Investigating overpressure BLEVE effects on 100 % liquid full vessel
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive research done over several decades, BLEVE accidents persist and yet the complexity of this particular type of explosion poses ongoing challenges in the industry. Existing literature underscores the need to investigate BLEVE hazards to mitigate substantial threats to property and life, especially in populated areas. While previous studies have provided definitions and models for BLEVE, primarily concentrating on free field overpressure, the respective contributions of vapor and liquid phases in hazard formation remain unclear among various authors. This paper delves into the dynamics of a BLEVE emphasizing the critical role of liquid fill level in the overpressure hazard. This research is based on recent BLEVE experimental campaigns conducted in 2022 and 2024 on small-scale cylindrical aluminum vessels filled with pure propane. Cutting-edge scientific tools, including low and high-speed measurement instruments were employed to capture detailed data to extend the current understanding of a BLEVE. Particular attention was given to the fully liquid cases (100 %) as they represent a special case of a BLEVE. Valuable findings were obtained from experimental results regarding the relative contributions of vapor and liquid phases, addressing a critical gap in BLEVE comprehension. Key findings from experimental data indicate that the full liquid cases are characterized by two distinct types of failure pressures: the failure pressure and the saturation pressure at failing temperature. Additionally, it was observed that the full liquid cases exhibited the lowest peak overpressure and the longest lead overpressure duration relative to the failure pressure. A distinct trend line was identified in the full liquid experiments. If validated at large scale, the results of this investigation could serve as useful knowledge for industry and engineering by assisting in estimating the risks and consequences associated with BLEVE accidents, thus contributing to enhanced safety practices in industrial settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».