화재시뮬레이션에서 입력변수 및 모델 불확실도가 고려된 허용피난시간(ASET)에 관한 연구 Study on the Available Safe Egress Time (ASET) Considering the Input Parameters and Model Uncertainties in Fire Simulation원문보기
국내 PBD에서 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 개선시키기 위하여, 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 평가방법에 대한 검토가 수행되었다. 이를 위해 영화관 및 오피스텔이 검토 대상으로 선정되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 인명안전기준에 제시된 주요 물리량에 가장 큰 영향을 미치는 열발생률의 불확실도를 고려할 때, 온도, CO 및 가시도의 상당한 변화가 발생됨을 확인하였다. 또한 수치모델의 불확실도를 반영한 편향인자를 고려할 때, 온도 및 CO는 큰 변화가 없으나 FDS의 낮은 연기농도 예측성능으로 인하여 가시도는 크게 증가됨을 알 수 있었다. 마지막으로 국내 PBD에서 ASET이 대부분 가시도에 의해 결정되는 원인이 논의되었으며, 정확한 ASET 평가를 위해 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도 적용 방안이 제안되었다.
국내 PBD에서 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 개선시키기 위하여, 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 평가방법에 대한 검토가 수행되었다. 이를 위해 영화관 및 오피스텔이 검토 대상으로 선정되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 인명안전기준에 제시된 주요 물리량에 가장 큰 영향을 미치는 열발생률의 불확실도를 고려할 때, 온도, CO 및 가시도의 상당한 변화가 발생됨을 확인하였다. 또한 수치모델의 불확실도를 반영한 편향인자를 고려할 때, 온도 및 CO는 큰 변화가 없으나 FDS의 낮은 연기농도 예측성능으로 인하여 가시도는 크게 증가됨을 알 수 있었다. 마지막으로 국내 PBD에서 ASET이 대부분 가시도에 의해 결정되는 원인이 논의되었으며, 정확한 ASET 평가를 위해 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도 적용 방안이 제안되었다.
To improve the reliability of a safety assessment using a fire simulation in domestic PBD, the evaluation method of ASET considering the uncertainties of the input parameters and numerical model of fire simulation was carried out. To this end, a cinema and officetel were selected as the representati...
To improve the reliability of a safety assessment using a fire simulation in domestic PBD, the evaluation method of ASET considering the uncertainties of the input parameters and numerical model of fire simulation was carried out. To this end, a cinema and officetel were selected as the representative fire spaces. The main results were as follows. Considering the uncertainty of the heat release rate, which has the greatest effect on the major physical quantities presented in the life safety standard, significant changes in temperature, CO, and visibility occurred. In addition, when the bias factors reflecting the uncertainty of the numerical model were applied, there were no significant changes in temperature and CO concentration. On the other hand, the visibility was increased considerably due to the low prediction performance of smoke concentration in FDS. Finally, the reason why the physical quantity determining the ASET in domestic PBD is mainly visibility was discussed, and the application of uncertainty of the input parameters and numerical model in a fire simulation was suggested for an accurate ASET evaluation.
To improve the reliability of a safety assessment using a fire simulation in domestic PBD, the evaluation method of ASET considering the uncertainties of the input parameters and numerical model of fire simulation was carried out. To this end, a cinema and officetel were selected as the representative fire spaces. The main results were as follows. Considering the uncertainty of the heat release rate, which has the greatest effect on the major physical quantities presented in the life safety standard, significant changes in temperature, CO, and visibility occurred. In addition, when the bias factors reflecting the uncertainty of the numerical model were applied, there were no significant changes in temperature and CO concentration. On the other hand, the visibility was increased considerably due to the low prediction performance of smoke concentration in FDS. Finally, the reason why the physical quantity determining the ASET in domestic PBD is mainly visibility was discussed, and the application of uncertainty of the input parameters and numerical model in a fire simulation was suggested for an accurate ASET evaluation.
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문제 정의
국내 PBD의 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 강화시키기 위하여, 본 연구에서는 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 반영된 ASET의 산정 방법에 대한 검토가 수행되었다. 화재시나리오로서 영화관 및 오피스텔이 대상공간으로 선정되었다.
본 연구에서는 국내 PBD에서 주로 적용되는 영화관 및 오피스텔의 화재공간을 대상으로 화재시뮬레이션의 입력 변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 예측방법을 제안하였다. 이와 같은 연구를 통해 보다 정확한 ASET 예측이 가능할 것으로 판단되며, 국내 PBD 평가의 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
화재시뮬레이션의 1차 결과는 화재 모델링에 입력되는 다양한 변수의 측정 불확실도와 복잡한 화재현상을 수식화하기 위해 단순화된 수치모델의 부정확성을 포함하고 있는 결과로서, 예측된 ASET은 정확도가 낮을 수 있으며 더 나아가 PBD 평가의 신뢰성이 크게 감소될 수 있다. 이에 본 연구에서는 입력변수 및 화재모델 불확실도를 고려할 수 있는 ASET 예측방법을 제시하였다.
그러나 최근 5년간 시행된 국내 PBD 평가결과의 동향을 살펴보았을 때, 가시도에 의해 ASET이 선정된 사례가 약 94%에 해당되는 것으로 확인되었다(19). 즉, 화재모델에 의해 예측되는 다양한 물리량 중불확실도가 가장 큰 연기농도와 직접적으로 연관된 가시도에 의해서 화재 위험성이 평가되는 것이다. 여기서 가시도는 다음 식 (2)와 같이 정의될 수 있으며(14), 연기농도에 대한 편향인자를 통해 분석될 수 있다.
가설 설정
Case 2의 경우 주방화재가 발생한 것으로 최대 열발생률은 2.0 MW이며, 화재성장 속도는 Fast (α = 0.0469 kW/s2)로 가정하였다.
08 m2으로 설정되었다. 또한 영화관에는 총 4개의 출입문이 존재하지만, 공간의 특성을 고려하여 모두 닫혀 있는 것으로 가정하였다. Figure 1(b)의 Case 2는 오피스텔 을 모델링한 것으로서 화재시나리오는 주방화재로 가정되었다.
또한 화재성장속도는 Time square 법칙에 의해 Medium (α = 0.0117 kW/s2)으로 성장하는 것으로 가정하였으며, 최대 열발생률에 도달한 후에 열발생률은 일정하게 유지되도록 하였다.
이에 본 연구에서는 Figure 2에 제시된 각 최대 열발생률(100%)을 기준으로 반복계산을 통해 열발생률을 85%∼115%으로 가정한 추가적인 계산이 수행되었다.
제안 방법
하지만 본 연구에서는 FDS에 기본적으로 설정된 가시도 예측방법(18)을 적용하며, 화재모델의 편향인자를 고려하여 예측 불확실도를 감소시키는 단순한 방법을 적용하였다.
본 연구에서는 추가적인 반복계 산을 통해 열발생률의 측정 불확실도(±15%)를 고려하였으며(11), 이에 따른 ASET의 예측결과를 비교‧분석하였다.
본 연구에서는 현재 국내 PBD 평가에 적용되고 있는 방법과 입력변수 및 화재모델 불확실도가 적용된 방법에 따른 ASET 예측결과의 차이를 체계적으로 비교‧분석하였다. 먼저 기존의 1차 결과를 통해 예측된 ASET이 검토되었으며, 다음으로 입력변수의 불확실도가 고려된 결과가 제시 되었다.
이에 본 연구에 서는 입력변수 불확실도가 고려된 화재시뮬레이션의 예측결과(M)에 모델 편향인자(δ)를 적용하여 V&V 결과에 의해 조절된 참값(μ = M/δ)을 통해 ASET을 산출하였다.
ASET은 PBD 평가의 목적에 따라 화재 위험성이 상대적으로 높은 공간 및 보수적인 화재시나리오를 대상으로 수행된 화재시뮬레이션의 1차 결과를 통해 예측된다. 인명 안전기준은 소방시설 등의 성능위주설계 방법 및 기준을 참고하였으며, 본 연구의 목적에 맞게 요약된 내용이 Table 1을 통해 제시되었다. 화재시뮬레이션의 1차 결과는 화재 모델링에 입력되는 다양한 변수의 측정 불확실도와 복잡한 화재현상을 수식화하기 위해 단순화된 수치모델의 부정확성을 포함하고 있는 결과로서, 예측된 ASET은 정확도가 낮을 수 있으며 더 나아가 PBD 평가의 신뢰성이 크게 감소될 수 있다.
대상 데이터
또한 오피스텔을 모델링한 Case 2의 격자크기는 #로 선정되었으며, 총 격자수는 614,400개가 적용되었다.
Large eddy simulation (LES) 기법이 적용된 FDS에서 격자크기는 난류 유동 및 연소모델의 의존도와 직접적으로 관련되며, 화재에서 발생되는 물리량의 예측에 큰 영향을 미칠 수 있다(12,14). 이에 본 연구에서 적용된 격자크기는 단계별 민감도 분석을 통해 선정되었으며, 영화관을 모델링한 Case 1의 격자크기는 #로 총 563,500개의 격자가 설정되었다. 또한 오피스텔을 모델링한 Case 2의 격자크기는 #로 선정되었으며, 총 격자수는 614,400개가 적용되었다.
적용된 연료는 영화관 좌석의 주 재질인 Polyurethane (PU)으로 설정하였으며(15), 화원의 면적은 좌석 3개에 해당 되는 1.08 m2으로 설정되었다. 또한 영화관에는 총 4개의 출입문이 존재하지만, 공간의 특성을 고려하여 모두 닫혀 있는 것으로 가정하였다.
국내 PBD의 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 강화시키기 위하여, 본 연구에서는 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 반영된 ASET의 산정 방법에 대한 검토가 수행되었다. 화재시나리오로서 영화관 및 오피스텔이 대상공간으로 선정되었다. 주요 결과는 다음과 같다.
화재시뮬레이션 수행을 위해 적용된 화재모델은 대표적 Field 모델인 Fire dynamics simulator (FDS, version 6.5.3)(14,17)가 선정되었다.
성능/효과
(a) 기체온도의 인명 안전기준도달시간을 살펴보면, Raw data에서 예측된 ASET을 기준 으로 V&V 결과가 적용된 ASET은 약 4% 감소되었다.
(a) 의 기체온도 예측결과를 먼저 살펴보면, 설정된 열발생률이 변함에 따라 인명 안전기준에 도달하는 시간은 58 s∼ 65 s로 약 7 s의 차이가 발생하였다.
여기서 상대적으로 굵은 실선은 열발생률이 85% 및 115% 으로 설정된 조건에서 예측된 물리량을 의미하며, 얇은 실선은 열발생률이 90%∼110%으로 설정된 예측결과를 의미 한다. Figure 5(a)의 기체온도 예측결과를 먼저 살펴보면, 최대 열발생률이 85%로 설정된 경우에는 402 s에 인명 안전기준을 초과하며, 열발생률이 115%로 설정되었을 때는 348 s에 도달하였다. Figure 5(b)의 CO 농도는 열발생률의 정 불확실도가 고려됨에 따라 인명 안전기준인 1,400 ppm을 초과하는 시간의 차이가 약 23 s로 나타났다.
(a)의 기체온도를 먼저 살펴보면, Raw data를 통해 예측된 ASET을 기준으로 V&V 결과가 반영된 ASET은 약 6% 감소되었다.
여기에서 O2 및 CO2의 예측결과는 계산시간 600 s까지 인명 안전기준에 도달하지 않았기 때문에 제시되지 않았으며, 기체온도, CO 농도 그리고 가시도의 예측결과만이 제시되었다. 먼저 Figure 3(a)의 기체온도를 먼저 살펴보면, 화재발생 후 359 s에 인명 안전기준인 60 ℃에 도달하는 것을 확인할 수 있다. Figure 3(b) 의 CO 농도의 예측결과는 195 s에 인명 안전기준 1,400 ppm 을 초과하였으며, 기체온도의 예측결과보다 약 164 s 빠르게 도달하였다.
먼저 Figure 3(a)의 기체온도를 먼저 살펴보면, 화재발생 후 359 s에 인명 안전기준인 60 ℃에 도달하는 것을 확인할 수 있다. Figure 3(b) 의 CO 농도의 예측결과는 195 s에 인명 안전기준 1,400 ppm 을 초과하였으며, 기체온도의 예측결과보다 약 164 s 빠르게 도달하였다. 다음으로 Figure 3(c) 가시도의 예측결과를 살펴보면, 인명 안전기준인 5 m에 상대적으로 빠른 118 s만에 도달하였다.
(b)의 CO 농도 또한 마찬가지로 V&V 결과가 적용됨에 따라 ASET은 약 5% 감소되는 것을 알 수 있다.
Figure 5(a)의 기체온도 예측결과를 먼저 살펴보면, 최대 열발생률이 85%로 설정된 경우에는 402 s에 인명 안전기준을 초과하며, 열발생률이 115%로 설정되었을 때는 348 s에 도달하였다. Figure 5(b)의 CO 농도는 열발생률의 정 불확실도가 고려됨에 따라 인명 안전기준인 1,400 ppm을 초과하는 시간의 차이가 약 23 s로 나타났다. 다음으로 Figure 5(c)의 가시도에 의해 예측된 ASET은 열발생률의 변화에 따라 다른 물리량에 비해 상대적으로 작은 5 s의 차이가 발생하였다.
Figure 4(a)는 Case 2의 기체온도 예측 결과를 나타낸 것으로서, 62 s에 인명 안전기준을 초과하는 것으로 나타났다. Figure 4(b)와 Figure 4(c)는 CO 농도와 가시도의 예측결과로서 두 물리량 모두 40 s 만에 인명 안전 기준에 도달하는 것을 확인할 수 있다. Figure 4의 ASET 예측결과는 Figure 3의 Case 1 화재시뮬레이션 예측결과와는 달리 구획체적이 상대적으로 매우 작으며, 화재성장속도 또한 빠르기 때문에 각 물리량이 임계값에 도달하는 시간 또한 상대적으로 빠른 것으로 판단된다.
(c)의 가시도는 Raw data를 통해 예측된 ASET은 40 s이지만, V&V 결과가 반영됨에 따라 ASET은 56 s로 대폭 증가하는 것으로 예측되었으며, 약 40%의 증가율을 나타내었다.
Figure 5(b)의 CO 농도는 열발생률의 정 불확실도가 고려됨에 따라 인명 안전기준인 1,400 ppm을 초과하는 시간의 차이가 약 23 s로 나타났다. 다음으로 Figure 5(c)의 가시도에 의해 예측된 ASET은 열발생률의 변화에 따라 다른 물리량에 비해 상대적으로 작은 5 s의 차이가 발생하였다.
(c)의 가시도의 예측결과를 살펴보면, Raw data를 통해 예측된 ASET은 118 s이지만, V&V 결과가 적용된 ASET은 171 s로 약 45%가 증가하였다.
1. 인명안전기준의 주요 물리량에 가장 큰 영향을 미치는 입력변수로서 열발생률의 불확실성을 ±15%로 가정하였을 때, Raw data의 ASET을 기준으로 온도는 -6.5%∼12%의 큰 변화가 확인되었다.
2. 수치모델의 불확실도를 고려할 수 있는 V&V의 주요 물리량에 대한 편향인자를 고려할 때, 온도와 CO 농도에는 큰 변화가 없다.
3. 이러한 결과는 국내 PBD에서 ASET을 결정하는 주요 물리량이 대부분(최근 5년간 94%) 가시도라는 분석 결과에 상당한 문제가 있음을 설명하고 있다. 본 연구에서 제안한 입력인자 및 수치모델 불확실도가 반영된 ASET의 산정방법은 화재시뮬레이션 결과의 적절한 분석 및 화재안전성평가의 신뢰성을 강화시키기 위해 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
1%가 변화되었다. Case 2의 조건에서는 열발생률이 115%로 가정 되었을 때, 가시도 기준 ASET은 10%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같이 열발생률의 불확실성을 ±15%로 가정 하였을 때, Raw data의 ASET을 기준으로 온도는 -6.
반면에 Figure 8(c)의 가시도는 Raw data를 통해 예측된 ASET은 40 s이지만, V&V 결과가 반영됨에 따라 ASET은 56 s로 대폭 증가하는 것으로 예측되었으며, 약 40%의 증가율을 나타내었다. 결론적으로 Raw data를 통해 예측된 ASET은 가시도에 의해 결정되었지만, FDS의 연기농도 예측성능이 상대적으로 매우 낮기 때문에 화재모델의 불확실도를 고려하게 될 경우 가시도에 의한 ASET은 대폭 증가될 수 있는 것으로 판단된다.
0469 kW/s2)로 가정하였다. 계산시간은 두 가지 Case 모두 600 s로 설정하였으며, 열발생률의 증가에 따른 예측물리량의 변화가 검토되었다.
마지막으로 입력변수 및 화재모델 불확실도가 고려된 ASET의 예측결과와 1차 결과를 통해 예측된 값을 비교하여 V&V 결과의 적용 중요성 및 제안된 방법의 타당성을 정량적으로 검토하였다.
Figure 9는 Cases 1과 2의 화재시나리오에서 Raw data를 통한 ASET과 V&V 결과가 적용된 ASET의 예측결과를 비교하여 나타낸 것이다. 먼저 기체온도 및 CO 농도를 기준으로 예측된 ASET의 변화를 살펴보면, Cases 1과 2의 조건에서 모두 상대적으로 작은 10% 내외의 변화를 나타내었다. 반면에 가시도를 기준으로 예측된 ASET의 변화를 살펴보면, Case 1의 조건에서는 최대 45%가 증가하며, Case 2에서는 최대 40%가 증가되는 것을 확인할 수 있다.
마지막으로 Figure 7(c)의 가시도의 예측결과를 살펴보면, Raw data를 통해 예측된 ASET은 118 s이지만, V&V 결과가 적용된 ASET은 171 s로 약 45%가 증가하였다. 이를 통해 화재모델의 예측성능이 상대적으로 높은 기체온도 및 CO 농도는 화재모델의 불확실도가 반영됨에 따라 10% 내외의 차이를 나타내었다. 특히 가시도의 경우 FDS의 연기농도 예측성능이 상당히 낮기 때문에 매우 큰 영향을 받는 것으로 확인되었다.
이와 같이 열발생률의 불확실성을 ±15%로 가정 하였을 때, Raw data의 ASET을 기준으로 온도는 -6.5%∼12%의 큰 변화율이 발생할 수 있음을 확인하였다.
즉, Figure 4에서 Case 2의 ASET은 가시도에 의해 결정되었지만, 열발생률의 측정 불확실도가 고려됨에 따라 CO 농도에 의해서 ASET이 예측되는 것을 확인하였다. 이와 같이 열발생률의 측정 불확실도를 고려함에 따라 각 물리량이 인명 안전기준에 도달하는 시간의 차이는 크게 54 s까지 나타날 수 있으며, 이는 Timeline 분석을 통해 평가되는 PBD의 결과에 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 판단된다.
이를 통해 화재모델의 예측성능이 상대적으로 높은 기체온도 및 CO 농도는 화재모델의 불확실도가 반영됨에 따라 10% 내외의 차이를 나타내었다. 특히 가시도의 경우 FDS의 연기농도 예측성능이 상당히 낮기 때문에 매우 큰 영향을 받는 것으로 확인되었다.
인명 안전기준은 소방시설 등의 성능위주설계 방법 및 기준을 참고하였으며, 본 연구의 목적에 맞게 요약된 내용이 Table 1을 통해 제시되었다. 화재시뮬레이션의 1차 결과는 화재 모델링에 입력되는 다양한 변수의 측정 불확실도와 복잡한 화재현상을 수식화하기 위해 단순화된 수치모델의 부정확성을 포함하고 있는 결과로서, 예측된 ASET은 정확도가 낮을 수 있으며 더 나아가 PBD 평가의 신뢰성이 크게 감소될 수 있다. 이에 본 연구에서는 입력변수 및 화재모델 불확실도를 고려할 수 있는 ASET 예측방법을 제시하였다.
후속연구
이와 같은 방법은 화재시뮬레이션의 1차 결과를 통해 평가 되었던 기존방법과는 달리 화재시뮬레이션의 V&V 결과를 부분적으로 반영하여 PBD 평가결과의 정확도 및 신뢰성의 향상에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
이러한 결과는 국내 PBD에서 ASET을 결정하는 주요 물리량이 대부분(최근 5년간 94%) 가시도라는 분석 결과에 상당한 문제가 있음을 설명하고 있다. 본 연구에서 제안한 입력인자 및 수치모델 불확실도가 반영된 ASET의 산정방법은 화재시뮬레이션 결과의 적절한 분석 및 화재안전성평가의 신뢰성을 강화시키기 위해 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국내 PBD에서 주로 적용되는 영화관 및 오피스텔의 화재공간을 대상으로 화재시뮬레이션의 입력 변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 예측방법을 제안하였다. 이와 같은 연구를 통해 보다 정확한 ASET 예측이 가능할 것으로 판단되며, 국내 PBD 평가의 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
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