燃燒仿真前沿：燃燒安全性研究與評估方法教程

燃燒仿真前沿：燃燒安全性研究與評估方法教程1燃燒仿真的基礎理論1.1燃燒化學反應機理燃燒是一種化學反應過程，主要涉及燃料與氧氣的反應，產生熱能和光能。在燃燒過程中，燃料分子被氧化，釋放出能量，同時生成水、二氧化碳等產物。燃燒化學反應機理的研究是理解燃燒過程的關鍵，它涉及到燃料的分子結構、反應路徑、中間產物以及反應速率等。1.1.1燃燒化學反應的類型氧化反應：燃料與氧氣反應，是最常見的燃燒反應類型。裂解反應：高溫下燃料分子的分解，產生更小的分子或自由基。鏈反應：自由基參與的反應，可以加速燃燒過程。1.1.2反應機理的建模反應機理的建模通常使用化學動力學方程組，這些方程描述了反應物轉化為產物的速率。例如，對于簡單的甲烷燃燒反應：CH4+2O2->CO2+2H2O可以使用Arrhenius方程來描述反應速率：#示例代碼：使用Cantera庫模擬甲烷燃燒

importcanteraasct

#創(chuàng)建甲烷和氧氣的混合物

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2'

#設置反應器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#模擬燃燒過程

fortinrange(0,1000):

sim.advance(t/1000)

print(t,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)1.2燃燒動力學模型燃燒動力學模型用于預測燃燒過程中的溫度、壓力和化學組分的變化。這些模型可以是零維的（如上述Cantera示例），也可以是多維的，考慮空間分布。1.2.1零維模型零維模型假設燃燒在封閉系統(tǒng)中進行，不考慮空間變化，只關注時間變化。適用于快速反應或小尺度燃燒過程的模擬。1.2.2多維模型多維模型考慮了燃燒過程中的空間變化，適用于模擬火焰?zhèn)鞑?、燃燒室設計等復雜場景。這些模型通常使用數值方法求解，如有限體積法或有限元法。1.3燃燒仿真軟件介紹燃燒仿真軟件是基于上述理論和模型，用于模擬和預測燃燒過程的工具。常見的燃燒仿真軟件包括：Cantera：一個開源軟件，用于化學動力學和燃燒過程的模擬。OpenFOAM：一個開源的CFD（計算流體動力學）軟件，可以模擬復雜的燃燒過程。STAR-CCM+：一個商業(yè)軟件，廣泛用于工業(yè)燃燒過程的模擬。1.3.1Cantera的使用Cantera是一個強大的工具，用于化學動力學和燃燒過程的模擬。它提供了豐富的化學反應機理庫，可以模擬各種燃料的燃燒過程。#示例代碼：使用Cantera模擬甲烷燃燒

importcanteraasct

#加載反應機理

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#設置初始條件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2'

#創(chuàng)建反應器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#模擬燃燒過程

fortinrange(0,1000):

sim.advance(t/1000)

print(t,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)1.3.2OpenFOAM的使用OpenFOAM是一個開源的CFD軟件，可以模擬復雜的燃燒過程，包括火焰?zhèn)鞑?、湍流燃燒等?示例代碼：使用OpenFOAM進行燃燒仿真

#這是一個基本的命令行示例，實際使用中需要設置復雜的邊界條件和物理模型

foamJobsimpleFoam-case<yourCaseDirectory>1.3.3STAR-CCM+的使用STAR-CCM+是一個商業(yè)軟件，廣泛用于工業(yè)燃燒過程的模擬。它提供了用戶友好的界面和強大的后處理功能。#示例：使用STAR-CCM+進行燃燒仿真

#在STAR-CCM+中，用戶通過圖形界面設置模型參數，沒有直接的代碼示例。

#但可以描述基本步驟：創(chuàng)建模型->設置邊界條件->選擇燃燒模型->運行仿真->分析結果通過上述介紹，我們可以看到，燃燒仿真不僅需要深厚的化學和物理理論基礎，還需要掌握先進的數值模擬技術。選擇合適的仿真軟件，根據具體的應用場景設置模型參數，是進行燃燒仿真研究的關鍵。2燃燒安全性的評估方法2.1火災蔓延模型分析2.1.1原理火災蔓延模型分析是評估燃燒安全性的重要工具，它通過數學模型和物理原理來預測火災在不同環(huán)境下的傳播速度和范圍。常見的火災蔓延模型包括區(qū)域模型和場模型。區(qū)域模型將空間劃分為多個區(qū)域，每個區(qū)域的燃燒特性相同，適用于宏觀層面的火災模擬。場模型則考慮空間連續(xù)性，能夠更精確地模擬火焰的傳播和煙氣的流動，適用于微觀層面的火災模擬。2.1.2內容區(qū)域模型示例：FDS（FireDynamicsSimulator）FDS是一種基于場模型的火災模擬軟件，但在此我們簡化為區(qū)域模型的示例。假設一個房間被分為兩個區(qū)域，一個著火區(qū)域和一個未著火區(qū)域，我們可以通過以下簡化模型來分析火災蔓延：定義區(qū)域參數：包括區(qū)域的體積、溫度、氧氣濃度等。設定初始條件：如著火區(qū)域的初始溫度和未著火區(qū)域的初始溫度。模擬火災傳播：根據熱傳導、對流和輻射等物理過程，計算火災從著火區(qū)域向未著火區(qū)域的傳播。場模型示例：使用Python進行火災蔓延模擬場模型通常涉及復雜的流體力學和熱力學計算，這里我們使用Python的numpy和matplotlib庫來簡化演示一個火災蔓延的場模型。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定義網格大小和時間步長

grid_size=100

time_step=0.1

#初始化溫度場

temperature_field=np.zeros((grid_size,grid_size))

temperature_field[grid_size//2,grid_size//2]=1000#火源位置

#定義熱傳導系數

thermal_conductivity=0.1

#模擬火災蔓延

fortinrange(1000):

#更新溫度場

temperature_field[1:-1,1:-1]+=thermal_conductivity*time_step*(

(temperature_field[2:,1:-1]-2*temperature_field[1:-1,1:-1]+temperature_field[:-2,1:-1])/(1**2)+

(temperature_field[1:-1,2:]-2*temperature_field[1:-1,1:-1]+temperature_field[1:-1,:-2])/(1**2)

)

#邊界條件：保持邊界溫度不變

temperature_field[0,:]=0

temperature_field[-1,:]=0

temperature_field[:,0]=0

temperature_field[:,-1]=0

#繪制最終溫度場

plt.imshow(temperature_field,cmap='hot',interpolation='nearest')

plt.colorbar()

plt.show()解釋：上述代碼創(chuàng)建了一個100x100的網格，模擬了熱從中心點向四周傳播的過程。temperature_field數組用于存儲每個網格點的溫度，thermal_conductivity定義了熱傳導的速度。通過迭代更新溫度場，我們可以觀察到熱如何在空間中擴散。2.2煙氣流動與毒性評估2.2.1原理煙氣流動與毒性評估是通過分析火災產生的煙氣成分、濃度和流動特性，來評估煙氣對人員和環(huán)境的影響。煙氣中的有毒氣體如一氧化碳（CO）、氰化氫（HCN）等，以及顆粒物，對人員的健康構成威脅。評估方法包括使用CFD（計算流體動力學）軟件進行模擬，以及基于實驗數據的分析。2.2.2內容CFD模擬示例：使用OpenFOAM進行煙氣流動模擬OpenFOAM是一個開源的CFD軟件包，可以用于模擬復雜的流體流動和傳熱過程。下面是一個使用OpenFOAM進行煙氣流動模擬的簡化流程：定義幾何模型：使用OpenFOAM的blockMesh工具創(chuàng)建房間的幾何模型。設定物理模型：選擇合適的湍流模型和燃燒模型。設置邊界條件：如入口的煙氣成分和出口的自由流動條件。運行模擬：使用simpleFoam或interFoam等求解器進行模擬。后處理：使用paraFoam或foamToVTK工具進行結果可視化。毒性評估毒性評估通?；跓煔庵懈鞣N有毒成分的濃度，以及人員暴露時間。例如，一氧化碳（CO）的濃度超過一定閾值時，人員在短時間內就會出現中毒癥狀。評估方法包括使用毒理學模型計算人員的暴露風險，以及制定相應的安全撤離策略。2.3爆炸風險預測技術2.3.1原理爆炸風險預測技術是通過分析燃燒過程中的壓力、溫度和氣體濃度等參數，來預測可能的爆炸事件。這包括評估爆炸極限（LEL和UEL）、爆炸壓力和爆炸指數等。預測技術通?；谖锢砟Ｐ秃蛯嶒灁祿?，以及先進的數值模擬方法。2.3.2內容爆炸極限計算爆炸極限是指可燃氣體或粉塵與空氣混合時，能夠引發(fā)爆炸的濃度范圍。計算爆炸極限通?；诨瘜W反應動力學和燃燒理論。例如，甲烷的爆炸極限范圍大約為5%到15%（體積比）。數值模擬示例：使用Python進行爆炸壓力預測使用Python的scipy庫，我們可以基于簡單的物理模型來預測爆炸壓力。假設一個封閉容器內發(fā)生爆炸，我們可以通過理想氣體狀態(tài)方程來估算爆炸后的壓力。fromscipy.constantsimportR

#定義參數

initial_volume=1#初始體積，單位：立方米

initial_temperature=298#初始溫度，單位：開爾文

initial_pressure=101325#初始壓力，單位：帕斯卡

final_temperature=1500#爆炸后的溫度，單位：開爾文

molar_mass=0.016#甲烷的摩爾質量，單位：千克/摩爾

#計算爆炸后的壓力

final_pressure=initial_pressure*(final_temperature/initial_temperature)*(initial_volume/(initial_volume*molar_mass/(R*final_temperature)))

print(f"爆炸后的壓力為：{final_pressure:.2f}Pa")解釋：上述代碼使用理想氣體狀態(tài)方程PV=nRT來計算爆炸后的壓力。initial_volume、initial_temperature和initial_pressure定義了爆炸前的條件，final_temperature是爆炸后的溫度。通過計算，我們可以得到爆炸后容器內的壓力，從而評估爆炸風險。以上示例和內容僅為簡化版，實際的燃燒安全性評估方法涉及更復雜的物理模型和數值模擬技術。在實際應用中，需要根據具體場景和需求選擇合適的評估方法和工具。3燃燒仿真在安全性研究中的應用3.1工業(yè)設施燃燒安全評估3.1.1原理與內容工業(yè)設施燃燒安全評估是通過燃燒仿真技術，對工業(yè)生產環(huán)境中的火災風險進行預測和分析的過程。這包括對燃料、氧氣、點火源等關鍵因素的模擬，以及對火災蔓延速度、煙霧擴散、熱輻射等現象的計算。評估的目的是為了識別潛在的火災隱患，優(yōu)化安全措施，減少火災事故的發(fā)生。3.1.2示例：使用OpenFOAM進行燃燒仿真OpenFOAM是一個開源的CFD（計算流體動力學）軟件包，廣泛用于燃燒仿真。下面是一個使用OpenFOAM進行工業(yè)設施燃燒安全評估的示例代碼：#創(chuàng)建案例目錄

mkdir-p$FOAM_RUN/tutorials/combustion/simpleFoam/industrialFacility

cd$FOAM_RUN/tutorials/combustion/simpleFoam/industrialFacility

#復制案例文件

cp-r$FOAM_TUTORIALS/combustion/simpleFoam/industrialFacility/*.

#設置案例參數

sed-i's/.*dimensionedScalar.ambientT.*/dimensionedScalar("ambientT",dimTemperature,300);/'constant/thermophysicalProperties

#運行燃燒仿真

simpleFoam

#后處理，可視化結果

paraFoam在這個示例中，我們首先創(chuàng)建了一個案例目錄，并復制了工業(yè)設施燃燒仿真的案例文件。然后，我們修改了thermophysicalProperties文件中的環(huán)境溫度參數。最后，我們運行了simpleFoam求解器進行燃燒仿真，并使用paraFoam進行結果的后處理和可視化。3.2建筑火災安全設計3.2.1原理與內容建筑火災安全設計是利用燃燒仿真技術來評估和設計建筑物的火災安全性能。這包括對建筑物的結構、材料、通風系統(tǒng)等因素的模擬，以及對火災發(fā)生時人員疏散路徑、煙霧控制、火勢蔓延等的分析。設計的目標是確保在火災發(fā)生時，建筑物內的人員能夠安全疏散，同時減少財產損失。3.2.2示例：使用FDS進行建筑火災仿真FDS（FireDynamicsSimulator）是一個由美國國家標準與技術研究院（NIST）開發(fā)的火災仿真軟件，特別適合于建筑火災安全設計。下面是一個使用FDS進行建筑火災安全設計的示例代碼：<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPEfdsSYSTEM"/srd/nistxmlfds-0303.dtd">

<FDSversion="6">

<MESHid="MESH1"x1="0.0"x2="100.0"nx="100"y1="0.0"y2="50.0"ny="50"z1="0.0"z2="20.0"nz="20"origin="0.00.00.0"/>

<SURFid="WALL"color="128128128"K=0.05/>

<MATERIALid="CONCRETE"rho=2400.0cp=840.0k=1.7/>

<VENTid="VENT1"x="50.0"y="25.0"z="19.0"width="10.0"height="1.0"/>

<FIREid="FIRE1"x="10.0"y="25.0"z="1.0"width="5.0"height="5.0"depth="5.0"Qdot="1000000.0"T="1000.0"/>

<OBSTid="BUILDING"x1="0.0"x2="100.0"y1="0.0"y2="50.0"z1="0.0"z2="20.0"surf="WALL"mat="CONCRETE"/>

<SETname="INITIAL_CONDITIONS"value="T=300.0"/>

<SETname="BOUNDARY_CONDITIONS"value="T=300.0"/>

<SETname="TIME_STEP"value="0.1"/>

<SETname="END_TIME"value="3600.0"/>

</FDS>在這個示例中，我們定義了一個建筑模型，包括墻壁、通風口和火源。我們設置了初始條件和邊界條件，以及時間步長和仿真結束時間。通過運行FDS，我們可以分析火災在建筑中的蔓延情況，以及煙霧和熱輻射的分布，從而評估建筑的火災安全性能。3.3火災疏散模擬與優(yōu)化3.3.1原理與內容火災疏散模擬與優(yōu)化是通過燃燒仿真技術，模擬火災發(fā)生時人員的疏散過程，以評估疏散策略的有效性，并優(yōu)化疏散路徑和出口布局。這通常涉及到對人員行為、疏散速度、煙霧濃度和能見度等因素的模擬，以及對疏散時間、人員傷亡風險等的計算。優(yōu)化的目標是減少疏散時間，提高人員生存率。3.3.2示例：使用PyroSim進行疏散模擬PyroSim是一個基于FDS的圖形用戶界面，用于建筑火災和疏散模擬。下面是一個使用PyroSim進行疏散模擬的示例代碼，這里我們使用Python腳本來控制PyroSim的運行：importpyrosim

#創(chuàng)建PyroSim場景

scene=pyrosim.Scene()

#添加建筑模型

building=scene.add_obstacle("BUILDING",x1=0,x2=100,y1=0,y2=50,z1=0,z2=20)

#添加火源

fire=scene.add_fire("FIRE1",x=10,y=25,z=1,width=5,height=5,depth=5,Qdot=1000000,T=1000)

#添加人員

person1=scene.add_person("PERSON1",x=50,y=25,z=1.8)

#設置疏散策略

person1.set_evacuation_strategy("NEAREST_EXIT")

#運行疏散模擬

scene.run_simulation()在這個示例中，我們首先創(chuàng)建了一個PyroSim場景，并添加了建筑模型、火源和人員。然后，我們?yōu)槿藛T設置了疏散策略，即尋找最近的出口進行疏散。最后，我們運行了疏散模擬。通過分析模擬結果，我們可以評估疏散策略的有效性，并根據需要進行優(yōu)化。以上示例展示了如何使用不同的燃燒仿真工具進行工業(yè)設施燃燒安全評估、建筑火災安全設計和火災疏散模擬與優(yōu)化。通過這些技術，我們可以更準確地預測火災風險，設計更安全的工業(yè)和建筑環(huán)境，以及優(yōu)化疏散策略，從而提高火災安全性。4高級燃燒仿真技術4.1多尺度燃燒模型4.1.1原理多尺度燃燒模型是一種綜合考慮不同尺度物理和化學過程的燃燒仿真技術。在燃燒過程中，從分子尺度的化學反應到宏觀尺度的火焰?zhèn)鞑ィ煌叨鹊默F象相互作用，影響燃燒效率和安全性。多尺度模型通過耦合不同尺度的模型，如分子動力學模型、反應流模型和大渦模擬模型，來更準確地預測燃燒行為。4.1.2內容多尺度模型通常包括以下幾個層次：分子尺度：使用分子動力學或量子化學方法，研究燃料分子的結構、化學鍵的斷裂和重組，以及反應中間體的生成。微觀尺度：通過反應流模型，考慮化學反應動力學，包括反應速率、反應路徑和能量轉移。宏觀尺度：采用大渦模擬(LES)或雷諾平均納維-斯托克斯方程(RANS)模型，研究火焰的傳播、湍流的影響和燃燒產物的分布。4.1.3示例在Python中，使用Cantera庫進行燃燒反應流模擬，可以實現微觀尺度的燃燒模型。下面是一個簡單的示例，展示如何使用Cantera模擬甲烷在空氣中的燃燒：importcanteraasct

#設置氣體狀態(tài)

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.52'

#創(chuàng)建一維反應流模型

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#模擬時間步

time=0.0

whiletime<0.01:

sim.advance(time)

print(time,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)

time+=1e-4此代碼示例中，我們首先導入Cantera庫，然后加載GRI3.0反應機理，該機理描述了甲烷在空氣中的燃燒。接著，我們設置氣體的初始狀態(tài)，創(chuàng)建一個理想氣體反應器，并將其添加到反應網絡中。最后，我們通過sim.advance函數推進時間，打印出每個時間步的溫度、壓力和組分濃度。4.2不確定性量化在燃燒仿真中的應用4.2.1原理不確定性量化(UQ)是評估和管理模型預測中的不確定性的方法。在燃燒仿真中，UQ可以幫助識別模型參數的不確定性，如反應速率常數、湍流模型參數等，以及這些不確定性如何影響燃燒過程的預測結果。通過UQ，可以更準確地評估燃燒安全性和性能。4.2.2內容UQ在燃燒仿真中的應用包括：參數敏感性分析：確定哪些參數對模型輸出的影響最大。概率分布：基于參數的不確定性，計算模型輸出的概率分布?？煽啃苑治觯涸u估模型預測結果的可靠性，特別是在極端條件下的表現。4.2.3示例使用Python的uncertainties庫，可以進行不確定性量化分析。下面是一個簡單的示例，展示如何使用uncertainties庫計算一個參數的不確定性對燃燒速率的影響：fromuncertaintiesimportufloat

importcanteraasct

#設置氣體狀態(tài)和參數不確定性

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.52'

k_uncertain=ufloat(1.0,0.1)#反應速率常數，平均值為1.0，標準差為0.1

#創(chuàng)建反應器并設置不確定的參數

r=ct.IdealGasReactor(gas)

r.kinetics.set_parameter('CH4+O2=CO2+H2O','k',k_uncertain)

#模擬時間步并計算燃燒速率

sim=ct.ReactorNet([r])

time=0.0

whiletime<0.01:

sim.advance(time)

rate=_production_rates['CO2']

print(time,rate)

time+=1e-4在這個示例中，我們首先導入uncertainties庫和Cantera庫。然后，我們設置氣體的初始狀態(tài)，并定義一個具有不確定性的反應速率常數。接著，我們創(chuàng)建一個理想氣體反應器，將不確定的參數設置到反應機理中。最后，我們通過sim.advance函數推進時間，計算并打印出每個時間步的二氧化碳凈生成速率，該速率現在包含了由反應速率常數不確定性引起的不確定性。4.3機器學習輔助的燃燒仿真4.3.1原理機器學習(ML)可以用于輔助燃燒仿真，通過訓練模型來預測燃燒過程中的關鍵參數，如溫度、壓力和組分濃度。ML模型可以從大量仿真數據中學習模式，從而在計算資源有限的情況下提供快速而準確的預測。4.3.2內容機器學習在燃燒仿真中的應用包括：反應機理簡化：使用ML模型來替代復雜的化學反應機理，減少計算時間。湍流模型改進：ML可以用于預測湍流對燃燒過程的影響，提高模型的準確性。燃燒過程預測：基于歷史數據，ML模型可以預測燃燒過程中的溫度、壓力和組分濃度。4.3.3示例使用Python的scikit-learn庫，可以訓練一個簡單的線性回歸模型來預測燃燒過程中的溫度。下面是一個示例，展示如何使用scikit-learn訓練模型：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

importnumpyasnp

importcanteraasct

#生成訓練數據

gas=ct.Solution('gri30.xml')

data=[]

fortinnp.linspace(300,1000,100):

gas.TP=t,ct.one_atm

gas.equilibrate('HP')

data.append([t,gas.T])

#分離特征和目標

X=np.array([row[0]forrowindata]).reshape(-1,1)

y=np.array([row[1]forrowindata])

#訓練模型

model=LinearRegression()

model.fit(X,y)

#預測溫度

T_new=500

prediction=model.predict([[T_new]])

print(f'預測溫度:{prediction[0]}K')在這個示例中，我們首先導入scikit-learn庫、numpy庫和Cantera庫。然后，我們生成一系列不同溫度下的平衡狀態(tài)數據，作為訓練數據。接著，我們將數據分離為特征和目標，訓練一個線性回歸模型。最后，我們使用訓練好的模型來預測一個新的溫度點，展示模型的預測能力。通過這些高級燃燒仿真技術，包括多尺度模型、不確定性量化和機器學習輔助的仿真，可以顯著提高燃燒過程的預測精度和效率，為燃燒安全性研究提供強有力的支持。5燃燒安全性評估案例研究5.1化工廠火災爆炸案例分析5.1.1原理與內容化工廠火災爆炸的仿真分析主要依賴于計算流體動力學(CFD)和化學反應動力學模型。通過這些模型，可以模擬火災發(fā)生時的熱釋放率、火焰?zhèn)鞑ニ俣?、煙氣流動以及爆炸壓力等關鍵參數，從而評估火災爆炸對人員和設施的潛在影響。CFD模型CFD模型用于模擬火災中的氣體流動、溫度分布和煙氣擴散。它基于Navier-Stokes方程，結合傳熱和傳質方程，可以精確預測火災環(huán)境下的流場和溫度場?；瘜W反應動力學模型化學反應動力學模型用于描述燃料的燃燒過程，包括燃料的分解、氧化和熱解等反應。這些模型通?；贏rrhenius定律，通過反應速率常數和活化能來描述化學反應的速率。5.1.2示例假設我們正在分析一個化工廠的火災爆炸場景，其中涉及甲烷的燃燒。下面是一個使用OpenFOAM進行甲烷燃燒仿真的簡化示例。#設置仿真參數

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"thermoType"-new"type""hePsiThermo">/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"mixture"-new"type""specie">/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"specie"-new"nSpecies"1>/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entry"specie"-new"species""methane">/dev/null

#設置化學反應模型

$foamDictionary-dictconstant/chemistryProperties-entry"chemistryType"-new"type""laminar">/dev/null

$foamDictionary-dictconstant/chemistryProperties-entry"chemistryModel"-new"type""EDC">/dev/null

#運行仿真

$simpleFoam-casemethaneCombustion在這個示例中，我們首先設置了熱物理屬性，指定了一個單組分混合物(甲烷)。然后，我們配置了化學反應模型，選擇了層流模型和EDC(組分離散模型)。最后，我們使用simpleFoam求解器運行仿真。5.2住宅火災安全評估實例5.2.1原理與內容住宅火災安全評估通常涉及室內煙氣流動、溫度分布和人員疏散模型。通過這些模型，可以評估火災對住宅內人員的安全影響，以及確定最佳的疏散路徑和時間。煙氣流動模型煙氣流動模型用于預測火災產生的煙氣在室內的擴散和流動。這包括煙氣的溫度、濃度和速度，以及煙氣對視線和呼吸的影響。人員疏散模型人員疏散模型用于模擬火災發(fā)生時人員的疏散行為。這些模型考慮了人員的移動速度、疏散路徑的選擇以及障礙物的影響。5.2.2示例使用FDS(FireDynamicsSimulator)進行住宅火災煙氣流動和人員疏散的仿真分析。下面是一個簡單的FDS輸入文件示例，用于模擬一個住宅火災場景。!FDSinputfileforresidentialfiresimulation

!Geometry

MESH,

X_MIN=0.0,X_MAX=10.0,DX=1.0,

Y_MIN=0.0,Y_MAX=10.0,DY=1.0,

Z_MIN=0.0,Z_MAX=3.0,DZ=0.3;

!Firesource

SURF,

ID='FIRE',

X=5.0,Y=5.0,Z=0.0,

LENGTH=1.0,WIDTH=1.0,

HEAT_FLUX=100000.0;

!Smokelayer

SURF,

ID='SMOKE',

X=0.0,Y=0.0,Z=2.5,

LENGTH=10.0,WIDTH=10.0,

HEAT_FLUX=0.0;

!Evacuationmodel

EVAC,

ID='PEOPLE',

X=0.0,Y=0.0,Z=0.0,

LENGTH=10.0,WIDTH=10.0,

DENSITY=1.0,

VELOCITY=1.0;在這個示例中，我們定義了一個10mx10m