Время блокирования путей эвакуации дымом: что дают зонные и полевые модели и где они расходятся с реальностью

Лид

Время блокирования путей эвакуации — ключевая величина при обосновании пожарной безопасности. От неё напрямую зависит оценка пожарного риска: в одной из работ риск неэвакуации прямо выражен как функция времени блокирования, Qв = f(tбл) 4. Именно поэтому вопрос о том, насколько достоверно инженерные модели предсказывают момент, когда дым, тепло или токсичные газы делают путь непригодным для прохода, выходит на первый план.

Современная практика опирается на три класса моделей динамики опасных факторов пожара (ОФП): интегральные (однозонные), зонные и полевые (дифференциальные, часто называемые CFD-моделями). Каждый класс по-разному детализирует термогазодинамическую картину пожара, и, соответственно, по-разному «видит» распространение дыма по зданию 2.

При этом точность расчёта зависит не только от выбранной модели. Не меньшую роль играют исходные данные — прежде всего база данных пожарной нагрузки — и то, как заданы критические значения ОФП. Ниже разберём, как устроены эти составляющие и где расчётные схемы расходятся с тем, что происходит в реальном здании.

Три класса моделей и их допущения

Интегральная модель описывает изменение среднеобъёмных параметров газовой среды в помещении системой обыкновенных дифференциальных уравнений, вытекающих из первого закона термодинамики для открытой системы и закона сохранения массы. Впервые такая модель была сформулирована в 1976 году 2. Её достоинство — относительная простота, ограничение — усреднение параметров по всему объёму: локальные неоднородности, важные для оценки конкретного участка пути эвакуации, в ней сглаживаются.

Зонные модели разбивают помещение на отдельные зоны, в пределах которых неоднородности температурных и других полей считаются минимальными. Количество и размеры зон выбираются исходя из задач исследования и расположения горючего материала 2. Такая схема лучше отражает расслоение среды, например формирование дымового слоя под потолком, но остаётся привязанной к заранее заданной конфигурации зон.

Полевые (дифференциальные) модели состоят из систем двумерных или трёхмерных нестационарных уравнений в частных производных. Они дают наиболее детальную картину, но требуют больших вычислительных ресурсов: для некоторых условий моделирование может занимать более месяца 2. Именно поэтому в прикладных расчётах полевые модели пока малоприменимы, несмотря на их потенциально более высокую точность.

Как из моделей получают время блокирования

Методика расчёта времени блокирования путей эвакуации складывается из трёх частей: исходных данных (базы данных пожарной нагрузки), математической модели динамики ОФП и критических значений опасных факторов 1. Итоговая величина определяется как момент, когда хотя бы один из факторов достигает критического уровня.

На практике это выражается формулой tбл = min {tкрП.В, tкрТ, tкрТ.Г, tкрO₂, tкрТ.П}, где учитываются время достижения критической потери видимости, критической температуры, критической концентрации токсичных газообразных продуктов, критического понижения содержания кислорода и критического теплового потока 4. То есть время блокирования — это не «время задымления» в бытовом смысле, а минимум по нескольким независимым критериям.

Такой подход удобен, но он чувствителен к тому, насколько корректно заданы критические значения и насколько реалистично модель воспроизводит именно тот фактор, который сработает первым. В примере имитационного моделирования первого этажа условного здания дым и температура распространялись быстрее остальных факторов 4 — значит, именно корректность описания дымового слоя и тепловой картины определяет результат.

Проблема исходных данных: пожарная нагрузка

Слабое место многих расчётов — не сама модель, а данные о горючих материалах. Типовая база данных пожарной нагрузки содержит сведения о пожароопасных свойствах веществ и материалов в жилых, общественных и производственных зданиях, однако при моделировании динамики ОФП она не всегда даёт корректные результаты 1. Причины называются прямо: данные получены в маломасштабных экспериментах, но применяются к крупномасштабным помещениям; отсутствуют удельные коэффициенты образования высокотоксичных газов (фосген, циановодород, акролеин и др.); нет сведений по современным материалам 1.

Кроме того, опасность дыма в существующей практике учитывается только через потерю видимости, тогда как наличие мелкодисперсных твёрдых частиц, вдыхание которых может привести к потере ориентации, сознания и последующему удушью, отдельным фактором не рассматривается. Введение дополнительного ОФП — концентрации и размеров частиц дыма — позволило бы достовернее оценивать влияние дыма на время блокирования 1.

Для частичного преодоления масштабного разрыва предложены методы учёта масштабного фактора, позволяющие использовать результаты маломасштабных экспериментов при расчёте оптической плотности дыма и парциальных плотностей токсичных газов в полномасштабном помещении 1. Отдельно предложены зависимости среднеобъёмной оптической плотности дыма от парциальной плотности кислорода — для условно герметичного объёма и для случая, когда проёмы работают только на выброс газа наружу 1.

Согласование с экспериментами и натурными данными

Прямого сопоставления «расчёт против натурного пожара» в рассмотренных источниках не приводится, и это важно обозначить честно. Однако источники дают материал о том, как расчётные схемы проверяются и стыкуются с данными другого типа.

Во-первых, сами зависимости для оптической плотности дыма и парциальных плотностей токсичных газов выводятся из экспериментальных данных о процессе горения материалов и затем переносятся на полномасштабные помещения через методы учёта масштабного фактора 1. Это делает эксперимент источником исходных параметров, а не независимой проверкой модели.

Во-вторых, расчётные времена блокирования участков путей эвакуации используются как входные данные для моделей движения людских потоков. В такой связке модель движения опирается на эмпирическую зависимость скорости потока от плотности, установленную по результатам натурных наблюдений и экспериментов, насчитывающих более 24 тысяч замеров скорости людского потока 3. То есть эмпирическая база есть у «людской» части расчёта, тогда как «дымовая» часть остаётся в значительной степени модельной.

В-третьих, компьютерное моделирование позволяет детально исследовать ход эвакуации при разных сценариях — месте возникновения и мощности очага, количестве и распределении людей — и на этой основе строить адаптивное управление эвакуацией 3. В примере с трёхэтажным зданием при пожаре в помещении на первом этаже часть эвакуационного пути, проходящая через это помещение, блокировалась на 65-й секунде после начала возгорания, а задымление лестничной клетки до состояния непроходимости занимало около 120 секунд; после этого дым поступал в коридоры и частично их блокировал 3.

Наконец, в имитационном исследовании с тремя контрольными точками расположения датчиков время блокирования составило 63,60 с, 100,32 с и 132,48 с в зависимости от удалённости точки от очага 4. Эти числа иллюстрируют, насколько сильно результат зависит от геометрии и расположения рассматриваемого участка пути, — и почему одна усреднённая величина для здания может вводить в заблуждение.

Ограничения и что важно учитывать

Первое и главное: расчёт времени блокирования — это модель, а не измерение. Интегральные и зонные модели содержат допущения, существенно влияющие на результат, а полевые модели, при всей детальности, часто слишком ресурсоёмки для практики 2. Выбор класса модели должен осознаваться как выбор уровня детализации, а не как выбор «правильного» ответа.

Второе: качество исходных данных о пожарной нагрузке ограничивает достоверность расчёта независимо от совершенства модели. Маломасштабные данные, перенесённые на крупное помещение, отсутствие коэффициентов для ряда токсичных газов и пробелы по современным материалам — всё это прямо влияет на итоговое время блокирования 1.

Третье: критерий потери видимости не исчерпывает опасности дыма. Мелкодисперсные частицы как отдельный фактор в типовых расчётах не учитываются, хотя их вдыхание может приводить к потере ориентации и сознания 1.

Четвёртое: время блокирования — величина, которой в большинстве случаев трудно управлять, поскольку она зависит от свойств здания и динамики распространения продуктов горения. Управляемыми остаются интервалы обнаружения пожара и оповещения, определяемые характеристиками систем обнаружения и оповещения 3. Это меняет акцент: надёжность эвакуации часто обеспечивается не «поправкой» к расчёту дыма, а сокращением времени до начала эвакуации.

Пятое: в рассмотренных источниках нет систематического сопоставления расчётных и натурных данных по времени блокирования. Утверждать на этой базе, что модели «подтверждены экспериментами», было бы некорректно.

Что дальше

Развитие направления, судя по источникам, идёт по трём линиям. Первая — совершенствование базы данных пожарной нагрузки: добавление коэффициентов образования высокотоксичных газов и сведений о современных материалах 1. Вторая — расширение набора учитываемых ОФП, в частности введение концентрации и размеров частиц дыма 1. Третья — повышение практической применимости полевых моделей и качества программных продуктов, реализующих расчёт и визуализацию динамики ОФП, включая вопросы моделирования турбулентности при пожаровзрывоопасных сценариях 2.

Отдельное направление — интеграция расчёта ОФП с моделями движения людских потоков и адаптивным управлением эвакуацией, когда заблокированные участки путей учитываются при поиске альтернативных маршрутов в реальном времени 3. Для исследователей и проектировщиков практический вывод прост: обоснование противодымной защиты стоит строить на явном описании принятых допущений и исходных данных, а не только на итоговом числе секунд до блокирования.