Case Study and Computational Modelling of the Impact of Fire Retardant on Fire Spread for Metal Building Insulation
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews a large fire loss that occurred at a seasonally operated Canadian food-processing facility. The fire occurred when the facility was not in production and started near a work area where employees had been previously unloading a trailer. The origin and cause investigation revealed different metal building insulation (MBI) products were used throughout the building on walls and ceilings. It was suspected that MBI material contributed to the rapid fire spread to otherwise empty parts of the building and that this material did not meet the relevant Building Code requirements. The facility used MBI product consisting of a polypropylene moisture barrier over fiberglass insulation. A detailed analysis of recovered MBI materials found that some of the material was flame retardant and some was not flame retardant. Additional testing of the materials was used to calibrate computational fire model inputs in order to estimate the behavior of MBI coatings by simulating fire scenarios in the full building. The intent of the analysis was to evaluate the relative propensity of the two MBI insulation products to facilitate flame spread from the area of fire origin in a comparative, qualitative framework. Test results showed that flame retardant MBI material substantially reduced fire spread compared with the non-flame retardant material. The ignition temperatures derived from cone calorimeter testing were higher (407°C compared with 226°C) and the peak heat release per unit area was lower for the flame retardant MBI coatings. The non-flame retardant MBI had a measured flame spread rating of 120, which was greater than the maximum flame spread rating of 25 permitted by the Building Code for ceiling finishes. Computational modeling correlates with non-flame retardant coated insulation (noncompliant) being present in the area where the fire originated, facilitating significant fire spread. The model predicted that the presence of non-flame retardant MBI on the ceiling facilitated flame spread across a significant distance from the area of origin within the first 300 s to 400 s, while the flame retardant MBI product yielded minimal flame spread beyond the incident area over a 20 min exposure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».