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时间:2020-03-25
《高大空间建筑火灾探测及扑救技术发展思考.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第25卷第4期华中科技大学学报(城市科学版)Vo1.25NO.42008年12月J.ofHUST.(UrbanScienceEdition)Dec.2008高大空间建筑火灾探测及扑救技术发展思考侯杰,钱稼茹,赵作周,潘鹏(清华大学土木工程系,北京100084)摘要:本文结合高大空间建筑特点,分析了传统火灾探测与扑救技术所面临的问题。以此提出高大空间建筑火灾探测扑救技术的三个发展趋势:多传感器融合实现智能化数据处理;视频图像技术实现火灾探测和火源定位;GIS和VR技术实现实时高效灭火。结合发展趋势,概述了国内外高大空间火灾探测与扑救问题的研究现状,指出各自的特色和存在的问题。最后针
2、对高大空间建筑火灾探测扑救系统的开发,概述了系统的功能模块划分以及软硬件开发环境的配置。关键词:高大空间;火灾;探测;扑救中图分类号:TU352.5文献标识码:A文章编号:1672—7037(2008)04-0196—07随着我国经济建设的飞速发展,高大空间建筑实现早期报警和消防联动。此外,如果环境状况迅速增多,如大型体育场馆、影剧院、大型商场比较恶劣,存在众多干扰(如灰尘、电磁、水蒸汽、等,在给人们生活带来便利的同时,也给该类建空调、光、振动等),则容易导致探测噪声增加甚筑的防火安全带来新的挑战。高大空间建筑一般至探测器失灵。对于高大空间建筑火灾探测,采具有投资大、公共性、人流
3、量大的特点,大多结用传统的探测器及基于单传感器阀值的识别方构形式特殊,使用新型工艺和材料较多,且普遍法,若提高火灾探测的灵敏度,则容易发生误报存在内部设施复杂、防火分区过大的问题,往往现象,降低火灾探测的灵敏度,则容易发生漏报整个建筑在不同程度上突破多项规范条文,发生和报警延误现象,无法解决灵敏度与可靠性之间火灾的不确定性因素增多,火灾危害性较大。一的矛盾⋯。因此,常规的点式或线型感温、感烟旦发生火灾,极易造成重大财产损失和群死群伤探测器不再适用于高大空间建筑(表1)。事故。高大空间建筑的防火安全倍受政府和社会表1不同高度的房间点型火灾探测器的选择】各界的关注,成为迫切需要解决的
4、公共安全问题之一。但是传统的火灾探测技术以小空间建筑为研究对象,难以满足高大空间建筑的防火安全需求。1传统的火灾探测扑救技术在一般小空间建筑中广泛使用顶棚安装的感烟高大空间建筑中着火点的位置难以确定,即便和感温型火灾探测器,适用高度在12米以下,火预先知道,由于空间高大也难实现有效的防火分灾烟气能够较快到达顶棚并蔓延,在较短时间内区,导致自动喷淋系统的灭火效果不能得到保证。探测器即可探测报警。而在高大空间场所,由于因此,对于高大空间建筑,传统的探测方法和灭探测器数量的有限性和火灾发生的随机性,导致火手段已不再适用。如何实现智能化探测和火源探测器距离火源位置一般较远,需要较长的时间
5、位置的精确定位,以及如何根据现场情况确定实才能使火灾燃烧产物浓度达到报警要求,常常当时高效的自动灭火方案,是高大空间建筑火灾监火灾发展到相当的程度,探测器才有感应,难以控的关键问题。收稿日期:2008—06.18作者简介:侯杰(1980.),男,安徽颍上人,博士研究生,研究方向为火灾及结构工程,houj06@mails.tsinghua.edu.cn。基金项目:“十一五”国家科技支撑计划(2006BAJ13B03—02)。第4期侯杰等:高大空间建筑火灾探测及扑救技术发展思考·197·使用多传感器进行火灾监控是一种必然趋势,其2发展趋势优势如下:(1)同时安装多个不同类型的传感器协
6、同工近年来,我国对于高大空间建筑火灾监控研究作,可以全面监测不同阶段的火灾特征,比较全取得了一定成果。智能化的数据处理和视频图像面地获得火灾现场信息,如图像信息、温度及烟技术的运用是最显著的特色,前者主要体现在对气浓度等;多传感数据器融合方法的运用,后者主要体现在(2)采用科学合理的融合算法,可以有效避把视频图像监控技术应用于火灾探测和火源定免由于局部传感器故障引起的系统的误报、漏报位。数据融合和视频图像监控相结合,是解决高或整个系统的瘫痪,增加系统的可靠性和鲁棒性;大空间建筑火灾探测与扑救问题的有效方法。在(3)多个传感器也扩大了监测系统的空间监森林及城市消防方面,地理信息系统
7、(GIS)和测范围,特别适合于高大空间火灾探测和扑救,虚拟现实(VR)技术得到了比较广泛的应用,基同时通过对不同传感器信息的分析综合,能够获于高大空间火灾监控的实际需求,GIS和VR技得火灾现场的新的信息,增强了数据的可信任度术同样适合于解决高大空间火灾探测与扑救问和分辨能力。题。多传感器数据融合方法有加权平均法、卡尔2.1基于多传感器数据融合的智能化一模糊逻曼滤波、统计决策理论、产生式规则、贝叶斯估辑、神经网络、遗传算法计、Dempster-Shafer证据推理、模糊逻辑、神经
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