Empirical prediction on boilover onset and impact for liquid hydrocarbon fire in atmospheric storage tank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boilover can occur several hours after the fuel in a storage tank caught fire. The delayed occurrence is an unknown strong parameter when managing the emergency response operations. Those managing response operations must be aware of the boilover potential and take the precautions to ensure safety. Modelling the phenomenon enables predicting crucial event features and assists in highlighting safety measures, with a key focus on the ignition‐to‐boilover time interval. This study focused on the predictive empirical tool development aimed at estimating the boilover onset time and consequences. This was achieved through series of small‐scale boilover experiments, followed by validation using cases of boilover incidents. The results revealed a linear relationship between the boilover onset time and the initial depth of fuel. Consequently, an empirical correlation was derived to predict the time to boilover. The developed correlation has demonstrated its ability to offer conservative predictions while also exhibiting agreement with both the observed onset time and consequences of boilover events. The reported time to boilover for the Czechowice‐Dziedzice incident is 1050 min, while the predicted time is 1413.2 min. The model showed reasonable agreement with the Amoco Refinery incident. The predicted boilover time of 811.3 min aligns with the boilover incident, reported as 790 and 925 min, respectively. It is evident that the empirical model can predict the time to boilover to a similar order of magnitude. Certain considerations in the development of effective strategies in handling fire scenario with boilover potentials can be assessed using the predictive tool developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».