风影响下火灾诱发多米诺效应中基于CFD建模与摄动解析方法的罐区失效时间快速预测

《Modelling》：CFD Modelling and Perturbation-Based Analytical Approach for Rapid Tank Farm Failure Time Prediction Under Wind-Influenced Fire-Induced Domino Effects

　　

罐区火灾诱发的多米诺效应可能是灾难性的，尤其在风条件下。然而，由于涉及多个演化阶段，基于计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）的风影响下火灾诱发多米诺效应建模以及罐区失效时间（Time to Failure, TTF）计算仍然计算成本高昂。本研究通过使用火灾动力学模拟器（Fire Dynamics Simulator, FDS）对罐区火灾诱发的多米诺效应进行建模，并在多种风速和主要池火灾场景下执行详细的罐区TTF计算，从而弥补了这一空白。FDS结果表明，风速从0 m/s增加到8 m/s会改变多米诺升级路径，使下风向顺排储罐上的入射热流密度增加七倍以上（罐区TTF减少35%）。随后，研究人员提出了一种新的基于摄动的解析公式，用于在风效应下快速确定罐区TTF，而无需进行池火灾升级的完整CFD模拟。该公式利用风影响的摄动修正项对无风基准解中的罐区TTF进行更新。所提出的公式与基于详细CFD建模的计算结果一致，在所有主要火灾场景和风条件下的平均相对误差为2.8%。该公式为风条件下池火灾引发的多米诺效应快速评估提供了实用基础。然而，它是针对一个特定的六储罐布局和侧风方向进行校准的，尚不具备通用性。

储罐区池火灾可引发严重的火灾诱发多米诺效应，在风条件下尤为危险。传统半经验池火灾模型通常将火焰简化为圆柱形，难以准确表征风致火焰倾斜及其对相邻储罐的辐射暴露；而基于计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）的瞬态火灾模拟尽管能捕获详细火焰动力学，但在多储罐、多风速情景下计算成本极高，制约了快速风险评估。因此，如何在保留CFD物理精度的同时降低重复全尺寸模拟的负担，是当前储罐区多米诺效应分析的关键问题。本研究针对这一缺口，采用火灾动力学模拟器（Fire Dynamics Simulator, FDS）建立完整罐区模型，并发展了一种基于摄动理论的解析方法，用于风影响下罐区失效时间（Time to Failure, TTF）的快速预测。该研究论文发表在《Modelling》上。

研究人员首先利用FDS求解低马赫数Navier-Stokes方程，结合大涡模拟（Large Eddy Simulation, LES）、混合物分数燃烧模型和灰气体辐射传输模型，对某油库6个常压汽油储罐（直径20 m，高度10 m，间距30 m）的池火灾多米诺演变进行数值模拟。案例设置两种主要火灾场景：主火位于Tank 1（风自西向东）和Tank 4（风自南向北），风速为0、1、2、4、6、8 m/s。FDS模型首先通过Yamaguchi和Wakasa的无风煤油池火灾实验以及Miao等的丙烷池火灾风洞实验进行验证，入射热流密度偏差分别在7%和4–10%以内。随后，基于详尽的CFD模拟，采用Landucci单级TTF关联式（式8）和Chen等多级TTF关联式（式9–10），计算逐级失效时间并确定罐区总TTF。在此基础上，提出摄动解析公式（式11），以无风罐区TTF为基准解，以次级储罐在风与无风条件下TTF之差为一阶摄动修正项，并加入风速的二次回归修正项ε_r，从而避免对每个风速都进行完整多米诺CFD模拟。

**4.1 风影响下多米诺演变过程的入射热流密度等值线**
研究人员通过FDS获得不同风速下完整多米诺演变中的入射热流密度空间分布。结果表明，无风时辐射场围绕燃烧储罐近似对称，相邻储罐受热均衡；随着风速增大，辐射场呈明显方向性，下风向顺排储罐的热流密度急剧增大，而偏移储罐的热暴露降低。以主火Tank 1为例，与无风条件相比，4 m/s和8 m/s风速下Tank 3的入射热流密度分别增加约3倍和7倍；Tank 2则因偏离主导火焰方向而明显降低。主火位于Tank 4时，由于Tank 4处于储罐矩阵中央，相邻多罐同时受热，多米诺演变级数明显减少，无风时仅两个阶段即完成全部储罐失效，而Tank 1主火需四个阶段，表明中央主火同时热相互作用导致更快的升级。

**4.2 基于详细CFD建模计算的罐区TTF**
基于式（8）–（10）的逐级计算，研究人员获得了不同主火场景和风速下各储罐的累积TTF及多米诺升级路径。无风、主火Tank 1时，Tank 2和3同时于7 min失效，Tank 4于10 min，Tank 5于13.3 min，Tank 6于14.3 min失效，罐区总TTF为14.3 min。风速4 m/s时，火焰倾斜使下风向Tank 3的TTF从7 min降至1.8 min（约74%降幅），升级路径变为Tank 1→Tank 3→Tanks 2和5→Tank 4→Tank 6，罐区总TTF降至9.3 min，较无风提前约35%。8 m/s时，Tank 3仅0.7 min即失效，Tank 5于2.9 min失效，而偏移的Tank 2延迟至9.1 min失效。主火Tank 4时，无风下Tank 2、3、6同时于7 min失效，Tank 1和5于11.4 min失效；4 m/s时Tank 3于1.8 min失效，罐区总TTF较无风降低约44%；8 m/s时虽顺排储罐加速失效，但偏移的Tank 2和6因热暴露降低而延后约9.3 min失效。上述结果表明，强风可在消防响应有效介入前即触发储罐失效，显著压缩应急响应窗口。

**4.3 基于摄动解析方法的罐区TTF计算**
研究人员提出了摄动解析公式（式11）：TTF_wind = TTF_no-wind + (TTF_{secondary,wind} ? TTF_{secondary,no-wind}) + ε_r。其中基准解为无风罐区TTF，一阶修正项为次级储罐（即受主火热暴露最强的下风向储罐，如Tank 3）在风与无风条件下TTF的差值，高阶回归修正项ε_r为风速的二次函数（对应不同主火场景，R²分别为0.904和0.937）。对比显示，主火Tank 1时罐区TTF随风速增大而快速下降，约4 m/s后趋于平稳；主火Tank 4时则在4 m/s附近出现最低值，之后因偏移储罐延迟失效而略有回升。该公式与详细CFD计算结果高度一致，所有场景下的平均绝对误差（MAE）为0.26 min，平均相对误差（MRE）仅2.8%（Tank 1主火为1.2%，Tank 4主火为4.5%）。该方法的优势在于仅需进行一次无风基线CFD和一次风下次级储罐CFD，即可近似估算各风速下罐区总TTF，显著降低计算成本。

讨论部分指出，该摄动公式是针对特定六罐等距布局和正横风向标定的，对于其他布局、燃料和风向需重新确定回归修正项ε_r，但框架可推广。结论方面，本研究利用FDS模拟了风速对火灾诱发多米诺升级和罐区TTF的影响，表明风通过增强向下风向同线储罐的辐射暴露并削弱偏移储罐的暴露，强烈主导了升级路径；中央位置主火因多罐同时热相互作用导致更快升级；高风速下储罐TTF骤降，可能使火灾在有效消防干预前即升级。作为降低计算负担的首次尝试，所提摄动解析公式将无风基准解与风致摄动修正项相结合，与详细CFD计算