[논문]생성율 개념에 기초한 화재모델의 신뢰성에 대한 연구

김성찬; 고권현; 이성혁

생성율 개념에 기초한 화재모델의 신뢰성에 대한 연구
On the Reliability of the Computational Fire Model Based on the Yield Rate Concept of Combustion Gases 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.23 no.4, 2009년, pp.130 - 136

김성찬 (경일대학교 소방방재학부) , 고권현 (중앙대학교 기계공학부) , 이성혁 (중앙대학교 기계공학부)

초록
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본 연구는 생성율 개념에 기초하여 화재유동장의 연소가스를 해석하는 필드모델의 신뢰성을 평가하기 위해 수행되었다. 환기조건에 따른 화재실 내부의 일산화탄소와 연기밀도를 해석하기 위하여 총괄당량비(GER) 개념이 도입되었으며 FDS 모델에 의해 예측된 일산화탄소와 연기밀도는 ISO-9705 표준화재실의 축소실험결과와 직접 비교하였다. 환기부족화재에 대해 수치해석결과는 일산화탄소와 연기밀도를 하향 예측하는 경향을 보였으며 총괄당량비가 증가함에 따라 수치해석결과와 실험결과의 오차는 증가하였다. 생성율 모델을 이용하여 화재발생으로 인한 연소생성물의 농도장을 해석하고자 하는 경우 공간내부의 환기 조건에 따라 해석결과의 신뢰성 검증에 주의를 기울여야 하며 지속적인 연구를 통해 타당한 물리적 모델개발과 함께 다양한 화재조건에 대한 모델의 검증이 요구된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The present study has been performed to evaluate the reliability of the fire field model (FDS version 5.2) with yield rate concept of combustion products. The CO and smoke density predicted by FDS model was directly compared with measurement in a reduced scale ISO-9705 room. The GER (global equivalence ratio) concept was used to characterize the CO and smoke density with ventilation condition in the fire compartment. The FDS model tends to under-predict CO concentration and smoke density than those of measurement for the under-ventilated conditions. Also, the discrepancy between predicted and measured result increases as GER increases. In order to improve the reliability of the fire model for performance evaluation of fire safety, the fire model is necessary to be validated in various fire cases as well as develop detailed physical model.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 FDS 모델에 적용된 생성율 개념에 기초한 연소해석 방법의 타당성을 검토하여 위하여 표준화재실의 축소모형 공간에서 환기조건에 따른 일산화탄소와 연기밀도를 비교분석하여 FDS 모델의 적용 범위와 한계에 대해 고찰하고자 한다. 이를 통하여 성능평가를 위해 필요한 물리적 모델과 모델의 검증에 대한 방향을 제시함으로써 화재해석에 대한 신뢰성 확보하는데 기여하고자 한다.
본 연구에서는 FDS 모델에 적용된 생성율에 기초한 연소모델의 타당성을 검토하기 위하여 총괄당량비에 따른 일산화탄소농도와 연기밀도를 비교분석하여 FDS 모델의 적용범위와 한계에 고찰하였다. 본연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같이 요약된다.
본 연구에서는 FDS 모델에 적용된 생성율 개념에 기초한 연소해석 방법의 타당성을 검토하여 위하여 표준화재실의 축소모형 공간에서 환기조건에 따른 일산화탄소와 연기밀도를 비교분석하여 FDS 모델의 적용 범위와 한계에 대해 고찰하고자 한다. 이를 통하여 성능평가를 위해 필요한 물리적 모델과 모델의 검증에 대한 방향을 제시함으로써 화재해석에 대한 신뢰성 확보하는데 기여하고자 한다.

가설 설정

0001 정도의 soot 이 생성되는 것으로 보고되고 있다.¹²⁾ 그러나 본 연구에서 사용된 버너는 화원의 크기가 크고 공기공급이제한적이기 때문에 이 값보다는 클 것으로 예상된다. 따라서 natural gas의 경우 SFPE handbook에서 제공하는 soot 생성율 자료중의 최소값인 0.
¹²⁾ 그러나 본 연구에서 사용된 버너는 화원의 크기가 크고 공기공급이제한적이기 때문에 이 값보다는 클 것으로 예상된다. 따라서 natural gas의 경우 SFPE handbook에서 제공하는 soot 생성율 자료중의 최소값인 0.001 정도를 가정하여 수치계산을 수행하였다.

제안 방법

본 연구에서는 생성율에 기초한 FDS 연소모델의 해석결과를 검토하기 위하여 Figure 1에서 보는바와 같이 40% 축소된 ISO-9705 표준화재실에서 수행된 실험 결과와 FDS 해석결과를 직접 비교분석한다. 화재공간의 크기는 길이 1.
생성율 개념에 기초한 화재모델의 특성을 비교분석하기 위하여 본 연구에서는 FDS 5.2를 이용하여 실험과 동일한 조건에 대하여 화재 시뮬레이션을 수행하였다. FDS 5.
해석공간은 기하학적으로 대칭이기 때문에 대칭경계 조건을 적용하여 전체 해석 대상공간의 절반만을 해석하였으며 화재공간 외부에 확장격자를 생성하여 경계 조건이 출입구 유동에 직접적으로 미치는 영향을 최소화하였다.
나타낸다. 화재실로 유입되는 공기량은 FDS 모델에서 출입구를 통해 유입되는 공기량을 적분하여 적용하였다.³⁾
환기 조건의 영향을 파악하기 위하여 제한된 경우에 대하여 표준출입구 폭의 절반인 0.24m × 0.81m 크기의 출입구를 적용하였다.

대상 데이터

그림에서 보는바와 같이 격자해상도 약 10~22 사이에서 발열량 변화는 큰 변화가 없으나 일산화탄소 농도는 격자해상도에 따라 다소 차이를 보인다. 격자해상도가 약 18 이상에서는 발열량과 CO 농도변화 모두 큰 차이를 보이지 않기 때문에 본 연구에서는 약 20 정도의 격자해상도를 선택하였으며 한 변의 길이가 2cm인 정방향 격자로써 전체 해석공간은 약 300,000만개 정도의 격자로 분할된다. Figure 3은 수치해석에 적용된 해석공간을 나타낸다.
본 연구에서는 생성율에 기초한 FDS 연소모델의 해석결과를 검토하기 위하여 Figure 1에서 보는바와 같이 40% 축소된 ISO-9705 표준화재실에서 수행된 실험 결과와 FDS 해석결과를 직접 비교분석한다. 화재공간의 크기는 길이 1.46m, 폭 0.98m, 높이 0.98m이며 표준 출입구의 크기는 폭 0.48m, 높이 0.81m이다. 환기 조건의 영향을 파악하기 위하여 제한된 경우에 대하여 표준출입구 폭의 절반인 0.
81m 크기의 출입구를 적용하였다. 화재실험에 사용된 연료는 natural gas(NG), 헵탄(C₇H₁₆), 톨루엔(C₇H₈), 에탄올 (C₂H₅OH), 폴리스틸렌 고형분(C₈H₈) 등이 이용되었다. 화재발생으로 인한 연소생성물의 농도는 화재실의 상층부의 출입구 쪽과 화재실 내부벽면에서 측정되었다.

이론/모형

본 연구에서는 환기조건에 따른 FDS 모델에 의해 예측된 결과의 타당성을 고찰하기 위하여 총괄당량비(GER, global equivalence ratio) 개념을 적용한다.¹⁴⁾
88m 위치에 설치되었다. 연소생성 물중 O₂, CO₂, CO의 경우 화재진행과정동안 연속적으로 측정되었으며 soot은 화재발열량과 공간내부의 열적상태가 준정상상태에 도달한 이후 채집법(gravimetric method)에 의해 측정되었다. 실험에 대한 상세한 설명은 이전 연구를 참고한다.

성능/효과

8) 성능평가가 신뢰성을 가지기 위해서는 화재모델에 의해 예측된 열, 연기밀도, 그리고 독성가스 농도등의 결과에 대한 검증평가가 우선적으로 이루어져야 한다. 일반적으로 검증된 유동장에 대하여 공간내부의 열은 화원로부터의 발열량에 기초하여 전도, 대류, 복사등의 열전달 모델에 의해 결정되고 연기농도나 독성가스등은 주로 연소모델과 가장 밀접한 관련이 있다.
FDS 모델에 의해 예측된 연기밀도는 환기조건뿐만 아니라 연료의 종류에 따라서도 큰 차이를 보였는데 폴리스틸렌 화재의 경우 공간내에 환기조건이 원활한 상태에서도 FDS 모델은 실험결과에 비해 20% 이상 하향예측하였다. 에탄올 화재의 경우 환기조건이 원활한 경우 오히려 3배 이상 상향 예측하는 경향을 보였는데 이는 FDS모델의 생성율 기반 해석방법의 한계뿐만 아니라 화재실내부 및 화원의 상태와 생성율의 측정하는 조건과의 차이, 화재실 내부에서의 soot의 부가적인 산화 혹은 생성등 다양한 원인에 기인 할 수 있기 때문에 이와 관련된 추가적인 연구를 필요로 한다.
화재의 발열량이 증가함에 따라 화재실 내부는 환기량의 부족에 따른 불완전 연소상태가 심화되고 공간내부의 연기밀도나 일산화탄소농도는 크게 증가하는 경향을 보이게 된다. 그러나 FDS 모델에 의해 예측된 일산화탄소 농도와 연기밀도는 환기부족상태에서 실험결과에 비해 크게 하향예측하는 경향을 보였다. 특히 폴리스틸렌 화재의 경우 실험에서 측정된 화재실 출입구 근처에서의 연기밀도는 15kW인 경우 1.
5 이상에서 FDS 모델에 의해 예측된 일산화탄소 농도는 실험결과에 비해 2배 이상 하향예측하고 있음을 보여준다. 따라서 연소모델이 개선된 FDS 버전 5에서도 화재 및 환기조건에 따라 공간내부의 일산화 탄소농도는 여전히 큰 오차를 보이고 있으며 특히 환기부족상태에서 FDS 해석결과는 실제 공간내부의 일산화탄소 농도에 비해 크게 하향 예측하고 있음을 보여준다.
본 연구에서 수행된 실험에 비해 FDS 모델에 의해 예측된 연기밀도 및 일산화탄소 농도는 환기조건 및 연료종류에 따라 최대 4배에서 최소 0.1배 이하까지 나타났다. 대부분의 화재 시뮬레이션의 실무분야에서 이러한 연기농도와 일산화탄소농도는 가시거리의 산정이나 연기의 독성의 영향등을 평가하는데 중요한 성능기준으로 고려되고 있기 때문에 FDS 모델을 이용하여 화재발생으로 인한 연소생성물의 농도장을 해석하고자 하는 경우 공간내부의 환기조건에 관한 세심한 주의를 요구하고 결과의 검증을 위한 많은 노력이 필요하다.
Figure 4는 폴리스틸렌 화재시 발열량에 따른 연기밀도(soot density)를 화재실의 내부와 출입구에서 측정된 결과와 FDS 해석에 의해 얻어진 결과를 비교하여 나타낸다. 실험과 FDS 해석 모두 화원의 발열량이 증가에 따라 연기밀도가 증가하는 경향을 보이지만 실험에서 계측된 연기밀도의 증가가 FDS모델에 의해 예측된 결과에 비해 상대적으로 크게 나타났다. 일반적으로 화재의 발열량이 증가함에 따라 연료의 연소율은 증가하지만 화재실 내부로 유입되는 공기의 양은 크게 변화하지 않기 때문에 화재실 내부는 환기부족 상태(under ventilated)가 된다.
반면 고정된 soot 생성률이 적용된 FDS 모델의 경우 발열량이 변화함에 따라 연기밀도가 증가하는 경향을 보이고는 있지만 불완전연소에 따른 부가적인 soot 생성을 고려하지 못하기 때문에 실험결과에 비해 연기밀도를 매우 낮게 예측하는 경향이 있다. 실험에서 화재실 출입구 근처에서의 연기밀도는 15kW인 경우 1.27g/m3, 360kW인 경우 18.73g/m³으로약 15배 정도 증가하는데 비해 FDS 모델에 의해 예측된 연기밀도는 15kW인 경우 0.82mg/m³, 360kW인 경우 2.29mg/m³으로 약 2.8배 정도 증가를 보이고 있다. 따라서 화재 공간내의 연기밀도는 환기조건에 큰 영향을 받게 되는데 고정된 soot 생성율 개념은 이러한 환기 조건의 영향을 고려하지 못함으로써 상당한 오류를 야기할 수 있다.
Figure 6은 총괄당량비에 따른 FDS 모델에 의해 예측된 연기밀도와 실험에서 측정된 결과의 비를 나타낸다. 총괄당량비가 증가함에 따라 실험결과에 대한 FDS 모델에 의해 예측된 연기밀도비는 지속적으로 감소하고 있음을 보여준다. 이는 화재발열량이 증가함에 따라 연료의 연소율은 증가하는데 반해 유입되는 공기의 양은 상대적으로 부족하게 되어 불완전 연소가 심화된다.

후속연구

그러나 많은 화재시뮬레이션의 경우, 제한적으로 검증된 물리적 모델과 화재 물성을 물리적으로 복잡한 화재현상에 보편적으로 적용함으로써 많은 오류를 야기할 뿐만 아니라 해석결과의 치밀한 검증 및 고찰이 없는 무조건적인 신뢰로 인해 화재해석 모델이 오히려 잘못된 방화설계를 이끌 수 있는 위험요소를 가지게 된다. 따라서 화재 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 합리적이고 보편적인 물리적 모델 개발을 위한 노력과 함께 다양한 실험결과와의 상호 비교분석을 통하여 적용된 해석모델과 조건 및 화재 물성 등의 타당성을 검증해 나가는 것이 필수적이다.
FDS 모델에 의해 예측된 연기밀도는 환기조건뿐만 아니라 연료의 종류에 따라서도 큰 차이를 보였는데 폴리스틸렌 화재의 경우 공간내에 환기조건이 원활한 상태에서도 FDS 모델은 실험결과에 비해 20% 이상 하향예측하였다. 에탄올 화재의 경우 환기조건이 원활한 경우 오히려 3배 이상 상향 예측하는 경향을 보였는데 이는 FDS모델의 생성율 기반 해석방법의 한계뿐만 아니라 화재실내부 및 화원의 상태와 생성율의 측정하는 조건과의 차이, 화재실 내부에서의 soot의 부가적인 산화 혹은 생성등 다양한 원인에 기인 할 수 있기 때문에 이와 관련된 추가적인 연구를 필요로 한다.
화재해석 모델이 실제 응용분야에 적용되기 위해서는 합리적이고 보편적인 물리적 모델과 화재 물성 그리고 결과의 독립성을 가지는 해석 조건등 다양한 해석 요소에 대한 검증이 요구되며 이러한 검증과정을 통하여 화재해석모델의 신뢰성과 한계를 파악한 이후에 실제 응용분야에 적용이 이루어져야 한다. 그러나 많은 화재시뮬레이션의 경우, 제한적으로 검증된 물리적 모델과 화재 물성을 물리적으로 복잡한 화재현상에 보편적으로 적용함으로써 많은 오류를 야기할 뿐만 아니라 해석결과의 치밀한 검증 및 고찰이 없는 무조건적인 신뢰로 인해 화재해석 모델이 오히려 잘못된 방화설계를 이끌 수 있는 위험요소를 가지게 된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	field model에 기초한 화재해석 모델은 무엇에 크게 기여하고 있는가?	화재현상을 수치적으로 모사하기 위한 전산화재해석 기법은 1990년대 이후 비약적인 발전을 이루어 왔으며 초기단계의 화재 발달 특성을 이해하기 위한 기초연구에서부터 건축물의 방화설계 및 화재안전성 평가와 같은 실제 응용분야로의 적용범위가 확대되고 있다. 그중에서 field model에 기초한 화재해석 모델은 전산유체역학적(CFD) 해석 기법 및 물리적 해석 모델의 발전과 함께 컴퓨터 성능의 급속한 발달에 힘입어 화재현상에 대한 이해의 폭을 넓히는데 크게 기여하고 있다.1,2)
	화재해석을 통한 성능평가에 적용되는 인명안전기준은 무엇에 의해 평가되는가?	화재해석을 통한 성능평가에 적용되는 인명안전기준은 크게 열에 의한 기준, 연기밀도에 기초한 가시거리 기준, 그리고 연소생성물의 독성기준등에 의해 평가된다.8) 성능평가가 신뢰성을 가지기 위해서는 화재모델에 의해 예측된 열, 연기밀도, 그리고 독성가스 농도등의 결과에 대한 검증평가가 우선적으로 이루어져야 한다.
	화재 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 합리적이고 보편적인 물리적 모델 개발을 위한 노력과 함께 다양한 실험결과와의 상호 비교분석을 통하여 적용된 해석모델과 조건 및 화재 물성 등의 타당성을 검증해 나가는 것이 필수적인 이유는?	화재해석 모델이 실제 응용분야에 적용되기 위해서는 합리적이고 보편적인 물리적 모델과 화재 물성 그리고 결과의 독립성을 가지는 해석 조건등 다양한 해석 요소에 대한 검증이 요구되며 이러한 검증과정을 통하여 화재해석모델의 신뢰성과 한계를 파악한 이후에 실제 응용분야에 적용이 이루어져야 한다. 그러나 많은 화재시뮬레이션의 경우, 제한적으로 검증된 물리적 모델과 화재 물성을 물리적으로 복잡한 화재현상에 보편적으로 적용함으로써 많은 오류를 야기할 뿐만 아니라 해석결과의 치밀한 검증 및 고찰이 없는 무조건적인 신뢰로 인해 화재해석 모델이 오히려 잘못된 방화설계를 이끌 수 있는 위험요소를 가지게 된다. 따라서 화재 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 합리적이고 보편적인 물리적 모델 개발을 위한 노력과 함께 다양한 실험결과와의 상호 비교분석을 통하여 적용된 해석모델과 조건 및 화재 물성 등의 타당성을 검증해 나가는 것이 필수적이다.

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상세보기
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원문보기 상세보기
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상세보기
D. Drysdale, 'An Introduction to Fire Dynamics', 2nd Edition, Willey, UK(1998)

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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