shù)量，以最大限度地減少煙氣對(duì)人員疏散的影響。可燃?xì)怏w擴(kuò)散的流體力學(xué)分析則有助于設(shè)計(jì)者選擇合適的滅火劑和噴射方式，以快速有效地?fù)錅缁鹪础缁饎﹪娚湫Ч治龅牧黧w力學(xué)研究則可以幫助設(shè)計(jì)者優(yōu)化滅火劑的噴射角度和速度，以提高滅火效率。因此，流體力學(xué)在火災(zāi)工程中的應(yīng)用具有極其重要的意義，它不僅能夠幫助我們更好地理解火災(zāi)現(xiàn)象，還能夠?yàn)橄涝O(shè)計(jì)和火災(zāi)預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。第2頁分析：火災(zāi)中煙氣的流體動(dòng)力學(xué)特性煙氣上升的浮力流模型通風(fēng)效應(yīng)計(jì)算多因素耦合模型浮力流模型是流體力學(xué)在火災(zāi)中應(yīng)用的一個(gè)基本模型，它描述了熱煙氣在冷空氣中上升的物理過程。通風(fēng)效應(yīng)計(jì)算是流體力學(xué)在火災(zāi)中應(yīng)用的另一個(gè)重要模型，它描述了開窗或通風(fēng)口對(duì)煙氣流動(dòng)的影響。多因素耦合模型是流體力學(xué)在火災(zāi)中應(yīng)用的復(fù)雜模型，它綜合考慮了多種因素對(duì)煙氣流動(dòng)的影響。第3頁論證：CFD模擬在火災(zāi)煙氣預(yù)測(cè)中的應(yīng)用CFD模擬技術(shù)介紹CFD模擬技術(shù)是一種基于計(jì)算機(jī)的流體力學(xué)模擬技術(shù)，它可以模擬火災(zāi)中煙氣的流動(dòng)和擴(kuò)散過程。CFD模擬的應(yīng)用案例CFD模擬技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)火災(zāi)案例中得到應(yīng)用，例如某酒店火災(zāi)和某博物館火災(zāi)。CFD模擬的局限性CFD模擬技術(shù)也存在一些局限性，例如模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性受限于模型的復(fù)雜性和計(jì)算資源。第4頁總結(jié)：基礎(chǔ)應(yīng)用的價(jià)值與挑戰(zhàn)流體力學(xué)在消防設(shè)計(jì)中的應(yīng)用流體力學(xué)在火災(zāi)預(yù)防中的應(yīng)用流體力學(xué)在火災(zāi)救援中的應(yīng)用幫助設(shè)計(jì)者確定最佳的排煙口位置和數(shù)量。幫助設(shè)計(jì)者選擇合適的滅火劑和噴射方式。幫助設(shè)計(jì)者優(yōu)化滅火劑的噴射角度和速度。幫助人們更好地理解火災(zāi)現(xiàn)象。幫助人們選擇合適的消防設(shè)施。幫助人們制定有效的火災(zāi)預(yù)防措施。幫助救援人員確定最佳的救援路線。幫助救援人員選擇合適的救援工具。幫助救援人員制定有效的救援方案。02第二章流體力學(xué)在建筑火災(zāi)煙氣控制中的創(chuàng)新實(shí)踐第5頁引言：現(xiàn)代建筑火災(zāi)的復(fù)雜性現(xiàn)代建筑火災(zāi)的復(fù)雜性對(duì)傳統(tǒng)的煙氣控制方法提出了新的挑戰(zhàn)。隨著建筑設(shè)計(jì)的不斷更新，火災(zāi)中的煙氣控制問題變得更加復(fù)雜。例如，超高層建筑、開放式中庭設(shè)計(jì)等新型建筑結(jié)構(gòu)，使得傳統(tǒng)的煙氣控制方法難以有效應(yīng)對(duì)。以2025年全球火災(zāi)統(tǒng)計(jì)為例，超高層建筑數(shù)量增長(zhǎng)37%，其中90%采用開放式中庭設(shè)計(jì)，傳統(tǒng)煙氣控制方法失效風(fēng)險(xiǎn)增加。此外，新型建筑材料和家具的廣泛應(yīng)用，也使得火災(zāi)中的煙氣成分更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的煙氣控制方法難以有效應(yīng)對(duì)。因此，現(xiàn)代建筑火災(zāi)的復(fù)雜性對(duì)煙氣控制技術(shù)提出了新的要求，需要更加先進(jìn)和創(chuàng)新的煙氣控制方法。第6頁分析：多參數(shù)耦合的煙氣控制模型煙氣溫度分布模型可燃?xì)怏w擴(kuò)散模型多因素耦合模型煙氣溫度分布模型是流體力學(xué)在煙氣控制中的一個(gè)重要模型，它描述了火災(zāi)中煙氣的溫度分布情況?？扇?xì)怏w擴(kuò)散模型是流體力學(xué)在煙氣控制中的另一個(gè)重要模型，它描述了火災(zāi)中可燃?xì)怏w的擴(kuò)散情況。多因素耦合模型是流體力學(xué)在煙氣控制中的復(fù)雜模型，它綜合考慮了多種因素對(duì)煙氣控制的影響。第7頁論證：智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)的流體力學(xué)設(shè)計(jì)智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)介紹智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)是一種基于流體力學(xué)的排煙系統(tǒng)，它可以根據(jù)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的情況動(dòng)態(tài)調(diào)整排煙參數(shù)。智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)的應(yīng)用案例智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)建筑中得到應(yīng)用，例如某酒店和某博物館。智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)的局限性智能動(dòng)態(tài)排煙系統(tǒng)也存在一些局限性，例如系統(tǒng)的成本較高，安裝和維護(hù)較為復(fù)雜。第8頁總結(jié)：創(chuàng)新實(shí)踐的關(guān)鍵技術(shù)路徑流體力學(xué)與BIM技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與人工智能技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合利用BIM技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。利用BIM技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的施工和驗(yàn)收。利用BIM技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的維護(hù)和管理。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的智能控制。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的故障診斷。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的性能優(yōu)化。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行煙氣控制系統(tǒng)的智能預(yù)警。03第三章流體力學(xué)在滅火技術(shù)優(yōu)化中的前沿研究第9頁引言：傳統(tǒng)滅火技術(shù)的局限性傳統(tǒng)滅火技術(shù)在面對(duì)現(xiàn)代火災(zāi)時(shí)存在一定的局限性。隨著火災(zāi)類型的不斷變化和火災(zāi)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)滅火技術(shù)已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代火災(zāi)的滅火需求。例如，美國(guó)消防協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，傳統(tǒng)水噴淋系統(tǒng)滅火成功率僅為65%，且存在水漬損失問題。此外，傳統(tǒng)滅火技術(shù)在面對(duì)新型火災(zāi)時(shí)也存在一定的局限性，例如鋰電池火災(zāi)、金屬火災(zāi)等。因此，傳統(tǒng)滅火技術(shù)的局限性需要通過新的滅火技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)充和完善。第10頁分析：滅火介質(zhì)的流體動(dòng)力學(xué)特性水滅火劑的流體動(dòng)力學(xué)特性干粉滅火劑的流體動(dòng)力學(xué)特性氣體滅火劑的流體動(dòng)力學(xué)特性水滅火劑的流體動(dòng)力學(xué)特性是流體力學(xué)在滅火技術(shù)中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，它描述了水在滅火過程中的流動(dòng)和擴(kuò)散情況。干粉滅火劑的流體動(dòng)力學(xué)特性是流體力學(xué)在滅火技術(shù)中的另一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，它描述了干粉在滅火過程中的流動(dòng)和擴(kuò)散情況。氣體滅火劑的流體動(dòng)力學(xué)特性是流體力學(xué)在滅火技術(shù)中的復(fù)雜研究?jī)?nèi)容，它綜合考慮了多種因素對(duì)氣體滅火劑的影響。第11頁論證：多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)介紹多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)是一種基于流體力學(xué)的滅火系統(tǒng)，它可以綜合考慮多種因素對(duì)滅火效果的影響。多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)的應(yīng)用案例多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)火災(zāi)中得到應(yīng)用，例如某化工廠和某數(shù)據(jù)中心。多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)的局限性多物理場(chǎng)耦合的智能滅火系統(tǒng)也存在一些局限性，例如系統(tǒng)的成本較高，安裝和維護(hù)較為復(fù)雜。第12頁總結(jié)：前沿研究的突破方向流體力學(xué)與新材料技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與新能源技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與人工智能技術(shù)的結(jié)合利用新材料技術(shù)研制新型滅火劑。利用新材料技術(shù)研制新型滅火設(shè)備。利用新材料技術(shù)研制新型滅火系統(tǒng)。利用新能源技術(shù)研制新型滅火設(shè)備。利用新能源技術(shù)研制新型滅火系統(tǒng)。利用新能源技術(shù)研制新型滅火劑。利用人工智能技術(shù)研制新型滅火設(shè)備。利用人工智能技術(shù)研制新型滅火系統(tǒng)。利用人工智能技術(shù)研制新型滅火劑。04第四章流體力學(xué)在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的量化方法第13頁引言：傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模糊性傳統(tǒng)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法存在一定的模糊性，難以準(zhǔn)確評(píng)估火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法主要依賴于經(jīng)驗(yàn)判斷和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，缺乏科學(xué)性和準(zhǔn)確性。例如，某保險(xiǎn)公司分析顯示，火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中85%的參數(shù)依賴經(jīng)驗(yàn)估計(jì)，誤差范圍達(dá)±40%。此外，傳統(tǒng)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法難以考慮火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，例如風(fēng)向、風(fēng)速、建筑結(jié)構(gòu)等因素的變化，因此評(píng)估結(jié)果往往與實(shí)際情況存在較大偏差。因此，傳統(tǒng)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的模糊性需要通過更加科學(xué)和準(zhǔn)確的方法進(jìn)行改進(jìn)。第14頁分析：火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的流體力學(xué)框架煙氣溫度分布模型可燃?xì)怏w擴(kuò)散模型多因素耦合模型煙氣溫度分布模型是流體力學(xué)在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的一個(gè)重要模型，它描述了火災(zāi)中煙氣的溫度分布情況。可燃?xì)怏w擴(kuò)散模型是流體力學(xué)在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的另一個(gè)重要模型，它描述了火災(zāi)中可燃?xì)怏w的擴(kuò)散情況。多因素耦合模型是流體力學(xué)在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的復(fù)雜模型，它綜合考慮了多種因素對(duì)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的影響。第15頁論證：基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)介紹基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)是一種基于流體力學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，它可以動(dòng)態(tài)評(píng)估火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)的應(yīng)用案例基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)火災(zāi)中得到應(yīng)用，例如某酒店和某博物館。基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)的局限性基于流體力學(xué)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)也存在一些局限性，例如系統(tǒng)的成本較高，安裝和維護(hù)較為復(fù)雜。第16頁總結(jié)：量化方法的實(shí)施策略流體力學(xué)與GIS技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與人工智能技術(shù)的結(jié)合利用GIS技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的空間分析。利用GIS技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的動(dòng)態(tài)分析。利用GIS技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的預(yù)測(cè)分析。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)分析。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型訓(xùn)練。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的預(yù)測(cè)分析。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能分析。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型優(yōu)化。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的預(yù)測(cè)分析。05第五章流體力學(xué)在新能源火災(zāi)防護(hù)中的特殊應(yīng)用第17頁引言：新能源火災(zāi)的流體力學(xué)挑戰(zhàn)新能源火災(zāi)的流體力學(xué)挑戰(zhàn)是流體力學(xué)在新能源火災(zāi)防護(hù)中的重要應(yīng)用。隨著新能源的快速發(fā)展，新能源火災(zāi)也日益增多，這些火災(zāi)與傳統(tǒng)火災(zāi)有著顯著的不同，對(duì)傳統(tǒng)的火災(zāi)防護(hù)方法提出了新的挑戰(zhàn)。例如，2024年全球電動(dòng)汽車火災(zāi)數(shù)量激增120%，鋰電池火災(zāi)的流體力學(xué)特性與傳統(tǒng)火災(zāi)截然不同。此外，新能源火災(zāi)往往具有更高的溫度和更快的蔓延速度，傳統(tǒng)的火災(zāi)防護(hù)方法難以有效應(yīng)對(duì)。因此，新能源火災(zāi)的流體力學(xué)挑戰(zhàn)需要通過新的火災(zāi)防護(hù)方法進(jìn)行補(bǔ)充和完善。第18頁分析：鋰電池火災(zāi)的流體動(dòng)力學(xué)特性鋰電池火災(zāi)的熱失控機(jī)理鋰電池火災(zāi)的煙氣擴(kuò)散模型鋰電池火災(zāi)的滅火劑噴射模型鋰電池火災(zāi)的熱失控機(jī)理是流體力學(xué)在鋰電池火災(zāi)防護(hù)中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，它描述了鋰電池在火災(zāi)中如何熱失控。鋰電池火災(zāi)的煙氣擴(kuò)散模型是流體力學(xué)在鋰電池火災(zāi)防護(hù)中的另一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，它描述了鋰電池火災(zāi)中煙氣的擴(kuò)散情況。鋰電池火災(zāi)的滅火劑噴射模型是流體力學(xué)在鋰電池火災(zāi)防護(hù)中的復(fù)雜研究?jī)?nèi)容，它綜合考慮了多種因素對(duì)鋰電池火災(zāi)的影響。第19頁論證：新能源專用防護(hù)系統(tǒng)的流體力學(xué)設(shè)計(jì)新能源專用防護(hù)系統(tǒng)介紹新能源專用防護(hù)系統(tǒng)是一種基于流體力學(xué)的防護(hù)系統(tǒng)，它可以有效防護(hù)新能源火災(zāi)。新能源專用防護(hù)系統(tǒng)的應(yīng)用案例新能源專用防護(hù)系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)新能源火災(zāi)中得到應(yīng)用，例如某電動(dòng)汽車充電站和某鋰電池工廠。新能源專用防護(hù)系統(tǒng)的局限性新能源專用防護(hù)系統(tǒng)也存在一些局限性，例如系統(tǒng)的成本較高，安裝和維護(hù)較為復(fù)雜。第20頁總結(jié)：特殊應(yīng)用的工程化路徑流體力學(xué)與新材料技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與新能源技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與人工智能技術(shù)的結(jié)合利用新材料技術(shù)研制新型防護(hù)材料。利用新材料技術(shù)研制新型防護(hù)設(shè)備。利用新材料技術(shù)研制新型防護(hù)系統(tǒng)。利用新能源技術(shù)研制新型防護(hù)設(shè)備。利用新能源技術(shù)研制新型防護(hù)系統(tǒng)。利用新能源技術(shù)研制新型防護(hù)材料。利用人工智能技術(shù)研制新型防護(hù)設(shè)備。利用人工智能技術(shù)研制新型防護(hù)系統(tǒng)。利用人工智能技術(shù)研制新型防護(hù)材料。06第六章流體力學(xué)在火災(zāi)救援決策支持系統(tǒng)中的集成應(yīng)用第21頁引言：救援決策的實(shí)時(shí)性需求救援決策的實(shí)時(shí)性需求是流體力學(xué)在火災(zāi)救援決策支持系統(tǒng)中的集成應(yīng)用的重要挑戰(zhàn)。在火災(zāi)救援過程中，救援決策的實(shí)時(shí)性至關(guān)重要，任何延遲都可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。例如，某國(guó)際消防組織統(tǒng)計(jì)，火災(zāi)救援中每延遲1分鐘決策時(shí)間，人員傷亡率增加18%。因此，流體力學(xué)在火災(zāi)救援決策支持系統(tǒng)中的集成應(yīng)用需要提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，以幫助救援人員快速做出正確的決策。第22頁分析：救援決策的流體力學(xué)框架煙氣溫度分布模型可燃?xì)怏w擴(kuò)散模型多因素耦合模型煙氣溫度分布模型是流體力學(xué)在救援決策的流體力學(xué)框架中的一個(gè)重要模型，它描述了火災(zāi)中煙氣的溫度分布情況。可燃?xì)怏w擴(kuò)散模型是流體力學(xué)在救援決策的流體力學(xué)框架中的另一個(gè)重要模型，它描述了火災(zāi)中可燃?xì)怏w的擴(kuò)散情況。多因素耦合模型是流體力學(xué)在救援決策的流體力學(xué)框架中的復(fù)雜模型，它綜合考慮了多種因素對(duì)救援決策的影響。第23頁論證：智能救援決策支持系統(tǒng)的流體力學(xué)設(shè)計(jì)智能救援決策支持系統(tǒng)介紹智能救援決策支持系統(tǒng)是一種基于流體力學(xué)的決策支持系統(tǒng)，它可以提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，以幫助救援人員快速做出正確的決策。智能救援決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用案例智能救援決策支持系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)火災(zāi)救援中得到應(yīng)用，例如某酒店火災(zāi)和某博物館火災(zāi)。智能救援決策支持系統(tǒng)的局限性智能救援決策支持系統(tǒng)也存在一些局限性，例如系統(tǒng)的成本較高，安裝和維護(hù)較為復(fù)雜。第24頁總結(jié)：集成應(yīng)用的未來發(fā)展方向流體力學(xué)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與人工智能技術(shù)的結(jié)合流體力學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行救援決策的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行救援決策的智能分析。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行救援決策的預(yù)測(cè)分析。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行救援決策的智能分析。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行救援決策的