С. П. Калмыков. Влияние размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара
Введение . В России, исходя из положений действующих нормативных документов, время начала эвакуации для помещения, в котором возник пожар, определяется в зависимости от его площади. По мнению некоторых авторов, время начала эвакуации людей является совокупностью «технической», в которую входит время обнаружения пожара, и «психофизической», определяемой поведенческими и организационными особенностями людей. Время обнаружения пожара в настоящее время при этом не учитывается. Цель. Оценка влияния размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара. Задачи. 1. Установить качественный характер влияния размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара. 2. Предложить рекомендации по определению расчетного времени обнаружения пожара. Методы . Для исследований применялись… Оригинал: https://www.fire-smi.ru/jour/article/view/1140 (PDF: https://www.fire-smi.ru/jour/article/download/1140/707).
Объём оцифровки: 46,445 знаков. Ссылки внутри текста ведут на карточки источников и публикаций библиотеки.
Источник: Пожаровзрывобезопасность / Fire and Explosion Safety, 2022, 31(4):56–64; DOI: 10.22227/0869-7493.2022.31.04.56-64
URL: https://www.fire-smi.ru/jour/article/view/1140
PDF: https://www.fire-smi.ru/jour/article/download/1140/707
Авторские права на публикацию принадлежат авторам и редакции журнала «Пожаровзрывобезопасность»; полный текст приведён со ссылкой на первоисточник.
LIFE SAFETY
НАУЧНАЯ СТАТЬЯ/RESEARCH PAPER
УДК 699.81
https://doi.org/10.22227/0869-7493.2022.31.04.56-64
Влияние размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара
Сергей Петрович Калмыков
Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, г. Москва, Россия
АННОТАЦИЯ
Введение. В России, исходя из положений действующих нормативных документов, время начала эвакуации для помещения, в котором возник пожар, определяется в зависимости от его площади. По мнению некото рых авторов, время начала эвакуации людей является совокупностью «технической», в которую входит время обнаружения пожара, и «психофизической», определяемой поведенческими и организационными особенностями людей. Время обнаружения пожара в настоящее время при этом не учитывается.
Цель. Оценка влияния размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара.
Задачи. 1. Установить качественный характер влияния размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара.
2. Предложить рекомендации по определению расчетного времени обнаружения пожара.
Методы. Для исследований применялись методы компьютерного моделирования при помощи програм много комплекса Fire Dynamics Simulator.
Результаты и их обсуждение. Применение сеток с различными размерами ячеек позволяет значительно сократить количество ячеек в вычислительной области и, как следствие, время вычислений. Однако это приводит к достаточно противоречивым результатам. Минимальные значения времени сокращаются почти в 3–4 раза по сравнению с однородной расчетной сеткой, а максимальное увеличивается в 2 раза.
Выводы. 1. Размеры ячеек вычислительной сетки и неоднородность вычислительной области оказывают значительное влияние на время обнаружения пожара.
2. Достаточно большой разброс значений расчетного времени обнаружения пожара может свидетельствовать о недостоверной оценке в целом времени начала эвакуации и получении некорректных выводов о безопасной эвакуации людей и/или о вероятности эвакуации людей.
3. Для корректной оценки времени начала эвакуации, принимаемого с учетом расчетного времени обнаружения пожара, рекомендуется использовать однородные вычислительные сетки с размерами ячеек, не превышающими 0,25 м.
Ключевые слова: время эвакуации; вероятность эвакуации; пожарный риск; оптическая плотность дыма;
противопожарная защита; пожарная безопасность
Для цитирования: Калмыков С.П. Влияние размеров ячеек вычислительной сетки и неоднородности вычислительной области на расчетное время обнаружения пожара // Пожаровзрывобезопасность/Fire and
Explosion Safety. 2022. Т. 31. № 4. С. 56–64. DOI: 10.22227/0869-7493.2022.31.04.56-64
Калмыков Сергей Петрович, e-mail: k_sp@bk.ru
Effect of computational grid cell size and heterogeneity of computing area for estimated fire detection time
Sergey P. Kalmykov
The State Fire Academy of the Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination on Consequences of Natural Disasters, Moscow, Russian Federation
ABSTRACT
Introduction. In Russia, based on the provisions of the current regulatory documents, the time for the start of evacuation for a room in which a fire broke out is determined depending on the area of the room. According to some authors, the time of the start of the evacuation of people is a combination of “technical”, which
56 © С.П. Калмыков, 2022
БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
includes the time of detection of a fire, and “psychophysical”, determined by the behavioral and organizational characteristics of the people who make it up. The fire detection time is currently not taken into account.
Purpose. Evaluation of the influence of the size of the cells of the computational grid and the inhomogeneity of the computational domain on the estimated time of fire detection.
Aims. 1. Establish the qualitative nature of the influence of the size of the cells of the computational grid and the inhomogeneity of the computational domain on the estimated time of fire detection.
2. Offer recommendations for determining the estimated time of fire detection.
Methods. For research, computer simulation methods were used using the Fire Dynamics Simulator software package.
Results and discussion. The use of grids with different cell sizes can significantly reduce the number of cells in the computational domain and, as a result, the computation time. However, this leads to rather contradictory results. The minimum time values are reduced by almost 3–4 times compared to a homogeneous computational grid, and the maximum time increases by 2 times.
Conclusions. 1. The size of the cells of the computational grid and the inhomogeneity of the computational domain have a significant impact on the time of fire detection.
2. A sufficiently large spread in the values of the estimated fire detection time may indicate an unreliable estimate of the total time for the start of evacuation and incorrect conclusions about the safe evacuation of people and/or the probability of evacuation of people.
3. For a correct estimate of the evacuation start time, taken into account the estimated fire detection time, it is recommended to use homogeneous computational grids with cell sizes not exceeding 0.25 m.
Keywords: evacuation time; evacuation probability; fire risk; smoke optical density; fire protection; fire safety
For citation: Kalmykov S.P. Effect of computational grid cell size and heterogeneity of computing area for estimated fire detection time. Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion Safety. 2022; 31(4):56-64.
DOI: 10.22227/0869-7493.2022.31.04.56-64 (rus).
Sergey Petrovich Kalmykov, e-mail: k_sp@bk.ru
Введение Безопасная эвакуация людей при пожаре счита
В соответствии со статьей 6 Федерального закона ется обеспеченной, если промежуток времени от момента обнаружения пожара до завершения
№ 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях эвакуации людей из здания или в безопасную зону пожарной безопасности» (далее — ФЗ № 123) менее или равен необходимому времени эвакуации предполагается два способа обеспечения пожарной при пожаре.
безопасности на объекте защиты:
Условие своевременности эвакуации людей
1) выполнены в полном объеме требования положено в основу описанных выше статей пожарной безопасности, установленные техничес
ФЗ № 123, однако при определении величи кими регламентами, и пожарный риск не пре
н ы пожарного риска время от начала пожара вышает допустимых значений, установленных до достижен ия критических значений опасных
ФЗ № 123; факторов пожара сравнивается с временем движе
2) выполнены в полном объеме требования ния людей от наиболее удаленных рабочих мест пожарной безопасности, установленные техничес до выхода наружу или в безопасную зону, причем кими регламентами и нормативными документами люди начинают двигаться спустя некоторый про по пожарной безопасности (далее — ПБ). межуток времени, равный времени начала эвакуа
В случае обеспечения ПБ объекта защиты ции, а при оценке безопасной эвакуации время по первому способу величина пожарного риска движения людей сравнивается с необходим ым не должна превышать требуемого значения, времен ем эвакуации, но здесь люди начина равного 10–6. ют движен ие к эвакуационным выходам после
При определении величины индивидуального обнаружения пожара. Информация о том, какова пожарного риска рассчитывается ряд вероятностей, величина времени обнаружения пожара и какие
одной из которых является вероятность эвакуации методы его определения, в нормативных докуменлюдей. тах не приводится.
Чем выше эта вероятность, тем меньше величина В РДН 73–45–89 «Временное руководство пожарного риска. по проектированию систем оповещения о пожаре
Кроме того, в соответствии со статьей 53 и управления эвакуацией людей при пожаре объ-
ФЗ № 123 в каждом здании должны быть ектов народного хозяйства» время начала эвакуаобъемно-планировочные решения и конструктив- ции учитывалось только инерционностью системы ное исполнен ие эвакуационных путей, которые пожарной сигнализации и системы оповещения будут обеспечивать безопасную эвакуацию людей и управления людей при пожаре (далее — СОУЭ), при пожаре. психофизические особенности поведения людей,
LIFE SAFETY
оповещенных о возникновении пожара, при этом Методы не рассматривались. Для описания термогазодинамических процессов, Кроме того, при определении времени начала протекающих при пожаре, используются три группы эвакуации в части ее «технической» составля моделей: интегральные, зонные и полевые [11–16]. ющей, а именно расчетного времени обнаружения Для определения необходимого времени эвакуа пожара, не учитываются такие весьма очевидные ции все чаще применяется программный комплекс факторы, как высота помещения, высота размеще- FDS, специально разработанный для моделирования ния пожарных извещателей и соотношение рас пожаров [17–19]. В этом комплексе создается трехстояний от очага пожара до пожарных извещате- мерная вычислительная сетка, в пределах которой лей, от очага пожара до перекрытия, от пожарных решаются уравнения сохранения энергии, движения извещателей до перекрытия и т.п. и массы отдельных компонентов продуктов горения, Это может послужить причиной занижения выраженных в форме Навье – Стокса [20, 21]. в целом времени начала эвакуации и привести, При проведении численных экспериментов соответственно, к некорректным результатам при опре- пожар считался обнаруженным, если в контрольных делении времени завершения эвакуации людей [1]. точках модели, соответствующих расстановке пожар- В зарубежных и отечественных научных ных извещателей, достигались пороговые значения из отчетах и литературных источниках [2–10] при- меряемых параметров. водится информация о методах проектирования Пожарные извещатели (рис. 1) расставлялись систем обнаружения пожара (пожарной сигнали- в помещениях в соответствии с СП 484.1311500.2020 зации) и требованиях к устройству этих систем, «Системы противопожарной защиты. Системы пожаро выборе типа пожарных извещателей для конкрет ной сигнализации и автоматизация систем противо ных помещений, о способах моделирования работы пожарной защиты. Нормы и правила проектирования» пожарных извещателей, об исследованиях влия- (далее — СП 484.1311500.2020). В качестве пожарных ния используемых моделей на время обнаруже извещателей предполагалась установка точечных ния пожара и т.п. Однако в доступных источниках дымовых пожарных извещателей (далее — ДПИ). отсутствует информация об исследованиях влия Допустимая чувствительность ДПИ, согласно ния размеров ячеек вычислительной сетки и не ГОСТ Р 53325–2012 «Техника пожарная. Техничес однородности вычислительной области на расчет- кие средства пожарной автоматики. Общие техничес ное время обнаружения пожара. кие требования и методы испытаний», принималась Проведенный анализ существующих методов равной диапазону от 0,05 до 0,20 дБ/м. Тип ДПИ — определения времени начала эвакуации позволяет ИП 212-45. Количество пожарных извещателей сделать вывод о целесообразности применения определялось с учетом радиуса зоны контроля, высота более дифференцированного подхода в отношении размещения — в пределах от 0,1 до 0,6 м от уровня ее «технической» составляющей, необходимой для перекрытия. оценки безопасной эвакуации людей, а также при Прямое моделирование работы дымового пожаррасчете величины пожарного риска, в части вероят ного извещателя в работе не рассматривалось. ности эвакуации. Расчетное время обнаружения пожара (время В рамках настоящей статьи проведена срабатывания автоматической пожарной сигнали проверка предположения о влиянии размеров зации) соответствует времени достижения оптичес ячеек вычислительной сетки и неоднородност и кой плотности дыма в одной или двух из контрольных вычислительн ой области на расчетное время точек, соответствующей допустимой чувстви обнаружения пожара, и, как следствие, на время тельности ДПИ, в зависимости от применяемых начала эвакуации. алгоритмов принятия решения о пожаре А или В Для достижения поставленной цели необ по СП 484.1311500.2020. ходимо решить следующие задачи. Время обнаружения пожара для алгоритма А при- 1. Прове сти численные эксперименты нималось как наименьшее время срабатывания одного по исследованию влияния размеров ячеек вычисли- из ДПИ. тельной сетки и неоднородности вычислительной Время обнаружения пожара для алгоритма области на расчетное время обнаружения пожара. В определялось идентично по времени срабатыва- 2. Установить качественный характер влия ния второго ДПИ, но с учетом интервала не более ния размеров ячеек вычислительной сетки и 60 с от срабатывания первого ДПИ. неоднородности вычислительной области на рас- Для реализации алгоритмов А и В защищачетное время обнаружения пожара. емое помещение контролировалось 15 ДПИ при 3. Предложить рекомендации по определению условии, что каждая точка помещения контролируется расчетного времени обнаружения пожара. одним ДПИ.
58 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2022 VOL. 31 NO. 4
БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Время обнаружения пожара для алгоритма С ●● сценарий 5: вычислительная область неоднов работе не рассматривалось. родная, размер ячеек в нижней части области Оценивалось время срабатывания ДПИ как 0,5 м, в верхней — 0,25 м; при минимальной допустимой чувствительности ●● сценарий 6: вычислительная область неодно- 0,05 дБ/м, так и при максимальной 0,20 дБ/м. родная, размер ячеек в нижней части области Вид пожарной нагрузки и ее количество при 1 м, в верхней — 0,05 м; нимались в соответствии с базой данных [11, 12]. ●● сценарий 7: вычислительная область неодно- На рис. 1 представлена схема моделируемого родная, размер ячеек в нижней части области сценария пожара, а именно пожар в помещении 1 м, в верхней — 0,1 м; площадью 1000 м2 и высотой 3,5 м в здании I степени ●● сценарий 8: вычислительная область неодноогнестойкости (горючая нагрузка: здание I степени родная, размер ячеек в нижней части области огнестойкости; мебель + ткани (0,75 + 0,25) [11]). 1 м, в верхней — 0,25 м. В данной серии численных экспериментов проведена оценка влияния размеров ячеек вычисли Результаты и их обсуждение тельной сетки и неоднородности вычислительной области на время срабатывания ДПИ. Размеры Результаты численных экспериментов предячеек вычислительной сетки принимались таким ставлены на рис. 2–9: образом, чтобы учитывалась высота размещения ●● рис. 2: вычислительная область однородная, ДПИ. Форма ячеек — куб. При указании размера размер ячеек 0,05 м; ячеек указывается размер стороны куба. ●● рис. 3: вычислительная область однородная, При однородной вычислительной области раз- размер ячеек 0,1 м; меры ячеек варьировались от 0,05 до 0,5 м. При ●● рис. 4: вычислительная область однородная, неоднородной вычислительной области (в одной размер ячеек 0,25 м; вычислительной области применялись сетки с раз- ●● рис. 5: вычислительная область однородная, личными размерами ячеек: по высоте области размер ячеек 0,5 м; от 0 до 3 м и от 3 м до перекрытия помещения) раз- ●● рис. 6: вычислительная область неоднородная, меры ячеек варьировались в нижней части области размер ячеек в нижней части области 0,5 м, от 0,5 до 1 м, в верхней части — от 0,05 до 0,25 м. в верхней — 0,25 м; В работе было проведено моделирование следу- ●● рис. 7: вычислительная область неоднородющих сценариев: ная, размер ячеек в нижней части области 1 м, ●● сценарий 1: вычислительная область однород- в верхней — 0,05 м; ная, размер ячеек 0,05 м; ●● рис. 8: вычислительная область неоднород- ●● сценарий 2: вычислительная область однород- ная, размер ячеек в нижней части области 1 м, ная, размер ячеек 0,1 м; в верхней — 0,1 м; ●● сценарий 3: вычислительная область однородная, размер ячеек 0,25 м; Оптическая плотность, м–1
●● сценарий 4: вычислительная область однород-
Optical density, m–1
ная, размер ячеек 0,5 м;
Измерители оптической плотности дыма
Smoke optical deensity meters
0 10 20 30 40 50
Время, с / Time, s
Дверь / Door
Очаг пожара
ДПИ-1 / SFD-1
Дверь / Door
Place of fire
ДПИ-2 / SFD-2
ДПИ-3 / SFD-3
ДПИ-4 / SFD-4
Верхнее пороговое значение / Upper threshold
Нижнее пороговое значение / Lower threshold
Рис. 2. Изменение оптической плотности дыма при пожаре в контрольных точках расчетной области — сценарий 1
Рис. 1. Схема моделируемого сценария пожара Fig. 2. Change in the optical density of smoke during a fire at
Fig. 1. Scheme of the simulated fire scenario the control points of the computational domain — scenario 1
LIFE SAFETY
Оптическая плотность, м–1
Оптическая плотность, м–1
0,15 0,3
Optical density, m–1
Optical density, m–1
0,2
0,1
0,1
0,05
0 0 50 100 150 200 250 300 00 20 40 60 80 Время, с / Time, s Время, с / Time, s ДПИ-1 / SFD-1 ДПИ-1 / SFD-1 ДПИ-2 / SFD-2 ДПИ-2 / SFD-2 Верхнее пороговое значение / Upper threshold Верхнее пороговое значение / Upper threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold Рис. 3. Изменение оптической плотности дыма при пожаре Рис. 4. Изменение оптической плотности дыма при пожаре в контрольных точках расчетной области — сценарий 2 в контрольных точках расчетной области — сценарий 3 Fig. 3. Change in the optical density of smoke during a fire at Fig. 4. Change in the optical density of smoke during a fire at the control points of the computational domain — scenario 2 the control points of the computational domain — scenario 3 Оптическая плотность, м–1 Оптическая плотность, м–1
0,2
0,2
Optical density, m–1
Optical density, m–1
0,1 0,1
0 0 50 100 150 200 250 300 0 50 100 150 200 250 300 Время, с / Time, s Время, с / Time, s ДПИ-1 / SFD-1 ДПИ-1 / SFD-1 ДПИ-2 / SFD-2 ДПИ-2 / SFD-2 Верхнее пороговое значение / Upper threshold Верхнее пороговое значение / Upper threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold Рис. 5. Изменение оптической плотности дыма при пожаре Рис. 6. Изменение оптической плотности дыма при пожаре в контрольных точках расчетной области — сценарий 4 в контрольных точках расчетной области — сценарий 5 Fig. 5. Change in the optical density of smoke during a fire at Fig. 6. Change in the optical density of smoke during a fire at the control points of the computational domain — scenario 4 the control points of the computational domain — scenario 5
0,08
0,06
Оптическая плотность, м–1
Оптическая плотность, м–1
Optical density, m–1
0,06
Optical density, m–1
0,04
0,04
0,02
0,02
00 20 40 60 80 0 25 50 75 100 125 150 Время, с / Time, s Время, с / Time, s ДПИ-1 / SFD-1 ДПИ-1 / SFD-1 ДПИ-2 / SFD-2 ДПИ-2 / SFD-2 Верхнее пороговое значение / Upper threshold Верхнее пороговое значение / Upper threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold Рис. 7. Изменение оптической плотности дыма при пожаре Рис. 8. Изменение оптической плотности дыма при пожаре в контрольных точках расчетной области — сценарий 6 в контрольных точках расчетной области — сценарий 7 Fig. 7. Change in the optical density of smoke during a fire at Fig. 8. Change in the optical density of smoke during a fire at the control points of the computational domain — scenario 6 the control points of the computational domain — scenario 7
60 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2022 VOL. 31 NO. 4
БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
чувствительности составляет 8,3 с, а макси-
Оптическая плотность, м–1
0,2 мальной — 8,4 с;
●● максимальное время обнаружения пожара
Optical density, m–1
по алгоритму А при минимальной допустимой 0,1 чувствительности составляет 41,4 с, а максимальной — 98,7 с; ●● максимальное время обнаружения пожара по алгоритму В при минимальной допустимой 0 0 50 100 150 200 250 чувствительности составляет 42 с, а максималь- Время, с / Time, s ной — 99,5 с. ДПИ-1 / SFD-1 Минимальное и максимальное время обнаруже ДПИ-2 / SFD-2 ния пожара среди всех сценариев по алгоритму А при Верхнее пороговое значение / Upper threshold Нижнее пороговое значение / Lower threshold допустимом диапазоне чувствительности варьиру ется от 8,3 до 98,7 с, а по алгоритму В — от 8,4 Рис. 9. Изменение оптической плотности дыма при пожаре в контрольных точках расчетной области — сценарий 8 до 99,5 с (значения отличаются почти в 12 раз). Fig. 9. Change in the optical density of smoke during a fire at Значения времени обнаружения пожара the control points of the computational domain — scenario 8 при однородной расчетной сетке с размерами ячеек 0,05 и 0,5 м по алгоритму А при минималь- ●● рис. 9: вычислительная область неоднород- ной допустимой чувствительности составляют ная, размер ячеек в нижней части области 1 м, 23,1 и 34,8 с (отличие в 1,5 раза), а при максимальв верхней — 0,25 м. ной допустимой чувствительности — 41,9 и 58 с со Обобщенные данные по времени обнаружения ответственно (отличие в 1,4 раза), по алгоритму пожара представлены в таблице. В при минимальной допустимой чувствительности Анализ полученных результатов численных 29,1 и 36,1 с (отличие в 1,2 раза), а при макси экспериментов позволяет установить, что размеры мальной допустимой чувствительно сти — ячеек вычислительной сетки и неоднородность 43,8 и 58,9 с (отличие в 1,3 раза). вычислительной области оказывают значительное Значения времени обнаружения пожара при влияние на время обнаружения пожара (срабатыва- однородной расчетной сетке имеют вполне сопоста ния ДПИ). вимый характер, особенно в диапазоне размеров На основе анализа полученных данных ус- ячеек от 0,05 до 0,25 м. тановлено: Для оценки достоверности получаемых ●● минимальное время обнаружения пожара на основе компьютерного моделирования значепо алгоритму А при минимальной допустимой ний времени обнаружения пожара необходимо их чувствительности составляет 8,1 с, а максималь- сопост авление с экспериментальными данными. ной — 8,3 с; Однако такое сравнение связано с рядом сложных ●● минимальное время обнаружения пожара многофакторных задач, одной из которых является по алгоритму В при минимальной допустимой воспроизведение исходных данных, заложенных Расчетное время обнаружения пожара Estimated fire detection time
Номер Время от начала пожара до достижения пороговых значений для ДПИ, с сценария Time from the start of a fire to reaching the threshold values for a smoke detector, s Scenario Aлгоритм А (0,05 дБ/м) Aлгоритм В (0,05 дБ/м) Aлгоритм А (0,2 дБ/м) Aлгоритм В (0,2 дБ/м) number Algorithm A (0.05 dB/m) Algorithm В (0.05 dB/m) Algorithm A (0.2 dB/m) Algorithm В (0.2 dB/m)
1 23,1 29,1 41,9 43,8 2 24,1 26,5 41 43,1 3 27,9 29,7 42,3 48,3 4 34,8 36,1 58 58,9 5 41,4 42 77,4 77,4 6 8,1 8,3 8,3 8,4 7 13,2 13,7 98,7 99,5 8 8,8 9 96,9 97,2
LIFE SAFETY
в программные комплексы, при проведении натур- дики определения расчетных величин пожарного ных экспериментов и наоборот. Особенную слож- риска в зданиях, сооружениях и строениях различность представляет воспроизведение свойств пожар- ных классов функциональной пожарной опасности» ной нагрузки, которые будут определять динамику составляет 15 с, что в 2 раза больше минимального пожара. и в 6 раз меньше максимального времени обнаруже- В качестве ориентира для значений времени ния пожара, полученного в результате моделироваобнаружения пожара можно использовать данные, ния, описанного в данной статье. указанные в работе [22]. Они находятся в диапазоне от 5 до 30 с. Но в этой работе не указано, в каких Выводы помещениях (размеры, геометрия, назначение) и при 1. Установлено, что размеры ячеек вычисликаких исходных данных получены эти значения. тельной сетки и неоднородность вычислительной Следовательно, вопрос экспериментального обос области оказывают значительное влияние на время нования размера ячеек расчетной области требует обнаружения пожара. дополнительных исследований и проработки. 2. Достаточно большой разброс значений Фактическое время моделирования динамики времени обнаружения пожара, полученных при пожара в достаточно больших по площади и объему всех равных исходных данных, но при различных помещениях в расчетной области с размерами размерах ячеек вычислительной сетки и неоднородячеек до 0,25 м может исчисляться часами, а иногда ности вычислительной области в численных экспе и сотнями часов. Применение сеток с различными риментах на основе современных программных размерами ячеек позволяет значительно сократить комплексов, и существенное отличие этих значений количество ячеек в вычислительной области и, как от значения, получаемого на основе существующего следствие, время вычислений. При этом многие способа определения времени начала эвакуации, специалисты, выполняющие подобного вида рас- может свидетельствовать о недостоверной оценке четы, зачастую вынуждены идти на это. Однако в целом времени начала эвакуации и получении подобный подход приводит к достаточно противо некорректных выводов о безопасной эвакуации речивым результатам. Минимальные значения людей и/или о вероятности эвакуации людей. времени сокращаются почти в 3–4 раза по сравне- 3. Для корректной оценки времени начала нию с однородной расчетной сеткой, а максималь- эвакуац ии, принимаемого с учетом расчетного ное увеличивается в 2 раза. времени обнаружения пожара, рекомендуется про- Кроме того, время начала эвакуации для изводить моделирование пожара на однородных помещения очага пожара площадью 1000 м2 согласно вычислительных сетках вычислительной области приказу МЧС России № 382 «Об утверждении мето- с размерами ячеек, не превышающими 0,25 м.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 1. Калмыков С.П., Есин В.М. Время обнаружения ty Systems (AUS). IEEE, 2016. DOI: 10.1109/ очага пожара // Пожаровзрывобезопасность/Fire AUS.2016.7748085 and Explosion Safety. 2017. Т. 26. № 11. С. 52–63. 5. Müller K., Loepfe M., Wieser D. Optical simula- DOI: 10.18322/PVB.2017.26.11.52-63 tion for fire detectors // Fire Safety Journal. 2006. 2. Хасанов И.Р., Карпов А.В., Лобова С.Ф., Пет Vol. 41. Issue 4. Pp. 274–278. DOI: 10.1016/j.fireрова Н.В. Полевое моделирование динамики saf.2005.09.005 пожара при ответе на вопрос о выполнении 6. Fitzgerald R.W., Meacham B.J. Fire Detection // системой пожарной сигнализации своих функ- Fire Performance Analysis for Buildings. 2017. ций // Пожаровзрывобезопасность/Fire and Pp. 193–202. DOI: 10.1002/9781118926321.ch11 Explosion Safety. 2020. Т. 29. № 5. С. 40–50. 7. Khrapskii S.F., Bedrina E.A. Fire detection system DOI: 10.22227/PVB.2020.29.05.40-50 call points types selection based on the gas and 3. Schifiliti R.P., Custer R.L.P., Meacham B.J. De- smoke environment physical parameters dynamic sign of detection systems // SFPE Handbook study in different premises // Journal of Physics Conof Fire Protection Engineering, Chapter 40. 5th ference Series. 2022. Vol. 2182. Issue 1. P. 012053. Edition. Society of Fire Protection Engineers. DOI: 10.1088/1742-6596/2182/1/012053 New York : Springer, 2016. Pp. 1314–1377. 8. Hong Z., Tang Z., Pan H., Zhang Y., Zheng Z., DOI: 10.1007/978‑1‑4939‑2565‑0 Zhou R. et al. Active fire detection using a novel 4. Zheng R., Cheng Yu., Lu S. Improved simula- convolutional neural network based on Himawari-8 tion method for optimizing optical chamber of satellite images // Frontiers in Environmental photoelectric smoke detectors // 2016 IEEE/ Science. 2022. Vol. 10. P. 794028. DOI: 10.3389/ CSAA International Conference on Aircraft Utili fenvs.2022.794028
62 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2022 VOL. 31 NO. 4
БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ
9. Su-Gil Choi, Jin-Se Young, Sang-Min Park, Yeong-Jae 16. Blahova M., Hromada M. Principles for verification Nam, Si-Kuk Kim. Basic research on potential appli- of mathematical fire models // 25th International cation of fire detection by measuring fire detection Conference on Circuits, Systems, Communications tendency of indoor air quality measurement factors // and Computers (CSCC). IEEE, 2021. DOI: 10.1109/ Fire Science and Engineering. 2020. Vol. 34. Issue 1. CSCC53858.2021.00027 Pp. 37–46. DOI: 10.7731/KIFSE.2020.34.1.037 17. McGrattan K., Hostikka S., Floyd J., McDermott R., 10. Anwar F., Boby R.I., Rashid M.M., Alam M.M., Vanella M. NIST Special Publication 1018-1 // Shaikh Z. Network-Based Real-time integrated Sixth Edition Fire Dynamics Simulator. Technical Fire Detection and Alarm (FDA) system with buil Reference Guide. 2021. Vol. 1. DOI: 10.6028/NIST. ding automation // IOP Conference Series Materials SP.1018 Science and Engineering. 2017. Vol. 260. Issue 1. 18. McGrattan K., Miles S. Modeling fires using P. 012025. DOI: 10.1088/1757-899X/260/1/012025 Computational Fluid Dynamics (CFD) // SFPE 11. Кошмаров Ю.А., Пузач С.В., Андреев В.В., Handbook of Fire Protection Engineering. Козлов Ю.И. Прогнозирование опасных Chapter 32. Fifth Edition. Society of Fire факторов пожара в помещении : учеб. пос. М. : Protection Engineers. 2016. Pp. 1034–1065. АГПС МВД РФ, 2000. 126 с. DOI: 10.1007/978‑1‑4939‑2565‑0 12. Абашкин А.А., Карпов А.В., Ушаков Д.В., 19. McGrattan K., McDermott R., Weinschenk C., Фомин М.В., Гилетич А.Н., Комков П.М. и др. Overholt K., Hostikka S., Floyd J. Fire dynamics Пособие по применению «Методики опреде- simulator user’s guide: NIST special publication ления расчетных величин пожарного риска 1019 // Sixth Edition. Gaithersburg : National в зданиях, сооружениях и строениях различных Institute of Standards and Technology. 2013. 262 p. классов функциональной пожарной опасности». 20. Patankar S.V., Spalding D.B. A computer model М. : ВНИИПО, 2014. 226 с. for three-dimensional flow in furnaces // 14th 13. Rubini P., Evans A., Bressloff N. Simulation of Fire in Symp. (Int.) Combust. The Combustion Institute, Enclosures : user guide. Cranfield University, 2006. Pittsburgh, PA. 1973. Pp. 605–614. 14. Патанкар С. Численные методы решения 21. Hongjie Dong, Qi S. Zhang. Time analyticity for задач теплообмена и динамика жидкостей. М. : the heat equation and Navier-Stokes equations // Энергоатомиздат, 1984. 150 с. Journal of Functional Analysis. 2020. Vol. 279. 15. Svobodová N., Benýšek M., Štefan R. Analysis of Issue 4. P. 108563. DOI: 10.1016/j.jfa.2020.108563 zone fire models and their application in structural 22. Самошин Д.А. Методологические основы fire design // Diffusion and Defect Data Pt.B: Solid нормир ования безопасной эвакуации людей State Phenomena. 2021. Vol. 322. Pp. 127–135. из зданий при пожаре : автореф. дис. … д-ра тех. DOI: 10.4028/www.scientific.net/SSP.322.127 наук. М. : АГПС МЧС России, 2017. 22 c.
REFERENCES 1. Kalmykov S.P., Esin V.M. Fire detection time. 5. Müller K., Loepfe M., Wieser D. Optical simula- Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion Safety. tion for fire detectors. Fire Safety Journal. 2006; 2017; 26(11):52-63. DOI: 10.18322/PVB.2017.26.11. 41(4):274-278. DOI: 10.1016/j.firesaf.2005.09.005 52-63 (rus). 6. Fitzgerald R.W., Meacham B.J. Fire Detection. Fire 2. Khasanov I.R., Karpov A.V., Lobova S.F., Petro- Performance Analysis for Buildings. 2017; 193-202. va N.V. Field modeling of the fire dynamics as DOI: 10.1002/9781118926321.ch11 an answer to the question about the fire alarm perfor- 7. Khrapskii S.F., Bedrina E.A. Fire detection system mance. Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explo call points types selection based on the gas and smoke environment physical parameters dynamic study in sion Safety. 2020; 29(5):40-50. DOI: 10.22227/ different premises. Journal of Physics Conference PVB.2020.29.05.40-50 (rus). Series. 2022; 2182(1):012053. DOI: 10.1088/1742- 3. Schifiliti R.P., Custer R.L.P., Meacham B.J. Design 6596/2182/1/012053 of detection systems. SFPE Handbook of Fire Protec 8. Hong Z., Tang Z., Pan H., Zhang Y., Zheng Z., Zhou R. tion Engineering, Chapter 40. 5th Edition. Society of et al. Active fire detection using a novel convolutional Fire Protection Engineers. New York, Springer, 2016; neural network based on Himawari-8 satellite images. 1314-1377. DOI: 10.1007/978‑1‑4939‑2565‑0 Frontiers in Environmental Science. 2022; 10:794028. 4. Zheng R., Cheng Yu., Lu S. Improved simulation DOI: 10.3389/fenvs.2022.794028 method for optimizing optical chamber of photoelec- 9. Su-Gil Choi, Jin-Se Young, Sang-Min Park, Yeong- tric smoke detectors. 2016 IEEE/CSAA International Jae Nam, Si-Kuk Kim. Basic research on potential ap- Conference on Aircraft Utility Systems (AUS). IEEE, plication of fire detection by measuring fire detection 2016. DOI: 10.1109/AUS.2016.7748085 tendency of indoor air quality measurement factors.
LIFE SAFETY
Fire Science and Engineering. 2020; 34(1):37-46. 16. Blahova M., Hromada M. Principles for verifica- DOI: 10.7731/KIFSE.2020.34.1.037 tion of mathematical fire models. 25th International 10. Anwar F., Boby R.I., Rashid M.M., Alam M.M., Conference on Circuits, Systems, Communications Shaikh Z. Network-based real-time integrated Fire and Computers (CSCC). IEEE, 2021. DOI: 10.1109/ Detection and Alarm (FDA) system with buil CSCC53858.2021.00027 ding automation. IOP Conference Series Materi 17. McGrattan K., Hostikka S., Floyd J., McDermott R., als Science and Engineering. 2017; 260(1):012025. Vanella M. NIST Special Publication 1018-1. Sixth DOI: 10.1088/1757-899X/260/1/012025 Edition Fire Dynamics Simulator. Technical Refe 11. Koshmarov Yu.A., Puzach S.V., Andreev V.V., rence Guide. 2021; 1. DOI: 10.6028/NIST.SP.1018 Kozlov Yu.I. Modeling and analysis of human move 18. McGrattan K., Miles S. Modeling fires using Comments in various buildings : textbook. Moscow, State putational Fluid Dynamics (CFD). SFPE Handbook Fire Academy of Emercom of Russia Publ., 2000; of Fire Protection Engineering. Chapter 32. Fifth 126. (rus). Edition. Society of Fire Protection Engineers. 2016; 1034-1065. DOI: 10.1007/978‑1‑4939‑2565‑0 12. Abashkin A.A., Karpov A.V., Ushakov D.V., 19. McGrattan K., McDermott R., Weinschenk C., Over- Fomin M.V., Giletich A.N., Komkov P.M. et al. holt K., Hostikka S., Floyd J. Fire dynamics simula- Manual on the application of “Methods for determi tor user’s guide: NIST special publication 1019. Sixth ning the calculated values of fire risk in buildings, Edition. Gaithersburg : National Institute of Stan structures and structures of various classes of functio dards and Technology. 2013; 262. nal fire hazard”. Moscow, All-Russian Research Insti- 20. Patankar S.V., Spalding D.B. A computer model for tute for Fire Protection of Emercom of Russia Publ., three-dimensional flow in furnaces. 14th Symp. (Int.) 2014; 226. (rus). Combust. The Combustion Institute, Pittsburgh, PA. 13. Rubini P., Evans A., Bressloff N. Simulation of Fire in 1973; 605-614. Enclosures : user guide. Cranfield University, 2006. 21. Hongjie Dong, Qi S. Zhang. Time analyticity for 14. Patankar S. Numerical methods for solving problems the heat equation and Navier-Stokes equations. Jour of heat transfer and fluid dynamics. Moscow, Energo- nal of Functional Analysis. 2020; 279(4):108563. atomizdat Publ., 1984; 150. (rus). DOI: 10.1016/j.jfa.2020.108563 15. Svobodová N., Benýšek M., Štefan R. Analysis 22. Samoshin D.A. Methodological bases of regulation of zone fire models and their application in structu of safe evacuation of people from buildings in case ral fire design. Diffusion and Defect Data Pt.B: Solid of fire : abstract dis. … doctor of technical scien State Phenomena. 2021; 322:127-135. DOI: 10.4028/ ces. Moscow, Acad. state fire service EMERCOM www.scientific.net/SSP.322.127 of Russia, 2017; 22. (rus).
Поступила 30.03.2022, после доработки 06.05.2022;
принята к публикации 10.06.2022
Received March 30, 2022; Received in revised form May 6, 2022;
Accepted June 10, 2022
Информация об авторе Information about the author КАЛМЫКОВ Сергей Петрович, канд. техн. наук, старший Sergey P. KALMYKOV, Cand. Sci. (Eng.), Senior Lecturer of преподаватель кафедры пожарной безопасности в строитель- Fire Safety in Construction Department, the State Fire Academy стве, Академия Государственной противопожарной службы of the Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emer- Министерства Российской Федерации по делам гражданской gencies and Elimination on Consequences of Natural Disasters, обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий Borisa Galushkina St., 4, Moscow, 129366, Russian Federaстихийных бедствий, Россия, 129366, г. Москва, ул. Бориса tion; ID RISC: 758175; ResearcherID: B-5446-2016; ORCID: Галушкина, 4; РИНЦ ID: 758175; ResearcherID: B-5446-2016; 0000‑0002‑3444‑086X; e-mail: k_sp@bk.ru ORCID: 0000‑0002‑3444‑086X; e-mail: k_sp@bk.ru
64 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2022 VOL. 31 NO. 4
Ключевые слова
Похожие публикации
Статья в журнале · 2025Д. А. Самошин; Р. Н. Истратов; М. М. Шаранова; В. А. Кочетыгов; С. В. Томин; А. Г. Фролов. Исследование времени начала эвакуации людей в жилых многоэтажных зданиях без систем оповещения о пожаре
Статья в журнале · 2022