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2018년 2월 석사학위 논문
콘칼로리미터를 이용한 비 탄화 고체 가연물의 열분해 및 연소 특성에
관한 연구
조선대학교 대학원
기계시스템공학과
홍 터 기
콘칼로리미터를 이용한 비 탄화 고체 가연물의 열분해 및 연소 특성에
관한 연구
A Study of Thermal Pyrolysis and Burning Characteristics of Non-charring Solid Combustible with a Cone Calorimeter
2018년 02월 23일
조선대학교 대학원
기계시스템공학과
홍 터 기
콘칼로리미터를 이용한 비 탄화 고체 가연물의 열분해 및 연소 특성에
관한 연구
지도교수 박 설 현
이 논문을 공학석사학위 신청 논문으로 제출함 2018년 10월
조선대학교 대학원
기계시스템공학과
홍 터 기
홍터기의 석사학위논문을 인준함
위원장 조선대학교 교 수 양 인 영 (인) 위 원 조선대학교 교 수 오 동 욱 (인) 위 원 조선대학교 교 수 박 설 현 (인)
2018년 11월
조선대학교 대학원
목 차
LIST OF TABLES Ⅰ
LIST OF FIGURES Ⅱ
NOMENCLATURE Ⅴ
ABSTRACT Ⅷ
제 1장 서 론 1
1.1 연구 배경 및 필요성 1
1.2 연구 목적 및 내용 7
제 2장 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험 12 2.1 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험장치 및 실험방법 12
제 3장 FDS (Fire Dynamics Simulator)를 이용한 고체 가연물의 열분해 전산 해석 16
3.1 FDS의 개요 16
3.2 지배 방정식 및 고체 가연물의 열분해 해석 방법 19
제 4장 실험－전산 해석 결과 및 고찰 22 4.1 열분해 물성과 열물성치의 변화가 고체 가연물의
열분해 특성이 미치는 영향 22
4.2 연소 과정에서 열물성치의 변화가 고체 가연물의
열분해 특성에 미치는 영향 38
4.3 1차원 열분해 모델의 개선 51
제 5장 결 론 55
【참고문헌】 57
Appendices 61
LIST OF TABLES
Table 1.1 Summary of pyrolysis models 4
Table 4.1 Summary of thermal properties for PMMA used 26 Table 4.2 Summary of thermal properties for MMA used 44
LIST OF FIGURES
Figure 1.1 Civilian deaths and injuries, and property damage cause by
fires 1
Figure 1.2 Grenfell Tower fire tragedy 3
Figure 1.3 Process for thermal pyrolysis of solid combustible 7 Figure 1.4 Comparisons for FDS combustion models 9 Figure 1.5 Numerical simulation strategies for thermal pyrolysis used in
the present study 11
Figure 2.1 ISO 5660-1 cone calorimeter apparatus 12
Figure 2.2 PMMA (Poly methyl methacrylate) 14
Figure 2.3 Metal mesh used to prevent the PMMA from swelling out
during combustion 14
Figure 2.4 ISO 5660-1 cone calorimeter experiment 15 Figure 3.1 Fundamentals of Fire and associated studies 16
Figure 3.2 Schematic of Zone Model 17
Figure 3.3 DNS (left), LES (middle) and RANS (right) predictions of a
turbulent jet 18
Figure 3.4 Schematics of thermal boundary condition enforced on the
surface 20
Figure 4.1 Experimental results obtained from the ISO 5660 cone
calorimeter test 22
Figure 4.2 Schematics for FDS 1-dimensional pyrolysis model 24 Figure 4.3 Comparisons between experimental and numerical results 27 Figure 4.4 Calculated mass as a function of time with constant input
variables, cp and k 29
Figure 4.5 Calculated mass as a function of time with constant input
variables, cp 30
Figure 4.6 Specific heat plotted as function of temperature for Base,
Ref [27], and Ref [26] cases 31
Figure 4.7 Thermal conductivity plotted as function of temperature for
Base, Ref [27], and Ref [26] cases 31
Figure 4.8 Calculated mass as function time with parameter inputs for
base, Ref [27], and Ref [26] cases 32
Figure 4.9 Calculated mass as a function of time with thermal properties
at 400 ℃ 34
Figure 4.10 Mass loss variations with input variables 35 Figure 4.11 Schematics of the ISO 5660 calorimeter configuration for
FDS simulation 39
Figure 4.12 Numerical grids applied to ISO 5660 calorimeter configuration
for 3-dimensional simulations 40
Figure 4.13 Experimental results obtained from The ISO 5660 cone
calorimeter test 41
Figure 4.14 Experimental conditions used in the FDS simulation 43 Figure 4.15 Calculated heat flux distributions on the surface of PMMA
sample 45
Figure 4.16 ISO 5660 combustion experiments 46
Figure 4.17 Measured and calculated temperature of PMMA sample as a
function of time 47
Figure 4.18 Measured and calculated mass of PMMA sample as a function
of time 48
Figure 4.19 Measured and calculated MLR as a function of time 48 Figure 4.20 Measured and calculated HRR as a function of time 49 Figure 4.21 Net Heat flux on PMMA surface per unit time 51 Figure 4.22 Heat Transfer Coefficient on PMMA surface per unit time
52
Figure 4.23 Schematic diagram FDS 1-dimensional PMMA pyrolysis
model 53
Figure 4.24 Measured and calculated mass of Cone Calorimeter and FDS (3D pyrolysis model, 1D pyrolysis model) 54 Figure 4.24 Measured and calculated MLR of Cone Calorimeter
and FDS (3D pyrolysis model, 1D pyrolysis model) 54
NOMENCLATURE
ACRONYMS
SYMBOLS
CFD Computational Fluid Dynamic
DAQ Data Acquisition
DNS Direct Numerical Simulation
HRR Heat Release Rate
HRRPUA Heat Release Rate Per Unit Area
LES Large Eddy Simulation
MLR Mass Loss Rate
MLRPUA Mass Loss Rate Per Unit Area
MMA Methyl methacrylate
NFPA National Fire Protection Association
NIST National Institute of Standards and Technology
PMMA Poly Methyl Methacrylate
RANS Reynolds Averaged Navier-Stokes TGA Thermal Gravimetric Analysis
Pre-exponential factor []
Surface Area []
Oxygen consumption calibration constant []
Specific heat [·]
Diffusion coefficient []
Activation energy []
Fr Froude number
Acceleration of gravity [ ]
Heat of reaction []
Heat of vaporization []
Heat transfer coefficient []
Heat of combustion []
Coordinate normal to the solid surface
GREEK SYMBOLS
Absorption coefficient [ ]
Thermal diffusivity [],
Density []
Emissivity
Lorentz factor
Stefan-boltzmann radiation constant [·]
Viscosity coefficient [·]
Thermal conductivity [·]
″ Pyrolysis flux [ ]
Orifice meter pressure differential []
Pr Prandtl number
HRRPUA (Heat Release Rate Per Area) []
Heat Release Rate []
Universal gas constant [ ] Re Reynolds number of the flow
Stoichiometric oxygen/fuel mass ratio [∆= × ]
Sc Schmidt number
Temperature []
Temperature for orifice meter []
Time []
Flow velocity vector field []
Mass fraction species
Measured mole fraction of O2 in the baseline value
Measured mole fraction of O2 in the exhaust air
SUBSCRIPTS
Gas Phase Arrhenius Exponent
Gas Phase Arrhenius Exponent
Surface
Total
External
Convective
Radiative
Solid
ABSTRACT
A Study of Thermal Pyrolysis and Burning Characteristics of Non-charring Solid Combustible with a Cone Calorimeter
Hong, Ter-Ki
Advisor : Prof. Park, Seul-Hyun, Ph.D.
Department of Mechanical Systems Engineering Graduate School of Chosun University
In order to investigate the influence of changes in the thermal properties of solid combustibles on thermal pyrolysis process, a series of experiments were performed using a cone calorimeter specified in ISO 5660-1. In the present study, Poly Methyl Methacrylate (PMMA) which does not produce char during pyrolysis process was used as solid combustibles. Results obtained from the cone calorimeter experiments were compared to numerical results calculated from Fire Dynamics Simulator (FDS) pyrolysis model which adopts with the thermal properties of PMMA reported in literatures as input variables. Comparisons between experimentally measured and model-predicted mass loss rate (MLR) and heat release rate (HRR) were then made to elucidate the effect of changes in the thermal properties on the thermal pyrolysis process of PMMA.
Comparisons made between experimental and numerical results clearly have highlighted an importance of thermal properties of PMMA plugged in the FDS thermal pyrolysis model as a function of temperature. Both calculated HRR and MLR were found to be in good agreement with ones measured from the cone calorimeter experiments when the thermal properties of PMMA were put as a function of temperature into the model.
Numerical results also clearly indicate that the thermal properties declared as constant variables using reported values at ignition temperature are useful to predict the HRR and MLR of solid combustibles during thermal pyrolysis.
In the present study, the FDS 1D pyrolysis model (which does not take combustion reactions into account) was further extended to reasonably simulate the thermal pyrolysis process after ignition. To this end, the calculated total heat flux and convective heat transfer coefficient imposed on the surface of PMMA were retrieved from numerical solution in the FDS 3D pyrolysis model (which does take combustion reactions into account) and additionally put into the FDS 1D pyrolysis model to mimic flame-like thermal environments after ignition. Numerical results clearly demonstrate that the FDS 1D pyrolysis model with retrieved data can quite well predict the HRR and MLR of PMMA, shortening the computational time for pyrolysis phenomena after ignition.
제 1 장 서 론
1.1 연구 배경 및 필요성
산업 발전으로 인한 도시의 발달과 인구 밀집도의 증가로 인해 화재 발생의 위험성 은 점차 증가하고 있다. 특히, 인구 밀집도가 높아지면서 화재로 인한 인명 및 재산 피 해도 더불어 증가하고 있다. Figure 1.1은 지난 10 년간 국내에서 발생한 화재 발생 건 수와 인적·물적 피해를 정량화한 그래프이다. 그림에서 볼 수 있는 바와 같이 최근 3 년간 42,996 건의 화재가 발생하였으며, 이로 인한 인명피해는 사망 278 명, 부상 1,714 명이였으며 재산피해는 270,950백만 원으로 조사되었다. 이는 지난 15년간의 평균치에 비해 화재 발생 건수는 22 %, 인적·물적 재산피해는 54 % 증가한 수치이다. 이렇듯 화 재로 인해 직접적으로 발생하는 인적·물적 피해는 국가 기간산업 시설의 마비, 각종 자료 및 정보의 손실, 기업 경제활동의 휴지, 사회적 불안감 증대를 통해 국가 경제와 산업에 큰 영향을 미칠 수 있다[1].
Figure 1.1 Civilian deaths, injuries, and property damages caused by fires[1]
2017년 6월 14일 오전 1시경 영국 런던 서부 래티머 로드에 있는 24층 아파트 그렌 펠 타워 (Grenfell Tower)에서 발생한 화재는 Figure 1.2에 도시되어 있는 바와 같이 4층 에서 발생한 것으로 추정되며, 단 15분 만에 24층까지 화재가 전파되어 80여 명의 사 망자가 발생한 것으로 확인되고 있다[2]. 그렌펠 타워 화재 참사의 주원인으로는 참사 전 아파트 리모델링 과정 중 외벽에 새로 부착한 외장재가 지목되고 있다. 그렌펠 타 워의 벽면에 부착된 외장재는 가연성 수지인 폴리에틸렌 (Polyethylene, PE)이 접착된 알루미늄 복합패널 (Aluminium composite panel)이다. 알루미늄 복합패널은 2장의 얇은 알루미늄 박판 사이에 폴리에틸렌 수지를 접착시킨 외장재로 가볍고 내구성이 뛰어나 며 평활성과 가공성이 뛰어나 건축물 외벽의 마감재로 널리 사용되고 있다[3]. 하지만, 알루미늄 복합패널에 사용되는 폴리에틸렌은 목재와 같은 일반 가연성 고체 가연물에 비해 열방출율 (Heat release rate, HRR)이 3 ~ 5배 높기 때문에 화재 확산을 억제하는데 취약한 것으로 알려져 있다[3]. 지난 2010년 국내 고층 건축물인 부산 해운대 우신 골든 스위트에서도 그렌펠 타워와 유사한 화재 사고가 발생한 사례가 있다. 지상 4층에서 시작된 화재는 동일한 외장재인 알루미늄 복합패널의 폴리에틸렌을 빠른 속도로 태우 며 불과 30분 만에 38층까지 확산된 바 있다. 건축물의 외장재는 벽면에 수직으로 설 치되기 때문에 화재 발생 시 알루미늄 복합패널의 박판이 용융되어 폴리에틸렌에 착화 된 경우 일반 실내 화재에 비해 매우 빠르게 건물 외벽 전체에 확산될 수 있으며[4], 각 층의 개구부를 통해 실내에 화염이 유입되면 플래시 오버 (Flashover)를 촉진시켜 급속 하게 화재를 발달시킬 수 있다.
그렌펠 타워와 우신골든 스위트 화재로부터 알 수 있듯이 화재로 인한 인적·물적 피 해를 최소화하기 위해서는 화재의 성장 및 확산에 대한 이해가 절실히 필요하다. 특히 건축물의 외장재와 같은 고체 가연물의 연소 특성을 파악해야 한다는 점이다.
고체 가연물의 열분해를 통해 발생되는 기체 연료의 생성과정에 대한 이해는 화재 성 장을 파악하는데 중요한 요소이다. 고체 가연물의 열분해를 통해 발생된 기체 연료가 공기와 적절하게 혼합되어 일정 온도 조건에 도달하면 자연 발화되어 화염이 발생되고 가연물 표면에 열을 재공급함으로써 기체 연료의 발생을 촉진시킨다. 이 과정에서 고 체 가연물이 어떠한 속도로 열분해가 일어나는지를 나타내는 질량 감소율 (Mass Loss Rate, MLR)은 유효 연소열과의 상관관계를 통해 가연물에서 발생되는 열방출율 (Heat Release Rate, HRR)을 결정짓는 중요한 인자이다. 특히 가연물의 열분해 과정에 관여되 어 있는 각종 열물성치의 상호작용을 통해 변화하는 열분해 특성에 대한 이해가 화재 의 성장을 해석하고 분석하는데 있어 반드시 선행되어야 한다.
(a) Sequential images of fire spread on Grenfell tower
(b) Grenfell Tower fire Info graphic
Figure 1.2 Grenfell Tower fire tragedy[2]
최근 가연물에 대한 연소 특성을 연구하기 위해 가연물에 일정한 복사열을 노출 시켜 화재 성장 및 확산에 대한 많은 연구가 진행되어오고 있다. 먼저 가연물의 정확한 연 구를 하기 위해서는 가연물의 열분해 과정을 이해하여야 가연물의 화재 성장 및 확산 에 대해 정확한 예측이 가능하다.
고체 가연물의 열분해 과정은 점화 이론의 비약적인 발전에 힘입어 체계적으로 기술 되기 시작하였다. 특히 화학반응에 필요한 활성화 에너지가 반응 시스템에서 발생된 열에너지보다 한 차원 크다는 점에 바탕을 둔 활성화 에너지 점근법 (Activation Energy Asymptotics)은 열분해 반응이 전달 현상과 상호 작용하는 물리적 현상을 해석하는 매 우 유용한 해석도구를 제공하였다[5-8]. 활성화 에너지 점근법을 이용하여 Bradley[10]는 일정한 열유속에 노출된 고체가연물에 대해 에너지식을 수치적으로 해석하였고, Linan, Williams[9]는 1차 Arrhenius 방정식을 적용하여 고체 가연물의 열분해 과정을 체계화하 였다. Table 1.1에는 선행 연구자들이 제시한 고체 가연물의 열분해 모델과 주요 변수 가 요약되어 정리되어 있다.
Table 1.1 Summary of pyrolysis models[6-12]
Authors Year Pyrolysis model Properties Note
M. Kinelan and F.A. Williams
1975
where the regression rate (1/s) is
exp
B.C. at
pre-expoential factor B, heat of vaporization L, activation energy E, universial gas constant R and surface temperature Ts
Basic structure of pyrolysis term is the same as FDS model even though it exists not only at the surface but inside of the solid
C. Vovelle et all 1987
where mass loss rate is
B.C. at ,
pre-expoential factor B, heat of vaporization Hv, activation energy E, universial gas constant R and surface temperature Tz
Basic structure of pyrolysis term is the same as FDS model.
However there is no pyrolysis term in the surface B.C. and it only exists inside the solid. The surface of the solid regresses as pyrolysis begin
B. Moghtaderi et all
1997
Charring material
″Where regression rate of the pyrolysis front is
for
, see equation (22) - (35) in the paper
density of vergin material and char, diffusivity of vergin material and char, thermal conductivity of vergin material and char, and pyrolysis temperature Tp
This pyrolysis model is somewhat different from previous two pyrolysis model.
pyrolysis term is governed by regression rate which is also strongly affected by temperature different between T0 and Tp. In the charring model, density of vergin material and char also play an important role. In non-charring model the surface of the solid regresses in stead of producing char layer as pyrolysis begins.
Non - charring material
″Where regression rate of the pyrolysis front is
for
, see p.p. 11 in the paper den sity , diffusivity, thermal conductivity, pyrolysis temperature Tp
and heat of vaporization
J.E.J. Staggs 1998
exp
where
log
Surface B.C.
Where
Heat of vaporization Hv, Activation Temperature TA, Pre-exponential factor A, diffusivity, specific heat c, Initial temperature T0
This pyrolysis model is
similar with Moghtaderi's model in
terms of activation temperature of the pyrolysis energy and surface regression.
The
pyrolysis term exists inside the solid but surface doesn't have pyrolysis term.
Table 1.1에 정리되어 있는 바와 같이, 고체 가연물의 열분해 모델을 통해 주요 결과 를 신뢰성 있는 수준으로 예측하기 위해서는 고체 가연물의 열분해 물성이나 열물성치 가 정확히 입력되어야 한다. Rhodes와 Quintiere[13]는 고체가연물의 열분해 물성과 열물 성치의 증감이 가연물의 질량 감소에 어떠한 영향을 주는지를 수치적으로 해석하였다.
이 연구를 통해 고체 가연물의 질량 감소율과 점화 시간은 가연물의 열분해 물성과 열 물성치의 변환에 큰 영향을 받으며, 가연물의 열적 두께에도 영향을 받을 수 있음을 보여 주었다. Linteris[14]는 비 탄화 고체 가연물의 열분해 물성과 열물성치의 범위를 임 의로 설정하고 이들의 변화가 주어진 열유속 범위 내에서 가연물의 열분해에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 연구하였다. 하지만, 고체 가연물의 열분해 실험과의 직접적인 비교 검증 없이 1차원 열분해 모델을 이용하여 열분해 물성과 열물성치의 변화에 따른 질량 감소율의 민감도 분석만을 수행하였다. 반면 Lee[15]은 열가소성 플라스틱, 섬유 강화 플라스틱, 목재 등의 고체 가연물을 콘칼로리미터 열분해 실험을 수행하였고 이 를 통해 측정된 고체 가연물의 질량감소 결과를 정확히 예측할 수 있는 열분해 물성과 열물성치를 열분해 모델을 통해 역산하였다. 이 과정을 통해 고체 가연물의 열분해 시 탄화 (Char)가 발생하거나 가연물 내부에 층이 존재하는 경우, 층간 모호한 열전달 경 계조건에 의해 열물성치의 정확한 예측이 불가능하다는 사실을 보고한 바 있다. 앞서 살펴본 선행연구[6-15]를 통해 밝혀진 바와 같이 열분해 모델에 부정확한 열분해 물성이 나 열물성치를 입력한 경우, 열적 두께와 질량 감소율, 점화 시간 등의 예측에 큰 영향 을 주기 때문에 정확한 예측을 위해서는 열분해 실험을 통해 얻어진 결과를 바탕으로 검증이 이루어져야 한다.
1.2 연구 목적 및 내용
앞서 기술한 바와 같이 각종 고체 가연물의 연소 시 고체 가연물로부터 열분해를 통 해 발생되는 기체연료의 생성과정에 대한 이해는 화재 성장 모델을 파악하는데 중요한 요소이다. 고체 가연물에 열이 가해지게 되면 Figure 1.3에서와 같이 고체 중합체의 열 분해를 통하여 가연성 증기가 발생 되고 이 증기는 공기와 적절하게 혼합되어 일정 온 도 조건을 충족하게 되면 연소 할 수 있다. 열분해 반응으로부터 연소 반응이 시작되면 화염이 발생하여 고체 가연물의 열을 재공급함으로써 가연성 증기의 발생을 촉진 시킨 다.
Figure 1.3 Process for thermal pyrolysis of solid combustible
본 연구에서는 고체 가연물의 열분해 과정을 통해 연소로 발달되는 과정을 체계적으 로 이해하기 위해 ISO 5660-1 콘칼로리미터를 이용하여 열분해와 연소실험을 진행하였 고, 미국 국립 표준기술원 (National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 개 발하여 무상으로 배포하고 있는 화재 시뮬레이션 코드인 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 사용하여 열분해 및 연소 과정을 전산 해석하였다. 특히, 선행 연구를 통해 밝 혀진 바와 같이 열분해 및 연소과정의 전산 해석에 있어 가연물의 열분해 물성과 열물 성치의 변화가 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험 결과와의 비교·분석을 실시하였다.
FDS 전산 해석을 통해 고체 가연물의 연소 과정을 모사하는 방식은 크게 Figure 1.4 에 정리되어 있는바와 같이 열분해를 통해 발생된 기체 연료의 연소 반응을 직접 고려 하는 열분해 모델과 열분해를 통해 발생되는 기체 연료의 생성율을 콘칼로리미터 실험 이나 TGA (Thermal Gravimetric Analysis)분석 등을 통해 미리 측정하여 가연물의 단위 면적당 열방출율 (Heat Release Rate Per Unit Area, HRRPUA) 혹은 질량 감소율 (Mass Loss Rate Per Unit Area, MLRPUA)로 환산하여 직접 입력하는 단순 모델로 구분된다.
단순 모델의 경우 연소 반응을 따로 해석하지 않고 가연물 표면의 온도가 점화 온도 (Ignition Temperature)에 도달하면 입력된 기체연료의 생성율에 따라 연료를 생성시키고 해당 연료의 연소열 (Heat of combustion)을 고려하여 연소현상을 모사하는 방법이다. 단 순 모델은 연소반응을 직접 고려하지 않기 때문에 계산 시간이 빠르다는 장점이 있으 나 선행 실험을 통해서 해석이 필요한 고체 가연물 별로 열방출율이나 질량 감소율을 측정하고 데이터베이스화가 필요하다는 단점이 있다. 아울러 연소 반응을 직접 고려하 지 않고 입력된 기체 생성율에 따라 연소 과정을 재현하기 때문에 연소 환경 (복사열유 속, 대류열전달의 강도, 산소 농도)에 따라 달라지는 열분해 특성을 예측하기 힘든 한계 가 존재한다. 이에 반해 열분해 모델의 경우, 열방출율과 질량 감소율을 직접 계산하기 때문에 콘칼로리미터 실험이나 TGA (Thermal Gravimetric Analysis) 분석의 선행 실험 없 이 연소 과정을 모사를 할 수 있지만 계산 시간이 단순 모델에 비해 상대적으로 많이 소요되는 단점이 있으며, 선행 연구를 통해 밝혀 진 바와 같이 열분해 물성과 열물성치 가 부정확한 경우 결과의 신뢰성을 담보 할 수 없다.
따라서 본 연구에서는 앞서 기술한 바와 같이 고체 가연물의 열분해 및 연소과정의 전산 해석에 있어 가연물의 열분해 물성과 열물성치의 변화가 미치는 영향을 정량적으 로 분석하고 열분해 과정의 전산 해석 계산을 단축시킬 수 있는 방법에 대해 기술해
Figure 1.4 Comparisons for FDS combustion models
보고자 한다. 이를 위해서 우선 고체 가연물의 열분해 분해과정을 1차원 모델로 단순화 하고 열분해 물성 및 열물성치의 변화가 미치는 영향을 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험 결과를 토대로 고찰해 보았다. 1차원 모델에서는 전산 해석 시간의 단축을 위해서 점 화 이전 가연물의 열분해 현상만을 고려하여 전산 해석을 수행하였고, 이 과정에서 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험결과와 잘 일치하는 가연물의 열분해 물성과 열물성치를 도출하였다. 1차원 열분해 모델에서 도출된 열분해 물성과 열물성치를 적용하여 점화 이전 열분해 과정과 점화 이후 연소반응이 일어나는 구간에서 열분해 과정에 대해 3차 원 전산 해석을 수행하여 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험결과와 비교하고 그 타당성을 검증하였다.
고체 가연물의 연소현상을 해석하기 위해서는 점화 이전과 점화 후의 열분해 특성에 대한 이해가 필요하다. 점화 이전과 점화 후의 주된 차이점은 화염으로 인해 고체 가 연물의 표면으로 전달되는 열유속의 여부이다. Rhodes와 Quintiere[13]는 콘칼로리미터를 이용하여 PMMA (Poly methyl methacrylate)의 연소율과 화염의 열유속을 연구하였으며, 점화 이후 화염의 발생으로 인해 PMMA의 표면에 전달되는 복사 열유속을 약 20 kW/m2로 추정하였다. 본 연구에서 사용한 FDS 1차원 열분해 모델의 전산 해석은 앞서 기술한 바와 같이 점화 이전 콘칼로리미터의 콘에서 전달되는 복사 열유속에 의해서만 발생되는 열분해 현상만을 고려할 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 점화 직후 연소 반응을 고려할 수 있는 FDS 3차원 열분해 전산 해석을 통해 화염으로부터 가연 물의 표면의 전달되는 복사 열전달과 대류열전달 현상을 분석하였다. 분석 결과를 바 탕으로 1차원 모델 가연물 표면에 연소반응이 일어난 것과 동일한 상태의 열경계 조건 을 부여하고 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험결과와 비교해 보았다.
점화 이후의 연소반응 일어나는 구간에서 열분해 특성을 고찰해 보기 위해 Figure 1.5에서 정리되어 있는 바와 같이 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험 시 고체 가연물의 표 면에 50 kW/m2을 인가하였고 FDS 3차원 열분해 전산 해석을 수행하였다. 하지만 고체 가연물의 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험의 표준 인가 열유속[16]인 50 kW/m2은 강한 열 유속으로 인해 점화 이전 열분해 구간의 세밀한 비교가 어려워 30 kW/m2으로 낮추어 콘칼로리미터 실험을 추가적으로 진행하였고 FDS 1차원 열분해 전산 해석 결과와 비교 해 보았다. 콘칼로리미터 실험을 통해 고체 가연물의 열분해 과정 시 발생되는 질량 감소율을 측정하고 동일한 실험 조건에서 FDS 1차원, 3차원 열분해 전산 해석을 수행 하여 열분해 구간에서 각각의 열분해 물성과 열물성치의 변화가 어떠한 영향을 줄 수
있는지 알아보았다. 아울러 3차원 열분해 전산 해석과 1차원 열분해 전산 해석 결과를 바탕으로 좀 더 빠르고 비교적 정확하게 고체 가연물의 열분해 과정을 해석 할 수 있 는 방법을 제시해 보고자 하였다.
Figure 1.5 Numerical simulation strategies for thermal pyrolysis used in the present study
제 2 장 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험
2.1 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험장치 및 실험방법
본 연구에서 고체 가연물의 열분해 및 연소특성을 고찰해 보기 위해서 Figure 2.1에 제시되어 있는 ISO 5660-1 콘칼로리미터를 사용하였다. ISO 5560-1의 규격을 만족하는 콘칼로리미터 실험 장치는 그림에서와 같이 콘 모양의 복사열 히터를 구비하고 있으며 실험이 시작되면 고체 가연물의 표면에 수직 방향으로 복사열을 전달하여 고체 가연물 의 열분해와 연소 반응을 일으킬 수 있다. 고체 가연물의 열분해와 연소 반응이 진행 되는 동안 열방출율 및 고체가연물의 질량 감소율을 측정할 수 있도록 설계되어 있다.
Figure 2.1 ISO 5660-1 cone calorimeter apparatus
고체 가연물의 열분해 및 연소 반응을 통해 발생하는 열량과 소모되는 산소의 양 사이 에 상관관계가 존재한다는 개념은 오래 전부터 알려져 왔다. Parker[17]는 연소 과정에서 발생하는 열량과 소모되는 산소의 양에 대한 상관관계를 규명하였고 Hugget[18]이 이러 한 상관관계를 기초로 고분자 물질, 유기성 액체 및 천연재료 등의 대부분 가연성 물 질이 연소반응을 일으켜 산소 1 kg이 소모되면 ±5 %이내에서 13.1×103 kJ의 열량이 방 출된다고 보고하였다. 15.7×103 kJ/kg O2인 아세틸렌 ()을 제외하면 모든 탄화수소 계 연료의 경우, 13.1×103 kJ/kg O2로 거의 동일하다. 일반적으로 사용되는 가연성 물질 외에 비 표준화된 연료의 경우, 특별한 상수를 곱하는 보정 과정을 거치게 되면 NFPA Handbook[19]를 참고하여 상수를 입력할 수 있다. ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험 시 산 소 농도와 유량을 측정하고 아래 식 (2.1)과 식 (2.2)를 적용하면 고체 가연물의 열방출 율 (Heat release rate, HRR)을 계산할 수 있다.
(2.1)
∆
∆
(2.2)
본 연구에서는 고체 가연물의 열분해 특성과 각종 열물성치와의 상관관계를 규명해 보고자 Figure 2.2에 제시된 PMMA (Poly methyl methacrylate)를 가연물로 선정하였다.
PMMA는 아크릴계 수지 (Acrylic resin)로 투명하고 내후성이 좋기 때문에 유기 유리, 전기 부품 및 건축 재료 등으로 광범위하게 사용되고 있으며 다른 합성수지에 비해 광 범위한 열물성 데이터가 구축되어 있어 관련 연구를 수행하기에 용이하다. 아울러, 열 분해과정동안 Char를 발생 시키지 않고 화학반응식이 간단하기 때문에 열분해 특성을 연구하기에 적당한 가연물로 보고되고 있다.
Figure 2.2 PMMA (Poly methyl methacrylate)
ISO 5660-1 콘칼로리미터를 이용하여 PMMA의 연소 실험을 수행하기 위해 수직 방 향으로 PMMA 표면에 도달하는 복사 열유속의 크기가 각각 30 kW/m2과 50 kW/m2이 될 수 있도록 콘 히터 표면의 온도를 제어하였다. PMMA는 복사 열유속이 도달하는 유효 표면적이 88.4 cm2인 PMMA 샘플 (100 (W) × 100 (L) × 10 (T) mm)이 되도록 재 단하여 홀더에 고정하였고 열분해 실험 중 가연물이 부풀어 홀더 밖으로 빠져나가는 것을 방지하기 위해 Figure 2.3과 같이 금속 메쉬를 사용하였다. 가연물과 콘 히터 사 이의 거리는 25 mm이며 실험에 적용된 환기 유량은 24 L/s이다. 시험 전 산소 농도 측정기는 O2 표준 가스를 이용하여 보정하였고, PMMA 시편의 표면온도는 시편 홀더 의 중앙에 K-type 열전대를 설치하여 데이터 수집 장치 (DAQ)를 통해 저장하였다.
Figure 2.3 Metal mesh used to prevent the PMMA from swelling out during combustion
콘 히터는 열분해구간을 비교 분석하기 위한 30 kW/m2과 건축물 내부 마감재료 표 준 기준[16]인 50 kW/m2을 수직 방향으로 PMMA 표면에 일정한 복사열을 방출하도록 실험 전 열유속계 (Heat flux gauge)를 설치하여 확인 하였으며, 시료 표면의 Heat flux 가 30 kW/m2 및 50 kW/m2에 도달했을 때 실험을 실시하였다. 실험 전에 Pilot 점화기 는 제거하여 시편이 자연 점화되게 하였고, 실험의 종료는 시편이 Flame-out과 질량의 변화가 없는지를 관찰하여 결정하였다 (Figure 2.4).
Figure 2.4 ISO 5660-1 cone calorimeter experiment
제 3 장 FDS (Fire Dynamics Simulator)를 이용한 고체 가연물의 열분해 전산 해석
3.1 FDS의 개요
화재를 모사하거나 계산하는 것은 가장 복잡한 현상 중에 하나이며, 여러 가지 구성 요소 사이의 복잡한 상호 작용 즉, 연료의 연소 과정, 다상 유동과 난류 혼합 유동, 복 사 및 열전달)을 포함한다[20]. 화재를 모사하거나 계산하기 위해서는 아래 Figure 2.5처 럼 연료, 화염, 연소 생성물, 열전달 등과 같은 화재 구성 요소를 고려해야하기 때문에 화재를 모사하기 위해서는 매우 광범위하고 복잡하다.
Figure 3.1 Fundamentals of Fire and associated studies [20]
초기의 화재를 모사하기 위한 수치해석은 아래 Figure 3.2와 같이 구획 화재 내부의 고온 층과 차가운 층으로 구분하는 존 (Zone)모델을 사용하였다. 존 모델의 장점은 화 재 지속 시간, 시간에 따른 고온층의 온도 변화, 산소의 가용성 등이 있으나 화재 현상 을 표현하기에는 너무 단순한 구조로 인해 정확한 화재 모사에 어려움이 있었다.
Figure 3.2 Schematics of zone model
최근에는 전산 자원의 발달과 새로운 수치 기법들이 개발되면서 유체역학, 열역학, 열전달, 연소공학, 반응 역학 등을 복합적으로 고려하여 화재를 계산하기위한 전산 해 석 기법들이 많이 시도 되고 있다. 특히 질량, 운동량, 에너지 및 화학 반응을 고려하 여 해를 직접 구하는 전산 유체 역학 (Computational Fluid Dynamic, CFD)이 적용된 필 드 (Field) 모델이 주로 사용되고 있다. 전산 유체 역학이 적용된 필드 모델은 복잡하고 기하학적인 사물을 보다 사실적으로 모델링 할 수 있으며, 역동적인 화재를 보다 사실 적으로 표현할 수 있다. 필드 모델의 대표적으로 현재 국내·외 화재 해석을 위해 가장 많이 사용되고 있는 프로그램으로는 NIST (National Institute of Standards and Technology) 에서 2000년 2월에 개발되어 세계적으로 급속히 보급되고 있는 FDS (Fire Dynamics Simulator)이다. FDS에서 사용하는 필드 모델은 DNS (Direct Numerical Simulation) 기법 과 LES (Large Eddy Simulation) 기법으로 DNS 기법은 화재의 부력에 의해 발생되는 난류 유동에 대한 수치접근법으로 모델링 없이 직접 해를 구하며 LES 기법은 난류 유
동 및 화염의 연소 과정을 물리적인 모델링을 통해 접근하는 RANS (Reynolds Averag- ed Navier–Stokes) 기법과 DNS 기법의 중간 단계에 있는 수치해석 기법이다. LES 기 법은 화재로부터 열과 연기 유동에 중점을 두어 열로 인한 유동과 저속에서의 현상을 Navier-stokes 방정식의 형태로 수치해석을 하며 난류 유동의 큰 와 (Eddy)는 모델 없이 직접 계산하고 작은 와는 모델 처리하는 기법으로 화재에서 발생하는 화염이나 연기의 비정상적 전파과정에 대해서는 비교적 우수한 예측성능을 보이고 있다. 그러나 LES 기 법을 적용하더라도 화염에 대한 예측성능은 전적으로 연소모델 성능에 의존하게 된다.
따라서 화재현상 중에서 화염과 관련된 특성이나 소화현상에 대해 신뢰할만한 LES 기 법 수치계산 결과를 얻기 위해서는 DNS 기법을 적용할 필요가 있다[21]. DNS 기법은 전체 3차원 구조체가 가지는 공간, 시간 스케일을 모두 계산하고 아주 작은 유동을 포함 한 모든 유동을 해석하는 방식으로 모든 격자를 직접 계산하여 정확한 결과를 얻을 수 있다. DNS 기법은 유한 비율 (Finite rate)을 사용하며 가연물에서 발생하는 모든 생성 물을 고려하고 직접 화학 반응 계산하여 질량 감소율 혹은 열방출율을 계산한다. 따라 서 DNS 기법은 복잡한 화재의 비정상 현상을 정확하게 구현할 수 있으며 화학 반응 고려에 있어서는 DNS 기법을 이용한 화재 해석이 필수적이라 할 수 있다. 아래 Figure 3.3은 위에서 언급한 DNS 기법과 LES 기법, RANS 기법의 난류 유동 해석결과이다.
Figure 3.3 DNS (left), LES (middle) and RANS (right) predictions of a turbulent jet[20].
3.2 지배 방정식 및 고체 가연물의 열분해 해석 방법
본 연구에서는 고체 가연물의 열분해 특성을 연구하고자 DNS 기법과 유한 반응 모 델로 화학 반응을 고려하는 FDS를 사용하였다. FDS에 적용된 연속 방정식과 운동량 방정식, 에너지 방정식, 화학종의 방정식, 상태 방정식은 식 (3.1)~(3.5)과 같다.
∇· (3.1)
∇·
∇ Re
∇· Fr
(3.2)
Re
ReP r
∇· ∇
ReSc
∇·∇
(3.3)
∇· ReSc ∇· ∇ u (3.4)
(3.5)
콘 히터와 화염의 발생으로 인해 고체 가연물의 표면에 전달되는 에너지는 깊이(y) 방향으로의 열전도 방정식을 이용하여 식 (3.6)과 같이 표현할 수 있다.
(3.6)
이 때 고체 가연물 표면 ( )의 경계 조건은 Figure 3.4와 같이 화염이 발생되기 전 과 후로 구분되며 식 (3.7)를 통해서 표현 할 수 있다.
″ ″″ ″ ″∆ (3.7)
(a) Thermal boundary condition at the surface of solid combustible before ignition
(b) Thermal boundary condition at the surface of solid combustible after ignition
Figure 3.4 Schematics of thermal boundary condition enforced on the surface
식 (3.7)에서 고체 가연물 표면의 복사 열유속 (″ )은 식 (3.8)로 나타낼 수 있다.
″ ∆ (3.8)
식 (3.7)에서 고체 가연물 표면의 대류 열유속 (″)은 식 (3.9)로 나타낼 수 있다.
″ ∆ (3.9)
Figure 3.4에서 볼 수 있는 바와 같이 콘칼로리미터 실험 시 고체 가연물의 바닥면 은 Low density Ceramic wool를 이용하여 단열 처리하였으므로 식 (3.10)과 같이
에서 단열 경계 조건을 부여하였다.
(3.10)
한편 고체 가연물 표면에서의 열분해 유속 (″ )은 Arrhenius 식을 통해 식 (3.11)과 같이 표현 할 수 있다.
″ exp
(3.11)앞서 기술한 바와 같이 FDS에서는 점화 직후 연소반응이 일어나게 되면 DNS기법을 사용하여 전산 해석을 수행한 경우 유한 반응 모델을 사용하며, 일반적인 탄화수소계 연료의 경우 식 (3.12)와 (3.13)을 통해 연소반응을 고려한다.
CH O
O→ C O
CO HOHO (3.12)
CH
CHO (3.13)
제 4 장 실험 －전산 해석 결과 및 고찰
4.1 열분해 물성과 열물성치의 변화가 고체 가연물의 열분해 특성이 미치는 영향
4.1절에서는 앞서 기술 한 바와 같이 고체 가연물의 열분해 물성과 열물성치의 변화 가 열분해 과정에 미치는 영향을 정량적으로 파악하기 위해서 FDS 1차원 열분해 모델 을 적용하여 점화가 일어나기 전 PMMA 샘플의 열분해 과정을 전산 해석하고 ISO 56 60-1 콘칼로리미터 30 kW/m2의 실험 결과와 비교·분석하고자 하였다.
Figure 4.1 (a)~(c)는 ISO 5660-1 콘칼로리미터 실험에서 PMMA의 표면에 30 kW/m2의 열유속을 인가하였을 때, 각각 측정된 열방출율, 질량 감소율, 표면의 온도 변화 결과 를 나타낸 그래프이다.
0 1 2 3 4 5 6
0 200 400 600 800 1000 1200
30kW/m2 Experiment [HRR]
Heat Release Rate [kW]
Time [s]
Thermal Decomposition
(a) Measured heat release rate of PMMA sample as a function of time
0 20 40 60 80 100 120
0 200 400 600 800 1000 1200
30kW/m2 Experiment [MLR]
Mass [g]
Time [s]
Thermal Decomposition Ignition
(b) Measured mass of PMMA sample as a function of time
0 100 200 300 400 500 600 700 800
0 200 400 600 800 1000 1200
Experiment [Temperature]
30kW/m2 Experiment [Surface Temperature]
Surface Temperature [o C]
Time [s]
Thermal Decomposition
(c) Measured surface temperature of PMMA sample as a function of time Figure 4.1 Experimental results obtained from the ISO 5660 cone calorimeter test
그림에서 볼 수 있는 바와 같이 PMMA 샘플은 주어진 복사 열유속 조건에서 실험 시작 후, 약 200 s 뒤 자연 발화되었다. 샘플의 발화 여부는 Figure 4.1 (a)의 열방출율 그래프의 결과로부터 판단하였다. 점화 이후 약 1000 s 가량은 고체 연료의 열분해를 통해 발생된 기체 연료의 연소 반응으로 생성된 화염에서 전달되는 복사열유속이 가연 물의 질량 감소에 영향을 미친다는 것을 알 수 있으며, Figure 4.1 (b)에 도시되어 있는 바와 같이 자연 점화가 일어나기 이전 열분해를 통해 PMMA 샘플의 질량은 118.16 g 에서 114.27 g으로 3.89 g (화염 생성 전까지) 감소하였다. 반면 PMMA 샘플의 표면온 도가 약 400 ℃에 도달하여 자연 점화 (Figure 4.1 (c))가 발생되면 질량이 급격히 감소 하기 시작하여 화염 소멸 시 까지 대부분 (114 g)이 감소하였다.
Figure 4.2 Schematics for FDS 1-dimensional pyrolysis model
본 연구에서 사용한 FDS 1차원 열분해 모델은 열분해를 통해 발생된 기체 연료의 연소반응을 고려하지 않고, 콘 히터로부터 가연물 표면에 전달되는 복사 열유속이 열 분해 속도를 결정하게 된다. 따라서 해석 공간에 대한 격자수는 무의미하며, FDS가 주 어진 조건에서 실행될 수 있도록 임의로 격자를 생성하였다. 고체 가연물에 주어진 외 부 열유속만을 고려하면 Figure 4.2와 같이 가연물의 열분해 과정을 1차원으로 단순화 시킬 수 있다. 그림에서와 같이 PMMA의 표면에 30 kW/m2의 열유속을 입력하였고 표 면적이 10,000 mm2으로 PMMA의 두께 정보는 콘칼로리미터 실험과 동일하게 10 mm를 입력하였다. 또한 PMMA 바닥 부분에는 10 mm 두께의 Low density Ceramic wool을 이용 하여 단열 처리하였다.
일반적으로 고체가연물의 열물성치 (열전도계수, 비열, 밀도)는 온도에 따라 변화하 는 것으로 보고되고 있다[22]. 고체가연물의 질량 감소율은 식 (3.11)에 제시되어 있는 바와 같이 Arrhenius 식을 바탕으로 계산하게 되므로 온도의 의존성에 영향을 줄 수 있 는 열물성치의 변화는 질량 감소율을 계산하는 데 있어 중요한 인자이다. 따라서 본 연구에서는 FDS 열분해 모델의 해석과정 중, 온도에 따라 증감하는 열물성치의 변화 가 샘플의 질량 감소율에 어떠한 영향을 주는지를 실험결과와 비교하여 분석해 보았 다. 아울러, FDS 열분해 모델의 해석에 필요한 또 다른 입력 인자인 열분해 물성 (반 응열, 활성화 에너지, Arrhenius 상수)의 변화에 따라 영향 받은 샘플의 질량 감소율의 변화도 실험결과와 비교하여 분석하였다. FDS 열분해 모델에 사용된 PMMA의 열물성 치와 열분해 물성은 Korver[23]이 제시한 값을 사용하였으며, Table 4.1에 정리되어 있다.
Table 4.1Summary of thermal properties for PMMA used [23]
Parameter Units Range Typical value
Material thermal properties :
Thermal conductivity,
· ×
× Specific heat,
· Density,
Absorption coefficient,
Material decomposition properties : Heat of reaction,
∆
Activation energy,
× × × Pre-exponential,
×
× ×
Figure 4.3 (a)~(c)에는 FDS의 열분해 모델로 Table 4.1에 제시된 열물성치와 열분해 물성을 입력하여 계산한 PMMA의 질량 감소와 표면의 온도를 실험값과 비교하여 도 시하였다. 열분해 모델에 입력된 열전도 계수와 비열은 Table 4.1에 정의된 온도의 함 수로 각각 입력하였으며, 밀도, 반응열, 활성화 에너지, Arrhenius 상수는 Table 4.1에 제 시된 대푯값 (Typical value)으로 입력하였다. Figure 4.3 (a)에서 볼 수 있는 바와 같이 콘칼로리미터 실험 결과에서는 약 200 s를 기준으로 자연 점화되어 급격하게 PMMA의 질량이 감소하지만, FDS 1차원 열분해 모델 결과에서는 자연 점화이후 연소반응으로 인한 급격한 질량 감소를 고려하지 않고 콘 히터에서 주어진 복사 열유속에만 의존하 여 열분해가 일어나기 때문에 질량 감소에서 큰 차이를 보이게 된다. 따라서 콘칼로리 미터 실험결과와 FDS 1차원 열분해 모델의 계산 결과 비교는 앞서 기술한 것처럼 자 연 점화가 일어나기 전 열분해 구간에서만 수행하였다. Figure 4.3 (b)와 Figure 4.3 (c) 에 자연 발화 이전에 실험을 통해 측정된 PMMA의 질량 및 표면온도 실험 결과와 FDS 열분해 모델을 통해 계산된 결과를 각각 도시하였다. 콘칼로리미터의 자연 발화 전까지 측정된 PMMA의 질량 감소는 4.2 g이였으며, FDS 1차원 열분해 모델를 통해 계산된 질량 감소는 3.2 g으로 비교적 잘 일치하고 있다. 또한 PMMA 표면의 온도 역 시 FDS 1차원 열분해 모델의 예측결과가 실험 결과와도 비교적 잘 일치하고 있다.
0 20 40 60 80 100 120 140
0 200 400 600 800 1000 1200
Experiment [30kW/m2] FDS 6.0 [Base case]
Mass [g]
Time [s]
Thermal Decomposition Ignition
(a) Measured and calculated mass of PMMA sample as a function of time
112 114 116 118 120
0 50 100 150 200
Experiment [30kW/m2] FDS 6.0 [Base case]
Mass [g]
Time [s]
Thermal Decomposition
(b) Measured and calculated mass of PMMA sample with time before ignition
0 100 200 300 400 500
0 40 80 120 160
Experiment [30kW/m2]
Surface Temperature [o C]
Time [s]
FDS 6.0 [Base case]
(c) Measured and calculated surface temperature of PMMA sample as a function of time Figure 4.3 Comparisons between experimental and numerical results
