MastersThesis Cover（表紙）趙 · Risk Evaluation for Fatality Caused by CO Poisoning in Smoldering Fire of Futon Zhao Chen(K113607) Keyword:carbon monoxide,smoldering,smoke

修士論文

布団のくん焼火災における

室内の一酸化炭素濃度による人命危険性評価

平成２６年度

２０１５年３月

東京理科大学大学院

国際火災科学研究科火災科学専攻

趙晨

修士論文

布団のくん焼火災における

室内の一酸化炭素濃度による人命危険性評価

平成２６年度

２０１５年３月

東京理科大学大学院

国際火災科学研究科火災科学専攻

趙晨

指導教員水野雅之・博士（工学）

Master’s Thesis

Risk Evaluation for Fatality Caused by CO Poisoning

in Smoldering Fire of Futon

March 2015

Zhao Chen

Supervisor: Dr. Masayuki Mizuno

Department of Fire Science and Technology

Graduate School of Global Fire Science and Technology

TOKYO UNIVERSITY OF SCIENCE

Risk Evaluation for Fatality Caused by CO Poisoning in Smoldering Fire

of Futon

Zhao Chen(K113607)

Keyword:carbon monoxide,smoldering,smoke transport model

Backgrounds

In 2011 after excluding those to be the cause of the fire the suspicion of arson and arson,

Number of fire tobacco beyond the stove, become the second as cause of the fire.The number of

fire by tobacco, 2011 or later I have recorded nearly 4300 per year but is on the decline. The

proportion of tobacco for the cause of the fire by fire, in the 2012 what was about 10.5% in

2007 has been reduced to 9.5%. This, along with the tobacco is important the fire that the fire

source, tobacco I believed to be reduced fire number that the fire source.

However, the future, in the Japanese society is expected to further increase the number of

building, the ratio of tobacco when a fire is caused occupied increase is easily predicted.

Methods

The purpose of this study is to reference the previous experiments carried out two experiments,

after, and calculate the CO yield of the result of this experiment is to assess the CO

concentration, is considered, the reproduction and the experimental value of FDS This is to try

to compare.

Smoke transport models

FDS is developed by National Institute of Standard and Technology,USA is chosen .

Results and Comparison

For calculated 27 and 31 days calculated value is compared with the experimental values, were

found to be high. Then, the difference is at a maximum, became 400ppm.

The calculated 28-day, calculated value is compared with the experimental values, were found

to be low. Then, the difference is at a maximum, became 350ppm.

Considerations

FDS fire source of, all of the calculated value, which is calculated by the rate of weight loss

experiments are compared with the experimental values, weight loss speed became faster. It, I

may be causing CO concentration calculated value of the 27th and the 31st is high. The

calculated the 28th the temperature difference, in biggest in three days, the ventilation rate of

the outside faster. For this reason, although the higher of the calculated value to weight loss rate,

I thought with the calculated value of the CO concentration distribution is low

布団のくん焼火災における室内の一酸化炭素濃度による人命危険性評価

Risk Evaluation for Fatality Caused by CO Poisoning in Smoldering Fire of Futon

水野研究室趙晨（K113607）

Mizuno lab. Zhao Chen (K113607)

1.はじめに

1.1 研究の背景

本研究は、住宅火災におけるたばこを発火源とす

る布団のくん焼火災による人命危険性について評

価することを試みたものである。一般的にたばこに

よる布団の燃焼は非常に緩慢であるため、そのよう

な燃焼によって人命が奪われることは信じがたい

ことであるが、布団の素材が綿である場合にその熱

分解過程で一酸化炭素（以下、CO）を発生するこ

とが知られており、それが空間に蓄積し濃度が高く

なることで人命が危険にさらされることになる。こ

のことは、例えば平成25年（1月～12月）における

火災の実態を見ても、住宅火災の約12.5％がたばこ

を発火源としたもので、また火災による死者の約

9.7％がたばこを発火源とする火災によって死亡し

ていることからも明らかである。従って、たばこを

火源として、布団を着火物とした火災は、くん焼と

いう燃焼現象によって居住者を高い危険にさらし

ている可能性がある。ここに、くん焼火災とは、一

般に火災の初期に起こる現象で，無炎燃焼と呼ばれ

る炎を伴わない燃焼現象である。いずれにしてもそ

の発熱速度は非常に小さいものの、CO発生量ある

いは空間におけるCO濃度分布を明らかにすること

で危険性を評価することが可能である。

1.2 本研究の目的

本研究では、くん焼火災を再現した実験により

CO発生量やCO濃度分布を調査するとともに、その

人命危険性評価を火災分野で一般的に使用されて

いる煙流動予測計算モデル（Fire Dynamic Simulator

(FDS)）を用いて空間内のCO濃度分布の再現可能性

を検討することを目的としており、これらにより人

命危険性を評価することを目標とする。

1.3 予測計算に使用した煙流動予測モデル

本研究では、煙流動予測計算ツールであるFDSを

用いてそのくん焼火災による空間内CO濃度分布の

予測可能性を検討する。FDSは、数値流体力学計算

（CFD）による代表的な火災性状に関するシミュレ

ーションモデルである。FDSは、米国のNational

Institute of Standards and Technology (NIST)で

開発され無料で配布され、また詳細なマニュアルも

発行されている。

本研究における実験データとモデルによる予測計

算の比較検討手順を図1に示す。実大規模空間模型

で、火源と室内の環境をFDSの計算条件として入力

し、煙流動予測計算を実施し、CO濃度に関する予測

値と実験において測定されたCO濃度を比較するこ

とで予測計算の再現性を検討する。

図1 実験とモデルによる予測計算の比較検討手順

2. 実験概要

2.1 小規模区画模型での実験概要（図2）

重量計の上で縮小サイズの布団をたばこでくん焼

させて、重量変化と区画内の上下2点のCO濃度を測

定した。実験中に内部に設置したファンを作動させ、

区画内のガス濃度の均一化を図った。この実験を計

４回行った。

表１小規模区画模型での実験概要

重量計

布団

セラミックファイバーボード

1000

1000

火源

ガス分析計のサンプリング位置

★

図2 小規模区画模型（右側：くん焼時の様子）

小規模区画模型実験

発火源たばこ1本（銘柄：キャスターマイルド）

＊燻焼が継続しない場合は1本ずつ追加する

着火物生地･中綿：綿100％

掛け布団90cm×60cm

敷き布団60cm×60cm

着火

方法

人が寝ていることを想定して掛布団に膨らみ

をつけ、しわの隙間に着火したたばこを設置

測定

機器

・ｶﾞｽ分析計（富士電機/ｺﾝﾊﾟｸﾄﾀｲﾌﾟｶﾞｽ分析計）

・COロガー（Lascar Electronics/EL-USB-CO）

・重量計（ザルトリウスLA64001S）

測定点・ガス分析計：2点・COロガー：4点

2.2 実大規模空間模型での実験概要（図3）

重量計に乗せた状態で掛け布団の折り目にたばこ

を挟んでくん焼させて、その重量変化、空間内CO

濃度、温度、煙濃度を測定した。空間内は、設定温

度25℃でエアコンを作動させて放置した状態でた

ばこを設置し、それから10分後にエアコンを停止さ

せた。たばこの設置は寝たばこの動作を実際に模し

て決定した。外気温の平均は7.3℃、室内の初期温度

の平均は25℃である。この実験を計3回実施した。

表2 実大規模空間模型での実験概要

実大規模空間模型実験

発火源たばこ1本（銘柄：キャスターマイルド）

＊燻焼が継続しない場合は1本ずつ追加する

着火物生地･中綿：綿100％

掛け布団150cm×200cm

敷き布団100cm×200cm

着火

方法

人が寝ていることを想定して掛布団に膨らみ

をつけ、しわの隙間に着火したたばこを設置

測定

機器

・ガス分析計・COロガー・重量計

（上記3つは小規模区画模型実験と同じ）

・煙濃度計（KEYENCE/ LX2-100R/T）

・住警器（YAZAKI/YK-210）

・Ｔ型熱電対・ビデオカメラ

測定点・COロガー：90点・ガス分析計：2点

・熱電対：40点

エアコン

640 640 10640 64010525

525525

52510

10

X1 X2 X3 X4 X5

Y1

Y2

Y3

Y4

Y5

X

X'

火源

525525525525 1010

Y1Y2Y3Y4Y5

Z1

Z2

Z3

Z4

Z5

310

600

600

600260

50

ⅰ）平面図 ⅱ）X-X’断面

図3 実大規模空間模型

3 実験結果と考察

3.1 小規模区画模型実験

1回目はたばこ1本目を置いてから18分後、2回目

はたばこ2本目を置いてから15分後、3回目と4回目

は1本目を置いてから15分後にCO濃度が100ppmを

越えた。くん焼は約50分間継続した。

図4に各実験における重量減少結果を示す。また、

表3に2回目の実験のCOイールドの算定例を示す。

3.2 実大規模空間模型実験

1回目はたばこ3本、2回目は1本、3回目は2本でく

ん焼した。枕元のCO濃度が500ppmを超えるのはた

ばこを置いてから平均21.6分後であった。重量減少

は1回目が58分で200g、2回目は1時間3分で210g、3

回目は51分で270gだった。

図5に各実験における重量減少結果を示す。

-250

-200

-150

-100

-50

00 600 1200 1800 2400 3000 3600 4200

重量減少

(g)

時間（秒）

2回目

4回目

3回目

1回目

図4 小規模区画模型実験における重量減少

表3 2回目の実験におけるCOイールドの算定例実験No.

時間[分]

布団の減少重量[g]

区画内CO濃度[ppm]

CO発生量[g]

CO yield[g/g]

40分 31.5 2310 2.705 0.085941分 29.5 1850 2.166 0.073442分 34.4 1940 2.272 0.066043分 35.6 2140 2.506 0.070444分 41.7 2340 2.740 0.065745分 45.1 2590 3.033 0.067246分 46.5 2830 3.314 0.071347分 47.2 3080 3.607 0.076448分 51.5 3510 4.110 0.079849分 58.9 4250 4.977 0.084550分 63.7 3990 4.672 0.0733

0.0796CO yieldの平均値

2回目

-400

-350

-300

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

100

0 600 1200 1800 2400 3000 3600 4200

重量変化

(g)

時間（秒）

たばこ

2本目

布団

触るたばこ3本目

1回目

再入室

布団位置直す

たばこ2本目

3回目

2回目

図5 実大規模空間模型における重量減少

また、実験におけるCO濃度分布と温度の測定結果

の代表例として2回目の代表軸におけるCO濃度分布

を図6～9に、温度分布を図10,11に示す。

図6 X2-Y1（窓側）CO濃度（実験値）

図7 X2-Y5（壁側）CO濃度（実験値）

図8 X2-Y3（枕元）CO濃度（実験値）1510mmなし

図9 X3-Y3（火源）CO濃度（実験値）

図10 X3-Y5 軸上の温度分布（実験値）

図11 X3-Y3（火源）軸上の温度分布（実験値）

3.3 実験結果に関する考察

小規模区画模型について、CO イールドが既往の

研究における 0.112）よりも小さな値となったが、既

往の研究では上下の布団でたばこを挟んでいたが、

本研究では掛け布団の折り目にたばこを挟む方法で

あったために、火源周囲の断熱が劣っていたと考え

られ、このことが影響した可能性が考えられる。

実大規模区画内で窓側と壁側の CO 濃度を比較す

ると、壁側の CO 濃度は 35 分までは高さ方向に差

はあまりないが 40 分から空間上部で高くなり、時

間の経過とともに上部が約 1000ppm と下部が約

500ppm となり差は大きくなった。窓際は 35 分から

空間下の CO 濃度が 100ppm になり 60 分には天井

下と下部で 900ppm になった。壁と比べ、窓側だけ

下部の CO 濃度が高くなる原因としてコールドドラ

フトが形成され、窓際で下降気流が起き、下部の CO

濃度が高くなったと考えられる。コールドドラフト

の存在は目視によって確認された。

温度は、エアコンを 10 分で停止したこともあり、

それ以降急激に空間温度が降下したが、火源直上で

は 30 分以降徐々に下部ほど温度が上昇に転じた。

4. 予測計算と実験の比較条件

4.1 実大規模空間実験

実大規模模型による実験の再現計算結果と実験デ

ータを定性的に比較する。実験ごとに実験の区画温

度とFDSによる煙層温度および一酸化炭素濃度を定

性的に比較した。FDSの計算結果は、実験に合わせ

て、床上30cm以上に配置した90個のプローブの値と

した。（図12）

図12 FDS、CO濃度や温度測定プローブの配置

4.2 FDS設定のまとめ

項目設定条件

計算ｺｰﾄﾞ FDS 6.1.2

メッシュ数 X軸毎に26メッシュ、Y軸毎に28メッシュ,

Z軸毎に24メッシュ

最小格子幅 X、YおよびZは0.1m

（ｺﾝﾄﾛｰﾙﾎﾞﾘｭｰﾑ：17472個）

火源

実験No 1回目 2回目 3回目

形状 0.34×0.36 0.40×0.45 0.50×0.50

火源面上端部にフラックスで設定

燃料燃焼熱：15000kJ/kg

COイールド：0.08

SOOTイールド：0.02

境界条件

初期温度：25℃

壁、天井、床面の熱境界：

材料：Urethane foam

熱伝導率：0.022 W/m･K

比熱：1.5 J/mol・K

密度：30 kg/m3

5 一酸化炭素濃度の予測結果の評価

計算モデルによるCO濃度の予測計算結果と実験

結果の比較例として、実大規模空間模型の2回目の重

量減少に関する火源条件等を入力条件とした結果を

図13～15に示す。

FDS による計算では上下方向にほぼ均一となっ

た。

図13 X2-Y1 窓側軸上のCO濃度分布（計算値）

図14 X2-Y5 壁側軸上のCO濃度分布（計算値）

図17 X3-Y5 壁際の軸上の温度分布（計算値）

図 18 X3 の断面におけるベクター図

6 煙流動予測計算モデルによる一酸化炭素濃度予

測計算結果に対する考察

6.１ CO 濃度分布と温度の実験値と計算値の比較

FDSについて、実験の条件に合わせて、火災室、室

内外の温度、重量減少速度から得た火源や CO イール

ドなどを設定した。従って、一酸化炭素濃度の時間変化

の再現性に着目する。

CO 濃度について、28 日の計算値について、計算

値は実験値と比べて、低いことがわかった。そして、

差が最大の時に、350ppm になった。

6.2 実験値と計算値の相違に関する考察

FDS による計算は、LEAK を設置している。

LEAK とは、火災室と外界の間の孔である。今回設

定した外界の間の LEAK は、3.6ｃｍ２である。室外

との換気をこの局所的な開口によって設定したこと

で、その換気風によって部屋全体が攪拌されたため、

FDS による計算では上下方向にほぼ均一となった

と考えられる。

そして、例として 28 日の FDS の火源は、実

験の重量減少速度による（図 19）、算出された。実

際、実験の時に、時々外界の影響を受け、重量計に

変な波動が出るので、計算の方に誤差が出ることが

わかった。このため、重量減少について、全部の計

算値が実験値と比べて、重量減少速度は速くなった。

それは、28 の CO 濃度計算値が高いはずのに、実際

は、低い。それは、28 日の温度差（内 25℃、外 5.5℃）

は、三日の中に一番大きくて、内外の換気速度が速

くなった。このため、速い換気速度で、室内の CO

を外と準備室に排出する。その結果、重量減少速度

に計算値の方が高いが、CO 濃度分布に計算値の方

が低いと考えられる。

図 19 28 日の重量減少速度

７．まとめ

大規模空間模型の実験より、ある冬季における空

間内のCO濃度分布を把握し、特にFDS再現失敗から

壁と窓の温度はCO濃度分布影響があるので、窓際に

おけるコールドドラフトの影響により空間下部で

CO濃度が高くなる結果がわっかた。今回は冬季に実

験したが、夏季に冷房のついている部屋も含めた空

調が付いた状態でより撹拌された場合での住宅用火

災警報器の作動も含めてCO濃度を調査する必要と

なる。そして、条件が把握されている実験の再現計

算においても忠実な再現に至らない事、近い値を計

算するに準備が必要なこと等から鑑みても、実大規

模火災の一酸化炭素濃度予測および予測結果の解析

には細心の注意が必要となる。

参考文献

1)James G. Quintiere（大宮喜文、若月薫訳）：基礎火災現象原論、共立出版、2009

2)消防研究所研究資料第 72 号「一般住宅における初期火災時の燃焼特性に関する研究」、消防研究所、2006

計算値

実

験

値

目次

第１章序論 ...........................................................................................................................1

1.1 研究の背景 ..................................................................................................................1

1.2 研究の目的 ..................................................................................................................5

1.3 既往の研究 ..................................................................................................................6

1.3.1 CO イールドに関する一酸化炭素発生量実験（住宅初期火災の典型的パタンーの

再現実験）........................................................................................................................6

1.3.2 実大規模における煙流動性状の確認実験（布団くん焼火災モデル）................8

第 2章煙流動予測計算モデルによる一酸化炭素濃度の予測計算 .....................................12

2.1 本研究で使用した煙流動予測モデル(FDS)の概要 ....................................................12

2.2 予測計算結果と実験データの比較検討手順 .............................................................13

第 3章小規模模型における布団のくん焼実験 ..................................................................14

3.1 実験概要 ....................................................................................................................14

3.2 実験結果 ....................................................................................................................16

第 4章実大規模区画における布団のくん焼実験 ...............................................................18

4.1 実験概要 ....................................................................................................................18

4.2 実験結果 ....................................................................................................................20

第 5 章実験結果の評価 ........................................................................................................23

第 6章煙予測計算モデルによる予測計算の結果と実験データの比較と考察 ...................26

6.1 予測計算と実験の比較条件.......................................................................................26

6.2 煙流動予測計算モデル解析.......................................................................................27

6.3 予測計算結果と実験の比較.......................................................................................29

6.3.1 実大規模模型の予測計算結果と実験の比較(12月 27日) .................................29



6.4 煙流動予測計算モデルによる一酸化炭素濃度予測計算結果に対する考察 ..................38

6.4.1 CO 濃度分布における実験値と計算値の比較 ........................................................38

6.4.2 実験値と計算値の相違に関する考察 .....................................................................39

7、総括....................................................................................................................................39

7.1 布団くん焼の人命危険性 ...............................................................................................43

7.2 まとめ .............................................................................................................................44

付録 A 使用機材 ...................................................................................................................45

付録 B FDS コード..................................................................................................................48

<参考文献> .............................................................................................................................60

謝辞 ........................................................................................................................................61

1

第１章序論

1.1 研究の背景

グラフは平成 14-24 年の住宅火災件数と住宅火災による死者数の推移を表して

います。住宅火災件数は減少傾向にあるのに対し、その死者数はこの 10年大き

く変わっていません。火災件数自体は住宅火災警報器の普及などもあり、減少

していると考えられますが、死者数は高齢化が進んだことによって減少してい

ないと考えられます。

1727416700 16866 17014 16683 16177 15614

14778 14044 13673

12832

0

4000

8000

12000

16000

20000

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

住宅火災件数（放火を除く）（件）

平成（年）

（件）

992 1041 10381220 1187 1148 1223

1023 1022 1070

1016

0200400600800

100012001400

14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

住宅火災による死者数（放火自殺者等を除く）（人）

平成（年）

（人）

図1.1 平成14-24年の住宅火災件数と住宅火災による死者数

2

死者の発生した住宅火災における火源出火原因別死者の発生状況[1]による

と、住宅火災による死者全体の出火原因の内訳（図1.2）はたばこによるうち死

者が全体の12.7％を占めていることが分かる。

図1.2 住宅火災による死者全体の出火原因の内訳

3

住宅火災における出火原因[1]によると、住宅火災による出火原因の内訳（図

1.3）はたばこによるうち死者が全体の12.5％を占めていることが分かる。

図1.3 住宅火災による出火原因の内訳

4

住宅火災における死傷者が発生した住宅火災の着火物によると[2]、住宅火災

による着火物の内訳（図1.4）は布団によるうち着火物が全体の18.25％を占め

ていることが分かる。

図1.4 住宅火災による着火物の内訳

以上の状況を見ると、住宅火災の主要な火源がたばこで、主要な着火物が布

団のは明るく分かれるので、この二つの要因を研究して、住宅火災の予知と避

難の成功率が上がることを目的にするのは一番重要なことだと思う。

5

1.2 研究の目的

本研究の目的は、既往の実験を参考し、二つの実験を行い、後、この実験の結

果による COイールドを算定して、CO濃度を評価し、考察して、FDSの再現と実

験値の比較を試すことである。

6

1.3 既往の研究

1.3.1 COイールドに関する一酸化炭素発生量実験（住宅初期火災の典型的パタ

ンーの再現実験）

発炎を伴う燃焼実験においては、図 1.5の発煙火災の位置で燃焼させて実験

を実施した。火源を重量計の上でにのせて燃焼させ、重量変化を測定した。ま

た、フードにより集煙した燃焼生成ガス中の酸素濃度、煙濃度、CO濃度等を測

定し、発熱速度等を計算により求めた。

図 1.5 実験図

この実験モデルは、表 1.1中の天ぷら油火災モデル、ゴミ箱火災モデル、ス

トーブ火災モデル、ロウソク火災である。

7

表 1.1 実験条件

住宅初期火災シナリオの再現実験の結果から、発熱量、煙・COイールド値を

発炎前と発炎後の二つに分けて火災モデルごとに整理した。その結果を表 1.2

に示す。

なお表 1.2では、発炎前の煙・COのイールド値は重量減少量と煙・CO発生速

度の平均値から求めた。また発炎後の煙・COのイールド値は、発熱速度の最大

値とその時点の重量減少速度、煙発生速度、CO発生速度から求めた。

表 1.2 実験データ

8

1.3.2 実大規模における煙流動性状の確認実験（布団くん焼火災モデル）

２建て住宅を模擬した火災実験室の内部で、住宅初期火災の布団くん焼火災

モデルを燃焼させて、実験を行う。

図 1.6 2階建て模擬住宅の平面図

9

図 1.6を見れば、タバコを掛け布団に置いてから約 400secで重量が徐徐に減

少を始めたことがわかった。

図 1.7 火源の重量変化

10

図 1.7～図 1.9 に火災室となる居室の中央部（B－3）の温度、煙濃度、CO 濃度

変化をそれぞれ示す。

図 1.8 居室中央部の温度変化

図 1.9 居室中央部の煙濃度変化

11

図 1.10 居室中央部の CO濃度変化

温度変化について、タバコをフトンに配置後 700sec に天井下0mに天井下

1.5mの温度が緩やかに上昇をはじめ、実験終了時の温度上昇は約５℃となった。

天井下 2mの温度にはほとんど変化が見られなかった。

煙濃度変化について、タバコ配置後450sec に天井下0mの煙濃度が上昇し、続

いて天井下0.5m、天井下1m、天井下1.5mの順に上昇を始めた。実験終了時まで

に天井下の煙濃度は0.6m-1 まで上昇した。

ＣＯ濃度変化について、タバコ配置後 450sec に天井下0m の電気化学式ＣＯ

センサと赤外式ＣＯ濃度計の出力が上昇を始め、続いて天井下0.5m、天井下1.0m、

天井下1.5mの順に上昇を始めた。ＣＯ濃度は、同じ位置の煙濃度の変化と同様

のパターンで上昇した。実験終了後までに天井下 0mのＣＯ濃度は、500ppm ま

で上昇した。

12

第 2 章煙流動予測計算モデルによる一酸化炭素濃度の予測計算

2.1 本研究で使用した煙流動予測モデル(FDS)の概要

本研究では、FDSの煙流動予測計算についてのエンジニア用途への適用性を調

査した。FDSは、数値流体力学計算（CFD）による代表的な火災性状、ミシュレ

ーションモデルである。FDSの詳しい状況について、FDSについてはリリース元

から詳しいなマニュアルが発行されている。計算に必要と考えられる条件につ

いては第3章に説明する。

FDSは，米国のNISTで開発・リリースされている。

13

2.2 予測計算結果と実験データの比較検討手順

実験データとモデルによる予測計算の比較検討手順を図2.1に示す。区画模型

火災実験で火源と室内の環境をFDSのモデルの設定に入力し一酸化炭素濃度の

予測再現計算を実施、計算モデルから出力される一酸化炭素の予測計算濃度と

実験から観測した濃度値の再現性からモデルの比較検討を行う。

図2.1 実験データとモデルによる予測計算の比較検討手順

14

第 3 章小規模模型における布団のくん焼実験

3.1 実験概要

図3.1示す小規模模型内でたばこ発火源とし布団をくん焼させ、布団の重量減

少速度とCOの発生量の測定を行う。実験は、表4.1の行程で4回行う。

発火源：たばこ1本（キャスターマイルド）

＊くん焼に至らない場合、たばこの本数を増やす。

図3.1 小規模模型断面図

15

表3.1 小規模模型の実験行程

設置方法：火をついたたばこを図4.2のように掛け布団の中に入れる。

図3.2 火源位置

着火物：掛け布団（90cm×60cm）綿100%

敷き布団（60cm×60cm）綿100%

使用器具：気密燃焼ボックス（1m×1m×1m）、ガス分析計、重量計、ケイ酸カル

シウム板、扇風機、COロガー

測定項目：重量減少速度、CO発生量（攪拌後）

測定点：COロガー（4点）上下隅

ガス分析計（2点）上下

1/8

（1回目）

1/10①

（2回目)

1/10②

（3回目）

1/10③

(4回目)

外気温 7.6℃ 6.6℃ 12.4℃ 13.6℃

内気温 7.6℃ 6.6℃ 13.7℃ 12.1℃

16

3.2 実験結果

4回目実験を行った。（表4.1）

実験の流れは、実大規模区画実験と同様である。

1回目、3回目と4回目はたばこ1本でくん焼した。

2回目はうまくくん焼せず、たばこ2本を使用した。以降、たばこを置いた時

間を0分とする。

小規模模型内のCO濃度を均一にするために10分後に扇風機を付いた。2分攪拌

させてから消し、3分置き、また2分攪拌させるのを繰り返した。

1回目はたばこ1本目を置いてから18分後、2回目はたばこ2本目を置いてから

15分後、3回目と4回目は1本目を置いてから15分後にCO濃度が100ppmを越えた。

（図3.3）くん焼は約50分間続き、その後発火した。

実験のデータを後で分析と評価の方に出す。

1月8日(1回目)

1月10日①(2回目)

17

1月10日②(3回目)

1月10日③(4回目)

3.3 くん焼結果

18

第 4 章実大規模区画における布団のくん焼実験

4.1 実験概要

図4.1に示す実大規模区画の空間において、たばこ発火源とし布団をくん焼さ

せた時の空間内における煙濃度やCO濃度分布、温度分布、住警器の作動時間を

測定し、くん焼の評価を行う。実験は表4.1の行程で3回行う。

＊継続的なくん焼に至らない場合、本数を増やす。

図4.1 実大規模模型平面図

19

表4.1 実大規模模型の実験行程

設置方法：火をついたたばこを図3.2のように掛け布団の中に入れる。

模擬実験

図4.2 火源位置

着火物：掛け布団（150cm×200cm）綿100%

敷き布団（100cm×200cm）綿100%

測定器具：ガス分析計、住警器、煙濃度計、熱電対、ビデオカメラ、ロガー

測定項目：CO濃度（COロガー：0－1000ppm）

煙濃度（レーザー式滅光計）

住警器の作動時間（室内の煙の濃さ、火源からの発煙状況）

温度分布

CO、CO2濃度（赤外線）

O2（磁気式）

測定点：COロガー（90点）

熱電対（40点）

ガス分析計火源直上 20cm

枕の直上 20cm

12/27

（1回目）

12/28

(2回目)

12/31

（3回目）

外気温 7.3℃ 5.5℃ 11℃

内気温 25℃ 25℃ 25℃

20

4.2 実験結果

12月27日、12月28日、12月31日に1回ずつ行った。

実験の流れは、たばこを置き、しばらくくん焼をしているかどうかを確かめ、

くん焼が起きていなかったらたばこを追加した。

27日はたばこ3本、28日はたばこ1本、31日はたばこ2本でくん焼した。

27日は3本目を置いてから13分後、28日は1本目を置いてから39分後、31日は2

本目を置いてから14分後に窓側の住警器が鳴り、100ppmを越え、55分で1000ppm

を越えた。いずれの実験も火源は布団の中心だが、枕元までくん焼していた。(図

4.3)

実験のデータを後で分析と評価の方に出す。

12月27日（1回目）

21

12月28日（2回目）

22

12月31日（3回目）

4.3 くん焼結果

23

第 5 章実験結果の評価

小規模区画模型について、既往の研究では上下の布団でたばこを挟んだが、本研

究では掛け布団の折り目にたばこを挟む方法であったために断熱が劣っていたと考

えられ、このことが影響した可能性が考えられる。

実大規模区画内で窓側と壁側の CO 濃度を比較すると、壁側の CO 濃度は 35 分ま

では高さ方向に差はあまりないが 40 分から空間上部で高くなり、時間の経過とともに

上部が約 1000ppm と下部が約 500ppm となり差は大きくなった。窓際は 35 分から空間

下の CO 濃度が 100ppm になり 60 分には天井下と下部で 900ppm になった。壁と比べ、

窓側だけ下部の CO 濃度が高くなる原因としてコールドドラフトが形成され、窓際で下

降気流が起き、下部の CO 濃度が高くなったと考えられる。またビデオカメラで確認し

たところ、窓側の煙の動きが速く流れる様子が見られた。

図 5.1 12/27 壁側(左)と窓側(右)

図 5.2 12/28 壁側(左)と窓側(右)

図 5.3 12/31 壁側(左)と窓側(右)

24

また枕元と火源で比較すると 40 分で枕元は 100ppm、火源は 300ppm である。50 分

では枕元も火源も約 500ppm となっている。枕元で火源付近と同様の高濃度の CO を

測定することができたことは、人が寝ていることを想定して作った布団の隙間に火源か

らの可燃性ガスが流れ燻焼が枕側に進んだことが原因だと考えられる。

図 5.4 12/27 火源(左)と枕元(右)

図 5.4 12/28 火源(左)と枕元(右)

図 5.4 12/31 火源(左)と枕元(右)

25

CO は 1000～1200ppm を 1 時間暴露すると不快感、頭痛などの症状、1500～

2000ppm を 1 時間暴露すると生命に危険を及ぼすが、枕元は 1 時間後に 800ppm 近

くになっているので、寝たばこがどれだけ危険かということがわかる

26

第 6 章煙予測計算モデルによる予測計算の結果と実験データの比較と考察

6.1 予測計算と実験の比較条件

実大規模模型による実験の再現計算結果と実験データを定性的に比較する。

実験ごとに実験の区画温度とFDSによる煙層温度および一酸化炭素濃度を定性

的に比較した。（図6.1）

図6.1 FDS、一酸化炭素濃度測定プローブの設定位置

27

6.2 煙流動予測計算モデル解析

今回の解析対象は、実際の実験条件に合わせてとした。

火源モデルは、実験時の重量減少の測定結果による設定した。火源モデルの

大きさは表6.1に示すように再現した。

壁・天井面からの熱損失を考えない。

表6.1 解析条件

項目設定条件

計算ｺｰﾄﾞ FDS 6.1.2

メッシュ数 X軸毎に26メッシュ、Y軸毎に28メッシュ,Z軸毎に24メッシュ

最小格子幅 X、YおよびZは0.01m

コントロー

ルボリュー

ム

17472個

火源

実験

No

1回目 2回目 3回目

形状 0.34×0.36 0.40×0.45 0.50×0.50

火源

面

上端部にフラックスで設定

燃料燃焼熱：15000kJ/kg

COイールド：0.08

SOOTイールド：0.02

境界条件

初期温度：25℃

壁、天井、床面の熱境界：

材料：Urethane foam



密度：30 kg/m3

窓の熱境界：



密度：2700 kg/m3

今回の計算で使用した燃焼モデルはZone モデルと呼ばれる FDS 中によく使われるの

ものである。Zone モデルでは、区画の煙流動性状をマクロな観点から単層もしくは二

28

層とみなして、気体の質量や熱的なバランスから記述した実用なモデルである。詳し

いデータはえられないものの、火災安全性を評価する上では、煙層の温度や天井から

の煙層降下速度など必要な情報は得られる。しかし、複雑な形状で構成された区画、

階段やエレベーターシャフト等の竪穴区画が含まれた場合の計算が困難という側面も

ある。今回の実験は単なる一階の火災室なので、Zone モデルを選んだ。

Zoneモデルについては、LEAKの指令が必要である。LEAKは、Zoneモデルの上の

孔というものである。

今回のZoneモデル指令は

&ZONE ID='1',XB=0,2.6,0,2.1,0,2.4,LEAK_AREA(0)=0.00036/ &ZONE ID='2', XB=0,2.6,2.1,2.8,0,2.4,LEAK_AREA(1)=0.00012,LEAK_AREA(0)=0.00036/ &SURF ID='LEAK',LEAK_PATH=1,0/ &VENTXB=0.5,2.1,0.0,0.0,0.0,0.1,COLOR='BLACK',SURF_ID='LEAK'/ &VENTXB=0.5,2.1,0.0,0.0,1.7,1.8,COLOR='BLACK',SURF_ID='LEAK'/ &SURF ID='LEAK',LEAK_PATH=1,2/ &VENTXB=1.0,1.6,2.1,2.1,0.0,0.1,COLOR='RED',SURF_ID='LEAK'/ &VENTXB=1.0,1.6,2.1,2.1,1.8,1.9,COLOR='RED',SURF_ID='LEAK'/ &SURF ID='LEAK',LEAK_PATH=2,0/ &VENTXB=1.0,1.6,2.8,2.8,0.0,0.1,COLOR='PINK',SURF_ID='LEAK'/ &VENTXB=1.0,1.6,2.8,2.8,1.8,1.9,COLOR='RED',SURF_ID='LEAK' である。

29

6.3 予測計算結果と実験の比較

6.3.1 実大規模模型の予測計算結果と実験の比較(12 月 27 日)

上に実験結果と下に予測計算結果を比較したものを示す。

図6.3 X2-Y1（窓側）CO濃度

30

図6.4 X2-Y5（壁側）CO濃度

31

図6.5 X3-Y3（火源）CO濃度

32



33


34


35



36


37


38

6.4 煙流動予測計算モデルによる一酸化炭素濃度予測計算結果に対する考察

6.4.1 CO 濃度分布における実験値と計算値の比較

FDS について、実験の条件に合わせて、火災室、室内外の温度、重量減少速度

から得た火源や CO イールドなどを設定した。従って、一酸化炭素濃度の時間変化の

再現性に注目する。

実験では上部の CO 濃度が高かったが、FDS による計算では上下方向にほぼ均一

となった

27 日と 31 日の計算値について、計算値は実験値と比べて、高いことがわかった。そ

して、差が最大の時に、400ppm になった。

28 日の計算値について、計算値は実験値と比べて、低いことがわかった。そして、

差が最大の時に、350ppm になった。

39

6.4.2 実験値と計算値の相違に関する考察

FDS による計算は、LEAK を設置している。LEAK とは、火災室と外界の間の孔で

ある。今回設定した外界の間の LEAK は、3.6ｃｍ２である。室外との換気をこの局所的

な開口によって設定したことで、その換気風によって部屋全体が攪拌されたため、FDS

による計算では上下方向にほぼ均一となったと考えられる。(図 6.12)

図 6.12 X3 の断面における CO 濃度コンター図

40

そして、27 日、28 日と 31 日の FDS の火源は、実験の重量減少速度による（図 6.13）、

算出された。実際、実験の時に、時々外界の影響を受け、重量計に変な波動が出る

ので、計算の方に誤差が出ることがわかった。このため、重量減少について、全部の

計算値が実験値と比べて、重量減少速度は速くなった。それは、27 日と 31 日の CO

濃度計算値が高い原因と考えられる。

実験値

計算値

41

図 6.12 実験と計算の重量減少速度

実験値

計算値

計算値

実験値

42

そう見れば、28 日の計算値は実験値と比べて、高いはずだが、実際は、低い。そ

れは、28日の温度差（内25℃、外5.5℃）は、三日の中に一番大きくて、内外の換気速

度が速くなった。（図 6.13）このため、速い換気速度で、室内の CO を外と準備室に排

出する。その結果、重量減少速度に計算値の方が高いが、CO 濃度分布に計算値の

方が低いと考えられる

図 6.13 X3の断面におけるベクター

43

7、総括

はじめに

本研究では、実大規模模型と小規模模型実験のデータを分析、評価し、CO イール

ドを算出し、そして、実験の重量減少速度と CO イールドによる、FDS 煙流動予測計算

モデルで一酸化炭素濃度の予測計算を試し、予測計算値と実験値の比較から、煙流

動予測計算モデルを考察した。

7.1 布団くん焼の人命危険性

次は、人命危険性について、本実験では、枕元近傍では 60 分後に 800ppm に達し

ました。あと数分で CO 濃度が 2000ppm 以上になる可能性があります。閉じた部屋で

周囲も気がつかず、避難能力が失われ、CO 中毒死や火源が発火し死に至る危険が

あります。(図 7.1)

図 7.1 実験続けるの予想

44

7.2 まとめ

大規模空間模型の実験より、ある冬季における空間内の CO 濃度分布を把握し、特

に FDS 再現失敗から壁と窓の温度は CO 濃度分布影響があるので、窓際におけるコ

ールドドラフトの影響により空間下部で CO 濃度が高くなる結果がわっかた。今回は冬

季に実験したが、夏季に冷房のついている部屋も含めた空調が付いた状態でより撹

拌された場合での住宅用火災警報器の作動も含めて CO 濃度を調査する必要となる。

そして、条件が把握されている実験の再現計算においても忠実な再現に至らない事、

近い値を計算するに準備が必要なこと等から鑑みても、実大規模火災の一酸化炭素

濃度予測および予測結果の解析には細心の注意が必要となる。

45

付録 A 使用機材

図A-１火災警報器、COセンサー、住警器(左から)

46

図A-２小規模模型の布置図

図A-3 COローガ

47

図A-4 煙濃度計（KEYENCE/LX2-100RT）

48

付録 B FDS コード

12/27 &HEAD CHID='Building_A_KAI',TITLE='TEST_KAI' /

&TIME T_END=3600./

&MESH ID='1', IJK=26,21,24, XB=0,2.6,0.0,2.1,0,2.4/

&MESH ID='2', IJK=26,7,24, XB=0,2.6,2.1,2.8,0,2.4/

&ZONE ID='1', XB=0,2.6,0,2.1,0,2.4,LEAK_AREA(0)=0.00036/

&ZONE ID='2', XB=0,2.6,2.1,2.8,0,2.4,LEAK_AREA(1)=0.00012,LEAK_AREA(0)=0.00036/

&SURF ID='LEAK1',LEAK_PATH=1,0/

&VENT XB=0.5,2.1,0.0,0.0,0.0,0.1,COLOR='BLACK',SURF_ID='LEAK1'/



&VENT XB=1.0,1.6,2.1,2.1,0.0,0.1,COLOR='RED',SURF_ID='LEAK2'/



&VENT XB=1.0,1.6,2.8,2.8,0.0,0.1,COLOR='PINK',SURF_ID='LEAK3'/


&OBST XB=0.0,0.5,0.0,0.0,0.0,2.4, SURF_ID = 'WALL'/










49


&MATL ID = 'Urethane foam'

CONDUCTIVITY = 0.022

SPECIFIC_HEAT = 1.5

DENSITY = 30.0 / Conductivity(熱伝導）[W/m.K], Spec_heat（比熱）

&SURF ID = 'WALL'

MATL_ID = 'Urethane foam'

DEFAULT = .TRUE.

RGB = 200,200,200

THICKNESS = 0.12 /

&MISC TMPA=7.3/

&INIT XB=0.0,2.6,0.0,2.1,0.0,2.4,TEMPERATURE=25. /（室内の温度）

&DUMP DT_DEVC=10.00

DT_HRR =10.00

DT_MASS=10.00/10秒ごとにデータが出力されるよう設定

&MATL ID = 'GLASS'

CONDUCTIVITY = 0.76

SPECIFIC_HEAT = 0.84

DENSITY = 2700./

&SURF ID = 'WINDOW'

MATL_ID = 'GLASS'

COLOR = 'RED'

THICKNESS = 0.006/

&SURF ID = 'DOOR'

COLOR = 'YELLOW'

THICKNESS = 0.05/

50

&SURF ID='Heater',

RGB=255,102,0,

TMP_FRONT=25.00,

RAMP_T='HEATER RAMP'/

&RAMP ID='HEATER RAMP', T=0.00, F=1.00/




&REAC FUEL='MY FUEL'

HEAT_OF_COMBUSTION=15000.

CO_YIELD = 0.08

SOOT_YIELD= 0.02

N = 0

C = 0.29

H = 0.48

O = 0.23 /heat of combustion（燃焼熱）[KJ/kg]

&SURF ID = 'FIRE', RGB=255,10,0, HRRPUA =20.30,RAMP_Q ='FIRE RAMP'/ hrrpua[KW/m2]

&RAMP ID = 'FIRE RAMP',T = 0. ,F =0/

&RAMP ID = 'FIRE RAMP',T =2200. ,F =0.090/










&OBST XB=0.5,2.1,0.0,0.0,0.1,1.7 ,SURF_ID='WINDOW'/

&OBST XB=1.0,1.6,2.8,2.8,0.1,1.8 ,SURF_ID='DOOR'/


51

&OBST XB=2.4,2.6,0.1,0.9,2.0,2.3,

SURF_ID6='Heater','INERT','INERT','INERT','INERT','INERT' /ヒーター部分

&OBST XB=1.1,1.5,0.85,1.25,0.0,0.1,

SURF_ID6='INERT','INERT','INERT','INERT','INERT','FIRE' /燻焼火源

52


&TIME T_END=3600./

&MESH ID='1', IJK=26,21,24, XB=0,2.6,0.0,2.1,0,2.4/

&MESH ID='2', IJK=26,7,24, XB=0,2.6,2.1,2.8,0,2.4/























53



SPECIFIC_HEAT = 1.5


&SURF ID = 'WALL'


DEFAULT = .TRUE.

RGB = 200,200,200

THICKNESS = 0.12 /

&MISC TMPA=5.5/


&DUMP DT_DEVC=10.00

DT_HRR =10.00


&MATL ID = 'GLASS'

CONDUCTIVITY = 0.76


DENSITY = 2700./

&SURF ID = 'WINDOW'

MATL_ID = 'GLASS'

COLOR = 'RED'

THICKNESS = 0.006/

&SURF ID = 'DOOR'

COLOR = 'YELLOW'

THICKNESS = 0.05/

&SURF ID='Heater',

54

RGB=255,102,0,

TMP_FRONT=25.00,








CO_YIELD = 0.08

SOOT_YIELD= 0.02

N = 0

C = 0.29

H = 0.48





















55






&RAMP ID = 'FIRE RAMP',T =3600. ,F =1./




&OBST XB=2.4,2.6,0.1,0.9,2.0,2.3,


&OBST XB=1.1,1.5,0.85,1.25,0.0,0.1,


56


&TIME T_END=3600./

&MESH ID='1', IJK=26,21,24, XB=0,2.6,0.0,2.1,0,2.4/

&MESH ID='2', IJK=26,7,24, XB=0,2.6,2.1,2.8,0,2.4/























57



SPECIFIC_HEAT = 1.5


&SURF ID = 'WALL'


DEFAULT = .TRUE.

RGB = 200,200,200

THICKNESS = 0.12 /

&MISC TMPA=11./


&DUMP DT_DEVC=10.00

DT_HRR =10.00


&MATL ID = 'GLASS'

CONDUCTIVITY = 0.76


DENSITY = 2700./

&SURF ID = 'WINDOW'

MATL_ID = 'GLASS'

COLOR = 'RED'

THICKNESS = 0.006/

&SURF ID = 'DOOR'

COLOR = 'YELLOW'

THICKNESS = 0.05/

&SURF ID='Heater',

58

RGB=255,102,0,

TMP_FRONT=25.00,








CO_YIELD = 0.08

SOOT_YIELD= 0.02

N = 0

C = 0.29

H = 0.48














&RAMP ID = 'FIRE RAMP',T =3000. ,F =1./




59

&OBST XB=2.4,2.6,0.1,0.9,2.0,2.3,


&OBST XB=1.1,1.5,0.85,1.25,0.0,0.1,


60

<参考文献>

1)James G. Quintiere（大宮喜文、若月薫訳）：基礎火災現象原論、共立出版、2009 2)消防研究所研究資料第72号「一般住宅における初期火災時の燃焼特性に関する

研究」、消防研究所、2006 3)J.G.uintiere,M.Birky,F.Macdomald and G.Smith：An Analysis of Smoldering Fires in

Closed Compartments and their Hazard Due to Carbon Monoxide,U.S.DEPARTMENT OF COMMERCE,1982

4)G.Rein：Smouldering Combustion Phenomena in Science and Technology , International Review of Chemical Engineering,Vol1,2009

5)Kevin McGratten,Simo Hostika,Randall McDermott：Fire Dynamics Simulator User’s Guide, U.S.DEPARTMENT OF COMMERCE,2007

6) 水野雅之、山内幸雄、関沢愛：住宅火災における煙流動解析と火災警報器の効

果、日本建築学会大会学術講演梗概集、2011 7) 水野雅之、関沢愛、山内幸雄：住宅火災を対象としたLESによる煙流動解析、関

東支部研究報告集Ⅰ、2011

61

謝辞研究及び本論文の作成、また研究以外においても、指導教官である東京理科大

学大学院国際火災科学研究科の水野雅之准教授には日頃から多大なご指導・ご

鞭撻をいただきました。

心より感謝の意を表します。

本研究は、特には東京理科大学辻本研究室の大井川岳氏、長谷川香苗氏との

共同研究によるところが大きく、氏がいなければ行えませんでした。ここに厚

く御礼申し上げます。

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MastersThesis Cover（表紙） 趙 · Risk Evaluation for Fatality Caused by CO Poisoning in Smoldering Fire of Futon Zhao Chen(K113607) Keyword:carbon monoxide,smoldering,smoke

MastersThesis Cover（表紙）趙 · Risk Evaluation for Fatality Caused by CO Poisoning in Smoldering Fire of Futon Zhao Chen(K113607) Keyword:carbon monoxide,smoldering,smoke