H型隧道烟气流动与防排烟性能的热烟实验研究(3)

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0 引言随着我国城市轨道交通建设快速发展[1]，隧道火灾危害最大的是隧道内烟气扩散造成的人员伤亡，对隧道烟气流动的研究已成为轨道交通安全的研究热点[2-3]。由于隧道地形复杂，结构特殊等特点，目前关于隧道火灾方面的研究多集中在缩尺实验和数值模拟方面[4-9]。2007年，王彦富等[6]以全尺寸隧道为平台，对拱顶附近烟气最高温度等进行研究，国内外对H型隧道的热烟实验还较少。本文采用以甲醇油盘为火源，辅以发烟饼为烟气示踪标记物的热烟实验,对H型隧道烟气流动与防排烟性能进行研究，为H型隧道防排烟设计提供了科学的实验依据。1 H型隧道热烟实验环境H型隧道布局如图1所示，全长75 m，截面为圆形，直径2 m。两条相邻隧道之间在37.5 m处设一条交互通道，可任意开启或关闭。在H型隧道尽头分别布置4组轴流风机，2#、3#、4#风机向隧道内送风，1#风机从隧道内排烟，风机呈两排上下布置，如图2所示。1#隧道内在距隧道顶端0.5 m处每隔7.5 m布置一支温度传感器，分别为T1～T9。图1 H型隧道布局图2 隧道尽头风机组布局2 H型隧道热烟实验过程实验1：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.7 MW热烟自由蔓延实验。实验2：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.7 MW热烟实验，1 min后开启并调节1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.0 m/s。实验3：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.70 MW热烟实验，1 min后开启并调节1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.2 m/s。实验4：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.7 MW热烟实验，1 min后开启并调节1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.5 m/s。实验5：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.7 MW热烟实验，1 min后同时开启并调节1#风机组上排风机和下排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为2.0 m/s。实验6：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.7 MW热烟实验，1 min后开启并调节2#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.2 m/s。实验7：在1#隧道内距右端40 m处放置火源，进行0.7 MW热烟实验，1 min后开启并调节1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.2 m/s，当烟气蔓延到2#隧道时，开启3#风机组和4#风机组进行对向加压送风。各实验工况情况如表1所示。表1 实验工况实验编号交互通道状态火源功率/MW开启风机位置平均排烟风速/(m·s-1)1开启0.7无0.02开启0.71#上排1.03开启0.71#上排1.24开启0.71#上排1.55开启0.71#上排,1#下排2.06开启0.72#上排1.27开启0.71#上排,3#,4#1.23 H型隧道热烟实验结果3.1 排烟风速对烟气流动影响的实验实验1过程中，热烟自由蔓延过程中，隧道内逐渐充满烟气，烟气无明显分层，如图3所示，目测烟气蔓延至2#隧道。采集1#隧道的9组温度数据，如图4所示，由图可得：热烟自由蔓延实验初期烟气迅速升温，之后烟气温度达到稳定阶段，最后由于油盘中的燃料逐渐耗尽，火灾功率变小，烟气温度随之下降。环境温度随距火源距离的增加而降低，距火源最近的测点温升最高。图3 实验1时1#隧道内烟气蔓延情况图4 实验1等高度测点温度实验2过程中，开启1#风机组上排风机，使隧道内37.5 m处平均排烟风速为1.0 m/s后，隧道内逐渐充满烟气，烟气无明显分层，如图5所示，目测烟气蔓延至2#隧道。采集1#隧道的9组温度数据，如图6所示，由图可得：烟气温升的趋势类似于热烟自由蔓延实验，初期烟气迅速升温，之后烟气温度达到稳定阶段，最后由于油盘中的燃料逐渐耗尽，火灾功率变小，烟气温度随之下降。对比实验1和实验2：风机与火源之间的T6～T9测点(以下称“近风侧测点”)烟气温升与实验1趋同，距离风机较远的T1～T5测点(以下称“远风侧测点”)温升比实验1有降低趋势，但在800 s时温度出现明显升高，分析由于排烟风机的启动，部分烟气向近风侧移动，导致远风侧烟气温度有所降低，但由于实验2的风机排烟能力不足，导致后期烟气产生向远风侧回流现象，因此在800 s时远风侧测点温度出现明显升高。图5 实验2时1#隧道内烟气蔓延情况图6 实验2等高度测点温度实验3过程中，开启1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.2 m/s后，隧道内近风侧和远风侧烟气出现明显分层[7-9]，如图7所示，目测少量烟气蔓延至2#隧道。采集1#隧道9组温度数据，如图8所示，对比实验1～3分析可得：实验3烟气温升趋势明显不同于热烟自由蔓延实验，初期烟气迅速升温，之后烟气温度呈下降趋势。实验3的烟温峰值比实验2明显降低，这时远风侧热烟气与空气分层明显，高温烟气集中在隧道上半部分，远风侧隧道下半部分可用于人员逃生。图7 实验3时1#隧道内烟气蔓延情况图8 实验3等高度测点温度实验4过程中，开启1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.5 m/s后，隧道内烟气出现明显分层，之后远风侧烟气逐渐消失，如图9所示，此时目测无烟气蔓延至2#隧道。采集1#隧道的9组温度数据，如图10所示，对比实验1～4分析可得：实验4烟气温升的趋势类似于实验3，初期烟气迅速升温，之后烟气温度呈下降趋势。实验4的烟温峰值比实验2也明显降低，但不同于实验3，远风侧烟温下降明显，说明远风侧烟气已基本排净。图9 实验4时1#隧道内烟气蔓延情况图10 实验4等高度测点温度3.2 排烟位置对烟气流动影响的实验实验5过程中，开启1#风机组上排和下排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为2.0 m/s后，隧道内充满烟气，远风侧烟气逐渐消失，烟气无明显分层，目测烟气蔓延至2#隧道。采集1#隧道9组温度数据，如图11所示，对比实验4和实验5分析可得：实验5初期烟气迅速升温，开启风机后烟气温度快速下降，之后温度回升，最后由于油盘中的燃料逐渐耗尽，烟气温度随之下降，烟温峰值比实验4无明显降低。与实验4相比，更高的排烟风机功率可以在开启初期起到更好的排烟效果，但上排风机和下排风机同时启动，扰乱了烟气层和空气层，排烟效率反而下降[10-11]。但对于远风侧，烟温下降明显，说明远风侧烟气已基本排净，不受下排风机的影响。图11 实验5等高度测点温度3.3 排烟方式对烟气流动影响的实验实验6过程中，开启2#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.2 m/s后，隧道内逐渐充满烟气，烟气无明显分层，目测烟气蔓延至2#隧道。采集1#隧道9组温度数据，如图12所示，对比实验3和实验6分析可得：实验6初期烟气迅速升温，开启风机后烟温继续缓慢上升，最后由于油盘中燃料逐渐耗尽，烟气温度随之下降，烟温峰值比实验3高。与实验3相比，实验6风机吹风布置不能很好地降低烟气温升，只能起到抑制温升的作用，排烟效率较低。说明在其他条件相同的情况下，风机采用抽风布置比吹风布置的排烟效率更高。图12 实验6等高度测点温度3.4 相邻隧道加压送风措施对烟气流动影响的实验实验7过程中，开启1#风机组上排风机，使1#隧道内交互通道处平均排烟风速为1.2 m/s后，隧道内近风侧和远风侧烟气出现明显分层，当烟气蔓延到2#隧道时，开启3#风机组和4#风机组进行对向加压送风，目测白色烟气被有效抑制，无法进入2#隧道, 2#隧道内烟气蔓延情况如图13所示。采集1#隧道的9组温度数据，如图14所示，对比实验3和实验7分析可得出：实验7初期烟气迅速升温，1#风机开启后烟气温度呈短暂下降趋势，3#风机和4#风机开启后，1#隧道烟气温度明显回升，远风侧测点烟温峰值比实验3高。图13 实验7时2#隧道内烟气蔓延情况图14 实验7等高度测点温度4 结论(1)由实验1热烟自由蔓延实验可知，热烟自由蔓延时，火灾产生的烟气将快速通过交互通道从火灾隧道蔓延到相邻隧道，因此交互通道除采用防火措施外，还应考虑有效的防烟措施。(2)由实验1～5可知，火灾隧道排烟设计时，风机排烟能力最低应达到远风侧烟气集中在隧道的顶部，人员最低疏散高度处烟温应低于人员的最高承受温度。但排烟风机功率选择过大，会降低近风侧的排烟效率，分析认为过大的排烟风速会扰乱烟气层和空气层，使排烟风机排出更多的空气，从而降低排烟效率，但过大的排烟风机功率不会对远风侧产生不良影响，因此在工程设计中，风机功率选择应考虑一定的冗余量，火灾时人员应尽量选择逆风疏散，向远风侧逃生。(3)由实验4和实验5可知，上排风机排烟效果明显优于下排风机排烟效果，上排排烟风机启动后，若辅以下排风机同时排烟，初期会起到更好的排烟效果，但由于扰乱了烟气层和空气层的分层，总体排烟效率反而下降，因此仅采用上排风机排烟为最优设计。(4)由实验3和实验6可知，在其他条件相同的情况下，风机采用抽风布置比吹风布置的排烟效率更高。(5)实验以2#隧道模拟火灾时的相邻隧道，由实验3、实验4和实验7可得：交互通道位于火灾隧道远风侧时，若火灾隧道自身的排烟能力足以保证火灾隧道远风侧内烟气浓度达到安全疏散要求，则热烟气不会蔓延到相邻隧道内；若火灾隧道自身的排烟能力不足以保证火灾隧道远风侧内烟气浓度达到安全疏散要求，相邻隧道可采用对向加压送风的方式有效抑制烟气的蔓延，但对向加压送风方式会在火灾隧道的交互通道处形成扰流，影响火灾隧道的排烟效率。所以在H型隧道的实际排烟设计中，应采用防排烟复合系统和智能化逻辑编程方案：首先识别排烟系统所保护的隧道是否为火灾隧道，若为火灾隧道，则系统转为排烟模式；若为火灾隧道的相邻隧道，则系统转为对向加压送风模式，但应设置延时开启措施，以免过早地影响火灾隧道风机的排烟效果。参考文献[1]庞婷．地铁运营安全标准体系研究[D]．成都:西南交通大学，2017.[2]ZHONG Maohua , FAN Weicheng .Airflow optimizing control research based on genetic algorithm during mine fire period[J].Journal of Fire Sciences , 2003 , 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