烟囱效应作用下火灾烟气蔓延规律模拟

为研究高层建筑火灾烟囱效应产生后的烟气蔓延规律，基于FDS火灾模拟软件，以某高层建筑为例，对比分析了4种不同横截面尺寸竖井烟气蔓延特性，引入竖井无量纲长径比判断烟囱效应明显与否，研究了烟囱效应的产生特征及其烟气蔓延规律，分析了建筑中性面之上楼层的温度、CO体积分数和能见度变化。结果表明：无量纲长径比在8左右时竖井内烟气流速发生突变，竖井内大部分区域烟气流速达到6 m/s,产生明显的烟囱效应；中性面以上的楼层受烟气危害远大于中性面以下，且烟气在中性面以上的水平蔓延速度随层高增加而不断加快；随着火势发展，中性面之上疏散走道温度均超过了安全疏散的临界温度60℃,距离火源越远的楼层CO体积分数达到临界值的速度越快。研究为高层建筑火灾的防排烟设计和人员疏散条件的确定提供了理论依据。     

狭长受限空间内燃气燃爆灾害演化规律研究∗

为研究狭长受限空间内燃气燃爆灾害的演化规律，采用三维仿真软件 FLACS 分别建立全密闭和半密闭两种受限空间模型，对比研究了两种模型的火焰传播形态，并分析了两种模型在不同工况条件下的燃爆灾害规律。结果表明：两种模型的燃爆火焰形态显著不同；对于全密闭空间，长宽比的增大会促进火焰传播同时增大爆炸压力值的波动性，稍高于化学当量比的甲烷浓度产生的爆炸压力最大，并且富燃爆炸比贫燃爆炸的压力要高；对于半密闭空间，气云体积的增大加大了火焰传播距离的同时也提高了开口端的火焰速度，障碍物数量的增多使爆炸火焰呈现先促进后削弱的现象，并加大了最大爆炸压力和燃爆速度的变化幅度。     

面向视频火灾火焰识别的轻量化卷积神经网络模型

深度学习在基于视频的火灾火焰识别技术中得到了广泛应用。为解决当前常用的卷积神经网络模型由于层数和训练参数过多，导致存储和速度问题突出，很大程度上限制了其在一些硬件平台上使用的问题，基于轻量级卷积神经网络模型SqueezeNet,通过适当修改模型结构，构建了一种适用于火灾火焰识别的新网络模型。将获取的各类火灾火焰图像数据，采用数据增强的方法来增加数据量，制作火灾火焰图像数据集，形成学习样本，并使用运动探测算法提取图像的火焰区域进行模型训练和识别前预处理。试验结果表明：该模型所需存储空间仅为0.28 MB,为VGG16的1/200;火灾火焰识别预测准确率达98%,比SqueezeNet提高了近4个百分点，且具有良好的抗干扰能力，有效缓解了当前卷积神经网络中存在的存储和速度问题。     

管廊内电缆内热源燃烧过程数值模拟研究

为预防综合管廊局部空间内部电缆火灾事故的发生，运用火灾动力学模拟软件(FDS)三维传热和热解模型，对15 kV铜芯电缆着火过程建模分析，分析不同条件下电缆温度分布、热解气体分布以及热释放速率(HRR)曲线，以及热源功率大小和持续时间对电缆燃烧过程的影响。结果表明：随着热源功率的增加，电缆着火时间缩短，火灾危险性增加；HRR峰值和最大火蔓延长度(FSL)随着热源功率的增加呈线性增长；及时阻断热源功率可有效预防火灾的发生；热源功率消失后的火焰残留时间随着热源功率持续时间的增加整体呈现先上升后下降的趋势。     

风速对高层全开口楼梯间烟气蔓延的影响

采用BIM和Pyrosim火灾模拟软件，建立火灾模型，针对不同火灾场景烟气蔓延特性及温度、CO质量分数分布规律进行研究，剖析不同风速对全开口楼梯间烟气蔓延特性的影响。结果表明：火灾发生时，风速一定的情况下，随着楼梯间开口数量的增多，烟气蔓延高度增加，但温度和CO质量分数逐渐降低，有效降低了人员疏散的危险性；当开口数量一定时，风速的存在会提高楼梯间烟气温度，改变楼梯间内烟气运动轨迹，使烟气在底层及楼梯间出口处大量聚集，增大人员疏散难度。研究结果可为高层建筑预防火灾蔓延、合理设计人员疏散路径、保证人员疏散安全提供参考。