ON-OFF 제트를 사용하여 plume의 주기성이 천장아래에 형성되는 연층에 미치는 정성적인 영향을 파악하였다. 사용된 연기는 가열에 의해 증발된 kerosene 입자를 섞은 질소가스이다. Laser sheet에 의해 산란된 유동장의 순간 상들은 디지털 비디오 카메라에 의해 녹화되었다. ON-OFF 제트와 연속제트의 연층형성 과정을 비교하므로서 화원근처에 형성되는 연층은 plume과 천장의 주기적인 충돌에 의해 지배됨을 확인하였다. 또한 plume의 주기적인 충돌은 연층을 두껍게하며, back-flow를 일으킴을 확인하였다.
수평 평판과 충돌하는 제트에 의해 생성되는 연기유동을 관찰하기 위해 질소가스네 kerosene 연기입자를 띄워 유동장을 가시화하였다. 광원으로는 아르곤-이온 레이져 평면광이 사용되었다. Kerosene smoke의 산란 광에 의한 수직평면 상(image)과 수평평면 상을 고속 CCD 카메라와 비디오 카메라로 녹화하였으며, 얻어진 영상으로부터 연기선단의 순간속도 및 평균속도를 측정하였다.
천장아래에 형성된 연기흐름을 대상으로 Laser 평면광과 열전대를 이용하여 연기선단의 위치를 추적하였다. 새로운 실험방법을 이용하여 연기선단의 도착순간을 열전대의 온도신호로부터 판단하는 종래의 직관적 기준을 평가하였다. 이러한 실험방법에서 사용된 Laser 평면광은 연기를 가시화 하기 위한 종래의 여러방법에 비교하여 뚜렷한 장점들이 있음을 입증하였다.
화재모델링을 이용한 목표 대상물의 열적 손상에 대한 정량적 위험성 평가방법이 검토되었다. 이를 위해 대표적인 화재모델로서 FDS가 사용되었으며, 특정 구획 내에서 화원 면적 변화에 따른 전기 케이블의 열적 손상과 관련된 확률이 평가되었다. 보수적 관점에서 적용되고 있는 '최대 손상임계 초과확률'과 손상시간의 정보가 포함된 '손상확률'이 체계적으로 비교되었다. 목표 대상물이 표면온도 및 열유속에 대한 최소 손상기준에 도달하는 순간에 열적 손상이 발생된다는 가정이 적용된 최대 손상임계 초과확률에 비해 본 연구에서 제안된 손상확률은 정량적 화재 위험성을 보다 현실적으로 평가할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 필드모델에서 소모된 연료에 기초하여 화학적 화염높이를 산정하기 위한 방법을 검토하고자 한다. 높이 방향으로 HRRPUL의 누적값과 연료농도에 따른 계산 알고리즘을 FDS 해석결과에 적용하였으며 평균화학적 화염높이는 알고리즘을 적용한 순간화염높이의 시간평균을 통해 산정하였다. 연료농도에 기초한 평균화염높이는 HRRPUL의 누적값에 의해 계산된 화염높이와 10% 이내의 상향예측범위에서 일치된 결과를 보였다. 이러한 연구는 전산화재해석모델에서 정량적인 화염높이를 산정하고 보다 상세한 화재거동특성을 이해하는데 기여하고자 한다.
본 논문은 사고전압 감지형의 아크차단 제어회로에 대한 연구로써, 전기사고 발생 시 선간전압의 순간적인 전압감쇠를 감지하여 기존 차단기를 동작시키는 전압감지형 전기화재 예방장치이다. 현재 저압배전 계통에 사용중인 누전차단기, 배선용차단기 그리고 RCD 등은 전기화재의 주요 요인인 아크사고에 대해 보호능력이 없는 것으로 분석된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기위하여 이전의 전류감지에 의한 아크사고 차단방식이 아닌 사고발생 시 전압파형의 왜곡을 이용한 새로운 전압감지형 아크차단 제어회로를 개발하여 전기화재를 예방하고자 한다. 제안한 아크차단 제어회로는 소형 경량으로 제작되는 장점과 다양한 동작분석을 통하여 그 실용성을 검증하였다.
성능위주 소방설계(PBD)의 과정에서 요구피난시간(RSET) 산정의 신뢰성을 확보하기 위해서는 화재시뮬레이션을 이용한 정확한 연기감지기 작동시간 예측이 필수적이다. 본 연구의 목적은 FDS 기반의 연기감지기 수치모델에서 요구되는 입력인자의 정확도를 개선시키는 것이다. 이를 위하여 선행연구에서 적용된 화재감지기 시험장치(FDE)의 개선이 이루어졌다. 구체적으로 FDE 내부의 유동 및 연기농도 균일성이 개선되었으며, 연기입자의 전방산란 저감을 통해 감지기가 작동되는 순간의 정확한 광 소멸률이 측정되었다. 개선된 FDE를 이용한 입력인자는 기존 결과와 정량적으로 상당한 변화를 보이고 있으며, 이온화식 감지기에 비해 광전식 감지기에서 더 큰 차이가 확인되었다. 연기감지기의 작동조건은 감지기 종류, 가연물, 연기입자 및 색상에 따라 큰 차이가 발생됨을 고려할 때, PBD의 신뢰성을 향상시키기 위하여 향후 연구에서는 보다 다양한 감지기 및 가연물에 대한 입력인자 DB가 구축되어야 할 것이다.
석유류 중에서도 차량, 선박, 보일러 등에 많이 사용되고 있는 디젤유는 휘발유나 등유보다도 연소시에 발열량이 높기 때문에, 화재 발생시에 큰 피해를 초래한다. 따라서 본 연구는 시중에 판매중인 디젤유을 이용하여 액면화재 실험을 하였으며, 연소시에 화염의 내부온도와 화염으로부터 발생되는 복사열에 대해서 측정하였다. 디젤유의 순간 최대화염온도는 $900^{\circ}C$ 이상되는 것으로 나타났으며, 평균 최대화염온도는 $800^{\circ}C$ 이상으로 나타났다. 또한 최대화염온도는 가연성 액체의 표면으로부터 5 H/D에서 나타났으며, 이 거리 보다 멀어질 수로 화염의 온도는 낮아졌다. 복사열의 경우 저장용기의 크기와 시료의 량에 따라서 크게 달라지는 것을 알 수 있었으며, 실험 용기의 크기가 0.5 m이고, 시료량이 13 mm와 20 mm에서는 각각 92.29 kW와 117.43 kW로 나타났으며, 크기가 1.0 m의 용기에서는 각각 364.35 kW와 405.88 kW로 나타났다.
전기에너지에 대한 높은 의존도 때문에 국내에서 발생하는 화재 중 전기화재가 상당한 비중을 차지한다. 국내에서 발생하는 전기화재 4건 중 3건이 전선의 단락이나 접촉 불량에 의한 전기 아크에 의해 발생했다. 전기 아크란 절연체 사이에서 발생하는 전기적 전류의 방전 현상으로 순간적으로 상당한 열을 내뿜는다. 아크에 의한 전기 화재를 줄이기 위해서 본 연구에서는 전기 아크 위험성 예측을 목표로 한다. 아크 감지기에서 아크 데이터를 수집하고 시간순대로의 아크 데이터를 기반으로 그래프로 변환하였다. 머신 러닝의 데이터 학습에 서로 다른 시계열 데이터의 수로 변환한 그래프들을 사용하였다. 생성된 학습 모델의 성능을 측정하기 위해서 테스트 데이터를 기반으로 평가를 진행하였다. 결과에서 예측 시 사용하는 시계열 아크 데이터의 수가 20개일 때 예측률이 86%로 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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