矿井带式输送机火灾烟流特性及其预警防控综述

为有效防控煤矿井下带式输送机火灾事故,保障煤矿工作人员的生命财产安全,系统分析矿井带式输送机火灾的起火原因、燃烧特性、烟流特性、监测预警技术及防治措施,并基于当前研究现状提出展望。结果表明:引发带式输送机火灾的主要原因是摩擦温升、电气设备故障及明火;研究带式输送机火灾燃烧和烟流特性采用的巷道火灾模型及数值模拟相关参数具有一定局限性,需综合考虑运输巷道实际工况及环境等参数;国内虽有针对带式输送机火灾的监测预警系统,但其尚有不足,需引入5G、大数据及人工智能等新兴技术予以完善,并结合硬件探测及人员管理等方面,健全煤矿带式输送机火灾防治体系,进而全面推动煤矿安全智能化建设。

基于前冲发射的调压式击发控制运动特性分析

为了提高前冲发射对于火炮射角的适应性,降低瞎火现象对前冲火炮的影响,通过对前冲发射常规的定点击发、定速击发方式进行分析对比,提出了一种适用于前冲发射的新的调压式定速击发控制方式,分析计算出该击发方式下复进机压力与射角的对应关系,得到了该击发方式下的前冲运动特性,并将常规定速击发控制方式下瞎火后的前缓冲运动特性与变压定速击发控制方式下的前缓冲特性进行了对比。结果表明:采用变压定速击发控制方式在不同射角下的前冲特性基本相同,极大降低了前冲火炮由于射角变化导致的状态变化,同时,在发生瞎火时,前冲有效力较常规击发方式更加稳定,且在低射角时能够有效降低前冲有效力。

智能热防护服的发展现状及研究

热防护服对火灾环境下的人体健康至关重要,然而传统热防护服在智能预警方面仍存在欠缺,限制了其综合防护性能的提升,因此近年来智能热防护服得到了广泛的关注和极大的发展。文中首先从纤维材料、整理工艺、结构设计、功能集成的角度介绍国内外热防护服的发展现状,并对当前智能热防护服的研究方向进行介绍,分析不同应用场景下智能热防护服的功能特征以及集成方式,并对热防护服智能化的发展提出建议。

人枪运动对射击精度影响的实验研究

本文介绍了连发射击过程中人枪运动变化规律测试系统的组成,工作原理及标定方法。在武器和人身上一些特征部位设置了一系列醒目的标记(特征点),用高速摄影运动分析仪将这些标记点的运动(位置的变化)读取下来,建立了特征点的空间运动到平面运动的转换模型。并开发相关数据处理软件,识别特征点的运动规律。由特征点高速摄像数据,经相关处理获得了人—枪在连发射击过程中的各特征点的运动规律。

圆周运动下移动火源扩散火焰的图像特性分析

为了预测和控制移动火源扩散火焰的燃烧,对火焰图像特性的影响因素和规律进行研究.通过高速摄像仪,实时记录移动火源扩散火焰在圆周运动下的形态特征,利用力场分析和MATLAB工具,得到火焰面积随火焰线速度的变化规律以及火焰倾角随火焰线速度的变化.研究发现,燃烧产生热量和气流散热两者综合地导致火焰面积随着线速度的递增而先增大后减小;随着火焰线速度的增大,刚开始火焰倾角升幅较快,后趋于平缓;火焰内外温差会影响浮升力的大小,进而影响燃烧的稳定性.

视频火灾多判据识别技术及其应用

尽早地发现和预警火灾能够保障人们的生命财产安全,并有效降低经济损失。基于视频图像处理技术,给出一种快速提取目标区域的方法,进而得到火灾疑似区域样本。结合火焰的相似度、移动性、尖角、圆形度等特征,给出一种综合判别火灾图像的新思路,采用C++将其逐一用算法编程实现,并将其集成到校园预警系统中。实践证明,该视频火灾识别法具有判定准确率高、识别时间短、误报率低等优点。

火灾早期过程特征提取与火灾源识别方法

针对传统火灾探测方法的准确性与及时性、误报率与漏报率相互制约的技术问题,利用傅里叶变换红外光谱分析技术,测量火灾初期的特征气体CO和CO_2体积分数。以CO与CO_2的体积分数比值为观察变量,运用移动平滑滤波器提取基于观察变量的大小、变化速度以及加速度的火灾过程特征向量。视虚假火灾源为具有有限扰动的固定目标,真实火灾源为具有相应位置、速度以及加速度的运动目标。采用数据融合技术,经过目标观察、特征提取以及身份识别,对火灾源的类型进行识别。研究表明,利用火灾过程特征信息与数据融合技术可以对真假火灾源进行有效识别,提高了火灾预警的准确性与及时性。

用于地震预警系统的单台站防误触发算法研究

利用单台站的信息在较短的时间内识别地震事件和干扰事件是地震预警系统面临的关键问题。研究了基于波形特征参数的决策树方法来提高地震预警系统的单台抗干扰能力。为了研究电磁干扰对地震预警系统的影响,进行了7种电磁干扰试验。使用事件触发后3 s内的波形数据提取5个特征(事件结束否、Speed、Sparse、Pration、对称性),用决策树建立了特征值和事件类型之间的映射关系。使用了大量的强震记录和干扰记录(6359条强震记录、163条干扰记录)对训练后的决策树进行了验证。结果表明,所提方法识别率高,易转换成IF-THEN规则,能方便地写到计算机程序或专家系统中。该算法可以作为地震预警或报警系统的前端地震事件检测模块,以提高系统的可靠性。

两种火灾烟雾识别方法的研究

接触式火灾探测器在大空间和室外场景存在局限性,结合视频监控系统和数字图像处理技术,进行探测和预警成为火灾探测领域里的新研究方向。针对不同场景下烟雾识别算法的选择问题,研究颜色统计特征和小波变换两种方法在烟雾图像识别中的应用,分析算法的具体过程及其适用性。火灾烟雾图像包含丰富的颜色、纹理等特征参数,将烟雾图像转换为二值图像,采用数字图像处理的方法对烟雾的RGB颜色特征进行统计,分析其颜色距离与人类视觉的关系,提取图像中的烟雾点特征,识别是否有火灾烟雾生成以达到预警的目的。小波变换方法利用烟雾背景图像纹理模糊即信号衰弱的特点,对目标前景进行提取。利用连续目标图像计算均值背景,通过与均值背景的对比,捕捉图像信号衰减的连通区域,获取烟雾图像。通过实验,从图像要求、烟雾对象、时间复杂度、适合场所几方面得出颜色统计特征和小波变换方法在火灾烟雾识别中的性能比较。结果对不同场景下烟雾图像识别方法的选择有指导作用。

场地条件校正的地震动快速评估方法研究

地表峰值加速度PGA是工程地震预警、烈度速报及结构抗震设计的重要指标参数。搜集整理日本Kik-net台网的地震记录,以我国抗震规范中采用的场地覆盖层厚度D和等效剪切波速Vse为场地特征参数,以基岩加速度峰值PBA为输入地震动强度指标,基于分类回归树CART算法,建立了以地表PGA阈值分别为40 gal、80 gal及120 gal的场地条件修正的地震动预警方法,并给出了参数指标的取值范围。通过对搜集的数据进行回判检验,3种地震强度下总体预警成功率分别为84.7%、90.1%和93.6%。采用我国川滇地区强震数据验证该方法的可靠性,结果显示总体成功率分别为88.4%、92.3%和93.4%。

LM算法在火灾早期探测中的应用

针对传统火灾探测方法在外界干扰下难以快速、准确地识别火灾,提出基于过程特征信息的神经网络火灾探测方法。选用CO和CO2气体体积分数比值、比值上升速率和加速度作为火灾过程特征参数,设计三层误差反向传播(BP)人工神经网络模型,采用改进的BP算法-LM算法进行网络学习训练。实验包括6种真实火灾源材料及蜡烛、香烟、液化气3种虚假火灾源材料。结果表明,基于LM算法的人工神经网络火灾探测系统能有效识别火灾,提高火灾探测的可靠性与准确性。

引信侵彻目标发火机构运动分析

该文以某引信为例，研究它在低着速、侵彻软目标时引信发火机构的运动规律。利用实验测得的弹引系统着靶参数，建立雷管的动力学方程，求得雷管相对击针处于不同位置时的位移速度时间曲线。在此基础上，探讨引信着靶时击针和雷管的相对运动规律。

结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制

为解决异构网络因采用主动队列管理进行拥塞控制,无法区分视频流中不同结构和内容的数据包,难以提高视频播出质量的问题,提出一种结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制.该机制基于视觉运动特性的视频数据包重要性标记方法,根据当前队列长度及丢包率与队列长度的非线性关系,改进已有的自适应随机早期检测.当网络发生拥塞时,能根据网络状况和数据包的重要性调整丢包策略.以视频质量分析仪PQA600的注意力加权峰值信噪比、差异平均主观评分和注意加权差异平均主观评分作为评价指标.NS-2仿真实验结果表明,该方法能降低丢包率,提高网络吞吐量,改善视频播出质量.

高大空间早期火灾试验的火源选择研究

对早期火灾探测器试验的两种火源——棉绳阴燃火和木材热解火进行试验,分别从烟气运动速度、烟气温度,火源温度以及环境对烟气的影响进行对比分析,找出早期火灾的运动规律,并为高大空间早期火灾试验选择合适的火源。

单颗粒燃料燃烧特性研究方法综述

随着环境问题的日益突出,更加清洁高效地将煤炭及生物质燃料转化为电能和热能是当前需要攻克的难题。由于火力发电厂所用燃料颗粒小,燃烧速度较快,湍流燃烧过程复杂,因此深入地了解煤、生物质等固体燃料颗粒的燃烧特性是优化燃烧过程,提高燃料燃烧效率并降低污染物排放的重要前提。该文综述单颗粒煤和生物质等固体燃料的燃烧模型以及数值仿真研究的常用方法,并对热重分析技术、可视化技术和流化床技术等单颗粒燃烧特性实验研究方法的进展和成果进行详细论述。通过对固体燃料颗粒燃烧特性研究难点、研究方法等进行总结对比,提出现有研究方法的局限,进一步探究煤和生物质燃烧特性的研究方向和研究前景。

支持向量机在火灾早期探测中的应用

针对传统火灾探测算法及时性与准确性相互制约的问题,提出以CO与CO2体积分数的比值大小、变化速度以及加速度作为火灾过程特征信息向量,采用支持向量机算法对火灾源进行模式识别。根据国家标准火灾实验要求,选取了4种真实火灾源材料和3种虚假火灾源材料进行火灾实验,实验表明利用支持向量机可以对真假火灾源进行有效识别,其识别率达到98%。与传统火灾算法相比,支持向量机在保证较高准确性的同时,火灾识别的及时性也得到较大改善。

电力电缆内因火灾早期特征的试验研究

为了研究电力电缆内因火灾早期特征,对内因火灾以及电缆火灾发生的过程进行了探究,在试验室环境下,选取合适的电力电缆进行载流温度试验,通过改变电力电缆内电流的大小,得到了相同时间坐标下,电缆电流、线芯导体温度与电缆表皮温度的对应关系,提出了通过电力电缆表皮温度对电力电缆内因火灾进行预警的方法。

喜德县中坝村火后泥石流发育特征及预警避险

2020年5月7日四川省凉山彝族自治州喜德县鲁基乡中坝村发生森林火灾,过火面积约6.7 km^(2)。林火后火烧迹地坡面灰烬厚约2~6 cm,同时表层土壤结构被扰动,在6月4日傍晚20 min左右的强降雨下,中坝村后山4条沟道同时暴发了火后泥石流灾害,对沟口的41户164名居民构成严重威胁。通过遥感解译、野外调查,查明了火烧区4条沟道的火烈度及物源分布特征,分析了火后泥石流的发育特征,并进行了危险度评估。基于火后泥石流暴发降雨阈值、实时雨量监测数据与群测群防于一体,提出了一套适用于山区火后泥石流的预警避险方案,在该沟得到成功应用,并确保了沟口居民安全。