Software SICUREZZA DEI TUNNEL FERROVIARI. Nell ambito della sicurezza ferroviaria e, in particolare, con riferimento

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1 I modelli di simulazione per la quantificazione della gravità delle conseguenze associate ai possibili scenari incidentali Gallerie & Tunnelling SICUREZZA DEI TUNNEL FERROVIARI Salvatore Leonardi* Marco Santo Spinelli** In molti settori dell ingegneria si sta gradualmente diffondendo un approccio sistemico alla progettazione e alla gestione delle rispettive infrastrutture entro determinati limiti di sicurezza. Alla logica prescrittiva, in pratica, si sta sostituendo quella prestazionale (obiettivi da raggiungere, metodologia analitica di verifica, sistema di gestione), con la conseguenza di rendere indispensabile l identificazione, la quantificazione, la verifica e il monitoraggio continuo del livello di sicurezza di progetto adottato, anche ai fini della pianificazione dell emergenza in situazioni incidentali. Nell ambito della sicurezza ferroviaria e, in particolare, con riferimento alle prestazioni di sicurezza dei tunnel, il criterio prestazionale è stato introdotto per la prima volta in Italia dal Decreto del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti del 28 Ottobre 2005 Sicurezza nelle Gallerie Ferroviarie e riconfermato dalla più recente Specifica Tecnica di Interoperabilità (STI) relativa alla Sicurezza nelle Gallerie Ferroviarie adottata con la decisione della Commissione Europea 2008/163/CE del 20 Dicembre L attuale panorama normativo di riferimento, con l introduzione dell analisi di rischio, mette a disposizione degli Enti gestori e dei tecnici della sicurezza uno strumento essenziale per la definizione dell insieme degli eventi pericolosi possibili per il sistema galleria, per la valutazione della loro probabilità di accadimento e per la stima delle loro conseguenze. In questo processo di analisi di rischio quantitativa è pertanto possibile definire rischio la quantità seguente: dove: s i = i-esimo scenario incidentale del sistema galleria ferroviaria; n = numero totale degli scenari incidentali del sistema galleria ferroviaria; P(s i ) = probabilità di accadimento di s i ; M(s i ) = magnitudo delle conseguenze di s i. Figure 1A e 1B - Alcuni esempi di incendi ferroviari all interno dei tunnel 70

2 Il termine P(s i ) può essere valutato mediante le usuali tecniche dell albero dei guasti e dell albero degli eventi, mentre il termine M(s i ) è determinato attraverso l analisi quantitativa di scenario, ossia l analisi quantitativa delle conseguenze di scenari incidentali opportunamente identificati, per la quale generalmente ci si avvale o di modelli analitici che assumono la forma di relazioni matematiche fra le grandezze di interesse, o di modelli simulativi che rappresentano l andamento del fenomeno fisico attraverso una sua ricostruzione al calcolatore. Con il presente contributo, gli autori analizzeranno preliminarmente le peculiarità dei modelli automatici di simulazione numerica per lo studio degli scenari incidentali di progetto e delle relative condizioni di esodo, con specifico riferimento ai codici di calcolo denominati FDS ed EVAC. Verranno poi specificati i parametri di input e i valori a essi associati, idonei a impostare compiutamente il processo di simulazione, garantendo un livello di attendibilità coerente con le esigenze associate alla precisione dei risultati e con quelle derivanti dalla lunghezza della durata temporale dei cicli di simulazione ritenuti necessari. I modelli numerici di simulazione di incendio e di esodo La cosiddetta Fluidodinamica Computazionale (CFD - Computational Fluid Dynamics), si basa su un approccio matematico rigoroso e su leggi fisiche della fluidodinamica relative al trasferimento di calore e alla combustione e, come tale, richiede complesse analisi numeriche, supportate da elaboratori elettronici. Le due principali classi di modelli di CFD sono i modelli a zone (l ambiente all interno del quale avviene l incendio è comunemente suddiviso in una zona superiore, una inferiore e una di comunicazione tra le due precedenti) e i modelli di campo (l evoluzione del fuoco viene stimata in ogni istante di tempo e per tutti i punti dello spazio tridimensionale attraverso la risoluzione del campo fluidodinamico che risulta dall incendio). In ogni caso, il parametro di input più importante per i suddetti modelli è il valore della potenza termica rilasciata dall incendio o HRR (Heat Release Rate) che identifica la taglia del fuoco e la sua propagazione nel tempo; i valori di output, invece, sono rappresentati dalle grandezze fondamentali del fenomeno (velocità, concentrazioni, temperatura) in un certo numero di sottospazi nei quali l ambiente viene suddiviso (ogni sottospazio è descritto da un nodo della maglia di calcolo; per gli altri punti, si ricavano i dati per interpolazione). A fianco dei modelli di simulazione dell incendio, si sono sviluppati - ma solo di recente - i modelli di simulazione dell esodo. La capacità di evacuazione di una infrastruttura in sotterraneo, in fase di progetto o verifica, fino a non molto tempo addietro, poteva essere valutata esclusivamente sulla base di criteri, relativamente semplici, basati sulla larghezza e sulla lunghezza dei percorsi di esodo. Questi criteri si fondano principalmente sulle lezioni apprese dagli incidenti del passato e sui risultati di esperimenti su scala reale: gli occupanti sono considerati prossimi alle uscite fin dal primo istante di evacuazione e il calcolo dei tempi di esodo è dedicato generalmente alle sole interfacce di connessione tra le varie parti della struttura, e tra questa e l esterno. Al fine di ottenere schematizzazioni più realistiche della realtà, la ricerca scientifica ha cominciato a dedicare una notevole attenzione alla modellazione numerica anche nel campo dell esodo, allargando l ambito di esplorazione della sicurezza a strutture in cui sono presenti centinaia o migliaia di individui. Negli ultimi anni, pertanto, si è assistito allo sviluppo dei cosiddetti modelli di movimento condizionato dal comportamento, ossia basati, oltre che sul movimento, anche sul comportamento reciproco degli individui, simulato istante per istante anche in condizioni ambientali variabili nel tempo. I codici numerici FDS ed EVAC Il codice FDS (Fire Dynamics Simulator) versione 5.20, sviluppato e distribuito dall ente americano NIST (National Institute of Standards and Technology), è un software di tipo Open Source; appartiene alla famiglia dei sistemi CFD per l analisi numerica degli incendi, ed è l implementazione in FORTRAN di un modello avanzato che offre la potenza di un modello di campo, ma che contemporaneamente può gestire altri aspetti importanti del fenomeno incendio, tra cui l esodo degli occupanti la struttura, attraverso la recente implementazione del modulo EVAC. Il modello matematico è stato elaborato per lo studio del campo fluidodinamico che si determina in un incendio e prevede due modalità di calcolo distinte: DNS (Direct Numerical Simulation) e LES (Large Eddie Simulation). La sostanziale differenza è che la modalità DNS prevede il calcolo dei termini dissipativi dovuti alla viscosità in maniera diretta (con tempi di elaborazione che possono risultare proibitivi), mentre la modalità LES trascura i fenomeni di piccola scala utilizzando un approccio semi-empirico semplificato (ciò porta a una drastica riduzione dei tempi di calcolo che permette l analisi di fenomeni di durata maggiore). Le reazioni di combustione dei gas possono essere modellate in due modi: attraverso un approccio detto mixture-fraction che traccia il percorso del solo combustibile durante le sue trasformazioni dalla superficie di origine al processo di combustione; attraverso un criterio alternativo detto finite-rate dove tutte le specie individuali coinvolte nella combustione sono definite e tracciate individualmente (trattasi di un approccio decisamente più complicato e costoso del precedente in termini di costo computazionale). All interno dell approccio mixture fraction esistono due metodi per modellare un fuoco: il primo consiste nello specificare l HRR per unità di superficie, HRRPUA (Heat Release Rate Per Unit Area); il secondo prevede l indicazione di un calore di reazione, HR (Heat of Reaction), insieme alle altre proprietà termodinamiche di un materiale e, in tal caso, il tasso di combustione della superficie sarà funzione dell apporto di calore del sistema alla superficie stessa. E inoltre necessario specificare la reazione di combustione predominante, considerando la stechiometria di base del processo. Nel caso in cui queste informazioni non siano fornite, il software, per default, considererà la reazione del propano come reazione di riferimento. Qualora non vengano fornite ulteriori indicazioni, FDS considera l ambiente come ben ventilato (esistono però ulteriori opzioni per considerare l effetto di condizioni di sotto-ventilazione). Per la simulazione delle condizioni di esodo, si può impiegare il codice EVAC versione 2.0, sviluppato dal VTT (Technical Research Centre of Finland) e distribuito nella forma Open Source pre-accorpato al codice FDS. Il codice EVAC considera le vere forze fisiche che si generano tra la folla in condizioni di congestione. Queste forze includono le forze di contatto tra i corpi e le forze d attrito tra i vari soggetti e tra questi e i muri laterali o gli ostacoli. La modellazione di queste forze richiede che il dominio matematico dell evacuazione sia continuo nello spazio. In definitiva, dunque, in EVAC a ogni evacuante è associata un equazione di moto. In base a tale approccio, ogni individuo è trattato come un agente autonomo caratterizzato da proprietà personali e proprie strategie di fuga. Il modello a base dell algoritmo di movimento implementato da EVAC è il modello di forza sociale presentato da Helbing e Molnár, con i cambiamenti introdotti da Langston per includere una migliore descrizione della forma del corpo umano e considerare i gradi di libertà della rotazione. 71

3 Usando FDS come piattaforma di calcolo, EVAC ha facile accesso a tutte le proprietà dell incendio, come la temperatura dei gas, la densità dei fumi e dei gas, e i livelli di radiazione termica. Il fuoco influenza le condizioni di evacuazione: esso può rendere inabili gli occupanti e in alcuni casi bloccare i percorsi d uscita principali. Contemporaneamente gli evacuanti possono influenzare il fuoco, aprendo porte e finestre e attuando vari dispositivi di protezione. La versione di EVAC attualmente distribuita permette di considerare esclusivamente l effetto del fumo sul movimento e l influenza dei principali gas tossici sull organismo umano attraverso il calcolo della FED (Fractional Effective Dose) o dose frazionaria debilitante: per ogni valore del tempo di esposizione, restituisce il rapporto tra il valore della dose accumulata e il relativo valore critico di soglia che conduce a inabilità. Il software consente poi di implementare agevolmente differenti comportamenti per diverse categorie di occupanti. Questo è possibile intervenendo sulla velocità indisturbata di esodo e sulla direzione: in definitiva, nel modello di calcolo EVAC, ogni evacuante osserva la posizione degli altri individui e seleziona il proprio percorso d uscita valutando quello apparentemente più veloce; la selezione dell uscita è modellata come un problema di ottimizzazione, per il quale ogni evacuante tenta di selezionare l uscita che minimizza il tempo di evacuazione. La validazione del codice FDS+EVAC Il primo passo da compiere quando si utilizza un software di simulazione è la corretta definizione del modello di rappresentazione dello scenario oggetto di studio: i livelli di incertezza interni agli algoritmi di calcolo e le indeterminazioni sperimentali nella misura dei parametri fisici, nonché gli elevati tempi di elaborazione dei modelli estremamente sofisticati, impongono di limitare la raffinatezza del calcolo a favore di risultati meno precisi ma che comunque risultino affidabili, coerenti e adeguati agli scopi prefissati. Nel caso specifico, si è proceduto con la taratura del codice FDS+EVAC, attraverso un processo di manipolazione dei dati di input finalizzato alla determinazione di quei valori in grado di conferire al modello un assetto finale quanto più idoneo a rappresentare adeguatamente e correttamente le dinamiche d incendio nei tunnel ferroviari, sia in termini di aderenza della rappresentazione del fenomeno fisico, che di accuratezza matematica. Per ciò che attiene al modello EVAC di simulazione dell esodo, poiché non è stato possibile testarlo globalmente sulla base di dati derivanti da report su esercitazioni di emergenza condotte dal vivo in gallerie ferroviarie, si è ritenuto opportuno, laddove in letteratura non fossero disponibili i singoli input richiesti dal codice di calcolo, mantenere invariati i valori di default. In tali condizioni, secondo accurati studi di sensitività condotti dagli autori del software, la minore precisione potenzialmente riscontrabile su percorsi di evacuazione in piano, dovuta ai valori attribuiti ai parametri che governano le forze di interazione sociale e la forza motivazionale, condurrebbe a un errore di calcolo ricompreso nell ordine del 40% su base assoluta. Figura 2 - La visualizzazione 3D del processo di esodo con scala policromica della FED Viceversa, il dominio bidimensionale nel piano orizzontale di evacuazione è stato discretizzato adottando una griglia quadrata di lato 0,15 m, compatibile con la rappresentazione dell ambiente in cui si svolge l esodo e pressoché ininfluente nella definizione degli errori di calcolo e dei tempi globali della simulazione (Figura 2). Considerazioni più articolate e complesse devono essere svolte invece in merito al codice di calcolo FDS, in cui un ruolo fondamentale nella definizione dei parametri geometrici è svolto proprio dalla dimensione della griglia di calcolo. Al diminuire delle dimensioni di cella corrispondono precisioni diverse degli output, maggiori tempi di calcolo e maggiore flessibilità geometrica, ovvero maggiore capacità di modellazione geometrica delle forme presenti. Se è ovvio che al diminuire delle dimensioni della griglia aumentano notevolmente la flessibilità geometrica e i tempi di calcolo, non è altrettanto ovvio che nella stessa direzione vada la precisione degli output. In altre parole, non è sempre detto che a griglie più fitte corrispondano elaborazioni più precise. Infatti, l approccio LES (Large Eddie Simulation) - che è l unico approccio praticamente utilizzabile nello studio di fenomeni di larga scala - è composto da algoritmi che lavorano su valori medi a scala macroscopica. Questa impostazione fa sì che esista una dimensione di griglia ottimale, al di sotto della quale si tende a precisioni inferiori piuttosto che maggiori. In generale, è opportuna una modellazione iniziale impostata con celle relativamente grandi, seguita dalla rifinitura graduale del livello di dettaglio finché non si misurano apprezzabili differenze nei risultati. Nel caso di simulazioni che studiano l evoluzione degli incendi, una misura del livello di precisione ottenibile è fornita dall espressione seguente: dove: D car = diametro caratteristico del fuoco; δx = dimensione nominale di ciascuna delle celle componenti la griglia di calcolo. La quantità D car, non coincidente con il diametro fisico del fuoco, si può stimare con diverse formulazioni presenti in letteratura in funzione dell HRR totale del fuoco. Il rapporto D car /δx fornisce quindi il numero di celle di calcolo che interessa il diametro caratteristico del fuoco. 72

4 secondi e in condizione di un vento longitudinale di 1 m/s tra i portali (aperti e a pressione atmosferica). La sezione trasversale della galleria cui si è fatto riferimento in questa fase è la sezione tipo prevista dal gestore italiano della rete ferroviaria (R.F.I.) per gallerie naturali con scavo meccanizzato per linee a interesse locale e velocità di esercizio minori o uguali a 150 km/h (Figura 3). Le cinque simulazioni sono state costruite su griglie cubiche di dimensioni variabili nei cinque casi da 0,20 m a 0,50 m, secondo la progressione 0,20-0,25-0,30-0,40-0,50 (Tabella 1). Simulando una rete di termocoppie capaci di misurare la temperatura, posizionate pochi centimetri sotto il soffitto e distribuite in senso longitudinale, è stata studiata l influenza della risoluzione della griglia di calcolo sulla temperatura massima raggiungibile nelle condizioni di studio prescelte (Figure 4 e 5). Figura 3 - La sezione trasversale reale e relativa discretizzazione nei cinque casi di studio Maggiore è il numero di celle che interessa lo spazio caratteristico del fuoco, migliore sarà la risoluzione del calcolo. E dunque opportuno valutare in prima approssimazione la qualità della suddivisione del dominio in termini di questo parametro adimensionale, piuttosto che in assoluto. Poiché un importante parte del calcolo FDS usa, nelle direzioni Y e Z, un risolutore di Poisson basato sulle trasformate veloci di Fourier (FFTs), la seconda e la terza dimensione della maglia dovrebbero essere della forma: Figura 4 - La visualizzazione 2D con scala policromica delle temperature simulate dove: l, m e n = numeri interi. Per esempio, 64 = 2 6, 72 = e 108 = sono buone divisioni di maglia, ma 37, 99 e 109 non lo sono. Il numero di celle lungo l asse X, non usa le FFTs e non ha bisogno di essere dato come un prodotto di piccoli numeri. Al fine di ottimizzare i tempi di calcolo è dunque di primaria importanza avere un numero di celle nel piano YZ multiplo di 2, 3 e 5. Nell ambito del presente studio si è proceduto con cinque simulazioni elementari su un tratto di galleria a singola canna lungo 120 m, interessato da un HRR di kw a crescita istantanea (circa 1 secondo) valutato nel tempo totale di 240 Figura 5 - L andamento delle temperature calcolate analiticamente e simulate N Griglia Dimensioni massime Numero celle (N) Ottimizzazione piano YZ Celle totali (m) griglia (m) X Y Z NX NY NZ NYZ FDS - FFT NXYZ 1 0, , , , , ,1 7, , , , No Tabella 1 - I dati relativi alle griglie di calcolo adottate per le simulazioni 73

5 Figura 6 - Il test n 2 nel Runehamar Tunnel nel 2003 L inviluppo delle temperature misurate dalle termocoppie virtuali, cioè i valori misurati da FDS nei punti di monitoraggio, sono stati confrontati con i corrispondenti valori di temperatura calcolati mediante le principali formulazioni analitiche presenti in letteratura relative alla previsione dell evoluzione spaziale degli incendi in ambienti confinati (Alpert, Alpert & Ward, Heskestad, Heskestad & Delichatsios, Kurioka) per comprendere, in primo luogo gli effetti della sola variazione della griglia e, secondariamente, l aderenza maggiore o minore di ognuno dei cinque casi simulati alle temperature calcolate. Osservando la Figura 5 si può notare come i casi 0,20 m, 0,30 m e 0,40 m forniscano risultati in buon accordo tra loro. Si può notare inoltre come le differenze tra i vari casi siano più o meno rilevanti nella zona prossima al fuoco e invece trascurabili nelle zone di campo da essa lontane; ciò è in accordo con i risultati di alcuni studi che assicurano la validità delle previsioni FDS nelle zone lontane dall origine del fuoco anche con griglie di dimensioni grandi, pari alla metà del diametro fisico del fuoco. Tuttavia, nelle zone di campo lontane dall incendio, pur riducendosi a valori trascurabili il gap tra le misure delle termocoppie nei cinque casi, resta elevato quello tra i valori misurati e i valori empirici forniti dalle tre relazioni di Alpert, Heskestad & Delichatsiosis e Alpert & Ward. Ciò è probabilmente dovuto alla non perfetta coincidenza formale tra le esperienze a base delle relazioni analitiche di calcolo (derivate dalla correlazione delle risultanze empiriche dei test all uopo condotti) e il caso studiato in questa sede. Nessuna delle tre esperienze è stata sviluppata, infatti, a partire da configurazioni confinate come in una galleria, in cui può essere rilevante l effetto forno che si genera nella parte alta a causa della conformazione concava e della bassa conducibilità termica del calcestruzzo. Dunque può ipotizzarsi per tutte le relazioni empiriche considerate una sottostima della temperatura dovuta proprio a questo fatto. Anche la formula di Kurioka, pur essendo l unica elaborata a partire da esperienze in galleria, non tiene opportunamente conto di questo fenomeno essendo stata sviluppata principalmente su esperimenti con galleria a sezione rettangolare. N Griglia (m) Indice di precisione D car / δx Tempo di calcolo (ore) 1 0,2 6,27 11,98 2 0,25 5,02 4,44 3 0,3 4,18 2,21 4 0,4 3,14 0,63 5 0,5 2,51 0,82 Tabella 2 - Le griglie di calcolo e il confronto tra precisione e tempo di calcolo Il miglior compromesso in termini di precisione e tempi di elaborazione, è stato individuato nel caso 3, con griglia cubica di lato pari a 0,30 m (Tabella 2). Il caso 4, griglia 0,40 m, potrebbe essere considerato per valutazioni di massima, discostandosi non molto dal caso 3; mentre il caso 5 - non ottimizzato in relazione alle trasformate veloci di Fourier - ha bisogno di un tempo di calcolo superiore a quello richiesto dal caso 4. Stabilita la dimensione ottimale della griglia in 0,30 m, si è successivamente proceduto alla simulazione attraverso FDS ed EVAC di un test reale in vera grandezza effettuato presso il Runehamar Tunnel in Norvegia, test 2, di cui le principali caratteristiche sono sinteticamente rappresentate in Figura 6. Le serie di test del Runehamar Tunnel, condotte nel 2003 in associazione con il programma di ricerca UPTUN (cost effective, sustainable and innovative UPgrading methods for fire safety in existing TUNnels), sono le più recenti tra quelle a disposizione della comunità scientifica internazionale e come tali sono state prese a riferimento nel formulare le raccomandazioni proposte dal rapporto tecnico, pubblicato nel 2007, dal network tematico europeo FIT (Fire in Tunnels) in relazione al dimensionamento degli scenari di incendio in gallerie ferroviarie, metropolitane e stradali, nonché alla progettazione della loro sicurezza antincendio e della relativa gestione delle emergenze. Fissata la posizione del focolaio centralmente alla galleria e a una altezza pari al piano di calpestio di un vagone ferroviario (Figura 7), si è svolta una serie di simulazioni allo scopo di determinare, per successive iterazioni, al variare della superficie e per confronto con i valori di Figura 7 - Il tratto longitudinale della griglia di calcolo del Runehamar Tunnel (area del focolaio in rosso) 74

6 Figura 8 - La determinazione dell area del focolaio equivalente di poliuretano Conclusioni Con il Decreto del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti del 28 Ottobre 2005 Sicurezza nelle Gallerie Ferroviarie, anche in Italia è stato per la prima volta introdotto l approccio prestazionale alla valutazione della sicurezza d esercizio ai fini antincendio delle opere in sotterraneo a servizio delle infrastrutture ferroviarie. Nel presente studio sono stati analizzati i codici di calcolo FDS ed EVAC, considerati dalla comunità scientifica come fra i più adeguati ai fini di poter condurre l analisi quantitativa delle conseguenze degli scenari incidentali da incendio, permettendo, tra l altro, di superare il tipico disaccoppiamento tra incendio ed evacuazione riscontrabile nella gran parte dei modelli analitici e statistici tradizionalmente impiegati. Si è quindi proceduto con la validazione dei suddetti modelli, in relazione agli scenari incidentali di interesse all interno degli ambienti confinati costituiti dalle gallerie ferroviarie. Il risultato finale, consistente nella determinazione dei parametri di input maggiormente adatti per una agevole caratterizzazione degli scenari di incidente da incendio all interno dei tunnel ferroviari, rappresenta il primo passo per potere successivamente valutare la magnitudo delle conseguenze da incendio e per potere svolgere l analisi prestazionale delle misure di sicurezza antincendio (strutturali, impiantistiche ed operative) adottabili allo scopo. Figura 9 - La determinazione della frazione in massa equivalente di produzione di CO FED derivanti dal test reale, le dimensioni dell area della pozza equivalente al solo poliuretano (materiale individuato quale più rappresentativo e maggiormente pericoloso in un incendio di una carrozza ferroviaria) e il conseguente tasso equivalente di produzione di monossido di carbonio (nel test reale il combustibile è costituito sia da materassini in poliuretano che da pallet in legno, accatastati a formare una configurazione geometrica simile a quella di un carro merci ferroviario o di un cassone di un trattore stradale). Come evidenziato dalla Figura 8, si è giunti alla determinazione di una dimensione pari a 27 m 2 (9x3 m) per il focolaio equivalente di poliuretano: non essendoci un andamento ben definito nella corrispondenza tra area del focolaio e FED, è stata scelta la soluzione che risultasse intermedia tra quelle studiate. Successivamente, come mostra la Figura 9 si è ricavata una frazione in massa equivalente di produzione di CO per ogni grammo bruciato di poliuretano pari a 0,11 g/g. Poiché il modello è stato globalmente testato sulla base di una prova reale in vera grandezza, si ritiene di poter affermare che la simulazione dell evoluzione spazio-temporale degli incendi simulati con FDS, restituisca soluzioni di output con una accuratezza accettabile. Tuttavia, tale accuratezza si valuta conservativamente, in un errore di calcolo nell ordine del 20% su base assoluta (accuratezza minima consentita da FDS escludendo errori nell impostazione degli input). * Ricercatore Universitario e Docente di Infrastrutture Viarie Urbane e Metropolitane dell Università degli Studi di Catania ** Dottore di ricerca in Ingegneria delle Infrastrutture Viarie dell Università degli Studi di Catania BIBLIOGRAFIA [1]. Decreto del Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti del 28 Ottobre Sicurezza nelle Gallerie Ferroviarie. G.U.R.I. n 83 dell 8 Aprile [2]. Decisione della Commissione Europea 2008/163/CE del 20 Dicembre 2007 Specifica Tecnica di Interoperabilità (STI). Sicurezza nelle Gallerie Ferroviarie. G.U.C.E. L 64 del 7 Marzo [3]. K. McGrattan, S. Hostikka, J. Floyd, H. Baum, R. Rehm - Fire Dynamics Simulator (version 5): Technical Reference Guide. NIST Special Publication , U.S. Government Printing Office, Washington [4]. T. Korhonen, S. Hostikka - Fire Dynamics Simulator with Evacuation FDS+EVAC (FDS v , EVAC v ): Technical Reference and User s Guide, VTT (Technical Research Centre of Finland), [5]. J. Brekelmans, R. Van Den Bosch - Summary of Large Scale Fire Tests in the Runehamar Tunnel in Norway, Settembre [6]. A. Haack, B. Brousse, N. P. Hoj, G. Micolotti, D. Gabay, A. Marchais, N. Rhodes, M. MacDonald - Technical Report Part 1, Part 2, Part 3, Thematic Network FIT (Fire in Tunnels), 5 Programma Quadro della Comunità Europea, Ottobre