夏季火灾工况下城市公路隧道竖井自然排烟现场试验研究

彭 涛, 童 艳, *, 张广丽, 龚延风, 陈 征, 郭屹忠, 茅 钦, 吕刚玉, 黄伟浩, 戴宝连

(1. 南京工业大学城市建设学院, 江苏 南京 211816; 2. 南京城建隧桥智慧管理有限公司, 江苏 南京 210017)

0 引言

为了缓解交通拥堵、保护城市景观、减少交通噪声,我国近年来在地下道路规划与建设方面取得了较大进展[1]。城市公路隧道往往仅下穿路面或浅窄水体,埋深较浅,且双向街道中间的绿化带为在隧道顶部修建竖井组进行自然通风提供了便利。以南京为例,已建成运行若干浅埋竖井型城市公路隧道(URTS, urban road tunnel with shafts),并通风良好[2-4]。URTS火灾时烟气依靠自身热浮力就近从竖井排出,但现行的GB 50016—2014《建筑设计防火规范》缺乏相应条文。

狭长空间火灾烟气主要沿一维水平纵向蔓延[5-7]。在烟气温度分布方面,文献[8-10]指出烟气在纵向蔓延过程中不断与壁面发生热传递,温度分布受传热机制影响,(无竖井)隧道顶棚下方温度符合幂指数衰减规律,见式(1):

(1)

式中:Tx为与火源距离x的烟层温度, K;Ta为环境空气温度, K;Tref为参考位置xref处的烟层温度,K;k1为温度经验系数;k2为温度衰减系数,其值越大,温度下降越快;L为特征长度, m,可取隧道高度Htu。

在烟气纵向蔓延速度方面,Kim等[11]通过通道试验发现蔓延速度随火源强度与烟气温度的升高而增大,正比于两者乘积的1/3次方。胡隆华等[7]指出在隧道纵向风速较小的情况下,自然烟流驱动力来自烟气前锋与环境空气温差导致的压力差,扩散速度呈幂指数衰减,见式(2)。

(2)

火灾发生后,竖井烟囱效应作用明显,但也受火源、竖井、周围环境等因素影响。文献[5-6]较为关注竖井底部烟层吸穿现象(即随着竖井排烟速度加大,竖井下方出现凹陷区,并逐渐进入下端开口,冷空气被吸入竖井,排烟效率降低),提出采用弗劳德数Fr来判断竖井底部烟层状态。

在竖井排烟量方面,Guo等[12]考虑烟层是否吸穿,推导建立了式(3):

(3)

(4)

式中:a′为待定系数,取0.755(完全吸穿)或1.0(不完全吸穿);Wtu为隧道宽度,m;Wsh为竖井宽度,m;Lsh为竖井长度,m;h为竖井下方烟气层厚度,m;Tmax为来流烟气顶棚下方最大温度,K。

Mao等[13]考虑烟气温度纵向衰减与一维流动损失,推导建立了式(5):

(5)

式中:λ为摩擦损失系数;l为火源与竖井间距,m;D为隧道当量直径,m;∑ξ为局部损失系数。

火灾破坏性大,全尺寸试验难以实施,现有URTS实体试验未量化顶棚下方烟流扩散规律,也缺少测试竖井烟流参数。2019年夏季,课题组采用柴油池火对南京2条URTS实施了3次现场火灾试验,测试了顶棚下方和竖井开口烟流参数,进一步拟合出顶棚下方烟气的纵向扩散规律,通过对比实测排烟量与已有排烟量模型,计算出多个竖井的Ri′数(顶棚下方烟气竖向惯性力与水平惯性力之比),以期为建立URTS竖井排烟理论提供有力依据,助力相关规范条文的修编。

1 试验隧道段简介

某竖井型自然通风浅埋城市公路隧道实景见图1。竖井均沿侧壁修建,并被梁分隔成若干竖井单元。隧道下穿十字路口或浅窄水体时,没有条件设置竖井。相邻竖井间距大,形成暗埋段,是烟气难以排放的重点部位。有竖井的隧道段称为开口段,烟气排放快,人员安全容易保障。

(a) 隧道主体内部场景

(b) 竖井外部场景图1 某竖井型自然通风浅埋城市公路隧道实景Fig. 1 Scenes of a shallow-buried urban road tunnel with natural ventilation shafts

南京水西门南线隧道尺寸为1 280 m(长)×11.5 m(宽)×5.5 m(高),共10组竖井,间距不一。最长暗埋段长为264 m,北侧5#、6#竖井尺寸为18.6 m(长)×3.0 m(宽)×8.0 m(高),间距10 m,各被5根支撑梁均分成6个竖井单元; 南侧7#、8#竖井尺寸为6.2 m(长)×3.0 m(宽)×11.0 m(高),间距5 m,各被1根支撑梁均分成2个竖井单元。

南京西安门北线隧道尺寸为1 410 m(长)×12.0 m(宽)×5.5 m(高),共24组竖井,间距不一。最长暗埋段长为240 m,北侧12#、13#竖井尺寸为16.8 m(长)×2.6 m(宽)×7.7 m(高),间距10 m;南侧10#、11#竖井尺寸为12.8 m(长)×2.6 m(宽)×6.0 m(高),间距10 m。10#—13#竖井各被3根支撑梁均分成4个竖井单元。

2条隧道最长暗埋段及其两侧竖井布置如图2所示,选为试验隧道段。

(b) 西安门隧道(俯视)

(c) 水西门隧道6#竖井测点布置(俯视)(d) 西安门隧道12#竖井测点布置(俯视)(e) 西安门隧道13#竖井测点布置(俯视)

(f) 热电偶布置(侧视)(g) 风速仪布置(侧视)(h) CO浓度仪布置(侧视)

图2 隧道试验段、火源及测试系统示意图(单位: m)Fig. 2 Schematic of tunnel experimental section, fire source, and test system (unit: m)

2 火源信息介绍

浅埋城市公路隧道禁止重型车辆进入,根据调查城市公路隧道的交通构成[2, 14-15],发现小型私家车占90%以上,故小汽车起火的可能性最大。火灾现场试验通常采用油池火,释热率受火源种类、空间、通风条件、油池面积和燃料深度等多种因素影响,且初期释热率往往随时间增长,与时间平方成正比,达到峰值后,再逐渐减弱。文献[16-21]采用式(6)计算油池火释热率

Q=Afm′ηΔHc=αt2。

(6)

式中:Af为水平燃烧面积,m2;m′为单位面积池火的质量损失率,柴油取值为57 g/(s·m2);η为燃烧效率,考虑竖井型隧道通风良好,取值为86.1%; ΔHc为燃烧热,柴油取值为42 kJ/g;t为点火后时间,s;α为火灾增长系数,小汽车火灾往往是(超)快速火,α范围在0.047～0.19 kW/s2[17],本文取0.094 kW/s2。

试验选用1.58 m×1.58 m方形油池,位于隧道地面中轴线,每次试验倒入柴油(加少量汽油,易于点燃),燃料深度为0.03 m。火源释热率按式(6)推算为5 MW;同时,根据文献[17]推荐柴油池火(油池直径大于0.91 m)单位面积燃烧热为1.985 MW/m2,则释热率为4.95 MW,上述两者计算出的释热率十分接近。

水西门隧道实施了2次不同着火点的试验(简称试验1、试验2)。试验1的火源位于264 m暗埋段中部,距6-01#竖井单元南端132 m,通过调节盖板实现不同燃烧面积,以此设置火源增长类型为快速火(t2)[4],图3显示了盖板完全打开后燃烧的油池。受环境风影响,火焰始终往下风向倾斜。试验2的火源位于264 m暗埋段北端,与6-01#竖井单元齐平。西安门隧道实施了1次点火试验(试验3),火源位于240 m暗埋段,距11-01#竖井单元北端40 m。

图3 试验1中燃烧的油池Fig. 3 An oil pan in burning in Test 1

夏季试验均选在凌晨2:00—5:00隧道管养期间进行。为缩短试验时间,试验2与试验3均设置为稳态火,油池上方无盖板。3次试验的火源信息见表1。

表1 火源信息Table 1 Information of fire sources

3 测试系统

试验1和试验2中,火源上下游沿地面中轴线间隔布置14根测杆。每根杆固定1台单点HOBO温度自记仪,测试顶棚下方5.0 m高度烟气温度。6-02#、6-04#、6-06#竖井顶部各布置3台PROVA AVM-05风速/温度传感器,分别记为A1—A3、B1—B3和C1—C3; 6-06#—6-02#竖井顶部中心各布置1台RAE PGM-1600 CO浓度传感器,分别记为a、b、c、d、e。

试验3中,仅在火源下游布置6根测杆,其中4根沿地面中轴线布置,每根测杆上固定1台单点HOBO温度自记仪,测试顶棚下方5.0 m高度的烟气温度; 另2根分别位于12-02#、13-02#竖井底部,各固定1台多点HOBO温度自记仪,测试顶棚下方2.0、3.5、5.0、6.5 m高度的烟气温度。12-01#、13-04#竖井顶部各布置2台PROVA AVM-05风速/温度传感器,分别记为A1、A2和B1、B2; 12-01#、13-04#竖井顶部各布置1台RAE PGM-1600 CO浓度传感器,分别记为a、b。

测试系统布置如图2所示。测量仪器信息见表2。试验期间,隧道内始终存在纵向自然风,风速稳定在1 m/s 左右且风向不变;水西门隧道内外初始环境温度分别为28 ℃和26 ℃,西安门隧道内外初始环境温度分别为33.5 ℃和32 ℃,温差均不超过2 ℃。

表2 测量仪器信息Table 2 Information of measurement instruments

4 结果和讨论

4.1 行车区域顶棚下方烟气纵向温度分布

图4示出了3次试验中距离火源不同位置顶棚下方烟气温度随时间变化曲线。其中,“+”表示火源下游,“-”表示火源上游。由于+10 m处热电偶记录数据不全,故未列入。可以看出: 温度升高到峰值,维持了一段时间,再逐渐下降。由于试验1的火源增长类型为t2火,初期升温慢于其他试验;离火源越近,升温越早,峰值温度越高;距火源相同距离,下游烟气温度高于上游。试验2中,0 m处温度剧烈波动,分析原因在于火源紧靠6#竖井,显著的烟囱效应增强了湍流扰动。

(a) 试验1

(b) 试验2

(c) 试验3图4 距离火源不同位置顶棚下方5 m高度烟气温度随时间变化曲线Fig. 4 Temperature curves of smoke with time at 5 m below ceiling at different positions from fire source

进一步计算无量纲距离(x-xref)/Htu和稳定阶段无量纲烟气温度ΔTx/ΔTref,并按式(1)拟合; 同时,为了对比,绘出2008年冬季西安门隧道上、下游(简称试验4,火源位于240 m暗埋段,距离12-01#竖井120 m,自然风向同本次西安门隧道试验)烟气温度数据与拟合曲线[4],如图5所示。拟合曲线参数及相关系数R2见表3。

图5 4次试验顶棚下方5 m高度无量纲烟气峰值温度-距离关系曲线Fig. 5 Dimensionless peak temperature-distance relation curves of smoke at 5 m below ceiling in four tests

表3 温度拟合公式参数及相关系数R2Table 3 Parameters of fitting equations of temperature and its correlation coefficients R2

由图5和表3可见: 无量纲烟气温度随着远离火源逐渐下降,较符合幂指数衰减规律,相关系数R2不低于95%(试验2(上游)除外,因为烟气在上游仅扩散了20 m,测点数少); 温度衰减系数k2在0.042～0.138,显著受季节、着火点、上下游影响; 同一试验,受环境风阻滞,上游温度衰减系数k2均大于下游,衰减更快; 同一隧道,同一着火点,冬季衰减快于夏季; 同一隧道,不同着火点,火源越靠近竖井,衰减越快。

4.2 行车区域顶棚下方烟气扩散速度

点火后,烟气快速上升,撞击顶棚后向两侧水平纵向扩散。图6显示了2次水西门隧道试验(试验1和试验2)观测到的火源上下游烟气前锋到达时间,同时提供了2008年冬季西安门隧道试验(试验4)烟气前锋到达时间[4]作为对比。由图可知: 在环境风的驱动下,下游烟气到达同一距离比上游时间短,且最远扩散距离也比上游长,尤其水西门试验2中烟气在上游仅扩散了20 m。

图6 3次试验火源上下游烟气前锋到达时间Fig. 6 Arrival times of smoke front in downstream and upstream in three tests

根据图6,取相邻两测点间距,计算烟气前锋先后到达的时间差,两者相除,得到烟气在前方测点的蔓延速度ux[8]。计算无量纲距离(x-xref)/Htu和无量纲烟气流速ux/uref,并按式(2)拟合,结果见图7(试验2上游未拟合)。拟合曲线参数及相关系数R2见表4。

图7 3次试验顶棚下方无量纲烟气速度-距离关系曲线Fig. 7 Relation curves between dimensionless spreading velocity and distance in three fire tests

表4 速度拟合公式参数及相关系数R2Table 4 Parameters of fitting equations of velocity and its correlation coefficients R2

由图6可见: 无量纲烟气速度随着远离火源逐渐下降,总体按幂指数规律衰减,部分试验相关系数R2低于90%,原因在于烟气前锋由人员观测得到,存在较大误差; 速度衰减系数k2′在0.016～0.113,且受环境风阻滞,同一试验上游衰减系数k2′均大于下游,衰减更快;将冬季进行的试验4[4]与夏季进行的试验1、试验2对比,冬季试验烟气速度衰减快于夏季试验,这是因为冬季条件下,烟气向隧道壁面更多散热,烟气前锋与环境空气温差减小得更快,进而速度衰减更快。

4.3 竖井顶部开口烟气参数分布

点火后,烟气快速到达竖井,近火源竖井显著排烟。图8显示了试验2中的6#竖井外部排烟场景。图9汇总了3次试验测试竖井单元顶部所有测点温度、速度和CO体积分数的最大值。

图8 试验2中的6#竖井外部排烟场景Fig. 8 Exterior scene of smoke exhaust out of shaft #6 in Test 2

(a) 温度

(b) 速度

(c) CO体积分数图9 3次试验竖井顶部开口烟气参数最大值Fig. 9 Maximum smoke parameters at top openings of shafts in three fire tests

可以看出: 同一试验,不同竖井单元烟流参数存在差异。总体上,离火源越近,温度/速度值越大。比如试验2中的C1点达到47 ℃和4.8 m/s;同一试验,同一竖井单元参数亦不同,越靠近火源下游侧壁(试验1和试验2),值越大,证实了贴附羽流的存在[5],横向差距则不明显(试验3);整体上,竖井出口CO体积分数从高到低依次为: 试验3>试验1>试验2。比如试验3中的b点CO体积分数高达1.8×10-4,原因在于烟气在暗埋段扩散距离越长,不完全燃烧产物的堆积越严重,是烟气防控的重点部位。

根据实测稳定阶段竖井单元出口流速,乘以截面积,计算得到水西门隧道6-02#、6-04#、6-06#竖井以及西安门隧道12-01#、13-04#竖井的平均单位面积排烟量,同时给出6#竖井的平均单位面积排烟量; 作为对比,分别按式(3)、式(4)计算Guo等[12]模型的排烟量,按式(5)计算Mao等[13]模型的排烟量,结果见表5。

表5 竖井单位面积实测排烟量与预测排烟量的对比Table 5 Comparisons between measured and predicted smoke exhaust volume per unit area in shaft

由表5可知: 任一试验,各竖井单元实测排烟量存在差异,范围在0.31～1.76 kg/(s·m2),越是靠近火源,排烟量越大; Guo模型仅对近火源竖井(试验1中的6-02#、6-04#,试验2中的6-02#,试验3中的12-01#)的排烟量预测较为准确,与实测值偏差小于25 %,表明模型适用于竖井的稳定排烟,但缺乏考虑远火源竖井倒灌现象;Mao等[13]的模型对整体竖井(试验1、试验2中的6#)排烟量预测较准确,与实测值偏差不超过13%,显示了一维网络模型的优势,但缺乏考虑竖井单元烟气参数的不均匀性,预测能力弱。

4.4 竖井底部烟气倒灌现象

3次试验观察到: 点火后,烟气快速从近火源竖井排放,各竖井均无明显吸穿,但远火源竖井出现明显倒灌,即烟气到达后首先上升一个高度,转而向下流动至底部,破坏了下方的烟气分层。图10示出了试验3火源下游214 s烟气蔓延实景,显示了13#竖井下方烟气回流破坏底部分层的现象。图11示出了试验3中12#和13#竖井下方实测烟气温度随时间变化曲线。

图10 试验3火源下游214 s烟气蔓延实景Fig. 10 Scene of smoke spreading in downstream at 214 s in Test 3

图11 12#和13#竖井下方实测烟气温度随时间变化曲线(试验3)Fig. 11 Variation curves of tested temperatures at bottoms of shaft #12 and #13 with time in Test 3

由图11可见: 对于12#竖井,高度越高,烟气温度越高,表现出稳定的烟囱效应,但在5.0 m和6.5 m高度,热烟羽与竖井补风气流交锋,温度振荡激烈;对于13#竖井,6.5 m高度处温度明显低于5.0 m高度,烟囱效应没有体现,与观测结果相符。

表6统计了3次试验的竖井倒灌现象,发现无论火源上下游,最靠近火源的竖井单元均有显著排烟,而其余竖井单元烟气倒灌,分析原因在于火源燃烧耗氧,产生补风气流,远火源竖井烟囱效应弱,抵抗不了补风惯性力,从而产生烟气反向流动。

表6 3次试验竖井底部烟气倒灌现象统计Table 6 Statistics of backward flow at bottom of shafts in three fire tests

纪杰等[5]提出采用Ri′来评价竖井底部烟流状态。

(7)

式中:Fv为竖井烟气竖向惯性力,Pa;Fh为顶棚下方烟气水平惯性力,Pa; Δρ为无排烟时烟气与环境空气的密度差,kg/m3;ρs0为无排烟时烟气密度,kg/m3;v为无排烟时排烟口下方烟气运动速度,m/s;h为烟层厚度,试验观察为1.2 m。

本文根据实测数据,结合式(1)、(2)、(7),计算出试验1、试验2中的6#竖井各单元惯性力及Ri′,见图12。

图12 试验1、试验2中6#竖井各单元井惯性力与Ri′Fig. 12 Inertial forces and Ri′ of shaft #6 in Test 1 and Test 2

5 结论与讨论

2019年夏季采用1.58 m×1.58 m柴油池火,对2条URTS隧道实施3次不同着火点试验,观测到火源近端竖井大量排烟,远端竖井底部烟气倒灌,同时测试了行车道区域顶棚下方与竖井出口的烟流参数。分析结果表明:

2)竖井单元实测排烟量为0.31～1.76 kg/(s·m2),对比已有排烟量预测模型,发现Guo等[12]的模型适用于近火源无倒灌竖井,Mao等[13]的模型适用于单一竖井(不考虑出口参数不均匀)。

3)采用烟流参数幂指数衰减公式,计算出试验1、试验2中6#竖井Ri′分别为10.8和1.5,且各竖井单元较为一致,验证发现已有临界Ri′数模型不适于预测倒灌竖井底部烟层状态。

URTS发生火灾时,近火源竖井大量排烟,但远处竖井有着明显倒灌现象,不利于隧道内人员疏散,因而URTS倒灌规律值得进行更深入研究。本文积累了URTS夏季火灾现场试验数据,丰富了隧道火灾自然排烟理论,有助于推动URTS消防验收,并扩展应用场景。