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- P-ISSN2233-8292
- E-ISSN2287-4747
- KCI
24권 4호
초록
화석연료의 고갈과 환경문제의 대안으로 수소에너지가 부각되고 있으며, 자동차 산업에서도 수소차의 보급이 증가하고있다. 그러나 수소는 가연농도 범위가 4~75%로 넓은 가연영역을 가지고 있어 수소차 사고 시 안전에 대한 우려가 높은 실정이다. 특히, 터널이나 지하주차장과 같은 반밀폐 공간에서는 수소누출에 따른 화재나 폭발이 대형사고를 유발할 가능성이 높기 때문에 수소누출에 따른 가연영역 분석을 통해 수소 안전성에 대한 검토가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 표준단면의 도로터널에서 수소차량의 수소 누출조건과 터널 내 풍속에 따른 수소농도 해석을 수행하여 터널 내 풍속이 가연영역에 미치는 영향을 검토하였다. 수소의 누출조건은 1개의 탱크와 3개의 탱크가 통시에 TPRD를 통해 누출되는 조건과 대형크랙이 발생하여 누출하는 조건으로 하였으며, 터널 내 풍속은 0, 1, 2.5, 4.0 m/s를 고려하였다. 가연영역에 대한 검토결과, 1 m/s 이상의 풍속이 존재하는 경우에는 풍속이 없는 경우와 비교하여 최대 25%수준까지 감소하는것으로 나타나고 있으며, 풍속증가에 따른 가연영역의 감소효과는 거의 없는 것으로 나타나고 있다. 특히 대형크랙이 발생하여 약 2.5초 만에 완전히 누출되는 경우에는 풍속이 증가하면 가연영역이 약간 증가하는 것으로 나타나고 있다. 또 한 하향 분출되는 경우에 풍속이 작은 차량하부 영역에 수소가스가 상당히 긴 시간동안 잔류하는 것으로 분석되었다.
Abstract
Hydrogen energy is emerging as an alternative to the depletion of fossil fuels and environmental problems, and the use of hydrogen vehicles is increasing in the automobile industry as well. However, since hydrogen has a wide flammability limit of 4 to 75%, there is a high concern about safety in case of a hydrogen car accident. In particular, in semi-enclosed spaces such as tunnels and underground parking lots, a fire or explosion accompanied by hydrogen leakage is highly likely to cause a major accident. Therefore, it is necessary to review hydrogen safety through analysis of flammability areas caused by hydrogen leakage. Therefore, in this study, the effect of the air velocity in the tunnel on the flammability area was investigated by analyzing the hydrogen concentration according to the hydrogen leakage conditions of hydrogen vehicles and the air velocity in the tunnel in a road tunnel with standard section. Hydrogen leakage conditions were set as one tank leaking and three tanks leaking through the TPRD atthe same time and a condition in which a large crack occurred and leaked. And the air velocity in the tunnel were considered 0, 1, 2.5, and 4.0 m/s. As a result of the analysis of the flammability area, it is shown that when the air velocity of 1 m/s or more exists, it is reduced by up to 25% compared to the case of air velocity of 0 m/s. But there is little effect of reducing the flammability area according to the increase of the wind speed. In particular, when a large crack occurs and completely leaks in about 2.5 seconds, the flammability area slightly increases as the air velocity increases. It was found that in the case of downward ejection, hydrogen gas remains under the vehicle for a considerably long time.
초록
구조용 합성섬유는 작은 비중에 의한 반발률 감소, 지하수 및 해수에 의한 부식 발생의 우려가 없어 강섬유의 대체재로 구조용 합성섬유의 관심이 최근 높아지고 있다. 본 연구에서는 시멘트 복합체의 잔골재 조립률이 구조용 섬유의 인발강도 및 인발에너지에 미치는 영향을 평가하기 위한 실험연구를 수행하였다. 조립률 1.96, 2.69, 3.43인 잔골재로 시멘트 몰탈을 제작하였으며 구조용 합성섬유 1종(polypropylene), 강섬유 1종(hooked ends type)을 대상으로 단일섬유 dog bone shape 공시체를 제작하여 pull-out 실험을 수행하였다. 실험결과 구조용 합성섬유 공시체에서 시멘트 몰탈의 조립률이 증가할수록 인발강도 및 인발에너지가 증가함을 알 수 있었다. 구조용 합성섬유의 경우 시멘트 몰탈과 섬유 사이의 마찰력이 인발메커니즘의 중요인자로 시멘트 몰탈의 잔골재 조립률이 높아질수록 골재 입자가 크고 거칠어지며 섬유와 시멘트 몰탈 사이의 마찰력이 증가하여 섬유의 인발을 억제하기 때문으로 판단된다. 반면, 강섬유 공시체의 경우 시멘트 몰탈 조립률 증가에 따른 인발강도 및 인발에너지의 뚜렷한 경향성은 나타나지 않았다. 이는 강섬유 hooked ends 부분의 기계적 정착이 시멘트 복합체와 강섬유 사이의 마찰력과 비교하여 인발저항력에 미치는 영향이 더 크므로 시멘트 복합체의 잔골재 조립률 변화가 인발저항력에 상대적으로 적은 영향을 미치는 것으로 판단된다.
Abstract
This research performed single fiber pull-out test to evaluate the effect between fineness modulus of cement composites and the fiber bond performance (bond strength and pull-out energy). A synthetic fiber (polypropylene) and a steel fiber (hooked ends type) were inserted in the middle of dog bone shape specimens which were designed with fine aggregates of F. M. 1.96, 2.69, 3.43. The experiment results showed bondstrength and pullout energy of synthetic fiber are improved as fineness modulus of cement composites increases. It is considered that the frictional resistance between synthetic fiber and cement composite increases as fineness modulus of cement composite increases and consume more energy while pull out the fiber from cement composite. However bond performance of steel fiber which resist pull out by mechanical behavior is less effected on fineness modulus of cement composite. It is considered that the mechanical fixedness of hooked ends exerts a greater effect on the pullout resistance than the frictional resistance between the cement composite and the steelfiber so F. M. of fine aggregate has a relatively small effect on the pullout resistance with the steel fiber.
초록
본 연구에서는 지하철 승강장에서 열차화재가 발생하는 경우, 승강장 제연풍량 및 제연모드(급기 또는 배기)에 따른 정량적 위험도 평가를 통해 안전확보에 효과적인 제연풍량 및 모드를 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 중앙계단을 갖는 상대식 승강장을 모델로 하여 화재발생 시나리오를 작성하였으며, 시나리오별 화재해석을 수행하여 연기전파특성과 ASET을 비교 ‧ 분석하고 대피해석을 수행하여 사망자수를 예측하였다. 또한, 시나리오별로 화재사고 발생률(F)/사망자수(N)선도(F/N선도)를 작성하여 제연풍량 및 제연모드에 따른 위험도를 비교 ‧ 평가하였다. 소방시설 등의 성능위주 설계 방법 및 기준에서 정하는 유해요소(일산화탄소, 온도, 가시거리)에 대한 ASET 분석에서는 가시거리의 영향이 가장 크게 나타나고 있으며, 화재열차의 승강장 진입지연을 고려하지 않은 경우에 풍량을 4 × 833 m3/min할 때 ASET은 약 800초 정도로 분석되었다. 예상사망자수는 화재차량위치에 따라 큰 차이가 있으며, 계단부에 인접한 차량에서 화재가 발생하는 경우에 선두부 차량대비 3배 까지 증가하는 것으로 나타나고 있다. 또한 제연풍량이 증가하면 사망자수가 감소하며 배기 보다는 급기방식이 감소율이 증가한다. 급기풍량이 4 × 833 m3/min일 때 예상 사망자수는 제연을 수행하지 않는 경우 대비 13%수준으로 감소하는 것으로 나타났다. 위험도 평가결과, 제연을 수행하는 경우에는 현행 사회적 위험도 평가기준을 만족하는 것으로 나타나고 있으며, 예상사망자수는 제연을 수행하지 않는 경우, 10,000년에 29.9명에서 제연을 수행하는 경우에는 풍량이 4 × 833 m3/min일 때 4.36명으로 감소하는 것으로 분석되었다.
Abstract
The purpose of this study is to present the effective smoke control flow rate and mode for securing safety through quantitative risk assessment according to the smoke control flow rate and mode (supply or exhaust) of the platform when a train fire occurs at the subway platform. To this end, a fire outbreak scenario was created using a side platform with a central staircase as a model and fire analysis was performed for each scenario to compare and analyze fire propagation characteristics and ASET, evacuation analysiswas performed to predict the number of deaths. In addition, a fire accident rate (F)/number of deaths (N) diagram (F/N diagram) was prepared for each scenario to compare and evaluate the risk according to the smoke control flow rate and mode. In the ASET analysis of harmful factors, carbon monoxide, temperature, and visible distance determined by performance-oriented design methods and standards for firefighting facilities, the effect of visible distance is the largest, In the case where the delay in entering the platform of the fire train was not taken into account, the ASET was analyzed to be about 800 seconds when the air flow rate was 4 × 833 m3/min. The estimated number of deaths varies greatly depending on the location of the vehicle of fire train, In the case of a fire occurring in a vehicle adjacent to the stairs, it is shown that the increase is up to three times that of the vehicle in the lead. In addition, when the smoke control flow rate increases, the number of fatalities decreases, and the reduction rate of the air supply method rather than the exhaust method increases. When the supply flow rate is 4 × 833 m3/min, the expected number of deaths is reduced to 13% compared to the case where ventilation is not performed. As a result of the risk assessment, it is found that the current social risk assessment criteria are satisfied when smoke control is performed, and the number of deaths is the flow rate 4 × 833 m3/min when smoke control is performed at 29.9 people in 10,000 year, It was analyzed that it decreased to 4.36 people.
초록
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정 되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
Abstract
Pipelines are buried in urban area, and the position (depth and orientation) of buried pipeline should be clearly identified before ground excavation. Although various geophysical methods can be used to detect the buried pipeline, it is not easy to identify the exact information of pipeline due to heterogeneous ground condition. Among various non-destructive geo-exploration methods, ground penetration radar (GPR) can explore the ground subsurface rapidly with relatively low cost compared to other exploration methods. However, the exploration data obtained from GPR requires considerable experiences because interpretation is not intuitive. Recently, researches on automated detection technology for GPR data using deep learning have been conducted. However, the lack of GPR data which is essential for training makes it difficult to build up the reliable detection model. To overcome this problem, we conducted a preliminary study to improve the performance of the detection model using finite difference time domain (FDTD)-based numerical analysis. Firstly, numerical analysis was performed with homogeneous soil media having single permittivity. In case of heterogeneous ground, numerical analysis was performed considering the ground heterogeneity using fractal technique. Secondly, deep learning was carried out using convolutional neural network. Detection Model-A is trained with data set obtained from homogeneous ground. And, detection Model-B is trained with data set obtained from homogeneous ground and heterogeneous ground. As a result, it is found that the detection Model-B which is trained including heterogeneous ground shows better performance than detection Model-A. It indicates the ground heterogeneity should be considered to increase the performance of automated detection model for GPR exploration.