高大空間火災(zāi)煙氣豎向傳播與火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究.pdf

1、該文針對(duì)高大空間建筑早期火災(zāi)建立了點(diǎn)源軸對(duì)稱煙氣羽流積分模型,采用自相似假設(shè)及卷吸假設(shè)分別求出在均勻環(huán)境下及熱分層環(huán)境下煙氣羽流在豎直軸向上的發(fā)展規(guī)律關(guān)系,得出熱分層環(huán)境下煙氣羽流中性浮力點(diǎn)及最大上程式高度公式,并與前人所得經(jīng)驗(yàn)公式及該文中等尺度空間及全尺寸大空間小功率煙氣羽流實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,在此基礎(chǔ)上結(jié)合高大空間建筑結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行了早期火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì).研究結(jié)果表明,均勻環(huán)境中煙氣羽流速度、密度差在軸線中呈負(fù)指數(shù)趨勢(shì)變化,且

2、密度差較煙度速度在豎直方向下降趨勢(shì)快;均勻環(huán)境下煙氣羽流邊界與豎直軸線有一固定15°擴(kuò)展角;熱分層環(huán)境中早期火災(zāi)煙氣不能順利上升有可能在終止在某一高度,通過對(duì)線性熱分層環(huán)境火災(zāi)煙氣羽流積分控制方程組無量綱化并進(jìn)行差分求解,求解結(jié)果表明熱分層環(huán)境強(qiáng)化加速了煙氣速度、濃度在豎直軸線上的遞減趨勢(shì)規(guī)律,同時(shí)得到熱分層環(huán)境下煙氣羽流的中性浮力點(diǎn)與羽流最高點(diǎn)高度與熱分層強(qiáng)度、點(diǎn)火源功率、大空間尺度等相關(guān)關(guān)系式;通過與前人經(jīng)驗(yàn)結(jié)論及該文實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表

3、明,均勻環(huán)境下煙氣羽流速度、濃度參量在豎直軸線上發(fā)展趨勢(shì)關(guān)系與已有經(jīng)驗(yàn)規(guī)律關(guān)系一致,熱分層環(huán)境下煙氣羽流中性浮力點(diǎn)位置及最大上升高度分布常數(shù)與前人相似材料實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)公式常數(shù)非常相近,充分表明積分模型及假設(shè)的正確性;通過結(jié)合高大空間建筑結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及早期火災(zāi)煙氣羽流上升規(guī)律進(jìn)行分析,表明高大空間早期火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)以類似吸氣式火災(zāi)探測(cè)器為主進(jìn)行主動(dòng)探測(cè),采用氣煙、氣、圖像等復(fù)合火災(zāi)探測(cè)技術(shù)及相關(guān)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法以提高高大空間建筑火災(zāi)探