Исследование образования горящих частиц в результате

УДК 614.84: 536.52: 53.01
ИССЛЕДОВАНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРЯЩИХ ЧАСТИЦ В РЕЗУЛЬТАТЕ НАТУРНЫХ
ЭКСПЕРИМЕНТОВ В СОСНОВОМ ЛЕСУ
Фильков А.И.1), Проханов С.А.1), Mueller E.2), Мартынов П.С.1), Шарыпов О.В.3), Houssami
M.2), Thomas J.2), Skowronski N.4), Butler B.5), Gallagher M.4), Clark K.4), Mell W.6), Kremens
R.7), Simeoni A.2)
1)
Томский государственный университет, г. Томск, Россия
2)
BRE Centre for Fire Safety Engineering, University of Edinburgh, Edinburgh, UK
3)
Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН, г. Новосибирск, Россия
4)
USDA Forest Service, Northern Research Station, Morgantown, WV, New Lisbon, NJ and Newtown
Square, PA, USA
5)
USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Missoula, MT, USA
6)
USDA Forest Service, Pacific Wildland Fire Sciences Laboratory, Seattle, WA, USA
7)
Rochester Institute of Technology, Rochester, NY, USA
Введение
В последние годы наблюдается увеличение количества природных пожаров на природноурбанизированных территориях (Wildland Urban Interface Fires, WUI fires). Эти пожары наносят
огромный ущерб: уничтожают собственность, представляют угрозу жизни и здоровью людей.
Основными факторами, влияющими на воспламенение строительных материалов и распространения таких пожаров, являются радиационный и конвективный перенос тепла от пламени и горящие частицы. Необходимость проведения исследований в данной области обоснована потребностью точнее определить и охарактеризовать условия воздействия горящих частиц
на строения и напочвенный покров для различных типов природного-урбанизированных пожаров.
Для этого в марте 2013, 2014 и 2015 годов были проведены натурные эксперименты по исследованию образования горящих частиц в результате преднамеренных отжигов в сосновых
лесах в штате Нью-Джерси, США.
1. Методы и подходы
1.1 Описание оборудования и участков
Эксперимент проходил в Национальном сосновом заповеднике на юге штата Нью-Джерси
США. Он представлял собой серию натурных опытов в 2013 (EX1), 2014 (EX2) и 2015 (EX3)
годах. Площадь экспериментальных участков варьировалась от 6 (EX1 и EX3) до 10 (EX2) гектар (рис. 1). Участки ограничивались дорогами, проходящими с севера на юг. Следует отметить, что EX3 был проведен повторно на том же участке, что и EX1. Верхний ярус леса состоял
из дубовых и сосновых пород. На участках преобладали смоляная сосна (Pinus rigida Mill.) и
раскидистый дуб (Quercus spp.). Нижний ярус состоял из кустарника дуба, черники (Gaylussacia
ssp.) и голубики (Vaccinium spp.).
Натурные эксперименты проводили в начале марта, когда растительность еще не начала
зеленеть и расти. Зажигание на участках осуществлялось в виде полосы с помощью горелки
вдоль северной дороги (~330 м и ~270 м длиной, соответственно для EX1 и EX2). Поджиг осуществлялся с востока на запад.
На экспериментальных участках была установлена сеть из четырех метеорологических
башен в верхнем ярусе леса и двенадцати башен в подлеске (рис. 1). Три башни в верхнем ярусе 12,5 м высотой были расположены внутри участка, а четвертая "контрольная" башня находилась на соседнем участке с подветренной стороны. Выбор высоты 12,5 метров соответствовал средней высоте полога леса. Установленные на башнях датчики включали в себя: ультразвуковые анемометры (RM 80001V, R.M. Young Co.®) в верхней части каждой башни, для
обеспечения измерения трех компонент скорости ветра, турбулентности и температуры с частотой (10 Гц), а также целый ряд термопар (Omega SSRTC-GG-K-36-36, Omega Scientific®),
расположенных на башнях через каждые 1,5 метра. Данные измерений записывались на регистраторы (CR-7000, Campbell Scientific®), помещенные в водонепроницаемые контейнеры. На
"контрольной" башне были установлены дополнительные датчики для измерения скорости и
направления ветра, температуры воздуха и относительной влажности, падающего коротковолнового и суммарного излучений, атмосферного давления, теплового потока в почве на глубине
10 см, температуры почвы, влагосодержания и температуры опада. Горизонтальные оси ультразвуковых анемометров были ориентированы в направлении восток-запад и север-юг (истинный
север). Это позволило оценить трехмерные режимы турбулентности до, во время, и после прохождения фронта пожара сквозь башни. Ультразвуковые анемометры были размещены также
на высоте 3 м на северной и восточной дорогах для EX2 (рис 1). Данные записывались с частотой 1 Гц с помощью регистраторов (CR-1000, Campbell Scientific®).
Рис. 1. Расположение четырех метеорологических башен, 12 площадок для сбора горючих материалов и
3 площадок для сбора частиц для EX1, EX3 (а) и EX2 (b)
Перед началом каждого экспонента на площадке в 1 м2 осуществлялся сбор напочвенного
покрова и кустарников [1]. Три таких площадки выбирались внутри каждого из 12 квадратов 20
м x 20 м, с центрами, отмеченными на рис. 1. Расположения квадратов определяли из цели покрыть как можно больше территории участка. Данная методика сбора образцов была повторена
после пожара (на других трех площадках внутри квадратов). По результатам сравнения измерений была оценена доля сгоревших горючих материалов.
Время распространения пожара регистрировалось самолетом в рамках программы Института технологий Рочестера [2]. Оборудование позволяло регистрировать в определённые промежутки времени геопривязанные изображения в длинноволновом инфракрасном (8.0-9.2 мкм)
и видимом (0,4-0,9 мкм) диапазоне длин волн, с разрешением 640x512 пикселей. В результате
была получена серия кадров для каждого пролета самолета. Кроме того, ряд цифровых и аналоговых камер были размещены по всему участку. Эти камеры были предназначены для регистрации характеристик пожара, таких как геометрические размеры пламени.
Для диагностики горящих частиц и их характеристик на Площадке 1 EX2 были использованы тепловизоры FLIR A325 и Mikron 7600PRO. FLIR A325 работал в диапазоне 7.5 - 13, а
Mikron 7600PRO 8-14 мкм. Оба тепловизора записывали видео с частотой 30 Гц. На рис. 2
представлена схема расположения оборудования.
Рисунок 2 – Схема расположения тепловизоров: 1 – экран, 2 – площадка для сбора частиц, 3 – видеокамеры, 4 – тепловизоры
Для регистрации частиц в воздушном потоке напротив тепловизоров устанавливался
экран. Экран представлял собой лист гипсокартона размером 2,5 х 1,5 м, установленный перпендикулярно подстилающей поверхности и выкрашенный черной термостойкой краской.
1.2. Методика сбора частиц
Для сбора частиц за основу взяли методику, использованную ранее в [3]. На трех площадках для EX1, EX2 и EX3 на землю укладывался огнестойкий лист гипсокартона, выровненный
по уровню. На лист расставляли по 20 алюминиевых поддонов, размером 0,3 x 0,24 м каждый.
Площадь поддонов составила 1,4 м2. На дно каждого поддона укладывали пластиковую сетку с
диаметром ячеек 2 мм для последующего извлечения собранных частиц. В поддоны наливали
воду для тушения горящих частиц, попавших в них. Площадка 1 была расположена рядом с
дорожкой (рис. 1), отделяющий участок от соседнего. Площадки 2 и 3 находились рядом с измерительными башнями. Только на Площадке 2 EX1 поддоны были накрыты тонкой пластиковой пленкой. В EX2 все площадки были накрыты пленкой. Предварительные лабораторные
эксперименты показали, что пленка позволяет определить местоположение и ориентировочные
размеры упавшей частицы, а также понять в каком состоянии находилась частица в момент падения. Если частица имела достаточную энергию, то она либо проходила сквозь пленку и затухала в воде, либо приклеивалась к пленке. Это означало, что собранные частицы были или в
пламенном или тлеющем режиме. Однако анализ видео с EX2 показал, что небольшие частицы
могут рикошетить и сдуваться с пленки. Поэтому в EX3 все площадки были как с пленкой, так
и без.
1.3. Обработка ИК данных
Для анализа записанных термограмм была разработана следующая методика. С помощью
программного обеспечения FLIR ThermaCAM Researcher были экспортированы данные из
формата «SEQ» (файл радиометрической последовательности тепловизора FLIR A325) в формат MATLAB. В результате экспорта был получен набор файлов, содержащих номер исследуемого фрейма, время записи с точностью до миллисекунды и матрицу, содержащую температуру каждой точки пространства.
Для разработки программного обеспечения использовался высокоуровневый язык программирования Python (СPython), который позволяет читать бинарные MATLAB-файлы с помощью библиотеки SciPy (http://www.scipy.org).
Задача обработки IR видео файлов заключалась в поиске местоположения пролетающих
частиц, определении их температуры и размеров, а также вычислении количества частиц,
упавших на рассматриваемую поверхность. Самая сложная часть обработки данных заключалась в том, чтобы построить трек частицы, т.е. найти куда сместилась частица на следующем
кадре. В случае, когда в кадре появляется 30-50 частиц (рис. 3), становится сложно определить
в какое место перешла конкретная частица на следующем кадре. Это обуславливается тем, что
все частицы имеют близкие размеры и движутся примерно в одном направлении.
Рис. 3. Термограмма
Поэтому для определения местоположения частиц был построен детектор частиц. Его работа заключается в том, чтобы просмотрев весь кадр выдать координаты прямоугольников (детекции), содержащие частицы. Несмотря на то, что имеются значения температуры в каждой
точке кадра, нельзя подобрать порог температуры так, чтобы значения ниже порога относились
только к фону, а выше порога только к частице. Т.к. с течением времени средняя температура
фона и частиц сильно меняются и могут мало отличаться.
После того как на кадре были обнаружены все частицы, необходимо определить новая это
частица или она уже присутствовала на предыдущем кадре, и в соответствии с этим присвоить
ей идентификационный номер. Разработка трекера сильно осложнена по следующим причинам:
1. Высокая скорость частиц. Частица может пролететь через весь экран за 1-2 кадра.
2. Огромное количество частиц на некоторых кадрах. При этом частицы отличаются друг
от друга только размером и направлением движения.
Для решения этой проблемы используется матрица соответствия, каждый элемент которой
показывает насколько i-ая частица с предыдущего кадра соответствует j-ой частице с текущего
кадра. Значение элемента матрицы соответствия получается в результате использования специальных алгоритмов.
Для определения температуры частицы находится максимальное значение температуры на
кадре, ограниченном прямоугольником детекции. Также для каждой частицы определяется попала ли она в поддон, границы которого заданы в конфигурационном файле (рис. 4). Для этого берется последняя детекция в треке частицы. Если детекция лежит внутри заданного четырехугольника, то делается пометка, что эта частица упала в поддон, и увеличивается счетчик
таких частиц на единицу.
Рис. 4. Частица, попавшая в поддон
В результате работы программного обеспечения создается видеофайл, в котором отмечены
все области детекции, идентификационные номера частиц, номер кадра, минимальная и максимальная температура на кадре. Более подробная информация записывается в xml-файл.
2. Результаты и обсуждение
2.1. Собранные частицы
На рис. 5 представлены фотографии Площадки 2 и 3 EX1 после пожара.
а
b
Рис. 5. После пожара EX1: a - Площадка 2; b - Площадка 3
Следует отметить, что интенсивность горения отличалась в зависимости от года проведения эксперимента, а также расположения экспериментальной площадки внутри участка. В 2015
году запас топлива был небольшим, как результат эксперимента 2013 года. Средний запас топлива по всему участку в 2015 году составил 0.83 кг/м2 (по сравнению с 1.37 и 1.68 кг/м2 для
EX1 и EX2 соответственно), с меньшей пропорцией кустарника по сравнению с предыдущими
годами. В результате доля сгоревшего топлива была также ниже и составила в среднем по всему участку 54% (67% и 72% для EX1 и EX2 соответственно). Принимая во внимание очень
низкую скорость распространения пожара, можно предположить, что интенсивность пожара в
2015 году была не достаточной для генерации горящих частиц. В связи с этим, в 2015 году не
были обнаружены частиц на площадках.
Собранные частицы высушивались в печи при температуре 80˚C и затем взвешивались на
лабораторных весах. При этом учитывались только частицы с массой более 5 мг. По результатам EX1 у частиц измеряли длину (>0.5 см), ширину и толщину с помощью электронного
штангенциркуля с точностью ±10−5 м. Для нахождения систематической ошибки (разницы
между средним и максимальным или минимальным значением) 5 частиц измеряли 10 раз и
ошибка составила не более 6 %. Для измерения размеров частиц в EX2 была использована специальная методика. Площадь частиц измерялась с помощью специального программного обеспечения, которое рассчитывало её на основе фотографии. Частицы фотографировались на листе
бумаги, который имел масштабную линейку. Это позволило в дальнейшем перейти к размерным величинам. Площадь частиц рассчитывалась путем суммирования пикселей, из которых
состояла частица на фотографии. Программное обеспечение имеет точность 4.84 x 10-5 м2. Частицы, длина которых меньше чем 5 x 10−3 м, не рассматривались. На рис. 6 приведены образцы
частиц собранных в результате экспериментов.
Рис. 6. Образцы горящих частиц
В табл. 1 приведено количество частиц, собранных на площадках, в зависимости от их
типа.
Таблица 1. Количество и процент собранных частиц (>5 мг и >5 x 10−3 м) на каждой площадке и их плотность
Площадка 1
Общее количество
Ветки, %
Кора, %
Плотность,
шт./м2
EX1
EX2
Площадка 2 Площадка 3 Площадка 1 Площадка 2 Площадка 3
83
61
333
17
1343
54
15
85
30
70
11
89
70
30
31
69
28
72
60
44
238
12
960
39
Следует отметить, что большинство частиц составляли чешуйки коры, остальные это веточки сосны и кустарников. Исключение составляет Площадка 1 для EX2. Предварительный
анализ распределения частиц в поддонах не показал никакой зависимости между расположением поддона на площадке и количеством частиц.
Распределение частиц по массе и площади поверхности представлено на рис. 7.
Рис. 7. Распределение частиц для различных диапазонов массы и площади поверхности
Большинство частиц имело массу от 5 до 50 мг, при этом максимальное количество частиц
наблюдалось для диапазона 10-20 мг. Анализ размера частиц показал, что большинство (42 % 76 %) это частицы с удельной поверхностью (5-10) × 10-5 м2. Около 80 % всех частиц находилось в диапазоне (0-20) × 10-5 м2. Эти результаты согласуются с данными наблюдений пожара
Angora [4], где более 85% всех отверстий, сделанных на батутах для прыжков, имели размеры
менее 50 х 10-5 м2. Аналогично, на другом пожаре в Техасе [5], обнаружили более 90% всех отверстий, сделанных в батутах, менее 5 х 10-5 м2.
2.2. Анализ ИК видео
В результате обработки видео с тепловизоров были получены различные характеристики
частиц двигающихся в потоке. На рис. 8 приведена зависимость количества частиц от расстояния до фронта пожара в метрах.
Рис. 8. Зависимость количества частиц от расстояния до фронта пожара
Из анализа данных видно, что начиная с 13 м от фронта пожара, наблюдается увеличение
числа частиц в контрольном объеме, которое изменяется от нескольких штук до 180 в секунду.
При этом видно, что за несколько метров до фронта пожара число частиц практически равно
нулю. Что можно объяснить отсутствием горючих материалов на площадке, убранных для сохранности оборудования.
На рис. 9 показано влияние пульсаций и направления ветра на скорость пролетающих частиц.
Рис. 9. Зависимость скорости частиц от ветра
Из рис. 9 хорошо видно, что скорость частиц зависит от скорости ветра. При этом распределение максимумов скоростей имеет ту же картину и очень близкие значения. Мы можем четко наблюдать три пика на всех графиках. Это еще раз показывает, что пожар имел невысокую
интенсивность и распространялся за счет действия скорости ветра.
На рис. 10 представлена зависимость средней скорости частиц от площади поверхности.
Видно, что с увеличением площади поверхности частиц уменьшается их средняя скорость.
Максимальные скорости наблюдаются для самых маленьких частиц. При этом скорости для
самых больших частиц не превышают 6 м/с.
Рис. 10. Зависимость средней скорости частиц от площади поверхности
Также видно, что скорость частиц изменяется в диапазоне 0.1-10.5 м/с, со средней скоростью 2.5 м/с. Анализ площади поверхности частиц также показал, что больше всего частиц
находится в диапазоне 0-10 х 10-5 м2, что составляет 89% от общего числа частиц. Данное количество удовлетворительно согласуется с данными наблюдений (76 %, рис. 7). При этом их
количество аналогично кривым на рис. 7 и уменьшается с ростом площади поверхности.
3.
Заключение
В марте 2013, 2014 и 2015 годов были проведены натурные эксперименты по исследованию образования горящих частиц в результате преднамеренных отжигов в сосновых лесах в
штате Нью-Джерси, США. Было проверено несколько методик для описания образования горящих частиц на экспериментальных участках. Горящие частицы собирали на трех площадках
и анализировали по распределению массы и размеров частиц. Тепловизионная съемка использовалась для измерения скорости, размеров и количества частиц. Было установлено, что не менее 70% всех частиц были кусочками коры сосны, остальные веточки сосны и кустарника. Количество частиц уменьшалось с увеличением их размера. Большинство частиц имело массу от 5
до 50 мг, при этом максимальное количество частиц наблюдалось для диапазона 10-20 мг. Около 80 % всех частиц находилось в диапазоне (0-20) × 10-5 м2. Эти результаты согласуются с
данными наблюдений реальных пожаров [4, 5]. Анализ термограмм показал, что начиная с 13 м
до фронта пожара, наблюдается увеличение числа частиц в контрольном объеме, которое изменяется от нескольких штук до 180 в секунду. Кроме того, было обнаружено, что скорость частиц зависит от скорости ветра. Это еще раз показывает, что пожар имел невысокую интенсивность и распространялся за счет действия скорости ветра. С увеличением площади частиц
средняя скорость уменьшалась. При этом, скорость частиц изменялась в диапазоне 0.1-10.5 м/с,
со средним значением 2.5 м/с.
Работа частично выполнена в рамках проектной части государственного задания в сфере
научной деятельности по Заданию №13.1624.2014/K.
Список литературы
1. Clark K.L., Skowronski N., Gallagher M. Fire Management and Carbon Sequestration in Pine Barren Forests
// Journal of Sustainable Forestry. – 2015. – V. 34. – P. 125–146. doi:10.1080/10549811.2014.973607.
2. McKeown D., Faulring J., Krzaczek R., Cavilia S., van Aardt J. Demonstration of delivery of ortho imagery
in realtime for local emergency response // In ‘SPIE Conf. Conf. Algorithms Technol. Multispectral,
Hyperspectral, Ultraspectral Imag. XVII’. – 2011. doi:10.1117/12.884054.
3. Houssami M., Mueller E., Filkov A., Thomas J.C., Skowronski N.S., Gallagher M.R, Clark K., Kremens R.,
Simeoni A. Experimental Procedures Characterising Firebrand Generation in Wildland Fires // Fire Technology. 2015. doi:10.1007/s10694-015-0492-z.
4. Manzello S.L., Foote EI.D. Characterizing Firebrand Exposure from Wildland–Urban Interface (WUI) Fires:
Results from the 2007 Angora Fire // Fire Technology. – 2014. – V. 50. – P. 105–124.
5. Rissel S., Ridenour K. Ember Production During the Bastrop Complex Fire // Fire Mananagement Today. –
2013. – V. 72. – P. 7–13.