MODITIC - simulation report on operational urban dispersion modelling

Publisert
2016-09-20
Emneord
Ammoniakk
EDA
Modellering og simulering
Spredning
Rapportnummer
16/01299
Permalenke
http://hdl.handle.net/20.500.12242/1270
Samling
Rapporter
16-01299.pdf
Size: 4M
Sammendrag
The European Defence Agency (EDA) project B-1097-ESM4-GP “Modelling the DIspersion of Toxic Industrial Chemicals in urban environments” (MODITIC) has from 2012 to 2016 studied the release and transport of neutral and non-neutral chemicals in complex urban environments, in order to enhance the understanding of the dominating physical processes involved, and to support improvements in modelling techniques. This is important in order to improve the operational urban dispersion modelling tools in use by the EDA countries. In work package WP6000, the capabilities of the current national members’ operational models to handle complex urban dispersion of dense gas releases were assessed. The different operational models QUIC, PUMA, ARGOS and PMSS used in this study require different skill and expertise levels. The execution time for the simulations varies from minutes to hours. The most time consuming and demanding part is the setup of the models and to couple them to meteorology and source term descriptions. These models are usually conservative, and overestimation of the concentration levels close to the source may lead to exaggerated response. In the ammonia field tests at INERIS, the QUIC software seems to work well using the included dense gas sub-model. The latest developments on PUMA have been tested with promising results in the scope of this project, dealing with dense puff interaction in a semi-linearized way to keep the response fast enough. ARGOS heavy puff model also provides good results for dense gas on open field but cannot handle obstacles in combination with dense gas. Wind tunnel experiments of the dispersion of neutral and non-neutral gases in a part of Paris were also used for comparison. In this case, it was observed that the models tested tend to overestimate the concentration by a factor of three to five close to the source, and underestimate by the same factor in far field. ARGOS and PMSS were tested against the Paris case for neutral gas only and behave quite satisfyingly. Overestimations of concentrations behind buildings and underestimations in main streets were usually observed. A dense gas module exists for PMSS but was not available at the time. In conclusion, as far as we tested our models, only QUIC has proved able to handle both obstacles and dense gas at the same time. PUMA was modified to handle dense gas characteristics but lacks functionalities on urban geometries. PMSS and ARGOS were partially validated with neutral gas on urban scenarios, but the dense gas modules remain to be tested and developed. The ARGOS URD model is mainly suited for densely built urban-like areas, but can only handle neutral gas. The tested models are not push-button tools and require various levels of expert skills. The advantage against models using computational fluid dynamics is the cheap computer cost, but they still need relatively large set-up times compared to the run-time. Development of software that can handle dispersion of dense gases in an urban environment is needed in the future.
European Defence Agency prosjektet B-1097-ESM4-GP “MOdelling the DIspersion of Toxic Industrial Chemicals in urban environments” (MODITIC) har i perioden 2012—2016 studert utslipp og transport av nøytrale og ikke-nøytrale kjemikalier i et komplekst bymiljø for å øke forståelsen av de dominerende fysiske prosessene som er involvert. Dette er viktig for å forbedre de verktøyene som benyttes for urban spredningsmodellering i EDA-landene. I arbeidspakke WP6000 ble det undersøkt hvilke muligheter deltakerlandene har til å benytte operasjonelle modeller for å håndtere spredning av tunge gasser i et komplekst bymiljø. De operasjonelle modellene QUIC, PUMA, ARGOS og PMSS som ble brukt i denne studien, krever ulik grad av ekspertise og ferdigheter. Gjennomføringstiden for simuleringene varierer fra minutter til timer. Den vanskeligste og mest tidkrevende delen er oppsett av modellene og å kople dem til meteorologiske data og beskrivelse av kildetermen. De operasjonelle modellene er generelt konservative og overestimerer konsentrasjonsnivåene nær utslippet. Dette kan føre til overdrevne beskyttelsestiltak. Programvaren QUIC synes å fungere bra ved bruk av den tilhørende tung-gass-undermodellen for felttestene med ammoniakk ved INERIS. Den seneste utviklingen av PUMA, som håndterer tunge gasser på en semi-lineær måte for å gi svar raskt nok, har blitt testet med lovende resultater innenfor dette prosjektet. Tung-gass-modellen i ARGOS gir også gode resultater fra tunge gasser spredt på et åpent område, men kan ikke samtidig håndtere hindringer. Vindtunneleksperimenter med spredning av nøytrale og ikke-nøytrale gasser i en del av Paris ble også benyttet. Her ble det observert en tendens for modellene til å overestimere konsentrasjonen med en faktor tre til fem nær utslippet og underestimere tilsvarende på større avstander. ARGOS og PMSS ble testet kun på nøytral gass i Paris-eksempelet og oppførte seg tilfredsstillende. Overestimering av konsentrasjonen på baksiden av bygninger og underestimering av konsentrasjonen i hovedgatene ble vanligvis observert. Det eksisterer en tung-gass-modell for PMSS, men denne var ikke tilgjengelig for bruk i løpet av dette prosjektet. Så langt som disse modellene ble testet, konkluderes det med at kun QUIC kan håndtere både hindringer og tunge gasser samtidig. PUMA ble modifisert til å håndtere tunge gasser, men mangler funksjonalitet for bruk i bymiljøer. PMSS og ARGOS ble delvis validert i et bymiljø ved bruk av en nøytral gass, men en modell for håndtering av tung gass må testes (PMSS) eller utvikles (ARGOS). ARGOS URD er egnet for å brukes i tettbebygde områder, men kan kun håndtere nøytrale gasser. Disse modellene er ikke automatiserte og krever varierende grad av ekspertise for å kunne benyttes. Fordelen framfor CFD-modeller er at de har lave krav til datakraft, men krever forholdsvis lang tid for oppsett av modellen sammenlignet med kjøretid. I framtiden er det nødvendig å utvikle programvare som kan håndtere spredning av tunge gasser i et bymiljø.
View Meta Data