基于无线传感器网络的多参数火灾探测节点研究

设计了基于无线传感器网络的多参数无线火灾探测节点,实现对温度、湿度和烟雾的自动探测,通过多参数符合探测方法来降低火灾误报率,实现对火灾的可靠监测.针对火灾特征参数多跳传输提出一种基于CSMA/CA机制的最短路径路由算法,探测器能自动组网实现对火灾特征参数的无线实时监测.实验结果表明,探测器单跳通信距离最远可达100米,多跳通信每跳传输延时约50 ms,对火灾烟雾响应达到I级灵敏度,湿度参数可有效消除水汽引起的火灾误报.     

超薄型钢结构防火涂料研究

阐述钢结构防火保护的重要性,介绍了目前常用的超薄型钢结构防火涂料的组成、作用原理,并采用热分析、XRD对涂料的作用过程进行了分析.     

聚磷腈

聚磷腈化合物是以磷、氮为基本骨架的一类新型无机聚合物,六氯环三磷腈是非常重要的中间体,是整个聚磷腈衍生物系列的基础,由五氯化磷和氯化铵制备,目前我国还没有工业化生产,国外产品的售价在1000美元/kg以上。聚磷腈化合物可用作特种橡胶与弹性材料、防火阻燃材料、药物与生物化学材料、膜材料、高分子导体等,广泛应用于军事工业、航空航天、石油化工、生物医学等领域。     

某商铺火灾热和烟气危害性数值研究

为了研究商铺火灾中热和烟气对人体的危害,以实际火灾案例为背景,采用大涡模拟方法对起火店面进行数值重构,再现火灾过程.通过与燃烧现场取证及逃生人员的描述比较,计算结果很好地预测了火灾发展过程.探讨了高温、低氧以及一氧化碳和二氧化碳气体对人体的危害,通过构建人体模型研究热通量对人体的影响,并引入危害性指数这一概念,综合温度/浓度和作用时间两方面因素分析各参量的危害性大小,确定了人员致死原因.研究表明:燃烧造成室内一氧化碳和二氧化碳含量升高,但未达到短时间致死浓度,其危害性指数远小于1,可以认为是安全的.温度危害性指数最高,氧气次之,高温和过低的氧浓度是造成人员死亡的主要原因,这一结论与法医鉴定结果一致.     

液氢泄漏主要灾害形式分析

随液氢的广泛使用,液氢生产和使用过程的安全性将受到越来越多的重视.讨论了液氢泄漏后发生气化和在地表扩散特点.在此基础上,分析了液氢泄漏后可能发生的物理爆炸(如沸腾液体膨胀蒸气爆炸(BLEVE)爆炸和急剧相变(RPT)爆炸)以及化学爆炸(如爆燃、高速爆燃、爆轰和气云爆炸)的特点.这些分析研究对液氢的安全使用,具有重要的参考价值.     

立堵截流戗堤堆石分叉特性研究

通过模拟实验进行了细水雾作用下不同固体材料表面火蔓延特性的小尺度实验研究。实验在小型风洞中进行，在有细水雾和无细水雾作用的情况下，分别在不同来流速度条件下深入研究了4种典型固体材料表面火蔓延的规律，定性的描述了细水雾对不同固体材料表面火蔓延的抑制作用，通过比对分析，揭示了细水雾作用下不同类型固体材料表面火蔓延的变化规律，为细水雾的实际工程应用提供参考。     

火灾中燃料失重速率与烟气向远距离处迁移关系的实验研究

通过不同燃料在模拟房间—走廊结构实验装置中的燃烧实验，较系统地揭示了不同材料燃烧时失重速率变化与远距离处烟气迁移速度和CO浓度的关系。实验得到了不同燃料燃烧时的失重速率曲线。研究发现，多数燃料的烟气传播速度与失重速率呈线性变化的关系，油料和布料的烟气传播速度对质量失重速率的变化非常敏感；某些燃料燃烧产生有毒成分的峰值迁移到远距离处需要较长的时间。     

某大型商贸中心的人员疏散性能化分析

新型建筑不断涌现使得火灾安全性能化设计被广泛应用，人员疏散是其中的关键环节。结合某大型商贸中心的火灾安全性能化设计方案，利用CAFE模型分析了人员疏散性能。结果表明，由于该模型量化了人员疏散过程中人与人、人与环境之间的作用力，因此计算得到的人员疏散时间比同类软件更加保守，分析结果具有更高的可靠性。     

气流速度对感烟火灾探测器响应灵敏度的影响

针对地下车库、空调出风口等存在高速气流的特殊场所，利用火灾探测综合模拟实验平台，根据气流是否影响烟颗粒生成过程，分别设计2种实验方案，分析比较了光电型与离子型两种感烟火灾探测器在不同气流条件下的响应灵敏度。实验结果表明，在烟颗粒生成过程不受气流影响的情况下，两种感烟探测器的响应灵敏度均随气流速度增大而下降。在气流影响烟颗粒生成过程的情况下，光电感烟探测器的灵敏度依然随着气流速度的增大而迅速下降；而离子型感烟探测器的灵敏度受气流速度影响较小，在高速气流条件下依然保持较高的灵敏度。综合分析表明，离子感烟探测器     

房间之间火灾蔓延过程的网络模型

运用网络模型（networks）对火灾在房间之间的蔓延过程进行了分析；计算不同条件下火灾沿不同路径蔓延的概率和时间，找出其中危险的因素；通过加强安全措施，对火灾蔓延过程进行了有效的控制。结果表明，应用网络模型来分析火灾在房间之间的蔓延过程，可对于蔓延的可能性和危险性作出了较好的预测。