火灾中木耳燃烧特性及数值模拟

从基础研究角度出发,针对湖南衡阳“11．3”特大火灾事故的重要可燃物木耳,应用符合ISO 9705标准的ISO ROOM装置对其进行全尺寸实验研究,并测量包括热释放速率、质量损失速率、房间内温度场、组分浓度等多个参量．同时对该过程进行了计算机数值模拟,计算结果与实验数据具有较好的一致性,为下一步对衡阳“11．3”整个火灾场景进行数值模拟研究提供了基础．     

压力容器规范中防脆断要求的比较

本文对美国、澳大利亚、英国和德国压力容器规范中为防止钢铁材料脆性断裂,对母材和焊接接头的冲击试验、成型、焊后热处理、参考厚度及金属的最低许用温度等要求进行了比较,并描述了它们的不同之处。     

棉被阴燃火灾实验研究

针对烟头引燃棉被的火灾案例,实验测量烟头的表面温度及热辐射强度,得到烟头表面最高温度可达289℃,很容易引燃棉被等可燃物。通过无被套棉被的阴燃实验和有被套棉被的阴燃转明火实验发现,在没有被套的情况下,棉絮间空隙较大,无法积聚热量,只能阴燃而无明火;有被套情况下,产生的热量大部分被阻隔在棉被内部,散热速度较慢,提供了棉被阴燃转明火所需的热量。     

贝叶斯网络在火灾调查中的应用

介绍了贝叶斯网络的基础理论。将贝叶斯网络引用到火灾调查领域,以助燃剂纵火案的火灾调查分析案例为例,分析了纵火案件中的原因事件和结果事件以及各个因素之间的相互影响关系,根据火灾发生过程建立了贝叶斯网络模型。同时通过贝叶斯算法对火灾调查贝叶斯网络的计算方法进行了研究分析。分析了贝叶斯结构图中涉及到的火灾发生因素概率值的数据来源。     

典型干杂类可燃物的热重分析

针对衡阳"11.3"特大火灾事故中典型干杂食品类可燃物进行了不同气氛下热重分析.研究了含水率对热解的影响,分析了空气和氮气气氛下不同的热解过程,并计算了主要步骤的动力学参数.结果表明,干杂食品类可燃物的含水率是分析其热解失重特性的重要因素.木耳在空气条件下的热解特性跟其他典型火灾可燃物生物质热失重特性类似,表现为两步反应机理;/k角的热解失重特性则相对复杂,表现出三步热解过程.活化能的计算结果显示木耳、八角与常见生物质可燃物一样,具有类似的热解燃烧性能.这些干杂类可燃物的潜在火灾危险性值得人们关注.     

非线性等转化率法研究聚苯乙烯热解反应活化能与转化率的关系

首次采用非线性等转化率法研究了聚苯乙烯在氮气中不同升温速率下的非等温热重曲线,通过程序拟合得到了热解过程中活化能Eα与转化率α的关系.实验结果显示,在氮气中聚苯乙烯存在一个失重阶段,起始热解温度随升温速率的增大而升高.动力学拟合结果显示,热解初始阶段的活化能值较低,约为80 kJ/mol,主要对应于聚合物链中弱键的任意断裂反应,其反应速度很快;随着反应的进行,活化能Eα逐渐增大,当α0.3后趋于平缓,此阶段Eα的平均值约为145 kJ/mol,反应主要为聚合物链本身的断裂、解聚;当α0.9时,Eα值迅速减小,反应以链终止反应为主.     

助燃剂对木垛火燃烧特性影响研究

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法采用分布式并 行计算和正反馈机制,易于与其他方法结合,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。在介绍基本蚁群 算法数学模型的基础上,列举了进入２１世纪以来部分具有代表性的蚁群算法改进模型及其应用情况,然后重点 从算法的模型改进、理论分析、并行实现、应用领域、硬件实现、智能融合等角度对蚁群算法在今后的研究方 向作了系统分析与展望。     

国内外部分白肋烟香味成分的对比分析

采用色质联用(GC／MS)技术和毛细管气相色谱(CGC)对10种国内白肋烟和9种进口白肋烟的香味成分进行了定性定量分析。在所比较的40种香味成分中,国产白肋烟有31种成分的含量明显高于进口白肋烟,有8种成分的含量与进口白肋烟接近。许多烟草中重要的或关键的香味成分,如巨豆三烯酮、茄酮、大马酮、二氢大马酮、二氢猕猴桃内酯、金合欢基丙酮、西柏三烯二醇等,国产白肋烟含量明显高于进口烟叶。就新植二烯的含量而言,国产白肋烟相当于进口白肋烟的2倍还多。进口白肋烟中的十四酸(肉豆蔻酸)和十六酸(棕榈酸)的含量明显高于国产白肋烟。此外,十五酸、亚油酸及其甲酸酯、2-乙酰基吡咯、苯乙醛和2．乙基戊醛略高于国产白肋烟。本还探讨了上述烟样的酸碱比,国内白肋烟中虽然烟碱含量非常高,但非挥发有机酸(如苹果酸和柠檬酸等)含量也大大高于进口烟样,因而烟叶整体酸性仍然强于国外的白肋烟。对国内白肋烟的加料处理工艺,提出了新的观点。     

不同石化燃料燃烧烟尘的来源辨识

利用固相微萃取-气质联用(SPME-GC-MS)技术,对汽油、柴油、聚苯乙烯、ABS 4种石化燃料进行燃烧烟尘的特征组分分析,对其特征组分谱图中的保留时间进行归纳总结.对获得的20×35的数学矩阵,进行了主成分分析,得到了3个主成分,其累计率达到了92％,表明主成分所组成的二维数学坐标以及三维坐标系能较好地将不同比例的...     

汽油燃烧烟尘的分析与分类

基于裂解气相色谱-质谱联用技术(PY-GC/MS)对两种类型汽油(93析.对分析结果应用主成分分析法(PCA)进行降维预处理,然后利用软独立建模分类法(SIMCA)对93#和97#两种汽油分别建立了类模型.在显著性水平α=1%的条件下,两类模型对训练集的识别率为1000%,拒绝率为100%; 97#模型对未知样本预测集的识别率、拒绝率均为100%;93#模型对未知样本预测集的识别率、拒绝率达到80%.研究表明PY-GC/MS结合软独立建模分类法(SIMCA)可以实现对汽油燃烧烟尘的检测分析和类型判别.