[논문]화재시뮬레이션을 통한 물류창고 화재 속도와 위치에 따른 공기흡입형 감지기와 일반 연기 감지기 감지시간 비교에 관한 연구

이상범; 김민석; 민세홍

doi:10.15683/kosdi.2023.9.30.608

화재시뮬레이션을 통한 물류창고 화재 속도와 위치에 따른 공기흡입형 감지기와 일반 연기 감지기 감지시간 비교에 관한 연구
A Study on the Comparison of Aspirating Smoke Detector and General Smoke Detector Detection Time according to the Fire Speed and Location of Logistics Warehouse through FDS 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.19 no.3, 2023년, pp.608 - 623

이상범 (Department of HVAC & Firefighting Engineering, Gachon University) , 김민석 (Department of HVAC & Firefighting Engineering, Gachon University) , 민세홍 (Department of HVAC & Firefighting Engineering, Gachon University)

초록
AI-Helper

연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: Recently, the number of logistics warehouses has been on the rise. In addition, as the number of such logistics warehouses increases, number of fire accidents also increases every year, increasing the importance of preventing fires in large logistics warehouses. Method: investigated aspirating smoke detectors that are emerging as adaptive fire detectors in logistics warehouses. Then, through fire simulation (FDS), logistics warehouse modeling was conducted to compare and analyze the detection speed of general smoke detectors and aspirating smoke detectors according to four stages of fire growth and three locations of fire in the logistics warehouse. Result: Growth speed in Slow-class fires and Mediumclass fires, the detection speed of aspirating smoke detectors was faster regardless of the location of the fire. However, in Fast-class fires and Ultra-Fast-class fires, it was confirmed that the detection speed of general smoke detectors was faster depending on the location of the fire. Conclusion: It was confirmed that the detection performance of the aspirating smoke detector decreased as the fire growth speed increased and the location of the fire occurred further than the receiver of the aspirating smoke detector. Therefore, even if an aspirating smoke detector is installed in a warehouse that stores combustibles with high fire growth rates, it is judged that an additional smoke detector is attached far away from the receiver of the general smoke detector to increase fire safety.

주제어

표/그림 (34)

그림 Fig. 1. Status of registration of logistics warehouse business by year
그림 Fig. 3. Status of casualties and property damage caused by warehouse fires by year
그림 Fig. 2. Number of fires in the warehouse by year
그림 Fig. 4. Operation system diagram of aspirating smoke detector
그림 Fig. 5. Aspirating smoke detection pipe modeling through aspire
표 Table 1. Input Value during Pipe Design
표 Table 2. Delay time(second)
표 Table 3. Flow rate(l/min)
그림 Fig. 6. Logistic warehouse FDS modeling
그림 Fig. 7. Fire location(close to the entrance)
그림 Fig. 8. Fire location(middle of warehouse)
그림 Fig. 9. Fire location(far form the entracne)
표 Table 5. Fire simulation scenarios
표 Table 4. Input Value during Pipe Design
그림 Fig. 10. General smoke detector input value
그림 Fig. 12. General smoke detector position
그림 Fig. 11. Aspirating smoke detector input value
그림 Fig. 13. Aspirating smoke detector position
그림 Fig. 14. Slow growth rate fire HRR graph
표 Table 6. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S1_1
표 Table 7. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S1_2
표 Table 8. sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S1_3
그림 Fig. 15. Medium growth rate fire HRR graph
표 Table 9. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S2_1
표 Table 10. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S2_2
표 Table 11. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S2_3
그림 Fig. 16. Fast growth rate fire HRR graph
표 Table 12. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S3_1
표 Table 13. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S3_2
표 Table 14. Sensing speed of aspirating smoke detector and general smoke detector in scenario S3_3
그림 Fig. 17. Ultra Fast Growth rate fire HRR graph
표 Table 15. Sensing speed of Aspirating Smoke detector and General smoke detector in scenario S4_1
그림 Table 17. Sensing speed of Aspirating Smoke detector and General smoke detector in scenario S4_3
표 Table 16. Sensing speed of Aspirating Smoke detector and General smoke detector in scenario S4_2

AI 본문요약
AI-Helper

가설 설정

화재 시나리오는 물류창고 내부 트레이의 적치물에서 화재가 발생하는 것으로 가정하였다. 물류창고의 크기는 Fig.

제안 방법

가설계한 공기흡입형 감지기를 바탕으로 ASPIRE를 통한 공기흡입형 감지기 설계를 진행하였다. 우선 감지기 타입은 기본 타입인 VEP, 온도는 20°C로 설정하였고 절대 압력은 1기압인 1,013hPa로 설정하였다.
본 연구를 통해 물류 창고의 특성 및 위험성을 정립하고, 물류창고. 내부 화재에서 화재의 위치, 화재성장속도에 따라 연기 감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교하였다.
화재 시뮬레이션 시나리오는 화원의 속도에 따라 Slow, Medium, Fast, Ultra Fast 4가지로 구분하였다. 또한 Table 5와 같이 4가지로 구분한 시나리오각각에서 창고의 출입구 위치에서 발화 위치가 가까운 트레이에서 발생한 케이스, 창고에서 중간 위치의 트레이에서 발생한 케이스, 창고 출입구 위치에서 발화 위치가 먼 트레이에서 발생한 케이스 3가지 케이스로 나누어 총12가지의 케이스로 나누어서 분석을 진행하였다. 발화 면적은 트레이 한 단에서 화재가 발생한 것으로 설정해 트레이의 면적 7.
화재시뮬레이션(FDS) 모델을 이용하여 화재성장속도(Slow, Medium, Fast, UltraFast)와 화원의 위치(창고 출입구에서 가까운 적치물에서 발생한 화재, 창고 중간 위치에서 발생한 화재, 창고 출입구에서 먼 적치물에서 발생한 화재)에 따른 12가지 케이스에 대한 공기흡입형 감지기와 연기감지기의 감지 속도를 비교 분석을 하였다. 연기감지기는 20개 중에서 가장 빠르게 동작한 연기감지기를 선정하여 공기흡입형 감지기의 감지속도와 비교분석 하였다.
이천의 A 물류 창고를 참고하여 화재시뮬레이션(FDS)을 통해 모델링을 진행하였으며 화재성장속도 Slow급, Medium급, Fast급, Ultra Fast급 화재와 화재 위치를 공기흡입형 감지기 수신부 가까이에서 발생한 화재, 창고 중앙에서 발생한 화재, 공기흡입형 감지기 수신부에서 먼곳에서 발생한 화재 총12가지 Case로 분류하여 화재시뮬레이션을 진행하고 공기흡입형 감지기와 연기감지기의 감지속도를 비교하였다. Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원의 위치가 어디에 위치해 있든 공기흡입형 감지기가 연기감지기보다 더 빠른 감지속도를 나타내었다.
화재 시뮬레이션 시나리오는 화원의 속도에 따라 Slow, Medium, Fast, Ultra Fast 4가지로 구분하였다. 또한 Table 5와 같이 4가지로 구분한 시나리오각각에서 창고의 출입구 위치에서 발화 위치가 가까운 트레이에서 발생한 케이스, 창고에서 중간 위치의 트레이에서 발생한 케이스, 창고 출입구 위치에서 발화 위치가 먼 트레이에서 발생한 케이스 3가지 케이스로 나누어 총12가지의 케이스로 나누어서 분석을 진행하였다.
화재시뮬레이션(FDS) 모델을 이용하여 화재성장속도(Slow, Medium, Fast, UltraFast)와 화원의 위치(창고 출입구에서 가까운 적치물에서 발생한 화재, 창고 중간 위치에서 발생한 화재, 창고 출입구에서 먼 적치물에서 발생한 화재)에 따른 12가지 케이스에 대한 공기흡입형 감지기와 연기감지기의 감지 속도를 비교 분석을 하였다. 연기감지기는 20개 중에서 가장 빠르게 동작한 연기감지기를 선정하여 공기흡입형 감지기의 감지속도와 비교분석 하였다.
화재시뮬레이션에서의 공기흡입형 감지기 설계 시 필요한 인자값을 구하기 위해 공기흡입형 감지기 설계 프로그램인 ASPIRE를 통해 공기흡입형 감지기 설계를 진행했다.

대상 데이터

5를 지원하는 Pyrosim 2020을 활용하여 모델링을 수행하였다. 본 연구에서는 건축물 내의 감지기 작동시간을 확인하기 위해 이천의 모 물류창고를 대상 건축물로 모델링하고 수치해석을 진행하였다.
5m로 설정하였다. 한 배관당 11개의 감지부를 만들어 총44개의 감지부를 설정하였다.

데이터처리

화재시뮬레이션 프로그램으로는 각종 실험데이터를 기준으로 만들어진 신뢰성 높은 CFD 기반의 시뮬레이션 프로그램인 FDS Ver.6.7.5를 지원하는 Pyrosim 2020을 활용하여 모델링을 수행하였다. 본 연구에서는 건축물 내의 감지기 작동시간을 확인하기 위해 이천의 모 물류창고를 대상 건축물로 모델링하고 수치해석을 진행하였다.

성능/효과

또한 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부에서 멀어질수록 감지부에서 연기를 빨아들이고 수신부까지 전해지는 지연시간이 길어지기 때문에 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 느려질 수 밖에 없다. 따라서 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부에서 먼 위치이며, 화재성장속도가 빠른 화재라면 공기흡입형 감지기와 일반 연기감지기의 감지속도가 변별력이 없어진 상황이기 때문에 별도의 지연시간 없이 바로 화재가 감지되는 일반 연기감지기가 화재성장속도가 빠르다는 결론이 도출된다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 물류 창고에서는 공기흡입형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기와 멀리 떨어진 부분의 천장에는 일반 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 더욱 빠른 시간에 화재를 감지할 수 있는 방법이고 화재 안전성을 높이는 방법이라고 사료된다.
하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원의 위치가 공기흡입형 감지기의 수신부와 가까운 곳에 발생한 화재 이외에 Case에서는 연기감지기가 공기흡입형 감지기보다 더 빠른 감지속도를 나타내었다. 이를 통해 공기흡입형 감지기는 첫째 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기 흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 감지시간이 연기감지기보다 늦어짐을 확인할 수 있었다. 이에 대한 이유는 공기흡입형 감지기는 능동적인 동작특성으로 열분해 단계에서 0.
이를 통해 연기감지기는 화원 위치에 상관없이 일정한 속도를 나타내지만 공기흡입형 감지기는 감지부에서 수신부까지 전달되는 지연시간 때문에 수신부에서 먼곳에서 화재가 일어날수록 감지시간이 늦어지는 것을 확인할 수 있다. 하지만 Slow급 화재에서는 화원위치에 상관없이 연기감지기보다 공기흡입형 감지기의 감지 속도가 모두 빠른 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

ASPIRE를 통해 공기흡입형 감지기를 설계한 후 도출한 값들은 이후에 진행할 화재시뮬레이션에서 공기흡입형 감지기 모델링에 필요한 인자값으로 활용하여 보다 더 신뢰성 있는 공기흡입형 감지기 예측 분석을 진행 할 수 있다.
본 연구논문의 결론은 FDS 단일모델에 의한 것이며 단일 대상에 대한 CASE Study 성격으로 실증 실험이나 다른 선행 연구결과 또는 validation에 대한 내용이 없기에 실무 적용이나 기준 변경의 자료로 사용하기에는 어렵다. 하지만 향후 추가 연구를 통해 실증시험과 비교하여 시뮬레이션의 정확도를 입증하고 창고 크기, 수용 물품 적재 용량, 수용 물품 종류 등 더 구체적이고 세부적인 조건에 따라 공기흡입형 감지기와 일반 연기 감지기의 설치 기준을 정립하게 된다면 물류창고 화재안전 수준을 대폭 향상시킬 수 있는 계기가 될 것이다.
본 연구논문의 결론은 FDS 단일모델에 의한 것이며 단일 대상에 대한 CASE Study 성격으로 실증 실험이나 다른 선행 연구결과 또는 validation에 대한 내용이 없기에 실무 적용이나 기준 변경의 자료로 사용하기에는 어렵다. 하지만 향후 추가 연구를 통해 실증시험과 비교하여 시뮬레이션의 정확도를 입증하고 창고 크기, 수용 물품 적재 용량, 수용 물품 종류 등 더 구체적이고 세부적인 조건에 따라 공기흡입형 감지기와 일반 연기 감지기의 설치 기준을 정립하게 된다면 물류창고 화재안전 수준을 대폭 향상시킬 수 있는 계기가 될 것이다.

참고문헌 (11)

An, B.K., Kim, W.H., Seo, D.H., Ham, E.G. (2019). "A experiment of sprinkler system to protect ceiling joints of？sandwich panel warehouses." Journal of the Korea Society of Disaster Information, Vol. 15, No. 1, pp. 98-108.
An, B.K., Kim, W.H., Yang, S.J., Ham, E.G. (2019). "A study on the improvement of field activity for firemen in？sandwich panel warehouse." Journal of the Korea Society of Disaster Information, Vol. 16, No. 3, pp. 421-429.
Hong, S.H. (2020). "Rack-type logistics warehouse real-scale fire test study." KFPA, Vol. 92. https://www.kfpa.or.kr/webzine/202009/sub/disasters2.html
Jung, J.O. (2016). A Study on the Application of Air Sampling Smoke Detection System to Hazardous Area of Gas？Explosion. Master's Thesis, Seoul National University of Science and Technology.
Kim, M.S, Lee., S.B., Min, S.H. (2023). "A study on the adaptability of oxygen reduction system to fire in cold？storage through fire simulation analysis." Journal of the Korea Society of Disaster Information, Vol. 19, No. 1, pp.？117-127.
Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) (2020). Refrigeration and Logistics Warehouse Fire？Accident Prevention Manual. Korea Occupational Safety & Health Agency Technology General Headquarters,？Korea.
National Fire Data System (NFDS) (2014-2022). Retrieved from https://www.nfds.go.kr/
National Logistics Information Center (NLIC) (2014-2022). Retrieved from https://www.nlic.go.kr/
VESDA Design Guide (2007). Very Early Smoke Detection Apparatus Design Guide. Retrieved from https://Xtralis.com/
Yeon, C.K. (2018). A Study on the Aspirating Smoke Detector's Improved pipe and filter performance. Master's？Thesis, Hoseo University.
Yoo, H.J. (2020). A Study on the Fire Risk Analysis and Fire Fighting System of Large Logistics Warehouse.？Master's Thesis, Gachon University.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format