刘全义,胡 林,邓 力,朱 博,孙向东,梁光华

(1.中国民用航空飞行学院 民航安全工程学院,四川 广汉 618307; 2.清华大学 合肥公共安全研究院,安徽 合肥 230601)

可燃物燃烧会产生大量烟气,造成人员中毒等安全问题。但是空气中存在许多与烟气成分相似的颗粒,比如尘埃、粉尘等,它们会在检测过程中被误认为烟气而产生误报警的现象,如何准确判断外界环境是否发生火灾并给出可燃物的燃烧类型、降低误报率成为研究热点。

火灾探测器在民航领域的应用越来越广泛,探测器性能的好坏直接决定火灾预警能力。国内外的研究人员为了降低火灾误报率,都在尝试不同的方法提高探测器性能。张丹等[1]介绍了典型的火灾探测器种类并进行了性能比较,指出机舱火灾的最佳探测器。Ukleja等[2]在3 m×0.5 m×0.5 m的实验舱中进行38个实验,并于实验舱外部排气管中测量烟气浓度,发现火焰初期向开口移动,当外部发生燃烧时,排气管中的烟气浓度降低,而罩壳内的烟气浓度升高。Xu等[3]提出一种基于深度显著网络的视频烟感检测方法,定性和定量证明了该检测方法的有效性。何永勃等[4-5]为避免灰尘以及水蒸气等颗粒对实验环境的影响,使用复合型火灾探测器检测烟气浓度等火灾参数,并利用误差反向传播(BP)神经网络算法进行数据融合,有效降低了误报率。华敏等[6]通过模拟室内火灾,研究火源功率及通风状况对室内火灾温度变化及分布、烟气流动特性及气体成分等……