발열량은 화재현상을 이해하고 화재의 위험도를 평가하는데 있어서 가장 기본이 되는 물리량으로 화재강도를 나타내는 척도로 인식되고 있다. 발열량의 신뢰성은 화재 물성이나 공간화재 특성의 이해뿐만 아니라 화재해석을 통한 위험성 평가에 있어서 중요한 요소이기 때문에 측정의 신뢰성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 수치해석 모델을 통하여 화재 발열량계의 배기덕트 구조에 따른 내부 유동특성을 파악하고자 한다. 해석결과를 바탕으로 각 측정점의 위치에 따른 상태오차 정도를 분석하고 산소소모법에 의해 계산된 발열량을 비교한다. 화재 발열량계의 수치해석을 통하여 발열량 산정의 오차특성을 평가함으로써 발열량계 설계 과정을 최적화하고 효과적인 발열량계 운영을 위한 기초자료를 얻는데 기여하고자 한다.
본 연구에서는 환기 특성에 근거한 축소법칙의 유효성을 평가하기 위해 실규모 및 2/5 축소 구획에 대한 화재를 FDS를 이용하여 모사하고 기존의 실험 결과 및 해석 결과 상호간에 비교 분석을 수행하였다. 실규모 및 축소 모형에 대한 해석 결과를 비교할 때 구획 내부 유동 형태 등에 있어서 다소간의 차이를 보였으나 화염의 분출 거동 및 열유동 분포 등의 거시적인 특성에 대해서는 유사한 결과를 보여주었다.
이 연구는 화재에 노출된 구조물의 역학적 거동을 평가하기 위한 기반연구로서 화재 유동해석과 열응력해석의 통합 프레임워크를 확립하고 이를 강재와 콘크리트로 이루어진 대표체적에 적용한 결과를 제시하였다. 먼저 Fire Dynamics Simulator(FDS)를 이용해 임의의 화재곡선으로 모델링되는 화원으로부터 구조물 표면까지 유동해석을 실시하였다. 이를 통해 구조물 표면에서 시간에 따른 온도 분포를 계산하였고, 이 결과를 비선형 열응력해석에 경계조건으로 적용하였다. 이후의 과정은 화재의 성장 또는 감소에 따라 구조물 표면온도의 변화를 반영하는 열전달해석과 구조해석으로 이루어진다. 제시한 통합 프레임워크에 의해 화재 구조해석을 수행한 결과, 강재와 콘크리트의 대표체적 모두 동일한 하중이 작용할 때 상온 조건에서는 탄성 거동을 보였지만 화재로 인한 온도 조건을 고려할 경우 소성 거동을 보였다. 이는 구조물이 화재에 노출되는 경우 설계하중보다 작은 하중에서도 한계상태에 이를 수 있다는 것을 의미하며, 따라서 원전구조물이나 교량과 같은 중요 사회기반구조물의 설계 시 구조물의 화재거동 평가가 고려되어야 한다고 할 수 있다.
자연대류유동 형태의 실내화재 해석은 Zone 모델과 Field 모델로 대별된다. Zone 모델은 화염과 연소가스로 인한 상부의 고온 연기층과 하부의 찬 공기층의 온도를 균일하게 간주하고, 실험값을 대입한 간단한 대수식으로 계산하여 간편하나 각각의 위치에 대한 온도와 유속 등을 구할 수 없다. Field모델은 해석영역을 다수의 격자로 구성하고 운동량, 에너지방정식 등을 수치해석하는 방법으로 많은 계산시간 및 컴퓨터 용량이 필요하나 각각의 위치에서의 유동 및 온도분포 등을 자세히 규명 할 수 있다. 열유동 수치해석에는 기존의 상용 프로그램들이 있어 강제대류에는 잘 적용되나, 자연대류에는 대부분 만족할 만한 결과를 주지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 실내화재해석의 기초연구로, 바닥면이 부분적으로 가열될 때 우측벽의 경계조건을 변화시켜 가면서 실내의 층류 자연대류로 인한 유동장과 온도장을 SIMPLE 수치해석방법을 이용하여 직접 수치해석 하였다.
대심도 역사에서의 화재 발생시 승객의 주 대피이동로인 계단이 매우 길기 때문에 피난의 어려움이 예상된다. 이에 본 연구에서는 서울 지하철 호선별 대심도 역사 중에서 하나인 숭실대역(7호선, 47m)을 선정하여, 화재시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 열기류 및 연기의 거동을 분석하였고, 적절한 피난대책을 고찰하였다. 최근에 지하역사에서의 화재유동 시뮬레이션이 몇 몇 기관에서 수행되고 있으나, 지하의 전역사에서 화재 유동 해석은 드물게 수행되어 왔다. 특히 지하 40m가 넘는 대심도 역사에서의 유동해석은 일반 PC로는 불가능하기 때문에 이에 대한 연구가 전무하였으나, 본 연구에서는 리눅스 클러스터(Linux cluster) 장비를 이용한 병렬처리기법을 적용하여 대심도 역사에서의 화재해석을 수행하였다. 화재유동해석은 화재전용 FDS code를 이용하였으며, 난류모델은 LES 기법을 적용하였다. 화원의 규모는 10MW이고, 성장모델은 Ultrafast model를 적용하였다. 적정한 격자크기는 화원의 특성직경을 통하여 산출하였다. 본 연구에 사용된 총 격자규모는 약 10,000,000개이다. 이는 일반 PC에서는 다루기가 불가능한 격자수이므로, 병렬처리기법을 적용하여 6 cpu 리눅스 클러스터 장비로 수치해석을 수행하였다.
본 연구에서는 현재 국내외적으로 설치가 이루어지고 있는 PSD에 대하여 설치 유무에 따른 화재유동 변화와 배연효율변화에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 시뮬레이션 모델은 대구지하철 중양로 역사이며, 승강장과, 대합실 2개층을 포함하여 화재해석을 수행하였고, 화재해석 프로그램은 FDS를 사용하였다. 역사 전체를 모델링함에 따른 격자수 증가로 많은 계산시간이 소요되므로 병렬처리 기법을 통한 화재해석을 수행하였다. PSD 유무에 따른 화재유동 및 배연효율 변화의 비교를 위하여 화재사나리오를 작성하여 Case 별로 화재해석을 수행하였다. 화재규모는 NFPA-130 을 참조하여 10Mw 상황에서의 화재유동 을 연구하였다. 해석 결과는 NFPA-130을 참고하여 승객안전에 중점을 두어 분석하였다.
오픈 소스인 FDS(fire dynamic simulator)는 건물, 터널내의 화재나 연기, 열기류의 거동을 연구하기 위하여 국내외적으로 광범위하게 이용되고 있다. 체계적인 연구와 확장이 가능하도록 소스코드와 프로그램구조, 각종 메뉴얼을 갖추고 있으며 향후 개발 방향을 온라인을 통해서 소스코드와 함께 공개하고 있다. 비압축성 비정상해석을 근간으로 하고 있으며 난류유동을 해석할 수 있도록 DNS와 LES모델을 가지고 있다. 화재, 연소, 스프링클러, 화재 확산 등의 모델링을 제공하고 있다. 이러한 모델을 바탕으로 다양한 시나리오의 재난, 피난에 적용할 수 있다. 향후 이러한 기본 모델을 바탕으로 새로운 재난 시나리오에 따라 새로운 알고리즘의 적용하기 위해서는 FDS 기본적인 구조와 모델, 그리고 한계점을 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 FDS모델을 더욱 확장하기 위한 일환으로 FDS(V5.5.3)의 기본적인 구조을 파악하고 몇 가지 검증모델(verification)에 적용하였다. 또한 이를 향후 FDS의 소스코드를 확장할 수 있는 근간으로 삼고자 한다.
본 연구는 우리나라 고층 공동주택의 화재에 대한 안전성을 강조하고, 화재 발생시의 인명피해와 재산 피해를 감소시키기 위해서 개구특성에 따른 화재시 열·연기 유동에 관한 연구를 통하여 계획적 측면의 화재 안전성 방향을 제시하고자 하였다. 열유동해석 프로그램을 구축하고 그것을 이용해서 공동주택의 개실과 단위주호 그리고 단위주도을 대상으로 수치해석과 실험해석을 병행하였다. 그 결과, 고층 공동주택의 개실에서 개구의 개폐유형이 화재의 열 및 연기유동에 영향을 끼치므로 평면계획시 개구유형에 따른 별도의 방화대책을 강화해야 하며, 두 번째, 고층 공동주택의 단위주호에 있어서 평면유형에 따라서, 열과 연기의 전파시간에 차이가 있음을 수치해석을 통해서 그 결과를 유도했으며, 세 번째, 단위주동을 대상으로 했을 때, 개구 개폐유형에 따라 열 및 연기유동의 수치해석과 모형실험을 통해서 화재성상에 차이가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 수치적 접근방법을 통해 스프링클러 분무가 화재공간내부 유동특성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 화재유동 및 분무유동장 해석을 위해 적용된 수치해석모델은 FDS 5.5.3이며 격자독립성시험을 통해 최적 격자를 선정하였다. 수치해석 모델의 타당성을 검증하기 위해 Magnone 등이 수행한 실험결과와 비교 분석을 수행하였으며 FDS 모델에 의해 계산된 화재공간 내부의 온도분포는 실험결과와 비교적 잘 일치하였으나 스프링클러 분사유량이 증가함에 따라 오차는 증가하는 경향을 보였다. 또한 이전 연구와 같이, FDS 계산결과는 스프링클러 분무에 의해 화재실 출입구를 통한 연소생성물의 유출질량유량이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스프링클러 분무가 포함된 화재유동장에 대한 모델의 타당성을 확보하고 스프링클러 시스템의 최적화에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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