矿用电缆火灾图像识别方法

针对目前矿井火灾的预测预报主要是依据温度、烟雾、CO、CO2等参数进行判别，特别是对矿用电缆火灾监测基本上没有新的方法，并且上述方法在监测的准确性和有效性方面尚不能满足煤矿安全生产的需要。提出了采用图像法对矿用电缆火灾进行预测预报，介绍了矿用电缆火灾图像的处理方法，包括图像剪切、图像分割、灰度化处理、边缘轮廓提取、有效区域填充和面积计算，并用VC＋＋进行应用软件设计。实践证明，图像处理和识别方法合理，效果较好，该方法的研究和应用克服了过去监测方法带来的弊端，对矿井火灾监测预报具有十分重要的理论意义和实用价值。     

浅谈煤矿井下自燃火灾防治技术

本文通过对矿井火灾引发原因的分析,提出了矿井煤炭自燃火灾预测预报方法及防治措施。     

我国煤矿火灾防治技术的研究现状

总结了近年来我国煤矿火灾预测预报技术及方法、矿井防灭火技术、外源火灾检测及防治等方面的研究和应用现状,分析了我国在煤矿矿井防灭火技术研究和应用中存在的问题。     

我国煤矿火灾防治技术的研究现状

总结了近年来我国煤矿火灾预测预报技术及方法、矿井防灭火技术、外源火灾检测及防治等方面的研究和应用现状,分析了我国在煤矿矿井防灭火技术研究和应用中存在的问题.     

矿井外因火灾的预防与应急处理

矿井火灾具有空间受限、人员难以躲避、会产生大量的CO等有毒有害气体、可能烧毁矿井通风设施等众多危害。本文从矿井外因火灾的隐患分析出发,对如何预防矿井火灾的发生、发生火灾时的应急响应、部分场所的火灾处理、灾变现场人员应急要点等进行了论述。     

我国煤矿矿井防灭火技术研究综述

总结了近年来我国在煤矿矿井火灾预测预报理论及方法、矿井煤炭自燃火源区域探测方法、矿井防灭火技术、外源火灾检测及防治和矿井防灭火决策系统等方面的研究和应用进展,分析了我国在煤矿矿井防灭火技术研究和应用中存在的问题。     

支持向量机在火灾早期探测中的应用

针对传统火灾探测算法及时性与准确性相互制约的问题,提出以CO与C02体积分数的比值大小、变化速度以及加速度作为火灾过程特征信息向量,采用支持向量机算法对火灾源进行模式识别.根据国家标准火灾实验要求,选取了4种真实火灾源材料和3种虚假火灾源材料进行火灾实验,实验表明利用支持向量机可以对真假火灾源进行有效识别,其识别率达到...     

基于视频图像的油田联合站火灾预警系统

研究了基于视频图像的油田联合站火灾预警系统,采用图像型火灾探测传感器获取联合站内火灾点的视频图像,通过改进的BP神经网络图像识别算法进行站内火灾爆炸实时识别及火灾点定位,实现联合站内可视化火灾探测与预警.实际运行表明,系统提高了联合站火灾预报的灵敏度和可靠性,能够有效保障联合站安全生产.     

基于图像型的煤矿早期外因火灾预测及识别方法研究

针对传统煤矿井下火灾预测易受环境影响的不足,文中提出了一种基于图像型的煤矿外因火灾预报方法。文中基于火灾图像特征根据运动检测提取出疑似火灾区域,再根据颜色决策排除掉不具有火焰颜色的物体,最后再利用离散分形布朗增量场进行识别。实验结果表明,该算法对于小样本、非线性的分类问题效果显著,该法能较好地将煤矿井下的火源与干扰源区别开来,有较高的识别率和较强的鲁棒性,可降低误报、漏报。     

数据融合技术在火灾早期探测中的应用

提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法.利用加窗函数的外推算法和最小二乘法,提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息,建立一个3输入,3输出的概率神经网络的系统决策层.选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本,对网络进行训练.仿真结果表明,经过50次训练,最终误差为10-3,方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别,正确判别明火,且对于干扰信号能够有效滤除.     

One Fire Detection Method Using Neural Networks

A neural network fire detection method was developed using detection information for temperature,smoke density,and CO concentration to determine the probability of three representative fire conditions.The method overcomes the shortcomings of domestic fire alarm systems using single sensor information.Test results show that the identification error rates for fires,smoldering fires,and no fire are less than 5%,which greatly reduces leak-check rates and false alarms.This neural network fire alarm system can fu...     

基于指标气体的 BP 神经网络煤自燃预测系统

针对煤矿自然发火的预测问题,在指标气体分析法的基础上,构建 BP 神经网络,选取CH4/ CO、O2/ CO2这两组指标气体浓度比作为网络的输入以降低通风条件的影响,经过训练后,判断检测点是否发火并以0或1的形式输出。网络经过43次训练后,误差达到预设的范围（﹤0.0001）。研究表明,利用 BP 神经网络处理从煤层收集到的气体浓度并作出发火预报是可行的且具有相当优势的。     

细水雾扑灭B类火的全尺度实验

根据IMO有关测试规范的要求，进行了一系列全尺度动力机舱模拟灭火实验。实验中采用的是局部保护细水雾灭火系统，通过改变通风条件、预燃时间、喷雾方式及火焰功率等因素，考察了它们对系统灭火有效性的影响。实验结果表明，细水雾系统可有效扑灭动力机舱内设定的各种工况下的油池火和油雾火，与气体灭火系统相比，受通风条件影响小，能有效降低室内温度及CO、CO2浓度，因而系统工作期间消防人员和操作人员可安全进入。在油池火灭火实验中发现通过火焰冷却灭火时所需时间较短，而依靠燃料表面冷却灭火时则时间较长。此外研究结果还显示，采用侧喷方式时，系统的灭火性能将大大提高，而较长的预燃时间则有利于细水雾扑灭油雾火。     

子波神经网络在火灾探测中的应用

论述了用于信号识别的子波神经网络的结构和算法,并根据火灾传感器信号处理的特点,提出了将其用于火灾探测的方法,在子波神经网络中采用了子波函数和共轭梯度优化方法．实验表明,子波神经网络对火灾信号具有很好的学习和探测能力,与ＢＰ神经网络火灾探测方法相比,所提出的方法能够更快和更准确地探测各种标准实验火．     

基于模糊 ART-2 的神经网络火灾探测系统

提出将ＡＲＴ－２神经网络与模糊系统串联而成的模糊ＡＲＴ－２神经网络系统并用于火灾探测，使其对火灾信号具有很好的聚类特性．实验结果表明，该系统比ＢＰ神经网络火灾探测系统具有更强的适应环境的能力，能够更快、更准确地探测各种标准试验火并具有很强的抗干扰能力．     

水平巷道火灾浮羽流及顶板射流积分模型

为研究矿井火灾火源区域烟流流动规律，以便对矿井火灾灾变风流的流动状态进行更详细地描述和计算机动态模拟，分析了矿井水平巷道火灾浮羽流的特性和顶板射流的形成原因，从基本物理定律和守恒方程出发，采用二维平面射流和动量积分分析方法，建立了水平巷道火灾浮羽流和顶板射流的数学模型。此模型经实验和计算检验修正后将作为矿井火灾区域模拟的理论基础。     

基于改进相互作用矩阵-模糊认知图的矿井火灾风险评价

针对多因素耦合作用下矿井火灾风险评价中影响因素模糊性与动态解释能力不足的问题，基于人、机、环境、管理4个维度构建矿井火灾风险评价指标体系；运用组合数有序加权（combination ordered weighted averaging, C-OWA）算子削弱主观因素影响建立相互作用矩阵，进而识别关键风险因素；将矩阵元素融入模糊认知图推理模型，预测火灾风险演化趋势；最后通过组合评价系数确定风险评价等级，并将所提方法应用到某矿井实例予以验证。结果表明：该矿井火灾风险为一般风险，与实际情况相符，验证了该方法的可行性与适用性，同时该方法既能对风险因素进行耦合分析，又能实现对风险趋势的定量化预测，具有一定的优越性。     

矿井内因火灾的突变分析

根据两类危险源理论,矿井内因火灾形成过程中的各种因素可分为因素集Ｕ和Ｖ,以Ｕ,Ｖ为控制变量,建立了矿井内因火灾的突变模型,提出了量化的处理方法·实例表明,该方法可对矿井内因火灾的进程进行描述和分析·     

建筑物多室火灾过程的计算机模拟

应用场模拟和区域模拟相结合的方法来研究建筑物多室火灾过程，是计算机模拟多室火灾过程的一种新方法．这种新方法的主要思想是用场模拟的方法模拟着火房间，对于与着火房间相连的非着火房间，则采用区域模拟的方法．本文正是基于场区模拟这种新方法对双室火灾过程进行数值模拟．