消防救援中的环境污染及对策

火灾在最近几年时间里发生得十分频繁,我国的消防建设在当前这一时期也变得更加完善,随之日渐凸显出来的问题就是在消防阶段出现的环境污染。基于此,本文详细剖析我国消防中出现的环境污染,希望可以为改善我国消防问题提供一个参考。

老旧小区消防安全隐患特点与火灾预防

老旧小区在消防给水、消防车通道、消防器材配备等硬件基础条件方面,面临着诸多安全隐患问题,同时加上较多小区不是封闭式的小区,没有配备物业管理公司,导致存在较多问题,致使老旧小区消防安全问题越来越受到关注。本文针对存在的问题,结合实际进行分析,思考老旧小区消防安全隐患的具体特点以及预防的措施。

消防救援队伍心理援助工作的建议探讨

活动,消防救援队伍也是一个时刻待命的队伍,在当前的时代背景下,由于城市规模的增大和人口的增加,城市中存在大量的消防安全隐患,火灾发生几率显著提升,这种形势极大的增加了消防救援人员的心理压力,引发各种心理问题,所以,针对消防救援队伍的心理援助工作是非常必要的,可以提升消防救援队伍的战斗力。在实际的心理援助过程中,需要应用正确的援助方式,针对性的消除人员心理问题。本文对此进行分析,并且提出了几点浅见。

城市智慧消防物联网系统在火灾防控工作中的应用及难点

近年来,为解决城市发展建设消防治理中一系列问题,以互联网物联网、大数据、云计算等技术为基础的智慧消防技术得到了快速的发展及应用。随着2017年10月10日原公安部消防局《关于全面推进"智慧消防"建设的指导意见》(公消〔2017〕297号文件)以及各地方相关文件的下发,全国各地相继开展了大量智慧消防项目的建设,这些项目的建设虽然在提高消防工作科技化、信息化水平方面起到了一些作用,但也遇到了一系列的难点问题,本文以2019年郑州航空港经济实验区智慧消防物联网远程监控项目建设的实际情况为例,介绍了城市智慧消防物联网系统的应用方法,并对遇到的典型难点进行了深入探析,希望对今后的智慧消防物联网系统建设给出一些参考。

城市综合管廊消防安全现状及预防对策研究

本文简要介绍了城市综合管廊特点及火灾原因,分别从防火分隔、通风排烟、自动报警以及灭火设施等方面,对电缆隧道消防安全现状进行分析,从规范完善、主动和被动防火措施三方面提出具有针对性的火灾预防对策。

基于目标检测卷积神经网络的图像型火灾探测算法

针对传统图像型火灾探测算法误差率高、延迟探测、计算量大等问题,提出了基于目标检测卷积神经网络(FasterRCNN、R-FCN、SSD和YOLO v3)的图像型火灾探测算法。通过对比实验表明,基于目标检测卷积神经网络的探测算法准确性较高。其中,YOLO v3探测算法的平均精度为84.5%,探测速度为28帧/s,具有更高的稳定性,更适用于图像型火灾探测系统的开发。

大型火灾图像数据集的设计及建立

当前火灾图像识别方法主要依赖于大数据集,在样本不足时会出现探测结果不可靠的问题。针对国内外普遍缺乏火灾图像样本的问题,根据火灾探测算法开发和评估需求,建立样本数量充足且包含多种应用场景的大型火灾图像数据集。为确保火灾图像数据集完备与有效,通过数据集开发并评估多个图像型火灾探测算法,分别对数据集的开发有效性和评估有效性进行试验。试验结果表明:数据集具有较好的普适性和有效性,可以为图像型火灾探测算法的研究提供基础平台。

地暖对单层大空间火灾烟气运动的影响

为研究地暖采暖对单层大空间火灾烟气上升过程的影响,设计建立了小规模实验装置进行实验,并利用FDS软件模拟实验工况,通过对比实验值和模拟值证实了FDS软件模拟的可靠性。利用FDS软件,对真实采暖单层大空间的火灾烟气上升规律进行数值模拟,提出该环境中影响烟气运动的主要因素及控制措施。研究结果表明:地暖采暖环境中的火灾烟气处于不稳定状态;在地暖采暖空间中,烟气上升和顶棚射流的速度都将有所提高,从而总体加速了烟气的发展进度。