선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 실험은 구획내부에서 화재 발생 시 스프링클러 헤드의 반응시간과 열감지부 주변의 온도를 알아보기 위하여 실시되었다. 실험은 2.
가설 설정
- 공간은 화재실의 크기인 2.4 m(W)X3.6 m(D)X2.4 m(H)로 설정하였으며, 개구부는 틈새면적을 고려하여 1.9mX0.25m와 0.6mX0.4m로 가정하였다. 이는 화재실험 시 관찰된 연기의 누출에 대한 손실을 고려하기 위하여 설정되었다.
제안 방법
- 스프링클러 작동온도는 72℃로 지정했으며, RTI (Response Time Index)는 국내에 생산되는 스프링클 러의 Plunge Tbst를 수행하여 얻은 결과 중 Tg의 범위 80℃~ 130℃, 유속 3.4m/s~6.6m/s에서 RTI 평균값인 150 m%"을 인용하였다.5,6)
- SMARTFIRE에 FASTLite와 동일한 입력 조건을 넣어 시뮬레이션을 수행하였다. SMARTFIRE는 자체적으로 스프링클러의 반응시간을 예측할 수 있는 부분이 없어서, 헤드 설치위치에 있는 셀(Cell)에서 시간당 데이터(온도, 유속)를 추출하여 이를 이론식 (9)에 대입하여 수행하였다. 이론식의 사용하기 위한 계산프로그 램을- 별노로 제작하여 사용하였으며, 초단위로 최대한 72℃에 가까운 시산을 결과로 선택하도록 작성하였다.
- SMARTFIRE에 FASTLite와 동일한 입력 조건을 넣어 시뮬레이션을 수행하였다. SMARTFIRE는 자체적으로 스프링클러의 반응시간을 예측할 수 있는 부분이 없어서, 헤드 설치위치에 있는 셀(Cell)에서 시간당 데이터(온도, 유속)를 추출하여 이를 이론식 (9)에 대입하여 수행하였다.
- 본 연구는 ISO 9705 기준의 공간에서 스프링클러 반응시간 측정을 위한 화재실험을 실시하고, 현재 사용 중인 화재 모델 중 프로그램에 반응시간예측 분야가 통합되어있는 존모델 (Zone Model) FASTLite와 필드모델 (Field Model) FDS(Fire Dynamic Simulator),그리고 필드모델 SMARTFIRE의 적용을 통하여 그 결과를 비교 분석함으로서 각 모델의 예측성능에 대한 적응성을 평가하였다.
- 스프링클러의 반응시간 예측에 대한 화재모델링의 비교를 하기 위해 화재실험을 실시하였으며, 이 결과를 토대로 화재모델링 수행결과들과 표 1에서 비교해 보았다. 실험에 가장 근사한 예측결과를 나타낸 것은 FDS로 나타났으며, 이외 모델들도 11초, 15초 정도의 차이를 보여, 대체로 근사한 결과를 나타내었다.
- 스프링클러의 화재 시 반응시간 측정 실험은 1회 진 행하였다. 실힘 시 초기온도는 13℃이다.
- 05 m 이격 된 거리에 설치하였다. 시간은 스톱워치로 측정하였으며, 차후의 분석을 위하여 0.6 mX 0.4 m의 개구부에 환기에 주는 영향이 적은 지점을 선택하여 C.C. TV 카메라를 설치하여 실험의 진행과 스프링클러의 작동 모습을 녹화하여 차후 분석에 참고하였다.
- SMARTFIRE는 자체적으로 스프링클러의 반응시간을 예측할 수 있는 부분이 없어서, 헤드 설치위치에 있는 셀(Cell)에서 시간당 데이터(온도, 유속)를 추출하여 이를 이론식 (9)에 대입하여 수행하였다. 이론식의 사용하기 위한 계산프로그 램을- 별노로 제작하여 사용하였으며, 초단위로 최대한 72℃에 가까운 시산을 결과로 선택하도록 작성하였다. 데이터를 예측 식에 대입하여 계산한 결과 열기류의 온도가 206.
대상 데이터
- 본 실험은 구획내부에서 화재 발생 시 스프링클러 헤드의 반응시간과 열감지부 주변의 온도를 알아보기 위하여 실시되었다. 실험은 2.4 m(W)X3.6 m(D)X2.4m(H) 크기의 구획된 공간에서 실시되었다. 천장과 벽면은 석고보바닥은 철판으로 마감되었으며 측면에0.
- 4m(H) 크기의 구획된 공간에서 실시되었다. 천장과 벽면은 석고보바닥은 철판으로 마감되었으며 측면에0.6mX0.4m의 개구부를 정면에 0.2mX1.8m의 개구부를 설치하였다. 화원은 직경 0.
- 다. 측정장치는 TDS-601A Data Logger를 사용-하여 기록하였으며, 센서는 K-Type 으로 0.65 mm이며 온도의 측성범위는 -270℃~ + 1372℃이다. 센서는 헤드에서 우측 0.
- 8m의 개구부를 설치하였다. 화원은 직경 0.4 m의 철제 팬을 사용하였으며, 연료는 헥산(Hexane) 1.25/를 사용하였다. 헤드는 S사의 Fusible-Link 형이며 작동표시온도는 72℃이다.
이론/모형
- CFAST의 내부에서 스프링클러의 작동시간을 계산 하기 위한 식은 FMRC에서 G. Heskestad가 수행한 연구의 결과 식 (1)을 사용하였으며 다음과 같다.観
- FDS에서 사용되는 스프링클러의 반응시간 예측식(10)은 Heskestad의 연구결과를 사용한다.
- SMARTFIRE는 화재전용으로 개발되었으며, 사용환경 이 사용자에게 매우 편리하게 구성되어있고, Grid의 생성이 KBS(Knowledge Based System)이라는 전문가 시스템에 의하여 이루어지며, FORTRAN Code를 C++ 로 이식한 CWNN++라는 내부 엔진이 모델의 지배방 정식을 해석한다. 이 코드는 SIMPLE 알고리즘을 이용하여 비정상난류, 정상상태의 층류 흐름 등을 해석 할 수 있다. 그러나 SMARTFIRE의 내부에는 스프링 클러의 반응시간에 대한 예측부분이 없다.
성능/효과
- 1. 2.4 mX3.6 mX2.4 m의 공간에서 100.3 kW 규모-의 화원이 설정된 화재실험의 결과, 화원 직상부에서 1m 떨어진 스프링클러헤드(작동온도 72℃)는 198초에 작동되었다.
- 10) FDS는 내부의 CFD Code가 화재현상 예 측에 최적화되어 있으며, LES(Large Eddy Simulation)모델은 화원 주변 대기에 있는 연소생성물과 기화된 연료가 혼합된 난류를 해석하고 묘사하는데 매우 적합하다고 할 수 있다. 특히 FDS는 여러가지 화재분야 에서 중요하게 쓰이는 데이터들을 손쉽게 추출할 수 있으며, 감지기와 스프링클러의 성능을 평가할 수 있는 부분이 통합되어있다.
- 2. 실험결과에 대한 화재모델링의 예측결과는 FASTLite 가 209초, SMARTFIRE 가 183초, FDS 가192초를 기록하였으며, 이는 각각 실험결과와 +11, -15, -6초의 차이를 보였다.
- 4. 분석 대상 모델 중 FDS모델이 가장 실험결과에 근접한 값을 나타냈으나, 다른 모델의 예측도 큰 차이를 보이지 않아 각 모델들은 본 연구의 실험조건에 대하여 충분한 적웅성이 있는 것으로 판단된다.
- 이론식의 사용하기 위한 계산프로그 램을- 별노로 제작하여 사용하였으며, 초단위로 최대한 72℃에 가까운 시산을 결과로 선택하도록 작성하였다. 데이터를 예측 식에 대입하여 계산한 결과 열기류의 온도가 206.24℃, 유속 0.18 m/s인 조건에서 헤드 열감지부의 온도가 72.13K로 계산되어 반응시간이 183 초인 것으로 예측되었다.
- 스프링클러의 반응시간 예측에 대한 화재모델링의 비교를 하기 위해 화재실험을 실시하였으며, 이 결과를 토대로 화재모델링 수행결과들과 표 1에서 비교해 보았다. 실험에 가장 근사한 예측결과를 나타낸 것은 FDS로 나타났으며, 이외 모델들도 11초, 15초 정도의 차이를 보여, 대체로 근사한 결과를 나타내었다. 그러므로 대상공간과 같은 소규모 공간에서는 각 모델의 예측을 실시하고 그 결과를 사용하는 데에 문제가 없 다고 할 수 있다.
- 25l이고 실험 전 AG 204 선자저울로 측정결과 780 g인 것으로 나타났다. 연료는 실험 시작 후 341초에 모두 연소되었다. 화원에서 lm 떨어진 헤느는 점화 후 3분 18초에 반응하였다.
- 위의 조건하에서 FASTLite의 시뮬레이션 수행결과 헤드는 209초에 반응하는 것으로 예측되었다.
- 그림 5처럼 스프링클러 헤드의 주변을 흐르는 열기류의 온도에 대한 SMARTFIRE의 예측결과가 측정치에 비하여 높게 나오는 것을 알 수 있다. 이는 헤드의 작동시간에도 영향을 미치며 결과적으로 실험결과에 보다 15초정도 빠르게 작동된다는 예측결과를 나타내었다.
후속연구
- 향후 스프링클러의 사용어"제한이 되는 장애물이 있는 공간, 대규모 공간, 그리고 제어가 어려운 대규모 화재 조건 시에 대한 화재모델링의 예측 성능평가가 지속될 필요가 있다.
- 그림 5(b)의 온도상승에서 알 수 있듯이 실험 측정온도의 상승세가 초기에는 모델링의 결과보다 완만한 것을 알 수 있다. 이는 화원의 열방출율이 Steady한 조건으로 연료가 모두 소모될 때까지 일정하다고 간주하나 실제 연료의 연소는 일정하게 소모되는 것이 아닐 것이므로, 이에 대한 정확한 측정 을 바탕으로 화재의 입력 값을 결성한다면 좀더 정밀한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.