不同气源压缩气体泡沫灭石油醚火灾性能比较

采用实验室压缩气体泡沫系统,通过缩尺油盘火试验,分别考察基于不同气源的压缩气体泡沫对于石油醚火灾的灭火性能,分析探讨适用于低沸点的石油醚类燃料火灾扑救的气源类型和供气方案。结果表明,在泡沫溶液供给强度为2.5 L/(min·m2)的条件下,压缩氮气泡沫和压缩空气泡沫均可扑灭石油醚火灾,具有良好的抗烧性能;二者相比,压缩氮气泡沫比压缩空气泡沫的控灭火性能和抗烧性能均有一定提升;对于石油醚类的低沸点易燃液体火灾,建议采用以氮气作为气源的压缩氮气泡沫系统;该研究可为压缩气体泡沫系统在石油化工行业工程应用提供技术支撑。     

基于VR技术的机场应急救援虚拟演练平台

为解决机场实地应急演练中存在的成本消耗高、不安全、扩展性差等问题,研发基于VR技术的机场应急救援虚拟演练平台。平台采用模块化设计方案,并通过定义平台操作流程支持虚拟演练操作。采取分细节度的场景构建方法,运用细节层次模型以3层不同细节度模型方案将虚拟灾害场景划分为3类,同时利用Unity3D粒子系统控制机制实现火灾及灭火粒子特效的模拟,运用双顶层本体模型构建机场应急预案本体模型（AERPO）,并利用XML Spy建立存储模型,且支持基于典型场景模型编辑形成整个灾害场景。结果表明:平台模块设置科学、场景效果合理,有助于提升演练人员应急处置能力。     

呼吸效应对矿井封闭火区氧浓度的影响分析

为避免因火区封闭导致重大安全事故发生,通过采集某矿井1 d内3个不同监测点的大气压力变化情况,建立大气压力波动模型并分析计算,同时建立火区内外压差100,750 Pa情形下的氧浓度模型进而获得火区内侧氧气浓度因呼吸效应,在不同压差、体积大小火区、风阻、瓦斯涌出量、封闭时刻等多因素耦合影响下随时间的变化规律,以评估火区危险性。研究结果表明:井下大气随地面大气周期波动,封闭火区内、外侧之间的气压差因外界大气波动呈现16 h的余弦波动和8 h的线性波动周期变化;密闭质量好的火区具有更好地抗干扰性,内侧氧浓度的降低主要依靠瓦斯稀释;密闭质量差的火区,内侧氧浓度易受到火区涌出瓦斯、外界涌入大气双重影响;火区氧浓度在2%~12%之间波动,以至火区存在发生瓦斯爆炸的可能性;火区内外压差较大时,氧浓度波动变化幅度更大,危险作用持续时间更长。结合火区氧浓度波动模型,可有效地对矿井火区采取安全的防范措施,避免瓦斯爆炸事故发生。     

矿井巷道火灾烟流逆退数值模拟及临界风速研究

为了研究矿井发生火灾后高温烟流的蔓延规律及影响因素,利用COMSOL软件对火区进行数值模拟,建立巷道三维模型,得到火区风流速度与温度分布。通过改变边界条件,分析火风压作用下,火区烟气在不同控制风速、巷道条件作用下蔓延规律,得出不同因素与临界风速的关系,为选取合理的火灾控制风速提供理论依据。研究结果表明:火源温度一定时,巷道入口风速越低,火源下风侧高温烟流越靠近巷道顶部,随着风速增大,向巷道下部蔓延;风速较低时,在火区火风压的作用下,会产生烟流逆退现象,随着风速的增大,逆流层长度和厚度随之减小;巷道入口通风条件不变时,火区温度越高越容易产生烟流的逆退,影响范围越大;巷道高度越高、上行风坡度越小,越易发生逆退现象;不同影响因素与巷道平均温度不成正比关系,其中下行风坡度5~15°时巷道平均温度较高且易于发生烟流滚退现象,影响范围较大;火源温度、巷道条件与临界风速的数据拟合结果对预测巷道的临界风速有较好的参考价值。     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题,在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨,并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术,以红外热成像探测为辅助手段,采用神经网络实现数据融合,对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测,在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。     

“T”型地铁换乘站多点火灾工况下综合火灾危险性研究

为探究大型地铁站多线路火灾场景中的综合危险性,采用火灾动力学软件FDS构建“T”型换乘站全尺寸模型,对不同火源位置、不同火源功率以及是否开启地铁排烟风机等12组工况进行数值模拟;采用性能化方法确定可用疏散时间,并通过综合火灾风险评估方法计算各工况总安全指数。结果表明:1号线站厅层和2号线站台层双点火灾为最不利火灾场景;1号线站台层和2号线站厅层双点火灾为相对安全火灾场景;火源功率的增大会增加地铁火灾危险性,但不同火源位置工况中的安全指数变化趋势相似;排烟模式开启前,1号线站厅层火灾会导致较大的火灾危险性;排烟模式开启后,地铁总安全指数显著上升且安全指数变化趋势改变,此时2号线站台层火灾会导致较大的火灾危险性。     

单芯铜线过电流故障电弧熔痕的微观特征研究*

为准确认定电气火灾中过电流故障,模拟4~7倍额定电流（Ie）条件下单芯铜导线过电流故障,利用光学显微镜和扫描电子显微镜（SEM）分析过电流故障电弧熔痕的组织特征,并结合Image-Pro Plus软件测定晶粒直径、周长和面积,探究金相组织的量化判据和变化规律。结果表明:当I＝4Ie时,过电流故障电弧熔痕的金相组织主要为方向性较强的树枝晶;当I＝5Ie,6Ie时,金相组织内树枝晶占比减小,胞状晶占比升高;当I＝7Ie时,方向性较弱的胞状晶占主导。随着电流增加,晶粒的平均直径、周长和面积均呈增长趋势。通过火灾案例分析可知,实验结果与现场的电弧熔痕组织特征基本相符,验证火灾事故原因为过电流故障。     

汽车用聚合物材料火灾燃烧特性研究

为研究车用聚合物材料的燃烧特性,并对材料的火灾危险性进行全方位的评估,采用锥形量热仪,对汽车上常用的ABS,PP-PVC,PVC革-无纺毡以及无纺布-PVC聚合物材料进行分析表征,测得点燃时间、热释放速率、总热释放量、质量损失速率、烟气生成速率等参数。结果表明:ABS材料的点燃危险性相对最低,PVC革-无纺毡材料相对最高;随热辐射强度的增加,各样品的热释放速率和烟气生成速率明显加快;结合热释放速率峰值、均值和总热释放量可知,无纺布-PVC材料的热危险性相对最低;结合烟气生成速率和总烟释放量可知,ABS材料的发烟危害性相对最高,无纺布-PVC的相对最低;综合比较各样品的FGI和FPI值,安全等级由高到低依次为ABS,PP-PVC,PVC革-无纺毡,无纺布-PVC。     

西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。     

Fine-resolution mapping of wildfire fuel types for Canada: Fuzzy logic modeling for an Alberta pilot area

The Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS) is used daily across Canada for evaluating forest fire danger. Fuel-type information is one of the inputs required by the models used in the CFFDRS. In this project, three fuel-type maps with a 25 m resolution were produced for a pilot study area located in Alberta using land cover only; land cover and biomass; and, land cover, biomass and leaf area index data derived from satellite imagery. The relationships between inputs and fuel types were determined mainly by the opinions of forest fire scientists and incorporated into a computer program using fuzzy set methodology. Not all the CFFDRS fuel types could be distinguished using these inputs; three of the coniferous types had to be grouped into one common fuel type. Overall accuracy was between 74 and 83% based on ground-truth comparisons. The most accurate map resulted from land cover and biomass data. Detailed accuracy assessment indicated that the overall accuracy increased up to 86% if ambiguous fuel type identification was considered. No combination of inputs was able to define a fuel type with absolute certainty, which is a reflection of differing expert opinions and the small number of inputs used to produce the maps.