The Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model is capable of providing high quality atmospheric chemistry profiles through the utilization of high-resolution meteorology and emissions data. However, it cannot simulate air quality accurately if input data are not appropriate and reliable. One of the most important inputs required by CMAQ is the air pollutants emissions, which determines air pollutants concentrations during the simulation. For the CMAQ simulation of Korean peninsula, we, in general, use the Korean National Emission Inventory data which are estimated by Clean Air Policy Support System (CAPSS). However, since they are not provided by model-ready emission data, we should convert CAPSS emissions into model-ready data. The SMOKE is the emission model we used in this study to generate CMAQ-ready emissions. Because processing the emissions data is very monotonous and tedious work, we have developed CAPSS2SMOKE program to convert CAPSS emissions into SMOKE-ready data with ease and effective. CAPSS2SMOKE program consists of many codes and routines such as source classification code, $PM_{10}$ to $PM_{2.5}$ ratio code, map projection conversion routine, spatial allocation routine, and so on. To verify the CAPSS2SMOKE program, we have run SMOKE using the CAPSS 2009 emissions and found that the SMOKE results inherits CAPSS emissions quite well.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제10권3호
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pp.117-128
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2002
This paper describes the smoke filling process of a fire field model based on a self-deve-loped SMEP (Smoke Movement Estimating Program) code to the simulation of fire induced flows in the two types of atrium space containing a ceiling heat flux. The SMEP using PISO algorithm solves conservation equations for mass, momentum, energy and species, together with those for the modified k-$\varepsilon$ turbulence model with buoyancy production term. Also it solves the radiation equation using the discrete ordinates method. Compressibility is assumed and the perfect gas law is used. Comparison of the calculated upper-layer average tempera-ture and smoke layer clear height with the zone models has shown reasonable agreement. The zone models used are the CFAST and the NBTC one-room. For atrium fires with ceiling glass the ceiling heat flux by solar heat causes a high smoke temperature near the ceiling. However, it has no effect on the smoke movement such as the smoke layer clear heights that are important in fire safety. In conclusion, the smoke layer clear heights that are important in evacuation activity except the early of a fire were not as sensitive as the smoke layer tem-perature to the nature of ceiling heat flux condition. Thus, a fire sensor in atrium with ceiling glass has to consider these phenomena.
The most important things for a forest fire detection system are the exact extraction of the smoke from image and being able to clearly distinguish the smoke from those with similar qualities, such as clouds and fog. This research presents an intelligent forest fire detection algorithm via image processing by using the Gaussian Mixture model (GMM), which can be applied to detect smoke at the earliest time possible in a forest. GMMs are usually addressed by making the model adaptive so that its parameters can track changing illuminations and by making the model more complex so that it can represent multimodal backgrounds more accurately for smoke plume segmentation in the forest. Also, in this paper, we suggest a way to classify the smoke plumes via a feature extraction using HSL(Hue, Saturation and Lightness or Luminanace) color space analysis.
In this experiments, smoke filling behaviors in a large space were investigated. Also, it found that the smoke filling time can be predicted with a simplified zone model. Thermocouples were used to measure the temperature of the hot gases layer and also later to determine the smoke layer depth. Height markers were also hung from the roof so that observers could visibly assess the smoke layer depth.
In this study, smoke filling behaviors in a large space were investigated. For experimental study, thermocouples were used to measure the temperature of the hot gases layer and also to determine the smoke layer depth. Height markers were also hung from the roof so that observers could visibly assess the smoke layer depth. Ethanol was used as fuel. The smoke filling times were predicted with zone model and field model and numerical results were compared with experimental data. Good results were obtained.
In this study, the smoke flows of the inner subway station were visualized through a numerical analysis and visualization experiment in the subway fire. A transparent acrylic model was designed and installed as 1:25th scale-down as the actual subway station by using geometrical similarity The properties of subway fire were reconstructed according to Densimetric Froude Similarity. The 47 to 53 ratio of the mixed air and Helium was inputted in the inner acrylic model to describe 1MW fire intensity with reference to the experiment paper. For the same time, the fire smoke from a smoke generator was inputted in the inner acrylic model with the mixture. At this time, the buoyancy effect of Helium gas went up the smoke to the acrylic model. When the sheet beam of Ar-lon laser was given out to the top and stair of subway model, the digital camcorder took the images of the scattered cluster of smoke particles when applying the smoke management system and PSD.
화재 시 피난 및 소화활동에 큰 지장을 초래하고, 인명안전에 가장 큰 위협이 되고 있는 연기의 제어를 위한 제연시스템의 중요성이 강조되고 있다. 국내에서는 고층 건축물의 화재 시 피난계단으로의 연기 침투를 방지하여 안전한 피난경로를 확보하기 위하여 화재안전기준 NFSC501A의 "특별피난계단의 계단실 및 부속실 제연설비의 화재안전기준"이 제시되어 있으며, 이를 위하여 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 방법이 제연용 송풍기와 수직풍도를 이용하여 거실과 계단실 사이에 위치하는 부속실에 외기를 급기함으로써 부속실을 단독으로 제연하는 급기가압 제연시스템이다. 본 연구에서는 20층 규모의 모델 건축물을 대상으로 NFSC501A 기준과 엔지니어링 설계방안을 바탕으로 급기가압제연시스템을 설계하였으며, 네트워크 모델의 수치해석기법을 사용하여 급기가압 제연시스템에 의해 형성되는 건축물 내 압력장을 분석 하였다.
실외에서 영상기반의 화재감지는 시간, 날씨 변화에 따른 조도와 그림자 등에 의하여 성능에 영향을 받는다. 본 논문에서는 주간에 화재감지를 위하여 외부조명 변화에 강건한 배경추정 알고리즘과 결합된 연기검출 방법을 제안한다. 혼합 가우스 모델(mixture Gaussian model)을 배경추정에 적용하고 분리된 후보영역에 대하여 연기의 통계적 특성을 적용하여 연기를 검출한다. 주간 야외에서 획득한 영상에 대하여 제안하는 방법이 실외 연기검출에 유용한 것을 확인한다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
대구 지하철 화재가 발생한 중앙로 역사를 1/20 축소모델로 제작하여 연기확산 실험을 수행하였다. 지하역사의 양쪽으로 연결된 터널을 모델 실험에서도 구현해야 하지만 실험실 공간의 제약으로 인해 짧은 길이의 덕트에 유동저항을 줄 수 있는 메쉬를 부착하여 터널을 대신하였다. 방화로 인해 좌석에서 화재가 발생하였기 때문에 화재 시나리오는 좌석의 가연물 특성을 고려하여 선정하였고 가시화 장치와 온도 측정으로 역사로의 연기 전파 시간을 측정하였다. 현재 지하역사 화재시 보편적 개념으로 확립되어있는 급기형태의 제연 방식이 연기확산을 촉진하는 것을 실험적으로 확인하였다. 화재 환기가 없을 때 지하 3층 승강장에서의 화재발생으로부터 지하역사 전체에 연기가 확산되는 데에는 약 10분의 시간이 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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