探讨火灾自动报警系统设施的发展

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1、探讨火灾自动报警系统设施的发展探讨火灾自动报警系统设施的发展  随着国民经济的快速发展和科学技术不断进步,工业生产、库藏设备、商品物流、居民生活等密集化程度不断提高,智能化高层建筑愈来愈多,相应的火灾安全问题便日益严重。尤其是重特大火灾事故频发,不但造成大量的人员伤亡和环境污染,而且严重影响了人们正常生活和社会经济发展,这都在客观上对火灾自动报警系统的选型使用提出更高要求。  传统的火灾报警系统其准确性和反应速度都不理想,且布线复杂,已经远远不能满足现今智能建筑及时、准确的灭火和简便的施工要求,随之产生了

2、分布式智能化火灾报警系统。分布式智能火灾自动报警系统由探测器、现场报警单元和报警控制器组成。将主机智能系统中对探测器信号的处理、判断功能分散配置在终端传感器和控制器中,使主机免去了现场信号处理的负担,可以从容不迫地实现多种管理功能。从而提高了系统的稳定性和可靠性。  1.智能式探测器  智能式探测器本身带有的微处理器将所处环境的参数变换成一个等效的模拟信号或一个等效的数字编码。然后进行计算处理统计评估。在信息评估过程中不再只是根据简单的是非准则。而是同时考虑到其他中间价值,再根据预设的有关规则,把这些信息

3、转化为适当的报警动作指示。  2.智能型火灾报警控制器  智能型火灾报警控制系统利用智能类比式或智能分布式探测器。在所监测的环境范围中,采集烟浓度或温度等综合信息数据。连同外界的环境参数值一起传送给报警控制器。报警控制器再根据所取得的数据。与系统主机数据库中存有的大量火情资料进行分析比较,利用火灾判断数据迅速分析信号是真实火情所致,还是环境干扰的误报。该系统为解决火灾报警系统的误报和漏报提供了新的方法和手段。并在处理真伪方面表现出了明显的有效性和创造性。是火灾报警系统在技术上产生的一个飞跃。从传统走向智能

4、是国内外火灾报警系统技术发展的必然趋势。  火灾自动报警系统作为重要的建筑自动消防设施,其技术进步性表现报警时间提前、报警可靠性提高、特殊场所火灾的探测报警、报警系统网络化、消防联动控制智能化、消防通信网络技术与计算机接警指挥管理等。  1.火灾探测报警时间提前  如激光式、吸气式高灵敏度火灾探测器和气体火灾探测报警系统等超早期火灾探测报警产品。这些系统采用激光粒子计数、激光散射原理监视被保护空间,以单位体积内粒子增加的多少来判断是否可能发生火灾,可以在火灾发生之前的几小时或几天内,识别潜在的火灾危险性,

5、实现超早期火灾报警。  利用气体和气体成分对火灾早期阶段生成物或构成火灾的要素进行探测,也是超早期火灾探测的研究领域。如利用可燃气体浓度变化,对易燃易爆场所进行故障和火灾爆炸危险性等方面预测的线型可燃气体探测报警系统,它采用光学原理,利用不同气体光谱特性的差别进行气体浓度探测,从根本上解决了点型可燃气体传感元件稳定性差、寿命短等缺陷,在对大面积可燃气体探测报警时,性价比较高。就拿现已广泛应用到通讯、铁路、化工、建筑等领域的VESDA极早期烟雾探测系统的特点来说:  VESDA具有灵敏度高和调节范围广的特点

6、,VESDA不但可在火灾发生早期发现常规火情,而且还可以检测到由于线路过载而造成的电缆绝缘皮软化所产生的微小烟雾。它采用4级报警(报警、行动、火警1、火警2)模式,各级阈值可根据实际情况灵活设置。这样就能在极早期发现火灾,为消防工作赢得更多的时间,大大减少应火灾引起的损失,实现发电厂不间断运行。  VESDA由于采用主动空气采样的探测方式,因此不易受环境气流等因素的影响,适合各种不同复杂的安装环境要求,尤其适用于大空间和具通风空调的环境使用。  VESDA具有极低的误报率,首先由于采用二级过滤器,可防止粉

7、尘颗粒造成的误报;同时通过设置参考探测器,通过与参考探测器探测的结果进行比较确认报警是否为真,从而避免误报;报警延时功能也在一定程度上减少了误报;VESDA采样管采用PVC塑料管,还具有较强的抗电磁干扰能力,在软件设计上,通过AutoLearn,即环境自学习功能,对环境特点进行自动统计及分析,智能化地调整灵敏度以适应环境要求,以确保在此环境下达到最高灵敏度和最低的误报率。  VESDA具有安装方式灵活,易于维护的特点。采样管网可以安装在天花板上或地板下,还可以把采样管铺设在电缆夹层及通道中,或者安装到通风

8、系统的回风口。在维护方面,VESDA规定,在使用年限内仅需对过滤器进行更换即可,因而维护方便,费用低廉。  VESDA具有强大的网络功能,通过配置控制模块可以方便的与各种火灾报警系统及监控系统相联,也能自成体系,组成一个完整的火灾监控系统,满足各种工程的实际需要。  其他特点:具有报警延时功能;VESDA系统的采样管网设计具有成熟的系统验证软件WINDOWSASPRIE;VESDA系统全部采用数字电路,具有抗电磁干扰能力;VE

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