Рассмотрен пример FDS-моделирования дымоудаления из тоннелей станции метро в городскую среду. Проанализировано влияние дымовых потоков на плотную городскую среду. Предложены варианты по снижению опасного воздействия дымовых потоков. Заметка выполнена на основе перевода статьи “A method of smoke dispersion modelling of exhausted tunnel fire smoke in urban areas”
Аннотация
Во многих городах мира жители в качестве повседневного транспорта используют метро. Подземные тоннели метро обычно оснащаются системами туннельной вентиляции для удаления дыма из тоннелей и подземных сооружений станций метро в случае пожара.
Для работы противодымной вентиляции необходим приток свежего воздуха, который подается через наземные сооружения станций метро. Обычно CFD моделирование работы систем дымоудаления выполняется для оптимизации способа противодымной вентиляции внутренних пространств станций метро.
В данной заметке проанализировано воздействие удаляемого дыма на объекты, расположенные рядом с шахтами дымоудаления с целью оптимизировать конструкцию и расположение шахт противодымной вентиляции. Анализ движения дымовых потоков рядом с общественными и жилыми зданиями поможет подобрать решение для снижения уровня опасного воздействия на людей, находящихся в этих зданиях, при возникновении пожара на станции метро.
Так как вентиляционные шахты дымоудаления обычно расположены рядом со входами на станции, выбросы дыма могут представлять опасность в некоторых случаях. Эвакуирующиеся пассажиры могут столкнутся с тем самым дымом на выходе, от которого они эвакуируются.
Представлен пример моделирования при помощи Fire Dynamics Simulator (FDS) для анализа рассеивания дыма (SDA – smoke dispersal analyses) в городских и пригородных районах, настройки параметров ветра и оценка влияния ветра на выходящий из подземных вентиляционных шахт дым.
1. Введение
Метро это один из основных видов транспорта для многих людей во всем мире. Требования пожарной безопасности устанавливают требования, которые необходимо выполнять при проектировании станций метро в части обеспечения безопасной эвакуации при пожаре.
Критерии надежности, изложенные в нормативных документах (например, Стандарт для транспортных систем с фиксированными путями следования и пассажирских железнодорожных систем (NFPA 130, 2014), дают возможость инженерам предлагать решения для соблюдения критериев надежности для обеспечения безопасной эвакуации.
Рис. 1. Стандартная подземная станция и помещение венткамеры дымоудаления (ТВС)
Туннельные вентиляционные системы (ТВС) используются для удаления дыма из подземных транспортных систем во время чрезвычайных ситуаций. В современных системах подземного железнодорожного транспорта они используются для подачи свежего воздуха в различных режимах работы, но, что более важно, для аварийных ситуаций системы ТВС обеспечивают безопасные условия для эвакуации пассажиров при пожаре в туннелях.
Стандартная подземная станция и помещение венткамеры дымоудаленияс вентилятором и воздуховодами в сборе показаны на Рис. 1.
В то время как анализ процесса пожара на станциях метро с использованием вычислительной гидродинамики (CFD) был широко исследован, в последнее время появился интерес к оценке воздействия дыма, удаляемого системами дымоудаления, на объекты, расположенные над уровнем земли.
Потоки дыма, выходящего из вентиляционных шахт, необходимо направить таким образом, чтобы при подаче воздуха на станциях метро во время пожара не втягивался дым обратно, создавая обратное поступление дыма на пути эвакуации, ухудшая безопасность пассажиров.
Помимо этого, дым, удаляемый из вентиляционных шахт туннеля, не должен оказывать негативного воздействия на близлежащие здания и сооружения. Создаваемые ветром потоки дыма могут быть вредны для жителей близлежащих зданий или пешеходов.
Как правило, движение дыма и воздействие ветра приводят к смешиванию дыма с наружным воздухом и уменьшают концентрацию дыма. На уровень разбавления будут влиять скорость ветра и конфигурация зданий, скорость выделения дыма и местоположение вентиляционных, а также многие другие параметры.
2. Физическая модель и гранитные условия
При анализе пожара на стандартной станции метро рассматривается сценарий с пожаром поезда в пределах станции, при этом дым от пожара удаляется системой тоннельной вентиляции до уровня земли. Анализ рассеивания дыма — это следующий этап анализа движения дымовых потоков, теперь уже на уровне улицы.
В качестве модели используются городская застройка, данные о которой получены при помощи Google Maps. Модель построена в масштабе и показана на рис. 2. Размер модели ограничен вычислительными возможностями расчетной сетки.
Рис. 2. Физическая модель рассматриваемой области с добавлением входов на станцию метро
Моделирование рассеивания дыма проводилось с использованием FDS версии 6.
Затем модель городской среды была дополнена моделью станции метро с надземными выходами. Также в модель добавлены шахты дымоудаления. Обычно, люки дымоудаления располагаются на уровне земли или встроены в конструкцию входов на станцию.
Часто невозможно расположить люки дымоудаления на достаточном расстоянии от входов на станцию и обеспечить таким образом безопасное рассеивание дыма при пожаре на станции. Зачастую решетки для дымоудаления расположены на тротуаре, где выброс дыма в сочетании с ветром приводит к тому, что дым не рассеивается, а устройство внешних надземных дымовых шахт или изменение расположения люков дымоудаления невозможно в силу конструктивных особенностей.
3. Концентрация и температура удаляемого дыма
Для того чтобы рассмотреть наиболее опасный сценарий, при моделировании предполагается, что весь дым, образующийся при пожаре в одном вагоне поезда, будет удаляться парой тоннельных вентиляторов в одном конце станции и распределяется поровну в двух соседних вентиляционных шахтах.
Ниже приведены уравнения скорости горения топлива при пожаре в поезде, приводящие к образованию количества дыма в промилле.
3.1. Уравнения
Для расчета скорости сгорания топлива в поезде, приводящей к образованию дыма, с учетом реальных условий эффективности горения используются следующие уравнения:
Скорость сгорания топлива:
\dot{m}_{fuel}=\frac{\dot{Q}_{max}}{\Delta H_c \cdot \chi}
где:
- \dot{m}_{fuel} = Потеря массы при горении поезда
- \dot{Q}_{max} = Максимальная скорость горения
- \Delta H_c = Удельная Теплота сгорания
- \chi = Эффективность горения (для поездов приблизительно ~0,75).
Для данного соотношения воздух/топливо, скорость образования дыма, по существу масса образующегося дыма, определяется как:
\dot{m}_{smoke}=\dot{m}_{fuel} \cdot (1 + AFR)
Затем определяется скорость образования сажи:
\dot{m}_{soot}=\dot{m}_{fuel} \cdot (Y_s)
где Y_s = выделение продукта конкретного вида, в данном случае сажи.
Скорость выделения СО определяется как:
\dot{m}_{CO}=\dot{m}_{fuel} \cdot (Y_{CO})
где Y_{CO} = выход конкретного вещества, в данном случае монооксида углерода.
Концентрация продуктов горения, приводящая к образованию дыма, определяется:
C_{smoke}=\frac{C_{soot}}{Y_s}(1+AFR)
Температура удаляемого дыма была рассчитана при полном охвате поезда пожаром, с работающей системой тоннельной вентиляции, и измерении температуры воздуха реакции. Для уменьшения влияния потока, обусловленного плавучестью, была выбрана самая холодная температура удаляемого дыма, чтобы минимизировать тепловые эффекты подъема дыма.
Расчет выполнялся в сочетании с самой теплой температурой окружающей среды в регионе, согласно температурным данным. Выбор станции метро с самыми высокими шахтами дымоудаления даст наиболее консервативную температуру дымоудаления, поэтому были рассчитаны отдельные сценарии в FDS для различных высот нагнетания вентилятора дымоудаления с бетонными шахтами, пример которых показан на рис. 3.
Рис. 3. Моделирование значений температуры выхода дыма в зависимости от высоты шахты
4. Параметры ветра
Чтобы определить параметры ветра, используется стандарт NFPA 92, который определяет выбор 1%-ной вероятности ветра, которая будет использоваться при проектировании системы дымоудаления. Ветер в 1% в течение 88 часов в календарном году явлется наиболее неблагоприятный сценарий.
Профиль ветра может быть определен по климатическим данным для крупных городов. Например, профиль ветра для города Торонто, Канада, можно найти на рисунке 4. Глава 24 руководства ASHRAE описывает метод расчета скорости ветра в городской среде на основе данных средств измерения в аэропортах. Этот подход может быть использован для оценки рассеивания дыма при пожаре
Рис. 4. Город Торонто Городские (слева) и пригородные (справа) профили ветра
U_H=U_{met}\left( \frac{\delta_{met}}{H_{met}} \right)^{a_{met}} \left( \frac {H}{\delta} \right)^a
где:
- U_{met} = скорость ветра в аэропорту (м/с)
- \delta_{met} = толщина пограничного слоя при измерении от аэропорта [обычно 275 м (900 футов)]
- a_{met} = экспонента закона мощности пограничного слоя (обычно 0,14)
- H_{met} = высота анемометра [обычно 10 м (33 фута)]
- H = высота здания (м)
- a = экспонента закона мощности пограничного слоя на участке (обычно пригородный = 0,22, городской = 0,33)
- \delta = толщина пограничного слоя на месте [обычно 365 м (1200 футов) в пригороде, 460 м (1500 футов) в городе].
Для простоты, источники выброса дыма совпадают с центральными улицами, таким образом появляется “Ветровой эффект каньона” с ветром, имеющим направление – север, юг, восток, запад. Можно смоделировать дополнительные направления ветра, однако, из-за прямолинейных элементов сетки FDS, потребуется полный поворот моделей для работы с разными направлениями ветра.
Общее время работы должно соответствовать времени, в течение которого ветер полностью выходит из области, так как после стабилизации потока можно оценить распространение дыма.
Рис. 5. “Эффект каньона” в городе
Рис. 6. “Эффект каньона” в модели города
Всегда существует много споров по поводу моделей турбулентности и их пригодности для любого конкретного CFD моделирования. В FDS используется моделирование больших вихрей (LES) с турбулентной вязкостью по умолчанию с использованием модели Дирдорфа, хотя различные модели турбулентности использовались с разной степенью успеха. RANS и LES были предметом нескольких предыдущих исследований, причем LES показала хорошую сходимость с результатами проверочных испытаний на простых моделях уличных каньонов. (Tominaga 2010).
5. Сетка и граничные условия расчетной области
Для создания сетки вокруг зон станций и люков дымоудаления используется размер ячеек сетки 0,4 м, а для областей неба – до 1,6 м. Вычислительные ограничения диктуют количество элементов сетки, которые могут быть решены за разумное время. При наличии более мощных вычислительных ресурсов можно было бы уменьшить размер элементов сетки.
Параметры области ветра важно учитывать для того, чтобы репрезентативно смоделировать поток, проходящий через расчетную область. По отношению к самому высокому зданию в расчетной области следует тщательно учитывать размер верхней расчетной области.
Стороны расчетное области, проходящие параллельно направлению потока ветра, предпочтительно моделировать как зеркальные вентиляционные отверстия, чтобы свести к минимуму любое рассеивание импульса за пределы расчетной области.
Поскольку верхняя часть расчетной области неба смоделирована как граничное условие свободного скольжения, это позволяет сохранить профиль ветра и правильно отобразить его на верхней части расчетной области.
Рис. 7. Высоты расчетной области ветра
Основываясь на анализе чувствительности зданий, для определения минимальной высоты расчетное области определяется наилучший выбор минимальной высоты верхней границы расчетной области. В нижней части Рис. 7, показано, что минимальная высота расчетной области в 100 м была определена после анализа чувствительности.
В качестве общего правила, увеличение расчетной области должно быть не менее 5H, где H – высота самого высокого здания в анализе. В продольном направлении как перед расчетной областью, так и за ней рекомендуется не менее 5H и 15H, соответственно, причем последняя должна быть больше, чтобы обеспечить повторное развитие потока за областью подъема. (Franke 2007).
Эффекты пограничного слоя, связанные с радиационным нагревом, влагосодержанием почвы, испарением и энергетическим баланс, пока не учитываются в анализе рассеивания дыма поскольку эти переменные трудно определить в городских районах.
6. Забор воздуха из входов станций метро и прилегающих зданий
Во время пожара на станции, когда системы дымоудаления активны, приточный воздух втягивается во входы станции из внешней атмосферы. Хотя общий расход воздуха на входе станции может быть определен с помощью другого хорошо разработанного программного обеспечения, например, Subway Environmental Software (SES), можно также использовать данные, собранные в ходе предыдущих моделирований пожара на подземной станции с помощью FDS.
Анализ рассеивания дыма учитывает воздушные потоки в дверях и воздухозаборных отверстиях, расположение которых показано на Рис. 8. Потоки через двери и воздухозаборные решетки станции применяются вместе с измерительными устройствами в программном обеспечении. Эти измерительные устройства затем используются для определения уровня загрязнения интересующих областей.
Рис. 8. Стандартная станция метро и использование воздушных потоков на входах в станцию
Если возможности компьютерного оборудования позволяют, то можно объединить подземный и наземный части модели, в этом случае общий размер расчетной области и размер сетки потребует значительных вычислительных ресурсов. В связи с тем, при объединении модель получается большой (может быть более 40 миллионов ячеек сетки), рекомендуется разделить моделирование на подземную и наземную части.
Для стандартного анализа рассеивания дыма оценивается концентрация дыма и СО, поскольку эти параметры определяются требованиям NFPA 130 по видимости и ASHRAE 62.1 по предельным значениям угарного газа. Таким образом, при оценке рассеивания дыма необходимо установить датчики для замера угарного газа и сажи, ветер с определенного направления может направить дым к выходам со станцию.
7. Анализ результатов и меры по снижению опасных последствий
При оценке приемлемости конкретной конструкции станции для анализа рассеивания дыма, можно использовать различные инструменты.
Измерение мольной доли дыма или выбросов CO на входе в станцию является одним из способов анализа воздействия выбрасываемого дыма на вход в станцию (Рис. 9).
Использование изоповерхностей также является еще одним качественным способом визуализации перемещения угарного газа CO. Изоповерхность – это способ отображения области, в которой превышено предельное значение опасного фактора пожара (ОФП). При этом предельное значение CO может быть настроено настолько строго, насколько требуется, и области, где это значение превышено, могут быть четко визуализированы с помощью изоповерхностей (Рис. 10).
Рис. 9. Анализ уровня задымления на входах в станцию
Рис. 10. Визуализация областей превышения содержания угарного газа CO при помощи изоповерхностей
Наконец, размещение среза видимости на высоте 2,0 м над уровнем земли позволяет получить информацию об уровне загрязнения воздуха на путях эвакуации пассажиров и оценки дальности видимости на уровне головы.
В случае, если показатели ОФП превышают предельные значения, установленные NFPA 130 и ASHRAE, необходимо предусмотреть мероприятия по снижению опасного воздействия, например, перемещение вентиляционных отверстий для отвода дыма на большую высоту или направление вентиляционных отверстий в другое место для отвода дыма. Например, сценария, в котором выходы из станцию затянуты дымом, необходимо изменить расположение вентиляционных отверстий для выброса дыма, или, если это касается конкретной воздухозаборная решетка, можно прекратить подачу воздуха через этот канал во время пожара. Анализ рассеивания дыма может быть полезен при проектированию станций метро для достижения необходимого уровня безопасности.
8. Выводы и дальнейшая работа
Моделирование для анализа рассеивания дыма представляет интерес, поскольку станции метро обычно обслуживают густонаселенные городские районы, перегруженные зданиями. В связи со сложностью оценки крупномасштабных ветровых потоков в FDS, а также из-за ограничения вычислительных мощностей, и ограничения размера расчетной области, требуется дополнительная работа в области изучения передовых методик крупномасштабного моделирования ветра на открытом воздухе в FDS наряду с оптимизацией модели.
Огромное количество переменных, которые могут влиять на рассеивание дыма, сложно охватить полностью. Анализ рассеивания дыма может быть полезен при использовании в качестве общего инструмента проектирования для обеспечения оптимального размещения вентиляционных отверстий для выброса дыма. Дальнейшие исследования наряду с проверкой полноразмерных ветровых атмосферных потоков необходимы для проведения подобных исследований на более качественном уровне.
9. Благодарности
Авторы хотели бы поблагодарить компанию Thunderhead Engineering за организацию FEMTC 2016 и компанию SNC-Lavalin за поддержку и финансирование, которые позволили представить данный материал.
Ссылки
1. NFPA 130. Стандарт для транспортных систем с фиксированными путями следования и пассажирских железнодорожных систем. NFPA 130. “Standard for Fixed Guideway Transit and Passenger Rail Systems.” 2014.
2. Влияние соотношения сторон здания, скорости и направления ветра на структуру потока и рассеивание загрязняющих веществ в симметричных “уличных каньонах”. W.M.Y Afiq, C.S.N. Azwad, and K.M. Saqr. “Effects of Buildings Aspect Ratio, Wind Speed and Wind Direction on Flow Structure and Pollutant Dispersion in Symmetric Street Canyons: A Review.” 2012.
3. Рассеивание загрязняющих веществ вблизи жилой застройки при помощи CFD-моделирования и моделирования в аэродинамической трубе. M. Chavez, B. Hajra, T. Stathopoulos, and Bahloul A. “Near-Field Pollutant Dis- persion in the Built Environment by CFD and Wind Tunnel Simulations.” year.
4. Разработка практического руководства по анализу рассеивания дыма при застройке вблизи вентиляционных шахт подземных транспортных тоннелей. N. Eslaminasab, T. Gregor, and S. Fiedler. “Developing a Practical Guideline for Smoke Dispersion Analysis for Development in Vicinity of Underground Transit Tunnel Ventilation System Shafts.” Seventh International Symposium on Tunnel Safety and Security, Montréal, Canada, March 16-18, 2016. 2016.
5. Smokeview, приложение для визуализации результатов FDS моделирования. Том 1: Руководство пользователя. G. P. Forney. Smokeview, A Tool for Visualizing Fire Dynamics Simulation Data Volume I: User’s Guide. NIST Special Publication 1017-1. 2015.
6. Руководство по передовой практике CFD моделирования потоков в городской среде. J. Franke, A. Hellsten, H. Schlünzen, and B. Carissimo. “Best Practice Guideline for the CFD Simulation of Flows in the Urban Environment,” 16–18. 2007.
7. CFD моделирование для оценки влияния плотности застройки на городские потоки. Y.S. Lee, and J.J. Kim. “A CFD Modelling on the Effect of Building Density on Urban Flow.” The seventh International Conference on Urban Climate, Yokohama. 2009.
8. Справочное руководство FDS. Том 1: Математическая модель. Hostikka, S., McDermott, R., Floyd, J., Weinschenk, C., Overholt, K. McGrattan K. Fire Dynamics Simulator Technical Reference Guide Volume 1: Mathematical Model. NIST, Baltimore, Maryland. 2015.
9. Руководство ASHRAE Американского общества инженеров по отоплению, охлажению и кондиционированию воздуха. American Society of heating Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers. “ASHRAE Handbook 2013 Fundamentals.” 2013.
10. Численное моделирование рассеивания загрязняющих веществ в атмосфере в “Уличном каньоне”: сравнение между RANS и LES. S.M. Salim, R. Buccolieri, A. Chan, and S.D. Sabatino. “Numerical Simulation of Atmospheric Pollutant Dispersion in an Urban Streetcanyon: Comparison between RANS and LES.”
11. Влияние ветра на противодымную защиту. R. Sinclair, and M. Ratcliff. “Wind Effects on Smoke Control.” ASHRAE Trans- actions . 2009.
12. CFD-моделирование рассеивания загрязнений и сравнение с измерениями в “Уличном каньоне”. T. Yoshihide. “CFD Modelling of Pollution Dispersion and Comparison with Mea- surements in a Street Canyon.” 2010.