中国古建筑多为木或砖木结构,具有较高的火灾隐患,因此古建筑群的早期火灾探测报警工作值得重视。图像型火灾探测器能够快速完成火灾探测并提供火源位置信息,非常适用于古建筑群的早期火灾探测和报警。然而,目前图像型火灾探测器的布置方式多依赖半定量的经验和法规,缺少准确计算探测器覆盖范围和评价布置方案优劣的方法。因此,该文提出了一种基于集合覆盖模型和最大覆盖模型的古建筑群室外图像型火灾探测器布置优化方法。首先结合古建筑结构信息和网格划分方法构建目标区域3D模型;其次分析图像型火灾探测器的有效探测范围,通过构建二元观测矩阵确定探测器在候选布置点处对目标区域网格的覆盖情况;随后以目标区域的布置成本和覆盖率为优化目标,基于集合覆盖模型和最大覆盖模型构建探测器布置优化数学模型;最后,基于遗传算法求解获得探测器的最优布置方案。该文以故宫太和殿、中和殿和保和殿所在区域为应用对象,分别获得了在给定目标覆盖率和预设成本情况下,以布置成本和覆盖率为优化目标的图像型火灾探测器最优布置方案。该文提出的方法可为古建筑群图像型火灾探测器布置提供科学参考,并具有一定的实用价值。

明清时期“有檩式”古建筑具有构造独特、形态复杂的屋顶结构,对火灾烟气的流动产生显著影响,但现有火灾探测器的布置方案较少考虑这一因素,难以实现有效的早期火灾探测。为加强对明清时期古建筑的火灾防控,该文以硬山顶建筑为例展开研究,采用FDS (fire dynamics simulator)进行火灾数值模拟,分析不同火源位置和不同檩高条件下烟气的蔓延情况,通过设置感烟探测器阵列,进一步探究檩高对各个位置探测器响应特性的影响。研究发现,烟气蔓延过程与探测器响应时序密切相关;火源位于正脊轴线下方,当檩高不超过30 cm时在正脊中心处的探测器最先响应,超过30 cm后在靠近正脊中心两侧的顶棚处布置探测器则可以实现快速响应;火源位于墙角位置,当檩高不超过20 cm时正脊处的探测器均可在60 s之内做出响应。该研究结果可为明清时期同结构类型建筑火灾探测器的合理布置提供技术支撑。

现有火灾蔓延模型研究多聚焦于建筑单体和森林火灾层面,鲜有针对传统村落布局形态的火灾蔓延研究。该文通过元胞自动机并结合火灾动力学,构建了一种考虑环境要素、建筑材料特性和布局等复杂村落环境条件下的火灾蔓延灾害场模型,对中国徽州集聚型传统村落进行火灾蔓延模拟,并采用验证模型分析了实际村落火灾蔓延过程中不确定性因素与火灾风险之间的关系。研究表明：火灾蔓延模拟结果与实际情况较吻合,充分证明该研究方法的可行性;风速在2~5 m/s范围内对火灾蔓延有延缓作用,在6~8 m/s范围内对火灾蔓延有促进作用,在主导风向南风和东风作用下,过火面积较小;水系、道路阻火要素限制了火灾蔓延方向,建筑分布密度与火灾蔓延速率呈正相关。

目标检测技术已被广泛应用于各领域,然而火灾目标检测技术在小目标、低光照等具有挑战性的场景下通常表现不佳,且缺乏专门的公开数据集对该类技术的相应性能进行评估。该文针对YOLOv5算法细节提取能力弱、密集目标预测效果不佳等问题进行了研究。首先,制备了小目标火焰图像数据集用于模型训练和性能测试。其次,基于YOLOv5s模型引入3项改进：拓展多尺度检测层、嵌入swin transformer模块、优化后处理函数;构建了改进模型YOLOv5s-SSS (swin transformer with soft-NMS for small target)并进行参数优化。最后,对新模型进行了定性和定量评价。实验结果表明,YOLOv5s-SSS模型相对YOLOv5s模型的平均精确率在小目标火焰图像上提高了16.3%,在常规尺寸烟雾图像上提高了5.9%。该文制备的数据集可有效支撑改进火灾检测模型的训练与测试;构建的YOLOv5s-SSS模型性能测试可靠,为火灾图像检测技术提供了一种新的改进方案。

为探究地表火行为特征与红松人工林地表可燃物燃烧碳消耗量之间的关系,该文在室内燃烧床上构建不同可燃物载量和含水率的可燃物床层,在不同坡度条件下进行了144场燃烧试验,测定了地表火蔓延过程中蔓延速率、火焰长度等指标。使用干烧法测量了燃烧剩余物含碳率,并计算了可燃物碳消耗量。结合Byram火线强度方程的可燃物消耗参数,建立了地表可燃物碳消耗量预测模型,并基于实验结果对模型参数进行了拟合。参数拟合后,模型的R²上升了0.01,平均绝对误差(MAE)下降了0.12 kg/m²,平均绝对百分比误差(MAPE)下降了42.01%,其预测可燃物碳消耗量的适用性和准确性有了显著提升。该研究可丰富林火科学的相关基础数据,对于构建适用于中国的可燃物碳消耗量预测系统具有现实意义。

该研究旨在探讨不同坡度条件下松针的火蔓延特性及阻燃隔火带的有效性。通过计算流体力学(CFD)模拟结合实际测试物性参数,分析了火焰传播速度、热释放速率、燃烧温度场等关键参数与坡度(0°、30°、45°、60°)之间的关系。结果表明,坡度显著影响火焰的传播行为,坡度越大,火焰传播速度越快,燃烧时间越短,热释放速率越大。此外,10 cm阻燃隔火带在30°坡度下有效阻止了火焰蔓延;但在45°和60°条件下,由于火焰浮力效应增强,阻隔带后方的植被仍有被引燃的风险。该研究提出了基于坡度的火蔓延预测模型,为复杂地形下的火灾防控设计提供了科学依据。

由于火灾具有快速蔓延的特性和较高的破坏力,实现火灾的早期探测是十分必要的,针对火灾检测算法的研究也尤为重要。该文提出了一种改进的YOLOv8算法,通过集成轻量型模块SlimNeck和切片辅助推理方法SAHI,分别优化了YOLOv8算法的网络结构和推理框架,将火灾数据集目标分类为火焰(fire)、烟雾(smoke)和干扰项(default)。实验结果表明,SlimNeck-YOLOv8算法比相关的先进算法具有更优的火灾检测性能,与YOLOv8模型相比,查全率(recall)增长了2.7%、平均精度(mAP)增长了0.2%,检测速度提高了35 fps,同时也降低了计算负担。在SlimNeck-YOLOv8基础上进一步优化推理框架所得的SlimNeck-YOLOv8+SAHI算法,有效改善了漏检与误检现象。该研究有助于提升火灾检测系统的速度和精度,为火灾预警工作提供了有力的技术支持。

为探究可燃物目数对高温金属热颗粒引燃边界和燃烧行为的影响,该文以不同目数的松木粉为研究对象,通过一系列引燃实验分析引燃概率、引燃边界温度、引火延迟时间、火焰高度、火焰持续时间随目数的变化规律,揭示了可燃物目数对高温金属热颗粒引燃边界和燃烧行为的影响机制。结果表明,高温金属热颗粒引燃松木粉的最低温度随目数的增加而降低,从50目条件下的965℃降低至300目条件下的910℃;1 000℃高温金属热颗粒引燃松木粉的引火延迟时间随目数的增加而减小,从50目条件下的49.8 ms降低至300目条件下的41.8 ms;同时,高温金属热颗粒的温度越高,引燃不同目数松木粉之间的火焰延迟时间差值越小;火焰高度和火焰持续时间均随目数的增加而增加,火焰高度从50目条件下的14.78 mm增加至300目条件下的17.02 mm,火焰持续时间从50目条件下的12.8 s增加至300目条件下的14 s。该研究可为调查认定高温金属热颗粒可引燃的可燃物颗粒大小提供理论依据,并为野外火灾的安全防治和应急处理提供一定参考。

海底沉管隧道位置特殊、结构狭长,一旦发生火灾,火焰和烟气会迅速蔓延扩散,可能对隧道结构造成破坏。因此,超宽断面沉管隧道结构的防护是海底沉管隧道火灾防控的关键。为了研究高压细水雾对超宽断面海底沉管隧道火灾的降温效果,搭建了横截面比例为1∶1的试验模型。其中,隧道的内径宽度为18.0 m、高度为6.6 m,长度为25.0 m。选取汽油为燃料,开展了高压细水雾作用下超宽断面沉管隧道火灾燃烧试验,对其燃烧行为、隧道顶棚下方温度演变规律以及高压细水雾降温冷却效果进行了研究。试验结果表明,热释放速率分别为2.5、5.0和10.0 MW时,最大火焰高度分别可达到约4.5、6.0和6.6 m;未喷放高压细水雾时,隧道顶棚下方最高温度分别约为180、310和528℃;开启喷雾后,3种工况下的隧道顶棚下方温度均能够有效降低至300℃以下,有效降低了火灾对隧道结构的破坏。基于上述研究结果为海底沉管隧道的火灾防控及灭火救援策略提供了建议。

为了深入理解隧道内运动列车火羽流演化过程,为铁路隧道运营安全提供理论指导,该文通过开展动模型试验对比分析了隧道内静止列车与运动列车的火羽流行为差异。基于现有动模型试验平台,利用Froude相似准则设计了尺寸1∶10的列车和隧道模型,采用热电偶阵列测量列车顶部和隧道顶棚下方的温度分布,通过安装热流计测量列车顶部的总热流和辐射热流。试验结果表明,与静止列车火灾不同,运动列车火羽流表现为扫掠隧道顶棚向前运动,该文首次将这种流动形式定义为顶棚掠流,并将其演化过程划分为3个阶段;由于热量聚集和隧道壁面热反馈作用,隧道内运动列车火羽流作用下的列车顶部最高温度、最大总热流和最大辐射热流均大于明线工况;运动列车顶棚掠流作用下,隧道顶棚下方最高温度显著降低,纵向温度呈火源上游高、下游低的非对称分布。因此,隧道内运动列车火羽流对车体威胁增大,但对隧道威胁减小。

隧道火灾预测的传统方法是使用传感器,但存在设备老化、误报率高等缺陷,因此需要开发更加高效的火灾预测手段。该文提出一种利用在隧道外安全区域可观测的外部烟气图像和深度学习算法,对隧道内的火源功率和火源位置进行同步预测的方案,首先通过FDS软件构建了100 m长隧道的外部烟气图像数据库,再利用VGG16神经网络框架建立了烟气图像与火源参数间的联系。结果表明,该文所提方案可对隧道火灾进行有效预测;基于隧道双侧正向视角的烟气图像训练所得模型的预测精度最高,对火源功率的预测误差小于25%,对火源位置的预测误差小于10 m;此外,当火源以0~2 m/s速度移动时,该文所提方案依旧可进行有效预测。该文成果可为隧道火灾的智能预测技术提供参考。

为了研究高海拔环境下不同类型炸药在长直坑道内爆炸的冲击波阵面温度的传播特征,该文基于Hugoniot原理与Sachs无量纲修正方法,建立了适用于凝聚态炸药的高海拔长直坑道内爆炸冲击波阵面温度与超压峰值的映射理论模型,并通过多介质流动数值计算进行了验证。理论与数值计算结果表明,海拔4 000 m处不同凝聚态炸药的平面波形成距离较海拔0 m处平均增加24.8%,冲击波阵面温度峰值平均升高27%;相同海拔下,随炸药单位体积内能的升高,平面波形成距离平均延长0.89 m/GPa,冲击波阵面温度峰值平均升高13℃/GPa。二者的偏差不大于10%。该成果可为研究高海拔环境下凝聚态炸药坑道内爆炸的冲击波阵面温度传播提供理论依据。

为综合衡量单个城市生命线系统在多事件情景下的运营期安全韧性水平,该文通过分析突发事件下系统安全韧性作用机制,考虑抵御力、恢复力和适应力等主要因素,构建了城市生命线系统运营期安全韧性评估模型和综合评估方法,并以2005—2009年香港港铁东铁线运营系统为例进行应用分析。结果表明,运营期不同次数的突发事件下,城市生命线系统安全韧性机制存在显著差异,单事件中系统主要依赖抵御力和恢复力,多事件中强调系统适应力的持续优化;所建方法可结合系统运营期平均韧性和累积韧性,综合评估安全韧性水平;提高系统运营期综合韧性是一个长期波动上升的过程,持续优化系统适应力,兼顾提升平均韧性和累积韧性是关键措施。该研究成果可为深化理解城市生命线系统韧性内涵,提升其安全运营水平提供借鉴。

为提高人员室内疏散效率,实现疏散最优路径规划的高效化和智能化,该文开展了基于Dijkstra算法的室内疏散最优路径规划模型的研究。首先,基于计算机视觉技术和单目视觉方法,获取了建筑监控视频中的人群数量和人流速度信息。接着,基于IFC (industry foundation classes)标准提取建筑空间信息,构建了符合疏散需求的路径网络,并提出了设置预测边的摄像监控网络布局方法。然后,提出了计算剩余预测边的人流速度的方法,规定了导航路网中边权的计算方法。最后,利用Dijkstra算法得到各个节点到终点的用时最短的路径。利用自建行人数据库开展测试实验,实验结果表明,该模型可在每一个决策节点处动态显示当前最优路径方向。通过上述研究,验证了基于Dijkstra算法的室内疏散最优路径规划模型在提高疏散效率与安全性方面的可行性,为应对复杂室内疏散场景提供了理论基础和技术支持。

为了探究主动避让和紧急度对双向行人流的影响,该文通过搭建实验场景和招募被试进行疏散实验,分析了行人运动轨迹以及疏散过程中的典型行为、疏散时间和疏散速度。主动避让实验结果表明,主动避让行为可以有效减少行人冲突,逆向行人的疏散效率提升了11.75%,疏散速度提升了18.25%,分层现象会随着主动避让行为的出现而更加明显;与非紧急情况相比,紧急情况下人流量大的一方的疏散速度比人流量小的一方增加得更多。此外还观察到了超车、跟随和并排行为等,并且发现在逆行人员中,靠边界的行人疏散速度更快。该文实验结果对紧急情况下双向行人管理具有一定的指导意义,同时也为双向行人流的建模研究提供相关依据。

高压氢气泄漏是加氢站常见的安全隐患之一,严重影响加氢站的安全运行。准确且及时地识别泄漏位置,密切检测氢气体积分数,对于加氢站的燃爆安全防控至关重要。该文提出一种基于深度神经网络的氢气泄漏智能定位检测模型,为加氢站提供智能且及时的检测方案。首先利用计算流体动力学(CFD)模拟构建了不同泄漏位置、泄漏强度、风向的加氢站高压氢气泄漏的专有数据库,分析发现风向对氢气泄漏的影响最大;比较了6种现有深度学习的检测模型针对氢气泄漏位置的预测效果,发现基于卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的模型准确率和F1分数均超过98%,展现了优异的检测性能和显著的鲁棒性。该研究为加氢站的氢泄漏检测提供了理论基础,也为智慧消防技术的实现提供了行之有效的解决方案。

煤自燃火灾监测预警是制约煤炭行业安全发展的一大难题,现有煤自燃监测预警方法中,采用单一指标分析精确度不足,基于统计分析法的多指标判定方法会受指标数量和种类的限制,使得判定过程复杂,结果差异较大,而支持向量机算法可以从有限的样本中学习出全部的规律,有望应用于煤自燃监测预警领域。该文首先建立煤自燃过程中次声波和声发射信号测试系统,研究发现次声波和声发射的主频幅值与温度具有较高的相关性(相关系数R²>0.90),可作为监测煤自燃的有效指标。其次,在分析支持向量机原理的基础上,将次声波和声发射的主频幅值作为特征向量,选用“一对一”方法建立煤自燃支持向量机模型,并验证分析不同核函数对识别结果的影响,形成基于支持向量机的煤自燃声学预警方法。研究结果表明,该支持向量机模型能根据煤自燃产生的次声波、声发射主频幅值数据特征较好地划分煤自燃的不同阶段,其中次声波多项式核函数支持向量机与声发射Gauss核函数支持向量机的分类效果最好,总体识别率在90.00%以上。本文的研究为煤自燃高效监测预警提供了一种新方法。

随着航空运输业的迅速发展,飞机货舱的火灾安全问题日益受到重视。传统的火灾探测方法存在误报率高、准确性低等缺点,难以满足现代航空运输的安全需求。针对这一问题,该文提出了一种基于改进型自注意力机制的多参数火灾探测方法。该方法首先采用多传感器的探测方式取代了传统的单一传感器,通过实验室模拟飞机货舱火灾场景,收集CO质量分数、烟雾参数(双波长功率和Sauter平均粒径)、湿度和温度等数据;其次利用一种基于Transformer模型的多源传感器数据火灾状态分类方式,融合了局部注意力机制与多尺度特征提取模块,局部注意力机制通过窗口划分和区域化特征捕捉降低了计算复杂度,多尺度特征提取模块通过不同时间窗口的并行处理增强了对火灾发展过程的探测能力。通过验证不同的序列长度、激活函数、随机失活率和优化器得出火灾分类任务的最优组合,从而更好地捕捉火灾状态特征并提高分类准确性。使用该探测方法在模拟飞机运行环境的火灾数据集上进行了有效性评估实验,结果表明,所提方法在火灾分类任务上比传统的循环神经网络等方法展现出了更高的准确率;得益于自注意力机制的结构特点,网络能够并行运算,大大缩短了训练时间。该方法有望在实际的火灾分类任务应用中发挥优势。

液体燃料火灾是高原地区常见的事故类型之一,对高原地区的液体燃料储运安全造成了严重威胁。该文通过开展低气压条件下不同油池直径(燃烧尺度)的航空煤油池火实验,探究了全过程的燃烧行为,分析了燃烧速率、火焰高度、火焰辐射占比随燃烧尺度的变化规律。研究表明：相同直径的油池中,处于低气压条件下的航空煤油在稳定燃烧阶段的燃烧速率低于常压条件下的(前者约为后者的0.58),且火焰与油品表面之间的辐射和对流反馈低于常压下的值,并由此推导出了燃烧速率计算模型。由于空气密度的降低,低气压条件下的火焰高度高于常压下的,基于火焰卷吸理论建立了低气压条件下航空煤油无量纲火焰高度预测模型。火焰辐射占比随油池直径的增加缓慢降低,且相同直径的油池中低气压条件下的辐射占比低于常压条件下的,这主要是因为燃烧时碳烟颗粒的减少。研究结果丰富了低气压条件下大尺度航空煤油油池火实验数据,对于保障高原地区航空用油安全具有实际意义。

在低气压环境下进行的航空运输可能发生难以预测的火灾事故。该文在中国四川省广汉市(大气压为96 kPa)和康定市(大气压为61 kPa)分别开展了飞机内饰壁板材料低气压火灾行为研究。针对2种飞机内饰壁板材料(玻璃纤维/酚醛树脂夹层板、玻璃纤维/酚醛树脂层压板),修正其受压力影响的燃烧速率模型并研究气压对其产热特性、火焰形状和耐烧穿性能的影响。得出了2种材料的燃烧速率与气压的相关关系式以及基于火灾基底尺寸的燃烧速率压力模型。发现了低气压环境比常压环境下,玻璃纤维/酚醛树脂夹芯板、玻璃纤维/酚醛树脂层压板的热释放速率峰值分别降低了40.97%和43.85%,热释放总量分别降低了14.20%和24.71%,火焰高度分别降低了10.9%和11.6%。此外,对2种材料的耐烧穿性能研究发现,低气压下夹芯板材料更加耐烧,而层压板材料的耐烧穿性能几乎不受气压影响。

电力电缆在长距离输电过程中常出现高差变化的情况,导致电缆出现折弯。为探究多根紧密并排敷设电缆中部(折弯段)被引燃条件下,电缆折弯角度及其数量对下折弯电缆火蔓延行为的影响,该文以三铝芯交联聚乙烯绝缘电缆为试验对象,开展电缆燃烧试验,测量并分析火焰温度、电缆火蔓延时间、平均火蔓延速率等关键燃烧特征参数。结果表明：电缆根数越多,火焰峰值温度与平均火蔓延速率越大;电缆平均火蔓延速率随折弯角度增加而增大,5根90°下折弯电缆平均火蔓延速率约为5.4 cm/min,约为水平电缆火蔓延速率的1.9倍。这主要是由于电缆折弯角度越大,电缆“火焰附壁”效应与高温熔滴的流淌作用更加显著,增强了电缆未燃区域所受的热对流和热辐射作用,进而导致电缆平均火蔓延速率增加。