基于N?GAS模型的某沙發(fā)廠火災(zāi)煙氣中HCN分布及煙氣毒性分析

顧彩虹

（北京市石景山區(qū)公安消防支隊，北京石景山 100043）

基于N?GAS模型的某沙發(fā)廠火災(zāi)煙氣中HCN分布及煙氣毒性分析

顧彩虹

（北京市石景山區(qū)公安消防支隊，北京石景山 100043）

引入湍流渦耗散概念（EDC）模型，以昆明市某沙發(fā)工廠火災(zāi)，獲得了含有HCN的火災(zāi)煙氣濃度的時空分布，采用N?GAS模型來評價火災(zāi)煙氣綜合毒性并討論HCN對于多組分煙氣耦合毒性的影響。為了討論HCN對火災(zāi)煙氣毒性的影響，本文進行了A、B兩組模擬計算，A組煙氣組分不包含HCN，B組煙氣組分包含HCN。將A、B兩組的模擬結(jié)果進行對比，驗證了引入EDC模型、討論HCN對多組分火災(zāi)煙氣毒性的影響具有可行性?；贜?GAS模型的計算結(jié)果，說明了HCN氣體對于多組分煙氣的耦合毒性的影響不可忽略，有時甚至起著至關(guān)重要的作用。

煙氣毒性評價；N?GAS模型；EDC模型；數(shù)值模擬

0 引言

據(jù)公安部消防局公布的2016年全國火災(zāi)情況顯示，從城鄉(xiāng)火災(zāi)比例變化看，縣城集鎮(zhèn)近年來火災(zāi)比例有增大趨勢，其較大火災(zāi)占總量的40.6%?？h城集鎮(zhèn)由于“三合一”、小作坊等場所大量增加，因安全投入不足、安全意識不夠等原因，造成小作坊火災(zāi)事故頻頻發(fā)生，一旦遭遇火災(zāi)，很容易發(fā)生群死群傷的重大事件。僅2016年，全國共接報火災(zāi)31.2萬起，亡1582人。統(tǒng)計表明，火災(zāi)中80%以上的遇難者是因吸入了有毒氣體昏迷后而致死的。人們對火災(zāi)中非燒傷和燙傷而致死的遇難者進行了生理解剖，在體內(nèi)發(fā)現(xiàn)了大量的以CO、HCN為主的劇毒氣體。上海靜安區(qū)大火造成了58人遇難，最主要的原因就是火災(zāi)過程中產(chǎn)生的大量劇毒HCN氣體。因此，如何解決火災(zāi)煙氣毒性所造成的危害，已經(jīng)成為火災(zāi)科學界急待解決的重大課題［1］。然而實際工程中，現(xiàn)有測量手段很難獲得除了CO、CO2以外的其他毒性氣體。隨著新型材料不斷出現(xiàn)，以及在工程上的大量應(yīng)用，火災(zāi)煙氣的組分及數(shù)量呈現(xiàn)出更加復(fù)雜和多樣的趨勢。因此，研究多組分火災(zāi)煙氣的耦合毒性具有重要意義。

20世紀中期以來，國內(nèi)外均開展了各種針對火災(zāi)煙氣毒性評價的研究工作［2－3］，美國國家標準和技術(shù)研究所（NIST）、加拿大建筑研究院（IRC）以及日本建設(shè)部等通過實驗研究都分別提出了火災(zāi)煙氣毒性的評價指標和評價方法。本文引入湍流渦耗散概念（EDC）模型，以昆明市某沙發(fā)作坊火災(zāi)，獲得了含有HCN的火災(zāi)煙氣濃度的時空分布，采用N?GAS模型評價火災(zāi)煙氣綜合毒性并討論HCN對于多組分煙氣耦合毒性的影響。為了討論HCN對火災(zāi)煙氣毒性的影響，本文進行了A、B兩組模擬計算，將A、B兩組的模擬結(jié)果進行對比，驗證了引入EDC模型、討論HCN對多組分火災(zāi)煙氣毒性的影響具有可行性?；?N?GAS模型的計算結(jié)果，說明了HCN氣體對于多組分煙氣的耦合毒性的影響不可忽略，有時甚至起著至關(guān)重要的作用。

1 火災(zāi)場景設(shè)置

2006年8月，云南省昆明市某沙發(fā)作坊因違章操作起火，造成10人死亡2人受傷。根據(jù)火災(zāi)事故的調(diào)查結(jié)果報告，本文利用場模擬軟件FDS，建立了與實際相符的物理模型，如圖1所示。

圖1 某沙發(fā)作坊火災(zāi)場景物理模型圖Fig．1 Physical model of fire scene in a sofa workshop

1.1 火源及可燃材料設(shè)置

火源的熱釋放功率是可調(diào)控的。本文采用t平方增長方式，設(shè)置起火物質(zhì)為海綿．

1.2 初始邊界條件設(shè)置

本文中初始邊界條件設(shè)置如下所示：

（1）建筑物的門窗均處于開啟狀態(tài)，室內(nèi)與外界均可進行質(zhì)量和能量的交換。

（2）建筑地面（Z＝0）處于封閉狀態(tài)，其他面均為開口狀態(tài)，符合實際情況。

（3）室內(nèi)的溫度設(shè)置為環(huán)境的溫度為20℃，符合當時當?shù)貧鉁貙嶋H情況。

（4）整個計算區(qū)域的初始壓力為一個大氣壓。

（5）整個計算區(qū)域內(nèi)初始風速為零。（6）均采用無滑移邊界條件。

1.3 監(jiān)測點設(shè)置

此次火災(zāi)死亡人員的位置如圖2。圖中將發(fā)現(xiàn)死亡人員的位置分別編號為1～6號，由于3號和6號位置接近，4號和5號位置接近，且3號與4號房間的煙氣測量更能反映煙氣的毒性作用，因此選擇1號、2號、3號和4號作為CO和HCN氣體濃度時間分布的監(jiān)測點。

圖2 某沙發(fā)作坊火災(zāi)場景平面圖Fig．2 Fire scene plan of a sofa workshop

2 火災(zāi)煙氣組分濃度分析

為了觀測煙氣中毒性氣體的運動與蔓延情況，本文測定了一到三層的CO和HCN氣體的濃度時空分布場圖，每層監(jiān)測面與地板的間距均為1.5m，對應(yīng)的面分別為z＝ 1.5m，z＝ 4.7m，z＝7.9m。與此同時，為了探討煙氣的毒性，討論HCN毒性對火災(zāi)煙氣毒性的影響，本文對四個死亡位置分別進行了CO和HCN氣體濃度的監(jiān)測。同樣進行A、B兩組模擬計算。監(jiān)測結(jié)果顯示：A組煙氣不包含HCN，B組煙氣包含HCN。由于篇幅的關(guān)系，只敘述1～4號監(jiān)測點HCN氣體濃度的監(jiān)測情況。

圖3描述的是沙發(fā)作坊一樓z＝1.5m處B組HCN濃度分布場圖。HCN氣體從起火點處蔓延，逐漸堆積于起火點處、墻角、部分墻面和樓梯口處（圖3a），400～730s之間，HCN 濃度的平面分布維持在一個較高的水平，此時整個沙發(fā)作坊一層 HCN含量最高（圖3d、3e）。HCN濃度最高的位置能達到2000ppm，主要分布在起火點周圍、樓梯間和部分墻面和拐角處。730s以后，HCN含量所下降（圖3f）。同時可以看出，相比其他房間，整個火災(zāi)過程中東南方向的房間只有少量的HCN氣體進入；相對而言，北側(cè)發(fā)現(xiàn)死亡人員的房間則明顯有大量HCN氣體涌入和堆積。

圖3 沙發(fā)作坊z＝2.2m處HCN濃度分布場圖Fig．3 The HCN concentration distribution Field of z＝2.2m in a safa workshop

圖4描述的是沙發(fā)作坊二樓距地板1.5m處（z＝4.7m）B組 HCN 濃度分布場圖。 HCN 氣體從樓梯口處向房間內(nèi)擴散，逐漸堆積于樓梯口、墻角以及窗口，彌漫于各個房間（圖4a、4b），500～600s之間，HCN濃度的平面分布維持在一個較高的水平，此時沙發(fā)作坊二層的HCN含量達到最大。HCN濃度最高的地方能達到900ppm，主要分布樓梯間、部分墻面、拐角處和東側(cè)的房間內(nèi)。東側(cè)兩個房間HCN含量始終高于西側(cè)的兩個房間，其中東北側(cè)房間的HCN含量高（圖4c、4d）。發(fā)現(xiàn)死亡人員的位置（2號）位于東南側(cè)房間，靠近樓梯口。630s以后，二層的HCN含量所下降（圖 4e、4f）。

圖5給出了沙發(fā)作坊三樓距地板1.5m處（z＝7.9m）B兩組 HCN 濃度分布場圖。 HCN 氣體從樓梯口處向房間內(nèi)擴散（圖5a、5b），逐漸堆積于樓梯口、墻角以及窗口，彌漫于各個房間（圖5c、5d），500 ～600s之間，HCN 濃度的平面分布維持在一個較高的水平，580s左右整個平面的HCN濃度達到最大（圖5e、5f），HCN濃度最高的地方能達到9500ppm，主要分布樓梯間、部分墻面、拐角處和東側(cè)的房間內(nèi)。東側(cè)兩個房間HCN含量始終高于西側(cè)的兩個房間。600s以后，HCN濃度所下降（圖 5g、5h）。

圖6沙發(fā)作坊火災(zāi)1～4號死亡位置HCN濃度隨時間變化曲線圖。圖7每個監(jiān)測面點與地板的間距為1.5m。可以看出，4個監(jiān)測點的HCN濃度隨時間變化關(guān)系與火災(zāi)熱釋放速率以及溫度隨時間的變化曲線是比較一致的。B－1曲線顯示的是1號監(jiān)測點HCN濃度隨時間變化曲線圖，前120s左右的時間里，HCN氣體濃度很小，120～220s之間HCN濃度上升非常緩慢，該階段正好對應(yīng)了火災(zāi)發(fā)展的初起階段；220s之后，隨著火勢的蔓延和發(fā)展HCN濃度迅速上升；460s左右達到最高濃度950ppm，且在460～800s之間中間有一次較大波動。隨后，1號監(jiān)測點的HCN濃度有所下降的趨勢。這與火災(zāi)中1號位置的CO濃度隨時間變化曲線比較接近。2號監(jiān)測點在前150s左右的時間里，HCN氣體濃度很小，150～240s之間HCN濃度緩慢上升，240s之后HCN濃度迅速上升，570s左右達到最高濃度500ppm，隨后HCN濃度在450～500ppm范圍內(nèi)波動一段時間后，逐漸有所降低。3號監(jiān)測點前180秒時，HCN氣體濃度相對非常小，180～260s之間HCN濃度上升非常緩慢，260s之后HCN濃度迅速上升，570s左右達到最高濃度約為900ppm，隨后HCN濃度在850～900ppm范圍內(nèi)波動一段時間后，逐漸有所降低。4號監(jiān)測點在前290sHCN氣體濃度極小，290s之后經(jīng)過短暫的緩慢上升后，HCN濃度增加的速度迅速增大，590s左右達到最高濃度760ppm，隨后HCN濃度在700～760ppm范圍內(nèi)波動一段時間后，逐漸有所降低。由此可見1～4號監(jiān)測點HCN濃度都達到了相對較高的水平。且1號監(jiān)測點的HCN濃度上升速度最快，濃度也相對其他房間較高，3號監(jiān)測點HCN濃度，甚至部分時間段超過1號監(jiān)測點，其次，2號監(jiān)測的HCN濃度低于其他監(jiān)測點，且差幅較大。而當火勢逐漸減小時，800s以后，1號監(jiān)測點HCN濃度的下降速度最快，遠大于另外3個監(jiān)測點，而且其他3個監(jiān)測點下降速度相對比較一致，3號監(jiān)測點略快。

圖4 沙發(fā)作坊二層z＝4.7m處HCN濃度分布場圖Fig．4 The HCN concentration distribution field of z＝4.7m at the second floor in a safa workshop

3 沙發(fā)作坊火災(zāi)煙氣毒性評價

本文所使用的火災(zāi)煙氣毒性評價方法為美國國家標準技術(shù)研究所（NIST）提出的 N?GAS模型［4］。通過修改程序源代碼，引入渦耗散概念模型（EDC），采用多步反應(yīng)機理，可以計算出多組分煙氣中各氣體成分的濃度分布。由于本文的主要目的在于討論HCN氣體對于多組分煙氣毒性的影響，采用的 N?GAS模型計算公式如下：

其中：當［CO2］≤ 5% 時，m ＝ －18，b＝122000；當［CO2］ ＞ 5% 時，m ＝23，b ＝ －38600；暴露時間 t＝ 30min；LC50（O2） ＝ 5.4%；LC50（HCN）＝150ppm。

3.1 煙氣毒性評價

圖7a為沙發(fā)作坊火災(zāi)1號監(jiān)測點煙氣毒性評價曲線圖，可以發(fā)現(xiàn)，B組 1號監(jiān)測點的FED值隨時間變化的曲線圖與該點溫度隨時間變化的曲線圖比較一致。在112s以前A組計算的FED值與B組的計算結(jié)果保持一致。112s之后，兩組曲線開始有所分離。112～220s之間B組煙氣的FED值有著緩慢的上升，而A組FED值變化較小。220s之后B組煙氣的FED值迅速上升，遠大于A組煙氣的FED值，而A組煙氣的FED值在220s以后才有明顯的上升。由圖可見，相對B組而言，A組FED值整體比較平緩；兩組煙氣均在430s左右達到最大FED值，其中，A組最大值為0.74，B組最大值為6.9。 A 組曲線在上升至最高點后總體曲線比較平緩，雖然有小幅的下降，但FED值上升至最高點后總體波動比較小，在800s之后，有比較明顯而且迅速的降低趨勢；930s左右，F(xiàn)ED值下降致0.17左右，不再明顯下降，曲線也較為水平。相對于A組，B組波動相對較大，在FED值達到做大后，有一定的下降，下降到650s左右時，又保持在一定范圍內(nèi)波動，直到800s以后才有非常迅速的下降；930s左右，F(xiàn)ED值下降至1.7時就不在下降，曲線也相對水平。這個時間點恰好對應(yīng)了A組FED值的下降時間。B組煙氣在264s時 FED值達到1.0，而 A組煙氣的FED 自始至終未達到 1.0，其最高只有 0.74，并未達到NIST的預(yù)測致死值?？梢夿組煙氣毒性遠高于A組，即含有HCN的火災(zāi)煙氣毒性遠高于不含有HCN的火災(zāi)煙氣。

圖5 沙發(fā)作坊z＝7.9m處HCN濃度分布場圖Fig．5 The HCN concentration distribution field of z＝7.9m in a safa workshop

圖6 沙發(fā)作坊火災(zāi)1－4號死亡位置HCN濃度隨時間變化曲線圖Fig．6 The HCN concentration at the death position of the sofa workshop 1－4 was changed over time

圖7b為沙發(fā)作坊火災(zāi)2號監(jiān)測點煙氣毒性評價曲線圖，可以發(fā)現(xiàn)，B組2號監(jiān)測點的FED值隨時間變化的曲線圖與該點溫度隨時間變化的曲線圖比較一致。在118s以前A組計算的FED值與B組的計算結(jié)果保持一致。118s之后，兩組煙氣的FED值開始有所區(qū)分。118～240s之間A、B兩組煙氣的FED值均緩慢上升，A組FED值變化較小。240s之后B組煙氣的FED值迅速上升，遠大于A組煙氣的FED值。兩組煙氣均在520s左右達到最大的FED值，其中，A組最大值為0.72，B 組最大值為 4.1。 B 組煙氣 FED 值在309s時達到1.0，而A組煙氣的FED自始至終未達到1.0，其最高只有 0.72，并未達到 NIST 的預(yù)測致死值?？梢夿組煙氣毒性遠高于A組，即含有HCN的火災(zāi)煙氣毒性遠高于不含有HCN的火災(zāi)煙氣。

圖7 沙發(fā)作坊火災(zāi)1－4號監(jiān)測點煙氣毒性評價曲線圖Fig．7 A graph of smoke toxicity evaluation of the smoke of 1－4 monitoning points of the sofa workshop fire 1－4

圖7c為沙發(fā)作坊火災(zāi)3號監(jiān)測點煙氣毒性評價曲線圖，可以看出，B組3號監(jiān)測點的FED值隨時間變化的曲線圖與該點溫度隨時間變化的曲線圖比較一致。在167s以前A組計算的FED值與B組的計算結(jié)果保持一致。167s之后，兩組煙氣的FED曲線開始分離。167～240s之間A、B兩組煙氣的FED值均上升緩慢，增加的加速度相差不大。240s之后B組煙氣的FED值迅速上升，遠大于A組煙氣的FED上升速度。兩組FED均在540s左右達到最大值，其中，A組最大值為0.74，B 組最大值為 6.7。 B 組煙氣在 325s時FED值達到1.0，而A組煙氣的FED自始至終未達到1.0，其最高只有 0.74，并未達到 NIST 的預(yù)測致死值?？梢夿組煙氣毒性遠高于A組，即含有HCN的火災(zāi)煙氣毒性遠高于不含有HCN的火災(zāi)煙氣。

圖7d為沙發(fā)作坊火災(zāi)4號監(jiān)測點煙氣毒性評價曲線圖，可以看出，B組 4號監(jiān)測點的FED值隨時間變化的曲線圖與該點溫度隨時間變化的曲線圖比較一致。在300s以前A組計算的FED值曲線與B組曲線相對一致。300s之后，兩組煙氣的FED曲線開始分離，B組煙氣的FED值迅速上升，而A組煙氣FED值的上升速度相對較緩。兩組FED均在630s左右達到最大值，其中，A組最大值為 0.64，B 組最大值為 5.8。 B 組煙氣在387s時FED值達到1.0，而A組煙氣的FED自始至終未達到 1.0，其最高只有 0.64，并未達到NIST的預(yù)測致死值。可見B組煙氣毒性遠高于A組，即含有HCN的火災(zāi)煙氣毒性遠高于不含有HCN的火災(zāi)煙氣。

3.2 HCN對多組分火災(zāi)煙氣毒性的影響

通過表1可以看出：

表1 沙發(fā)作坊火災(zāi)煙氣毒性評價分析表Tab．1 Smoke toxicity evaluation analysis table of sofa workshop fire

（1）沙發(fā)作坊火災(zāi)模擬計算中A組和B組火災(zāi)熱釋放速率、火勢蔓延情況、CO濃度時空分布情況以及溫度隨時間變化情況均比較一致。

（2）火災(zāi)煙氣中 CO氣體和 HCN氣體濃度相近，而 B組煙氣（含有 HCN）的 FED值卻比 A組煙氣（不包含HCN）高出將近一個數(shù)量級；

（3）煙氣中CO和HCN最高濃度為950ppm左右。然而CO濃度達到800ppm時，45 min時人體會出現(xiàn)頭暈、惡心；HCN濃度達到270ppm時，會立即死亡；

（4）根據(jù)現(xiàn)在死亡情況，A組煙氣 FED ＜1.0，始終未達到致死暴露計量，與實際情況不符；B組FED值遠高于1.0，已經(jīng)達到致死暴露計量，符合實際情況。

綜上所述，根據(jù)火災(zāi)煙氣毒性評價分析，HCN的毒性對于多組分煙氣的耦合毒性的影響不可忽略，并且往往起著至關(guān)重要的作用。

5 結(jié)論

（1）本文通過修改場模擬軟件的源代碼，引入EDC模型的模擬計算，采用多步反應(yīng)機理進行計算，獲得的多組分火災(zāi)煙氣濃度的時空分布，包括CO、CO2、O2、HCN等氣體的濃度，這對于多組分煙氣耦合毒性研究有一定的幫助。

（2）采用N?GAS模型來評價的含有HCN氣體的沙發(fā)作坊火災(zāi)煙氣綜合毒性評價結(jié)果與實際情況相符合。

（3）通過A、B兩組火災(zāi)模擬結(jié)果對比，驗證了引入EDC模型、討論HCN對多組分火災(zāi)煙氣毒性的影響具有可行性。

（4）通過A、B兩組火災(zāi)模擬計算結(jié)果以及毒性氣體綜合判定的FED值進行對比與分析，說明了HCN氣體對于多組分煙氣的耦合毒性的影響不可忽略，有時甚至起著至關(guān)重要的作用。

［1］ 劉軍軍，李風，張智強，等．火災(zāi)煙氣毒性評價和預(yù)測技術(shù)研究［J］．中國安全科學學報，2006，16（1）： 76 －82．

［2］ 李幫昌，劉霖，黃儒琛，等．材料毒性煙氣模型研究［R］．公安部四川消防科研所，1990，4：20 －32．

［3］ 李幫昌，劉霖，黃儒琛，等．材料產(chǎn)煙毒性分級方法研究報告［R］．公安部四川消防科研所，1996，12：5 －16．

［4］ Babrauskas V，Levin B C，Gann R G，et al．Toxic potency measurement for fire hazard analysis［J］．Fire technology， 1992， 28（2）： 163 －167．

［5］ De A， Oldenhof E， Sathiah P， et al．Numerical simulation of Delft?jet?in?hot?coflow （ DJHC） flames using the eddy dissipation conceptmodelfor turbulence?chemistry interaction ［ J］． Flow，turbulence and combustion， 2011， 87（4）： 537 －567．

［6］ Magnussen B F．The eddy dissipation concept a bridge between science and technology ［C］／／ECCOMAS thematic conference on computational combustion．2005：21－24．

［7］ Wang H Y．Numerical and theoretical evaluations of the propagation of smoke and fire in a full?scale tunnel［J］．Fire Safety Journal， 2012（49）： 10 －21．

［8］ 蔣勇，邱榕，董剛，等．耦合天然氣詳細反應(yīng)機理的三維湍流預(yù)混火焰結(jié)構(gòu)數(shù)值預(yù)測［J］．燃燒科學與技術(shù)，2005，11（2）：109－115．

［9］ 張俊霞．化學動力學機理耦合EDC燃燒模型對湍流擴散火焰的數(shù)值模擬［J］．工業(yè)爐，2007，29（1）： 41 －41．

［10］ Kreplin H P， Eckelmann H．Behavior of the three fluctuating velocity components in the wall region of a turbulent channel flow［J］．Physics of Fluids， 1979，22（7）： 1233．

［11］ Gotoh T， Rogallo R S， HerringJR， etal．Lagrangian velocity correlations in homogeneous isotropic turbulence［J］．Physics of Fluids A： Fluid Dynamics， 1993， 5： 2846．

［12］ Zhao X， He G W． Space?time correlationsof fluctuating velocities in turbulent shear flows［J］．Physical Review E， 2009， 79（4）： 046316．

［13］ Naot D， Shavit A， Wolfshtein M．Two ‐ point correlation model and the redistribution of Reynolds stresses［J］．Physics of Fluids， 1973， 16： 738．

［14］ 龔國祥，李驥，馬健峰．電纜燃燒煙氣毒性的探討［J］．電線電纜，2011（2）： 005．

［15］ Lu， T．－F．； Law， C．K．A directed relation graph method for mechanism reduction． In： 30th symposium （international） on combustion，Pittsburgh： The Combustion institute， 2005：1333 －1341．

［16］ 周力行．湍流兩相流動與燃燒的數(shù)值模擬［M］．北京：清華大學出版社，1991

［17］ 邱旭東，高甫生，王硯玲．通風狀況對室內(nèi)火災(zāi)過程影響的數(shù)值模擬［J］．自然災(zāi)害學報，2004，13（5）： 80 －84．

［18］ 何瑾，劉軍軍，李風，等．兩種含氮高分子材料的熱解煙氣毒性評價［J］．．環(huán)境科學學報，2007，27（6）：1049 － 1055

［19］ 陳銀，蔣勇，潘龍葦，等．基于EDC模型的含HCN火災(zāi)煙氣數(shù)值模擬及毒性評價［J］．安全與環(huán)境工程， 2015，22（2）：117 －123．

HCN Distribution and Smoke Toxicity Analysis of Fire Smoke in a Sofa Workshop Based on N?GAS Model

Gu Caihong
（Fire Prevention Department of Beijing Shijingshan District Police Fire Brigade，Beijing100043，China）

In this paper， the temporal?spatial distribution of concentration of fire effluents with HCN was obtained through the eddy dissipation concept（EDC） model and a case study on a fire in a sofa factory in Kunming．N?GAS model was used to assess smoke toxicity， and the impact of HCN HCN on fire smoke toxicity was also discussed．To discuss the impact of HCN on fire effluents toxicity， two sets of simulation—set A and set B were carried out with the former being without HCN and the latter containing HCN．Contrast between the simulation results of sets A and B verifies the feasibility of introducing eddy dissipation concept model in this simulation and of discussing the impact of HCN on fire smoke toxicity．Calculation results based on N?GAS model show that HCN has a non?negligible and sometimes even an important influence on toxicity of fire smoke toxicity．

assessment of fire smoke toxicity； N?GAS model； EDC model； numerical simulation

X928．7 文獻標識碼：A 文章編號：1673－8047（2017）03－0066－08

2017－05－24

顧彩虹（1978—），女，本科，助理工程師，主要從事防火監(jiān)督工作。