基于 CO 浓度梯度的超温热解电气火灾早期预警阈值模型研究
摘要
针对电气火灾早期预警灵敏度不足的问题,本研究提出基于 CO 浓度梯度的超温热解预警阈值模型。通过模拟不
同负荷下电气设备过热热解过程,采集 CO 浓度随温度变化的动态数据,分析 CO 生成速率与温度升高的相关性。研究发现,
在绝缘材料热解初期,CO 浓度呈现显著非线性增长特征,其变化梯度(d[CO]/dt)较绝对浓度更能灵敏反映热解发展阶段。
基于此,构建以 CO 浓度变化率为核心的多级预警阈值模型,设定初级预警(梯度持续上升)、中级预警(梯度突增)和
高级预警(梯度峰值)三级判据。实验验证表明,该模型可比传统 CO 浓度阈值法提前 3-8 分钟发出预警,显著提升电气
火灾早期识别的准确性与响应时效,为智能消防系统提供理论支持。
同负荷下电气设备过热热解过程,采集 CO 浓度随温度变化的动态数据,分析 CO 生成速率与温度升高的相关性。研究发现,
在绝缘材料热解初期,CO 浓度呈现显著非线性增长特征,其变化梯度(d[CO]/dt)较绝对浓度更能灵敏反映热解发展阶段。
基于此,构建以 CO 浓度变化率为核心的多级预警阈值模型,设定初级预警(梯度持续上升)、中级预警(梯度突增)和
高级预警(梯度峰值)三级判据。实验验证表明,该模型可比传统 CO 浓度阈值法提前 3-8 分钟发出预警,显著提升电气
火灾早期识别的准确性与响应时效,为智能消防系统提供理论支持。
关键词
电气火灾;早期预警;CO 浓度梯度;超温热解;阈值模型
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PDF参考
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3476-07-09-174628
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