Экспериментальное исследование параметров горения кроны наиболее распространенных пород деревьев Вьетнама

Введение. Отсутствие данных по параметрам горения лесных горючих материалов не позволяет проводить достоверный расчет теплового потока от лесного пожара, воздействующего на объекты энергетики Вьетнама. Поэтому исследование процесса горения кроны различных пород деревьев Вьетнама является актуальной научной и практической задачей.

Цели и задачи. Целью статьи является обоснование исходных данных для математического моделирования параметров и теплового воздействия верховых лесных пожаров на объекты энергетики Вьетнама. Для ее достижения были проведены экспериментальные исследования процесса горения образцов кроны наиболее распространенных лиственных и хвойных пород деревьев Вьетнама.

Методы. Используется экспериментальный метод исследования горения образцов кроны деревьев в мало­габаритной экспериментальной установке. Проведен анализ полученных результатов.

Результаты. Получены экспериментальные зависимости удельной массовой скорости газификации и удельного коэффициента выделения моноксида углерода (СО) от времени испытаний образцов кроны пяти наи­более распространенных лиственных и хвойных пород деревьев Вьетнама. Проведено сопоставление средних значений вышеуказанных параметров с результатами, полученными при горении образцов древесной ­массы стволов деревьев и приведенными в литературных источниках. Показано, что средние по времени экс­периментальные значения удельной массовой скорости газификации всех образцов кроны деревьев в 2,7–5,7 раза меньше значений, полученных при горении древесной массы стволов деревьев. В то же время экспериментальные средние значения удельного коэффициента образования моноксида углерода при горении кроны деревьев в 2,5–10,9 раза больше, чем в случае горения древесной массы стволов.

Заключение. Проведенное экспериментальное исследование процесса горения образцов кроны наиболее распространенных лиственных и хвойных пород деревьев Вьетнама позволяет обосновать выбор значений удельного коэффициента образования СО и удельной массовой скорости газификации, необходимых для математического моделирования параметров и теплового воздействия верховых лесных пожаров на объекты энергетики Вьетнама.

1. Пузач С. В., Горюшкин С. С. Оценка теплового воздействия лесного пожара на электрическую подстанцию с масляными трансформаторами // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. — 2017. — № 3. — С. 79–83. DOI: 10.25257/FE.2017.3.79-83.

2. Доррер Г. А. Динамика лесных пожаров. — Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2008. — 404 с.

3. Гришин А. М. О математическом моделировании природных пожаров и катастроф // Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. — 2008. — № 2(3). — С. 105–114.

4. Krueger S. K. Wildfire modeling / NIST GCR 11-953. — Gaithersburg : National Institute of Standards and Technology, 2011. — 46 p. URL: https://www.nist.gov/publications/wildfire-modeling.

5. Morvan D. Physical phenomena and length scales governing the behaviour of wildfires: a case for physical modelling // Fire Technology. — 2011. — Vol. 47, Issue 2. — P. 437–460. DOI: 10.1007/s10694-010-0160-2.

6. Mandel J., Bennethum L. S., Beezley J. D., Coen J. L., Douglas C. C., Kim M., Vodacek A. A wildland fire model with data assimilation // Mathematics and Computers in Simulation. — 2008. — Vol. 79, Issue 3. — P. 584–606. DOI: 10.1016/j.matcom.2008.03.015.

7. Sullivan A. L. Wildland surface fire spread modelling, 1990–2007. 3: Simulation and mathematical analogue models // International Journal of Wildland Fire. — 2009. — Vol. 18, No. 4. — P. 387–403. DOI: 10.1071/wf06144.

8. Rochoux M. C., Emery C., Ricci S., Cuenot B., Trouvé A. Towards predictive data-driven simulations of wildfire spread — Part II: Ensemble Kalman Filter for the state estimation of a front-tracking simulator of wildfire spread // Natural Hazards and Earth System Sciences. — 2015. — Vol. 15, No. 8. — P. 1721–1739. DOI: 10.5194/nhess-15-1721-2015.

9. Rochoux M. C., Ricci S., Lucor D., Cuenot B., Trouvé A. Towards predictive data-driven simulations of wildfire spread — Part I: Reduced-cost Ensemble Kalman Filter based on a Polynomial Chaos surrogate model for parameter estimation // Natural Hazards and Earth System Sciences. — 2014. — Vol. 14, No. 11. — p. 2951–2973. DOI: 10.5194/nhess-14-2951-2014.

10. Tymstra C., Bryce R. W., Wotton B. M., Armitage O. B. Development and structure of Prometheus: the Canadian wildland fire growth simulation model / Information Report NOR-X-417. — Edmonton : Natural Resources of Canada, Canadian Forest Service, 2010.

11. Sardoy N., Consalvi J.-L., Porterie B., Fernandez-Pello A. C. Modeling transport and combustion of firebrands from burning trees // Combustion and Flame. — 2007. — Vol. 150, Issue 3. — P. 151–169. DOI: 10.1016/j.combustflame.2007.04.008.

12. Kaur I., Mentrelli A., Bosseur F., Filippi J.-B., Pagnini G. Turbulence and fire-spotting effects into wild-land fire simulators // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulations. — 2016. — Vol. 39. — P. 300–320. DOI: 10.1016/j.cnsns.2016.03.003.

13. Martin J., Hillen T. The spotting distribution of wildfires // Applied Sciences. — 2016. — Vol. 6, No. 6. — P. 177. DOI: 10.3390/app6060177.

14. Cunningham P., Goodrick S. L., Hussaini M. Y., Linn R. R. Coherent vortical structures in numerical simulations of buoyant plumes from wildland fires // International Journal of Wildland Fire. — 2005. — Vol. 14, Issue 1. — P. 61–75. DOI: 10.1071/wf04044.

15. Кузнецов С. Л., Пузач С. В., Ярошенко А. В. Математическая модель распространения кромки природного пожара с учетом основных особенностей растительности, ландшафта местности и состояния атмосферы // Системы безопасности–2011 : материалы 20-й научно-технической конференции. — М. : Академия ГПС МЧС РФ, 2011. — С. 195–197.

16. Varner J. M., Keyes C. R. Fuels treatment and fire models: errors and corrections // Fire Management Today. — 2009. — Vol. 69, No. 3. — P. 47–50.

17. Пузач С. В., Ле Ань Туан. Обоснование выбора параметров горения древесной массы деревьев для расчета воздействия верховых лесных пожаров на объекты энергетики Вьетнама // Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. — 2018. — Т. 27, № 11. — С. 5–14. DOI: 10.18322/PVB.2018.27.11.5-14.

18. Пузач С. В., Сулейкин Е. В. Новый теоретико-экспериментальный подход к расчету распространения токсичных газов при пожаре в помещении // Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. — 2016. — Т. 25, № 2. — С. 13–20. DOI: 10.18322/PVB.2016.25.02.13-20.

19. Пузач С. В., Акперов Р. Г. Экспериментальное определение удельного коэффициента образования моноксида углерода при пожаре в помещении // Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. — 2016. — T. 25, № 5. — С. 18–25. DOI: 10.18322/PVB.2016.25.05.18-25.

20. Пузач С. В., Сулейкин Е. В., Акперов Р. Г., Пузач В. Г. Об экспериментальной оценке токсичности продуктов горения при пожаре в помещении // Технологии техносферной безопасности. — 2013. — Вып. 4(50). — 11 c.

21. Кошмаров Ю. А. Прогнозирование опасных факторов пожара в помещении. — М. : Академия ГПС МВД России, 2000. — 118 с.