Evaluation of CFD tools for crude oil fire simulations (modeling steps in openFOAM and FDS)
Notice bibliographique
Résumé
Numerical modelling technique has been proposed to simulate fire incidents involving crude oil tank cars. This technique could complement scaled experiments to gain insight into the physics of large fire incidents and therefore better manage involved risk. Benefits of the numerical modeling can be summarized as follows: - Ability to extrapolate results of the scaled down experiments to a full scale incident; - Explore several fire scenarios that might be challenging to conduct experimentally such as effect of wind, tank location, tank orientation and spill size; and - Obtain higher spatial resolution of data such as temperature, incident heat flux and radiative and convective heat transfer. To this end, two computational fluid dynamics (CFD) tools have been explored to be used in the simulations of crude oil pool fire. The first tool was the “open Field Operation and Manipulation” (openFOAM). The other tool was the “Fire Dynamics Simulator” (FDS). Both tools have been explored in terms of governing equations solved, sub models used, discretization methodology and structure of input file(s). Also, modelling steps in each tool were outlined and explained in this report. A preliminary numerical model of a heptane pool fire, tested in Sandia’s fire facility, was used for demonstration purposes. Advantages and disadvantages of each tool were listed in the “Summary and Conclusions” section of the report. Both tools could be used to simulate crude oil fires involving engulfed objects. After carefully examining each tool, it would be beneficial to use both tools for the next steps of numerical modeling work. The goal then will be to recommend a robust tool to investigate fire incidents related to the transport of crude oil.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».