Details

Данная работа посвящена исследованию влияния толщины огнезащитного штукатурного состава на огнестойкость железобетонных несущих конструкций высотного административного здания. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Выполнить анализ научно-технической литературы в области огнезащиты железобетонных конструкций, нормативных требований к пределам огнестойкости высотных зданий. 2. Выполнить численное моделирование нестационарной теплопередачи для четырёх типов конструкций с разной толщиной защитного слоя бетона. 3. Провести серию расчётов для каждого типа конструкции без огнезащиты и с различной толщиной штукатурного слоя в программном комплексе ELCUT. 4. Определить время достижения критической температуры арматуры (500 °С) для всех вариантов и построить графические зависимости для нахождения оптимальной толщины штукатурки, обеспечивающей предел огнестойкости R180. 5. Выполнить технико-экономическое обоснование на примере колонны 400×400 мм, включая расчёт затрат на материалы и монтажные работы, а также верификацию результатов моделирования с данными натурных огневых испытаний. На основе полученных результатов установлено, что штукатурный состав «Игнис Лайт» эффективно замедляет прогрев арматуры благодаря низкой теплопроводности. Определены оптимальные толщины для достижения предела огнестойкости R180. Выявлена обратная зависимость между толщиной защитного слоя бетона и требуемой толщиной штукатурки. Расчётная погрешность по сравнению с экспериментальными данными составила 8,7%, что подтверждает корректность модели. Технико-экономический расчёт показал, что затраты на огнезащиту одной колонны 400×400 мм высотой 4,2 м составляют около 18,8 тыс. рублей, что является экономически обоснованным для обеспечения требуемой огнестойкости. Для достижения полученных результатов использованы следующие программные комплексы: Autodesk Revit 2023; Autodesk Navisworks 2023; САПФИР-3D 2022; ЛИРА САПР 2022; MS Project 2016; Сигма ПБ; ELCUT; SmetaWIZARD.

This work is devoted to the study of the effect of the thickness of a fire-resistant plaster composition on the fire resistance of reinforced concrete load-bearing structures of a high-rise administrative building. Tasks that were solved during the research: 1. Perform an analysis of scientific and technical literature in the field of fire protection of reinforced concrete structures, regulatory requirements for fire resistance limits of high-rise buildings. 2. Perform numerical simulation of unsteady heat transfer for four types of structures with different thicknesses of the protective layer of concrete. 3. Perform a series of calculations for each type of structure without fire protection and with different thickness of plaster layer in the ELCUT software package. 4. Determine the time to reach the critical temperature of the reinforcement (500 ° C) for all variants and plot graphical dependencies to find the optimal plaster thickness that provides the fire resistance limit R180. 5. Perform a feasibility study using the example of a 400×400 mm column, including calculating the cost of materials and installation work, as well as verifying the simulation results with data from field fire tests. Based on the results obtained, it was found that the Ignis Light plaster composition effectively slows down the heating of the reinforcement due to its low thermal conductivity. The optimal thicknesses for achieving the fire resistance limit R180 have been determined. The inverse relationship between the thickness of the protective layer of concrete and the required thickness of plaster has been revealed. The calculated error compared to the experimental data was 8.7%, which confirms the correctness of the model. The technical and economic calculation showed that the cost of fire protection for one column of 400×400 mm with a height of 4.2 m is about 18.8 thousand rubles, which is economically justified to ensure the required fire resistance. To achieve the above results, the following software tools were used: Autodesk Revit 2023; Autodesk Navisworks 2023; САПФИР-3D 2022; ЛИРА САПР 2022; MS Project 2016; Сигма ПБ; ELCUT; SmetaWIZARD.