陳柯成，謝嘉斌，姚清河

(中山大學(xué)航空航天學(xué)院，廣東 廣州 510006)

隨著計算流體力學(xué)CFD(computational fluid dynamics)技術(shù)的迅速發(fā)展，許多工程領(lǐng)域以其作為評估與優(yōu)化設(shè)計的手段。在隧道、地下鐵路的通風(fēng)工程中，CFD就有許多卓有成效的應(yīng)用實例[1]。關(guān)于地鐵站臺火災(zāi)煙氣擴散的研究，國內(nèi)外已經(jīng)取得一系列的成果。在數(shù)值模擬研究方面，李意[2]采用火災(zāi)動力學(xué)模擬軟件FDS(fire dynamics simulator)對一般島式地鐵車站進行火災(zāi)模擬；陳紹寬等[3]使用Pyrosim仿真軟件構(gòu)建地鐵車站站臺火災(zāi)仿真模型，分析了車站內(nèi)火災(zāi)煙氣的擴散規(guī)律；WANG Binbin[4]分別運用FLUENT和FDS建立模型，研究了天津下瓦房地鐵站臺的火災(zāi)煙氣蔓延；Longhua HU等[5]利用FDS研究了都市峽谷模型的火災(zāi)煙氣擴散，確定了臨界回流風(fēng)速、放熱率、峽谷高度及縱橫比的全局無量綱關(guān)系。在實驗研究方面，紀(jì)杰[6]通過小尺寸地鐵模型，研究了站臺端部與中部起火時不同位置的排煙口開啟造成的卷吸效應(yīng)對機械排煙效果的影響；王太晟等[7]搭建地鐵站臺縮尺模型試驗臺，測出了煙氣在典型位置處的流速分布與變化；Giachetti等[8]利用基于Froude數(shù)相似的小尺寸模型，對地鐵車站煙氣蔓延進行了研究。在屏蔽門對站臺煙氣擴散的影響方面，Jae Seong Roh等[9]利用FDS模擬地鐵列車火災(zāi)煙氣在站臺的擴散過程，以及疏散時屏蔽門與檢票口對乘客生命安全的影響；李建等[10]研究了火災(zāi)時4種屏蔽門開啟模式下地下島式站臺的排煙效果；丁偉等[11]針對某地鐵站臺，模擬分析了不同端門開閉模式下的特征參數(shù)，并對屏蔽門火災(zāi)模式進行了驗證；何開遠等[12]采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε湍流模型，對設(shè)有屏蔽門系統(tǒng)的島側(cè)混合地鐵站臺的不同火災(zāi)場景進行了研究。在通風(fēng)系統(tǒng)的影響方面，史聰靈等[13]利用數(shù)值模擬分析了地鐵深埋島式站臺火災(zāi)，探討了站點內(nèi)有效的氣流組織形式；Na Luo等[14]在比例為1∶50的地鐵車站實體模型上進行了實驗，并用FDS進行了等比例模型的數(shù)值模擬，研究了不同的通風(fēng)方式對火災(zāi)煙氣的影響；Won-Hee Park等[15]利用FDS對地鐵站機械排煙情況下的煙氣蔓延過程進行了模擬，并判定了最佳的機械排煙方案；Dong-Ho Rie等[16]利用FDS進行數(shù)值模擬，并結(jié)合比例模型實驗，得出了最佳的火災(zāi)應(yīng)急排煙方式；徐碩等[17]選用北方某地區(qū)島式地鐵站臺，討論了在站臺一端起火的情況下自然排煙、機械排煙、排煙加送風(fēng)時的人員安全。

地鐵站臺內(nèi)的流場分布因地鐵站的形式不同差異較大[18-19]。且，當(dāng)前國內(nèi)外地鐵站臺的火災(zāi)煙氣擴散研究仍存在以下不足：首先，對側(cè)式地鐵站臺的相關(guān)研究較少；其次，只有少數(shù)研究利用實測數(shù)據(jù)對比并校正仿真模型，驗證模型的可靠性。本文所選地鐵站是廣州地鐵4號線的一座地鐵站，位于廣州大學(xué)城綜合商業(yè)北區(qū)，學(xué)生群體為主要乘客，因經(jīng)驗不足以及煙氣對人員疏散心理的特殊影響[20]，其逃生策略的制定有其必要性和針對性[21]。同時，2016年廣州地鐵4號線日均客運量高達32.02萬人次[22]。在人流量如此大的地鐵站內(nèi)，若缺乏科學(xué)有效的應(yīng)急措施，一旦突發(fā)火災(zāi)，站內(nèi)人員的生命財產(chǎn)安全將受到極大的威脅，因此該地鐵站的火災(zāi)安全問題應(yīng)當(dāng)受到社會的高度重視。

1 研究方法

1.1 研究流程

研究對象為大學(xué)城北地鐵站中通往金洲方向的站臺，命名為站臺A。地鐵站內(nèi)分為站臺層和站廳層，每個站臺有兩組扶梯與站廳層連通，豎直電梯貫穿站臺層與站廳層。如圖1所示，地鐵站的總高為9.85 m，長為87.6 m，寬為24.2 m。站臺A 的通風(fēng)系統(tǒng)如圖2所示，站臺B的通風(fēng)系統(tǒng)與之相同,站廳通風(fēng)系統(tǒng)如圖3所示。文中設(shè)定，0-60 s 通風(fēng)系統(tǒng)為正常通風(fēng)工況，即站廳、站臺的通風(fēng)口均為送風(fēng)模式，對未發(fā)生火災(zāi)時的流場進行模擬；60 s 時，火源出現(xiàn)并增長；120 s 時通風(fēng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為火災(zāi)工況，即站廳的通風(fēng)口送風(fēng)量增大，站臺的通風(fēng)口轉(zhuǎn)換為機械排風(fēng)模式，同時開啟機械排風(fēng)口，持續(xù)到仿真結(jié)束。此外，地鐵站臺與隧道之間設(shè)置了全高屏蔽門。發(fā)生火災(zāi)之后，屏蔽門關(guān)閉密實，地鐵車輛不停留于此站臺。

圖1 地鐵站布局Fig.1 Layout of the station

圖 2 站臺通風(fēng)系統(tǒng)Fig.2 Ventilation systems in the platform

圖3 站廳通風(fēng)系統(tǒng)Fig.3 Ventilation systems in the hall

1.2 數(shù)值模型

本文使用火災(zāi)動力學(xué)模擬軟件(FDS)，軟件建立于大渦模擬理論之上，基于有限體積法，設(shè)定了流體模型、燃燒模型和輻射模型[23]。與基于 k-ε模型的湍流統(tǒng)計平均模擬相比，大渦模擬具有精度高、可反映瞬態(tài)湍流特性等優(yōu)點[24]。其基本思想是，將湍流瞬時運動通過一種濾波方法分成大尺度運動和小尺度運動，大尺度方程由微分方程直接求解，小尺度模型的影響通過次網(wǎng)格模型模擬[25]。有限體積法兼顧了有限單元法和有限差分法的優(yōu)點，其基本思路為：將計算區(qū)域分成一系列不重復(fù)的控制體積，使得任一網(wǎng)格點周圍存在一個控制體積，將微分方程對每一控制體積積分，然后對積分式離散化處理，導(dǎo)出離散化方程[26]。在本研究中，F(xiàn)DS仿真程序通過MPI在Linux集群上運行。該集群由16個節(jié)點組成，每個節(jié)點有2個四核處理器?；贚inux環(huán)境下的MPI并行計算有準(zhǔn)確、可靠、高效的優(yōu)點[27]。

根據(jù)實際測量的地鐵站尺寸，使用AutoCAD 繪制地鐵站的二維平面圖，在此基礎(chǔ)上使用SketchUP 建立地鐵站的三維模型。劃分所使用的網(wǎng)格單元類型為平行六面體單元。整個地鐵站被劃分為站廳層、站臺A(金洲方向)、站臺B(黃村方向)三個區(qū)域。由于主要研究對象為站臺A，故此處的網(wǎng)格分辨率高于其他兩處。

在運算過程中，增加網(wǎng)格數(shù)和節(jié)點數(shù)，每次迭代所需時間增加，總運算時間增加，計算精度也隨之提高。在綜合比較計算精度、計算時間、設(shè)備要求等因素之后，本文采用網(wǎng)格總數(shù)為2 214 096，具體網(wǎng)格劃分如表1和圖4所示。

表1 網(wǎng)格劃分詳情Table 1 Mesh information

圖4 網(wǎng)格劃分示意Fig.4 Mesh generation schematic

火源的燃燒材料設(shè)定為尼龍?；鹪磫挝幻娣e的熱釋放速率為1 500 kW/m2，面積大小為1 m2。在初始增長階段為t2快速增長火，滿足：Q=at2，a為火源增長系數(shù)。在起火150 s后，火源的熱釋放速率即達到設(shè)定值(1 500 kW)，此后一直維持不變直到仿真結(jié)束。根據(jù)地鐵站的客觀情況，設(shè)定火源的位置為站臺的正中央，正常通風(fēng)情況下，在該位置產(chǎn)生的煙氣更容易擴散到整個站臺[28]。

1.3 邊界設(shè)定

由于缺少地鐵站內(nèi)空調(diào)通風(fēng)系統(tǒng)的工況數(shù)據(jù)，本文采用試設(shè)與修正的方法來確定模擬所需的邊界條件和通風(fēng)工況。環(huán)境溫度為26 ℃，站廳層的送風(fēng)溫度為25 ℃，站臺層的送風(fēng)溫度為24 ℃。所有地鐵站內(nèi)的固體即墻壁等表面設(shè)定為光滑并絕熱。氣壓壓強大小維持在一個大氣壓不變。通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)速設(shè)定如表2所示。

2 結(jié)果分析

仿真總時間設(shè)定為360 s。初始時間步長的大小由參數(shù)DT指定。該參數(shù)一般自動設(shè)置為網(wǎng)格單元格的大小除以流體的特征速度。DT的默認(rèn)值為

(1)

這里，δx、δy、δz都是最小網(wǎng)格單元格的尺寸，H是計算域的高度，g是重力加速度。

2.1 模型驗證與并行擴展性分析

對地鐵站正常通風(fēng)狀態(tài)下的流場進行CFD模擬，并與實測的風(fēng)速、溫度數(shù)據(jù)進行比較，如圖5-7所示。在圖中可以看出，仿真模擬與實際測量的數(shù)據(jù)圖像總趨勢一致，但仍存在一定的差異。這些差異主要源于測量儀器的誤差和人流的影響。

表2 不同場景下通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)速設(shè)定1)Table 2 Velocity setting of vents in different scenes

1)“+”表示送風(fēng)，“-”表示排風(fēng)。

圖5 通風(fēng)口A實測與CFD模擬風(fēng)速對比Fig.5 Comparison of vent A’s velocities based on measurement and CFD simulation

圖6 通風(fēng)口B實測與CFD模擬風(fēng)速對比Fig.6 Comparison of vent B’s velocities based on measurement and CFD simulation

圖7 站內(nèi)實測與CFD模擬溫度對比Fig.7 Comparison of measured temperature and CFD simulated temperature

強擴展性分析如圖8所示，我們可以從中看出總計算用時和主要子程序用時隨MPI進程數(shù)的變化規(guī)律。在理想情況下，CPU時間應(yīng)該與進程數(shù)成反比。也就是說，圖中的相對執(zhí)行時間的變化應(yīng)與黑虛線一致，但實際上存在或多或少的偏離。其中，代表通信開銷的曲線趨勢存在明顯的不一致。必須指出的是，因為實際情況下與理想情況下的加速比曲線并不能很好地擬合(如9所示)，本文在FDS的并行加速優(yōu)化上仍有提升的空間。

圖8 強擴展性分析Fig.8 scalability analysis

圖9 加速比Fig.9 Speedup of parallel program

2.2 模擬計算結(jié)果分析

2.2.1 煙氣場 如圖10所示，未起火時，站臺內(nèi)可見度高，無煙氣分布。起火后，煙氣迅速從火源處向豎直方向發(fā)散，當(dāng)煙氣到達站臺內(nèi)側(cè)天棚后，開始沿天棚水平方向擴散，當(dāng)觸碰到墻壁，煙氣開始積累，形成煙氣層，并逐漸下降，站臺左側(cè)區(qū)域煙氣層低，幾乎不可見，右側(cè)相比左側(cè)可見度更高。根據(jù)火災(zāi)仿真結(jié)果，得到表3所示數(shù)據(jù)。

表3 站臺兩側(cè)計算結(jié)果Table 3 Simulation results on both sides of the platform

圖10 不同時刻的煙氣蔓延Fig.10 Smoke distribution

2.2.2 速度場 如圖11所示，在0-60 s內(nèi)，站臺正常通風(fēng)，站臺內(nèi)風(fēng)速較為平均，通風(fēng)口下方與扶梯口上半部分的風(fēng)速稍高。起火后，站臺天棚處的風(fēng)速最先發(fā)生明顯變化。在180 s時，站臺內(nèi)平均風(fēng)速大小接近最高狀態(tài)，此后站臺內(nèi)風(fēng)速分布

無明顯變化。左右站臺的速度場分布大致對稱，站廳層受影響不大，層內(nèi)風(fēng)速沒有較大改變，且風(fēng)速改變主要集中于扶梯口的附近區(qū)域。如圖12所示，由于機械排風(fēng)系統(tǒng)的啟動，站臺內(nèi)形成負(fù)壓，使得扶梯處氣流由站廳流向站臺，流速均在1.5 m/s以上，符合現(xiàn)行地鐵設(shè)計規(guī)范要求[20]。

2.2.3 溫度場 如圖13所示，在0-60 s內(nèi)，站臺內(nèi)溫度未發(fā)生明顯變化。起火后，溫度的明顯變化出現(xiàn)在站臺的內(nèi)側(cè)天棚附近。在180 s時，總體溫度變化程度較之前加大，且變化區(qū)域沿天棚水平方向擴大。240 s后，站臺內(nèi)的溫度分布未有明顯變化。達到危險溫度的區(qū)域局限于起火點附近及其上方天花板。站臺左側(cè)溫度相對右側(cè)更高，但仍在危險溫度以下，可以逃生。站廳層的溫度幾乎沒有受到影響。

圖11 不同時刻的速度場Fig.11 Velocity fields at different times

圖12 扶梯處速度場(360 s)Fig.12 Velocity distribution at the escalator (360 s)

圖13 不同時刻的溫度場Fig.13 Temperature fields at different times

2.2.4 CO濃度場 如圖14所示，在0 - 60 s內(nèi)，站臺內(nèi)的空氣組成及濃度都未發(fā)生改變。起火后，站臺上方內(nèi)側(cè)天棚附近CO濃度增加迅速。在180 s時，CO濃度較之前顯然加大，且CO沿天棚水平方向擴散。在240 s時，站臺內(nèi)的CO濃度達到接近最高水平，此后CO濃度雖然有所減少，但仍維持較高水平。站臺左側(cè)相對右側(cè)濃度高，但仍在安全范圍內(nèi)，可以逃生。而在站廳層的氣體組成幾乎未受影響。

圖14 不同時刻的CO濃度場Fig.14 CO concentration fields at different times

3 結(jié) 論

經(jīng)過實測數(shù)據(jù)驗證，我們證明了CFD模型的有效性和合理性。在火災(zāi)過程中，煙氣上升至天棚并沿著天棚擴散，當(dāng)煙氣與墻壁相接觸碰撞時，發(fā)生回流現(xiàn)象。站臺內(nèi)的機械排煙導(dǎo)致站臺形成負(fù)壓區(qū)，從而形成由站廳流向站臺的新風(fēng)氣流，阻止煙氣擴散至站廳，并促進煙氣回流。站臺左右兩側(cè)的CO濃度、溫度均有較大差別，主要是因為豎直電梯并不在地鐵站的中心位置，而是偏向右側(cè)，導(dǎo)致在豎直電梯附近，右側(cè)流速大于左側(cè)，一定程度上阻止了高溫氣體和煙氣向右擴散。

在發(fā)生火災(zāi)之后，隨著時間的增長，站臺環(huán)境不適于人們停留，須盡快逃離。隨著高度的增加，煙氣的濃度隨之增加，與此同時，可見度逐漸減小，人們安全逃生的可能性降低。高濃度的CO主要集中于站臺的上層空間，距離火源較遠區(qū)域的CO濃度對于人們逃生來說是安全的。左側(cè)煙氣濃度比右側(cè)高約133%，一氧化碳濃度比右側(cè)高約75%，溫度比右側(cè)高約41%，可得出站臺右側(cè)更適于逃生，選擇左側(cè)逃生存在風(fēng)險。建議設(shè)置其他的備用逃生通道。