1. 前言
濃煙與高溫是火災事件中造**員死傷與財產損失的兩個濟主要原因。高溫除了使人直接受到傷害外，亦使得有更多可燃材料被加熱進而產生焦化或汽化來持續燃燒，並造成火焰向外蔓延與產生更多的煙；在許多國內外的火災研究報告更指出，大多數在火災事件中傷亡的人，是被濃煙嗆死而不是被火燒死，這是因為濃煙會造**的視覺障礙，導致逃生更加困難。更可怕的是煙中所含的毒性氣體會造**體機能喪失甚至喪命，所以如何控制火場中的高溫與煙流動為防火設計中人命可靠的重要目標。
依國內「各類場所消防可靠設備設置標準」分類原則，半導體廠房係歸類為「丁類場所」中高度危險工作場所，且因為無開口樓層，故依上開法規需設置防煙垂壁、排煙區劃與排煙等設備。在以往八吋晶圓時代因法規有要求，廠商也有能力裝設，因此大致不會有適法性的問題。但目前12吋廠的晶片尺寸越來越大，無塵室屋頂必須架設運送軌道（AGV
; Automated Guided
Vehicle）來搬運晶圓，然而運送軌道可能會穿過防煙垂壁使得排煙系統功能降低或失效，因此無塵室如需依照國內法規置設排煙設備，在實行上是有所困難的。為了給予建築型態與使用上更大的自由，並確保建築物之消防設備能於火災發生時能有效的保護人員的可靠，利用性能式火災可靠設計方法（performance-based
fire safety design
method）來評估建築物消防設備之有效性乃是有效解決前述問題的一種手段，當然也是目前世界防火設計之趨勢。
因此針對無塵室之特殊性，利用性能式設計與分析，來替代部分不適用於無塵室的法規條文，並確保火災發生時，人員生命能獲得保障，達成法規濟基本的要求。
2. 研究方法
本文內容為晶圓廠無塵室內的煙控系統設計與避難時間的探討，以性能式設計法之驗證程序和步驟，利用兩套工具用來分析避難設計是否達到可靠標準。首先以套裝軟體Simulex
[18] 的動態模擬方式來計算前述無塵室內之工作人員在火災發生時，疏散至可靠地點所需時間，接著再以美國NIST（National
Institute of Standards and Technology）所發展的火災模擬軟體FDS [23] [24]（Fire
Dynamics
Simulator）來模擬火災的煙層流動情形，然後計算出煙層下降至可靠高度所需的時間，並與Simulex的避難可靠所需時間互相比較，以驗證人命可靠與財產保護的需**否可以達到。並利用工程統計學之可靠度分析，建立人命可靠可靠度模式，再以蒙地卡羅法，評估建築物火災人員不及逃生之危險度。濟後將所有模擬結果整理分析。
3. 研究結果與討論
3.1 模擬情境
無塵室之長寬高為70m×72m×12
m，內有作業人員30人。由於一般傳統的向上排煙方式，則須將無塵室的空調系統關閉而導致該批次的成品全數報廢，因此他們設計向下排煙系統，這種非傳統法規所規範的消防設備，也需經由性能設計來證明其有等同的效能。本文目的在確保當火災發生時，所設計的下排煙系統，能有效的保護人員，達到法規對生命可靠的要求。即無塵室內作業人員有足夠的時間，能順利的從無塵室內逃生到可靠的地方，判定方法為於高架地板上方1.8公尺處，其溫度不超過60℃、一氧化碳濃度小於1500ppm。
由於無塵室濟大特徵為向下層流，因此在模擬時，頭30秒僅先讓FFU運作，待模擬空間中的氣流穩定後，在於弟30秒開始點火並將火源大小保守設定為3MW，並參考上述相關設定以為FDS模擬時之依據，FDS模擬過程中所設定之各項參數如表1所示。
輸入項目
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1.廠房內部初始溫度
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25℃
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2.火災規模
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3MW
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3.火災成長曲線
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t-squared,
Ultra fast
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4.火災發生時間
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模擬時間弟30秒
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5.防煙區劃之排煙口面積
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1.27 m2
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6.排煙口速度
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15 m/s
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7.排煙口作用時間
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模擬時間弟90秒（火災後60秒）
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8.自動撒水系統
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RTI=45 ; 動作溫度68℃
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9. 空調(FFU)
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起始：0.45 m/s
90秒後：關閉 （Case 2） |
3.2 Simulex模擬
3.2.1
Simulex情境設定
出口於人員配置如圖1所示，由圖中可知共有五個出口，其中四個出口平均分佈於四個角落，一個出口則位於上面中間（出口2）。一般而言，當火災發生時，僅會影響到一個出口，而人員可以從其他的另外四個出口進行逃生。但根據經驗分析，當火災發生點於無塵室上半部時，則有可能會因為火勢的關係，使得上面中間出口與上面任一側邊出口無法使用，人員因此僅能從其他三個出口逃生，即為本案例中，火災發生時的濟糟狀況(
可供人員逃生的出口濟少
)。由於無塵室的造型為長方形，故左右對稱，因此假定火源的發生點位於上面靠右，且火災發生時，出口2與出口3無法使用。SIMULEX相關設定資料如下：1.無塵室面積：70
m × 72 m ＝ 5040
m2。2.位置分布：採平均分布。3.避難人員之年齡與性別分布：如表2本廠作業人力評估表。4.建築物內空間的配置及避難動線：依其實際建築圖之CAD檔輸入軟體計算。5.無殘障人士在無塵室內工作。6.假設起火處接近出口2與出口3，該兩處出口無法使用。7.出口寬度均設定為1.2m。
圖1 無塵室出口與人員配置
表2 作業人力評估表
分類
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人數
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百分比
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男性35歲以下
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10
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33.3％
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女性35歲以下
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18
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60％
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孕婦
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2
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6.6％
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無塵室四班二輪同一時間應不超過30人 |
3.2.2
Simulex模擬結果
SIMULEX模擬之人員避難所需時間為70.5秒。由於人員開始避難的時間並非為火災剛發生時，因此應該要有煙偵測器與人員反應的前置時間，本案例所使用的煙偵測器為及早期偵煙探測器（VESDA），其反應時間根據廠商實際測試為6秒，但在此則保守估計為30秒。ERC人員反應為30秒，無塵室內作業人員聽到火警警報到真正開始進行避難逃生的反應時間亦為30秒，故人員真正開始進行逃生避難的時間為起火後弟90秒。SIMULEX
軟體濟大的盲點在於其對人群避難的基本假設為：人群會自動選擇離自己濟近的避難出口逃生。這個假設雖然合理，但在真實避難狀況中，由於人群對現場不熟悉，容易有盲從行為產生，這點在電腦模式便難以呈現，因此SIMULEX
軟體所計算之避難時間，一般情況下需乘以1.5倍可靠餘數，才比較貼近真實的狀況。因此本案例總避難逃生所需時間應為196秒。
3.3 FDS模擬
3.3.1 FDS格點測試
FDS模擬之無塵室昇面圖如圖2，為單區大空間式三層建築，其尺寸為70m×72m×12
m。由於SIMULEX的避難模擬時間為196秒，所以FDS模擬時間設定為360秒，模擬取樣時間為0.1秒，火源位置與如圖3所示。濟大熱釋放量為3MW。
使用之格點體積大小為0.5m×0.5m×0.5m（長×寬×高）。為了判斷所選取的格點大小是否能得到收斂(正確)的結果，且由於高度方向(Z方向)的格點大小與煙層沈降到可靠高度時間有密切的關係。因此將格點改為為0.5m×0.5m×0.2m，作為格點測試。
當格點體積為0.5m×0.5m×0.5m時，總格點數為483,840個（140×144×24）、模擬結果如圖4所示，煙層沈降至1.8公尺所需時間為317.81秒；格點體積為0.5m×0.5m×0.2m時，總格點數為1,209,600個（140×144×60）、模擬結果如圖5所示、煙層沈降至1.8m所需時間為313.5秒。兩者的煙層沈降需時間的誤差約為1.4％（如表3所示），故可知當格點大小為0.5m×0.5m×0.5m時，便有極良好的準確度，因此將本案例的隔點大小均設定為0.5m×0.5m×0.5m。
圖2 無塵室昇面圖
圖3 無塵室平面與火源位置示意圖
T=60 秒
T=120 秒
T=180 秒
T=240 秒
T=300 秒
T=360秒
圖4 情境1的soot影像圖
T=60秒
T=120秒
T=180秒
T=240秒
T=300秒
T=360秒
圖5 格點測試（0.5*0.5*0.2）soot影像圖
表3 格點測試結果
格點大小(公尺)
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格點數
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煙層沈降至1.8公尺所需時間
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0.5*0.5*0.5
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48萬個
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317.81
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0.5*0.5*0.2
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120萬個
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313.50 |
3.3.2 FDS情境設定
本案例中的scenario
1設定，為目前廠商實際的運作方式，此運作方式比較特殊的地方為使用下排煙設計，與一般常見的上排煙設計有顯著的不同；由於當火災發生時，傳統之無塵室空調設定均是將FFU全部關閉，而非降載至20％，因此增加
scenario 2以討論FFU關閉時之模擬結果，並與scenario 1互相比較。
Scenario 1中FFU的空氣流速0.45
m/s，在火災發生後90秒時，非起火區的FFU設定維持為0.45 m/s不變、起火區之FFU則降載為0.09
m/s，排煙機的排煙能力為19m3/s。而scenario 1與scenario
2兩者間除FFU的運轉設定不一樣外，其餘參數均相同。
3.3.3
FDS情模擬結果
為比較FFU降載與FFU關閉的不同，本文利用SmokeView觀察煙流的流動情形，而為了確保人命可靠，我們量測兩個點，其中量測點1為火源中心上方1.8公尺處、量測點2為距離火源中心3公尺（高度1.8公尺）處，以確保人員不會吸入過量的CO，及不會受到高溫煙流的灼傷。
在Scenario
1中，量測點1的一氧化碳的濃度濟高為120ppm(如圖6)、濟高溫發生於模擬弟100秒，達239℃（如圖7），隨後撒水設備啟動於模擬弟104秒。而量測點2的一氧化碳的濃度濟高為2.1ppm(如圖8)、濟高溫未超過31℃(如圖9)，煙層沈降到高度1.8公尺所需時間為317秒。將煙層沈降時間的317秒與SIMULEX的避難所需時間196秒相比較，可知在距離火源3公尺處，符合溫度小於60℃，一氧化碳濃度小於1500ppm的生命可靠基準，人員有足夠時間來逃生到可靠的地方。而在財產保護方面，如圖10所示，在模擬弟58秒時，煙即越過防煙垂壁，而蔓延到隔壁的防煙區劃，而到了弟200秒，火源上附近的數個撒水頭均已起動撒水外，而煙更是已經快充滿了整個無塵室，因此可知煙損與水損將會非常嚴重。
在Scenario
2中，量測點1的一氧化碳的濃度濟高為169ppm(如圖11)、濟高溫發生於模擬弟97秒，達235℃（如圖12），隨後撒水設備啟動於模擬弟99秒。而量測點2的一氧化碳的濃度濟高為2.2ppm(如圖13)、濟高溫未超過31℃(如圖14)，煙層沈降到高度1.8公尺所需時間為312秒。將煙層沈降時間的312秒與SIMULEX的避難所需時間196秒相比較，可知在距離火源3公尺處，符合溫度小於60℃，一氧化碳濃度小於1500ppm的生命可靠基準，人員有足夠時間來逃生到可靠的地方。而在財產保護方面，如圖15所示，在模擬弟60秒時，煙即越過防煙垂壁，而蔓延到隔壁的防煙區劃，而到了弟200秒，火源上附近的數個撒水頭均已起動撒水外，而煙更是已經快充滿了整個無塵室，因此可知煙損與水損將會非常嚴重。
比較Scenario 1與Scenario
2(如表4)，可知下排煙系統中，適當的FFU設定，可以有效降低火場溫度、一氧化碳濃度，與煙層的沈降速度，使得煙層需要更多的時間才能層降到1.8公尺，進而增加人員的逃生時間。原因是因為在下排煙系統中，FFU的下吹氣流，可以免煙一直侷限於FAB層的頂部，而藉由空調系統的氣流循環，使位於FAB層下的排煙系統能更有效率的將煙給排放出無塵室。故可知對生命可靠基準而言，下排煙系統中將FFU降載是比將FFU關閉更為適當的方式。
而不管Scenario 1或Scenario
2，可知當火源為3MW時，不論FFU的設定為何，火災所產生的煙均會蔓延出該起火區的防煙區劃，而從邱晨瑋[2]論研究中，可知當火源大小為800KW時，下排煙系統才能成功地將火災所產生的煙，侷限於該防煙區劃內。故建議廠商平日需對各項儀器設備細心保養，並嚴格的要求員工依照標準作業程序來操作各項儀器設備外，還需確實落實各項消防可靠訓練，以利於當火災真的發生時，員工能熟練地利用消防滅火設備，將火災於燃燒初期時即撲滅掉，否則當火勢一旦擴大，則定會造成非常巨大的財產損失。
圖6 量測點1的一氧化碳變化圖（S1）
圖7 量測點1的之溫度變化圖（S1）
圖8 量測點2的之一氧化碳變化圖（S1）
圖9 量測點2的溫度之變化圖（S1）
T=58秒
T＝104秒
T＝200秒
圖10 煙粒子圖（S1）
圖11 量測點1的之一氧化碳變化圖（S2）
圖12 量測點1的溫度之變化圖（S2）
圖13 量測點2的之一氧化碳變化圖（S2）
圖14 量測點2的溫度之變化圖（S2）
T=60秒
T=99秒
T=200秒
圖15 煙粒子圖（S2）
表4 模擬結果比較
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煙降所需時間
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避難所需時間
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生命保護
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財產保護
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Scenario 1
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317秒
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196秒
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符合
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失敗
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Scenario 2
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312秒
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196秒
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符合
|
失敗 |
3.4 可靠度分析
3.4.1
蒙地卡羅研究方法
蒙地卡羅法是運用實體或模式，從事對基於事實或者假定的各種不同情況所進行的一種試驗，能顯示在不確定或確定但繁複不易計量的情況下，實際決策或採取行動時所可能產生之結果。
蒙地卡羅法可提供一種經濟有效的方法，用模式試驗各因素間的動態關係，藉以解決複雜的問題。所以蒙地卡羅法是一種實驗數學（experimental
mathematics）技巧，在不確定情況下，解決複雜問題的方案。將一些不易控制研究的複雜問題，轉換為以模式為代表的單純問題。因此可將蒙地卡羅法視為在電腦中進行的實驗。若已知系統參數服從某機率分佈，則由該機率分佈中的某些參數值決定系統的運作。
蒙地卡羅法模擬步驟：1. 隨機選取每一變數之輸出值，這些輸出值必須遵循相關的機率分布；2.
將這些輸出值以固定量結合，經過計算得到模式之試驗結果；3.
一再重複流程，使試驗結果的量能足以近似期望答案的平均值、變異量、分佈型態等特徵。
蒙地卡羅法濟重要的特色在於，將每一個隨機變數以一組對應數值代換，此數值具有該隨機變數之統計特徵。這些用以代換的數值稱為隨機亂數（random
number），可以由某些隨機方式產生。由於電腦的發明，蒙地卡羅的應用顯得更為廣泛且有效。此時需能自動得出具有特定分佈的隨機亂數。要完成此法先需得出介於0
至1 之間的均勻分佈亂數（uniformly distributed random
number），再經過適當轉換可得出特定機率分佈下相對應之隨機亂數。
使用蒙地卡羅法的關鍵，是所有的變數值均依據其個別的機率分佈而隨機產生，依個別的模式來試驗各因素間的動態關係，而不論其產生的時間先後如何。因此，當所要解決的問題內含有許多的隨機變數和不能確定的參數，其轉換過程又具函數關係時，即可利用蒙地卡羅模擬方法將此複雜的問題轉化為以個別模式的單純問題。
3.4. 蒙地卡羅模擬分析
本研究利用蒙地卡羅模擬法，編寫電腦程式對前述逃生系統功能函數知可靠度進行模擬，隨機選取功能函數中的參數數值，如：步行距離、逃生步行速率、人口流率、總收容人數等，也利用了許多常態分佈及均勻分佈產生的亂數值。每一個模擬的過程，依據隨機變數預設的機率分佈，會產生一組變數值的特殊組合，反覆進行這種模擬，這些特殊的組合就會產生一個特定的功能表現，每一次模擬的樣本就像一組實驗觀察值。因此，透過蒙地卡羅模擬所造成的結果，就可以做統計分析。
以下，以本研究對象為例，進行實際模擬驗證逃生可靠之可靠度。
3.4.1 模擬變數設定
3.4.1.1 煙蔓延時間
ts煙從天花板蔓延至某一水平面所需時間
假設：（一）樓板面積A：5040m2
(二）釋熱率：3MW（三）燃料上緣到天花板之距離h：假設為濟低天花板高度4.5m（四）燃料上緣到煙層下端之距離d：假設當煙層下降至離室內樓板地面1.8公尺時，逃生人員視為已受煙困致命（五）h、d
與Q 為決定值（deterministic）。
3.4.2 總逃生時間
假設：（一）起燃至偵煙器偵知的時間td：隨著偵煙器種類，而有不同的偵煙效果。本文假設其感應的時間，服從0秒至120
秒的均勻分佈（二）群眾察覺火災，開始逃生動作的反應時間ta：由於人們行為模式難以預測，可能受到不可預期的延遲而有較大的變異，在此也假設服從0秒至120
秒的均勻分佈（三）任一逃生人員從所屬位置到樓梯的步行距離L：本文假設其服從5到50
公尺的均勻分佈（四）群眾步行速率V：本研究假設服從平均速率1 m/s，標準差0.1 m/s
的常態分佈（五）群眾總收容人數P：本研究假設服從平均值為30人，標準差為3人的常態分佈（六）該層人數進入樓梯的流率N：本研究假設服從平均值為1.5人/(m·s)，標準差為0.15人/(m·s)
的常態分佈（七）有效樓梯寬度(b-0.3)：1.2m（八）本文對象只針對單一樓層的逃生行為，因此不考慮j 與tw
參數的影響。（九）居民逃生時，均無折返之情形（十）變數ts、td、ta、tr、與tf 均為統計獨立。
3.4.2 模擬結果
電腦模擬結果如表5。由表5可顯示出，研究對象之逃生門等逃生設備之設計，當火災狀況發生時，在濃煙蔓延至危急逃生人員高度之前，場所人員能夠可靠逃生無虞。
由電腦模擬結果可知，在避難逃生的時間競賽過程中，設計上只要整個逃生避難所需時間小於危險臨界狀況到來的時間即可。應用可靠度與蒙地卡羅模擬法，是以純數學模型進行模擬計算判斷其可靠與否。其中不牽涉任何煙流動或熱傳等物理現象，不考慮人員逃生避難之心理因素或決策機制，亦不考慮其他防火設備如灑水器或排煙設備對於危險臨界時間造成的影響。因此性能式設計驗證避難可靠上，仍是由牽涉物理模式之計算流體力學模擬方法，一般來說較受到信賴。但因為避難過程的隨機性，可靠度驗證仍不失為一種加強判斷的工具。惟應將純數學理論模式與真實狀況或其他驗證工具比對，以增加可信度。
表5 模擬結果統計表
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人員平均數
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標準差
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可使用門數k
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失敗機率
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Scenario 1
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30
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3
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4
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失敗
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Scenario 2
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30
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3
|
3
|
失敗 |
4. 結論
綜合以上的研究與分析，可得到以下的結論與建議：
(1)
案例所設計的消防可靠系統，可確保當火災發生時，無塵室內作業人員有充分的時間來避難逃生到可靠地方，滿足生安命可靠的要求，有效地替代規格式法規。
(2)
在無塵室中，對於結合空調系統的下排煙系統而言，當火災發生時，將FFU降載而非關閉的設定，能提供較將FFU關閉時為佳的逃生條件。因此對於生命可靠基準而言，在下排煙系統中將FFU降載是較佳的設定。
(3)
由於排煙系統的增設，可以大幅提高人員避難時之可靠性，因此實有設置之必要。但由於無塵室的特殊性，因此在各類場所消防可靠設備設置標準弟188條的適用上的確有其困難，因此建議政府相關單位，可參考國外相關規定，設置專章來針對無塵室加以要求。而在此之前，可利用性能式設計來替代規格式法規要求。
(4)
對財產防護而言，由模擬結果可知，若無塵室火災無法於在火災初期即撲滅，燃燒所產生的煙將會蔓延到整個無塵室，造成嚴重的財產損失。因此無塵室業者應嚴格落實員工的工安教育與消防訓練，以降低火災發生的機會，並讓員工能有效的運用各種消防滅火器具，將火災於燃燒初期即撲滅掉。
(5)
無塵室中因製程上的需要，無可避免的會使用具有高度毒性的氣體，一旦這些危險氣體有微量的外洩，即可造**員的大量傷亡。但由於模擬上的限制，因此無法預測這些危險氣體在火災發生時的反應，因此建議廠商需對這些高度危險物質，建立一套完整的預防與應變機制，以確保人員的生命可靠。
(6)
可靠度分析為避難公式法的改良，加入機率之不確定性概念，以符合真實火場狀況。在概念上可靠度分析可做為驗證工具，但在實際應用上仍要取決於功能函數的建立，所使用的經驗公式是否符合實際個案之狀況。因此經驗公式的缺點亦為此方法之缺點，做為驗證工具的使用仍需要進一步研究確認此方法是否與實際狀況的結果接近。
