超早期火灾探测报警系统的应用分析

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1、超早期火灾探测报警系统的应用分析摘 要: 介绍了高灵敏度空气采样感烟火灾探测系统的性能、结构特点及工作原理, 并重点讨论了此系统在通信建筑环境中的具体应用。     关键词: 火灾报警; 误报; 感烟探测      1 空气采样感烟探测报警系统简介     1. 1 系统原理     可实现早期火灾报警的空气采样感烟火灾探测系统目前已是一项较为成熟的技术, 其工作原理是利用光散射技术对空气中的烟粒子进行探测。由于探测器中抽气泵的作用, 在管网中形成了一个稳定的气流, 通过管道网络上的抽样孔采集空气样本。采集的空气样本经过滤器进入测量室, 

2、在测量室内特定的空间位置安装有激光器及特殊反射镜。采集到的烟离子经过气流传感器穿过反射镜中心孔, 激光发射装置发射出平行的激光光束, 照射到空气样本上。如样本上有烟离子存在, 光束将向前散射, 散射光线经凹面反光镜发射到高灵敏度激光接受器, 所产生的电子信号经过处理计算, 根据测得的散射光信号脉冲数, 测量出空气样本中的烟离子量。测得的信号, 经“人工神经网络”微处理器处理后, 与预先设定的报警阀值比较。如达到某一报警值, 则在显示器上给出相应的报警信号。     1. 2 系统特点     空气采样感烟探测报警系统的特点如下:     

3、(1) 灵敏度高(比传统的高1 000 倍) , 误报率极低, 几乎为零, 可靠性高;     (2) 主动抽取空气样品进行探测, 改变以往被动接受烟雾的形式;     (3) 自学习功能。系统可以根据周围的环境进行学习, 根据所积累的数据设置灵敏度, 以达到在任何环境中都能精确探测的效果;     (4) 自动比较功能。系统可以设置警报的延时输出, 经过一段时间的比较, 可以确信烟雾的稳定变化再发出警报, 从而避免由于环境的异常变化造成的误报;     (5) 采用灰尘识别技术, 用三层滤网装置, 将非烟雾的灰尘等污染物在进气口就滤除掉

4、;     (6) 可调整分级报警功能, 针对不同用户的环境要求实施不同的报警级别;     (7) 配有事件记录的黑匣子, 可自动记录多个火警、故障及机器操作的各种事件, 一旦发生火警或故障便可轻易调出事件发生前的详细记录;     (8) 应用范围广, 安装布网形式多样;     (9) 能够自动检测并显示故障状态, 可以确保从现场不间断采取空气样本;     (10) 用激光散射测量方法精确, 测量范围大, 对任何大小的烟雾粒子均有很好的响应。     2 系统的应用分析     2. 1 此系统的适用场所     具有高灵敏度的空

5、气采样感烟探测报警系统以其优越的性能特点可被应用于肮脏、多尘以及干扰较强的环境中, 如电站、地下矿井、公共交通工具、隧道、博物馆以及通信机房等, 发挥普通探测所不能媲及的作用。下面我们以空气采样感烟探测报警系统在通信机房中的具体应用为例, 加以详细探讨。     2. 2 空气采样型探测器在通讯机房的应用     2. 2. 1 通讯系统的典型火灾     通信机房是信息网络的心脏, 由于通信设备价格昂贵, 一旦发生火灾, 会造成设备瘫痪, 使政府、公司、银行、商业、工厂及个人的通信联络中断和数据丢失,其损失无法估计。     仅以国内部

6、分地区电信机房火灾为例, 1995 年4月1 日, 广东省汕头市金砂邮电大楼因电线短路而引发的火灾, 烧毁5 万门程控交换机、20 万门全自动传呼交换机和查询台、长途交换机房等, 造成国际、国内通讯中断达40 余小时, 过火及烟熏面积约600 m2;2002 年2 月27 日海口市通信机房发生的火灾, 造成包括省委、省府等四大班子在内的6 500 个接入网用户通信中断, 52 个中国移动通信基站的通信受阻, 出入局呼叫、数据通信小灵通网络、部分金融系统网络、有线电视网络亦受到不同程度影响。     经调查研究, 通信机房的火灾隐患主要产生

7、于电缆、电线的过电压或过电流。而实践表明普通感烟探测器报警时, 电线、电缆已经烧毁, 即使此时工作人员接到报警, 也无济于事。这就必须得实现早期报警, 要求电缆、电线刚刚出现过热, 发出焦糊味但还没有生成可见烟, 电线、电缆还没有变形时就发出报警, 空气采样火灾探测系统就能满足早期报警的要求。     2. 2. 2 通信建筑环境对火灾报警系统的要求       (1) 要适合在有较强的空气流动的环境中, 一般空气更换率在20 次/h~ 40 次/h 或更高;     (2) 火灾报警系统要有很高的灵敏度且要在火情初期提早报警, 避免喷洒

8、灭火剂;     (3) 适合工作在有电磁干扰环境中, 而且不会因灰尘、潮湿产生误报;     (4) 机房设备运行不可中断, 应使报警系统的维护次数降到最低;     (5) 火灾报警系统必

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