标题中的“大数据-算法-地铁车站火灾通风数值模”指的是利用大数据分析和特定算法来研究地铁车站火灾时的通风情况，以模拟和预测火势蔓延和烟雾扩散，从而优化防排烟系统的设计。该主题结合了现代科技与城市基础设施安全，通过数值模拟技术来提高地铁火灾应急响应的有效性。
描述中提到的“学位论文”是关于这一主题的深度研究，作者可能通过实验、数据收集和计算，使用FDS（Fire Dynamics Simulator）软件来模拟不同火灾场景，如西三旗车站站台公共区火灾和轨行区列车中部火灾。FDS是一种广泛使用的火场行为仿真工具，能够详细模拟火源、热传播和烟雾流动。
在地铁环境中，火灾的通风问题至关重要，因为它直接影响到乘客的安全疏散和火势的控制。论文指出，局部开启屏蔽门（局开模式）比全部开启（全开模式）更有效，因为这能更快地排除烟雾，减少烟气扩散范围，提高可见度，减小高温区域，并且在应对大功率火灾时更具优势。同时，局开模式无需额外设备，只需调整现有操作策略。
此外，论文还讨论了楼梯形式、楼梯两侧开口大小以及火羽流（火灾产生的热气流）对站台气流分布的影响，强调在设计防排烟系统时应充分考虑这些因素。对于轨顶轨底排烟风道，建议采用变截面设计以平衡各个排烟口的风量，确保在正常运行和火灾期间都能有效工作。在火灾后期，关闭部分屏蔽门可以进一步控制火势和烟气。
关键词“算法”、“big data”和“大数据”表明研究中可能采用了高级的数据处理方法，如机器学习或数据挖掘，来分析大量火灾数据，识别模式并预测火灾行为。这些分析结果可为地铁火灾防控策略提供科学依据，提升城市公共交通的安全性。
这篇论文深入探讨了大数据和算法在地铁火灾通风问题中的应用，提出了局开模式等优化策略，并强调了楼梯设计、气流分布和排烟系统设计的重要性，为地铁防排烟系统的改进提供了有价值的参考。
