Download - Etudes experimentales et num ´ eriques´ · 2019. 3. 22. · Etudes experimentales et num´ eriques´ pour l’evaluation du brouillard d’eau´ dans le tunnel du Mont-Blanc Sylvain

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  • Études experimentales et numériquespour l’évaluation du brouillard d’eau

    dans le tunnel du Mont-BlancSylvain DESANGHERE1, Éric CESMAT1, David GIULIANI2

    (1) Lombardi (France), (2) GEIE TMB (France)

    Pour plus d’information : [email protected]

    1. APERÇU GÉNÉRAL

    Études sur l’utilisation du brouillard d’eau dansle tunnel du Mont-Blanc :

    Bibliographie sur les systèmes fixes de luttecontre l’incendie (SFLI) existants

    Évaluation expérimentale des performancesde différents types de SFLI à l’échelle 0.8

    Simulations numériques pour évaluer l’in-teraction entre le brouillard d’eau et leséquipements et procédures en place

    2. CAMPAGNE EXPÉRIMENTALE15 essais incendie ont été réalisés dans lagalerie de test TST (San Pedro, Espagne) [1, 2].

    3 types de SFLI : sprinkler, brouillard d’eaubasse pression et haute pression

    2 types de foyer : 30 MW (bois), 50 MW(bois/gasoil)

    2 stratégies d’activation : dès la détectionincendie, au bout de 7 min (arrivée théoriquedes secours)

    Mesure de la température, des vitesses, dela composition des gaz, des flux thermiques,etc.

    22 m3/s 22 m3/s 22 m3/s 22 m3/s

    ~ 2 m/s ~ 1,5 m/s ~ 1 m/s ~ 0,5 m/s ~ 0 m/s

    FN025

    N050N075

    N100N125

    N150S175

    S150S125

    S100S075

    S050S025 N175

    TST jets fans

    SOUTH NORTH

    Spraying

    S010 N010

    Le brouillard d’eau haute pression a produit lesmeilleurs résultats (refroidissement des gaz etatténuation de l’incendie).

    3. ÉTUDE NUMÉRIQUEApproche de travail

    Modélisation avec FDS (NIST, USA) [3]Validation des paramètres de l’aspersion en

    simulant 6 essaisUtilisation intensive de FDS pour simuler

    des scénarios d’incendie réalistesDistribution Rosin-Rammler/log-normal de lataille des gouttes :

    F(D) =

    1√2π

    ∫ d0

    1σd ′ exp

    (−[ln(d

    ′/dm)]22σ2

    )dd ′ (d ≤ dm)

    1 − exp(−0.693

    (ddm

    )γ)(d > dm)

    0

    10

    20

    30

    40

    50

    60

    70

    80

    90

    100

    f(d) x

    103

    d (µm)

    0

    10

    20

    30

    40

    50

    60

    70

    80

    90

    100

    F(d)

    d (µm)

    Comparaison avec des résultatsexpérimentaux

    0

    100

    200

    300

    400

    500

    600

    700

    800

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    Tem

    péra

    ture

    (°C)

    Temps (min)

    Essai R1 - Section N010

    TE_N010_5 TE_N010_4 TE_N010_3 TE_N010_2 TE_N010_1

    TE_N010_5 FDS TE_N010_4 FDS TE_N010_3 FDS TE_N010_2 FDS TE_N010_1 FDS

    0

    50

    100

    150

    200

    250

    300

    350

    400

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    Tem

    péra

    ture

    (°C)

    Temps (min)

    Essai BEHP1B - Section S050

    TE_S050_5 TE_S050_4 TE_S050_3 TE_S050_2 TE_S050_1

    TE_S050_5 FDS TE_S050_4 FDS TE_S050_3 FDS TE_S050_2 FDS TE_S050_1 FDS

    Bon accord ⇒ utilisation possible de FDS.

    4. RÉSULTATSCourbes de puissance d’incendie présuméesCourbes simplifiées déduites des essais TST et de la littérature scientifique [4] :

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Time (min)

    102030405060708090

    100

    0

    15 MW

    6 MW10 MW

    HR

    R (M

    W)

    15 MW

    Early activation

    Delayed activation

    No activation

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

    102030405060708090

    100

    0

    30 MW

    6 MW15 MW

    Time (min)

    HR

    R (M

    W)

    30 MW

    Early activation

    Delayed activation

    No activation

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

    102030405060708090

    100

    0

    50 MW

    10 MW

    20 MW

    Time (min)

    HR

    R (M

    W)

    50 MW

    Early activation

    Delayed activation

    No activation

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

    102030405060708090

    100

    0

    100 MW

    30 MW

    50 MW

    HR

    R (M

    W)

    Time (min)

    100 MW

    Early activation

    Delayed activation

    No activation

    Analyse des résultats des simulations numériquesPost-traitement des résultats de FDS pour analyser l’influence du brouillard d’eau sur les

    conditions d’évacuation dans l’ouvrageUtilisation de l’outil REVAC pour simuler l’évacuation et les conditions d’intervention des se-

    cours (incluant un modèle de réduction de la vitesse de déplacement et des calculs de doses [5])Walking speed vs visibility distance Estimated visibility distance through water mist

    5. CONCLUSION36 scénarios d’incendie réalistes (4 types de foyer, 3

    conditions de ventilation, 3 instants d’activation du SFLI)Dégradation notable de la visibilité et de la

    température dans la zone d’aspersionPas d’avantage marqué étant donné le système de

    désenfumage particulièrement performant du tunnelBons résultats pour protéger la structure et les

    équipements en cas d’incendies puissants

    6. REFERENCESSETEC TPI-CSTB :Campagne de tests de SFLI par le GEIE TMB, 2013.Réf. 003-23776/6/T/145/JMV-TU-FR-20121114-v2.IFAB :Campagne de tests des systèmes fixes des lutte contre l’incendie pour le tunnel duMont-Blanc, dossier de présentation du tunnel d’essai, 2011.

    NIST Special Publication 1019.Fire Dynamics Simulator User’s Guide, 2017.

    SOLIT :Safety of life in tunnels, water mist fire suppression for road tunnels, final report, 2007.

    SFPE :SFPE Handbook of Fire Protection Engineering, Third edition.National Fire Protection Association, Quincy, 2002.