다른 종 목재의 연소 시 연기위험성 등급 예측

Prediction of Smoke Risk Ratings in the Combustion of Different Species of Wood

Article information

Fire Sci. Eng.. 2022;36(2):1-9

Publication date (electronic) : 2022 April 30

doi : https://doi.org/10.7731/KIFSE.be0cc437

Yeong-Jin Chung ^,, Eui Jin ^*

정영진^,, 진 의^*

강원대학교 소방방재공학과 교수

Professor, Department of Fire Protection Engineering, Kangwon National University

(사)한국보건안전환경협회 회원

Member, The Korean Association for Health, Safety and Environment

* 강원대학교 소방방재연구센터 책임연구원

* Senior researcher, Fire & Disaster Prevention Research Center, Kangwon National Univ

^† Corresponding Author, TEL: +82-33-540-3121, FAX: +82-33-540-3119, E-Mail: yjchung@kangwon.ac.kr

Received 2021 March 23; Revised 2022 April 21; Accepted 2022 April 27.

Abstract

본 연구에서는 Chung’s equations 1, 2와 3을 확장하고 화재 시 연기위험성 등급 평가를 표준화하기 위해 연기성능지수-V와 연기성장지수-V를 계산하였다. 이를 위하여 6 종류의 목재를 선별하여 ISO 5660-1의 규격에 의한 콘칼로리미터(cone calorimeter)법으로 시험하였다. 또한 총괄적으로 Chung’s equation-VI에 따라 연기위험성지수-VI에 의한 연기위험성을 등급화 하였다. 그 결과, 연기위험성지수-VI는 굴참나무(0.03) ≈ 밤나무(0.04) ≈ 느티나무(0.08) < PMMA (1.00) < 리기다소나무(3.13) < 가문비나무(10.08) < 나왕(11.65)의 순서로 나타났다. 그러므로 굴참나무, 밤나무, 느티나무의 연기위험성이 가장 낮고, 나왕이 가장 높은 것으로 예측되었다. 그러나 시험편의 일산화탄소 평균 농도는 53∼142 ppm으로 OSHA의 허용기준(PEL)보다 높으므로 인체에 나쁜 영향을 미칠 것으로 판단된다.

Trans Abstract

In this study, smoke performance index-V and smoke growth index-V were calculated to expand Chung’s equations 1, 2, and 3 and to standardize smoke hazard rating evaluation in case of fire. For this purpose, six types of wood were selected and measured by the cone calorimeter method according to ISO 5660-1. Also, overall, smoke risk was graded by smoke risk index-VI according to Chung’s equation-VI. As a results, smoke hazard index-VI was found in the order of oyster oak (0.03) ≈ chestnut (0.04) ≈ zelkova (0.08) < PMMA (1.00) < pitch pine (3.13) < spruce (10.08) < lauan (11.65). Therefore, it was predicted that oyster oak, chestnut, and zelkova had the lowest smoke risk, and lauan had the highest. However, the average concentration of carbon monoxide in the specimen is 53-142 ppm, which is higher than the OSHA limit (PEL), it is concerned that it will harm health.

Keywords: Combustion; Chung’s equations; Smoke performance index-V (SPI-V); Smoke growth index-V (SGI-V); Smoke risk index-VI (SRI-VI)

1. 서 론

목재는 가장 일반적인 건축 내⋅외장재이다. 이들은 사용률이 증가함에 따라 화재 위험성도 높아진다. 따라서 목재는 화재 시 사상자 및 재산 손실에 영향을 미치는 독성가스, 연기와 열을 생산한다. 그리고 유기 고분자 물질의 연소는 막대한 열방출률(heat release rate, HRR), 높은 온도 및 빠른 화재 성장을 수반하며, 많은 양의 독성 가스와 연기를 생성한다(1).

목재를 구성하는 셀룰로오스 및 목재의 열분해로 인한 독성은 가연성 재료로 인해 생성되는 연기 때문에 복잡하다(2). 플라스틱의 경우 첨가제와 고분자 사슬 사이의 화학적 및 물리적 상호 작용의 복잡성으로 인하여 복합재에 대한 화재 거동의 예측이 어렵다(3). 이처럼 가연성 재료의 화재 거동을 예측하는 데 어려움이 많다. 실제로 유기 고분자 물질 및 목재를 포함한 가연성 물질은 연소 시 발생되는 연소가스와 연기에 의해 많은 화재 피해가 발생하고 있다(4,5). 화재 시 가연성 물질의 비열적 위험 요소는 독성, 냄새, 연기, 부식 등에 의한 것이다. 이러한 비열적 위험 인자 때문에 생기는 화재 피해는 화염에 직접 노출되는 피해보다 피해자의 약 75∼80%가 독성 가스, 연기 등의 흡입 및 산소결핍 등에 의한 것으로 보고되었다(6). 그리고 독성가스의 정량적 방출량은 화재 조건뿐만 아니라 물질 자체의 열분해에도 영향을 받는다(7).

목재는 구성하는 화학적 조성이 다르면 HRR이 달라지고, 수분 함량이 증가할수록 HRR이 크게 감소되며 리그닌 함량이 높을수록 HRR이 감소하는 것으로 보고된 바 있다(8). 그리고 목재에서 노출 시간 및 온도가 증가함에 따라 탄소와 리그닌의 양도 높아짐으로써 온도가 가장 중요한 요인으로 작용함을 보고한 바도 있다(9).

또 모든 목재 재료에 대하여 착화 후 HRR은 제 1차 최대값이 나타나고 소화되기 전에 제 2차 최대값이 나타난다고 보고한 바도 있다(10). Alén 등(11)은 목재에 대한 열분해의 발생은 두 가지 중요 요소에 의한 것이며 그 중 하나는 탄수화물(셀룰로오스와 헤미셀룰로오스)에 의한 것이고, 나머지는 리그닌에 의해 지배된다고 보고하였다.

그리고 Sonnier 등(12)은 연소 시 재료의 화재거동은 많은 물리적 및 화학적 현상을 포함하고 있기 때문에 다소 복잡함을 보고하였다. 재료는 대부분 여러 구성 성분으로 이루어지며 각 구성 요소(유기나 무기물, 폴리머, 불활성이나 반응하는 내연제)는 재료 자체의 연소속도에 따라 열분해 되고, 구성 요소의 열분해 속도는 대부분 재료 자체의 열 안정성에 영향을 받는다고 보고한 바 있다.

따라서 가연성 재료의 화재 위험성은 재료가 화재의 조건에 노출되었을 때 화재의 전파, 연소가스의 유해성, HRR 및 착화성 등으로 평가할 수 있다. 이들 중 HRR은 화재 시 가연성 재료의 잠재적 위험성을 잘 나타내기 때문에 매우 중요하다. HRR을 측정하는 방법들은 많이 발전되어 왔으며 그 중 하나가 콘칼로리미터이다(13). 콘칼로리미터에 의한 시험 결과는 전체 실내 화재와 상관관계가 있는 것으로 보고되었다(14,15). 연기의 위험도는 가시도와 독성 가스의 발생으로 인한 것이며 실화재현상에 대해 가장 근접하게 모사되는 것으로 평가 받는 ISO-5660-1 (콘칼로리미터 시험법)의 경우 연기와 CO, CO₂ 발생가스를 분리하여 측정 가능하다. 이것에 대한 연기 측정 시험방법인 Beer-Bouguer-Lambert의 법칙은 거리에 따라 연소생성물을 투과하는 빛의 세기가 지수 함수적으로 감소함을 기본 원리로 하고 있다(16). 콘칼로리미터는 연기에 대한 특성을 총연기방출률, 비감쇠면적, 연기발생률 등을 측정하여 평가하고 있지만, 각각 인자들의 시간 변화 특성에 대한 평가로만 이루어지고 있어 연기에 대한 특성을 설명하기에는 아직 미흡한 점이 있다.

본 연구에서는 화재 건축설계에 적용 가능한 data base를 구축하기 위하여 내⋅외장재 및 건자재 로 주로 사용되고 있으며, 사용빈도가 높은 목재 중 가문비나무(picea jezoensis, spruce), 리기다소나무(pinus rigida, pitch pine), 라왕(pentacme contorta, lauan), 밤나무(castanea sativa, chest nut), 굴참나무(quercus variavilis, oak), 느티나무(zelkova serrata, zelkova)를 선정하여 ISO 5660-1의 규격(16)에 의해 콘칼로리미터(cone calorimeter) 장비를 사용하여 외부 열 유속에 의한 연소특성으 로서 연기 및 열관련 값 등을 측정하였다.

측정된 데이터는 Chung’s equations 1 (smoke performance index, SPI), Chung’s equations 2 (smoke growth index, SGI)와 Chung’s equations 3 (smoke intensity, SI)(17)에 의한 연기 관련 지수간의 관계를 확장하여 연기위험성 등급을 종합적으로 평가하기 위한 방법의 기초 자료로 사용하였다. 이것을 바탕으로 한 화재 시 연기위험성 평가를 표준화하기 위한 방법으로 기준물질(polymethyl methacrylate, PMMA)을 사용하였고 Chung’s equations-Ⅴ (smoke performance index-V, SPI-V와 smoke growth index-V, SGI-V)와 Chung’s equation-Ⅵ (smoke risk index-VI, SRI-VI)(18)을 이용하여 가연성 재료에 대한 종합적인 연기위험성 등급을 예측하였다.

2. 실험 및 방법

2.1 재료

본 연구에 사용된 목재 시험편은 가문비나무(picea jezoensis, spruce), 리기다소나무(pinus rigida, pitch pine), 나왕(pentacme contorta, lauan), 밤나무(castanea sativa, chest nut), 굴참나무(quercus variavilis, oak), 느티나무(zelkova serrata, zelkova)의 순수한 목재를 구입하여 두께 10 mm로 별도의 가공처리 없이 시험 규격의 시편 크기에 맞게 사용하였다(19).

목재의 수분함량 측정법은 일정량의 시료를 105 °C의 건조기에서 일정하게 온도를 유지하며 장시간 건조시키고, 더 이상 중량 변화가 없을 때까지 저울을 이용하여 무게를 측정하고 다음 식(1)을 이용하여 계산하였다(20).

(1)MC(%)=Wm−WdWd×100

W_m은 함수율을 구하고자 하는 목재 시험편의 중량(g)이고, W_d는 건조시킨 후의 절대건조 중량(g) 이다. 목재 시편에 대한 수분함량 및 체적밀도는 Table 1에 나타내었다.

Table 1

The Moisture Content and Bulk Density of Each Wood

또한 Table 2의 기준물질로 사용한 PMMA는 영국의 Fire Testing Technology사에서 검은색을 구입하였고(21,22) 이물질을 특별한 가공 없이 제거하였고 시험 규격의 시편 크기에 알맞게 절단하여 사용하였다. 특히 PMMA는 우수한 재현성 및 반복성 때문에 기준물질로 사용하였고 선행연구와 동일한 데이터를 사용하였다(23).

Table 2

Experimental Conditions for Cone Calorimeter Test

2.2 콘칼로리미터 시험

화재 특성에 대한 시험은 ISO 5660-1의 규격에 근거하여 영국 Fire Testing Technology사의 dual cone calorimeter 장비를 사용하였으며, 실제 화재와 근접한 화재성장기에서 발견되는 50 kW/m²의 외부 열유속(external heat flux) 조건하에서 수행 하였다(16). 사용한 시험편의 크기는 100 mm (W) x 100 mm (−2+0) (L) x 10 mm (H) 의 규격으로 절단하였고, 연소 후 화재 위험성 평가에 대한 화재 인자 관련 지수를 구하였다. 시험조건은 온도 23 ± 2 °C, 상대습도 50 ± 5%에서 항량이 될 때까지 유지한 다음 알루미늄 호일로 비노출면을 감쌌다. 시험에 앞서 콘히터의 열량이 설정값 ±2% 이내, 산소분석기의 산소농도가 20.95 ± 0.01%가 되도록 교정하고 배출유량을 0.024 ± 0.002 m³/s로 설정하였다. CO, CO₂ 가스는 가스 분석기를 이용하여 농도를 측정하였다. 시험편은 단열재인 저밀도 유리섬유를 이용하여 높이를 조절하였으며, 시편 홀더로의 열손실을 감소시키기 위하여 전도도가 낮은 고밀도 세라믹판 재료로 절연시켰다. 시편홀더는 수평방향으로 위치시켰다. 시편의 체적밀도는 시험하기 전에 부피와 무게를 측정하여 계산하였다. 연소시험은 지속적인 불꽃 연소가 시작된 때부터 30 min 경과 후에 종료하였으며, 추가로 2 min간의 데이터 수집시간을 부여하였다. 장비에서 콘히터 부분은 외부열유속을 유지하며, 장착된 스파크 점화기는 시편을 점화시킬 때 이용한다. 또한 저울이 장착되어 있어 연소되는 시편의 질량을 측정한다. 콘칼로리미터 개략도를 Figure 1에 나타내었으며 콘칼로리미터 시험에 대한 실험조건을 Table 2에 제시하였다.

Figure 1

Schematic diagram of cone calorimeter⁽¹⁶⁾.

3. 결과 및 고찰

3.1 열적 특성에 의한 평가

열방출률(heat release rate, HRR), 연기발생률(smoke production rate, SPR) 및 착화시간(time to ignition, TTI)은 물질의 연소성을 평가하는 중요한 매개변수이다(24). Table 3에 TTI를 제시하였다. 여기에서 oak의 TTI는 51 s로서 spruce의 9 s에 비해 5.7배 지연되어 나타났다. 이것은 Table 1에 제시한 바와 같이 oak의 체적밀도가 976.0 kg/m³으로 높기 때문으로 보인다.

Table 3

Combustibility of Wood Specimens at an External Heat Flux of 50 kW/m²

화재 거동을 결정하는 매개 변수 중 가장 중요한 것은 HRR이다(25). Figure 2와 Table 3에 외부 열유속 50 kW/m²에서 측정한 시험편의 최대열방출률(peak heat release rate, HRR_peak)을 나타냈다. 목재 시험편의 경우 HRR은 착화된 후 빠르게 증가하였으며, 연소 과정에서 두 개의 피크가 공통적으로 나타났다. 연소 초기에 1차 피크가 관찰되었고, 불이 꺼지기 전에 2차 피크가 관찰되었다. 1차 피크와 2차 피크 사이의 영역은 숯이 생성되는 구간으로, 숯의 두께가 두껍게 생성됨에 따라 숯이 단열층 역할을 하므로 HRR의 그래프가 감소되는 것이 관찰되었다. 그리고 열적 파동이 시편 뒷면의 절연층까지 도달하고, 이러한 후면효과(back effect) 때문에 열이 축적되고 동시에 많은 열이 방출됨으로써 2차 피크가 발생하기 시작하였다(15).

Figure 2

The heat release rate curves of specimens at an external heat flux of 50 kW/m².

Figure 2에 나타낸 바와 같이 zelkova의 전체 연소 기간은 lauan의 연소 기간보다 더 길고, 완만하며 점진적으로 상승하는 것으로 나타났다. 목재의 1차 최대열방출률(HRR_{1st_peak})은 zelkova가 가장 낮은 74.15 kW/m² 이고 lauan이 가장 높은 246.84 kW/m²으로 나타났다. 이것은 zelkova의 특성상 비교적 두꺼운 숯층을 형성하여 단열층 역할을 함으로써 HRR의 그래프가 감소되는 것으로 판단된다(26).

그리고 액체 연소 거동을 보인 기준물질인 PMMA의 HRR_{1st_peak} 값은 1110.56 kW/m²으로 다른 시험편에 비해 매우 높게 나타났다. 이는 PMMA가 비탄화 물질이므로 연소 시 재료의 휘발성이 높기 때문인 것으로 판단된다.

3.2 연기위험성 평가

HRR과 함께 유독가스 및 연기의 발생은 화재위험성을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 이에 연기위험성을 평가하기 위한 값으로 시간의 변화에 따른 초기 최대연기발생률(1st_peak smoke production rate, SPR_{1st_peak})은 매우 중요한 인자이다. Figure 3과 Table 3에 나타낸 바와 같이 spruce와 lauan은 각각 0.0230 m²/s, 0.0296 m²/s으로 다른 시험편보다 높게 나타났다. 이것은 spruce가 침엽수로서 자체에 휘발성 유기물을 다량 함유하고 있어 연소속도가 높아 연기발생률이 증가하기 때문으로 이해된다. 그리고 lauan은 Table 1에서 보여준 바와 같이 낮은 수분함량과 체적밀도 때문인 것으로 이해된다. 그리고 PMMA는 액체 연소거동으로 인하여 휘발성이 높기 때문에 SPR_{1st_peak} 값이 큰 것으로 판단되며 HRR 그래프와 비슷한 양상을 보였고, 비탄화 물질이므로 연소 후에는 탄화물이 남지 않아 연기가 거의 발생되지 않는 것이 관찰되었다.

Figure 3

Smoke production rate curves of specimens at an external heat flux of 50 kW/m².

본 연구에서는 재료의 연기위험성을 예측하기 위한 방법으로 연기성능지수(smoke performance, SPI) 식은 다음 식 (2)를 적용하였다(17).

(2)SPI=TTI(s)SPRpeak (m2/s)

이 식은 연기성능지수를 평가하기 위해서 TTI와 SPR_peak의 인자를 고려하였다. TTI는 가연성 가스와 연기의 발생을 의미하며, SPR_{1st_peak}는 시간의 변화에 따른 제1차 최대연기발생률을 의미한다. TTI와 SPR_{1st_peak} 값을 측정함으로써 화재초기의 연기위험성을 예측할 수 있다. 화재의 확산속도는 재료의 플래쉬오버에 도달하는 시간과 관계가 있으며, 화재확산 속도가 낮을 수록, 플래쉬오버에 도달하는 시간이 늦어진다. 이것은 연기성능지수와 같은 맥락이다. 연기성능지수가 높으면 연기위험이 낮아져 화재위험이 낮다는 것을 알 수 있다.

Table 4에 보여진 바와 같이 oak의 TTI가 51 s로 가장 지연되었고, SPI 값도 11590.91 s²/m²으로 가장 높게 나타났고, lauan은 337.83 s²/m²으로 가장 낮게 나타났다. 이것은 lauan이 낮은 수분함량 및 체적밀도로 인해 연소속도가 빠르고 연기생성량이 증가함으로써 연기안전성이 매우 낮은 것으로 평가된다.

Table 4

Smoke Performance Index (SPI) of Wood Specimens at an External Heat Flux of 50 kW/m²

또한 가연성 재료의 연기위험성을 예측하기 위한 방법으로 연기성장지수(smoke growth index, SGI)인 식 (4)를 적용하였다(17).

(4)SGI=SPRpeak(m2/s) Time t o SPRpeak(s)

이 식은 SPR_peak과 최대연기발생률에 도달하는 시간(time to reach peak smoke production rate, Time to SPR_peak)을 측정하여 화재초기의 연기위험성 평가를 구현하였다. 이 SGI는 SPR_{1st_peak}를 최대연기발생률에 도달하는 시간의 초기 최대값으로 나눈 값으로서 화재 시 연기성장을 예측할 수 있다. 화재 시 최대열방출률에 도달하는 시간은 화재성장과 관계가 있다. 따라서 재료의 최대열방출률에 도달하는 시간이 짧을 수록 화재위험성이 높아진다. 이것은 연기성장지수와 같은 맥락이다. 연기성장지수가 높으면 연기위험이 높아져 화재위험이 높다는 것을 알 수 있다.

즉, Table 5에 나타낸 바와 같이 chest nut과 oak가 0.0001 m²/s²으로 가장 낮게 나타났으며 spruce와 lauan의 경우 0.0012 m²/s²로 가장 높게 나타났다. 연기성장지수가 높은 이유는 이들이 휘발성 유기물질을 다량 함유하고 있거나 낮은 체적밀도를 갖고 있기 때문으로 이해되며 연기위험성이 높은 것으로 평가된다.

Table 5

Smoke Growth Index (SGI) of Wood Specimens at an External Heat Flux of 50 kW/m²

또한 비감쇠면적(specific extinction area, SEA)은 연기발생률(smoke production rate, SPR)을 질량감소율(mass loss rate, MLR)로 나눈 것으로 연기관련 지수로 많이 연구되고 있다. Table 3에 나타낸 바와 같이 spruce는 PMMA를 제외하고 SEA가 97.82 m²/kg으로서 가장 크고, zelkova가 6.88 m²/kg로 가장 작았다. 이것은 화재 시 비교적 숯의 생성이 용이한 재료가 연소억제로 인해 zelkova가 spruce보다 14.2배 저발연 작용을 하는 것으로 판단된다.

또 전체 규모의 화재 조건에서 생성될 수 있는 연기의 잠재적 양을 추정하기 위한 방법으로 연기지수인 연기강도(smoke intensity, SI)를 적용하였다. SI는 연소초기 ISO 5660-1의 열방출 특성 시험에서 얻어진 비감쇠면적(specific extinction are, SEA)과 최대평균열방사율(maxmum average rate of heat emission, MARHE)의 곱으로 계산된 인자로서, 실물화재 시험에서 생성될 수 있는 연기의 화재성향을 예측할 수 있는 중요한 데이터이다. SI를 구하는 식은 다음 식(5)와 같다(17).

(5)SI=MARHE(kW/m2)·SEA(m2/kg)

평균열방사율(average rate of heat emission, ARHE)은 총열방출률을 시간으로 나눈 값으로 정의되고 최대값인 MARHE는 실제 화재 상황에서 화재 발생 경향을 보여주는 좋은 척도로 간주되고 있다.

Table 6에 나타낸 SEA와 MARHE를 곱하여 구한 SI는 lauan이 15.28 MW/kg으로 가장 높게 나타났으므로 실물 화재 시험에서 연기위험성이 가장 높을 것으로 예측되며, 이와 반대로 zelkova 시험편은 0.47 MW/kg으로 감소되어 연기위험성이 낮아지는 것으로 예상된다.

Table 6

Smoke Intensity (SI) of Wood Specimens at an External Heat Flux of 50 kW/m²

그리고 화재 시 연기위험성 평가를 표준화하기 위한 방법으로 기준물질을 사용하여 연기성능지수-V (smoke performance index-V, SPI-V)를 사용하여 계산하였다. 계산한 식은 다음 식(6)과 같다. 즉, SPI-V는 SPI를 SPI_[PMMA] 기준값(PMMA 기준)으로 나눈 값으로 정의된다(18). SPI-V 값이 클수록 연기위험성이 작아지는 것으로 예측된다.

(6)SPI−V=TTI(s)SPRpeak (m2/s)[TTI(s)SPRpeak (m2/s)]PMMA

이 식은 무차원 지수이다. 이 연구에서 연기발생률의 값은 화재초기의 중요성을 고려하여 SPR_{1st_peak} 값을 적용하였다. 특히, 용융되는 플라스틱의 경우에는 SPR_{1st_peak}를 적용한다.

Table 7에 제시한 바와 같이 PMMA를 기준물질로 한 연기등급지수인 SPI-V은 PMMA (1.0) ≈ lauan (1.03) < spruce (1.19) < pitch pine (6.41) < chest nut (22.43) < zelkova (24.89) < oak (35.18)의 순서로 증가하였다.

Table 7

Smoke Risk Index-VI (SRI-VI) of Wood Specimens at an External Heat Flux of 50 kW/m²

이것은 PMMA와 같이 휘발성 유기물질을 함유한 용융되는 플라스틱은 SPI-V가 낮아지기 때문에 연기위험성이 높고, spruce는 침엽수 자체에 휘발성 유기물을 다량 함유하고 있기 때문에 연기위험성이 높은 것으로 판단된다. 특히 TTI가 시험 결과에 상당한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 그리고 SPI와 SPI-V에 의한 연기위험성 평가 결과 oak가 가장 안전한 물질임을 알 수 있었다.

그리고 연기성장지수-V (smoke growth index-V, SGI-V)는 SGI를 SGI_[PMMA]의 기준값(PMMA 기준)으로 나눈 값으로 정의되며, 이것은 다음 식(7)과 같다(18). SGI-V 값이 클수록 연기위험성이 커지는 것으로 예측된다.

(7)SGI−V=SPRpeak (m2/s) Time to SPRpeak (S)[SPRpeak (m2/s) Time to SPR Rpeak (s)]PMMA

Table 7에 나타낸 바와 같이 SGI-V에 의한 연기위험성은 spruce와 lauan이 각각 12로 가장 높은 것으로 나타났다. 이것은 연소 속도가 빨라짐에 따라 SPR_peak 값이 증가하고, SPR_peak에 도달하는 시간이 짧아지는 것을 의미한다.

PMMA를 기준물질로 한 연기등급지수인 SGI-V는 oak (1) ≈ chest nut (1) ≈ PMMA (1) < zelkova (2) ≈ pitch pine (2) < spruce (12) ≈ lauan (12)의 순서로 증가하였다.

Spruce와 lauan은 체적밀도가 낮아 연소속도가 빨라 TSPR_{1st_peak} 값이 빠르게 도달하고 그것으로 인하여 SPR_{1st_peak} 값이 증가하는 것으로 판단된다. 또한 spruce의 다량의 휘발성 유기화합물과 lauan의 낮은 수분함량도 SGI-V를 높이는 것으로 판단된다.

SPI-V와 SGI-V는 콘칼로리미터로 측정된 데이터를 이용해 계산하여 얻어지는 값으로, 연기위험성을 더욱 정밀하고 정량적이게 평가하기 위하여 Chung’s equations-VI에 의한 연기위험성지수-VI (smoke risk index-VI, SRI-VI) 식(8)을 적용하였다(18).

(8)SRI−VI=SGI−VSPI−V

각 (6), (7), (8) 식을 계산하여 Table 7에 제시하였다. SRI-VI는 SGI-V를 SPI-V로 나눈 값으로 정의되며, SGI-V 값이 클수록 연기위험성이 증가하고, SPI-V 값이 작을수록 연기위험성이 증가한다. 이것은 연기위험성 및 연기등급을 종합적으로 판단할 수 있는 것으로 예측된다.

PMMA를 기준물질로 한 연기위험성 등급지수인 SRI-VI는 oak (0.03) ≈ chest nut (0.04) ≈ zelkova (0.08)　< pitch pine (0.31) < PMMA (1) < spruce (10.08) < lauan (11.65)의 순서로 증가하였다.

따라서 oak、chest nut 및 zelkova가 연기위험성이 가장 낮고, lauan이 가장 높은 것으로 나타났다. 활엽수가 침엽수에 비하여 안전성이 우수한 것으로 판단된다.

3.3 연소생성물 특성 평가

일산화탄소(CO)는 목재와 불꽃 사이에서 발생되는 휘발성물질의 불완전연소 생성물이다. 휘발성 물질의 열분해속도를 측정하는 하나의 방법인 열방출속도가 높아지는 것은 동반된 CO가스 생성이 증가하는 것으로 설명될 수 있다. Table 3 및 Figure 4에 나타낸 시험편 6종의 CO_mean농도는 53∼142 ppm으로 나타났다. 이와 같은 결과는 미국직업안전위생관리국(occupational safety and health administration, OSHA)의 허용기준(permissible exposure limits, PEL)인(27) 50 ppm보다 6〜184% 높으므로 인체에 나쁜 영향을 미칠 것으로 판단된다.

Figure 4

CO production (ppm) curves of specimens at an external heat flux of 50 kW/m².

Table 3 및 Figure 5에 나타낸 바와 같이 CO_2mean 농도는 모든 시험편에 대하여 1063〜1687 ppm였다. 이 결과는 OSHA의 허용기준(PEL)인(28) 5000 ppm 보다 낮게 나타났다. 이것은 인체의 호흡을 자극하여 생기는 과호흡을 발생시키기에는 부족한 것으로 예측된다. 광산안전보건청(mine safety and health administration, MSHA)에(29) 의하면, 이산화탄소는 단순한 질식을 일으키고 잠재적 흡입 독성 물질로 알려졌다.

Figure 5

CO₂ production (ppm) curves of specimens at an external heat flux of 50 kW/m².

4. 결 론

1) 열적 특성을 평가한 결과, lauan의 제1차 최대열방출률(HRR_{1st_peak})은 246.84 kW/m²으로 zelkova의 74.15 kW/m²보다 비교적 높게 나타났다. 이것은 lauan의 체적밀도가 비교적 낮아 초기 연소가 용이하기 때문이고, 또한 zelkova는 연소억제 작용이 매우 우수하기 때문이다.
2) 전체 규모의 화재 조건에서 발생될 수 있는 연기의 잠재적 양을 추정하기 위한 SI는 lauan이 15.28 MW/kg으로 가장 높게 나타나 실물 화재 시험에서 연기위험성이 가장 높을 것으로 예측되며, 이와 반대로 zelkova 시험편은 0.47 MW/kg으로 감소되어 연기위험성이 가장 낮아지는 것으로 예상되었다.
3) 연기위험성 평가를 표준화하기 위하여 계산된 연기성능지수-Ⅴ (SPI-Ⅴ)는 PMMA (1.0) ≈ lauan (1.03) < spruce (1.19) < pitch pine (6.41) < chest nut (22.43) < zelkova (24.89) < oak (35.18)의 순서로 증가하였다. 이것은 PMMA와 같이 휘발성 유기물을 함유한 물질은 SPI-V가 낮아지기 때문에 연기위험성이 높고, spruce는 침엽수 자체에 휘발성 유기물을 다량 함유하고 있기 때문에 SPI-V가 낮으므로 연기위험성이 높았다. 또한 lauan은 체적밀도가 낮기 때문에 연기위험성이 높게 나타났다.
4) 연기성장지수-Ⅴ (SGI-V)는 oak (1) ≈ chest nut (1) ≈ PMMA (1) < zelkova (2) ≈ pitch pine (2) < spruce (12) ≈ lauan (12)의 순서로 증가하였다. 이것은 일부 정도의 차이는 있으나 SPI-V와 유사한 경향성을 나타내었다.
5) 연기위험성지수-VI (SRI-VI)는 oak (0.03) ≈ chest nut (0.04) ≈ zelkova (0.08)　< pitch pine (0.31) < PMMA (1) < spruce (10.08) < lauan (11.65)의 순서로 증가하였다. 따라서 oak, chest nut과 zelkova가 연기위험성이 가장 낮고, lauan이 가장 높은 것으로 판단되었다.
6) 시험편 6종의 CO_mean농도는 53∼142 ppm으로 나타났다. 이는 OSHA의 허용기준(PEL)인 50 ppm보다 6〜184% 높으므로 인체에 나쁜 영향을 미칠 것으로 판단된다.

그러므로 목재의 특성 중 체적밀도가 높을수록 착화시간이 지연되고 연기발생률이 낮았으며 최대연기발생률에 도달하는 시간이 지연되어 SPI-V 값이 증가하였고 SGI-V 값이 감소하였다. 이것으로 인하여 oak, chestnut과 zelkova가 연기위험등급이 가장 낮은 것으로 나타났다.

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Materials	Scientific Name	Classification	Moisture Content (%)	Bulk Density (kg/m³)
Spruce (SR)	Picea jezoensis	Soft wood	10.7	510.9
Pitch Pine (PN)	Pinus rigida	Soft wood	10.0	419.0
Lauan (LU)	Pentacme contorta	Hard wood	8.8	542.5
Chest Nut (CN)	Castanea sativa	Hard wood	11.0	634.0
Oak (OK)	Quercus variavilis	Hard wood	12.1	976.0
Zelkova (ZV)	Zelkova serrata	Hard wood	10.0	655.0
PMMA	-	-	-	1180.0

Contents	ISO 5660-1
Sample Size (mm³)	100 x 100 x 10
External Heat Flux (kW/m²)	50
Orientation	Horizontal Face Upwards
Test Time (s)	1800

Materials	^aTTI (s)	^bHRR_{1st_peak} (kW/m²) at time (s)	^cMARHE_peak (kW/m²)	^dSPR_{1st_peak} (m²/s)
Spruce	9	234.71 / 25	137.94	0.0230
Pitch Pine	15	155.05 / 35	131.71	0.0071
Lauan	10	246.84 / 30	171.07	0.0296
Chest Nut	34	167.56 / 60	164.46	0.0046
Oak	51	177.10 / 75	189.79	0.0044
Zelkova	41	74.15 / 160	68.90	0.0050
PMMA	17	1110.56 / 385	662.61	0.0516
Materials	^eTSPR_{1st_peak} (s)	^fSEA (m²/kg)	^gCO_mean (ppm)	^hCO_{2_mean} (ppm)
Spruce	20	97.82	57	1317
Pitch Pine	40	46.88	53	1063
Lauan	25	89.34	133	1546
Chest Nut	55	38.00	142	1667
Oak	95	41.12	137	1687
Zelkova	30	6.88	81	1266
PMMA	385	169.58	36	4909

Materials	^aTTI (s)	SPR_{1st_peak} (m²/s)	SPI (s²/m²)
Spruce	9	0.0230	391.30
Pitch Pine	15	0.0071	2112.67
Lauan	10	0.0296	337.83
Chest Nut	34	0.0046	7391.30
Oak	51	0.0044	11590.91
Zelkova	41	0.0050	8200
PMMA	17	0.0516	329.46

Materials	MARHE_peak (kW/m²)	SEA (m²/kg)	SI (MW/kg)
Spruce	137.94	97.82	13.49
Pitch Pine	131.71	46.88	6.17
Lauan	171.07	89.34	15.28
Chest Nut	164.46	38.00	6.25
Oak	189.79	41.12	7.80
Zelkova	68.90	6.88	0.47
PMMA	662.61	169.58	112.37

Materials	SPR_{1st_peak} (m²/s)	Time to SPR_peak (s)	SGI (m²/s²)
Spruce	0.0230	20	0.0012
Pitch Pine	0.0071	40	0.0002
Lauan	0.0296	25	0.0012
Chest Nut	0.0046	55	0.0001
Oak	0.0044	95	0.0001
Zelkova	0.0050	30	0.0002
PMMA	0.0516	385	0.0001

Materials	SPI-V	SGI-V	SRI-VI
Spruce	1.19	12	10.08
Pitch Pine	6.41	2	0.31
Lauan	1.03	12	11.65
Chest Nut	22.43	1	0.04
Oak	35.18	1	0.03
Zelkova	24.89	2	0.08
PMMA	1	1	1