El uso del diseño prestacional (PBD) es cada día más frecuente a la hora de establecer las medidas adecuadas de PCI y en la evaluación del riesgo de incendio. Asimismo, para la evaluación de los posibles diseños se utilizan frecuentemente modelos matemáticos que son capaces de simular los diversos efectos del fuego ante cada escenario de diseño. 

Los conocimientos técnicos requeridos para abordar el diseño prestacional en seguridad contra incendios, así como la utilización e interpretación de los modelos, son los propios de los ingenieros de PCI que cuentan con la necesaria formación y experiencia. 

La SFPE ha publicado varios documentos relacionados con las condiciones de idoneidad que deberían cumplir, para desarrollar una buena práctica, los profesionales de la ingeniería de seguridad contra incendios: “Recommended Minimum Technical Core Competencies for the Practice of Fire Protection Engineering (1)”, “SFPE ECCG: White Paper for Professional Recognition for Fire Safety Engineering (2)”, “SFPE Canons of Ethics (3)”.

 Dentro de las herramientas utilizadas en la evaluación de los diseños se encuentran modelos matemáticos de fuego, que permiten obtener predicciones de los efluentes del fuego en los diferentes escenarios de incendio y también modelos que permiten predecir el movimiento de personas que facilitan estimaciones cuantitativas de los tiempos requeridos para el traslado de los ocupantes a un lugar seguro. El grado de complejidad de los modelos puede variar, desde simples fórmulas matemáticas hasta los más sofisticados modelos computacionales. Los modelos de fuego son también usados para los análisis forenses en la investigación de incendios. [4,5] 

Un determinado modelo puede ser adecuado para una determinada aplicación e inadecuado para otra. La SFPE tiene publicada una guía al respecto: Guidelines for Substantiating a Fire Model for a Given Application (6).

En la utilización de los modelos se pueden producir diferencias entre las predicciones facilitadas por los modelos y la realidad de lo que ocurre en los incendios o en los procesos de evacuación analizados. Estas potenciales diferencias se engloban en un concepto que se denomina incertidumbre, y que el ingeniero de PCI, usuario del modelo, debe conocer, cuantificar, y tener en cuenta a la hora de establecer la fiabilidad y la precisión de los cálculos.

La magnitud global de la incertidumbre debe tener en cuenta, al menos, tres conceptos de análisis:

• La verificación del modelo.
• La validación del modelo.
• Los errores procedentes del usuario.

La verificación del modelo, consiste en la justificación de que el modelo computacional representa al modelo conceptual que ha servido de base para su desarrollo, en cuanto a los códigos de escritura del modelo y dentro de unos límites especificados de precisión. Este factor, normalmente, queda garantizado por la solvencia de la entidad autora del modelo.

La validación del modelo puede consistir en la comparación de los resultados de ensayos reales de incendio con las predicciones del modelo. La SFPE Engineering Guide to Substantiating a Fire Model for a Given Application (6) señala que no existe una única definición, ampliamente aceptada, para el concepto de "validación de un modelo". 

La Guía ASTM E-1355, Standard Guide for Evaluating the Predictive Capability of Deterministic Fire Models (7) identifica tres métodos para realizar la validación de un modelo de fuego: validaciones ciegas, especificadas y abiertas.

En las validaciones ciegas, también denominadas “a priori”, el usuario del modelo solamente dispone de la descripción y detalles del experimento que se modelará.

En las validaciones especificadas, el modelador recibe una información completa del experimento y de los datos de entrada para el modelo.

En los cálculos abiertos, denominadas validaciones “a posteriori”, el modelador cuenta con la descripción completa del experimento a modelar, y con los resultados del experimento.

Cada enfoque presenta ventajas y desventajas. En cualquier caso, los procesos de validación son complejos por la propia naturaleza de la variabilidad de resultados de los experimentos.

 Los errores procedentes del usuario, asumiendo de partida que el mismo cuenta con la adecuada preparación y experiencia, pueden provenir de una diversidad de fuentes, entre las que cabría resaltar la exactitud con que se represente el espacio analizado en el modelo, (por ejemplo el tamaño de las celdas en un modelo CFD) o los errores cometidos en la selección de los datos de entrada.

Para obtener una estimación final de la magnitud de la incertidumbre involucrada en el uso de un modelo, se debe contar siempre con un estudio de sensibilidad. En este tipo de estudio, básicamente, se mide en qué grado varían los datos de salida en función de la variación de los datos de entrada. Si una pequeña variación en un dato, o en un determinado grupo de datos, de entrada, produce grandes variaciones en los datos de salida, los resultados de la evaluación podrían resultar inaceptables.

Un artículo de referencia que ilustra los puntos expuestos anteriormente es: “Round-robin Study of A Priori Modelling Predictions of the Dalmarnock Fire Test One (8)”.

Este artículo, en idioma inglés, puede ser descargado en el siguiente enlace:

 La comparación de los resultados de las diversas modelizaciones mostró grandes diferencias entre ellas y las mediciones reales. La comparación con las mediciones experimentales mostró una gran dispersión y una considerable disparidad (mucho mayor que el error y variabilidad asociados a los experimentos). En general, el estudio puso en evidencia que la precisión de la predicción del crecimiento del fuego fue escasa.

 En definitiva, el resultado de las evaluaciones “a priori”, realizadas por los diez grupos de trabajo, expertos en modelización, mostró un pobre resultado. De las diez simulaciones, una produjo buenos resultados; cuatro facilitaron aceptables resultados en alguna forma, y cinco aportaron resultados muy pobres. Ninguna de las predicciones facilitó, con una precisión aceptable, el tiempo preciso para alcanzar el flashover.

 La segunda evaluación “a posteriori”, llevada a cabo por los investigadores de la Universidad de Edimburgo, tampoco resultó satisfactoria.

 
En función de todo ello los autores alcanzaron las siguientes conclusiones:

 
• Incluso en simulaciones “a posteriori” (contando con todas las mediciones del experimento) no resulta sencillo reproducir satisfactoriamente, por medio de simulaciones, la evolución del incendio.

 
• La incapacidad de predecir el crecimiento del fuego (HRR), se muestra como la limitación principal en la modelización de incendios.

 
• Cuando el HRR (Heat Rate Release) es desconocido, como ocurre en la mayoría de los casos en la práctica, el uso de los límites inferior y superior del HRR debería ser incluido para reflejar en las predicciones el efecto de la incertidumbre en el HRR. Esta es una cuestión importante para la aplicación de la modelización de incendios a escenarios reales cuando la HRR es desconocida (tal como ocurre en las investigaciones forenses y en escenarios para el diseño).

 
• La prueba de Dalmarnock incluyó múltiples paquetes de combustible y un crecimiento de fuego “no trivial”. Los resultados obtenidos muestran que la modelización, en su estado actual, no puede proporcionar buenas predicciones de la evolución del HRR (es decir, del crecimiento del fuego) en escenarios complejos y realistas como el de Dalmarnock.

 
• La modelización de incendios aún no es capaz de predecir el HRR, y es necesario realizar más esfuerzos de investigación en este sentido. Sin embargo, el entorno del incendio en el espacio lejos de las llamas podría calcularse correctamente, si se dispusiese de un conocimiento preciso del HRR, como parte de los datos de entrada en el proceso de modelización. Esto se debe a que las herramientas de modelización actuales proporcionan buenas predicciones de los efectos de un incendio en el campo lejano, una vez que se conoce el crecimiento del fuego.

El modelo FDS del NIST es una herramienta en continuo desarrollo. Después de la versión FDSv4, utilizada en las diversas simulaciones de este estudio, han visto la luz las versiones 5 y 6, FDSv5 y FDSv6. Podría ocurrir que algunas de las conclusiones que se alcanzan en este artículo no fuesen directamente trasladables a las versiones posteriores mencionadas del modelo FDS.

 Establecidas estas precisiones sobre las cautelas y limitaciones a tener en cuenta en el uso de los diversos modelos en la evaluación de los diseños PBD en seguridad contra incendios, o en investigaciones forenses de incendios, no por ello se debería ser reticente ante los beneficios y ventajas que proporciona el diseño prestacional realizado con las debidas garantías en el análisis introspectivo y predictivo de los diferentes escenarios de incendio, en comparación con las limitaciones que impone la aplicación exclusiva de los requisitos prescriptivos.

 Sin embargo, sí que queda patente la necesidad, de que solamente profesionales de la ingeniería de seguridad contra incendios, con la formación adecuada y la necesaria experiencia, sean los que participen en los diseños PBD de seguridad contra incendios y en el uso e interpretación de los resultados de los modelos en las evaluaciones.