《1 前言》

1 前言

通常在建筑火灾中烟气造成的人员伤亡比例最大。研究表明，在火灾人员的伤亡中，大约50 % 是由烟气中一氧化碳（CO）中毒引起的，而其余 50 %由烧伤、爆炸及其他有毒气体引起。细水雾进入烟气层后会与之发生复杂的物理化学作用，在细水雾的作用下烟气中氧气（O2）、CO 和二氧化碳（CO2）浓度都会发生变化[1，2] 。中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室建成了 ISO 9705 全尺寸多功能热释放速率测试仪，该实验装置是参照国际标准化组织在1993 年制定的ISO ROOM实验方法建设的，可同步测量火灾烟气中CO、CO2和O2浓度，同时可测量喷水灭火系统作用下上述特性参数的变化规律[3～6] 。由于是全尺寸大型实验，能够模拟真实火灾条件，所以其测试结果比较可靠，为室内火灾模拟和灭火系统优化设计提供了有力的实验数据支持。本文利用上述实验平台深入研究细水雾作用下烟气组分浓度的变化规律，为细水雾技术用于火灾烟气抑制提供了必要的参考依据。

《2 实验描述》

2 实验描述

实验中选用柴油作为发烟材料，油盘位于房间的 墙角 处，油盆 尺寸 长 × 宽 × 高 =0.4 m×0.4 m× 0.05 m，利用酒精引燃柴油。利用高压泵式细水雾发生装置产生细水雾，采用两种不同类型的喷头：喷 头 1 雾滴 粒径 为 50~100 μm，工作 压力 为 7~ 10 MPa；喷头 2 雾滴粒径为 300~500 μm，工作压力为 1~4 MPa。实验中柴油预燃 60 s，每种工况施加细水雾100 s。图1给出了实验系统示意图，表1给出了实验工况。

《图1》

图1 实验系统示意图

Fig. 1 Schematic diagram of experimental system

《表1 》

表1 实验工况

Table 1 Experimental case

ISO 9705的测量系统由集烟罩、排烟系统和测试段构成。集烟罩的开口尺寸为3 m×3 m，位于燃烧室出口的正上方，集烟罩上方与排烟管道系统相连，下边缘与燃烧室顶相齐，这样可以收集实验中通过门离开燃烧室的所有燃烧产物。排烟管的一端与集烟罩相连，另一端与变频风机相连。风机流量范围为 0~4 kg/s。测试段中的气体采样设备与 Servomex400 气体分析仪连接，测量烟气中的 O2、 CO和CO2浓度。实验中用取样探针采集气体，经过碳黑过滤器过滤后，通过控制台的冷却柱进行冷却，再经过无水硅胶的干燥后通向气体分析仪，其量程为 O2（ 0~25 %）、CO（0~1 %）、CO（2 0~10 %）。每 5 s 采集一次数据。图 2 给出了烟气采样分析的流程图。

《图2》

图2 烟气采样分析流程图

Fig. 2 Smoke sampling and analysis flow chart

《3 典型实验结果与分析》

3 典型实验结果与分析

《3.1 细水雾作用下O2浓度变化规律分析》

3.1 细水雾作用下O2浓度变化规律分析

从图3可以看出，施加细水雾之后O2浓度明显上升并最终稳定在某个值附近，O2浓度的回升量随着风机速率的增大而增加。为了研究细水雾作用下O2浓度的变化规律，定义一个变量，即氧气浓度回升量

（1）中， in 代表O2 浓度回升量，%； 代表细水雾作用后O2 浓度平稳时刻的浓度，%； 代表施加细水雾之前稳定燃烧阶段的O2 浓度，%。

《图3 》

图3 O2 浓度随时间变化曲线（1.5 kg/s）

Fig. 3 Time-varying curves of O2 concentration (1.5 kg/s)

从图4可以看出，O2浓度的回升量随着风机速率的增大而增加，在喷头 1 产生的细水雾作用下， O2浓度回升量要远大于喷头2，这表明雾滴粒径较小的细水雾更有利于O2浓度的回升。这是因为雾滴粒径较小的细水雾的比表面积更大，从而能够更加有效地吸收热量，有效地冷却烟气温度，降低烟气对火源的辐射热反馈并抑制燃烧，大大降低了燃烧反应的耗氧量。同时随着风机速率的增大，细水雾的卷吸作用被强化，大量的新鲜空气不断进入火场环境，这也加速了O2浓度的回升过程。

《图4》

图4 in 随Se变化曲线

Fig. 4 Curves of in with Se

下面以工况1~4为例，将O2 浓度回升量与风机速率按如下函数形式进行多项式拟合

式（2）中， Se 为风机速率； ki （ i =1，2，3 ）为多项式系数。表2给出了拟合函数的 ki 系数。

《表2》

表2 拟合函数的 ki 系数

Table 2 The coefficient ki of fitting function

从图5可看出ki 系数与工作压力之间满足一定的函数关系，将ki系数和工作压力P 按如下函数形式进行曲线拟合

式（3）中，、b、C 均为多项式拟合系数。则可给出ki 系数与工作压力P 之间的函数关系如下

将式(4)~式(6)带入式(2)可得如下函数关系

《图5》

图5ki 系数与P 的相关曲线

Fig. 5 Correlation curves of ki with P

从图6可以看出，O2浓度的回升量随着细水雾工作压力的增大而增加，随着风机速率的增大而增加，当风机速率超过1.5 kg/s时，O2浓度回升量的增加速率加快。这是因为通风使得火灾环境O2浓度增大，这有助于燃烧反应的进行；同时通风扰动火灾环境的流场，使燃烧变得不稳定，这有助于火焰的熄灭。当风速超过一定值后，通风对火焰的熄灭作用占主导地位。根据实验数据和计算曲面可以判定，实验中 O2浓度快速上升的临界风机速率为 1.5 kg/s。

《图6》

图6 in 与P 和Se 的相关曲面

Fig. 6 Correlation surface of in with P and Se

《3.2 细水雾作用下CO浓度变化规律分析》

3.2 细水雾作用下CO浓度变化规律分析

从图7可以看出，在没有细水雾作用的情况下， CO 浓度缓慢上升，并最终维持在 120 μL/L 左右。施加细水雾之后，CO浓度上升速度加快；细水雾作用一段时间后，CO 浓度恒定在某个值附近，此时 CO 浓度要大于无细水雾作用时的CO 浓度。造成 CO 浓度上升的原因是细水雾有效抑制了燃烧，使燃烧不充分，从而加快了CO的生成速率，使其浓度快速上升。由于细水雾无法直接进入火焰区域，只能通过冷却烟气和蒸发吸热来抑制燃烧，作用一定时间后，燃烧系数进入稳定状态，此时CO浓度上升缓慢，并最终恒定在某个值附近。

《图7 》

图7 CO浓度随时间变化曲线（1.5 kg/s）

Fig. 7 Time-varying curves of CO concentration (1.5 kg/s)

为了研究细水雾作用下 CO 浓度的变化规律，定义一个无量纲参数，即CO浓度增大倍数

式（8）中，InCCO代表 CO 浓度增大倍数； 代表细水雾作用下稳定阶段的CO浓度，μL/L； 代表无细水雾作用下稳定阶段的CO浓度，μL/L。

从图8可以看出，CO浓度同风机速率之间满足一定的函数关系，将InCCO与Se 按照式（9）进行多项式拟合。表3给出了拟合函数的ki 值。

从图9可看出，ki 系数与工作压力P 之间满足一定的函数关系。利用二次多项式的函数形式对ki 值和P 进行多项式拟合，可给出ki 与P 的数学关系

《图8》

图8 InCCO 随Se 变化曲线

Fig. 8 Curves of InCCO with Se

《图9》

图9 ki 系数与P 相关曲线

Fig. 9 Correlation curves of ki  with P

《表3 》

表3 拟合函数ki  系数

Table 3 The coefficients ki  of fitting function

将式(10)~式(12)带入式(9)可得CO浓度增大倍数In CO 与工作压力P 和风机速率Se 之间的数学关系

从图10可以看出，当风机速率小于1.5 kg/s时， CO浓度增大倍数InCCO随着细水雾工作压力P 的增大而增加；当风机速率大于 1.5 kg/s 时，P 增大到 10 MPa 后，InCCO开始下降。这是因为当风机速率超过 1.5 kg/s 时，通风对火焰的熄灭作用占主导地位；同时工作压力增大到10 MPa后，细水雾的冷却和蒸发吸热作用得到强化，在细水雾和通风的耦合作用下，火焰尺寸明显变小，燃烧强度明显减弱，使得CO浓度的上升速度开始下降。

《图10》

图10 InCCO与Se 和P 的相关曲面

Fig. 10 Correlation surface of InCCO with Se and P

《3.3 细水雾作用下CO2浓度变化规律分析》

3.3 细水雾作用下CO2浓度变化规律分析

从图11可看出，进入稳定燃烧阶段CO2浓度恒定在 1.8 %左右，施加细水雾之后 CO2浓度快速下降，CO2浓度下降幅度随着工作压力的增大而增加，并最终恒定在某个值附近。这主要是因为施加细水雾之后，有效地降低了火灾环境的温度，抑制了燃烧反应，导致CO2的生成速率减小。同时大量的 CO2吸附在烟颗粒表面，还有部分 CO2溶解在空间中的细水雾颗粒中，随着工作压力的增大细水雾冲刷烟气的效率被强化，这也加快了火灾环境中CO2 浓度的下降。

《图11》

图11 CO2浓度随时间变化曲线（1.5 kg/s）

Fig. 11 Time-varying curves of CO2 concentration (1.5 kg/s)

为了研究细水雾作用下CO2浓度的变化规律，定义一个无量纲参数，即二氧化碳浓度衰减比例

式（14）中， 代表细水雾作用后CO2浓度的衰减比例； 代表稳定燃烧阶段的 CO2浓度，%； 代表细水雾作用后CO2的最终浓度，%。

图 12 给出了 CO2浓度衰减比例 与风机速率Se 之间的曲线关系。从图12中可以看出，喷头1 抑制CO2的效果要好于喷头2。这是因为喷头1产生细水雾的粒径要小于喷头2，因此喷头1的冷却作用和全淹没效果要好于喷头2，随着细水雾工作压力的增大，其对火焰的抑制程度加强。CO2浓度的衰减比例随着细水雾工作压力的增大而增加，从图12可看出，CO2浓度衰减比例 随着风机速率 Se 的增大先增大后减小。对 和Se按式（15）进行多项式拟合

《图12》

图12 随Se 变化曲线

Fig. 12 Curves of with Se 

表4给出了拟合函数的ki 系数。从表4可以看出，在不同工作压力下，k2、k3、k4 基本为常数，只有k1 随着工作压力的增大而增加。图13给出了k1与压力 P 之间的二次多项式拟合曲线，k1与 P 之间满足如下数学关系

《表4 》

表4 拟合函数ki 系数

Table 4 The coefficients ki of fitting function

《图13》

图13 k1 与P 相关曲线

Fig. 13 Relation curve of k1 and P

将式(16)和 k2、k3、k4的平均值带入式(15)可得 与Se 之间的数学关系如下

图 14 给出了 CO2浓度衰减比例与工作压力和风机速率之间的曲面关系。从图14中可以看出，当风机速率达到1.5 kg/s时，工作压力超过10 MPa后， CO2浓度衰减比例下降。这是因为在通风和细水雾的耦合作用下，火焰尺寸变小，燃烧强度减弱，此时火焰逐步开始熄灭，使得CO2生成速率快速下降，从而导致了CO2浓度衰减比例下降。

《图14》

图14 与P 和Se 相关曲面

Fig. 14 Correlation surface of with P and Se

《4 结语》

4 结语

本文通过实验研究和计算分析得出如下结论。

1）施加细水雾后，烟气中的O2浓度快速回升， CO浓度上升速度加快，CO2浓度快速下降。随着细水雾工作压力的增大，O2浓度回升速度加快，CO浓度上升速度减慢，CO2浓度下降速度加快。

2）通风作用既可以提高火场 O2浓度，助燃火焰，又可以破坏火焰燃烧的稳定性，加速火焰熄灭。实验发现，当风机速率小于1.5 kg/s时，通风造成的助燃火焰发挥主导作用；当风机速率大于 1.5 kg/s时，通风造成的熄灭火焰发挥主导作用。

3）利用实验数据建立了 O2浓度回升量、CO 浓度增大倍数和CO2浓度衰减比例随风机速率和细水雾工作压力变化的数学模型。