Vergelijkende studie tussen CFD-simulaties en grootschalige brandproeven ir. Xavier Deckers

Transcriptie

1 Vergelijkende studie tussen CFD-simulaties en grootschalige brandproeven ir. Xavier Deckers Promotor: prof. dr. ir. Bart Merci Begeleiders: ir. Nele Tilley, dr. ir. Pieter Rauwoens Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Postgraduaat Fire Safety Engineering Vakgroep Mechanica van stroming, warmte en verbranding Voorzitter: prof. Dr. ir. Roger Sierens Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar

2

3 Vergelijkende studie tussen CFD-simulaties en grootschalige brandproeven ir. Xavier Deckers Promotor: prof. dr. ir. Bart Merci Begeleiders: ir. Nele Tilley, dr. ir. Pieter Rauwoens Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Postgraduaat Fire Safety Engineering Vakgroep Mechanica van stroming, warmte en verbranding Voorzitter: prof. Dr. ir. Roger Sierens Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar

4 Voorwoord Graag had ik mijn werkgever bedankt voor de mogelijkheid om de zeer interessante postgraduaatsopleiding Fire Safety Engineering te volgen. IFSET n.v. liet me de ruimte om me in dit eindwerk verder te verdiepen in de boeiende wereld van numerieke simulaties binnen de brandveiligheid. Dit eindwerk was nooit tot stand gekomen zonder de medewerking van een aantal personen. Ik wil allen die me steunden, hielpen en met raad en daad bijstonden hartelijk danken. In de eerste plaats wil ik graag mijn promotor, Prof. dr. ir. Bart Merci bedanken die me het nodige vertrouwen gaf om dit onderzoek zelfstandig uit te voeren, klaar stond met goede raad wanneer ik ergens vast zat en steeds een motiverende houding aanhield. Tevens wens ik mijn begeleiders dr. ir. Pieter Rauwoens en ir. Nele Tilley te bedanken om hun inzicht in de materie te delen. Ook ir. Yves Maenhout wens ik te bedanken voor zijn praktische hulp met de computers. Een bijzonder woord van dank richt ik aan Prof. dr. ir.patrick Van Hees van de universiteit van Lund (Zweden), zowel voor de mogelijkheid om dit eindwerk te koppelen aan de Large Scale Facility, als voor zijn enthousiasme bij de begeleiding ter plaatse. Ook dr. ir. Ulf Göransson wens ik te bedanken voor de interessante discussies en de begeleiding bij de experimenten. Hun kennis werkte aanstekelijk om me te verdiepen in de materie. Ook bedank ik Prof. dr. ir. Göran Holmstedt van de universiteit van Lund om de gegevens van de vroeger reeds uitgevoerde proeven ter beschikking te stellen. Op die manier konden in dit eindwerk echte blinde simulaties worden uitgevoerd. Voor de hulp bij praktische problemen met de gebruikte software paketten richt ik graag een dankwoord aan ir. Quentin Hamoir van ANSYS en dr.ir. John Ewer van SMARTFIRE. Ook mijn zus Bénédicte zou ik willen bedanken om dit eindwerk na te lezen. Tot slot wens ik mijn vriendin Helena, mijn ouders, familie en vrienden te bedanken voor de nodige steun en aanmoedigingen tijdens het voorbije jaar. Toelating tot bruikleen De auteur geeft de toelating deze masterproef voor consultatie beschikbaar te stellen en delen van de masterproef te kopiëren voor persoonlijk gebruik. Elk ander gebruik valt onder de beperkingen van het auteursrecht, in het bijzonder met betrekking tot de verplichting de bron uitdrukkelijk te vermelden bij het aanhalen van resultaten uit deze masterproef. Xavier Deckers, augustus 2009 i

5 Vergelijkende studie tussen CFD-simulaties en grootschalige brandproeven door ir. Xavier Deckers Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Postgraduaat Fire Safety Engineering Academiejaar Promotor: prof. dr. ir. Bart Merci Begeleiders: ir. Nele Tilley, dr. ir. Pieter Rauwoens Faculteit Ingenieurswetenschappen, Universiteit Gent Vakgroep Mechanica van stroming, warmte en verbranding Voorzitter: prof. Dr. ir. Roger Sierens Samenvatting In dit eindwerk wordt gepoogd de invloed van een aantal fysische submodellen beter te begrijpen door blinde numerieke simulaties kwalitatief te vergelijken met resultaten uit drie grootschalige brandproeven met behulp van verschillende CFD-programma s. In het scenario van het atrium en van meerdere kamers uitgevend op een gang werd een goede overeenkomst met het experiment bekomen. De invloed van het gekozen rekenrooster en de aannames werd aangetoond. In het scenario van de gehelde tunnel met een brandhaard van 20 MW werd een complexe geometrie met een complexe fysica van de brand gemodelleerd. De problematiek van informatie-uitwisseling tussen de verschillende meshen bij parallelle berekeningen werd aangehaald. Kwalitatief werd een matige correlatie gevonden tussen de seriële numerieke simulatie met FDS en de waarden uit het experiment, waarschijnijk door een te grof grid ver weg van de brandhaard. De invloed van het stralingsmodel, verbrandingsmodel en de wandruwheid werden aangehaald. We concluderen dit eindwerk met de vermelding dat een sensitiviteitsanalyse van het gebruikte rekenrooster van cruciaal belang is. Trefwoorden Brandveiligheid, Fire Safety Engineering, numerieke simulatie, CFD, validatie ii

6 Comparison between CFD-simulations and large scale experiments ir. Xavier Deckers Supervisors: prof. dr. ir. Bart Merci, ir. Nele Tilley, dr. ir. Pieter Rauwoens Abstract: This article tries to understand the impact of different physical submodels, as used by fire safety engineers, on the accuracy of numerical simulations. Blind comparisons were made with results from 3 large scale experiments. Several CFD-packages were used in this study. Keywords: Fire Safety Engineering, CFD, Fire Modeling, Validation Introduction As there is a clear trend towards more performancebased approaches in fire protection engineering regulation, CFD-models are increasingly being used as a tool in the fire safety design. In setting up the model many choices and assumptions have to be made, but the impact of these on the accuracy of the results are not always clearly understood. This article focuses on the use of different physical submodels (combustion, turbulence, radiation). Three scenarios (an atrium, different rooms with a corridor, and a tunnel) are modelled with different CFD-packages (FDS 5 [1], SMARTFIRE [2] and FLUENT [3] ) and compared with the experimental results after the simulations were carried out to make sure these are blind simulations. Small experiment In order to better understand the process of how the information is gathered from experiments, a small experiment was set up and compared with numerical simulations. The experiment concerned an ISO 9705 room corner configuration on scale 1:3 with a propane burner of 11 kw in the middle of the room and a thermocouple three. Several parameters (place burner, HRR, burner surface and door opening width) were analysed. The predicted X. Deckers is a Project Manager at IFSET, Belgium. xd@ifset.com. gas temperatures from the numerical simulations were in good agreement with the experiments. Scenario 1: atrium configuration The first scenario concerns a fire with constant HRR (1300 kw) in the middle of a large atrium (24 x 30 x 26.3 m³). Table 1 shows the temperature evolution in the middle of the atrium for the different CFD-models. The influence of the turbulence model (RANS and LES) can clearly be seen. The assumption of modeling only the convective HRR and considering the walls as adiabatic lead to an overestimation of the gas temperatures and thus an overestimation of the smoke free height (fluent-model). The second model gave the best results. The third model, using 2 symmetry planes and an enthalpy source also gave good results. The scenario was also solved by a two-zone model where the importance of choosing appropriate boundary conditions in accordance to the large geometry was shown FLUENT FDS 5 SMARTFIRE Table 1: Temperature in the middle of the atrium (cross section) after 1, 2, 4 and 8 minutes. iii

7 Scenario 2: multiple rooms and corridor In the second scenario the smokespread and gas temperatures in multiple rooms with a corridor were predicted in good agreement with the experiment. The importance of the chosen grid was clearly shown in the FDS model by comparing the velocities from the experiment at the door where a fine grid was used and at a door with a coarser grid. The finer grid predicted the velocities accurately but the coarser grid lead to underestimations of the velocities. The simulation with SMARTFIRE slightly over-predicted the gas temperature, probably due to the use of a constant specific heat. Scenario 3: tunnel with natural ventilation The naturally ventilated road tunnel is 853 m long, has an inclination of 3.2% and a fire source of nominally 20 MW. With FDS 5.1 a series of parallel calculations were performed with different grid sizes, inclinations, impact of submodels (baroclinic generation of vorticity), boundary conditions. Unfortunately different results were found between the serial and parallel computations. We would like to stress the importance of checking that parallel calculations give the same results as serial calculations. Comparing a model with a radiation submodel and a model with only the convective HRR showed similar results but different backlayering distances. Comparing a model with a combustion model and a model with a volumetric heat source showed similar results although the heat losses to the walls were overestimated in the latter model due to a poor choice of boundary conditions by the modeler. Conclusion The different scenarios have given good results for the different physical submodels. The importance of choosing the right boundary conditions was shown to be really critical. Simple zone-models and hand calculations can be of help here. By choosing appropriate physical submodels in combination with a fine enough grid, good results can be expected. When performing parallel calculations, the modeller has to check that parallel and serial calculations give the same results. The importance of blind validation was shown in this study. To be able to compare the submodels on a more quantitative basis, a grid sensitivity study needs to be performed. The uncertainty of the measurements needs to be taken into account in order to quantitatively discuss the accuracy of the models. Table 2: Temperature evolution after 1, 2, 4, 12, 18 minutes with FDS (radiation model) Table 2 shows the temperature evolution in the inclined tunnel as predicted by a serial computation with FDS. Blue stands for 41F and red for 200F or higher. The 100F temperature contour is showed in black. The destratification on distances far from the fire were not predicted accurately due to the coarse grid. ACKNOWLEDGEMENTS The author would like to acknowledge the Large Scale Facility [5] in Lund for the use of their laboratory for the experiment, for the use of the computational facilities for the parallel calculations and Professor P. Van Hees and U. Göransson for their technical suggestions. REFERENCES [1] [2] [3] [4] European Research Infrastructure, iv

8 Inhoudsopgave Voorwoord... i Vergelijkende studie tussen CFD-simulaties en grootschalige brandproeven...ii Comparison between CFD-simulations and large scale experiments... iii Inhoudsopgave... v Symbolen- en afkortingenlijst... vii H 1: Inleiding Aanleiding voor onderzoek CFD binnen Fire Safety Engineering Relevantie Doelstelling en werkwijze H 2: Eigen experiment: 1/3ISO-room Doelstelling eigen experiment ISO room 9705 op schaal 1/ Beschrijving experiment Analyse van de experimentele data Uitgevoerde CFD simulaties FDS SMARTFIRE FLUENT Discussie H 3: Scenario 1: Atrium Beschrijving scenario Uitgevoerde CFD-simulaties FDS FLUENT SMARTFIRE Zone-model: OZONE Vergelijking experiment en simulaties Conclusie H 4: Scenario 2: multiroom Beschrijving scenario Uitgevoerde CFD-simulaties FDS v

9 2.2. SMARTFIRE Vergelijking experiment en simulaties Conclusie H 5: Scenario 3: Tunnel Beschrijving scenario Tunnelbrand met natuurlijke ventilatie Uitgevoerde CFD-simulaties FDS FLUENT Conclusie H 6: Discussie Bibliografie vi

10 Symbolen- en afkortingenlijst ε k ρ Re Pr u h T Y i Z turbulente dissipatiesnelheid turbulente kinetische energie densiteit Reynoldsgetal Prandtlgetal snelheidscomponent in de langsrichting enthalpie Temperatuur massafractie van de i de component mengfractie CFD HRR LES NS NFPA NIST RANS RTE RWA Computational Fluid Dynamics Heat Release Rate Large Eddy Simulation Navier Stokes National Fire Protection Association National Institute of Standards and Technology Reynolds Averaged Navier Stokes Radiation Transport Equation Rook- en Warmte Afvoer vii

11 H 1: Inleiding 1. Aanleiding voor onderzoek De laatste 20 jaar is er een belangrijke vooruitgang gemaakt in fundamenteel wetenschappelijk onderzoek naar brandgedrag en het modelleren van brand. Daar waar de oorspronkelijke brandmodellen puur gebaseerd waren op empirische formules met een beperkt toepassingsdomein, is er een duidelijk merkbare overgang naar meer algemeen toepasbare brandmodellen zoals CFD 1 - modellen (ook veldmodellen genoemd). Door de steeds toenemende rekenkracht is het gebruik van deze geavanceerde rekenprogramma s niet langer beperkt tot de academische wereld en wordt er binnen de gemeenschap van fire safety engineers steeds vaker gebruik van gemaakt. In het verleden werd het te behalen brandveiligheidsniveau steeds bepaald door een prescriptieve regelgeving. Deze prescriptieve regels zijn duidelijk maar laten soms weinig architecturale vrijheid bij het ontwerp. Het bekomen van een aanvaardbaar brandveiligheidsniveau kan anderzijds ook tot stand komen door de doelstellingen/objectieven te vertalen in zekere prestatie-eisen waarbij men vrij is om via een alternatieve manier de prestatie-eisen te bereiken. Zo schrijft een performantiegerichte reglementering voor wat dient bereikt te worden maar niet hoe, bvb. door combinatie van passieve en actieve brandveiligheidsmaatregelen. Dit heeft geleid tot de ontwikkeling van fire safety engineering, waarvoor sinds midden jaren 80 een opleiding bestond in Zweden en het Verenigd Koninkrijk en er sinds 2007 ook in België een officiële opleiding voor bestaat. De taak van de fire safety engineer is om m.b.v. de wetenschappelijke en technische kennis die beschikbaar is op het gebied van brandveiligheid, de vereiste prestatie-eisen te behalen en op een economisch verantwoorde manier een brandveiligheidsniveau te bereiken dat als acceptabel wordt gezien. Hierbij worden de nodige maatregelen bepaald om tot vooraf bepaalde doelstellingen te komen. Performantiegerichte reglementering steunt voor een groot deel op het numeriek modelleren van de mogelijke brandscenario s en evacuatieprocedures. Zo kunnen de gevolgen (rookgasontwikkeling en temperatuursevolutie in functie van de tijd) in geval van brand op een deterministische manier worden bepaald d.m.v. CFD-modellen. De eenvoudigere analytische berekeningsmethoden en tweezone modellen worden nog vaak toegepast daar ze gemakkelijker te gebruiken zijn en veel sneller zijn. Echter hoe eenvoudiger de berekeningsmethode, hoe meer vereenvoudigingen en aannames dienen gemaakt te worden 2, waardoor het toepassingsdomein beperkt is. Van zodra men naar meer ingewikkelde geometriën gaat met complexere stromingsfenomenen (vb. rookpluim met uitstroming in atria), een grotere nauwkeurigheid vereist wordt (vb. maximale gastemperaturen rondom onbeschermde stalen profielen), of het veiligheidsniveau van een bestaand gebouw willen inschatten (vb. RWA-systeem in bestaande parkeergarage) dienen de meer gesofisticeerde CFD-modellen te worden gebruikt. 1 CFD staat voor Computational Fluid Dynamics (in het nederlands: numerieke stromingsleer) 2 In een twee-zone model bvb. dienen er vereenvoudigingen gemaakt te worden zowel in de geometrie, de stromingsfenomenen (inmenging empirisch bepaald via rookpluimmodel) als in de fysica van de brand. 1

12 Bekijken we de toepassingen van CFD-modellen binnen de brandveiligheid, dan kan een duidelijk onderscheid gemaakt worden tussen twee types numerieke simulaties: Enerzijds kan een brandscenario gereconstrueerd worden (vb. forensisch onderzoek), waarbij het belangrijk is om fenomenen zoals pyrolyse van de materialen, vlamvoortplanting en tijd tot vlamoverslag nauwkeurig te modelleren. Dit type modellering waarbij de ontsteking en de evolutie van de brand wordt gemodelleerd, wordt in dit eindwerk niet bekeken. Anderzijds kunnen we, uitgaand van een zekere brandhaard met gekend brandvermogen, gaan kijken naar de gevolgen van de brand. Zo zijn de verspreiding van de rookgassen, de zichtbaarheid en de temperatuursdistributie in de ruimte in functie van de tijd fenomenen die een belangrijke rol spelen bij het brandveilig ontwerpen van gebouwen. Dit laatste type numerieke simulaties waarbij we vertrekken van een zeker brandscenario en kijken naar de gevolgen ervan in de ruimte en in de tijd is wat we in dit eindwerk zullen bekijken. Het correct modelleren van de verspreiding van de rookgassen en de ermee gepaard gaande temperatuursevoluties is een belangrijk aspect bij het bepalen van het brandveiligheidsniveau in gebouwen en kunstwerken. Dit zowel naar life safety toe als naar de structurele stabiliteit. In 90% van de gevallen sterven de mensen die omkomen in een brand niet door de brand zelf, maar eerder door de toxische rookgassen. De rookgassen verminderen enerzijds de zichtbaarheid, wat de evacuatie bemoeilijkt, en anderzijds bevatten deze toxische gassen componenten die al in kleine dosissen fataal kunnen blijken. In de praktijk wordt een RWA-systeem in gebouwen vaak ontworpen met als doel een rookvrije hoogte te creëren om een vlotte evacuatie te garanderen en de interventie door de brandweer te vergemakkelijken. In ondergrondse parkeergarages wordt in de praktijk een RWA-systeem ontworpen met als doel een toegansweg, vanaf de openbare weg tot op minder dan 15 m van de brandhaard 3, rookvrij te houden. Ten slotte kan een nauwkeurige temperatuursdistributie rond bijvoorbeeld een onbeschermde stalen profiel van een dakstructuur een idee geven of er voor dit profiel, in functie van de kritieke staaltemperatuur, extra beschermingsmaatregelen dienen getroffen te worden. Door middel van een goede CFD-simulatie kan men inzicht krijgen in de hiervoor beschreven brandgerelateerde problemen. Het is belangrijk te beseffen dat de gebruiker van dergelijk geavanceerde berekeningspaketten tal van aannames, vereenvoudigingen en keuzes dient te maken, die de kwaliteit van het bekomen resultaat zullen bepalen. Sommige keuzes en aannames zijn vast verbonden aan de keuze van een bepaald CFD-pakket, andere zijn vrij te kiezen waarbij steeds de overweging dient gemaakt te worden tussen de toegenomen nauwkeurigheid van het eindresultaat en de toename in rekentijd. Een goed CFD-model wordt immers bepaald door het feit of het voldoet aan de gewenste nauwkeurigheid in een aanvaardbare rekentijd. Deze termen zijn eerder vaag. Daar waar de invloed van bepaalde submodellen op de totale rekentijd gemakkelijk kan worden ingeschat 4, is de invloed van bepaalde submodellen op de gewenste nauwkeurigheid moeilijker te voorspellen. De nadruk in dit eindwerk wordt dan ook gelegd op het vergelijken van verschillende submodellen in de hoop om een beter inzicht te verkrijgen op hun invloed op het uiteindelijk resultaat. Uiteindelijk is enkel de eindgebruiker verantwoordelijk voor de validatie van het gebruikte CFD-pakket voor een bepaalde toepassing. De fire safety engineer dient met andere woorden te oordelen of een bepaald pakket 3 De afstand van maximum 15 m is om de brand te kunnen bereiken met de waterstraal van de brandweerlans. 4 In FDS bvb. wordt ruwweg een vermindering in rekentijd verwacht van ongeveer 20% door geen transportvergelijkingen voor de straling op te lossen. 2

13 geschikt is om als hulpmiddel te worden gebruikt bij het oplossen van een brandgerelateerd probleem. De enige manier om de kwaliteit van het bekomen resultaat uit een CFD-berekening te kunnen beoordelen is het vergelijken met grootschalige brandproeven. Een probleem is echter dat weinig brandproeven werden uitgevoerd met als doel het valideren van een CFD-pakket. Vaak ontbreekt het dan ook aan voldoende nuttige meetgegevens. De idee groeide om een aantal scenario s met verschillende CFD-paketten door te rekenen om de invloed van de verschillende submodellen beter te begrijpen. Op hetzelfde moment was de universiteit van Lund voor de Zweedse overheid bezig met een 3 jaar durend validatieproject, waarbij de resultaten van zes scenario s van vroeger reeds uitgevoerde grootschalige brandproeven zouden vergeleken worden met 4 CFD-paketten (FDS 4, SOFIE, CFX en SMAFS). Voor dit eindwerk werden hieruit 3 scenario s gekozen (een atrium, verschillende kamers uitgevend op een gang, en een tunnel) met als bedoeling om de resultaten uit de vroeger reeds uitgevoerde brandproeven te vergelijken met numerieke simulaties met verschillende CFD-paketten. 2. CFD binnen Fire Safety Engineering CFD-modellen behoren tot de meest gesofisticeerde hulpmiddelen van de Fire Safety Engineer. Evenals bij zonemodellen wordt de brandruimte verdeeld in volume-elementen. Het aantal elementen (bij zonemodellen meestal twee) kan bij CFD modellen wel honderd-duizenden zijn. Voor ieder volume-element worden vergelijkingen opgelost voor de fysische behoudswetten (massa, impuls, energie en componenten) waardoor ook in meer complexe geometrieën de stromingsfenomenen nauwkeurig worden weergegeven alsook de temperatuursevolutie in tijd en ruimte. Deze gedetailleerde benaderingen maken de oplossingen veel ingewikkelder en meer tijdrovend. Daar staat tegenover dat ze in principe zeer wijd toepasbaar zijn om brandgerelateerde problemen op te lossen daar ze gebaseerd zijn op de fundamentele behoudswetten uit de fysica, en minder op empirische formules zoals het geval is bij een zonemodel. Het opstellen van een CFD-model vereist een zeer goede kennis van de gebruiker, waarbij het van cruciaal belang is om de achterliggende aannames van het gebruikte CFD-model steeds in het achterhoofd te houden, zowel bij het opstellen van het model als bij het interpreteren van de resultaten. We bespreken hier kort de theoretische basis van CFD met de nadruk op de verschillende submodellen die courant gebruikt worden binnen de brandveiligheid. Deze inleiding is volgens de auteur van belang om enerzijds de complexiteit van de numerieke stromingsleer aan te halen en anderzijds de vereenvoudigingen en aannames voor de verschillende submodellen te laten appreciëren door de lezer. Een goed model dient namelijk een hoge betrouwbaarheid te combineren met een aanvaardbare rekentijd en dit voor een brede waaier aan toepassingen. Voor een gedetailleerde bespreking verwijzen we naar gespecialiseerde literatuur [i, ii,iii] en naar de manuals van de in dit eindwerk gebruikte CFD-paketten (Fluent 6.2 [iv], FDS 5 [v] en SMARTFIRE 4.1 [vi] ). 3

14 Navier-Stokes vergelijkingen CFD-modellen nemen als uitgangspunt een systeem gekoppelde partiële differentiaalvergelijkingen die het behoud van massa, impuls, energie en chemische componenten beschrijven. Deze vergelijkingen, bekend als de Navier-Stokes vergelijkingen (behoud van massa en impuls) en de daarmee gerelateerde algemene convectie-diffusie transportvergelijking (energie en chemische componenten), beschrijven zowel laminaire als turbulente stromingsfenomenen. ρ r + ( ρv) = t S m r ( ρv) rr r r r + ( ρvv) = p + ( τ ) + ρg + F t ( ρh) r + ( ρhv) = [ k T ] + t ( ρyi ) r r + ( ρyiv ) = J i + Si t In de bovenstaande transportvergelijkingen stellen S m, S h en S i respectievelijk de brontermen ten gevolge van de brand voor massa, energie en massafractie van de individuele componenten (vb. rookdeeltjes) voor. J i stelt de diffusieflux van component i voor. Om dit stel partiële differentiaalvergelijkingen te sluiten is er nog een toestandsvergelijking nodig. Voor een ideaal gas is dit p=ρ R T. Alhoewel rook een samenstelling is van vaste deeltjes en lucht, kan het beschouwd worden als een gas om het transport ervan te berekenen. Daar brandgerelateerde problemen bij relatief lage snelheden werken (10 à 20 m/s) wordt vaak de lage Mach getal vereenvoudiging toegepast waarbij de druk wordt opgesplitst in een vaste component en een door stroming gedreven perturbatie component. In de energievergelijking en in de toestandsvergelijking wordt dan met de vaste drukcomponent gewerkt. Een oplossing wordt verkregen, in tijd en ruimte, door de integratie en discretisatie van de vergelijkingen over een ruimtelijk rooster, waarna op elk tijdstip het resulterende set van algebraïsche vergelijkingen wordt opgelost met een passende numerieke methode (eindige volume methode). Dit levert een discrete set aan oplossingswaarden voor snelheid, temperatuur, enz. voor elk ruimtelijk roosterpunt 5 (elkeen overeenstemmend met een controlevolume) op elk tijdstip. Turbulentiemodel In geval van brand is het snelheidsveld U(x,t) tijdsafhankelijk en driedimensionaal en is de stroming steeds turbulent. Turbulentie kan worden beschouwd als een samenstelling van eddy s (turbulente beweging) van verschillende afmetingen. Wegens het groot bereik aan lengte- en tijdschalen en de complexiteit van turbulentie (3-dimensionaal) dient men over te gaan tot het modelleren van S h 5 Dit met de onderliggende aanname van homogene stromings- en vloeistofeigenschappen in elke cel uit het rekenrooster. 4

15 turbulentie 6. Het is belangrijk om turbulentie goed te modelleren in brandtoepassingen vanwege het diffusieve karakter van turbulentie (de willekeurige beweging van turbulentie versterkt het mengproces sterk). Een benaderende vorm van de behoudsvergelijkingen dient hierdoor te worden opgelost, en de invloed van de turbulentie dient op een passende wijze gemodelleerd te worden. Voor het modelleren van turbulentie zijn twee volledig verschillende benaderingen mogelijk. Bij een RANS-model (Reynolds Averaged Navier Stokes) gaat men de NS-vergelijkingen oplossen voor de tijdsgemiddelde variabelen en de turbulentie via een turbulentiemodel in rekening brengen. Dit was tot voor kort de aanpak die in de meeste CFD modellen werd toegepast voor praktische ingenieursproblemen. Bij een LES (Large eddy simulation) worden de grootschalige driedimensionale, niet-stationaire turbulente bewegingen direct uitgerekend terwijl de effecten van de bewegingen op kleinere schaal gemodelleerd worden. Dit is de meer fundamentele benadering. A. Volgens Reynolds kan men een turbulente stroming (vereenvoudigd) voorstellen door scalaire grootheden te ontbinden in hun (tijds)gemiddelde waarde en hun afwijking hiervan: u = u + u" p = p + p" ρ = ρ + ρ" Met gelijkaardige uitdrukkingen vervangt voor (v, w, h, T). Dit introduceert de " " Reynoldsspanning in de tijd-uitgemiddelde impulsvergelijkingen: ρ u i u j en de Reynolds heat flux in de tijd-uitgemiddelde energievergelijkingen: ρ u " h " j De taak van turbulentie modellering is deze termen te modelleren. Binnen de turbulente viscositeitmodellen 7 wordt het k-ε model het meest gebruikt waarbij een transportvergelijking wordt opgelost voor twee turbulentiegrootheden. Meer specifiek betreft het hier de turbulente kinetische energie k en de dissipatiesnelheid ε, die de mate voorstelt waarin turbulente kinetische energie wordt omgezet in warmte. Uit deze grootheden kan men een tijdschaal, een lengteschaal en turbulente viscositeit definiëren waarbij: ν T = c μ k²/ε. Niet onbelangrijk om op te merken is dat er in dergelijke modellen gebruik gemaakt wordt van empirisch bepaalde constanten. Het is dus niet vanzelfsprekend dat een model dat voor een bepaald stromingsprobleem goede resultaten geeft, ook voor andere stromingsproblemen toepasbaar is. Wanneer het k-ε model wenst toegepast te worden op thermiek gedreven stromingsproblemen (brand) dient deze aangepast te worden om met de thermiek rekening te houden. B. Bij een LES wordt geen tijdsuitmiddeling toegepast, maar een ruimte-uitmiddeling. De bedoeling van een LES is om alle lengteschalen groter dan degene in de inertiële tussenzone op te lossen en de kleinere te modelleren. Dit is een goede aanpak wegens het dissipatieve karakter van turbulentie. De grootste eddies, die de kinetische energie bevatten, geven de kinetische energie steeds door aan kleinere eddies (cascadeproces genoemd). Uiteindelijk wordt de kinetische energie gedissipeerd door de kleinste eddies. De kleinere eddies zijn isotroop en dus makkelijker te modelleren. 6 Een directe numerieke simulatie (DNS), waarbij alle lengte- en tijdschalen worden geresolveerd, is niet mogelijk voor praktische problemen. Ter info: het aantal bewerkingen is evenredig met Re³ (met Re~10 5 ). 7 De hypothese van boussinesq gaat er in principe van uit dat de uitwisseling van turbulente energie in het cascadeproces van wervels analoog is aan dat van de moleculaire viscositeit. De Reynoldspanningen (en reynold heat flux) kunnen dan als functie van een turbulente viscositeit worden geschreven. 5

16 Er wordt een filteroperatie uitgevoerd om het ogenblikkelijke snelheidsveld op te splitsen in een gefilterde (of geresolveerde) component en een residuele (of sub-grid-schaal, SGS) component. Het gefilterde driedimensionale en tijdsafhankelijk snelheidsveld geeft de beweging van de grote eddy s weer. De transportvergelijkingen hiervoor worden afgeleid uit de Navier-Stokes vergelijkingen. Deze vergelijkingen behouden de standaardvorm, met in de impulsvergelijkingen een toevoeging van de SGS spanningstensor. Deze onbekende SGS spanningstensor kan worden gemodelleerd door het model van Smagorinsky. Hierbij wordt de turbulente viscositeit als volgt bepaald: ν T = (C S Δ)² S met de karakteristieke gefilterde reksnelheid S, de Smagorinsky coëfficiënt C S evenredig en de filterbreedte Δ. Als waarden wordt vaak C S = 0.2 genomen en als filterbreedte ruwweg de grootte van de gebruikte gridcel. In een LES wordt de turbulentie voor de subgridschalen gemodelleerd door een turbulente viscositeit te definiëren zoals voor alle lengteschalen in een RANS model. Beide methoden zijn voor verbetering vatbaar. Daar waar in de RANS-modellen vooral naar de empirische constanten gekeken wordt, zal bij de LES in de toekomst gekeken worden om de turbulente viscositeit dynamisch te maken (in tijd en ruimte variërende C S ). Verbrandingsmodel Eerst en vooral dient de sterke interactie tussen turbulentie en verbranding aangehaald te worden. De meest gebruikte verbrandingsmodellen in brandgerelateerde CFD-berekeningen worden hieronder beschreven. Volumetrisch warmtevermogen: dit is het eenvoudigste verbrandingsmodel waarbij de verbranding wordt gemodelleerd door de warmte uniform vrij te stellen in een bepaalde regio. In elke cel uit deze regio wordt dit warmtevermogen door een bronterm toegevoegd aan de enthalpievergelijking. Dit verbrandingsmodel houdt geen rekening met de menging tussen brandstof en zuurstof en kan dus ook de effecten van de ventilatie op de brandhaard niet weergeven. Dit enthalpiemodel is sterk afhankelijk van de manier waarop de warmtevrijstellingsregio wordt opgebouwd, zowel naar vorm toe als naar evolutie in de tijd. Wegens zijn eenvoud wordt dit model vaak toegepast (vb. in tunnels). De overige verbrandingsmodellen zijn gebaseerd op de volgende éénstapsvergelijking: 1 kg brandstof + r kg oxidant -> (1+r) kg producten + warmte Eddy dissipation model 8 (EDM): in dit model worden transportvergelijkingen opgelost voor de verschillende componenten. Hierbij wordt van het principe uitgegaan dat de verbranding gecontroleerd wordt door de turbulente menging van brandstof en zuurstof. Deze aanname is aanvaardbaar aangezien de tijdsschalen van menging vele malen trager zijn dan de tijdsschalen van de chemische reactie van brandstof en zuurstof en het traagste proces bepalend is. Hier blijkt duidelijk de invloed van het gekozen turbulentiemodel, die door menging de verbranding kan versterken. De snelheid van reactie wordt bepaald door de 8 Dit model is gebaseerd op het eddy-break-up model van Spalding. 6

17 turbulente integrale tijdsschaal (k/ε) en door de meest beperkende component (brandstof, zuurstof of producten). Dit verbrandingsmodel wordt enkel bij RANS-berekeningen toegepast. Een variant van het EDM is: o Eddy dissipation concept (EDC): dit is een uitbreiding van het EDM waarbij ook rekening gehouden wordt met gedetailleerde chemische mechanismen in turbulente stromingen. Zo wordt de verbranding gecontroleerd door menging op moleculair niveau, waar de kleinste wervels gedissipeerd worden. Mengfractie verbrandingsmodel: In tegenstelling tot het EDM, worden hier geen transportvergelijkingen opgelost voor afzonderlijke componenten, maar wordt één vergelijking opgelost voor de mengfractie Z 9, die een maat is voor de menging van brandstof en oxidans. De lokale waarde ervan drukt uit welke fractie van de totale massa van het lokale mengsel afkomstig is van de brandstof. De beperkende aanname van dit model is dus dat het uitgaat van een oneindig snelle chemie maar het grote voordeel is zijn eenvoud 10 en brede toepasbaarheid. De transportvergelijkingen worden opgelost voor de mengfractie en daarna worden de temperatuur en de massafracties van de componenten in functie van de mengfractie Z weergegeven volgens een chemiemodel: o Flame sheet model: de eenvoudigste aanpak waar gemengd is verbrand van toepassing is. De warmte wordt vrijgesteld (gebaseerd op de diffusie van de mengfractie) over een oneindig dun vlamfront daar waar Z de stochiometrische waarde is zoals bepaald uit de transportvergelijking. De beperkende aanname van dit model is dus dat het uitgaat van een oneindig snelle en irreversibele chemie. Zo kunnen brandstof- en zuurstofcomponenten nooit samen bestaan en volgt een éénstapsreactie. Het grote voordeel is de eenvoud en dat het ook op grovere grids (in LES), waar het rekenrooster niet fijn genoeg is om de diffusie van brandstof en zuurstof te bepalen, kan worden toegepast. o Chemisch evenwicht: om ook intermediaire componenten te kunnen bepalen, stelt dit model een oneindig snelle chemie voor het volledige bereik van de mengfractie. Voor elke waarde van de mengfractie verkeert het mengsel in chemisch evenwicht. o Laminar Flamelet combustion model: we merken hierbij op dat het geen zin heeft om dit verbrandingsmodel te kiezen wanneer de turbulentie niet precies wordt gemodelleerd. (vb. sterke turbulentie kan de vlamstructuur beïnvloeden). Indien een scenario wordt gemodelleerd waarbij de aanname dat de brandstof en zuurstof volledig zullen reageren bij menging niet geldig is, dienen er bijkomende vergelijkingen te worden opgelost. De mengfractie zelf blijft een nuttige grootheid maar deze kan de samenstelling van het gasmengsel niet meer volledig bepalen. In plaats van één enkele 9 De waarde van Z is nul in zuiver oxidans en één in zuivere brandstof. De massafracties van alle belangrijke reactanten en producten kunnen uit de mengfractie worden afgeleid door middel van empirische uitdrukkingen aangenomen via een combinatie van vereenvoudigde analyse en metingen. 10 In de transport-vergelijking met de mengfractie als variabele komt geen bronterm voor, aangezien de mengfractie een behouden scalair is. Dit zorgt voor een eenvoudige convectie-diffusie vergelijking. 7

18 transportvergelijking voor de mengfractie Z op te lossen, dienen er meerdere transportvergelijkingen te worden opgelost. Indien je bijvoorbeeld een ondergeventileerde brand wilt modelleren, kan Z1 de massafractie onverbrande brandstof voorstellen en Z2 de massafractie verbrande brandstof. Op die manier kan de menging van brandstof en zuurstof zonder verbranding gemodelleerd worden. Roetmodel Roet is voor verschillende redenen van belang. Het speelt een belangrijke rol in thermische straling en om de straling nauwkeurig in rekening te brengen, dient er dus rekening mee gehouden te worden. Daarnaast wordt roet ook in detectiesubmodellen gebruikt. Roet is een product van onvolledige verbranding maar aangezien het proces van roetvorming zeer complex is, is er tot op heden geen praktisch roetmodel beschikbaar. Wat in de praktijk gebeurt is een constante roetfactor te specifiëren, de zogenaamde soot_yield 11, die eenvoudigweg aanneemt dat de roetvorming proportioneel is aan de verbrandingssnelheid van de brandstoftoevoer. Stralingsmodel Aangezien straling een dominante rol speelt in de warmteoverdracht bij brand, dient elk CFD-model straling in rekening te brengen. De stralingstransportvergelijking (RTE) oplossen is sterk verschillend van de overige tranportvergelijkingen en is sterk niet-lineair. - Eerst dient een globale vergelijking te worden opgesteld die de stralingsoverdracht beschrijft. De stralingsintensiteit is afhankelijk van veel factoren: de emissiviteit (oppervlakte-temperatuur), de locatie, richting en golflengte, emissie (gastemperatuur), absorptie (concentratie componenten, temperatuur), verstrooiing (deeltjes grootte, vorm). o Een vereenvoudiging die vaak voorkomt in CFD-simulaties voor rookbeheersing is de verstrooiing te verwaarlozen. - Daarnaast dient een manier te worden gevonden om de stralingseigenschappen voor de relevante verbrandingsgassen en roetpartikels te voorspellen. o Constant absorptiecoëfficiënt Grey gas model: deze methode veronderstelt de rooklaag als grijs, isotherm gas met een unieke grijze absorptiecoëfficiënt. Op die manier wordt straling in rekening gebracht tussen de rook en de wanden in functie van de rook- en wandtemperatuur en wordt de golflengte-afhankelijkheid van de rookgassen verwaarloosd. Roet is de belangrijkste component uit de verbrandingsproducten die de thermische straling van de brand en de hete rookgassen bepaalt. Aangezien het spectrum van roet continu is, kunnen we aannemen dat het gas zich als een grijs gas gedraagt. o Breedband modellen: hier wordt de golflengte-afhankelijkheid van de absorptie in rekening gebracht door de dominante golflengtes per component samen te nemen. o Smalbandmodel: hierbij wordt de volledige integratie over verschillende golflengtes in rekening genomen. 11 De soot_yield stelt het aantal kg roet voor dat gevormd wordt per kg verbrande brandstof. Typische waarden gaan van 1% voor zeer propere brandstoffen (alcoholen) tot 22% voor plastieken. 8

19 - Ten slotte dient een gepaste methode te worden gevonden om de bovenvermelde vergelijkingen op te lossen. o Discrete Ordinate model (DOM): Six flux model: deze methode is een speciaal geval van DOM en is enkel toepasbaar op gestructureerde rekenroosters en veronderstelt dat de stralingsflux door de zes vlakken van de roostercellen uniform is. Dit model wordt vaak toegepast wegens zijn eenvoud. o Discrete Transfer model (DTF): deze methode is volledig verschillend van de vorige daar het de warmteoverdracht door straling enkel langs discrete stralingsrichtingen berekent. De waarde van deze methode hangt sterk af van de gekozen en het aantal richtingen langsheen de berekening plaatsvindt. Deze methode vergt nogal veel computerkracht, vooral in de gevallen waar een groot aantal stralingsrichtingen dienen berekend te worden. Het is duidelijk dat een nauwkeurig stralingsmodel in ingenieurstoepassingen heel tijdsrovend is. Wanneer men enkel geïnteresseerd is in de rookgasverspreiding (en niet in de vlamvoortplanting) is een vaak toegepaste methode om straling in rekening te brengen via het stralingsverlies model. Dit is de eenvoudigste vorm van modelleren van warmteoverdracht door straling waarbij in de simulatie een deel van de vrijgestelde warmte, het stralingsgedeelte (tussen 10 en 50 %) wordt verwaarloosd. Hierbij wordt het warmtevermogen in het model dus ingegeven als het (resterende) convectieve warmtevermogen. Overige modellen Naast de hierboven beschreven submodellen dient de fire safety engineer in sommige toepassingen nog andere submodellen te beschrijven, zoals onder meer: Vlamverspreidingsmodel Detectiemodel Sprinklermodel Watermistmodel Deze worden in deze thesis niet behandeld en dienen met de nodige kritische geest 12 te worden behandeld en door de gebruiker te worden gevalideerd vooraleer ze in ontwerptoepassingen worden gebruikt. Voor sommige modellen dient er nog heel wat onderzoek verricht te worden. 3. Relevantie Waarom is het belangrijk om een CFD-model te evalueren? Meer en meer worden brandmodellen gebruikt binnen de fire engineering gemeenschap. Het gebruik van CFD-modellen is positief en laat in sommige gevallen toe een veel grotere 12 Voorbeeld: de activatie van de eerste sprinklerkop kan met een zekere nauwkeurigheid voorspeld worden door CFD-paketten, maar de tijd tot activatie van de volgende sprinklerkoppen daarentegen is tot op heden onvoldoende gevalideerd. 9

20 nauwkeurigheid te behalen dan éénvoudige zonemodellen of algebraïsche (empirische) formules. Anderzijds dient men over te gaan tot een CFD-model wanneer men buiten het geldigheidsdomein van bepaalde berekeningsmethodes zit. Alhoewel de CFD-techniek rust op de fysische behoudswetten, werd in het vorig punt aangehaald hoe verschillende submodellen nodig zijn om onder meer turbulentie, verbranding en straling weer te geven. Het is duidelijk dat elk CFD-model (met elk van de verschillende submodellen) geëvalueerd moet worden, zowel om het toepassingsdomein als om de beperkingen van het model (en de submodellen) te beschrijven. ASTM E definieert evaluatie van een brandmodel als het proces van kwantificatie van de nauwkeurigheid van resultaten uit een model bij toepassing op een bepaald geval. Het proces om een model te evalueren bestaat uit twee componenten: verificatie en validatie [vii]. Verificatie is het controleren van de juiste oplossing van de vergelijkingen, m.a.w. men vraagt zich af worden de vergelijkingen juist opgelost?. Validatie is het controleren van het gepast gebruik van vergelijkingen als wiskundig model van een fysisch probleem, m.a.w. men vraagt zich af worden de juiste vergelijkingen opgelost?. Wanneer met grote waarschijnlijkheid kan worden aangenomen dat het model een degelijke voorspelling zal doen van een werkelijke brand in dezelfde omstandigheden, m.a.w. wanneer het model is gevalideerd voor een bepaalde toepassing, kan een CFD-model als hulpmiddel worden gebruikt bij het ontwerpen van brandveilige gebouwen en constructies. Wanneer men buiten het toepassingsdomein gaat werken waarvoor het model gevalideerd is, ligt de verantwoordelijkheid bij de gebruiker om te argumenteren welke aanpassingen nodig zijn en de nodige sensibiliteitsstudies uit te voeren. Onnodig om op te merken dat men tot gevaarlijke situaties kan komen wanneer de gebruiker niet goed begrijpt wat hij ingeeft of onterecht met de standaardwaarden van een model rekent. Dit heeft echter niets met het valideren van een CFDmodel te maken, eerder met het valideren van de gebruiker. De zwakste schakel in het proces is vaak een onervaren gebruiker. Werd dit niet reeds gedaan? Werden de in dit eindwerk gebruikte CFD-modellen niet reeds gevalideerd? Beweren dat een bepaald brandmodel gevalideerd is betekent dat het model een zeker niveau van nauwkeurigheid bewezen heeft voor een bepaald type brandscenario en voor een zeker bereik aan parameters. Laat ons de vraag anders stellen: kan u voorspellen in welke range de nauwkeurigheid (lees: fout t.o.v. een grootschalig experiment) van een bepaalde numerieke simulatie zich zal bevinden indien u alle gebruikte parameters krijgt? De vraag stellen is ze beantwoorden natuurlijk. Dit leidt ons rechtstreeks naar de verschillende soorten validatie. Men dient een onderscheid te maken tussen drie soorten vergelijkingen van experimentele resultaten en theoretische voorspellingen gebruik makend van deterministische modellen [viii] : In een a priori vergelijking heeft de gebruiker geen enkel resultaat uit het experiment gezien of gebruikt. In een blinde vergelijking heeft de gebruiker alle resultaten uit het experiment niet gezien, maar het model gebruikt een beperkte hoeveelheid informatie als input, bijvoorbeeld het vrijgestelde warmtevermogen. 13 ASTM E 1355: Standard Guide for evaluating the predictive capability of deterministic fire models 10

21 In een open vergelijking (of a posteriori ) heeft de gebruiker alle resultaten uit het experiment gezien en mogelijks gebruikt. Hierbij is de gebruiker vrij om bepaalde parameters aan te passen om een betere correlatie te verkrijgen. De in dit eindwerk gebruikte CFD-paketten zijn elk apart reeds door de producent gevalideerd voor een aantal toepassingen in de zin van a posteriori validatie. In de literatuur is er hieromtrent heel wat terug te vinden, vooral voor FDS en SMARTFIRE. Wat er echter in de praktijk gebeurt bij een ontwerp is eerder a priori of blind. Wanneer bijvoorbeeld een RWA-concept in een ondergrondse parkeergarage of een atrium wordt gecontroleerd met behulp van een CFD-simulatie, wordt er uitgegaan van een zeker opgelegd warmtevermogen en zijn het de blinde vergelijkingen die nuttig zijn om een idee te verkrijgen van de te verwachten nauwkeurigheid en van de impact van een bepaalde keuze voor de verschillende submodellen. In dit eindwerk is er gekozen om in drie scenarios de evolutie van de rookontwikkeling te bekijken. Daar slechts weinig grootschalige brandproeven werden uitgevoerd met als doel een CFD-pakket te valideren, is het niet eenvoudig goed gedocumenteerde experimenten te pakken te krijgen. Aangezien de Universiteit van Lund bezig was met een 3-jarig project omtrent blinde validatie, werd handig gebruik gemaakt van dezelfde gegevens als input voor de numerieke simulaties. Na het uitvoeren van de numerieke simulaties werden de experimentele resultaten opgestuurd. Dankzij de vlotte medewerking van professoren Göran Holmstedt en Patrick van Hees van de universiteit van Lund konden in dit eindwerk blinde simulaties worden uitgevoerd. Ten slotte wensen we te benadrukken dat dit eindwerk in feite meer een kwalitatieve vergelijking tussen de resultaten uit numerieke simulaties en experimenten inhoudt en niet zozeer een kwantitatieve validatie. 4. Doelstelling en werkwijze We bekijken in dit eindwerk achtereenvolgens drie scenario s: In het eerste scenario wordt de rookvulling in een atrium met een eenvoudige geometrie bekeken. In een tweede scenario bekijken we de evolutie van de rookdistributie in meerdere kamers die uitgeven op een gang. In het derde scenario bekijken we de rookbeweging in een lange tunnel (met helling). De bedoeling is om elk scenario met behulp van meerdere CFD-paketten te modelleren. Elk CFDmodel wordt opgesteld aan de hand van dezelfde informatie als gebruikt in de validatiestudie van de universiteit van Lund, met name de beschrijving van de geometrie en de begin- en randcondities en de coördinaten van de tijdens de proef gebruikte thermokoppels en overige meetapparatuur. Naast het tijdens de proef gemeten vrijgestelde warmtevermogen is er geen informatie beschikbaar over de meetresultaten. Pas na het uitvoeren van de numerieke simulaties werden de meetresultaten van de proeven meegedeeld zodanig dat het wel degelijk blinde simulaties zijn. In dit eindwerk maken we gebruik van 3 CFD-paketten: 11

22 FDS 5 [ix] (Fire Dynamics Simulator versie 5) is een brandspecifiek CFD-pakket dat vrij verkrijgbaar is en werd ontwikkeld in het NIST (National Institute for Standards and Technology) in de VS. Dit CFD-pakket is wereldwijd veruit het meest gebruikte CFD-pakket binnen de brandveiligheid. FLUENT [x] is een commercieel verkrijgbaar general purpose CFD-pakket (ANSYS). SMARTFIRE [xi] is een commercieel verkrijgbaar brandspecifiek CFD-pakket dat werd ontwikkeld door de Universiteit van Greenwich (VK). Belangrijk om op te merken is dat het in dit eindwerk helemaal niet de bedoeling is om te kunnen concluderen welke van deze pakketten de hoogste graad van nauwkeurigheid geeft voor de verschillende scenario s. Dergelijke uitspraken zijn enkel mogelijk wanneer de behandelde scenario s door ervaren gebruikers werden gemodelleerd. De doelstelling van dit eindwerk is om, door hetzelfde scenario te modelleren met verschillende submodellen, meer inzicht te verkrijgen in de invloed van de gekozen submodellen op het uiteindelijke eindresultaat. In het bijzonder wordt in dit eindwerk de nadruk gelegd op een CFD-model dat als hulpmiddel gebruikt wordt door de fire safety engineer. De bruikbaarheid van deze tool wordt onder meer door de factor duurtijd van de berekeningen bepaald. In dit opzicht wordt er in het tunnel-scenario gefocust op de parallelle berekeningen. Wanneer we verschillende submodellen willen vergelijken, dienen we er eerst zeker van te zijn dat het gekozen rekenrooster voldoende fijn is, m.a.w. dient er een sensitiviteitsstudie te worden uitgevoerd voor elk gebruikt CFD-model. In dit eindwerk zal, gezien het niet gering aantal uit te voeren simulaties, geen sensitiviteitsanalyse worden uitgevoerd op het rekenrooster. Een gepaste celgrootte kiezen is niet evident, want opnieuw speelt hier het evenwicht tussen gewenste nauwkeurigheid en de vereiste rekentijd 14. In dit opzicht werd er voor geopteerd om, wat betreft de LES-berekeningen (numerieke simulaties m.b.v. FDS), uit te gaan van de vuistregel dat de karakteristieke diameter van de brandhaard ten minste 10 cellen dient te bevatten. Hierbij wordt de karakteristieke diameter van de brandhaard gegeven door: Waarin Q de totale warmtevrijstellingssnelheid (verder warmtevermogen genoemd) voorstelt in kw en de overige parameters de densiteit bij omgevingstemperatuur (kg/m³), de soortelijke warmte (kj/kgk), de omgevingstemperatuur [K], en de zwaartekrachtversnelling (m/s²) voorstellen. Voor de RANS-berekeningen is er geen dergelijke vuistregel. Voor een tijdsgemiddelde k-ε model is de nauwkeurigheid van de resultaten niet erg gevoelig aan het warmtevermogen [xii] waardoor de hierboven beschreven vuistregel niet geldt. In de hoofdstukken 3 tot 5 wordt in de eerste paragraaf onder beschrijving scenario telkens de informatie beschreven die verkregen werd vooraleer de simulaties werden uitgevoerd. Daarna volgt er een paragraaf met de voor dat scenario gebruikte parameters in de numerieke simulaties en dit per CFD-pakket. Elk hoofdstuk wordt beëindigd met een vergelijking tussen de bekomen waarden uit 14 Ter informatie: bij halvering van de celgrootte in FDS (bvb. kubische cellen met zijden van 5 cm in plaats van 10 cm), neemt de rekentijd met een factor 16 toe. (een factor 2 per richting en een factor 2 voor de tijdsstap). 12

23 de numerieke simulaties en deze uit het experiment. Deze volgorde werd gekozen om te benadrukken dat de drie behandelde scenario s wel degelijk als blinde simulaties werden uitgevoerd. We merken hierbij op dat de vergelijkingen voornamelijk kwalitatief van aard zijn. Er werd geen formele procedure gevolgd (zoals vastgelegd in ASTM E a 15 of ISO/TR [xiii] ) om op kwantitatieve wijze de voorspellende waarde van de CFD-modellen weer te geven. In deze standaarden worden gedetailleerde technieken voorgesteld die onder meer rekening houden met de nauwkeurigheid, onzekerheid en sensitiviteit van de gebruikte parameters 16. Zo is de experimentele onzekerheid zowel te wijten aan de onzekerheid in de metingen van de inputparameters voor het model (zoals het warmtevermogen) als de onzekerheid in de metingen van de outputparameters (zoals de gastemperaturen) [xiv]. Alhoewel we in dit eindwerk geen rekening zullen houden met de experimentele onzekerheid, is het van belang om deze factor in het achterhoofd te houden bij de kwalitatieve vergelijking. Dankzij Professor Patrick Van Hees kon dit eindwerk gekoppeld worden aan de Large Scale Facility 17 aan de Universiteit van Lund. Hierdoor kon voor het laatste scenario (tunnel) gebruik gemaakt worden van hun cluster om parallelle numerieke simulaties uit te voeren. Daarnaast kon er aan de Large Scale Facility ook een zelf op te stellen experiment worden uitgevoerd om te vergelijken met de numerieke simulaties. Uiteindelijk werd een room corner opstelling (ISO 9705) op schaal 1/3 gekozen als eigen experiment. Dit experiment en de numerieke simulaties worden in hoofdstuk 2 beschreven. Het grote verschil van de numerieke simulaties uit hoofdstuk 2 is dat deze niet blind werden uitgevoerd. In dit opzicht wordt eerst het experiment zelf uitgebreid besproken, en pas daarna de numerieke simulaties. 15 ASTM E a Standard Guide for Evaluating the Predictive Capability of Deterministic Fire Models 16 Zie voor een dergelijke validatiestudie 17 De Large Scale Facility is een europese onderzoeksinfrastructuur, zie 13

24 H 2: Eigen experiment: 1/3 ISO-room 1. Doelstelling eigen experiment Bij het modelleren van eerder uitgevoerde experimenten zijn vaak niet alle van belang zijnde parameters bekend. In het rapport van een grootschalig experiment worden de opstelling, de belangrijkste parameters en de resultaten beschreven. Het verslag van een dergelijk ad hoc experiment 18 heeft immers zelden de bedoeling om het experiment zodanig nauwkeurig te beschrijven dat het repeteerbaar of reproduceerbaar wordt. Hierdoor dient de ontwerper bij het reproduceren van een dergelijk ad hoc experiment d.m.v. een numerieke simulatie bepaalde aannames te maken. Deze aannames die de ontwerper bij het ingeven van zijn model dient te maken kunnen een belangrijke invloed hebben op de uiteindelijke resultaten van zijn simulatie. Grofweg kunnen we deze aannames van onbekende parameters indelen in twee categorieën: Onbekende parameters eigen aan de structuur en de geometrie van het experiment. Dit zijn de in te geven randvoorwaarden en materiaaleigenschappen. Hieronder vallen onder meer de wandruwheid en de waarden van thermische conductiviteit en calorisch potentiaal van de wanden. Onbekende parameters eigen aan de omgevingscondities tijdens het experiment. Dit zijn de in te geven beginvoorwaarden. Deze betreffen de oorspronkelijke wandtemperaturen en de mogelijke windinvloeden tijdens het experiment. Vooral deze omgevingscondities zijn vaak niet, of zeer vaag, beschreven in een verslag van een eerder uitgevoerd experiment. Uit het bovenstaande blijkt duidelijk dat een ontwerper bij het opstellen van een CFD-model, dat tot doel heeft een eerder uitgevoerd experiment te reproduceren, een aantal aannames moet maken. Van belang hierbij is zowel om deze onbekende parameters zo goed mogelijk in te schatten als om een idee te hebben van een mogelijke over- of onderschatting van de parameters en van de keuze van bepaalde veronderstellingen. Indien men de bijdrage kent van een aantal parameters op bijvoorbeeld de berekende gastemperatuur, kan men gaan motiveren waarom een gesimuleerde waarde in zekere mate afwijkt van de gemeten gastemperatuur in het experiment. Hieruit groeide de idee om dit eindwerk aan te vangen met een eigen eenvoudig experiment waarbij de gemeten waarden zoals de omgevingscondities en beginvoorwaarden volledig gekend waren. Uiteindelijk werd gekozen voor het volgende scenario: een ISO 9705 room op schaal 1:3. De ISOroom corner test is een grootschalig referentiescenario bij het bepalen van de reactie bij brand van wandbekledingsmaterialen. In dit experiment werden er geen wandbekledingsmaterialen aangebracht. Het experiment vond plaats binnen de Large Scale Facility van de Universiteit van Lund (Zweden). Het eenvoudig experiment bestond eruit om een propaanbrander met constant vermogen op verschillende posities te plaatsen in de ISO-room en door middel van een serie thermokoppels de gastemperatuur binnen het compartiment op te meten op verschillende hoogtes. In principe waren er dus slechts weinig onbekendes en kon dit eigen experiment gemakkelijk gereproduceerd worden in een CFD-model. 18 Met een ad hoc experiment wordt bedoeld een experiment waarbij de randvoorwaarden en begincondities niet vastliggen zoals in een genormaliseerde proef. 14

25 2. ISO room 9705 op schaal 1/ Beschrijving experiment Het experiment werd uitgevoerd in een ISO room op schaal 1:3. De afmetingen van het compartiment bedragen 0,80 m breed, 0,80 m hoog en 1,20 m diep met vooraan een deuropening van 0,67 m hoog en 0,29 m breed. De breedte van de opening is variabel instelbaar. Een kubusvormige propaanbrander, met een constant brandvermogen van 11 kw en zijden van 0,07 m wordt in het midden van het compartiment geplaatst. De temperatuurevolutie van de rooklaag in het compartiment wordt geëvalueerd tot een quasi-stationaire toestand bekomen wordt. De rookgassen worden verzameld in een afzuigkap en worden geëvacueerd doorheen rookgasbuizen. Het warmtevrijstellingsvermogen en het rookproductievermogen worden niet berekend (d.m.v. zuurstofdepletiemethode) in functie van de tijd aangezien de wanden uit onbrandbaar materiaal bestaan en bijgevolg enkel de propaanbrander een bijdrage levert tot de warmtevrijstelling. Figuur 1: Langsdoorsnede opstelling experiment Figuur 1 geeft de opstelling weer tijdens één van de experimenten. Thermokoppels werden geplaatst op een zogenaamde thermokoppel tree op volgende hoogtes: 0.06, 0.15, 0.25, 0.35, 0.44, 0.54, 0.65, 0.74 m. Deze thermokoppel tree werd in de verschillende experimenten verplaatst in de ruimte. Gedurende de proef werden zowel gastemperaturen als wandtemperaturen gemeten. De gastemperaturen werden gemeten met behulp van thermokoppels van het K-type (chroomaluminium met een diameter van 0.25 mm). Het massadebiet van de rookgassen die uit het compartiment stromen wordt bepaald aan de hand van snelheids- en temperatuursmetingen ter hoogte van de deuropening (drukverschil meten over de bi-directionele sondes (pitot-buizen) en thermokoppels). Deze bevinden zich op volgende hoogtes: 0.52, 0.55, 0.59 en 0.63 m en op een afstand van 0.34 m van de wand. De gemeten data werd verwerkt met behulp van een computerprogramma. 15

26 Naast het basisexperiment met de brander in het midden van de kamer worden een aantal varianten uitgevoerd van hetzelfde experiment waarbij de bekeken parameters zijn: De plaats van de propaanbrander; Het vrijgestelde warmtevermogen; De afmetingen van de ventilatieopening; De afmetingen van de propaanbrander; Onderstaande tabel geeft een overzicht van de verschillende experimenten weer. In het nummer van de verschillende experimenten stelt het getal een wijziging van een parameter voor en de letter na het nummer een verschillende combinatie van positie van de propaanbrander en de thermokoppel tree bij dezelfde waarden van de bekeken parameters. Het coördinatenstelsel heeft als oorsprong de linkerhoek in de voorste zijde van de kamer (deze zijde bevat de deuropening). De coördinaten van het centrum van de brander respectievelijk het centrum van de thermokoppel tree wordt weergegeven onder coördinaten brander en coördinaten TC tree. Nr. coördinaten brander [m] Coördinaten TC tree [m] Vermogen brander [kw] Breedte deuropen ing [m] Zijde brander [m] 1.a. (x=0.4,y=0.6) (x=0.4,y=1.16) b. (x=0.08,y=1.12) (x=0.4,y=1.16) c. (x=0.08,y=0.6) (x=0.4,y=1.16) d. (x=0.4,y=1.12) (x=0.04,y=0.04) e. (x=0.4,y=0.6) (x=0.04,y=0.04) a.bis (x=0.4,y=0.6) (x=0.4,y=1.16) a (x=0.4,y=0.6) (x=0.04,y=0.04) b (x=0.4,y=1.12) (x=0.04,y=0.04) a (x=0.4,y=0.6) (x=0.4,y=1.16) b (x=0.08,y=1.12) (x=0.4,y=1.16) c (x=0.08,y=1.12) (x=0.04,y=0.04) d (x=0.4,y=1.12) (x=0.04,y=0.04) e (x=0.4,y=0.6) (x=0.04,y=0.04) a (x=0.4,y=0.6) (x=0.04,y=0.04) b (x=0.4,y=0.6) (x=0.4,y=1.16) Tabel 1: Varianten uitgevoerde experiment. Om de verschillende experimenten gemakkelijker te visualiseren hebben we Figuur 2 opgesteld die een bovenaanzicht van de het compartiment voorstelt tijdens de verschillende experimenten, met de deuropening onderaan en waarbij X staat voor de plaats van de brander (varieert tussen centraal in de kamer, midden van een wand of in de hoek) en T voor de plaats van de thermokoppel tree (varieert tussen midden van de verste wand of in de linkse hoek naast de deuropening). In Figuur 3 wordt de opstelling weergegeven tijdens het experiment. Boven de kamer bevindt zich een afzuigkap die de rookgassen verwijdert. Het extractiedebiet in de afzuigkap is laag zodanig dat we kunnen veronderstellen dat dit geen invloed heeft op de stroming van de rookgassen. 16

27 Figuur 2: opstelling van de verschillende experimenten waarbij plaats van de brander (X) en plaats van de thermokoppel tree (T) zijn aangeduid. Tijdens de eerste reeks experimenten werken we met een kubusvormige propaanbrander (met zijde= m) die een constant brandvermogen van 11 kw levert. De deuropening heeft een breedte van 0.29 m en een hoogte van 0.67 m. In experiment 1.a bevindt de brander zich in het midden van het compartiment en bevindt de thermokoppel tree zich in het midden tegen de achterste wand. Bij deze opstelling kan de verse lucht de brander langs de 4 zijden bereiken en verwachten we dus een belangrijke inmenging van verse lucht in de rookpluim. Figuur 3: Opstelling experiment. Wanneer we de brander naar de achterste hoek links verplaatsen in het compartiment (experiment 1.b) verwachten we een hogere vlam en plaatselijk hogere temperaturen wegens de minder goede inmenging van verse lucht. Verplaatsen we de brander naar het midden van de linkerwand (experiment 1.c) bekomen we een situatie tussen de twee vorige. We bekomen dus drie verschillende natuurlijke brandhaarden door de brander te verplaatsen en de thermokoppels op dezelfde plaats te houden. 17

28 Om de invloed van deze verschillende brandhaarden op de temperatuurontwikkeling ver van de brand te kunnen inschatten, laten we in experiment 1.d. en 1.e. de thermokoppels op dezelfde plaats links vooraan en verplaatsen we de brander. Ten slotte werd in experiment 1.a.bis het eerste experiment herhaald om de invloed van de geleidelijke opwarming van de wanden te kunnen waarnemen. Tijdens de tweede reeks experimenten werken we met dezelfde propaanbrander die een constant brandvermogen van 11 kw levert. De deuropening heeft hier echter een breedte van 0.36 m en een hoogte van 0.67 m. In experiment 2.a. en 2.b. verplaatsen we de brander van plaats en houden we de thermokoppels op dezelfde plaats. Tijdens de derde reeks experimenten werken we met dezelfde propaanbrander (met zijde van m) die nu een constant brandvermogen van 19 kw levert. De deuropening heeft een breedte van 0.29 m en een hoogte van 0.67 m. De verschillende varianten komen grofweg overeen met deze uit de eerste reeks experimenten. Het enige verschil is hier dus een hoger brandvermogen bij een zelfde oppervlak van de brander. Tijdens de vierde reeks experimenten werken we met een grotere propaanbrander (met zijde van m) die een constant brandvermogen van 19 kw levert. De deuropening heeft een breedte van 0.29 m en een hoogte van 0.67 m. Vergeleken met de derde reeks experimenten komen deze varianten overeen met een groter oppervlak van de brander bij een gelijk brandvermogen. De wanden van de kamer bestaan uit vezelversterkt beton met een totale dikte van m en een gemeten densiteit van ongeveer 1800 kg/m³. De soortelijke warmte en thermische conductiviteit werden respectievelijk geschat op 0.71 kj/kgk en 0.63 W/mK. De kamer bevindt zich binnen in het laboratorium en de windinvloeden (lees: tocht) zijn beperkt. In het volgende punt bespreken we enkele resultaten van deze experimenten om dan te beslissen welke van deze experimenten nuttig kunnen zijn om te simuleren. We merken op voorhand op dat de gebruikte warmtevermogens per oppervlakte-eenheid hoog zijn (variërend van ongeveer 0.8 MW/m² tot ongeveer 3.4 MW/m²) waardoor we een grote vlamhoogte kunnen verwachten Analyse van de experimentele data Voor we de experimentele data analyseren, bekijken we de gevolgde procedure om de data te verkrijgen. Vooraleer de metingen werden uitgevoerd werd de meetapparatuur gecalibreerd en daar waar de gemeten temperaturen afweken (van de verwachte kamertemperatuur) werd gezocht naar de mogelijke oorzaak. In dit eenvoudig experiment kunnen er 3 soorten fouten plaatsvinden bij de temperatuurs- en snelheidsmeting: Ofwel is de meetapparatuur defect (bvb. defecte thermokoppel); Ofwel is de fout elektronisch van aard (bvb. spanningsmeting); Ofwel is er een fout in het verwerken van de data (vb. gebruikte computerprogramma); Eens de te gebruiken meetapparatuur gecalibreerd was konden de experimenten worden uitgevoerd. De belangrijkste te analyseren grootheid is de gastemperatuur in het compartiment. Per experiment bekomen we voor elke thermokoppel (8 op een thermokoppel tree) een tijdsafhankelijke evolutie van de temperatuur. De gegevens werden om de 2 seconden weggeschreven. De gemiddelde duur van een experiment was ongeveer 10 minuten. We zijn vooral geïnteresseerd in de 18

29 quasi-stationaire toestand, waardoor we de resultaten weergeven als uitgemiddeld over de laatste 2 minuten. Gezien de relatief lage gastemperaturen (rond de 200 C), werd geen stralingscorrectie uitgevoerd. De hierna besproken gastemperaturen zijn dus de waarden rechtstreeks gemeten door de thermokoppels. Invloed plaats brander Figuur 4 geeft de gemeten gastemperaturen op de verschillende hoogtes tijdens de verschillende experimenten weer. De experimenten 1a, 1b en 1c stellen drie verschillende rookpluimen voor (zie vroeger). Nemen we experiment 1a (brander in het midden en thermokoppel tree midden tegen de achterste wand) als referentie. Tijdens experiment 1b (brander verplaatst naar de linkse hoek achteraan) bekomen we zoals verwacht hogere temperaturen door de beperkte inmenging van verse lucht in de rookpluim. In experimenten 1c en 1d bevindt de brander zich telkens tegen een wand (respectievelijk de zijwand en de achterwand) waardoor we in een situatie tussenin de twee vorige experimenten zitten qua inmenging en temperatuur. De gemeten temperaturen liggen hoger aan de achterkant van de kamer (1c) dan aan de voorkant (1d). Enerzijds worden de rookgassen vooraan gekoeld door de verse lucht en anderzijds is de afstand (1d) tussen brander en thermokoppels groter. We merken op dat we geen stralingscorrectie in rekening hebben gebracht op de gemeten temperaturen. Gezien de lage temperaturen werd de rechtstreekse opwarming van de thermokoppel door de straling verwaarloosbaar geschat. Experiment 1e zou, gezien de gelijkaardige afstanden en indien men een uniforme temperatuursverdeling over een horizontaal vlak verwacht, temperaturen moeten weergeven die dicht bij de gemeten temperaturen uit experiment 1a moeten geven. We merken echter dat de temperaturen uit 1e een stuk hoger liggen. Dit wordt veroorzaakt door de geleidelijke opwarming van de wanden gedurende de verschillende experimenten. Wanneer we experiment 1a opnieuw uitvoeren (1a bis), merken we een goede overeenkomst met experiment 1e, waardoor de veronderstelling van een uniforme temperatuursverdeling over een horizontaal vlak wordt bevestigd Temperatuur ( C) Hoogte (m) exp 1a exp 1abis exp 1b exp 1c exp 1d exp 1e Figuur 4: gemeten gastemperatuur tijdens experiment 1 19

30 Invloed deuropening Vervolgens bekijken we de invloed van een grotere ventilatie-opening. In Figuur 5 vergelijken we respectievelijk de gemeten temperaturen voor experiment 1e en 2a en experiment 1d en 2b. We verwachten een lichte temperatuursdaling gezien de betere inmenging van verse lucht. Voor experiment 2a merken we deze temperatuursdaling op, voor experiment 2b echter vinden we deze niet terug. Het verschil is echter niet heel groot en dit kan te wijten zijn aan verschillende zaken zoals de opwarming van de wanden of de plaatsing van de brander dichter bij de wand (waardoor minder inmenging) Temperatuur ( C) exp 1e exp 2a exp 1d exp 2b Hoogte (m) Figuur 5: invloed deuropening Invloed warmtevermogen We bekijken de invloed van een groter brandvermogen (19 kw i.p.v. 11 kw) door dezelfde propaanbrander, dus een toename in vrijgesteld vermogen per eenheidsoppervlak. In Figuur 6 vergelijken we de gemeten temperaturen voor de experimenten 1a en 3a, 1b en 3b, 1d en 3d en 1e en 3e. Aangezien de experimenten 3 op een andere dag werden uitgevoerd als de experimenten 1, kunnen we verwachten dat het effect van opwarming van de wanden bij het vergelijken van de temperatuur tussen beide reeksen verwaarloosd kan worden. 20

31 Temperatuur ( C) Hoogte (m) exp 1a exp 3a exp 1b exp 3b exp 1d exp 3d exp 1e exp 3e Figuur 6: invloed warmtevermogen Zoals verwacht werd neemt de temperatuur overal toe. We merken dat experiment 3b (brander in de hoek) een grotere temperatuurstoename kent dan de overige. Dit valt te verklaren door de aanwezigheid van een zogenaamde ceiling jet. In experiment 3b is de vlamlengte groter dan de hoogte van het compartiment en de vlam buigt bijgevolg horizontaal af [xv]. Daar de brander in de hoek staat, is er minder luchtinmenging waardoor de brandstof verder stroomt tot ze volledig verbrand is. We verduidelijken in Figuur 7 met twee foto s genomen tijdens de experimenten. Links is een foto genomen tijdens experiment 3a, waarbij de brander zich in het midden van de kamer bevindt en rechts zien we een momentopname tijdens experiment 3b, met de brander in de hoek, waarbij de ceiling jet duidelijk merkbaar is. Deze ceiling jet bereikt af en toe (turbulentie) de bovenste thermokoppel. Figuur 7: experiment 3a (links) en experiment 3b (rechts), met duidelijk zichtbare ceiling jet. 21

32 Invloed oppervlakte brander We bekijken de invloed van de oppervlakte van de brander bij een zelfde vrijgesteld warmtevermogen. We verwachten een temperatuursdaling gezien meer luchtinmenging kan worden verwacht in de rookpluim. In ander onderzoek [xvi] werd deze temperatuursafname bij verdubbeling van de zijde van de brander niet erg voelbaar en zeker niet voor kleine warmtevrijstellingsvermogens. We verwachten dus een lichte temperatuursafname. In Figuur 8 vergelijken we experiment 3a met experiment 4a. Tegen onze verwachtingen in merken een temperatuurstoename op. Deze is waarschijnlijk opnieuw te wijten aan de opwarming van de wanden in functie van de tijd (experiment 3a was het eerste experiment van die dag en experiment 4a was het voorlaatste) Temperatuur ( C) exp 3a exp 4a Hoogte (m) Figuur 8: invloed oppervlakte brander Gekozen experiment om te modelleren De bedoeling is om uit de reeks uitgevoerde experimenten één of twee experimenten te kiezen die door middel van verschillende CFD-paketten gemodelleerd worden. De keuze werd bepaald door de graad aan onbekende parameters (zie vroeger). Uiteindelijk hebben we volgende 2 scenario s gekozen: Experiment 1a: brander van 11 kw in het midden van de kamer. Experiment 3b: brander van 19 kw in de hoek van de kamer. In de numerieke simulaties van experiment 1a, waarbij geen invloed van de opwarming van de wanden terug te vinden is, verwachten we een goede correlatie terug te vinden tussen experiment en simulatie. In experiment 3b zijn we vooral geïnteresseerd in de mogelijkheid van de numerieke simulaties om de ceiling jet correct weer te geven. 22

33 3. Uitgevoerde CFD simulaties 3.1. FDS Doelstelling We beschouwen de opstelling van experiment 1a waarbij de brander zich in het midden van de kamer bevindt. We voeren een numerieke simulatie uit tot een quasi-stationaire situatie bekomen wordt en vergelijken dan de tijdens het experiment gemeten gastemperaturen met de waarden uit de numerieke simulatie. Gebruikte submodellen in FDS A. Geometrie Het gekozen rekenrooster in de ISO-room werd zodanig gekozen dat de karakteristieke diameter van de brandhaard 10 cellen bevat. Dit komt ongeveer overeen met celgroottes van 1,75 cm. Gezien het laag vrijgesteld vermogen dienen we met een zeer fijn rooster te rekenen om de belangrijkste turbulente lengteschalen rechtstreeks op te lossen. Het rekendomein bevat de ISO-room (1.2 m lang) en een stuk voor de opening (0.5 m lang) om de stroming aan de deuringang correct te modelleren. Het grid (rekenrooster) bestaat uit een enkel mesh met een totaal van cellen (hexaheders). B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel LES met smagorinsky subgrid model (standaard C s =0.2) b. Verbrandingsmodel mengfractiemodel chemiemodel: flame sheet model. c. Stralingsmodel Standaard grey gas model voor absorptiecoëfficiënt. Stralingscomponent = 35% Daar het niet praktisch is om met een dergelijk fijn rooster te werken zodat de temperatuur in de regio van de vlam correct wordt weergegeven, wordt de bronterm voor de straling (evenredig met T 4 ) in de regio binnen de flame sheet gemodelleerd als een zeker percentage van het afgegeven warmtevermogen. DTF: 100 vaste stralingsrichtingen (standaard) C. Boundary Conditions Er werd gewerkt met volgende grenswaarden: Brandstof-toevoer (oppervlakte: m x m = m²) Een HRRPUA=1955 kw/m² (warmtevermogen per oppervlakte eenheid) werd voorgeschreven als het totaal vrijgestelde warmtevermogen. Als brandstof werd propaan ingegeven met een soot_yield van 0.01 (standaard). Dit is de productie aan roet (in kg) per kg verbrande brandstof. De wanden werden ingegeven als vezelversterkt beton met volgende waarden: o Dikte= m (met warmteverlies aan achterkant wand) o Dichtheid = 1800 kg/m³, soortelijke warmte = 0.71 kj/kg K en conductiviteit = 0.63 W/mK. 23

34 Aan de wanden van de extended region werd de atmosfeerdruk opgelegd. De convectieve warmteoverdracht (naar de wanden) is als volgt gedefinieerd: o h=max (C*ΔT 1/3, k/l*(0.037*re 4/5 *Pr 1/3 ) waarbij de convectiecoëfficiënt C= 1.52 voor horizontale en C=1.31 voor verticale wanden voorstelt, ΔT het temperatuursverschil tussen wand en gas, k de thermische conductiviteit van het gas en L de lengte van de obstructie. D. Solver Het programma zorgt automatisch voor convergentie door de tijdsstap te verkleinen. Bespreking resultaten Figuur 9 toont een beeld uit de numerieke simulatie van experiment 1a. Rondom de brandhaard is het vrijgestelde warmtevermogen weergegeven. Op de grafiek wordt de horizontale langssnelheid weergegeven. In het zwart is de lijn aangeduid waar de horizontale langssnelheid door de deuropening gelijk is aan nul. Dit stelt de neutrale lijn voor. Boven deze neutrale lijn stromen de rookgassen uit de ISO-room (snelheden tot maximaal 0.85 m/s), onder deze neutrale lijn wordt er verse lucht aangezogen (snelheden tot maximaal 0.65 m/s). We merken ook de invloed van de ventilatie op de vlam, die iets naar achteren buigt. De stratificatie is duidelijk zichtbaar, maar aangezien we met een zeer propere brandstof werken (propaan) is het moeilijk om dit rechtstreeks met de experimenten te vergelijken. De groene punten geven de plaatsen van de thermokoppels weer om een meer kwantitatieve vergelijking tussen experiment en numeriek simulatie toe te laten. Figuur 9: numerieke simulatie van experiment 1a met aanduiding van het neutraal vlak. Op Figuur 10 zien we een goede overeenkomst tussen de gemeten gastemperatuur tijdens het experiment en de numerieke simulatie. De afwijking ter hoogte van de interfacelaag waar de rookvrije hoogte begint, is te wijten aan het turbulente karakter van de stroming. 24

35 Temperatuur [ C] Hoogte [m] FDS experiment Figuur 10: Vergelijking gastemperatuur experiment 1a en numerieke simulatie. Ter informatie geven we nog mee dat het moeilijk is om de overige experimenten te vergelijken daar de opwarming van de wanden een grote invloed speelde bij de experimenten SMARTFIRE Doelstelling We beschouwen de opstelling van experiment 3b waarbij de brander zich in de linkerhoek achteraan de kamer bevindt. We voeren een numerieke simulatie uit tot een quasi-stationaire situatie bekomen wordt en vergelijken dan de tijdens het experiment gemeten gastemperaturen met de waarden uit de numerieke simulatie. Uit vorige simulaties 19 is gebleken dat in een model waarbij de brander in het midden van de ISO room opgesteld staat, de brand kan gemodelleerd worden als een volumetrische warmtebron. De situatie is echter volledig verschillend wanneer men de brander in een hoek van de kamer plaatst. Indien met een volumetrische warmtebron in de hoek gewerkt wordt, dient de vlamlengte (en dus de hoogte van het volume) nauwkeurig te worden ingeschat. Daar we hier weten dat er een ceiling jet te verwachten valt, opteren we om met een verbrandingsmodel te werken. Een kleine opmerking over het modelleren van de brandhaard. Eerst werd getracht met een verbrandingsmodel te rekenen gebruik makend van een simple fire. Dit gaf onrealistische resultaten aangezien het massadebiet brandstof dan verdeeld wordt over elke zij-oppervlak van het voorgedefinieerd volume. Een simpele propaanbrander voorschrijven volgens deze methode is een slechte keuze aangezien men enkel het massadebiet brandstof aan de bovenkant van de propaanbrander wilt modelleren. De correcte manier om een dergelijke propaanbrander te modelleren in SMARTFIRE is gebruik te maken van een inlet. 19 Project voor het vak smoke and heat control uit de postgraduaatsopleiding Fire Safety Engineering

36 Gebruikte submodellen in SMARTFIRE A. Geometrie en grid In SMARTFIRE werd de geometrie ingegeven met de propaanbrander in de linkerhoek. Hierbij heeft de brandhaard een basis van 0.07 m x 0.07 m en bevindt zich op 4 cm van de wanden. Via een automatisch gegenereerde extended region werd het rekendomein voor de deur van de ISO-room uitgebreid. Dit staat standaard op 4 m. Ook in de Y-richting (verticaal) werd het rekendomein verlengd met 0.67 m (door de nabije vent). De meshgenerator stelde ook voor om in de breedte van de kamer het rekendomein uit te breiden maar dit werd niet gevolgd. We verwachten geen invloed van de pressure outlet aan de zijkanten op de stroming door de deuropening. Door SMARTFIRE werd automatisch een mesh (rooster) voorgesteld (oorspronkelijk aantal cellen 5852 (x=19,y=14,z=22)) en verfijnd bestaande uit cellen (hexaheders). Het automatisch gegenereerd grid (standard room geometry) past enkele regels toe om te komen tot een efficiënt aantal cellen (maximale aspect ratio van 20% en min. 3 cellen in brandhaard, vent, inlaat). We gaan ervan uit dat dit mesh voldoende fijn is. B. Fysische submodellen a. Het gebruikte turbulentiemodel in SMARTFIRE is een voor thermiek aangepast k-ε model. b. Verbrandingsmodel: eddy mixing controlled. De volgende chemische reactie werd ingegeven voor propaan: C 3 H O 2 -> 4 H 2 O + 3 CO 2 + warmte c. Stralingsmodel: Six-flux stralingsmodel, waarbij dus een transportvergelijking voor straling wordt opgelost in elke cel in de 6 hoofdrichtingen. C. Materialen: standaard materialen in smartfire soortelijke warmte c p constant. Dit heeft als gevolg dat de temperaturen waarschijnlijk zullen worden overschat. D. Boundary Conditions De volgende grenswaarden werden gedefinieerd: Deuropening: vent Brandhaard: o Vrijgesteld warmtevermogen via inlet: Fuel fraction in inlet: 1 kg/kg Mixture fraction in inlet: 1 kg/kg Daarnaast moeten we nog een flow rate definieren, die we halen uit: m fuel = HRR/ΔHc= 19 kw/46.1 MJ/kg= kg/s Flow rate = m fuel /rho fuel (met densiteit=1.83 kg/m³) = m³/s 26

37 o Rookproductie wordt berekend volgens de verbranding en is ingegeven als een vaste fractie van het vrijgesteld warmtevermogen: rookproductie [kg/s] =HRR [MW]/ ΔHc [MJ/kg] * soot_yield [kg roet/ kg brandstof] waarbij propaan als brandstof wordt genomen (ΔHc= 46 MJ/kg] en soot_yield=0.01 kg roet/ kg brandstof. De wanden werden als metselwerk beschouwd (standaard waarde) o Conductiviteit=0.69 W/mK o Soortelijke warmte =840 J/kgK o Dichtheid =1600 kg/m³ E. Solver Er werd gerekend met tijdsstappen van 1s, met 50 iteraties per tijdsstap. De duur van de simulatie bedraagt 500 sec. Bespreking resultaten In Figuur 11 worden de voorspelde gastemperaturen uit de numerieke simulatie met de gemeten waarden uit het experiment vergeleken. We merken duidelijk de invloed van de opwarming van de wanden (in de onderste laag). Het effect van de ceiling jet wordt goed gemodelleerd, gezien de waarde van de bovenste thermokoppel een goede corellatie vertoont. De temperaturen in de hete rooklaag worden zoals verwacht overschat in de numerieke simulatie. We kunnen verwachten dat hetzelfde scenario herrekenen met een fijner grid betere resultaten zal geven Temperatuur ( C) experiment SMARTFIRE Hoogte t.o.v. vloer (m) Figuur 11: Vergelijking gastemperatuur experiment 3 b en numerieke simulatie FLUENT Doelstelling A. Geometrie In GAMBIT werd de ISO-room ingegeven met afmetingen 0.8 m x 1.2 m x 0.8 m en het rekendomein werd uitgebreid over een afstand van 0.6 m voor de deur. De brandhaard 27

38 bevindt zich in het midden van de kamer (experiment 1a). Er werd een mesh (rooster) aangemaakt bestaande uit cellen (hexaheders). B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel Er werd geopteerd om te werken met het realizable k-ε model. options: full buoyancy effects near-wall treatments: standard wall functions b. Verbrandingsmodel Species transport o Reactions: volumetric o Mixture material propane-air o Options: diffusion energy source o Opmerking: inlet diffusion werd uitgezet 20 Interactie tussen verbrandingsmodel en turbulentiemodel: eddy-dissipation. c. Stralingsmodel Geen: 70% van het totaal warmtevermogen werd ingegeven als brandstof toevoer. C. Materialen De menging van propaan en lucht werd voorgeschreven in FLUENT. De verschillende gassen werden als ideale gassen beschouwd, waarbij voor zowel propaan als voor lucht rekening werd gehouden met: soortelijke warmte c p werd voorgeschreven als functie van de temperatuur (mixing law met stuksgewijze polynomiaalfuncties voor de verschillende componenten) densiteit: incompressible ideal gas viscositeit (mass weighted mixing law) D. Boundary Conditions De volgende grenswaarden werden gedefinieerd: Luchttoevoer langs bovenkant van de extended region. Een pressure inlet werd voorgeschreven (atmosfeerdruk). Brandstof-toevoer (oppervlakte: 0.07 m x 0.07 m = m²) o mass flow inlet mass flow rate m fuel = HRR/ΔHc= 11 kw/46.1 MJ/kg= kg/s turbulent intensity=10%; Dh=0.07 m temperature = K species mass fraction: CH 3 =1 o fluid source term: S h =HRR conv /Vol=0.7*11 kw/(0.07^2*0.4)m³=0.7* W/m³ = W/m³ 20 Deze inlet diffusion wordt bepaald door de mengfractiegradiënt aan de inlaat. Vooral voor kleine warmtevermogens is het effect belangrijk. (zie doctoraatsthesis K. Van Maele 20 ). 28

39 E. Solver Wat betreft de discretisatieschema s werd uitgegaan van volgende opties Druk: standaard Velocity-pressure coupling: SIMPLE Impuls: 1st order upwind Turbulentie: 1st order upwind Species: 1st order upwind Energy: 2nd order upwind Bespreking resultaten Voor deze simulatie werd er geen fysische oplossing verkregen en de resultaten worden hier dan ook niet uitgewerkt. We merken op dat in dit model het rekenrooster enkel in de horizontale richting voor de deuropening werd uitgebreid. In de verticale richting werd het rekenrooster niet uitgebreid. Daardoor bevond zich de pressure inlet, die in feite de atmosfeerduk voorstelt op oneindig ver, te dicht bij de deuropening. De invloed van deze slechte keuze voor de grenscondities leidde tot onfysische resultaten. Het toepassen van een fijner rooster in combinatie met het modelleren van een groter deel van de ruimte voor (en boven) de ISO-room (extended region) zullen leiden tot een goede oplossing. Dit werd, gezien het beperkt tijdsschema, niet gemodelleerd. 4. Discussie We hebben een aantal experimenten uitgevoerd met als basisscenario een ISO 9705 kamer met een propaanbrander in het midden van de ruimte. Het belang van calibratie van de meetapparatuur werd aangehaald, wat vergelijkbaar is met de validatie van de numerieke simulaties. Verschillende types brandhaarden werden onderzocht, waarbij werd vastgesteld hoe de inmenging van de verse lucht in de rookpluim een duidelijk invloed had op de waargenomen gastemperaturen. De invloed van het vrijgesteld warmtevermogen op de gastemperaturen werd duidelijk waargenomen. Tijdens de numerieke simulaties werd voor de configuratie met de brander in het midden van de ruimte een goede correlatie teruggevonden tussen de gemeten en gesimuleerde gastemperaturen. Het belang van de grenscondities (afstand van deuropening tot outlet pressure ) werd duidelijk aangetoond in het model waar geen fysische oplossing werd bekomen. We stellen vast dat niet in alle paketten dezelfde grenscondities kunnen worden toegepast. Een veilige aanpak is om steeds een voldoend groot stuk buiten de ISO-kamer als extended region mee te nemen in het rekendomein. Tijdens de numerieke simulaties werd voor de configuratie met de brander in de hoek van de ruimte een goede correlatie teruggevonden tussen de gemeten en voorspelde gastemperaturen. Het ceiling jet fenomeen werd duidelijk beschreven en de resultaten uit de numerieke simulaties tonen aan dat dit fenomeen correct kan worden gemodelleerd. We vermelden hierbij het belang van een verbrandingsmodel om dergelijke fenomenen goed te modelleren. 29

40 H 3: Scenario 1: Atrium 1. Beschrijving scenario Dit scenario behandelt de rookvulling in een grote ruimte met een hoog plafond. In de praktijk zou een dergelijk scenario representatief kunnen zijn voor een groot magazijn of voor een atrium in een kantoorgebouw. Het validatie experiment is nogal eenvoudig, het omvat een grote open ruimte zonder openingen voor rook- en warmteafvoer, met in het centrum een brandhaard met een constant brandvermogen van 1300 kw. De kamer heeft een vloeroppervlakte van 24 m x 30 m en een hoogte van 26.3 m. Alle openingen werden tijdens het experiment afgesloten (zowel rookextractie als ramen) en de openingen op vloerhoogte werden eveneens gesloten gehouden. In de simulaties is er echter op vloerhoogte een opening nodig om drukopbouw in een hermetisch gesloten doos te vermijden. Aan het plafond bevinden zich 2 balken (1.4 m x 0.7 m), gelegen op 9 m van de dichtste wand en met een onderlinge tussenafstand van 12 m. De temperatuur van de rooklaag werd gemeten door gebruik te maken van twee thermokoppel trees. De eerst reeks thermokoppels werden geplaatst op een tussenafstand van 1 m van elkaar. De tweede reeks thermokoppels werden geplaatst op een tussenafstand van 2 m van elkaar, behalve tegen het plafond waar de tussenfastand 1 m was. Daarnaast waren er nog thermokoppels geplaatst op horizontaal gestrekte draden. De twee draden bevonden zich op 6 m respectievelijk 14 m onder het plafond en bevatten 6 thermokoppels op een onderlinge tussenafstand van 2 m. Er bevond zich centraal boven de brandhaard een bijkomende thermokoppel tree. De optische rookdichtheid werd gemeten door middel van fotocellen, die zich bevonden naast thermokoppel tree 1, van het plafond tot op een hoogte van 4 m, op een onderlinge tussenafstand van 2 m. Op Figuur 12 worden zowel de geometrie als de posities van de verschillende meetapparatuur weergegeven. De brandhaard was samengesteld uit 15 met methanol gevulde pannen. Elke vierkante pan had een zijde van 45 cm. Deze werden samengevoegd om vierkante brandhaard te vormen met een zijde van 180 cm. De brandhaard bevond zich centraal in de ruimte. Een rookkaars werd in een hoek van de brandhaard geplaatst en de rook van de kaars werd door de archimedeskrachten (thermiek) van de brandhaard naar omhoog verplaatst. De brandhaard gaf na ontsteking een constant warmtevermogen van 1300 kw gedurende de 10 minuten durende test. Er mag worden aangenomen dat het gebouw uit beton bestaat en we gaan uit van een initiële temperatuur in de ruimte van 14 C voor de test. 30

41 Figuur 12: Het gebruikte gebouw voor de testen, met aanduiding van de posities van de meethoogte van 26.3 instrumenten. De testkamer had een vloeroppervlakte van 24 x 30 m en een m. Hierna volgen de uitgevoerde CFD-simulaties met enkele resultaten. We wijzen erop dat de resultaten uit de grootschalige brandproef pas later aan bod komen om de chronologische volgorde van het verloop in dit eindwerk (blinde simulaties) te respecteren. 31

42 2. Uitgevoerde CFD-simulaties 2.1. FDS Doelstelling Zowel de geometrie als de fysica van de brand zijn in dit scenario eenvoudig. Een belangrijk deel van de vrijgestelde warmte wordt opgenomen door de gassen rond de brand. Dit is het convectieve gedeelte van het warmtevermogen die ervoor zorgt dat de rookgassen stijgen als gevolg van de archimedeskrachten (thermiek). Aangezien er geen rook- en warmte afvoer voorzien is en ook geen externe luchttoevoer, kunnen we een axisymmetrische rookpluim verwachten tot aan het plafond. Naarmate de gassen stijgen, wordt er verse lucht aangezogen in de rookpluim (inmenging). Het massadebiet aan rookgassen stijgt dus in functie van de hoogte en de temperatuur van de rookpluim daalt. Aan het plafond zullen de rookgassen zich radiaal verspreiden tot aan de balken. Eens het door de balken gevormde kleine rookreservoir gevuld raakt, zal de volledige oppervlakte onder het plafond zich met rook vullen en in functie van de tijd zal het atrium zich geleidelijkaan volledig met rookgassen vullen. Hierbij zal een deel van de energie van de warme rooklaag door convectie en straling verloren worden aan de wanden. In de wanden wordt deze energie dan door conductie van de warme binnenwand naar de koudere buitenwand getransporteerd. Naast het convectieve gedeelte wordt er steeds een deel van het warmtevermogen weggestraald van de brandhaard en de rookpluim. Deze stralingsverliezen zullen in een gesloten ruimte (zonder openingen) enkel worden opgenomen door de wanden. Een vaak voorkomende vereenvoudiging bij het modelleren van brand in grote ruimtes is om enkel met het convectief warmtevermogen te rekenen en de wanden als adiabatisch voor te stellen. De stralingsverliezen worden dan verwaarloosd aangezien men ervan uitgaat dat het overgrote gedeelte van deze energie wordt opgenomen door de wanden. In ondergrondse parkeergarages bijvoorbeeld wordt deze aanname vaak toegepast [xvii]. Om een idee te krijgen van de impact van deze vereenvoudiging op ons scenario worden twee simulaties vergeleken. In een eerste berekening wordt de straling in de berekening in rekening gebracht evenals de warmteverliezen door de wanden. Dit wordt vergeleken met een model zonder straling (enkel het convectief warmtevermogen wordt opgelegd) en met adiabate wanden. Gebruikte submodellen in FDS A. Geometrie De geometrie werd ingegeven zoals te zien in onderstaande figuur. Het rekenrooster in het atrium werd zodanig gekozen dat de karakteristieke diameter van de brandhaard 10 cellen bevat. Dit komt overeen met celgroottes van 10 cm rondom de brand (over de volledige hoogte in een zone van 9 m² rond de brandhaard). Aangezien we een axisymmetrische rookpluim verwachten (zie boven), wordt er in de regio verder van de brandhaard gewerkt met een grover rooster (celgroottes van 30 cm). We merken hierbij op dat deze werkwijze van lokale verfijning niet steeds kan worden gehanteerd: indien bijvoorbeeld een balkon aanwezig zou zijn boven de brandhaard waarbij rekening moet worden gehouden met uitstroming dient het rooster op de kritieke stromingsovergangen lokaal verfijnd te worden. Het grid bestaat uit verschillende meshen met een totaal van cellen (hexaheders). 32

43 Door enkel lokaal te verfijnen besparen we op de rekentijd, want indien overal cellen van 10 cm zouden gebruikt worden, bekomen we een model met met meer dan 5 miljoen cellen. Figuur 13: Geometrie en bovenaanzicht gebruikte grid: uniform met lokale verfijning t.h.v. de brand. B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel LES met smagorinsky subgrid model b. Verbrandingsmodel mengfractiemodel chemiemodel: flame sheet model. c. Stralingsmodel Standaard grey gas model voor absorptiecoëfficiënt. Stralingscomponent = 15%. Daar het niet praktisch is om met een zodanig fijn rooster te werken dat de temperatuur in de regio van de vlam correct wordt weergegeven, wordt de bronterm voor de straling (evenredig met T 4 ) in de regio binnen de flame sheet gemodelleerd als een zeker percentage van het afgegeven warmtevermogen. DTF: 100 vaste stralingsrichtingen (standaard) C. Boundary Conditions Er werd gewerkt met volgende grenswaarden: Drukontlasting via lekken: een leak_path werd voorgeschreven aan twee oppervlaktes over een zekere breedte voor de onderste roostercel (0,3 m x 4 m). Brandstof-toevoer (oppervlakte: 1.8 m x 1.8 m = 3.24 m²) Een HRRPUA= kw/m² (warmtevermogen per oppervlakte eenheid) werd voorgeschreven als het totaal warmtevermogen. Als brandstof werd methanol ingegeven met een soot_yield van (zie SFPE Guide [xviii] tabel ). Dit is de productie aan roet in kg per kg verbrande brandstof. De wanden werden ingegeven als beton met volgende waarden: o Dichtheid = 2100 kg/m³, soortelijke warmte = 0.88 kj/kg K en conductiviteit = 1.1 W/mK. De convectieve warmteoverdracht (naar de wanden) is als volgt gedefinieerd: 33

44 o h=max (C*ΔT 1/3, k/l*(0.037*re 4/5 *Pr 1/3 ) waarbij de convectiecoëfficiënt C= 1.52 voor horizontale en C=1.31 voor verticale wanden voorstelt, ΔT het temperatuursverschil tussen wand en gas, k de thermische conductiviteit van het gas en L de lengte van de obstructie. D. Solver Het programma zorgt automatisch voor convergentie door de tijdsstap te verkleinen. Er werd in parallel gerekend met 11 verschillende processoren. Elk van de 11 meshen werden dus op een aparte processor uitgerekend. We gaan ervan uit dat dit geen invloed heeft op het eindresultaat, m.a.w. dat voor deze toepassing de seriële en parallelle berekening hetzelfde resultaat geven (we verwijzen naar hoofdstuk 5 voor meer informatie). Bespreking varianten Hierboven werd het basismodel beschreven waarbij de straling wordt gemodelleerd. In een eerste variant bekijken we de invloed van de aanname om enkel met het convectieve gedeelte te rekenen (radiation=.false.) en de wanden als adiabatisch te beschouwen. In dit model wordt er dus gewerkt met 85% van het totaal warmtevermogen dat wordt ingegeven als brandstof toevoer. In een tweede variant zullen we bekijken wat het effect is van in het model het stralingsgedeelte van het warmtevermogen te varieëren. Wat indien het stralingspercentage wordt overschat (of op de standaardwaarde wordt gelaten) tot 35% van het totale warmtevermogen? In totaal bekijken we dus 4 gevallen, die in volgende tabel worden samengevat. Naam Convectief gedeelte stralingsgedeelte wanden 15% straling 85% HRR 15% HRR warmte-verliezen 85% conv + adiab 85 % HRR 0 adiabatisch 35% straling 65 % HRR 35 % HRR warmte-verliezen 65% conv + adiab 65 % HRR 0 adiabatisch Bespreking resultaten We beperken ons hier tot de vergelijking tussen de verschillende varianten en verwijzen naar punt 4 vergelijking experiment en simulaties (verder in dit hoofdstuk) voor meer gedetailleerde resultaten uit deze numerieke simulaties. In Figuur 14 wordt de rookvrije hoogte voor de verschillende varianten van straling in functie van de tijd weergegeven en in Figuur 15 de gemiddelde temperatuur van de hete rooklaag in functie van de tijd. Voor alle varianten merken we een fysische transporttijd op, dit is de tijd die de rookpluim nodig heeft om het plafond te bereiken en zich over het volledige plafond uit te spreiden. Deze transporttijd is groter voor de varianten met een kleiner convectief warmte-vermogen, wat te verwachten was. Verder vinden we hogere temperaturen terug voor de varianten die de warmteverliezen naar de wanden verwaarlozen. De meest conservatieve voorspelling van de rookvrije hoogte is indien de straling rechtstreeks in rekening gebracht wordt. Wanneer enkel een convectief warmtevermogen wordt opgelegd in combinatie met adiabate wanden merken we een betere stratificatie op wegens geen warmteverliezen. Hoe kleiner het convectief warmtevermogen genomen wordt, hoe minder conservatief de rookvrije hoogte. 34

45 Rookvrije hoogte (m) Tijd (min) 85%conv - adiab straling (15%) 70%conv- adiab straling (30%) Figuur 14: Rookvrije hoogte in functie van de tijd voor de verschillende varianten van straling. Temperatuur ( C) Tijd (min) 85%conv - adiab straling (15%) 70%conv- adiab straling (30%) Figuur 15: Temperatuursevolutie in functie van de tijd voor de verschillende varianten van straling. In de vergelijking tussen het experiment en de numerieke simulatie zullen we verder het basismodel straling 15% bespreken waarbij de straling effectief berekend wordt FLUENT Gebruikte submodellen in Fluent A. Geometrie In GAMBIT werd het atrium benaderend voorgesteld met afmetingen 24 m x 30 m x 26.4 m. Aan de zijkanten van het atrium werden twee kleine openingen voorzien. Deze beperkte luchttoevoer (1 cel groot) zorgt voor de drukontlasting. De balken werden ingegeven als 35

46 zijnde 1.5 m diep en 0.6 m breed. Deze waarden werden gekozen in functie van het toe te passen rekenrooster. De brandhaard is centraal op grondniveau geplaatst. Deze aanname werd verantwoord door de grote afmetingen van het atrium. Er werd een mesh (rooster) aangemaakt bestaande uit cellen (hexaheders). Het grid werd enkel rond de brandhaard verfijnd om daar nauwkeurigere resultaten te bekomen (rookpluim). Aangezien er geen ventilatie plaatsvindt, kan men een mooi symmetrische rookpluim verwachten (zonder helling). Er werd dan ook geopteerd voor een redelijk grof rooster met cellen van 30 cm en in de verfijning rond de brandhaard werden cellen van 15 cm gebruikt. B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel Er werd geopteerd om te werken met het realizable k-ε model. options: full buoyancy effects near-wall treatments: standard wall functions b. Verbrandingsmodel Species transport o Reactions: volumetric o Mixture material: methanol-air o Options: diffusion energy source o Opmerking: inlet diffusion werd uitgezet 21 Interactie tussen verbrandingsmodel en turbulentiemodel: eddy-dissipation. c. Stralingsmodel Geen: 85% van het totaal warmtevermogen wordt ingegeven als brandstof toevoer. C. Materialen De menging van methanol en lucht werd voorgeschreven in FLUENT. De verschillende gassen werden als ideale gassen beschouwd, waarbij voor zowel methanol als voor lucht rekening werd gehouden met: soortelijke warmte c p werd voorgeschreven als functie van de temperatuur (mixing law met stuksgewijze polynomiaalfuncties voor de verschillende componenten) densiteit: incompressible ideal gas viscositeit (mass weighted mixing law) D. Boundary Conditions De volgende grenswaarden werden gedefinieerd: Luchttoevoer rechts en links (telkens 1 cel groot) Een pressure inlet werd voorgeschreven. Brandstof-toevoer (oppervlakte: 1.8 m x 1.8 m = 3.24 m²) Een mass_flow_inlet werd voorgeschreven als 85% van het totaal warmtevermogen. Dit convectief warmtevermogen werd als volgt ingegeven: 21 Deze inlet diffusion wordt bepaald door de mengfractiegradiënt aan de inlaat. Vooral voor kleine warmtevermogens is het effect belangrijk. (zie doctoraatsthesis K. Van Maele 21 ). 36

47 mass flow rate m fuel,conv = 0.85*HRR/ΔHc= 0.85*1300kW / 20 MJ/kg = kg/s turbulent intensity=10%; D h =1.8 m temperature = 300 K species mass fraction: CH 3 OH=1 De wanden werden als adiabatisch beschouwd E. Solver Wat betreft de discretisatieschema s werd uitgegaan van volgende opties: Druk: standaard Velocity-pressure coupling: SIMPLE Impuls: 1st order upwind Turbulentie: 1st order upwind Species: 1st order upwind Energy: 2nd order upwind De onderrelaxatie parameters werden aangepast tijdens de berekeningen om een snellere convergentie te bekomen. Bespreking resultaten We verwijzen naar punt 4 vergelijking experiment en simulaties (verder in dit hoofdstuk) voor gedetailleerde resultaten uit deze numerieke simulaties. Uit de vorige resultaten met FDS kunnen we verwachten dat deze simulatie waarbij enkel het convectief warmtevermogen werd opgelegd en de wanden als adiabatisch werden beschouwd tot te hoge temperaturen zal leiden. Bijgevolg verwachten we dat de rookvrije hoogte zal worden overschat gezien de betere stratificatie dan in werkelijkheid zou worden verkregen SMARTFIRE Doelstelling Daar er met SMARTFIRE werd gerekend op een PC met beperkte rekenkracht was het niet mogelijk om met een even fijn rooster te werken als in de vorige rekenpakketten. Aangezien er in dit pakket gebruik gemaakt wordt van een RANS-turbulentiemodel (waarbij alle lengteschalen worden gemodelleerd, zie inleiding) kon er gebruik gemaakt worden van symmetrievlakken. In eerste instantie werd een model opgesteld van de helft van de geometrie, waarbij door het midden van het atrium een symmetrievlak werd genomen. Daarna werden de resultaten vergeleken met een model dat gebruik maakt van twee symmetrievlakken, waarbij dus slechts een kwart van de geometrie wordt gemodelleerd. In Figuur 16 zien we de modellen met één symmetrievlak en met twee symmetrievlakken weergegeven. Ten slotte werd een fijner rekenrooster toegepast op dit laatste model met twee symmetrievlakken. Het groot voordeel een symmetrisch probleem op te lossen met behulp van twee symmetrievlakken is dat dan slechts een kwart van de rekencellen nodig is. De brander in het midden van het atrium werd gemodelleerd als een volumetrische warmtebron. De reden waarom we zonder verbrandingsmodel werken is dat we enkel geïnteresseerd zijn in de temperaturen ver weg van de brandhaard en we een symmetrische rookpluim verwachten aangezien er geen ventilatie voorzien is. 37

48 Figuur 16: SMARTFIRE geometrie halve atrium (links) en kwart atrium (rechts). De verschillende simulaties werden uitgevoerd en bij het vergelijken van de temperaturen bleken de temperatuurstoenames in het algemeen nogal hoog (in vergelijking met de waarden verkregen uit FDS). De reden lag voor de hand: de wanden waren standaard als adiabatisch gedefinieerd en we werken met het volledige vrijgestelde warmtevermogen en een stralingsmodel. Hoewel we uit deze simulaties dus geen nuttige informatie verkregen voor de uiteindelijke doelstelling om de impact van verschillende submodellen te vergelijken, konden we toch een aantal zaken concluderen: Er werden geen noemenswaardige verschillen vastgesteld tussen het model met één en twee symmetrievlakken. Algemeen kan worden gesteld dat in het model met twee symmetrievlakken de temperatuursstijging bovenaan in het atrium een 2 à 8 % overschat werd t.o.v. het model met slechts één symmetrievlak. De temperatuur van de koudere lager gelegen rookgassen werd onderschat. Dit wijst op een betere stratificatie in het model met twee symmetrievlakken. We merken op dat, om praktische redenen (zie verder), in beide modellen werd gerekend met een vent van 1 m². Dit kan een verklaring zijn voor de lager gastemperaturen onderaan het atrium met twee symmetrievlakken wegens de grotere verliezen. Het gekozen stralingsmodel (six-flux) kan een verklaring zijn voor de temperatuursverschillen in de hete rookgaslaag. Daarnaast werd geen opmerkelijk verschil vastgesteld tussen de verkregen gastemperaturen uit het model met twee symmetrievlakken met een grof rekenrooster (type warehouse) en met een fijn rekenrooster (type atrium). Om uiteindelijk een zinnige vergelijking te maken tussen de verschillende modellen werd ervoor geopteerd om het model met twee symmetrievlakken opnieuw door te rekenen, dit maal rekening houdend met de warmteverliezen. Eerst worden de gebruikte submodellen verduidelijkt. Gebruikte submodellen in SMARTFIRE A. Geometrie en grid 38

49 In SMARTFIRE werd een kwart van de geometrie ingegeven. In het midden van het atrium werden twee symmetrievlakken gedefinieerd. De brandhaard werd tegen het symmetrievlak geplaatst. Hierbij heeft de brandhaard een basis van respectievelijk 0.9 m x 0.9 m. Een opening naar buiten toe werd voorgeschreven via een vent om de onfysische drukopbouw tegen te gaan. Daar een opening in SMARTFIRE minimum 3 cellen dient te bevatten heeft deze opening afmetingen van 1 m x 1 m. Via een automatisch gegenereerde extended region werd het rekendomein voor deze opening 5 m uitgebreid. (standaard). Door SMARTFIRE werd automatisch een mesh (rooster) voorgesteld bestaande uit cellen (hexaheders). Het automatisch gegenereerd grid (warehouse geometry) past enkele regels toe om te komen tot een efficiënt aantal cellen (maximale aspect ratio van 20% en min. 3 cellen in brandhaard, vent, inlaat). B. Fysische submodellen a. Het gebruikte turbulentiemodel in SMARTFIRE is een voor thermiek aangepast k-ε model. b. Verbrandingsmodel: geen. De brand werd gemodelleerd als zijnde een volumetrische warmtebron (enthalpiebron): de warmte wordt uniform vrijgegeven in een bepaalde regio. We werken met een simple fire. Deze geeft een vast brandvermogen van 325kW, continu in de tijd. Het totaal volume van de warmtebron werd als volgt bepaald: vaste basis van 0.9 m x 0.9 m en hoogte van 1.8 m. Deze hoogte werd gekozen zonder rekening te houden met de verwachte vlamlengte. c. Stralingsmodel: Six-flux stralingsmodel, waarbij dus een transportvergelijking voor straling wordt opgelost in elke cel in de 6 hoofdrichtingen. C. Materialen: standaard materialen in smartfire. soortelijke warmte c p constant. Dit heeft als gevolg dat de temperaturen waarschijnlijk zullen worden overschat. D. Boundary Conditions De volgende grenswaarden werden gedefinieerd: drukontlasting: vent Brandhaard: o Warmtevermogen via volumetrische warmtebron van 325 kw o Rookproductie werd ingegeven volgens een vaste fractie van het warmtevermogen: rookproductie [kg/s]=hrr [MW]/ ΔHc [MJ/kg] * soot_yield [kg roet/ kg brandstof] waarbij methanol als brandstof werd genomen (ΔHc= 20 MJ/kg] en soot_yield=0.001 kg roet/ kg brandstof De wanden werden als metselwerk beschouwd (standaard waarde) o Conductiviteit=0.69 W/mK o Soortelijke warmte =840 J/kgK o Dichtheid =1600 kg/m³ 39

50 E. Solver Er werd gerekend met tijdstappen van 1s, met 50 iteraties per tijdsstap. De duur van de simulatie bedraagt 600 sec. Bespreking resultaten We verwijzen naar punt 4 vergelijking experiment en simulaties verder in dit hoofdstuk voor gedetailleerde resultaten uit deze numerieke simulaties. 3. Zone-model: OZONE Doelstelling Dit scenario bevat een zeer eenvoudige geometrie en een eenvoudig te modelleren brand (axisymmetrische rookpluim), waardoor men van een zone-model redelijk betrouwbare resultaten zou kunnen verwachten om de gevolgen van de brand in het compartiment te beschrijven. In een zone-model wordt namelijk het compartiment in twee ruimtelijk homogene volumes verdeeld: een warmere bovenste laag en een koelere onderste laag. Zoals op Figuur 17 aangeduid worden voor elk controlevolume (beide zones dus) de vergelijkingen van behoud van massa en behoud van energie opgelost, net zoals in een CFD-model. De vergelijking voor het behoud van impuls echter, wordt niet opgelost zoals in een CFD-model maar wordt door middel van eenvoudige empirische formules weergegeven. Figuur 17: Voorstelling van een twee-zone-model met aanduiding van de (empirisch bepaalde) inmenging van verse lucht (m e ) in de rookpluim (met massadebiet m p ). De resultaten die men verkrijgt uit een dergelijke berekening zijn de gemiddelde temperatuur van de twee zones (de warme rooklaag en de koude rookvrije zone) met de hoogte van de interface tussen beide zones. In de handleiding van Ozone [xix] staat het toepassingsdomein van dit brandmodel beschreven en dit beperkt zich tot gebouwen met maximale afmetingen van 10 m x 8 m x 2.5 m. Dit toepassingsdomein volgt uit de gevallen waarvoor het model werd gevalideerd. Het in dit hoofdstuk bekeken scenario beschouwt echter een atrium met afmetingen van 24 m x 30 m x 26.3 m. We 40

51 vragen ons af of Ozone de rookontwikkeling uit ons scenario, dat in principe buiten het toepassingsdomein van het gebruikt brandmodel valt, op een betrouwbare wijze kan voorspellen. In CFAST [xx] echter wordt voor het geldigheidsdomein niet gewerkt met vaste waarden voor maximale afmetingen, maar eerder met vaste verhoudingen van hoogte en lengte op breedte. We zullen hier dus nagaan of dit zonemodel, dat niet expliciet toepasbaar is voor dergelijk grote gebouwen, toch voor dergelijke toepassingen kan worden gebruikt. Dit is geen evidente vraag aangezien bepaalde aannames in een zonemodel enkel geldig zijn voor kleine ruimtes. Zo wordt er in een berekening volgens een zonemodel geen rekening gehouden met de transporttijden. De energie die uit de brandhaard komt, wordt direct naar de hete rooklaag getransporteerd. De rook verspreidt zich van bij het begin van de berekening al over de volledige breedte van het plafond. Deze vereenvoudiging is aanvaardbaar voor kleine ruimtes, maar is in ruimtes met grote afmetingen een niet voor de hand liggende aanname. We verwijzen naar de bekomen transporttijden in de berekeningen met FDS. Inputgegevens zonemodel De geometrie is zeer eenvoudig en wordt ingegeven zoals in de CFD-modellen. De balken aan het plafond kunnen echter niet worden meegenomen in het model. Ook de posite van de openingen voor luchttoevoer kan niet worden gespecifieerd in Ozone. In ons geval speelt dit geen rol aangezien deze openingen enkel belangrijk zijn om geen extreme drukopbouw te verkrijgen in de ruimte. De brandhaard wordt ingegeven als een constante oppervlakte met een vast brandvermogen van 1300 kw. In Ozone wordt er standaard overgegaan van een 2-zone model naar een 1-zone model wanneer de temperatuur van de hete rooklaag de 500 C overschrijdt, wanneer de oppervlakte van de groeiende brandhaard 25 % van de vloeroppervlakte van de ruimte overschrijdt, of wanneer de rookvrije hoogte minder dan 20 % van de hoogte van de ruimte inneemt. Deze overgangswaarden van een lokale brandhaard naar een volledig ontwikkelde brand zijn een goede veronderstelling voor kleine ruimtes, voor grote ruimtes echter is het minder aannemelijk dat er een vlamoverslag (flashover) zal plaatsvinden bij het overschrijden van één van voorgenoemde limieten. De vrijgestelde warmte dient immers een veel groter volume koude lucht op te warmen waardoor de rooklaag veel lagere temperaturen bereikt in het reservoir. Aangezien in ons geval geen RWA-systeem voorzien is in de ruimte, zal de rooklaag snel onder deze 20% komen. Om de evolutie van de rooklaag te kunnen volgen gedurende de 10 minuten van het experiment dienen we in Ozone de laatste waarde aan te passen naar 10 % van de hoogte van de ruimte. De initiële temperatuur werd op 14 C ingesteld, de wanden werden als normaal beton ingegeven en als pluimmodel werd met het Heskestad model gerekend. We geven nog mee dat de verschillende rookpluimmodellen (Heskestad, Zukoski en Thomas) in deze eenvoudige geometrie zeer gelijkaardige resultaten geven. Enkel het rookpluimmodel van Mc Caffrey wijkt af van de andere in het voorspellen van de rookvrije hoogte (conservatiever). Verder werden de standaard-waarden uit Ozone aangehouden. 41

52 Bespreking resultaten De bekomen resultaten wat betreft de rooklaagevolutie in functie van de tijd worden weergegeven aan de hand van volgende parameters: rookvrije hoogte, gemiddelde temperatuur van de warme rooklaag en gemiddelde temperatuur van de koude laag. Deze worden grafisch voorgesteld in Figuur 18 en Figuur 19 en worden vergeleken met de waarden bekomen uit de numerieke simulatie met FDS (model straling 15 % ). We merken een goede overeenkomst voor de voorspelling van de rookvrije hoogte. Wat meteen opvalt is dat er geen transporttijd in rekening gebracht wordt in het zonemodel. We merken op dat het in ons geval gevaarlijk is om de transporttijd fictief in rekening brengen door de de verkregen curve horizontaal te verschuiven. De curve die door NFPA 92 B wordt aangegeven houdt geen rekening met de rookvrije hoogte maar met de eerste indicatie van rookgassen. Het spreekt voor zich dat dergelijke (algebraïsche) curve een zeer conservatief ontwerp tot gevolg heeft Interface hoogte [m] FDS straling 15% Heskestad NFPA 92 B Heskestad h=9 W/m²K Tijd [min] Figuur 18: Rookvrije hoogte volgens Ozone (Heskestad rookpluim model) In een zonemodel worden de convectiecoëfficiënten aan de wanden niet berekend zoals in een CFDmodel. In OZONE staan de convectiecoëfficiënt voor de hete rooklaag en voor de koude luchtlaag standaard op 25 kw/m²k en 9 kw/m²k. Deze waarden leiden in ons scenario echter tot een onderschatting van de gemiddelde temperatuur van de warme rooklaag. Gezien de grote ruimte en de relatief lage temperaturen (in vergelijking met kleine ruimtes) werd er geopteerd om voor beide zones een convectiecoëfficiënt van 9 kw/m²k te gebruiken. De onderschatting van de gemiddelde temperatuur vermindert aanzienlijk. Deze verandering in gemiddelde temperatuur heeft geen merkbare invloed op de rookvrije hoogte (curve volgens Heskestad en volgens Heskedtad h = 9 W/m²K overlappen). 42

53 Temperatuur [ C] Tijd [min] FDS straling 15% Heskestad Heskestad h=9w/m²k Figuur 19: Gemiddelde temperatuur van de hete rooklaag volgens Ozone (met het rookpluimmodel volgens Heskestad) 4. Vergelijking experiment en simulaties Aangezien het om blinde simulaties ging, konden de meetwaarden van het experiment pas achteraf worden opgevraagd. De vergelijking tussen de waarden uit het experiment en de bekomen resultaten uit de simulaties worden hier besproken. Er werd geen foutanalyse uitgevoerd op de gegevens. De bedoeling is om op kwalitatieve wijze te oordelen in welke mate de resultaten van het gemodelleerd scenario de meetgegevens uit het experiment benaderen. Daar waar de overeenkomst niet acceptabel lijkt, wordt getracht een mogelijke reden te vinden voor deze onnauwkeurigheid, gaande van datagegevens naar gebruikte fysische submodellen. De bespreking van de vergelijking tussen het experiment en de resultaten uit de numerieke simulaties gebeurt in 3 stappen. Eerst zullen we de resultaten van de verschillende numerieke simulaties kwalitatief vergelijken door de temperatuursevolutie in een dwarsdoorsnede te bekijken. Daarna bekijken we op een meer kwantitatieve wijze de temperatuursprofielen van de verschillende CFD-paketten ten opzichte van de gemeten waarden tijdens het experiment. Ten slotte bekijken we de afgeleide grootheden die van belang zijn in de praktijk (lees: waar op ontworpen wordt) en vergelijken we de voorspelde rookvrije hoogte in functie van de tijd. Kwalitatieve vergelijking temperatuursprofielen In Tabel 2 vergelijken we de bekomen temperatuursverlopen (in K) van de verschillende CFDpaketten in functie van de tijd voor een dwarsdoorsnede in het midden van het atrium (dwars door de brandhaard). Blauw staat voor kamertemperatuur (14 C) en rood staat voor temperaturen boven de 44 C. 43

54 In de figuren merken we onmiddellijk de verschillen tussen de gehanteerde turbulentiemodellen (RANS of LES), eigen aan het CFD-pakket. In zowel de resultaten uit FLUENT als SMARTFIRE, die beiden een RANS turbulentiemodel gebruiken, vertonen de resultaten van de temperatuursevolutie een zachte overgang in de ruimte. Aangezien alle lengteschalen gemodelleerd zijn, ziet de turbulente stroming er laminair uit. In de resultaten uit FDS, die een LES turbulentiemodel gebruikt, vindt men de turbulente aard van de stroming duidelijk terug. Hier merken we de grootste turbulente lengteschalen (eddies) op. Beide resultaten zijn correcte oplossingen van hun respectievelijke vergelijkingen. In het LES model zijn deze eddies verantwoordelijk voor het grootste deel van de luchtinmenging in de pluim. We merken op dat dit fundamenteel verschil in het modelleren van de turbulentie verdere gevolgen heeft bij praktische resultaten. Zo zal de plaats waar men de rookvrije hoogte berekent in een LES-berekening een grotere rol spelen, dan bij RANS-berekeningen (zie verder). Indien we de temperatuursevolutie bekijken in een rechte lijn over de hoogte van de dwarsdoorsnede, dan merken we grote verschillen op in functie van de afstand tot de wand. Uit deze figuren ziet men dus duidelijk dat bij het bepalen van de rookvrije hoogte in het atrium, de keuze van de positie waar men deze berekent een groot belang zal hebben in FDS. In Smartfire en Fluent verwachten we dat de invloed kleiner zal zijn. 1 min FLUENT FDS 5 SMARTFIRE 2 min 4 min 8 min Tabel 2: Kwalitatieve vergelijking temperatuursprofielen (in K). 44

55 Kwantatieve vergelijking temperatuursprofielen In de volgende figuren vergelijken we de uit het experiment gemeten temperaturen met de voorspelde waarden uit de drie toegepaste CFD-modellen. De thermokoppel tree (1) bevindt zich op 1,5 m van de wand in een vlak ongeveer in de helft van de dwarsdoorsnede (zoals voorgesteld in Tabel 2) en de wand. Op de horizontale as staat telkens de temperatuurstoename in C weergegeven, op de verticale as de hoogte boven de vloer. We bekijken de temperatuurstoename in functie van de hoogte respectievelijk na 2, 4 en 8 minuten. Figuur 20: Temperatuurstoename in functie van de hoogte na 2 minuten. In Figuur 20 zien we dat de temperatuurstoename in functie van de hoogte na 2 minuten kwalitatief goed voorspeld wordt. Algemeen stellen we een overschatting van de temperatuurstoename vast voor de 3 modellen. Het FDS-model voorspelt de meest nauwkeurige temperatuurstoename in de bovenste zone van het atrium maar voorspelt systematisch een te hoge opwarming van de koude lucht onderaan het atrium. Een mogelijke oorzaak van de overschatting van de temperatuur in de koude luchtlaag zou het gebruik van een leak_path kunnen zijn. Dezelfde berekening uitvoeren met enkel een opening (atmosfeerdruk definiëren voor enkele celwanden onderaan) kan dit uitwijzen. In Figuur 21 en Figuur 22 zien we dat de temperatuurstoename in functie van de hoogte na 4 en 8 minuten kwalitatief goed voorspeld wordt. We merken dat de temperatuurstoename in de bovenste zone van het atrium door FDS na 8 minuten wordt voorspelt binnen 20% van de gemeten waarden tijdens het experiment. In de onderste zone van het atrium voorspelt het FLUENT-model (convectief warmtevermogen en adiabate wanden) de meest nauwkeurige temperatuurstoename, maar gezien in dit model met adiabate wanden werd gerekend, kon de overschatting van de temperatuurstoename in de bovenste zone van het atrium verwacht worden. De resultaten uit het SMARTFIREmodel bevinden zich tussen de twee andere modellen. 45

56 Figuur 21: Temperatuurstoename in functie van de hoogte na 4 minuten. Figuur 22: Temperatuurstoename in functie van de hoogte na 8 minuten. Algemeen gesteld verwachten we een betere correlatie door te werken met een fijner rekenrooster. Vergelijking bekomen rookvrije hoogtes In de praktijk dient een RWA-installatie vaak ontworpen te worden om een zekere rookvrije hoogte te garanderen. In een zonemodel wordt een duidelijke stratificatie verondersteld en komt deze rookvrije hoogte rechtstreeks uit de berekening. Bij een CFD-berekening daarentegen wordt een veel nauwkeurigere temperatuursdistributie in de ruimte verkregen. Het bepalen van de rookvrije hoogte en de gemiddelde temperatuur kan op verschillende methodes [xxi]. In FDS wordt de rookvrije hoogte bepaald gebaseerd op de methode van He. 46

57 Een moeilijkheid bij het vergelijken van de resultaten uit de numerieke simulaties met de waarden uit de experimenten is dat de data over de rookvrije hoogte uit de experimenten enkel in grafiekvorm beschikbaar was. Daar bovenop verschilden de metingen voor rookvrije hoogte op basis van de verschillende methodes. Zo merken we in Figuur 23 dat de rookvrije hoogte gebaseerd op de metingen van de optische rookdichtheid verschillen van de waarden gebaseerd op de temperatuursmetingen of door middel van observaties met het blote oog. Vooral vanaf 6 minuten zijn de verschillen belangrijk. We merken in het begin een snelle daling van de rookvrije hoogte en na verloop van tijd vertraagt dit aangezien de rookvrije hoogte waarover de inmenging gebeurt afneemt. De data verschijnt pas na ongeveer 1 minuut en dit kan beschouwd worden als de transporttijd [xxii]. De curve (gebroken lijn) staat voor de voorspelling volgens de theoretische vergelijking die als inputwaarden het warmtevermogen, de afmetingen van de ruimte, en een geschatte rooklaagdichtheid van 1 kg/m³ heeft. Belangrijk om op te merken is dat deze theoretische curve 1 minuut verschoven is op de grafiek om rekening te houden met de transporttijden. Gezien de goede correlatie gebruiken deze theoretische curve dan ook als referentie voor het experiment. Figuur 23: Gemeten waarden uit het grootschalig experiment betreffende de rookvrije hoogte. Bij het vergelijken van de eerste resultaten met de waarden verkregen uit FDS bleek de rookvrije hoogte vooral in het begin sterk af te wijken. Reden was dat het punt waar de temperaturen werden vergeleken verschillend was. Hieruit blijkt het belang om (vooral in LES simulaties) de rookvrije hoogte op verschillende plaatsen te bepalen. We wensen te benadrukken dat de vergelijking van de bekomen rookvrije hoogtes zoals in Figuur 24 weergegeven niet een vergelijking is tussen eentheoretische curve gebaseerd op het experiment en de rookvrije hoogte uit de numerieke simulatie, bepaald volgens de methode van He. We merken dat de transporttijd goed voorspeld wordt en dat de rookvrije hoogte vanaf 3 minuten goed voorspeld wordt. 47

58 Interface hoogte [m] FDS straling 15% experiment Tijd [min] Figuur 24: Rookvrije hoogte in functie van de tijd voor numerieke simulaties en experiment. 5. Conclusie In dit hoofdstuk werd een eenvoudig experiment behandeld bestaande uit een atrium met een vloeroppervlakte van 720 m² en een hoogte van 26.3 m met centraal in de ruimte een brander met methanol met een constant vrijgesteld warmtevermogen van 1300 kw. Het experiment werd met meerdere CFD-modellen berekend. De aanname om enkel met het convectief warmtevermogen te rekenen en de stralingsverliezen te verwaarlozen, met de compenserende maatregel om de wanden als adiabatisch te beschouwen werd uitvoerig bestudeerd. We kunnen concluderen dat deze aanname niet geldig is in situaties waarbij de dominante verliesterm bestaat uit de convectie- en stralingsverliezen naar de wanden toe. We kunnen veronderstellen dat de impact van deze aanname naar gastemperatuur binnen het atrium toe veel kleiner zal zijn in praktische situaties met een RWA-installatie daar de belangrijkste warmteverliesterm in een dergelijk geval de RWA-installatie zal zijn en niet de warmteverliezen naar de wanden. De aanname blijft dus nuttig, alleen hebben we in ons geval een scenario gevonden waar ze niet zomaar kan worden toegepast. Verder werd deze zeer eenvoudige geometrie ook m.b.v een zone-model uitgerekend. Strikt genomen zit dit scenario, gezien de grote afmetingen, niet in het toepassingsdomein van OZONE. De voorspelde rookvrije hoogtes kwamen goed overeen met deze uit de CFD-simulaties en mits het aanpassen van de grenscondities werden ook voor de gemiddelde temperatuur van de hete rooklaag aanvaardbare resultaten verkregen. We kunnen concluderen dat indien de lengte op breedte en hoogte op breedte verhoudingen beperkt zijn, dit zonemodel kan worden toegepast op grotere geometrieën, zolang de stromingsfenomenen niet ingewikkeld zijn (lees: axisymmetrische rookpluim zonder uitstroming). We kunnen concluderen dat de toegepaste CFD-modellen de evolutie van de rookvulling en de temperatuursevoluties kwalitatief zeer goed voorspelden. Daar waar de berekende gastemperaturen afweken van de waarden uit de experimenten, werden logische verklaringen gevonden. Vergelijken 48

59 we kwantitatief de voorspelde temperatuurstoename op zekere afstand van de brandhaard met de waarden uit de experimenten, dan kan kunnen we concluderen dat de resultaten steeds binnen de 20 à 40 % zitten. Het FDS-model met stralingsmodel en verbrandingsmodel voorspelde temperaturen binnen de 20% na 8 minuten. Het SMARTFIRE-model, met een six-flux stralingsmodel en zonder verbrandingsmodel, voorspelde temperaturen binnen de 30% na 8 minuten. De invloed van symmetrievlakken werd bekeken waarbij geen noemenswaardige verschillen werden gevonden. Het Fluent-model met een verbrandingsmodel maar zonder stralingsmodel overschatte de gastemperaturen zoals verwacht. De oorzaak hiervan was een slechte keuze van de grenscondities door de gebruiker (adiabate wanden). We wensen te benadrukken dat de gebruikte rekenroosters niet roosteronafhankelijk 22 waren en dat het dus moeilijk is om te concluderen wat de impact van het fysisch submodel precies is in vergelijking met een andere combinatie van submodellen. Toch kunnen we besluiten dat voor een dergelijk eenvoudige geometrie met een dergelijk eenvoudige fysica van de brand (axisymmetrische rookpluim zonder invloed van ventilatie) de invloed van zonder verbrandingsmodel te rekenen (volumetrisch brandvermogen definiëren) beperkt is. Naar afgeleide grootheden zoals rookvrije hoogte en gemiddelde temperatuur van de warme rooklaag werden goede overeenkomsten bekomen met het experiment. 22 Voor LES berekeningen wordt bedoeld een rooster die ondanks verdere verfijning geen opmerkelijke verandering in resultaten weergeeft. (een LES is per definitie immers niet roosteronafhankelijk) 49

60 H 4: Scenario 2: multiroom 1. Beschrijving scenario Dit scenario behandelt de rookverspreiding in een gebouw met meerdere kamers die uitgeven op een gang. Het scenario is representatief voor een typisch gedeelte van een ziekenhuis of een gevangenis. De eigenschappen van dergelijke gebouwen zijn: een lange gang met erop uitgevende kamers en normale plafondhoogte. Het experiment werd uitgevoerd in een gebouw met meerdere verdiepingen (4 niveau s) waarbij de kamer met de brand zich bevindt op de eerste verdieping. In de CFD-berekening dient slechts een deel van de eerste verdieping te worden meegenomen aangezien de gedeeltes achter gesloten deuren geen belang hebben (voor de rookontwikkeling). In het midden van kamer 102 werd een brandhaard geplaatst met een constant warmtevermogen van 300 kw. De afmetingen van de verschillende kamers worden weergegeven op Figuur 25. De kamer waarin het brandt (Room 102) heeft een vloeroppervlakte van 2.4 x 3.6 m². Een met zand gevulde propaanbrander werd in het midden van de kamer geplaatst (hoogte brander 10 cm). De kamers gelegen naast de kamer waar het brandt, Room 101 en Room 103, hebben een vloeroppervlakte van respectievelijk 2.4 x 4.9 m² en 2.8 x 3.6 m². De hoogte van alle kamers en gang is 2.5 m. Figuur 25:overzicht van de kamer/gang configuratie in het bestudeerd scenario. Deur 104 verbindt kamer 102 (kamer waar het brandt) met kamer 101, deur 102 verbindt kamer 101 met de gang en deur 103 verbind kamer 101 met kamer 103. De deuren 102, 103 en 104 waren open tijdens het experiment. Deur 101 bevindt zich aan het uiteinde van de gang en was open naar buiten toe. Alle deuren zijn 2 m hoog en 0.8 m breed, behalve deur 101 die de volledige oppervlakte van 1.4 x 2.5 m² van de gang bevat. De wanden van de kamer waar het brandt waren bekleed met één laag gipskarton van 16 mm en het plafond met twee lagen. Stalen studs werden gebruikt om de gipskartonnen platen te steunen. Om beschermingsredenen werden deze wanden in de kamer van de brand beschermd met een extra laag 50

61 brandwerende gipskartonnen plaat. De wanden in de overige kamers waren bekleed met één laag gipskarton en stalen studs. Tijdens de experimenten werden de temperatuur, straling en gassnelheid gemeten. De thermokoppels bevonden zich op verplaatsbare frames die op dezelfde hoogte werden geplaatst in elke kamer. In het stationair (steady-state) experiment werden de temperaturen opgemeten met de thermokoppels initieel op één bepaalde hoogte, waarna de vier frames verticaal verplaatst werden en op een nieuwe gemeenschappleijke hoogte werden geplaatst. Deze procedure werd herhaald voor 7 verticale posities in de kamer (op 0.6, 1.1, 1.3, 1.5, 1.7, 2.0 en 2.3 m). Zoals weergegeven op Figuur 26 bevinden de thermokoppels zich op de aslijn van kamers/deuren. Gassnelheden werden gemeten op de middellijn van deur 104 en 102, met 10 snelheidssensoren voor elke deur op een tussenafstand van 20 cm, de laagste 10 cm boven de vloer. Figuur 26: Locaties van de 29 temperatuur metingen. Locatie 6 en 16 bevatten ook snelheidssensors. De brandhaard bestaat uit een met zand gevulde propaanbrander. Deze brander was in het midden van de kamer op de vloer geplaatst. De brand gaf na ontsteking een constant brandvermogen van 300 kw tijdens het experiment. De initiële condities werden niet meegedeeld in het rapport. We veronderstellen een initiële temperatuur van 20 C. 51

62 2. Uitgevoerde CFD-simulaties 2.1. FDS Gebruikte submodellen in FDS A. Geometrie De geometrie werd ingegeven zoals te zien in onderstaande figuur. De wanden werden geometrisch ingegeven als één cel dik om de warmteoverdracht goed te modelleren. Het rooster in de kamer van de brand werd zodanig gekozen zodat de karakteristieke diameter van de brandhaard 10 cellen bevat. Dit komt overeen met celgroottes van 6 cm in kamer 102. Dit fijn rooster werd ook toegepast in het begin van kamer 101 zodat de zogenaamde spill edge correct gemodelleerd werd. Deze stelt de extra inmenging van lucht in de overgang van horizontale naar verticale rookpluim voor ter hoogte van de deuropening. Verder van de brand werd ervoor geopteerd om een verdubbeling van celgrootte toe te passen. Zo bekomen we dus een uniform grid met lokale verfijning rond de brandhaard. Het grid bestaat uit verschillende meshen met een totaal van cellen (hexaheders). Door enkel lokaal te verfijnen besparen we op de rekentijd, want indien overal cellen van 6 cm zouden gebruikt worden, bekomen we cellen. Figuur 27: Gebruikte mesh: uniform met lokale verfijning t.h.v. kamer brand en spill edge. B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel LES met smagorinsky subgrid model b. Verbrandingsmodel mengfractiemodel chemiemodel: flame sheet model. 52

63 c. Stralingsmodel Standaard grey gas model voor absorptiecoëfficiënt. Stralingscomponent = 15%. Daar het niet praktisch is om met een dergelijk fijn rooster te werken zodat de temperatuur in de regio van de vlam correct wordt weergegeven, wordt de bronterm voor de straling (evenredig met T 4 ) in de regio binnen de flame sheet gemodelleerd als een zeker percentage van het afgegeven warmtevermogen. DTF: 100 vaste stralingsrichtingen (standaard) C. Boundary Conditions Er werd gewerkt met volgende grenswaarden: Luchttoevoer open deur eind van de gang: een pressure inlet werd voorgeschreven. Brandstof-toevoer (oppervlakte:0.3 m x 0.3 m = 0.09 m²) Een HRRPUA= kw/m² (warmtevermogen per oppervlakte eenheid) werd voorgeschreven als het totaal warmtevermogen. Als brandstof werd propaan ingegeven met een soot_yield van 0.01 (standaard in FDS). Dit is de productie aan roet (in kg) per kg verbrande brandstof. De wanden werden ingegeven als gipsplaten met volgende waarden: o Dichtheid = 1440 kg/m³, soortelijke warmte = 0.84 kj/kg K en conductiviteit = 0.48 W/mK. o Dikte=48mm De convectieve warmteoverdracht (naar de wanden) is als volgt gedefinieerd: o h=max (C*ΔT 1/3, k/l*(0.037*re 4/5 *Pr 1/3 ) waarbij de convectiecoëfficiënt C= 1.52 voor horizontale en C=1.31 voor verticale wanden voorstelt, ΔT het temperatuursverschil tussen wand en gas, k de thermische conductiviteit van het gas en L de lengte van de obstructie. D. Solver Het programma zorgt automatisch voor convergentie door de tijdsstap te verkleinen. Er wordt serieel gerekend SMARTFIRE Gebruikte submodellen in SMARTFIRE A. Geometrie en grid In SMARTFIRE werd de geometrie ingegeven. De brandhaard werd centraal in kamer 102 geplaatst, en werd ingegeven als zijnde een brander van 0.4 m x 0.4 m. Bij het creëren van een rooster wordt door SMARTFIRE automatisch een extended region gegenereerd ter hoogte van de deuropening van de gang (deur 101). Dit staat standaard ingesteld in het programma om de stroming door openingen correct te modelleren. Het rekendomein wordt dus zowel in de horizontale (5 m) als in de verticale richting (1 m) vergroot t.o.v. de geometrie uit dit scenario. Door SMARTFIRE werd automatisch een mesh (rooster) voorgesteld (oorspronkelijk aantal cellen (x=57,y=28,z=66)) en verfijnd bestaande uit cellen (hexaheders). Het automatisch gegenereerd grid (standard room geometry) 53

64 past enkele regels toe om te komen tot een efficiënt aantal cellen (maximale aspect ratio van 20% en min. 3 cellen in brandhaard, vent, inlaat). We gaan ervan uit dat dit mesh voldoende fijn is om kwalitatief iets zinnigs te kunnen zeggen over de rookontwikkeling. B. Fysische submodellen a. Het gebruikte turbulentiemodel in SMARTFIRE is een voor thermiek aangepast k-ε model. b. Verbrandingsmodel: eddy mixing controlled, dus de snelheid van menging bepaalt de verbrandingssnelheid. De chemische reactie voor propaan is een enkelvoudige éénstapsreactie: C 3 H O 2 -> 4 H 2 O + 3 CO 2 + warmte c. Stralingsmodel: Six-flux stralingsmodel, waarbij dus een transportvergelijking voor straling wordt opgelost in de 6 hoofdrichtingen. We gaan ervan uit dat dit model voldoende nauwkeurig is voor ons toepassingsdomein 23. C. Materialen: standaard materialen in SMARTFIRE. soortelijke warmte c p constant. Dit heeft als gevolg dat de temperaturen waarschijnlijk zullen worden overschat. D. Boundary Conditions De volgende grenswaarden werden gedefinieerd: Deuropening: vent De brand werd door middel van een inlet als volgt gedefinieerd: o Fuel fraction in inlet: 1 kg/kg o Mixture fraction in inlet: 1 kg/kg o Daarnaast moeten we nog een flow rate definieren, die we halen uit: m fuel = HRR/ΔHc= 300 kw/46.1 MJ/kg= kg/s o Flow rate = m fuel /rho fuel (met densiteit=1.83 kg/m³) Flow rate = m³/s De wanden werden met gipsplaten (drie lagen van 16 mm) beschermd: o Conductiviteit=0.48 W/mK o Soortelijke warmte =840 J/kgK o Dichtheid =1440 kg/m³ E. Solver Er werd stationair gerekend met 1000 iteraties. 23 Indien men geïnteresseerd is in bvb. de vlamvoortplanting dient er gewerkt te worden met een nauwkeuriger stralingsmodel, echter voor toepassingen als rookverspreiding wordt dit stralingsmodel als voldoende nauwkeurig beschouwd. 54

65 3. Vergelijking experiment en simulaties In eerste instantie wensen we de stationaire toestand na verloop van tijd te kennen. Na 20 minuten verandert er weinig en zitten we in een quasi-stationaire situatie. Hieronder bekijken we de resultaten kwalitatief door dwarsdoorsnedes te nemen op dat tijdstip. Kwalitatieve vergelijking temperatuursprofielen Op de volgende figuren wordt de temperatuurschaal zo gekozen dat blauw regio s aanduidt van 20 C en rood staat voor regio s van 320 C of meer. In Figuur 28 zien we de temperatuursdistributie over de langsdoorsnede door het midden van de gang, respectievelijk zoals voorspeld door de CFDberekening met FDS en met SMARTFIRE en zoals gemeten tijdens het experiment. Bekijken we de 100 C temperatuurscontour, dan zien we een goede correlatie tussen de numerieke simulaties en het experiment. FDS 5 SMARTFIRE Experiment Figuur 28: Temperatuursprofielen ( C) van een langsdoorsnede door de gang. In Figuur 29 zien we de temperatuursdistributie over de dwarsdoorsnede door het midden van de kamer 101 en door deur 102 uitgevend op de gang, respectievelijk zoals voorspeld door de CFDberekening met FDS en met SMARTFIRE en zoals gemeten tijdens het experiment. FDS geeft de temperatuursevolutie goed weer, ook al zitten we in een regio waar een grover rooster werd toegepast. SMARTFIRE overschat de temperaturen, waarschijnlijk door de constante soortelijke warmte. 55

66 FDS 5 SMARTFIRE Experiment Figuur 29: Temperatuursprofielen van kamer 101 en de gang in een dwarsdoorsnede door het midden van deur 102. FDS 5 SMARTFIRE Experiment Figuur 30: Temperatuursprofiel ( C) in kamer 102 en kamer 101 door een dwarsdoorsnede door deur

67 In Figuur 30 zien we de temperatuursdistributie over de langsdoorsnede door de kamer waar de brandhaard zich bevind (R102) en via de open deur naar de ernaast gelegen kamer (R101), respectievelijk zoals voorspeld door de CFD-berekening met FDS en met SMARTFIRE en zoals gemeten tijdens het experiment. In deze kamer wordt er in FDS met een fijn rooster gewerkt waardoor de temperatuursevolutie zeer nauwkeurig wordt weergegeven SMARTFIRE overschat de temperaturen opnieuw. In Figuur 31 zien we de temperatuursdistributie over de langsdoorsnede door het vlak dat door de open deur gaat die kamer 103 verbindt met kamer 101, respectievelijk zoals voorspeld door de CFDberekening met FDS en met SMARTFIRE en zoals gemeten tijdens het experiment. FDS 5 SMARTFIRE Experiment Figuur 31: Temperatuursdistributie ( C) van een dwarsdoorsnede door het midden van deur 103. In Figuur 32 zien we de temperatuursdistributie over de dwarsdoorsnede in het midden van de deur en de brandhaard door de kamer met de brandhaard, kamer 103 en de gang, respectievelijk zoals voorspeld door de CFD-berekening met FDS en met SMARTFIRE en zoals gemeten tijdens het experiment. Algemeen kan worden gesteld dat de gastemperaturen verkregen uit het FDS-model zeer nauwkeurig worden voorspeld en deze uit SMARTFIRE worden overschat. 57

68 FDS 5 SMARTFIRE Experiment Figuur 32: Temperatuursprofiel van de dwarsdoorsnede door de kamer met de brand, kamer 103 en de gang. Kwalitatieve vergelijking langssnelheden We wensen nu de twee verschillende modellen kwantitatief te vergelijken. Hiervoor bekijken we de langssnelheden in het midden van de deuren 102 en 104. Op Figuur 33 en Figuur 34 wordt de langssnelheid door de deur in functie van de hoogte weergegeven uit de numerieke simulaties en uit het experiment. De bekomen langssnelheden voor deur 102 (deur tussen gang en kamer 101) worden door FDS veel minder nauwkeurig voorspeld dan voor deur 104 (deur in kamer met brand). De verklaring hiervoor is terug te vinden in het gebruikte rekenrooster. Daar waar rondom de brandhaard en ook in deur 104 een fijn rooster werd toegepast, wordt er ter hoogte van deur 102 (uitgevend op de gang) met een grof rooster gewerkt. De snelheden worden, net als de overige parameters, als het ware uitgesmeerd over een 8 maal groter volume. We konden dus op voorhand verwachten dat de langssnelheden over deur 102 lager gingen zijn dan tijdens het experiment. De bekomen langssnelheden voor deur 102 (deur tussen gang en kamer 101) worden door SMARTFIRE even goed voorspeld als voor deur 104 (deur in kamer met brand). We verwijzen hier opnieuw naar het gebruikte rekenrooster, dat uniform werd gekozen over de volledige oppervlakte. 58

69 experiment smartfire FDS 5-1 Figuur 33: langssnelheden in functie van de hoogte voor deur 102 (kamer uitgevend op de gang) experiment smartfire FDS 5-1 Figuur 34: langssnelheden in functie van de hoogte voor deur 104 (kamer met brand) Verder kunnen we op Figuur 34 aflezen dat het neutrale vlak (punt waar de langssnelheid door deur 104 nul bedraagt) door beide CFD-modellen zeer nauwkeurig wordt voorspeld. Onder het neutrale vlak wordt er verse lucht aangezogen uit de ernaast gelegen kamer en boven het neutrale vlak stromen de rookgassen de kamer uit. De hoogte waar er door deur 102 rookgassen naar buiten stromen wordt eveneens door beide modellen goed voorspeld. 59

70 4. Conclusie Het scenario waarbij meerdere kamers uitgeven op een gang werd met twee verschillende CFDmodellen doorgerekend. De resultaten kwamen kwalitatief goed overeen met de gemeten waarden uit het experiment. In FDS werd gerekend met een redelijk grof uniform rooster met een lokale verfijning rondom de kamer waarin het brandt. De verkregen gastemperaturen en stromingspatronen kwamen over het algemeen zeer goed overeen met de waarden uit het experiment. De verkregen gastemperaturen in SMARTFIRE waren over het algemeen licht overschat. Men kan verwachten dat indien dezelfde berekeningen werden uitgevoerd waarbij de soortelijke warmte afhankelijk wordt ingesteld in functie van de temperatuur, de gastemperaturen over het algemeen iets lager zouden uitkomen en een goede overeenkomst zouden vertonen met de experimenten. De verkregen langssnelheden ter hoogte van de deuropeningen toonden het belang van een voldoend fijn rooster toe te passen. Daar waar in het FDS-model met een fijn rooster werd gerekend werd een goede overeenkomst bekomen met de experimentele waarden. Op plaatsen waar een grover grid werd toegepast werden de langssnelheden onderschat. Men kan verwachten dat indien een fijner rekenrooster werd toegepast op dezelfde geometrie, de langssnelheden iets hoger zouden uitkomen en in het ganse rekendomein een zeer goede overeenkomst zouden vertonen met het experiment. Indien men dit scenario verder zou willen analyseren zou het volgens de auteur interessant kunnen zijn om de effecten te bekijken van volgende aanpassingen in de hierboven beschreven modellen: - Effect van met verschillende rekenroosters te werken in FDS. - Effect van zonder stralingsmodel te werken in FDS (enkel convectief deel van het warmtevermogen). - Effect van met een volumetrische warmtebron te werken in SMARTFIRE. - Effect van met een eenvoudiger en gesofisticeerder stralingsmodel te werken in SMARTFIRE. 60

71 H 5: Scenario 3: Tunnel 1. Beschrijving scenario Dit scenario behandelt een brand in een tunnel voor wegverkeer. Het experiment werd geselecteerd uit een reeks testen waarin veel meetapparatuur werd gebruikt en waarbij testen met verschillende brandgroottes en verschillende ventilatietypes werden bekeken. Het hier besproken experiment is een tunnelbrand met natuurlijke ventilatie en met een brandhaard van 20 MW. De tunnel is 853 m lang met een plafondhoogte van 7.9 m en een hoefijzervormige doorsnede. De tunnel heeft een helling van 3.2 % van het zuidportaal naar het noordportaal en de tunnel wordt als recht beschouwd. De breedte van de tunnel bedraagt 8.77 m maar de breedte van de weg bedraagt 7.32 m. Voor details van de afmetingen verwijzen we naar Figuur Figuur 35: dwarssectie van de tunnel. Gedurende de test werd een vlak vals plafond ingebouwd in de tunnel (zoals te zien in Figuur 35). Dit vals plafond was echter niet aanwezig tijdens de proeven met natuurlijke ventilatie. De dwarssectie heeft een oppervlakte van ongeveer 36 m² onder het vals plafond en van ongeveer 60 m² zonder het vals plafond. In beide ingangen van de tunnel (noord en zuid) blokkeert een ventilatieruimte het bovenste gedeelte van de tunnel. De onderkant van de ventilatieruimte bevindt zich op ongeveer 4.33 m van de weg. De ventilatieruimtes verkleinen de dwarssectie elk over een lengte van 26 m vanaf de ingang van de tunnel. Het zuidportaal wordt getoond op Figuur De afmetingen in figuur 4 zijn in feet en inches (1 inch = 2.54 cm en 1 feet = 12 inches) 61

72 Figuur 36: noord-zuid middellijn van de tunnel met inbegrip van de ventilatieruimte aan de zuidkant Er bevinden zich geen restricties voor de tunnelingangen. Beide tunnelopeningen komen uit in vrije berghellingen zonder wanden aan de kant van de tunnelopeningen. De temperatuur, CO-concentratie en gassnelheid werden gemeten in meetstations, afgebeeld op Figuur 37. De temperatuur werd in de meeste meetstations op 8 verschillende posities gemeten. Metingen van CO-concentraties werden in 7 meetstations op 3 verschillende posities gemeten. Figuur 37: positie van meetapparatuur in de tunnel. De brandhaard bevindt zich op 238,35 m van het zuidelijk portaal. De brandhaard van 20 MW bestond uit een stalen pan met een totale oppervlakte van ongeveer 9 m². De pan bevond zich op een hoogte van 75 cm ten opzichte van de vloer. De brandstof bestond uit no. 2 fuel oil (beter gekend als red diesel ) bovenop een waterbed. De verbrandingswarmte van deze brandstof is ongeveer 45 MJ/kg en de densiteit is ongeveer 720 kg/m³. Het brandstofniveau in de pan werd gecontroleerd door een weegschaal onder de pan die informatie gaf aan de automatische regelaars om een constant brandstofniveau in de pan te onderhouden gedurende de 25 minuten durende proef. Het werkelijke warmtevermogen word weergegeven in Figuur 38. Dit warmtevermogen zal ook gebruikt worden in de numerieke simulaties. 62

73 Fire Heat Release Rate Heat Release Rate (MW) Elapsed Time (seconds) Actual Theoretical Figuur 38: Gemeten vrijgesteld warmtevermogen tijdens de proef. De tunnel is een rotstunnel. Het type mineralen is niet bekend maar wordt verondersteld zandsteen te zijn. De wanden rondom de brandhaard werden beschermd met een zeker brandwerend materiaal, hoofdzakelijk bestaande uit cement en vermiculiet. De overige wandoppervlakte van de tunnel die niet beschermd werd, werd beschreven als redelijk ruwe structuur. De materiaaleigenschappen van zandsteen worden meegegeven (Ref Holman): dichtheid van 2200 kg/m³, conductiviteit van 1.83 W/mK en soortelijke warmte van 0.71 kj/kgk. De initiële temperatuur in de tunnel voor de proef bedroeg 11 C en de temperatuur van de verse lucht die aan het noordportaal binnenkwam bedroeg 9 C. 2. Tunnelbrand met natuurlijke ventilatie Natuurlijke ventilatie toepassen in een tunnel is gebaseerd op de vaststelling dat warme rook stijgt vanuit de brandhaard naar het plafond waar het stratificeert (d.i. een afzonderlijke laag vormt onder het plafond van de tunnel) en zich vervolgens in de langsrichting van de tunnel propageert. Er wordt aangenomen dat dit natuurlijk fenomeen in sommige omstandigheden een houdbare omgeving kan creëren voor aanwezige personen in het onderste gedeelte van de tunnel, en zo hun evacuatie bij een incident kan vergemakkelijken. De variatie van dit natuurlijk fenomeen zowel in de ruimte als in de tijd is echter sterk afhankelijk van volgende parameters xxiii : grootte van de brandhaard, geometrie en helling van de tunnel, temperatuur van de tunnelwanden, 63

74 beweging van de lucht bij 20 C, zowel natuurlijk als door voertuigen veroorzaakt 25. De belangrijkste fenomenen waardoor de rookgassen hun thermische kracht verliezen zijn de warmteoverdracht naar de koudere tunnelwanden en de toenemende turbulente menging met de laag verse lucht eronder. Aangezien beide effecten evenredig zijn met de af te leggen weg van de rooklaag is het duidelijk dat natuurlijke ventilatie toepassen in lange tunnels gevaarlijk kan worden. Natuurlijke ventilatie wordt dan ook vaak toegepast in korte tunnels, terwijl men in langere tunnels overgaat naar mechanische ventilatie. In the handbook of tunnel fire safety [xxiii] wordt aangehaald (p146) hoe deze indeling in verschillende landen staat beschreven in nationale normen. In Duitsland bijvoorbeeld wordt er voor tunnels tussen de 350 en 700 m geen mechanische ventilatie vereist, terwijl in het Verenigd Koninkrijk een bovenste limiet van 400 m aanvaardbaar is, mits voldoende technische rechtvaardiging. Bij het ontwerp van een RWA-systeem voor een tunnel wordt het type en aantal ventilatoren gedimensioneerd op basis van empirische formules. Daarna kan een CFD-simulatie worden uitgevoerd om het ontwerp te controleren. Wanneer men dan bepaalde resultaten uit de CFDberekening (bvb. langssnelheid) wil vergelijken met empirische formules, moet men steeds rekening houden met het geldigheidsdomein en de verschillende aannames en vereenvoudigingen van de empirische formules. In dit hoofdstuk zullen we op een gestructureerde wijze een CFD-model opbouwen van een tunnelbrand met natuurlijke ventilatie. Het leek ons nuttig om eerst, aan de hand van een empirische formule, de problematiek van natuurlijke ventilatie in een gehelde tunnel aan te kaarten. Zoals eerder beschreven zorgt een brand in een gehelde tunnel voor natuurlijke ventilatie als gevolg van de thermiek (archimedeskrachten). In the handbook of tunnel fire safety ( xxiii ) wordt een formule gegeven voor de gassnelheid in de langsrichting indien geen rekening gehouden wordt met externe windeffecten of mechanische langsventilatie. De gemiddelde koude gassnelheid u kan worden bepaald uit de Bernoulli vergelijking: 2 h(1 ) = Waarin h het hoogteverschil is waarover het schoorsteeneffect speelt (stack height) in [m], is de gemiddelde temperatuur over deze hoogte in [K]. is de omgevingstemperatuur in [K], is de wrijvingscoëfficiënt, is de lengte van de tunnel in [m], is de lengte van de tunnel die wordt blootgesteld aan de warme rookgassen in [m], is de hydraulische diameter van de tunnel in [m] en is het drukverlies aan de ingang van de tunnel ( =0.5). Indien slechts een deel van de tunnel met rookgassen gevuld is, zal h= /100 waarbij de corresponderende helling van het met rookgassen gevulde gebied, uitgedrukt in een percent, voorstelt. De gemiddelde temperatuur,, over de lengte van de tunnel gevuld met warme rookgassen,, kan worden geschat uit: 25 Het effect van een rijdende trein in een tunnel zal op zich moeten worden bepaald met een ander programma (bvb SES) en als randvoorwaarde worden ingegeven in het CFD-model. 64

75 = h Waarbij de gemiddelde temperatuur over deze hoogte in [ C] en de omgevingstemperatuur in de tunnel [ C] is. is de omtrek van de tunnel, h is een warmteoverdrachtscoëfficiënt die zowel de convectieve als warmteverliezen door straling beschrijft. De gebruikte vergelijkingen veronderstellen dat 1, m.a.w. de gemiddelde temperatuur binnenin de tunnel,,is groter of gelijk aan de omgevingstemperatuur buiten de tunnel. Tunnel uit experiment Passen we dit toe op onze case, dan kunnen we de gemiddelde koude gassnelheid, u, bepalen in een gehelde tunnel met een 20 MW brand. De helling van de tunnel bedraagt 3.2%, de lengte van de tunnel is 853 m, de geometrie van de tunnel is H=7.8 m, B=9 m, =9 C, =11 C. De lengte van de tunnel waarover het schoorsteeneffect speelt is =615 m. Hieruit volgt het hoogteverschil h= /100= 19.7 m. De gemiddelde temperatuur over deze hoogte,, volgt uit = = Een niet evidente stap is het inschatten van de volgende parameters. Hierbij werd rekening gehouden met de grootte van de brandhaard en met de eigenschappen van de tunnel 26. Mits volgende aannames: h= kw/m²k, =0.02 en =0.5. Andere geometrische parameters zijn: = 8.2 m, =30 m. Vullen we al de parameters in, dan bekomen we de gemiddelde koude gassnelheid u: = ( ) =3.2 / De gemiddelde gassnelheid in de warme rooklaag zal dus gelijk zijn aan: = =3.5 / Deze empirische formule geeft een goede indicatie over de ééndimensionale rookverdeling, echter deze ééndimensionale stroming is in de praktijk niet overal geldig (vb. aan de ingangen, schachten, geometrie-overgangen, vertakkingen of bij stuwkrachtventilatoren). In realiteit is de stroming niet ééndimensionaal maar 3-dimensionaal (turbulentie) en om iets zinnigs te kunnen zeggen over fenomenen zoals stratificatie van de rookgassen dient men over te gaan naar meer geavanceerde technieken zoals een CFD-model. Toch krijgt men bij het toepassen van een dergelijke empirische formule al een idee van de belangrijke parameters. Onder meer de wrijvingscoëfficiënt en de warmteoverdrachtscoëfficiënt h dienen zo nauwkeurig mogelijk te worden ingeschat. Volgende tabel verduidelijkt de invloed van 26 Zo wordt de wrijvingsfactor in tunnels geschat tussen en 0.03 (zie xxiii ). 65

76 de keuze van beide parameters t.o.v. het hierboven beschreven basismodel. Zo zien we dat indien de wrijvingscoëfficiënt wordt onderschat, de gemiddelde gassnelheid toeneemt. We kunnen stellen dat de wandruwheid in deze empirische formule een belangrijk te schatten parameter is. Een andere belangrijke parameter is de warmteoverdrachtscoëfficiënt h die zowel de convectieve als warmteverliezen door straling beschrijft. Standaard wordt deze op kw/m²k gekozen maar we kunnen gerust stellen dat in geval van een grote brand deze waarde aan de lage kant is. We merken duidelijk de invloed in de formule, indien de warmteoverdracht naar de wanden wordt onderschat zitten we in een conservatief ontwerp. Invloed Wandruwheid f D [-] Warmteoverdrachtscoëfficiënt h [W/m²K] Gemiddelde koude gassnelheid u [m/s] Basismodel Ruwe wanden Gladde wanden Strenge brand kleine h Tabel 3: Invloed wandruwheid en warmteoverdrachtscoëfficiënt. De hierboven besproken methode is natuurlijk niet de enige die de ééndimensionale analyse van het schoorsteeneffect in een gehelde tunnel bekijkt. In een andere ééndimensionale analyse [xxiv] bijvoorbeeld wordt een thermische balans opgesteld rekening houdend met het convectief warmtevermogen van de brand en waarbij een algemene convectieve warmteoverdrachtscoëfficiënt berekend wordt op basis van de stromingseigenschappen (Nu getal) en de geometrie van de tunnel. We zullen de volledige methode niet beschrijven maar geven mee dat gelijkaardige resultaten worden bekomen als in de hierboven beschreven methode Bij het vergelijken van beide methodes wordt overgegaan van een een convectieve warmteoverdrachtscoëfficiënt naar een coëfficiënt die ook de warmteverliezen door straling meeneemt waarbij een gepaste evenredigheidsfactor dient te worden gekozen. 66

77 3. Uitgevoerde CFD-simulaties Bij het modelleren van een tunnelbrand aan de hand van een CFD-pakket is het van cruciaal belang om de stroming in de regio rond de brandhaard goed te simuleren. Het spreekt voor zich dat hiervoor de brandhaard (afmetingen, evolutie van warmtevermogen in de tijd), de tunnelgeometrie rond de brandhaard (dwarssectie, helling) en wandeigenschappen (ruwheid, warmteoverdrachtscoëfficiënten) nauwkeurig dienen te worden gemodelleerd. De moeilijkheid zit hem erin dat de stroming rond de brandhaard ook afhankelijk is van stromingscondities in regio s ver weg van de brandhaard zoals de ventilatiecondities ver weg van de brandhaard, de tunnelgeometrie en -helling ver weg van de brandhaard en omgevingscondities buiten de tunnel. Als gevolg hiervan dient het volledige domein van de tunnel te worden bekeken, ook al wenst men slechts een deel ervan te bestuderen. Het spreekt voor zich dat het rekenrooster voor lange tunnels al snel uit meerdere miljoenen cellen kan bestaan en de rekentijden zeer sterk zullen oplopen FDS Parallelle berekeningen Aangezien dit eindwerk kon worden gekoppeld aan de Large Scale Facility in Lund, kon er ter plaatse op een cluster gerekend worden. Dit bracht de mogelijkheid om parallel te rekenen, waarbij de tunnel wordt opgebouwd uit meerdere meshen en elk mesh op een afzonderlijke CPU rekent. Gezien de grote afmetingen van de tunnel bleek dit zeer nuttig om de rekentijden binnen de perken te houden. Er werden een aantal parameters gevarieerd, zoals: Geometrie en celgrootte: in FDS dient de benadering van de hoefijzervormige tunnelsectie in één (of meerdere) cartesische roosters te passen. Het effect van de keuze van celgrootte op de nauwkeurigheid waarmee de geometrie wordt weergegeven wordt geïllustreerd op Figuur 39. Links wordt de benadering van de dwarsgeometrie met cellen van 30 cm weergegeven, rechts met cellen van 60 cm. Daar men met een zo efficiënt mogelijk rooster wilde rekenen (lees: enkel lokaal rond de brandhaard met een fijn rooster werken) werd geopteerd om in het interval 55 m voor de brandhaard tot 55 m na de brandhaard te werken met celbreedtes van 30 cm en verder weg van de brand te werken met celbreedtes van ongeveer 60 cm. Daar we de geometrie rondom de brandhaard zo goed mogelijk wensten te benaderen, is er een lichte overgang in geometrie aan de overgangszones tussen de verschillende celbreedtes. Figuur 39: vergelijking 30 cm en 60 cm mesh voor benadering van geometrie 67

78 Invloed van verschillende hellingen: er werd gerekend met verschillende hellingen, om het effect van de helling op de rookverspreiding stroomopwaarts te vergelijken. Invloed van verschillende aannames voor de grensomstandigheden: er werd gerekend met verschillende mogelijkheden om de buitenlucht weer te geven aan de tunnelopeningen, gaande van een atmosfeerdruk net aan de uiteinden van de tunnel, tot een atmosfeerdruk opleggen aan de zijkanten en bovenkant van een extensie van de tunnel. Invloed van verschillende aannames voor de submodellen: voor de turbulentie werd bijvoorbeeld gekeken naar het effect van de baroclinische generatie van vorticiteit in rekening te brengen. Dit effect wordt standaard niet in rekening genomen in FDS. We verduidelijken even. Wanneer de densiteit een ruimtelijke gradiënt heeft, niet in dezelfde richting als de drukgradiënt, dan is het fluïdum onderhevig aan een ongelijke versnelling. Het resulterende snelheidsverschil leidt tot rotationele beweging, de baroclinische generatie van vorticiteit. In de wiskundige formule staat een vectorieel product, wat impliceert dat het grootste effect geproduceerd wordt wanneer de gradiënten normaal ten opzichte van elkaar staan. In het stroomopwaartse gedeelte van de tunnel kan het verwaarlozen van dit effect een grotere backlayering met zich meebrengen aangezien de menging tussen de hete rookgassen aan het plafond (horizontale drukgradiënt) en de koudere verse lucht eronder (verticale densiteitsgradiënt) wordt onderschat. Toen de resultaten van de parallelle berekeningen (uitgevoerd op een cluster in Lund) werden vergeleken met enkele seriële numerieke simulaties, bleken er grote verschillen. Er werden verschillende opties gevarieerd en de modellen werden grondig nagekeken op mogelijke foute ingave van de gebruiker maar blijkbaar was de fout elders te zoeken. Wanneer men een parallelle berekening uitvoert, waarbij dus een afzonderlijke processor gebruikt wordt voor elke mesh, dient er op de overgang tussen twee verschillende meshen informatie te worden uitgewisseld tussen de verschillende processoren. Blijkbaar was er in FDS versie 5.1 nog een bug in de pressure_correction term. We verduidelijken hieronder [xxv]. FDS onderstelt een oneindige geluidssnelheid (laag Mach-getal veronderstelling), en het volumedebiet in de tunnel is gelijk aan het volumedebiet uit de tunnel in afwezigheid van een warmtebron en thermische expansie. Wanneer men de tunnel opslitst in meerdere meshes, dient de pressure_correction term te worden toegevoegd. Deze term zorgt ervoor dat het volumedebiet van de ene mesh naar de andere consistent is. ( u.da is dezelfde aan de ene als aan de andere kant van de tunnel). Indien je die term verwaarloost, is er een volumeverlies aan de mesh grenzen. Concreet betekent dit dat geen enkel van de bekomen resultaten uit de parallelle berekeningen met FDS versie 5.1 als correct kon worden beschouwd. Deze resultaten worden hier dan ook niet besproken. Wel kan worden meegegeven dat het effect van de baroclinische generatie van vorticiteit in rekening te brengen geen grote rol speelde in deze configuratie. Er wordt verondersteld dat de lage langssnelheden hiervoor verantwoordelijk zijn en er wordt verwacht dat deze term in geval van mechanische ventilatie een belangrijkere rol zou spelen (zoals onder meer aangetoond in [xxvi] ). 68

79 Seriële berekeningen Er werd toen beslist om het model van de tunnelbrand op een systematische manier op te bouwen door telkens een graad van complexiteit toe te voegen aan het model in de hoop zo betrouwbare resultaten te bekomen. We bespreken verder dus seriële numerieke berekeningen. Om praktische redenen verwaarlozen we de initiële luchtsnelheid in de tunnel. Gebruikte submodellen in FDS A. Geometrie De geometrie werd ingegeven zoals op onderstaande figuur. De hoefijzervormige geometrie werd trapsgewijs benaderd (FDS werkt enkel met rechthoekige cellen). Hierbij werd de afronding bekomen door het commando SAWTOOTH=.FALSE. in te geven, die de invloed van de scherpe randen op de stroming vermindert. De celgrootte in de buurt van de brandhaard bedraagt 30 cm zodat de karakteristieke diameter van de brandhaard 10 cellen bevat. Vanaf een afstand van 55 m voor en na de brandhaard wordt er gewerkt met cellen van 60 cm. In totaal werden 6 meshen gebruikt met een totaal aan cellen. Door enkel lokaal te verfijnen besparen we op de rekentijd, want indien overal cellen van 30 cm zouden gebruikt worden, bekomen we extreem lange rekentijden. In de bespreking zal de tunnel steeds worden voorgesteld op schaal 1:10 in de lengterichting om de ontwikkeling van de rookgassen kwalitatief te kunnen beoordelen. Figuur 40: Geometrie van de halve tunnel met aan beide uiteinden de ventilatieruimte, hier weergegeven op schaal 1:10 in de lengte. B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel LES (Large Eddy Simulation) met het smagorinsky subgrid model. o FDS werkt met LES met een Smagorinsky-constante van 0.2, geldig voor thermiek gedreven stromingen zonder veel wandeffecten. o In het tunnelscenario uit dit hoofdstuk spelen de wandeffecten echter een belangrijke rol (zie verder). b. Verbrandingsmodel mengfractiemodel chemiemodel: flame sheet model. c. Stralingsmodel Standaard grey gas model voor absorptiecoëfficiënt. Stralingscomponent = 34% (standaard). Daar het niet praktisch is om met een zodanig fijn rooster te werken dat de temperatuur in de regio van de vlam correct wordt weergegeven, wordt de bronterm voor de straling 69

80 (evenredig met T 4 ) in de regio binnen de flame sheet gemodelleerd als een zeker percentage van het afgegeven warmtevermogen. DTF: 100 vaste stralingsrichtingen (standaard) C. Boundary Conditions Er werd gewerkt met volgende grenswaarden: De helling van 3.2% werd weergegeven door de zwaartekracht in te geven als (0.0, ,-9.805) Luchttoevoer aan beide uiteinden tunnel: een pressure outlet werd voorgeschreven aan de bovenkant van een extensie van de tunnel (atmosfeerdruk). Brandstof-toevoer (oppervlakte: 3 m x 3 m = 9 m²) Een HRRPUA (warmtevermogen per oppervlakte eenheid) werd voorgeschreven als het vrijgestelde warmtevermogen (in functie van de tijd zoals in Figuur 38). Als brandstof werd diesel ingegeven met een soot_yield van (zie SFPE Guide [xxvii] ). Dit is de productie aan roet (in kg) per kg verbrande brandstof. De convectieve warmteoverdracht (naar de wanden) is als volgt gedefinieerd: o h=max (C*ΔT 1/3, k/l*(0.037*re 4/5 *Pr 1/3 ) waarbij de convectiecoëfficiënt C= 1.52 voor horizontale en C=1.31 voor verticale wanden voorstelt, ΔT het temperatuursverschil tussen wand en gas, k de thermische conductiviteit van het gas en L de lengte van de obstructie. Solver Het programma zorgt automatisch voor convergentie door de tijdsstap te verkleinen. Om sneller te rekenen in seriële berekeningen kunnen de verschillende meshen elk met een andere tijdsstap rekenen door synchronize=.false. in te geven. Dit leidt echter tot minder frequente informatie-overdracht tussen de verschillende meshen wat foutieve resultaten tot gevolg had in dit scenario. We rekenen dus serieel en de tijdsstappen voor de verschillende meshen worden gesynchroniseerd (standaard). Bespreking resultaat In Tabel 4 worden de voorspelde gastemperaturen uit de numerieke simulatie na respectievelijk 1, 2, 4, 12 en 18 minuten weergegeven. De waarden zijn in graden Fahrenheit 28 opgegeven en aangezien we geïnteresseerd zijn in de temperaturen ver weg van de brandhaard, wordt de schaal gedefinieerd van 41F (5 C) in het blauw tot 200F (93.3 C) in het rood. Voor de duidelijkheid worden de temperatuurscontouren van 100F (37.8 C) in het zwart weergegeven. In wat volgt worden de temperatuurscontouren steeds vergeleken met de in Tabel 5 weergegeven gemeten gastemperaturen tijdens het experiment. Volgen we de temperatuurscontour van 100F dan zien we duidelijk dat de temperatuursevolutie stroom-opwaarts van de brand kwalitatief goed voorspeld wordt. Stroomafwaarts wordt de temperatuursverdeling in de numerieke simulatie echter niet nauwkeurig weergegeven. Zo bereikt de 100F-contour tijdens het experiment na 4 minuten bijna de ventilatieruimte aan de noordkant. Na 18 minuten dient de 100F-contour van aan het noordportaal parallel met de grond te lopen. 28 Waarbij C = ( F-32)*5/9 70

81 Het bekomen temperatuursprofiel wijst op een te hoge warmte-overdrachtscoëfficiënt. Dit kan deels verklaard worden door de stapsgewijze benadering van de wanden. Een volgens de auteur belangrijker effect op de stromingseigenschappen is de gemodelleerde wandruwheid (zie verder). De meest waarschijnlijke reden waarom de temperatuursevolutie niet nauwkeurig wordt weergegeven is het gebruik van een te grof grid ver weg van de brandhaard. Het diffusieve karakter van een grof grid spreidt de temperatuur uit over een grote zone (celbreedtes van 60 cm) waardoor de drijvende kracht vermindert. Serieel rekenen met een fijner grid zou enorme rekentijden tot gevolg hebben en is bijgevolg geen optie in het kader van dit eindwerk. Hoewel we hier in de buurt van de brandhaard rekenen met 10 cellen in de karakteristieke diameter van de brandhaard en een verdubbeling van de celbreedtes hanteren verder weg van de brandhaard, is het aantal cellen beperkt gezien het hoog brandvermogen in dit scenario. Tijd [min] 1 Temperatuursevolutie [ C] Tabel 4: Temperatuursevolutie in functie van de tijd m.b.v. FDS met stralingsmodel. Enkel een parameteranalyse zal kunnen uitwijzen waarom de temperatuurscontour van 100F niet precies wordt weergegeven, waarbij volgende zaken zeker dienen bekeken te worden: werken met een fijner grid, warmteverliezen langs de wanden, wandruwheid. Aan de hand van parallelle berekeningen kan een dergelijke parameteranalyse uitgevoerd worden. Maar hiervoor dient eerst bewezen te worden dat de resultaten uit een parallelle berekening niet afwijken van deze uit een seriële berekening. Voor een natuurlijk geventileerde gehelde tunnel blijkt dit met FDS versie 5.1 echter niet het geval. 71

82 1 min 2 min 4 min 12 min 18 min Tabel 5: Gemeten temperatuursevolutie in functie van de tijd. Bespreking varianten Uiteindelijk werden 3 varianten bestudeerd: Invloed van zonder stralingsmodel te rekenen Invloed van de wandruwheid beter te modelleren Invloed van parallel te rekenen met de laatste versie van FDS (5.3) 72

83 Invloed stralingsmodel De invloed van de brandhaard te modelleren door enkel het convectieve vrijgesteld warmtevermogen werd kwalitatief bestudeerd. Dit is een aanname die vaak voorkomt in de praktijk gezien de tijdswinst ten opzichte van een model dat wel met een stralingsmodel werkt. Tijd [min] 1 Temperatuursevolutie [ C] Tabel 6: Temperatuursevolutie in functie van de tijd m.b.v. FDS zonder stralingsmodel. Op het eerste zicht worden stroomafwaarts kwalitatief gelijkaardige resultaten verkregen als uit het model met een stralingsmodel. In de regio stroomopwaarts echter worden grote verschillen opgemerkt. We kunnen bij deze besluiten dat om de backlayering afstand nauwkeurig te bepalen, een stralingsmodel (ook al zijnde eenvoudig) in rekening dient te worden gebracht. We benadrukken nogmaals het gebruik van een grof rekenrooster in deze numerieke simulaties waardoor deze resultaten enkel kwalitatief kunnen worden vergeleken. Invloed wandruwheid De invloed van de wandruwheid werd bekeken door een stuk van de tunnel (met dezelfde dwarssectie) te modelleren zonder brandhaard. Aan de ene opening werd een constante snelheid (van 10 m/s ) opgelegd en aan het ander uiteinde van de tunnel werd een omgevingsdruk opgelegd. Op die manier konden we de wandruwheid bepalen die FDS standaard oplegt aan het model in functie van de gekozen celgrootte. Aangezien de grenslaag aan de wand (d) veel kleiner is dan de celgrootte ( ), kan deze niet rechtstreeks in rekening worden gebracht. We moeten de grenslaag op de een of andere manier dus gaan modelleren. In FDS gebeurt dit via de parameter SLIP_FACTOR= 1 (waarbij een waarde 73

84 van 1 staat voor een gladde wand, een waarde van -1 staat voor een no-slip conditie aan de wand. Standaard wordt de dikte van de grenslaag op 0.01 m genomen. De eenvoudige grenslaagconditie aan de wand wordt dus weergegeven door:, =, 1 Waarbij, staat voor de snelheid van de cel in de wand en, staat voor de snelheid in de eerste cel in de tunnel. In ons model wordt een grof rekenrooster toegepast waardoor standaard een SLIP_FACTOR= respectievelijk wordt toegepast dichtbij en ver weg van de brandhaard. In het tunnelgedeelte werd een drukverlies vastgesteld dat een factor 2 te hoog was vergeleken met een ééndimensionale theoretische benadering voor de drukverliezen door wandwrijving xxviii. Opnieuw zou het hier interessant zijn om een sensitiviteitsanalyse van deze SLIP_FACTOR uit te voeren op de volledige tunnel om in ontwerptoepassingen via deze parameter rechtstreeks de gewenste wandruwheid te modelleren. Dit werd in dit eindwerk niet bekeken maar kan m.b.v parallelle simulaties grondig onderzocht worden. Invloed van parallel te rekenen met de laatste versie van FDS (5.3) Voor het tunnelscenario werd tijdens dit eindwerk heel wat tijd gestoken in parallelle simulaties. Een eerste parameteranalyse werd uitgevoerd vooraleer werd nagegaan of de seriële en de parallelle simulaties tot hetzelfde resultaat leiden. Gezien de grote verschillen tussen beide, werden enkel de seriële berekeningen voorgesteld in dit hoofdstuk. Er werd verwacht dat het gebruik van de pressure correction term uit de laatste versie van FDS (5.3) dit probleem zou oplossen [xxv]. Toen de laatste versie (5.3) van FDS op de cluster in de Large Scale Facility te Lund werd gecompileerd, kon worden nagegaan of de resultaten uit de seriële berekeningen en de resultaten uit de parallelle berekeningen (met de correcte pressure correction term) dezelfde resultaten gaven voor dit scenario. Dit wordt hier besproken. Bij het vergelijken van de parallelle en seriële berekeningen bleek aanvankelijk een goede correlatie tussen beiden. Echter na ongeveer 10 minuten gaf de parallelle simulatie onfysische resultaten. De verklaring ligt hem in de keuze van submodellen [xxv] : het gebruik van de baroclinische generatie van vorticiteit in parallelle berekeningen (met de pressure correction term) blijkt niet robuust. In volgende versies van FDS zal de pressure correction term dan ook verdwijnen. Het vergelijken van de seriële en parallelle berekeningen zonder de pressure correction term en zonder de baroclinische generatie van vorticiteit leidt tot resultaten waarvan de verschillen verwaarloosbaar zijn. Het meer fundamenteel probleem van verschillen tussen seriële en parallelle berekeningen [xxix] blijft actueel en momenteel wordt er aan gewerkt. Het pressure correction algoritme is meestal nuttig wanneer de stroming hoofdzakelijk in één richting (zoals stroming in een buis) en loodrecht op het mesh loopt. Wanneer de stroming evenwijdig loopt met het vlak van het mesh, kan de pressure correction onnauwkeurig zijn. Momenteel wordt de solver voor parallelle berekeningen volop herbekeken ( global iterative solver ) en deze zal in de nabije toekomst beschikbaar zijn. 74

85 3.2. FLUENT Doelstelling In vergelijking met de tunnelsimulaties in FDS werd er met hoop naar het RANS-model gekeken, aangezien hier een symmetrievlak kon worden ingebouwd. Dit betekent een halvering van het aantal rekencellen. In de praktijk worden brandscenario s in tunnels vaak gemodelleerd zonder verbrandingsmodel. Hierbij wordt de verbranding vereenvoudigd voorgesteld door een voorgeschreven warmtebron, die eventueel in functie van tijd en ruimte kan groeien. Voordeel van deze methode van brandmodellering is de eenvoud en het verminderd aantal op te lossen vergelijkingen 29. Daarenboven vereist een verbrandingsmodel lokaal een zeer fijn grid en dient de precieze samenstelling van de brandstof te worden gekend, nodig voor het chemiemodel. Aangezien de verbrandingsproducten bij deze aanpak individueel niet worden gemodelleerd, dient een bronterm voor de rook in rekening te worden gebracht in het model. Daar rook een mengsel is van verbrandingsproducten en lucht, kan de bronterm worden voorgesteld door een zekere toevoer rook. Om rekening te houden met het feit dat er bij verbranding lucht wordt verbruikt dient een verstandige keuze van brontermen worden toegepast. Ter vereenvoudiging werd geopteerd om het vrijgesteld warmtevermogen niet tijdsafhankelijk te modelleren, maar als constante waarde. Deze keuze werd voornamelijk wegens praktische overwegingen 30 gemaakt, wat niet wegneemt dat het, gezien het gebruik bij praktische ontwerpen, een nuttig gegeven in de discussie zal zijn. A. Geometrie De geometrie van de tunnel werd ingegeven met een symmetrievlak in het midden van de tunneldoorsnede. Op die manier besparen we heel wat rekentijd. In GAMBIT werd een grof mesh (rooster) aangemaakt met hexaheders met afmetingen van 60 cm. Het grid werd oorspronkelijk enkel rond de brandhaard verfijnd (30 cm). Reden hiervoor was om daar nauwkeurigere resultaten te bekomen in een acceptabele rekentijd. Het gebruikte rooster komt overeen met het rooster uit de numerieke simulaties met FDS. Aangezien een RANSmodel een minder fijn rooster vereist als een LES-model, gaan we ervan uit dat het toegepast rekenrooster voldoende fijn is. B. Fysische submodellen a. Turbulentiemodel Er werd geopteerd om te werken met het realizable k-ε model. Met optie full buoyancy effects. Dit turbulentiemodel is niet geldig voor stromingen met een laag Re, zoals nabij de wanden. Voor de wanden werden de standard wall functions gebruikt. 29 Indien men de verbranding wenst te modelleren dienen bijkomende differentiaalvergelijkingen worden opgelost om de massafracties van brandstof, zuurstof en verbrandingsproducten (zoals H 2 O en CO 2 )weer te geven en bepaalt het verbrandingsmodel de lokale snelheid van verbranding (zie p8). 30 Het vrijgesteld warmtevermogen laten variëren in functie van de tijd is perfect mogelijk met het gebruikte software via user defined functions, deze optie werd in het kader van dit eindwerk echter niet bekeken. 75

86 b. Verbrandingsmodel: geen De brand werd gemodelleerd als zijnde een volumieke warmtebron (enthalpiebron): de warmte wordt uniform vrijgegeven in een bepaalde regio. We werken met een maximaal vermogen van 10 MW, aangezien we slechts de helft van de tunnel modelleren. Het door de brand vrijgesteld vermogen evolueert dus niet zoals op Figuur 38, we werken met een een gehalveerd gemiddeld vermogen. Het totaal volume van de warmtebron werd als volgt bepaald: vaste basis van 1.5 m x 3 m en hoogte van 5 m. Deze hoogte heeft geen fysische betekenis. We merken op dat de precieze bepaling van het volume waaruit de warmte wordt vrijgesteld van minder belang is aangezien wij vooral geïnteresseerd zijn in parameters ver weg van de brandhaard. c. Stralingsmodel: geen, er wordt gewerkt met 30 % stralingsverliezen. De enthalpiebron wordt dus gemodelleerd op 7 MW voor de halve tunnel. C. Materialen Lucht: constante cp en densiteit: incompressible ideal gas Rook: eigenschappen van lucht, uitgenomen densiteit van 1800 kg/m³. wand: zandsteen o densiteit: 2200 kg/m³ o soortelijke warmte: 0.71 kj/kg K o conductiviteit: 1.83 W/mK D. Boundary Conditions De volgende grenswaarden werden gedefinieerd: Zwaartekracht (0, ,-9.805) geeft de helling van 3.2% weer. Binnentemperatuur voor de brand: 11 C Brandstof-toevoer: zone van 1.5 m x 3 m x 5 m waarin een convectief deel (70%) van het brandvermogen wordt vrijgegeven. o De extra bronterm in de massavergelijking werd als volgt ingegeven: m fuel = HRR/ΔHc= 10 MW/45 MJ/kg= kg/s S m = m fuel /Vol= kg/s /(26.136)m³= kg/s m³ o De extra bronterm in de enthalpievergelijking werd als volgt ingegeven: S h =HRR conv /Vol=0,7*10 MW/(26.136)m³=0,7* W/m³ = W/m³ o De extra bronterm in de chemische componentenvergelijking werd als volgt ingegeven (voor brandstof = C 19 H 30 ) m air = 26.5 m fuel *(MW fuel /MW air )= kg/s smoke flow rate m smoke =m fuel + m air = kg/s S smoke = m fuel /Vol= kg/s /(26.136)m³= kg/s m³ De wanden o Er werd een vereenvoudiging gemaakt in die zin dat de bescherming van de wanden niet werd meegenomen in het model. o Standard wall functions. Deze aanpak is geldig zolang de dimensieloze afstand tot het eerste roosterpunt y+ minstens op 30 staat. Dit werd nagegaan. 76

87 o Convectiecoëfficiënt van 25 W/m²K (alternatief was om de wanden als adiabatisch te beschouwen wat in het geval van tunnelsimulaties niet wenselijk is daar het een vals beeld kan weergeven van de stratificatie). o Free-stream coeff van K o No slip shear condition De omgeving: o Tunnel zuidportaal Een pressure inlet werd voorgeschreven. (Temperatuur 9 C) o Tunnel noordportaal Een pressure outlet werd voorgeschreven. E. Solver Om oorspronkelijk het mengsel te doen ontsteken wordt er in FLUENT een hoge temperatuur en een hoge massafractie brandstof opgelegd. Wat betreft de discretisatieschema s werd uitgegaan van volgende opties: Druk: standaard Velocity-pressure coupling: SIMPLE Impuls: 1st order upwind Turbulentie: 1st order upwind Species: 1st order upwind Energy: 2nd order upwind Bespreking resultaten Aangezien de brand werd gemodelleerd met een constant vrijgesteld warmtevermogen, heeft het geen zin om de resultaten te vergelijken met de waarden verkregen uit het experiment. Om toch iets zinnigs te kunnen zeggen over de in dit model niet onbelangrijke aannames, werden de resultaten vergeleken met een numerieke simulatie met FDS (serieel wel te verstaan). In FDS werden dezelfde waarden gebruikt als in het beschreven basismodel (zie vroeger), enkel werd er gerekend met een constant convectief brandvermogen van 7 MW. 31 Op deze wijze kunnen we de waarde van de gemaakte aannames in het FLUENT-model vergelijken met deze uit FDS. We wensen op te merken dat deze vergelijking veronderstelt dat de resultaten verkregen met FDS de werkelijke situatie van een brand met een constant vermogen realistisch weergeeft. Gezien de kwalitatief goede resultaten verkregen in de vorige seriële simulaties, is dit een te verdedigen veronderstelling. 31 Er werd een totaal vrijgesteld warmtevermogen van 10 MW gedefinieerd met een stralingsgedeelte van 30% en de straling werd uitgezet. 77

88 1 min FLUENT FDS 2 min FLUENT FDS 4 min FLUENT FDS 8 min FLUENT FDS Figuur 41: vergelijking Fluent model zonder verbrandingsmodel (boven) en FDS model met verbrandingsmodel (onder). In Figuur 41 zien we de bekomen gastemperaturen zoals voorspeld uit de numerieke simulaties zonder verbrandingsmodel (boven) en met een verbrandingsmodel (onder). Deze vergelijking komt kwalitatief goed overeen. Na 8 minuten zien we dat in beide modellen het deel in de tunnel stroomopwaarts van de brand rookvrij is. De precieze afstand waarover de backlayering loopt verschilt aanzienlijk in beide modellen (ter herinnering: de afgebeelde tunneldoorsnede werd in de lengterichting op schaal 1:10 weergegeven). Ook de stratificatie wordt door het model zonder verbrandingsmodel niet correct weergegeven. Het model zonder verbrandingsmodel voorspelt al vrij dicht stroomopwaarts van de brandhaard een uniforme temperatuursverdeling over de hoogte van de tunnel. Het verklaren waarom de stratificatie in het model zonder verbrandingsmodel zo slecht wordt voorspeld is niet evident. Hieronder halen we een paar factoren aan met hun mogelijke impact: Het gebruikt rekenrooster was hetzelfde als bij de vorige numerieke simulaties dus wordt deze invloed niet als dominant beschouwd. Het gekozen volume waarover het vrijgesteld warmtevermogen werd vrijgegeven werd, gezien het symmetrievlak, geschat op de halve oppervlakte van de in het experiment gebruikte brander. De hoogte echter werd op 5 m geschat. Deze hoogte waarover het warmtevermogen wordt vrijgegeven kan een belangrijke invloed hebben op de gevormde ceiling jet. Hoe groter het volume waarover de warmtevrijstelling wordt uitgesmeerd, hoe lager de gastemperaturen kunnen verwacht worden. 78