ВПЛИВ ПРИРОДНОЇ ВЕНТИЛЯЦІЇ НА БЛОКУВАННЯ ЗА ВТРАТИ ВИДИМОСТІ ЕВАКУАЦІЙНИХ ВИХОДІВ НА ПОЧАТКОВІЙ СТАДІЇ РОЗВИТКУ ПОЖЕЖІ
Анотація
Проблема. Пожежі в житлових приміщеннях становлять серйозну загрозу через швидке блокування евакуаційних виходів у зв’язку із втратою видимості на початковій стадії розвитку, що ускладнює безпечну евакуацію. Природна вентиляція суттєво впливає на поширення диму, але її роль у формуванні умов евакуації залишається недостатньо дослідженою. Це створює потребу в оцінці впливу параметрів вентиляції на поширення диму, особливо в перші хвилини після виникнення пожежі, коли видимість різко падає, а психоемоційний стан мешканців погіршує орієнтацію. Відсутність точних даних про час блокування за втратою видимості ускладнює планування евакуації та нормування вимог до сучасних систем протипожежного захисту. Метою дослідження є визначення впливу природної вентиляції, зокрема площі відкритих дверних і віконних отворів, на час блокування в разі втрати видимості евакуаційних виходів із житлових приміщень на початковій стадії розвитку пожежі. Методи досліджень. Дослідження ґрунтується на аналізі масиву даних, отриманих за результатами 140 числових симуляцій у програмному комплексі PyroSim, що враховували різні сценарії пожеж у житлових приміщеннях. Параметри сценаріїв передбачали зміну площі відкритих дверних (0–2 м²) і віконних (0–2,5 м²) отворів, відстані від осередку до евакуаційного виходу та форму поширення вогню (90, 180, 360°). Виконано кореляційний аналіз отриманих даних за допомогою бібліотеки Pandas. Для моделювання залежностей використано алгоритм поліноміальної регресії другого ступеня з бібліотеки машинного навчання Scikit-learn. Якість моделі оцінено за середньоквадратичною помилкою (MSE) і коефіцієнтом детермінації (R2), а результати візуалізовано за допомогою бібліотеки Matplotlib у середовищі Google Colab. Результати. Встановлено, що відстань від осередку до евакуаційного виходу має найбільший вплив на час його блокування за втрати видимості (кореляція 0,86), відкриті вікна дещо сповільнюють задимлення (0,32) завдяки покращенню вентиляції, а відчинені двері пришвидшують процес (–0,1) через інтенсивніший рух диму до виходу. Модель поліноміальної регресії показала високу точність (R2 ≈ 0,93, MSE ≈ 35,12), що підтверджено графіками залежності часу блокування від відстані та розсіюванням прогнозованих і фактичних значень. Візуалізації показали, що форма пожежі (кут поширення) показує позитивну кореляцію із часом блокування евакуаційного виходу. Висновки. Дослідження підтверджує, що природна вентиляція є критичним фактором, який визначає час блокування за втрати видимості евакуаційних виходів, і її врахування дає можливість ефективно прогнозувати умови евакуації. Поєднання чисельного моделювання з аналітичними методами забезпечує практичні інструменти для оцінки пожежного ризику та планування безпечної евакуації. Рекомендується подальше вивчення впливу зовнішніх факторів, як-от вітер, та інтеграція систем димовидалення для підвищення адаптивності моделей до реальних умов. Отримані результати можуть бути використані для оптимізації нормування вимог пожежної безпеки до евакуаційних шляхів і виходів.
Завантаження
Посилання
2. Yi Xin, Lei Changkui, Deng, Jun, Ma, Li, Fan, Jing, Liu, Yuanyuan Bai, Lei, Shu C.M. Numerical Simulation of Fire Smoke Spread in a Super High-Rise Building for Different Fire Scenarios. Advances in Civil Engineering. 2019. P. 1–11. DOI: 10.1155/2019/1659325.
3. Saber Hamed, Kashef Ahmed, Bwalya A., Lougheed G., Sultan M. A Numerical Study on the Effect of Ventilation on Fire Development in a Medium-Sized Residential Room. 2008. P. 76–88. DOI: 10.4224/20377990.
4. M. D. Lulea, V. Iordache, and I. Nastase. Numerical Model Development of the Air Temperature Variation in a Room Set on Fire for Different Ventilation Scenarios Marius Dorin Lulea, Vlad Iordache and Ilinca Năstase, Appl. Sci. 2021. Vol. 11, 11698. DOI: 10.3390/app112411698.
5. Li J., Beji T., Brohez S., Merci B. CFD study of fire-induced pressure variation in a mechanically-ventilated air-tight compartment. Fire Saf. J. 2020. Vol. 1. P. 574–583.
6. E. Guillaume, F. Didieux, A. Thiry, and A. Bellivier. Real-scale fire tests of one bedroom apartments with regard to tenability assessment. Fire Saf. J. 2014. Vol. 70. P. 81–97. DOI: https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2014.08.014.
7. Lin C. S, Wu M. E. A study of evaluating an evacuation time. Advances in Mechanical Engineering. 2018. Vol. 10 (4). DOI: 10.1177/1687814018772424.
8. N. Cai and W. K. Chow. Air Flow through the Door Opening Induced by a Room Fire under Different Ventilation Factors. Procedia Eng. 2012. Vol. 43. P. 125–131. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.08.022.
9. Y. Tong, D. Huo, P. Zhu, and X. Niu. Prediction of natural and hybrid ventilation performance used for fire-induced smoke control in a large single space, Fire Saf. J. 2018. Vol. 100. P. 20–31. DOI: https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2018.03.005.
10. Hoang T. Nguyen, Yousef Abu-Zidan, Guomin Zhang, Kate T. Q. Nguyen, Machine learning-based surrogate model for calibrating fire source properties in FDS models of façade fire tests. Fire Safety Journal. 2022. Volume 130. https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2022.103591.
11. Khlevnoi O., Burak N., Borzov Y., Raita D. Neural network analysis of evacuation flows according to video surveillance cameras. In: Babichev, S., Lytvynenko, V. (eds.) Lecture Notes in Data Engineering, Computational Intelligence, and Decision Making. Springer International Publishing, 2023. P. 639–650. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16203-9 35.
12. Adriana Balboa, Arturo Cuesta, Javier González-Villa, Gemma Ortiz, Daniel Alvear. Online experiments and regression analysis of evacuation decisions in response to fire alarms. Fire Safety Journal. 2023. Volume 141. https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2023.103954.
13. Refaee E. A., Sheneamer A., & Assiri B. A Deep-Learning-Based Approach to the Classification of Fire Types. Applied Sciences. 2024. Vol. 14 (17), 7862. https://doi.org/10.3390/app14177862.
14. Пожежна безпека. Загальні положення : ДСТУ 8828:2019 [Чинний від 2020-01-01]. Вид. офіц. Київ, 2018. 163 с.
15. Лущ В. І., Лазаренко О. В. Тактична вентиляція на пожежі. Надзвичайні ситуації: попередження та ліквідація. 2022. Т. 6, № 1. С. 53–60. https://doi.org/10.31731/2524.2636.2022.6.1.53-60.
16. Олейник О. С., Отрош Ю. А., Рашкевич Н. В., Шаповал С. В. Моделювання можливої зони задимленості в зруйнованому укритті. Комунальне господарство міст. 2023. Т. 4. Вип. 178. С. 210–218. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2023-4-178-210-218.
Ця робота ліцензована відповідно доCreative Commons Attribution 4.0 Міжнародної ліцензії.
Авторські права CC-BY
