본 연구에서는 CFD 기반의 화재시뮬레이터인 FDS에 의해 화재에서 열 및 연기 거동을 해석하는 방법을 제시하기 위하여 시뮬레이션 결과와 실험결과를 비교하였고, FDS 시뮬레이션의 그리드 크기변화에 대한 사고결과의 민감도 분석을 실시하였다. 목재 화재에서는 실험에서 얻은 열화상 이미지와 FDS 시뮬레이션을 비교한 결과, 최대온도에서도 약 4.3 %의 적은 오차를 나타내어 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있었다. 또한 지하철 화재에서 그리드 크기변화에 대한 FDS 결과의 민감도를 분석한 결과, FDS 시뮬레이션의 그리드 크기를 $28(L){\times}28(W){\times}14(H)$보다 작게 하는 경우에는 연기 온도, CO 농도 및 가시거리의 시뮬레이션 결과가 거의 일정한 값을 나타내어 본 연구에서 설정한 화재 모델링으로 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 CFD 기반의 화재시뮬레이터인 FDS에 의해 화재에서 열 및 연기 거동을 해석하는 방법을 제시하기 위하여 시뮬레이션 결과와 실험결과를 비교하였고, FDS 시뮬레이션의 그리드 크기변화에 대한 사고결과의 민감도 분석을 실시하였다. 목재 화재에서는 실험에서 얻은 열화상 이미지와 FDS 시뮬레이션을 비교한 결과, 최대온도에서도 약 4.3 %의 적은 오차를 나타내어 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있었다. 또한 지하철 화재에서 그리드 크기변화에 대한 FDS 결과의 민감도를 분석한 결과, FDS 시뮬레이션의 그리드 크기를 $28(L){\times}28(W){\times}14(H)$보다 작게 하는 경우에는 연기 온도, CO 농도 및 가시거리의 시뮬레이션 결과가 거의 일정한 값을 나타내어 본 연구에서 설정한 화재 모델링으로 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있음을 알 수 있었다.
In this study, to propose the analysis method of heat and smoke behavior of fire using the CFD-based fire simulator FDS, comparison of the simulation results against the experimental results and the sensitivity of the results to the grid sizes have been investigated. For the wood fire, thermal image...
In this study, to propose the analysis method of heat and smoke behavior of fire using the CFD-based fire simulator FDS, comparison of the simulation results against the experimental results and the sensitivity of the results to the grid sizes have been investigated. For the wood fire, thermal images captured from the experiments were compared against the FDS simulations, and the maximum temperatures agreed in~4.3 % error, showing the applicability of FDS in the interpretation of the fire phenomena. In the aspect of the sensitivity to the grid size for the subway fire, FDS results of smoke temperature, CO concentration and visibility converged and showed no distinct changes for the grid size < $28(L){\times}28(W){\times}14(H)$, guaranteeing that the FDS fire model set in this research could interpret the fire phenomena successfully.
In this study, to propose the analysis method of heat and smoke behavior of fire using the CFD-based fire simulator FDS, comparison of the simulation results against the experimental results and the sensitivity of the results to the grid sizes have been investigated. For the wood fire, thermal images captured from the experiments were compared against the FDS simulations, and the maximum temperatures agreed in~4.3 % error, showing the applicability of FDS in the interpretation of the fire phenomena. In the aspect of the sensitivity to the grid size for the subway fire, FDS results of smoke temperature, CO concentration and visibility converged and showed no distinct changes for the grid size < $28(L){\times}28(W){\times}14(H)$, guaranteeing that the FDS fire model set in this research could interpret the fire phenomena successfully.
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가설 설정
는 i성분의 화학양론계수로, 연기와 CO의 화학양론계수는 각각 식 (9) 및 식 (10)과 같다. 또한 연소 생성물은 산소와 반응하지 않으며, 식 (11)에서와 같이 탄소(C)와 수소(H)의 결합을 1이라고 가정한다.
즉, 지하철 한 칸의 크기는 20 m(L)×3 m(W)×2.75 m(H)이고, 지하철 좌측에서 2 m가 떨어진 첫 번째 의자에서 1000 kW의 점화원으로 화재가 발생하며, y방향으로는 양쪽에 출입문(피난구)이 있으나 출입문이 열리지 않은 무풍상태로 가정하였다.
제안 방법
3.2절과 같이 설정한 화재 모델링을 확인하기 위하여 목재 화재에서는 실험에 대한 열화상 이미지와 FDS를 사용한 시뮬레이션 이미지를 비교하였고, 지하철 실내화재에서는 시뮬레이션 방법, 즉 그리드 크기 변화를 기준조건인 28×28×14에서 31×28×14와 28×31×14로 변화시키면서 시뮬레이션 방법에 따른 열 및 연기 거동(연기 온도, 일산화탄소 농도, 가시거리)의 민감도를 해석하였다.
CFD 기반의 화재시뮬레이터인 FDS를 사용하여 목재 및 지하철 화재에서 열 및 연기 거동을 시뮬레이션하고, 실험결과와 비교 및 FDS의 그리드 크기 변화에 대한 사고결과의 민감도 분석을 실시하였다. 그 결과, 목재 화재에서 실험에서 얻은 열화상 이미지의 최대온도와 FDS 시뮬레이션 결과는 약 4.
따라서 그리드 크기를 변화시키면서 시뮬레이션에 따른 사고결과, 즉 연기 온도, CO 농도 및 가시거리의 민감도를 분석하였으며, 그 결과는 Fig. 6 ~ Fig. 8과 같다.
본 연구에서는 CFD 기반의 화재시뮬레이션 프로그램인 FDS Ver. 5.3.0을 이용하여 목재 및 지하철 화재에서 열 및 연기 거동을 시뮬레이션하였다. 이를 위해 목재 화재실험에 대한 열화상 이미지와 FDS에 의한 시뮬레이션 이미지를 비교하였고, 지하철 화재에서는 FDS 시뮬레이션 방법에 대한 사고결과의 민감도 분석을 통해 화재 거동해석에 FDS의 적용성을 검토하였다.
0을 이용하여 목재 및 지하철 화재에서 열 및 연기 거동을 시뮬레이션하였다. 이를 위해 목재 화재실험에 대한 열화상 이미지와 FDS에 의한 시뮬레이션 이미지를 비교하였고, 지하철 화재에서는 FDS 시뮬레이션 방법에 대한 사고결과의 민감도 분석을 통해 화재 거동해석에 FDS의 적용성을 검토하였다.
이와 같은 경계조건과 환경조건(1기압, 20℃, 상대습도 = 40%, 바람속도 = 0 m/s)에서 FDS Ver. 5.3.0을 이용하여 화재현상을 시뮬레이션하였다.
즉, 대기에 개방된 상태에서 400 mm 높이의 철재앵글의 연소대 위에 크기 30 mm×35 mm×90 mm의 목재 44개를 26단으로 쌓아 올린 제1모형(2단위 모형)에 3~5 ℓ의 석유를 사용하여 발화하였다.
대상 데이터
그리고 지하철 화재의 발화원은 사고발생 빈도를 고려하여 폴리우레탄폼(N=6.3, H=7.1, NO=2.1, soot=0.01 kg/kg, CO soot=0.06 kg/kg) 의자이고, 지하철 내의 바닥, 벽면 및 지붕은 철판(밀도=7.85×103kg/m3, 비열=45.8 W/m․K)으로 하였으며, 시뮬레이션 시간은 1000 초이었다.
목재 화재에서 발화원은 목재(C=3.4, H=6.2, O=2.5, soot=0.01 kg/kg)이고, 경계조건은 콘크리트(밀도=2.20×103 kg/m3, 비열=1.2 W/m․K)로 설정하였으며, 시뮬레이션 시간은 100초로 하였다.
이론/모형
목재 화재에서 가연물의 크기나 양은 소방법 중 수동식 소화기의 형식승인 및 검정기술기준(KOFEIS 0101) 제4조(A급화재용소화기의 소화성능시험)를 참고하여 결정하였다[14]. 즉, 대기에 개방된 상태에서 400 mm 높이의 철재앵글의 연소대 위에 크기 30 mm×35 mm×90 mm의 목재 44개를 26단으로 쌓아 올린 제1모형(2단위 모형)에 3~5 ℓ의 석유를 사용하여 발화하였다.
지배방정식의 매개변수는 주로 난류모델인 k-∊모델을 사용하는데[10], k-∊모델은 주로 공학분야에서 난류경계층을 대상으로 많은 실험적인 측정을 통해 확인된 모델로, 본 연구에서 사용된 Smagorinsky모델[11]은 다음과 같다.
성능/효과
CFD 기반의 화재시뮬레이터인 FDS를 사용하여 목재 및 지하철 화재에서 열 및 연기 거동을 시뮬레이션하고, 실험결과와 비교 및 FDS의 그리드 크기 변화에 대한 사고결과의 민감도 분석을 실시하였다. 그 결과, 목재 화재에서 실험에서 얻은 열화상 이미지의 최대온도와 FDS 시뮬레이션 결과는 약 4.3 %의 매우 적은 오차를 나타내었다. 또한 지하철 화재에서 FDS 시뮬레이션의 그리드 크기를 28×28×14보다 작게 하는 경우에는 연기 온도, CO농도 및 가시거리의 시뮬레이션 결과가 거의 일정한 값을 나타내어 본 연구에서 설정한 화재 모델링으로 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있음을 알 수 있었다.
4와 같이 최대온도가 약 1000 ℃를 나타내었다. 따라서 목재 화재에서 최대 온도에 대한 실험결과와 FDS 시뮬레이션 결과는 약 43 ℃의 온도 차이, 즉 약 4.3 %의 매우 적은 오차를 나타내어 본 연구에서 설정한 화재 모델링으로 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있었다.
또한 지하철 화재에서 FDS 시뮬레이션의 그리드 크기를 28×28×14보다 작게 하는 경우에는 연기 온도, CO농도 및 가시거리의 시뮬레이션 결과가 거의 일정한 값을 나타내어 본 연구에서 설정한 화재 모델링으로 FDS에 의해 화재현상을 해석할 수 있음을 알 수 있었다.
5와 같다. 시뮬레이션 결과, 약 20초 이내에 발화지점의 반대편 벽면에 연기가 도달하고, 천장에 연기층을 형성하며 하강하기 시작하여 약 160초 이후에는 바닥면에 도착하였으며, 약 600초에서는 실내의 모든 공간에 연기가 축적되었다.
이상과 같이 FDS를 사용한 화재 시뮬레이션에서 설정한 그리드 크기(28×28×14)를 보다 작게 하는 경우에는 연기 온도, CO 농도 및 가시거리의 시뮬레이션 결과가 거의 동일한 값을 나타내어 목재 및 지하철 화재에서 설정한 화재 모델링으로, FDS에 의해 화재현상을 잘 해석할 수 있음을 알 수 있었다.
후속연구
따라서 본 연구에서 제시한 화재 모델링 및 시뮬레이션 방법으로 지하철 실내에서와 같은 밀폐공간의 화재 등에 대해 화재 시나리오를 설정하고, FDS를 사용하여 열 및 연기 거동을 시뮬레이션한 다음에 시뮬레이션 결과로부터 방재계획을 수립하거나 연기 제어 또는 스프링클러, 감지기 등의 설치와 같은 방화설계에 도움을 줄 수 있는 자료를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
FDS란?
화재현상을 해석하는데 많이 사용되고 있는 FDS(fire dynamics simulator)는 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서 개발한 CFD 기반의 소프트웨어로[6], 난류해석은 규모가 큰 난류 에너지를 위주로 계산하는 LES(large eddy simulation) 모델을 사용하고[5], 사용된 모델의 데이터는 일정한 크기의 공간에서 연기의 온도나 속도를 반복적으로 실험하여 측정한 값을 사용하고 있다[7,8].
CFD의 장점은?
따라서 화재로 인해 생성되는 연기, 열, 연소가스 등의 유동현상을 사전에 공학적으로 해석하여 인명과 재산 피해를 최소화하고, 화재를 체계적으로 제어･소화할 수 있는 방재시스템을 설계하기 위한 방안으로, CFD(computational fluid dynamics)를 이용한 화재 연구가 활발하게 진행되고 있다. CFD는 실험을 수행하지 않고도 유동현상을 해석할 수 있을 뿐만 아니라 매개변수 해석을 통해 설계에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있는 장점이 있기 때문에 유체현상, 반응계, 방화설계 등의 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다[4]. 특히, 일반적인 유체역학 문제에서는 평균값의 레이놀즈(Reynolds)수를 사용하는 RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes)모델을 사용한 CFD로 난류현상을 해석하지만, 화재 시뮬레이션에서는 큰 규모의 난류가 대부분의 에너지를 가지고 있기 때문에 이를 위주로 해석하는 것이 매우 중요하다[5].
화재에서 열 및 연기의 거동에 대한 수학적 해석을 위해 FDS에서 사용하는 모델은?
연소반응인 화재에서는 열 발생과 함께 연기가 생성되기 때문에 화재를 모델링하기 위해서는 연소현상 뿐만 아니라 열 및 연기의 거동에 대한 수학적 해석이 필요하다. 특히, FDS는 화재에 의한 열 및 연기 거동을 시뮬레이션하기 위해 난류모델, 혼합분율 연소모델, 복사모델과 가시도모델을 사용하고 있다.
McGrattan, K. B. and Forney, G. P., Fire Dynamics Simulator(Ver. 5) Technical- Reference-Guide, National Institute of Standard and Technology Special Publication 1019, Gathersburg, MD, (2008)
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