Основы дифференциального (полевого) метода прогнозирования ОФП. Численная реализация полевой модели.. Лек7.1 ПОФП ТБПТЭ49. Лекция по учебной дисциплине прогнозирование опасных факторов пожара тема Основы дифференциального (полевого) метода прогнозирования офп. Численная реализация полевой модели. Специальность
 Скачать 1.35 Mb.
|
|
Подобие и критерии подобия пожаров Критерий подобия — безразмерная величина, составленная из размерных физических параметров, определяющих рассматриваемое физическое явление. Равенство всех однотипных критериев подобия для двух физических явлений и систем — необходимое и достаточное условие физического подобия этих систем. Основные положения теории подобия формируют в виде трех теорем подобия: 1. Подобные явления имеют одинаковые безразмерные комплексы величин, которые называются критериями; 2. Любая зависимость между переменными, характеризующие какие-либо явления, может быть записана в виде зависимости между критериями, состоящими из этих величин. Такая зависимость называется критериальным уравнением. 3. Подобны те явления, определяющие критерии которых численно равны  Расчётные методы в судебной пожарно-технической экспертизе -ИНТЕГРАЛЬНЫЕ - Определяются зависимости среднеобъемных величин ОФП от времени: ОФПm = f(t); -ЗОННЫЕ - Определяются зависимости от времени: 1. среднеобъёмных величин ОФП в припотолочном слое: ОФП2= f(t); 2. распределения термогазодинамических параметров по высоте конвективной колонки: ТГП1= f(z, t). -ПОЛЕВЫЕ (ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ) - Определяются поля величин ОФП от времени: ОФП= f(x, y, z, t) Современная система оценки пожарной опасности включает в себя различные методы стандартных испытаний для определения показателей пожарной опасности и методы исследования динамики горения при натурных испытаниях, а также математическое моделирование процессов горения. Для обеспечения пожарной безопасности в последние годы наметилась тенденция учета индивидуальных особенностей строительных объектов. Это требует не только тщательного анализа применимости требований нормативной базы, но и математического моделирования пожаров конкретных объектов и ситуаций, складывающихся в ходе развития горения. В настоящее время используются различные Полномасштабные испытания являются дорогостоящими и трудоемкими. Количество проведенных, на сегодняшний день, натурных испытаний единично. Наибольшее применение находят методы стандартных испытаний. Однако полную картину пожарной опасности таким способом получить сложно, так как испытания проводятся для определения одного показателя пожарной опасности, при этом используются строго фиксированные значения термических воздействий на материалы. Другие пожароопасные свойства оцениваются уже при иных условиях. Провести натурные испытания даже основных пожароопасных ситуаций с применением различных видов пожарной нагрузки также не представляется возможным. Математические модели, традиционно использующиеся при исследовании пожаров, описывают в самом общем виде изменение параметров состояния среды объекта во времени. Современные модели пожара условно делятся на три класса – интегральные, зонные и полевые. Всем этим методом моделирования присущи существенные недостатки. Система уравнений, описывающая изменение во времени основных параметров газовой среды внутри помещения чрезвычайно громоздка и под множеством цифр теряется сама физика происходящих процессов. Малейшая ошибка на каком-либо шаге вычислений может привести к большим погрешностям в конечном результате. Этим детерминированным методам моделирования, основанным на уравнениях химического состояния веществ, физических законах сохранения и сложных системах дифференциальных уравнений, описывающих теплообмен при пожаре, существует альтернативный подход – стохастические или вероятностные методы описания процессов. На сегодня они успешно применяются в самых разнообразных областях науки и техники. Среди них простотой и ясностью физического смысла выделяются модели, основанные на теории конечных цепей Маркова. Для анализа процессов развития горения достаточно рассмотреть два типа Марковских цепей: поглощающие и регулярные. Для каждого из этих двух типов цепей вводится матрица переходных вероятностей, через которую интересующие нас параметры выражаются с помощью элементарных матричных операций. Конечной цепью Маркова называется процесс, который переходит из состояния в состояние с определенной вероятностью, так называемой вероятностью перехода. Число состояний конечно, а значение переходной вероятности полностью определяется тем, в каком состоянии находится процесс, то есть она является условной. Вероятности перехода образуют стохастическую матрицу Р номер строки которой указывает из какого состояния происходит переход, а номер столбца в какое состояние попадает процесс в результате перехода. Все возможные пути процесса описываются степенями матрицы переходных вероятностей – Pn. Для переходной матрицы Р существует собственный вектор α, такой что  где  Здесь n– число состояний моделируемого процесса. Собственный вектор - строка содержит такое же количество компонент, как и строка переходных вероятностей в матрице Р, а их физический смысл – среднее время нахождения процесса в состоянии n. Параметры Марковской модели могут быть определены экспериментально или с помощью каких-либо методов оценки переходных вероятностей. Для этого могут применяться экспертные методы или расчеты с помощью традиционных моделей. Поскольку Марковская цепь событий представляет собой процесс перехода из состояния в состояние, то при ее разработке первой задачей является отождествление модельного состояния с состоянием изучаемого процесса, например изучение возможных чрезвычайных ситуаций на производственном объекте. В настоящее время большинство научных и практических разработок посвящено процессам принятия решений в условиях возникновения ЧС и превентивным мерам по предупреждению чрезвычайных ситуаций. Для этих целей используется моделирование, как средство анализа и синтеза, описания и исследования, оптимизации и проектирования сложных динамических систем [17-19]. Гораздо меньше сил уделяется проблеме описания и моделирования чрезвычайных ситуаций, как объекта управления. Это объясняется сложностью возникновения и развития чрезвычайных ситуации, зависимостью от различных случайных факторов, недостаточной информативностью. Каждая конкретная чрезвычайная ситуация является сугубо индивидуальной, а развитие и ликвидация ЧС часто происходит в условиях неопределённости. В данной работе, в качестве проимера, произведены исследование и мониторинг чрезвычайных ситуаций, связанных с возникновением пожаров разлития, на территории объектов хранения и заправки самолётов нефтепродуктами. Проанализируем пожарную опасность централизованной заправки самолётов, показанную на рисунке 2. Анализ пожарной опасности объекта предусматривает: а) анализ пожарной опасности технологической среды и параметров технологических процессов на объекте; б) определение перечня пожароопасных аварийных ситуаций и параметров для каждого технологического процесса; в) определение для каждого технологического процесса перечня причин, возникновение которых позволяет характеризовать ситуацию как пожароопасную; г) построение сценариев возникновения и развития пожаров, влекущих за собой гибель людей. Участок централизованной заправки самолётов осуществляет приём, хранение и выдачу топлива для реактивных двигателей ТС-1, поступающего по трубопроводу. В резервуарах с 1 по 6 (вместимостью 5000 м3) хранится топливо для реактивных двигателей ТС-1, представляющее собой легковоспламеняющуюся жидкость, выкипающую в пределах 130-280°С (свойства топлива ТС-1 приведены в таблице 1) [27].  Рисунок 2. Схема модельного объекта, централизованной заправки самолётов где 1. Наземный резервуар РВС-5000 (№1-6); 2. Пожарный пост; 3. Пожарный водоём; 4. Горизонтальный резервуар РГ-5 с жидкостью «И-М»; 5. КПП-10; 6. Насосная станция; 7. Административно-бытовой корпус с гаражом; 8. Административно-бытовой корпус (дом-2);Административно-бытовой корпус (дом-3); 10. Склад; 11. Гаражи легковых автомобилей; 12. Устройство налива АТЦ; 13. Пункт орошения резервуаров; 14. Нефтеловушка; 15. Горизонтальный резервуар РГП-5 Таблица 1 - Свойства топлива ТС-1
Статистические данные по вероятности возникновения сценариев развития возможных аварий на централизованной заправки самолётов приведены в таблице 2. Таблица 2 – Статистические данные по вероятности возникновения сценариев развития возможных аварий на данных объектах
Из данных, приведённых в таблице видно, что наибольшую частоту реализации могут иметь сценарии, связанные с горением разлития нефтепродуктов и сгорания облака топливно-воздушной смеси в дефлаграционном режиме. При возникновении облака топливно-воздушной смеси следует учитывать, что дальнейшие события будет с определённой степенью вероятности зависеть от направления перемещения облака по территории ЦЗС и за ее пределами, что в свою очередь определяется розой господствующих ветров в районе размещения площадки объекта. Пожар, возникший в одном из резервуаров может перейти на соседние, расположенные рядом или под замлей. Обычно рассматривают следующие стандартные варианты распространения горения от аварийного резервуара на соседние: - факельное горение, возникшее от теплового излучения, при этом принимается во внимание распространение пламени с учётом направления ветра; - воспламенение проливов нефтепродуктов в обваловании соседних резервуаров от теплового излучения; - воспламенение разлива нефти или нефтепродукта с учётом конвективных потоков; - разлив и горение нефтепродукта в обваловании в следствие выброса или вскипания его из горящего резервуара; - взрыв в близь лежащем резервуаре, при условии, что концентрация паровоздушной смеси в нем находится между значениями нижнего и верхнего концентрационных пределов распространения пламени; - разрушение горящего резервуара, сопровождающегося разливом и горением нефтепродукта с образованием гидродинамической волны, которая может привести к разрушению соседних резервуаров. Прогнозирование частоты аварий проводится на основе статистический данных. В разделе 1.4 приведена статистика ЧС на предприятиях нефтепереработки и причин их возникновения. Аварийные ситуации, связанные со взрывами и пожарами в местах хранения топливосмазочных материалов Следует отметить, следующие общие специфические особенности ЛВЖ[31]: - при температуре окружающей среды содержимое резервуара, представляет собой двухфазную среду (жидкость-пар) с давлением, превышающим атмосферное (иногда в 7-8 раз); - разгерметизация резервуара в любой её точке приводит к истечению жидкой или парообразной среды с образованием в окружающем пространстве взрывоопасного паровоздушного облака; - при истечении жидкой фазы определенная часть её (в некоторых случаях до 40%) мгновенно испаряется, остальная часть жидкости образует зеркало пролива, из которого происходит интенсивное испарение продукта; - ЛВЖ являются горючими веществами, минимальные энергии зажигания смесей паров которых с воздухом низки; - сгорание взрывоопасных паровоздушных облаков приводит к образованию ударных волн с тем или иным разрушением окружающих объектов. При пробое резервуара выше уровня жидкости, выброс пара при давлении в резервуаре будет продолжаться до тех пор, пока вся жидкость не испарится. Хотя при этом от окружающей среды подводится тепло, содержимое будет охлаждаться до температуры, зависящей от размера отверстий. При пробое резервуара ниже уровня жидкости в отверстии плоской стенки, скорее всего можно ожидать появление однофазного потока жидкости. При этом мгновенное испарение будет происходить с внешней стороны места утечки. Образование парового облака может привести к трем типам опасностей: крупному пожару, взрыву парового облака, токсическому воздействию [32-34]. Учитывая характер поведения нефтепродуктов при аварийном режиме, построено блок-схема развития различных аварийных ситуаций на объекте централизованной заправки самолётов, на основании блок-схемы, построено дерево событий (рисунок 3). Вероятность возникновения инициирующего события – разрушение емкости с выбросом нефтепродуктов, принята равной 1. Значение частоты возникновения отдельного события или сценария пересчитывается путем умножения частоты возникновения инициирующего события на условную вероятность развития аварии по конкретному сценарию.  Рисунок 3 – Дерево событий возникновения аварий на централизованной заправке самолётов и хранения нефтепродуктов: 1 - разрушение резервуара с выбросом нефтепродуктов; 2 – мгновенная разгерметизация; 3 – длительное истечение продукта; 4 – образование огневого шара; 5 – факельное горение; 6 – сгорание облака ТВС в детонационном режиме; 7 – Горение пролива вытекшей среды; 8 – сгорание облака ТВС в дефлаграционном режиме; 9 –безопасное рассеивание облака ТВС безопасное рассеивание оболочки ТВС Таким образом, наиболее вероятным сценарием развития аварии является факельное горение при длительном истечении продукта, но, учитывая статистику ЧС, связанных с разрушением резервуаров, наибольшие разрушающие последствия имеют залповые выбросы больших объемов продукта (мгновенная разгерметизация) с последующим взрывом, поэтому будет рассматриваться именно этот сценарий. При расчёте величины пожарного риска учитываются все размеры утечек на технологическом оборудовании, указанные в [35, 36]. Частота реализации каждого сценария определяется как произведение частоты возникновения инициирующего события и условной вероятности развития аварийной ситуации по конкретному сценарию. В настоящее время для исследования надёжности и безопасности в таких важных областях как авиастроение, атомная энергетика, нефтегазовая отрасль все больше используется методология качественного и количественного анализа деревьев событий [37]. На рисунке 3 приведено логическое дерево событий развития пожароопасных аварийных ситуаций на объекте централизованной заправки самолётов и хранения нефтепродуктов (где Q—условная вероятность; Qd — частота реализации сценария) при разливе нефтепродуктов.  Рисунок 3 – Логическое дерево событий сценария развития пожароопасных аварийных ситуаций на объекте централизованной заправки самолётов и хранения нефтепродуктов при разливе нефтепродуктов В расчётах приняты частоты реализации инициирующих пожароопасные ситуации событий и условные вероятности, указанные в логических деревьях событий, в соответствии со статистическими данными на исследуемые объекты. Для количественного анализа дерева событий развития пожароопасных аварийных ситуаций на объекте централизованной заправки самолётов и хранения нефтепродуктов при разливе нефтепродуктов для определения наихудших сценариев развития при оценки пожарных рисков была составлена модель на основе конечных Марковских цепей (рисунок 4).  Рисунок 4. Модель развития пожароопасной аварийной ситуации на объекте централизованной заправки самолётов и хранения нефтепродуктов при разливе нефтепродуктов в графах состояний Здесь состояние 1 характеризуется разрушением резервуара, 2 – возникновением пожара пролива, 3 – образованием взрывоопасной концентрации паров нефтепродуктов, 4 – пожаром-вспышкой, 5 –образованием огненного шара. Далее составляем переходную матрицу Р (1), для которой собственный вектор α, физический смысл α – среднее время нахождения процесса в состоянии анализируемых состояниях.  (1)Предложенная модель на основе Марковских цепей, на примере оценки пожарной опасности ситуаций связанных с разливами ЛВЖ, позволит количественно проанализировать деревья событий с целью определения наихудших сценариев. При этом исследование условных вероятностей перехода из состояния в состояния в предложенной модели, а именно влияние определенных факторов, как индивидуально, так и совместно, позволит повысит достоверность получаемых результатов при расчете пожарных рисков на объектах транспорта, а также на производственных объектах. Таким образом, Марковская модель процессов развития горения позволяет получить следующие важные результаты: 1. Определить относительное время достижения полного выгорания объекта или его зон в зависимости от пожарной нагрузки и условия воздухообмена. 2. Рассчитать вероятность прекращения горения на определенных стадиях в каждой зоне горения. 3. Оценить относительную вероятность повреждения или утраты материальных ценностей в рассматриваемых зонах в случае возникновения пожара. |