 Buongiorno, io sono Alicia Pleb from the University of Catania, Italy. I have the pleasure here to present our research application we developed in Blender with Giorgio Grasso from the University of Messina. We use Blender to simulate the interaction of fire inside industrial plant. Let me first pull out the motivation of this kind of research. Fire is the most dangerous hazard in most industries, especially petrol and petrochemical refineries. Just a few years ago, a fire killed 15 workers inside the third largest refinery in the United States. It is especially alarming the data of no progress in the preservation of worker life in the most recent years. Moreover, the dominating source of fire causing damages in people and properties come from within the structure of the refinery instead of outside sources. Strategies should accept that a fire may always develop despite all possible strategies. So it is of paramount importance to be able to predict the possible scenarios created by a fire. So computer simulation can greatly help in many ways by risk assessment, evaluation and even training of operators. Computer simulation developed around the 19th from the domain of computational fluid dynamics which in practice are a collection of the solution to the Navier-Stokes equation which is the standard mathematical representation of fluid dynamics. Regarding the commercial tools, most of them are owned by insurance companies. For the public domain, the most used open source software are Openform and FDS. Openform is a generic tool for solving fluid problems while FDS is more tailored to fire simulation. Anyway, all of these CFD tools for fire simulations are lacking from the fundamental feature of be able to handle very large and complex 3D structures. So our work has been carried out with the SAFETMOD project, safety modeling for high risk industrial application which is a project founded by the European community. The goal of this project is to produce a tool for hazard analysis regarding a fire developing inside our refinery structure. And we decide this goal can be fully accomplished just using Blender. First of all, Blender offers the fundamental possibility of handling a very complex and larger 3D model. Secondly, Blender includes the smooth particle hydrodynamics which is a Lagrangian solution to the Navier-Stokes equation and we use it for simulating the behavior of a real life fire inside the refinery. And then in Blender it's possible to include an atmospheric representation especially indicating the wind affecting a possible open space refinery. What we added in Blender is the computation of heat transferred from the flame to the surrounding refinery. And then we integrated Blender with a decision support system for safety analysis. The simulation consists in an animation inside Blender of the interaction of the fire with surrounding objects. For each frame of the animation, this algorithm is executed. It is composed by three main parts. Flame simulation, how we represent a real life fire behavior inside Blender. Radiative transfer, the computational real physical values of heat to be monitored by the simulator. Radiative transfer is computed by means of a minimum separation distance which is the computation of the distance between two 3D standard objects in the scene. At first, flame simulation. The flame inside Blender is represented using a particle system initialize with emission parameters depending on the type and size of the leakage causing the fire to be simulated. For the purpose of computing the separation distance between the flame and the surrounding objects we wrapped the particle system inside a bounding volume which is dynamically recomputed at each frame of the simulation. For simplicity, we choose an axis-aligned minimum bounding boxes. Moreover, this bounding volume is extended in the upper direction. This is a solution to the problem of taking account of the adaptive component of heat transfer. As you can see, heat is transferred in four different components. Conduction and diffusion can be omitted for the purpose of our simulation. Advection can be treated as this bounding volume extension. The dominating component is in fact radiation. It is computed in the second part of the algorithm. Radiative transfer is fundamental because its value can be directly related to damage and risk levels of objects and people in the refinery. In the formula you see, for a given source of radiation F, which represents the fire, the amount of energy affecting an object A is inversely proportional to the square of the distance between the objects and the flame. Moreover, it is directly related to the number of particles representing the flame inside the blender per un fattore, l'ambito, dipendendo in il tipo di fuel in la simulazione. Perché il modo significativo della distanza, la computazione è critica e c'è un tratto critico tra la precisione e la velocità di questa computazione. Quindi, molto attenzione, ma anche per la terza parte di l'algoritmo. Questo è stato la più importante sviluppo del sviluppo dell'algoritmo. Ovviamente, il blender ha già avuto un sistema di colisione di dettagli, ma non implementa una specifica computazione di distanza separazione tra due obiettivi non intersecti. Il nostro algoritmo è stato migliorato a questo specifico caso, ottenendo le migliori soluzioni possibili in termi di ottimità computationale. La computazione è soltata in una chain of three phases. Il primo, l'ultima fase, è una screening di qualsiasi obiettivi che sono riusciti a cercare per l'analisi. Come abbiamo visto per il sistema particolare, ogni obiettivo nella refineria è riuscito all'abbandone volume. La distanza tra questo tipo di abbandone volume è semplicemente estimata usando la distanza marata. Per tutti gli obiettivi che sono svegliati nella fase di diffusione, la computazione di distanza separazione è done nella fase nero. La computazione della distanza separazione minima è basata su due concepti, prima introduttivi da Lin and Kenny. La regione di 3D Voroneu è usata usando la computazione di due obiettivi più profondi. In la future, vedete il diagramma di Voroneu standard, che è un partizionato di un plan, dipendendo dei punti del plan. Il diagramma di Voroneu di 3D è un partizionato di spazio, dipendendo del feature di obiettivi di 3D. Questo è un esempio visuale di regione di 3D Voroneu distinguendo i 3 tipi di feature, legi, fasi e vertex. I plan blu, chiamato Voroneu, limitano la regione di Voroneu insieme alla regione di Voroneu creata per questo feature. In ogni plan Voroneu, limitano due feature adesanti di Voroneu creatati per due feature adesanti. I regioni di Voroneu sono usati nella computazione di la fase più profondi, che è il cappolo di feature che la distanza è minima e questa distanza coincide con la distanza di separazione minima tra due obiettivi. La strada informale è la teoria di questo algoritmo. Allora, chiamatemi. I obiettivi di A e B sono due obiettivi, F, A e FB sono due dei loro feature. L'area rappresenta il set di punti insieme alla regione di Voroneu creata per questo feature e D è la distanza di separazione minima tra due elementi. L'area rappresenta che se i due features muotamente fallano insieme alla regione di Voroneu creata per il altro feature, la distanza di separazione minima tra i due feature è esattamente la distanza minima tra i due obiettivi. Allora, chiamatemi questo concept con un esempio visuale. Per esempio, vogliamo provare questo cappello di feature che è l'ultimo cappello di feature. Quindi, vogliamo verificare la condizione che abbiamo visto nella formula. Per prima volta, vogliamo check se la regione di Voroneu creata per il vertex inclusa la presa. Questo è vero. Poi, vogliamo check se la regione di Voroneu creata per il vertex. Questo è l'ultimo. Quindi, questo significa che c'è un altro regione di A, un altro feature di A che è più vicino al vertex. Quindi, vogliamo scegliere un nuovo feature di A. Questo è un passo critico che potremmo più rischiare l'ultimo cappello. Supposso che abbiamo scegliato questo cappello. Ora, vogliamo ripetere il processo precedente. Scegliere se la regione di Voroneu creata per il vertex inclusa la presa. Scegliere se la regione di Voroneu creata per il vertex. Questo è l'ultimo. Quindi, abbiamo provato che questa è la presa più vicina tra i due poliedroni. Ma, al stesso tempo, abbiamo trovato la distanza di separazione minima tra questi due obgetti 3D. Vabbè, andiamo al passo critico numero 5. Quando una condizione è uscita e una presa deve essere replacita il nuovo futuro è scegliato da l'immaginazione immediata della presa precedente. Questa strategia assurda che l'algorithmo è computationale ottima. Voglio capire. È legato assurda che c'è una speciale coerza tra l'autodestrono di un'animazione rappresentando eventi in realtà. In other words, un obgetto è aspettato a continuare i movimenti. Quindi, l'autodestrono più vicino va a gradualmente cambiare in una piccola neighborhood della presa precedente. Quindi, given the CFP of the previous frame, the number of calculations to compute the CFS of the next frame is nearly constant and, moreover, it doesn't depend on the number of vertices in the scene. We experimented the algorithm on a real oil refinery, the Milazzo oil refinery which is located in southern Italy and it is one of the largest oil and gas refinery in Europe. This refinery, too, has experienced fire events, the last one just a couple of years ago. And this is one of the reason for us to choose this refinery as a prototype testing. A preliminary phase has been in the acquisition of a 3D model of a section of the refinery. This has been using a 3D laser scanner. On the left, there is a picture of a real portion of the refinery and on the left, the same imported blender. This is a quick overview of the overall model of this section of the refinery. The exchange format between the laser scanner and the blender is OBJ format. This is a quick tour inside the model of the refinery at ground level. Sorry for the flashing. This is a very detailed model. It has more than 2.7 million polygons. At the end of this quick tour you will see an area highlighted in red. This area has taken as area testing because of its critical level of risk of fire. As I saw previously, a blender is integrated inside a decision support system. The communication between the two elements starts when the safe mode DSS set up a simulation scenario. This scenario is directly communicated to the blender engine, which then starts the simulation. At the end of the simulation the results are produced and send back to the decision support system for more analysis. The main part of the communication between the DSS and the blender is the translation of parameters. The DSS as its home representation of the refinery made by settings which include physical parameters of assets of the refinery and both of the flame type to be simulated. Many of this information are translated into blender settings including the particle system and the actual emitter of the flame. Let me show a few results of this simulation because the algorithm for minimal separation distance requires only convex objects is necessary for all relevant assets of the refinery to be split into sub-components to be wrapped inside access-aligned bounding boxes. This is a quick render of the simulation. As you can see in the beginning all assets are at rest. When the flame starts to develop the close assets on the left start to get warmer. You have to consider the purpose of the simulation is not visualization. The render is optional but a quick quick effort is given just by coloring the assets. When a wind starts blowing from the left the flame is pushed to the right warming up more assets. You can see at each frame of the animation the bounding volume dynamically recomputed. More red the asset is means more heat is transferred. When the flame burns out all assets turn back to blue so at rest. The important result of the simulation is the numerical data that can be plotted in time. Each curve refers to a specific asset of the refinery and represents the evolution of the heat power passing through that asset through time. Let me conclude with a possible or future implementation. One outgoing activity is the calibration of parameters using blender. We can use a CFD tool to simulate a specific class of fuel and then check back in blender which settings reproduce a flame with the same characteristics. Then we will experiment more sophisticated bounding volume type both for the flame and for the broad face. Instead of AABB we will use a K discreet oriented polytop which uses K different orientation of planes. At final we experiment the automatization of the composition of complex assets into more simple convex subcomponents. Thank you very much for your attention.