Анализ динамики распространения опасных факторов пожара в окна обычной лестничной клетки жилого здания, выполняющей функции пожаробезопасной зоны

  • Авторы: Лучкин С.А.1
  • Учреждения:
    1. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Всероссийский ордена «Знак Почета» научно-исследовательский институт противопожарной обороны Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий» (ФГБУ ВНИИПО МЧС России)
  • Выпуск: Том 118, № 1 (2025)
  • Страницы: 73-81
  • Раздел: Обмен опытом, проблемы и суждения
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2411-3778/article/view/316666
  • ID: 316666

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведен анализ динамики распространения опасных факторов пожара (ОФП) в окна обычной лестничной клетки из оконных проемов горящих помещений и балконов в сочетании с результатами определение временных интервалов эвакуации людей и их спасения пожарными подразделениями. Это позволило обосновать необходимость противопожарных требований к размерам простенков и выступов, обеспечивающих безопасность людей и пожарных. Расчеты проводились полевым методом моделирования распространения ОФП, основанным на решении дифференциальных уравнений. Проведен комплекс расчетов ширины простенка между балконом и окном лестничной клетки и между окном жилого помещения и окном лестничной клетки для обеспечения безопасного спасения людей.

Полученные результаты станут основой для разработки новых подходов к определению пожарного риска и обоснования недостающих нормативных требований.

Об авторах

Сергей Алексеевич Лучкин

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Всероссийский ордена «Знак Почета» научно-исследовательский институт противопожарной обороны Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий» (ФГБУ ВНИИПО МЧС России)

Автор, ответственный за переписку.
Email: luchkin.sergey@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2313-6309
SPIN-код: 6785-6025

научный сотрудник, отдел огнестойкости строительных конструкций и инженерного оборудования

Россия, мкр. ВНИИПО, д. 12, г. Балашиха, Московская обл., 143903, Россия

Список литературы

  1. 1. СП 1.13130.2020. Системы противопожарной защиты. Эвакуационные пути и выходы // Электронный фонд правовых и нормативных документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/565248961. (дата обращения: 10.12.2024).
  2. 2. СП 2.13130.2020. Системы противопожарной защиты. Обеспечение огнестойкости объектов защиты // Электронный фонд правовых и нормативных документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/565248963 (дата обращения: 10.12.2024).
  3. 3. Апробация и анализ нормативных требований по защите лестничных клеток с открытыми проемами при распространении пожара по фасаду / А.В. Пехотиков, А.А. Абашкин, А.В. Гомозов, С.А.Лучкин // Пожаровзрывобезопасность. 2024. Т. 33, № 1. С. 5-14. doi: 10.22227/0869-7493.2024.33.01.5-14. EDN KUQXOX.
  4. 4. Методика определения расчетных величин пожарного риска в зданиях, сооружениях и пожарных отсеках различных классов функциональной пожарной опасности: утв. приказом МЧС России от 14 ноября 2022 г. № 1140 // Гарант.ру: информационно-правовой портал. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/406477165/ (дата обращения: 10.12.2024).
  5. 5. Методические рекомендации по тушению пожаров в зданиях повышенной этажности и высотных зданиях: утв. приказом МЧС ДНР от 5 февраля 2018 № 45 URL: https://docs.yandex.ru/docs/view?tm=1737633726&tld=ru&lang=ru&name=45.pdf&text (дата обращения: 10.12.2024).
  6. 6. Эвакуация и поведение людей при пожарах: учебное пособие / В.В. Холщевников, Д.А. Самошин, А.П. Парфененко [и др.]. 2-е издание. Москва: Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2015. 262 с. EDN DFJNBS.
  7. 7. Анализ математических моделей развития опасных факторов пожара в системе зданий и сооружений / А.С. Ярош, М.Н. Чалаташвили, А.Н. Кроль [и др.] // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. 2019. № 1. С. 50-56. EDN TUFIDN.
  8. 8. Прогнозирование динамики тепломассообменных процессов при пожарах в типовых многоэтажных жилых зданиях / Е.А. Бедрина, А.С. Рекин, С.Ф. Храпский [и др.] // Динамика систем, механизмов и машин. 2019. Т. 7. № 3. С. 10–15. doi: 10.25206/2310-9793-7-3-10-15. EDN LTPRRL.
  9. 9. Храпский С.Ф., Бедрина Е.А. Динамика развития тепломассообменных процессов при пожарах в жилых многоквартирных зданиях и ее влияние на возможность безопасной эвакуации людей // Динамика систем, механизмов и машин. 2020. Т. 8. № 3. С. 124–131. doi: 10.25206/2310-9793-8-3-124-131. EDN LSQQVM.
  10. 10. Nuclear Safety NEA/CSNI/R(2017)14 January 2018 www.oecd-nea.org. Investigating Heat and Smoke Propagation Mechanisms in Multi-Compartment Fire Scenarios Final Report of the PRISME Project.
  11. 11. Cortйs, D., Gil, D., Azorнn, J., Vandecasteele, F., & Verstockt, S. (2020). A Review of Modelling and Simulation methods for flashover prediction in confined space fires. Applied Sciences, 10(16), 5609. doi: 10.3390/app10165609
  12. 12. Zhang T., Wang Z., Wong H., Tam W., Huang X., Xiao F. Real-time forecast of compartment fire and flashover based on deep learning. Fire Safety Journal, 2022, no. 130, p. 103579. doi: 10.1016/j.firesaf.2022.103579
  13. 13. Wang J., Tam W.C., Jia Y., Peacock R., Reneke P., Fu E.Y. et al. P-Flash – A machine learning-based model for flash-over prediction using recovered temperature data. Fire Safety Journal, 2021, no. 122, p. 103341. doi: 10.1016/j.firesaf.2021.103341.
  14. 14. McGrattan K., Miles S. Modeling fires using Computational Fluid Dynamics (CFD). SFPE Handbook of Fire Protection Engineering. Chapter 32. Fifth Edition. Society of Fire Protection Engineers, 2016, pp. 1034-1065.
  15. 15. Gilbert, S. (2021), Human behavior in home fires, technical note (NIST TN), National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, https://doi.org/10.6028/NIST.TN.2191.
  16. 16. Launder B.E., Spalding D.B. The numerical computation of turbulent flows. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 1974, no. 3 (2), pр. 269–289. doi: 10.1016/0045-7825(74)90029-2.
  17. 17. Hossain M.S., Rodi W. A turbulence model for buoyant flows and its application for vertical buoyant jets. Turbulent Buoyant Jets and Plums (Rodi W. ed.). HMT Series, Oxford, England, 1982, vol. 6, pp. 121-172.
  18. 18. Пузач C.В., Лучкин С.А., Гомозов А.В. Анализ теплового воздействия на окна лестничной клетки пожара, возникшего на балконе жилого здания // Пожаровзрывобезопасность. 2024. Т. 33. № 5. С. 16–25. doi: 10.22227/0869- 7493.2024.33.05.16-25. EDN ABMJUY.
  19. 19. СП 131.13330.2020. Строительная климатология»:утв. приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 24 декабря 2020 г. № 859/пр // Электронный фонд правовых и нормативных документов URL: https://docs.cntd.ru/document/573659358. (дата обращения: 10.12.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».