FDS는 화재분석에 가장 많이 사용되는 프로그램 중 하나로 정확한 분석을 위하여 적정격자 선정이 필요하다. 이 연구에서는 적정격자 선정을 위하여 다양한 격자 종횡비(AR)를 선정하여 FDS v 6.1.2로 분석하였다. 계산시간은 온도 등의 변화로부터 시간평균값을 구하는데 충분히 긴 10분으로 설정하였다. 그리고 온도와 가시거리, 질량수지의 시간평균값은 준정상상태를 유지하는 200~600초 구간의 값으로부터 구하였다. 그 결과 $10{\times}10{\times}3[m^3]$와 $20{\times}20{\times}3[m^3]$의 두 공간에 각각 1 [MW]와 2 [MW]의 폴리우레탄 화재가 발생했을 때 종횡비 1~6에 대한 열방출률과 온도, 가시거리, 질량수지를 비교하였다. 열방출률은 종횡비와 공간의 크기 및 화재규모에 무관하게 정확함을 확인하였다. 또 $AR{\leq}5$에서는 준정상상태의 온도와 가시거리가 잘 예측되었다. 그러나 종횡비의 증가에 따라 온도의 감소폭이 증가하였고, 질량보존의 만족도가 떨어졌다. 따라서 화재 초기의 온도와 가시거리가 중요한 요소인 성능위주설계에서 $AR{\geq}3$인 경우에는 격자크기에 대한 세심한 검토가 필요함을 확인하였다. 높은 정확도가 요구되는 구획화재 시뮬레이션에는 수직방향 격자크기 0.1~0.2 [m] 이하와 종횡비 2 이하의 격자크기가 바람직함을 알 수 있었다.
FDS는 화재분석에 가장 많이 사용되는 프로그램 중 하나로 정확한 분석을 위하여 적정격자 선정이 필요하다. 이 연구에서는 적정격자 선정을 위하여 다양한 격자 종횡비(AR)를 선정하여 FDS v 6.1.2로 분석하였다. 계산시간은 온도 등의 변화로부터 시간평균값을 구하는데 충분히 긴 10분으로 설정하였다. 그리고 온도와 가시거리, 질량수지의 시간평균값은 준정상상태를 유지하는 200~600초 구간의 값으로부터 구하였다. 그 결과 $10{\times}10{\times}3[m^3]$와 $20{\times}20{\times}3[m^3]$의 두 공간에 각각 1 [MW]와 2 [MW]의 폴리우레탄 화재가 발생했을 때 종횡비 1~6에 대한 열방출률과 온도, 가시거리, 질량수지를 비교하였다. 열방출률은 종횡비와 공간의 크기 및 화재규모에 무관하게 정확함을 확인하였다. 또 $AR{\leq}5$에서는 준정상상태의 온도와 가시거리가 잘 예측되었다. 그러나 종횡비의 증가에 따라 온도의 감소폭이 증가하였고, 질량보존의 만족도가 떨어졌다. 따라서 화재 초기의 온도와 가시거리가 중요한 요소인 성능위주설계에서 $AR{\geq}3$인 경우에는 격자크기에 대한 세심한 검토가 필요함을 확인하였다. 높은 정확도가 요구되는 구획화재 시뮬레이션에는 수직방향 격자크기 0.1~0.2 [m] 이하와 종횡비 2 이하의 격자크기가 바람직함을 알 수 있었다.
The FDS is one of the most used programs for fire analysis and needs an optimal grid selection for an accurate analysis. This study selected various grid aspect ratios (ARs) for selection of optimal grid and analyzed them with FDS v 6.1.2. A calculation time of 10 min. was used, which is enough to o...
The FDS is one of the most used programs for fire analysis and needs an optimal grid selection for an accurate analysis. This study selected various grid aspect ratios (ARs) for selection of optimal grid and analyzed them with FDS v 6.1.2. A calculation time of 10 min. was used, which is enough to obtain the time average value of temperature changes. Temperature, visibility, and the time average value of mass balance are obtained from 200-600 s, which is a period of maintaining quasi-steady state. Two polyurethane fires of 1 [MW] and 2 [MW] in two enclosures of $10{\times}10{\times}3[m^3]$ and $20{\times}20{\times}3[m^3]$ were considered. Time variations of heat release rates, temperature, visibility, and mass balance were compared for ARs from 1-6. The heat release rates were accurate for all aspect ratios regardless of fire and enclosure sizes. The quasi-steady state temperature and visibility were well predicted for $AR{\leq}5$. Temperature drop and skewness of mass conservation, however, increased with increasing aspect ratio. Therefore, careful investigation of the grid size is recommended in performance-based design when $AR{\geq}3$, where temperature and visibility in early stage of a fire are important parameters. For accurate simulations of enclosure fires, grid sizes of 0.1~0.2 [m] and smaller in the vertical direction and $AR{\leq}2$ are recommended.
The FDS is one of the most used programs for fire analysis and needs an optimal grid selection for an accurate analysis. This study selected various grid aspect ratios (ARs) for selection of optimal grid and analyzed them with FDS v 6.1.2. A calculation time of 10 min. was used, which is enough to obtain the time average value of temperature changes. Temperature, visibility, and the time average value of mass balance are obtained from 200-600 s, which is a period of maintaining quasi-steady state. Two polyurethane fires of 1 [MW] and 2 [MW] in two enclosures of $10{\times}10{\times}3[m^3]$ and $20{\times}20{\times}3[m^3]$ were considered. Time variations of heat release rates, temperature, visibility, and mass balance were compared for ARs from 1-6. The heat release rates were accurate for all aspect ratios regardless of fire and enclosure sizes. The quasi-steady state temperature and visibility were well predicted for $AR{\leq}5$. Temperature drop and skewness of mass conservation, however, increased with increasing aspect ratio. Therefore, careful investigation of the grid size is recommended in performance-based design when $AR{\geq}3$, where temperature and visibility in early stage of a fire are important parameters. For accurate simulations of enclosure fires, grid sizes of 0.1~0.2 [m] and smaller in the vertical direction and $AR{\leq}2$ are recommended.
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문제 정의
5) 이내로 제시되었고, 종횡비에 관한 추가연구의 필요성이 제기되었다. 본 연구의 목적은 FDS를 사용하는 화재시뮬레이션에서 격자크기 선정에 편의를 제공하는 것이다. 이를 위해 크기가 다른 2개의 공간 내 두 가지 값의 화재규모, 즉 4가지의 화재를 대상으로 다양한 종횡비를 적용하여 화재시뮬레이션을 수행하고, 종횡비가 증가함에 따른 문제점을 조사하였다.
가설 설정
두 공간 모두 화원의 위치를 바닥의 중앙으로 하고, 화원의 크기를 1×1 [m2]로 가정하였다.
제안 방법
AR=2~6의 결과를 모두 하나의 흑백그림에 표시하면 식별하기가 곤란하므로 본 논문에서는 AR= 2, 4, 6의 세 결과만 제시하였다. 먼저 참고용으로 작은 공간(10 × 10 × 3 [m3])의 AR=1, 즉 격자크기 Δx = Δy = Δz = 0.
FDS를 사용한 화재시뮬레이션에 있어서 적정격자를 선정하기 위해 다양한 격자 종횡비(AR)에 대하여 조사하였다. 10 × 10 × 3 [m3]와 20 × 20 × 3 [m3]인 두 공간에 각각 1 [MW]와 2 [MW]의 폴리우레탄 화재가 발생했을 때 AR = 1~6에 대한 열방출률과 온도, 가시거리, 질량수지를 비교한 결과 다음의 결론을 얻을 수 있었다.
위의 두 공간 S 및 L에서 각각 두 가지의 화재규모 1 [MW]와 2 [MW], 총 4가지의 공간크기-화재규모의 조합에 대해 화재시뮬레이션을 수행함으로써 연구결과의 신뢰성을 높이도록 하였다. 결과와 비교할 실험 데이터가 없으므로, 이 4가지 조합별로 격자 종횡비에 따라 결과를 서로 비교하였다. Table 1에 표시한 11가지의 격자크기로 각각 화재규모 1 [MW]와 2 [MW], 즉 총 22가지의 경우에 대한 화재시뮬레이션을 수행하였으며, 모두 균일격자를 사용하였다.
], 높이 3 [m]의 공간 L의 두 가지를 선정하였다. 두 공간 모두 좌우 그리고 앞면의 중앙에 3개의 개방된 문을 두어 환기부족으로 인한 문제가 발생하지 않도록 하였다. 작은 공간의 문의 크기는 각각 1×2 [m2]이고, 큰 공간의 문은 각각 2×2 [m2]이다.
먼저 참고용으로 작은 공간(10 × 10 × 3 [m3])의 AR=1, 즉 격자크기 Δx = Δy = Δz = 0.1 [m], 화재규모1 [MW]에 대한 화재시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구에 FDS v6.1.2를 사용하였고, 계산시간은 온도 등의 변화로부터 시간평균값을 구하는데 충분히 긴 10분으로 설정하였다. 온도와 가시거리, 질량수지의 시간평균 값은 준정상상태를 유지하는 200~600초 구간의 값으로부터 구하였다.
위의 두 공간 S 및 L에서 각각 두 가지의 화재규모 1 [MW]와 2 [MW], 총 4가지의 공간크기-화재규모의 조합에 대해 화재시뮬레이션을 수행함으로써 연구결과의 신뢰성을 높이도록 하였다. 결과와 비교할 실험 데이터가 없으므로, 이 4가지 조합별로 격자 종횡비에 따라 결과를 서로 비교하였다.
본 연구의 목적은 FDS를 사용하는 화재시뮬레이션에서 격자크기 선정에 편의를 제공하는 것이다. 이를 위해 크기가 다른 2개의 공간 내 두 가지 값의 화재규모, 즉 4가지의 화재를 대상으로 다양한 종횡비를 적용하여 화재시뮬레이션을 수행하고, 종횡비가 증가함에 따른 문제점을 조사하였다.
Table 1에 표시한 11가지의 격자크기로 각각 화재규모 1 [MW]와 2 [MW], 즉 총 22가지의 경우에 대한 화재시뮬레이션을 수행하였으며, 모두 균일격자를 사용하였다. 인위적인 화재성장곡선을 적용하지 않음으로써 발화 후 바로 열 방출률이 일정하게 유지되도록 하였다.
대상 데이터
결과와 비교할 실험 데이터가 없으므로, 이 4가지 조합별로 격자 종횡비에 따라 결과를 서로 비교하였다. Table 1에 표시한 11가지의 격자크기로 각각 화재규모 1 [MW]와 2 [MW], 즉 총 22가지의 경우에 대한 화재시뮬레이션을 수행하였으며, 모두 균일격자를 사용하였다. 인위적인 화재성장곡선을 적용하지 않음으로써 발화 후 바로 열 방출률이 일정하게 유지되도록 하였다.
화재시뮬레이션 대상공간으로 Figure 1에 나타나 있는 바와 같이 바닥면적 10×10 [m2], 높이 3 [m]의 공간 S와 바닥면적 20×20 [m2], 높이 3 [m]의 공간 L의 두 가지를 선정하였다.
데이터처리
Figure 2는 작은 공간, AR=1, 1 [MW]의 화재시뮬레이션 결과를 나타낸 그림이다. 온도와 가시거리 및 질량수지의 변화가 모두 준정상 상태에 도달해 200~600초 사이의 값으로부터 시간평균값을 구하였다. 화원 바로 위 천정부근에 위치한 점 C1에서의 평균온도는 355 [°C]였다.
성능/효과
1) 열방출률은 종횡비와 공간의 크기 및 화재규모에 무관하게 정확함을 확인하였다.
2) AR≤5에서는 준정상상태의 온도와 가시거리가 비교적 잘 예측되었다.
3) 종횡비의 증가에 따라 화원 위 천장부근의 온도가 낮게 예측되었고, 공간과 화재의 규모가 큰 경우에 종횡비가 증가하면 질량보존의 만족도가 낮아졌다.
4) 화재 초기의 온도와 가시거리가 중요한 요소인 성능 위주설계에서 AR≥3을 사용하는 경우에는 격자크기에 대한 세심한 검토가 필요함을 확인하였다.
5) 높은 정확도가 요구되는 구획화재의 시뮬레이션에는 수직방향 격자크기를 0.1~0.2 [m] 이하로 하고, 종횡비를 2 이하로 하는 것이 바람직함을 알 수 있었다.
이상의 결과로부터 종횡비가 증가하면 온도가 낮게 예측되므로 종횡비가 3을 넘는 경우는 오차가 클 수 있음을 확인하였다. 따라서 건축물이나 선박의 실내에서 발생하는 구획화재의 시뮬레이션에서 높은 정확도가 요구되는 경우에는 수직방향 격자크기를 0.
후속연구
그 예로, 최근 국내에서 수행한 선박화재 연구[4]-[6]를 들 수 있다. 특히, 선박 화재 분석을 통한 선원들의 인명 생존율 향상에 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 이전연구[7]에서 z방향의 격자크기가 0.
9 [m] 높이의 한 점 C1과 C2에서의 온도변화를 출력하였다. 성능위주설계[8]에서는 화원 위쪽 천장의 온도보다 피난구의 호흡선 높이에서 온도와 가시거리가 중요하다. 유효피난시간을 결정하는 데에 호흡선 높이에서의 온도와 가시거리가 기준이 되기 때문이다.
전산유체역학에서 격자크기가 작을수록 이론적으로는 정확도가 향상되지만 어떤 문제점이 있는가?
전산유체역학에서 격자크기가 작을수록 이론적으로는 정확도가 향상된다. 그러나 격자크기를 줄이면 격자수가 늘어나고 따라서 연산횟수가 늘어나 수치적 오차도 증가한다. 또 격자수가 증가하면 계산시간과 컴퓨터의 소요 기억용량도 늘어난다. 이런 문제점으로 인해 정확도를 유지하면서 적정 격자크기를 선정하는 것이 관심의 대상이 되어왔다.
참고문헌 (9)
C. W. Chiu, C. C. Wang, and C. H. Chen, "Evaluation of Downward Desmoke System in a Cleanroom", International Journal on Engineering Performance-Based Fire Codes, vol. 7, no. 4, pp. 155-173, 2005.
H. Y. Kim, D. H. Rie and J. Y. Kim, ""Fire risk assesment for subway station according to supply and exhaust conditions", Journal of Korean Institute of Fire Science & Engineering, vol. 22, no. 5, pp. 62-69, 2008.
K. McGrattan, S. Hositikka, R. McDermott, J. Floyd, C. Weinschenk, and K. Overholt, Fire Dynamics Simulator User's Guide, NIST SP 1019, NIST, Gaithersburg, MD, USA, 2014.
W. O. Kim, J. S. Kim, and W. C. Park, "Improvement of citadel structure on board ship using FDS", Journal of the Korean Society of Marine Engineering, vol. 39, no. 3, pp. 306-311, 2015 (in Korean).
W. O. Kim, J. S. Kim, and W. C. Park, "A study on the improvement of survival rate of the passengers and crews according to FDS analysis", Journal of the Korean Society of Marine Engineering, vol. 39, no. 3, pp. 312-317, 2015 (in Korean).
W. O. Kim, Y. M. Chae, and C. J. Kim, "A study on the optimum capacity of citadel", Journal of Navigation and Port Research, vol. 36, no. 1, pp. 21-26, 2015 (in Korean).
W. C. Park, "Selection of grid size in fire simulation for large scale buildings by using FDS", Journal of Korean Institute of Fire Science & Engineering, vol. 26, no. 5, pp. 67-72, 2012 (in Korean).
Y. J. Lee, K. C. Ko, and W. C. Park, "A study on performance-based design enforcement", Journal of Korean Institute of Fire Science & Engineering, vol. 26, no. 1, pp. 68-73, 2011 (in Korean).
K. McGrattan, S. Hositikka, R. McDermott, J. Floyd, C. Weinschenk, and K. Overholt, Fire Dynamics Simulator Technical Reference Guide, NIST SP 1018-1, NIST, Gaithersburg, MD, USA, 2014.
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