摘要:在标准燃烧室内 ,利用多信息数据采集系统 ,设计 3 种典型烹调油烟干扰实验 ,采集了多种探测传感信息的实验数据 ,并与国家标准试验火实验数据进行比较 ,得出了烹调油烟干扰实验的特征规律 ,为感烟火灾探测器避免烹调油烟干扰提供了参考数据。
关键词:标准燃烧室;烹调油烟;感烟火灾探测器;多信息数据采集系统
0 引言
点型感烟火灾探测器的任务就是要剔除干扰，及时、准确地判断火灾。但是由于其安装环境极其复杂 ,环境中的气流、灰尘、湿气、电磁场、电瞬变、静电以及人为干扰的影响和不规律性 ,其变化特征与火灾时的烟雾或温度变化有其相似之处 ,因此其构成了典型的误报干扰源 。这些典型干扰源 ,常常会引起火灾探测报警系统误报火警现象的发生。频繁的误报不但严重降低用户对火灾探测报警系统的工作性能的信任程度 ,而且还容易导致火灾探测报警系统被用户关闭。这时若发生火灾 ,其造成的损失及影响将不可估量。因此 ,从火灾探测器应用环境的干扰源辨识技术入手 ,设计火灾异常事件多信息数据采集系统 ,采集火灾异常干扰源的多
信息数据 ,分析火灾异常干扰事件的多信息变化规律 ,为设计新的火灾探测器提供了帮助 ,对于减少火灾探测器误报和漏报火警的机率提供了可能 ,同时为保护现代建筑不受火灾侵害、减少发生火灾后的损失提供了的理论依据。
烹调油烟作为引起感烟火灾探测器误报火警的主要因素之一 ,是常见的误报源 。本文选取三种典型的烹调油烟 ,通过多信息数据采集系统 ,采集多信息实验数据 ,并将其与国家标准试验火多信息数据比较 ,找出之间的差距 ,研究如何减少点型感烟火灾探测器由于烹调油烟所引起的误报。
1 实验测试装置
研究数据是利用火灾异常干扰事件多信息数据采集系统采集而得 ,该系统采用了多种数据采集设备和传感器综合技术 ,可以测量各种干扰情况下的烟气浓度信息 ,环境温度、湿度变化信息 ,相关气体浓度信息以及点型感烟火灾探测器测试信息等 ,并实现实时数据采集和记录 ,完全跟踪各种典型干扰物发生过程中各种参数的变化过程和规律 。
依据典型干扰物发生过程的特征规律 ,本采集系统集成了如下采集设备 :热电偶组、CO 红外气体分析仪、二氧化碳传感器、氧气传感器、水分测试仪 ,离子烟浓度计和光学密度计 ,三种点型感烟火灾探测器:离子感烟探测器、前向散射式光电感烟探测器、后向散射式光电感烟探测器。
2 实验方案
2.1 试验场所选取
选取标准试验室 作为异常干扰事件的试验场所 ,涉及到的相关试验在此试验室内部进行。标准试验室长为 10m ,宽为 7m ,其高度可以通过活动顶棚的任意升降来调节。顶棚为水平平面 ,用耐热隔热材料制成。数据采集系统的采集设备和仪器安装在以顶棚中心为圆心、半径为 3m、圆心角为 60°的圆弧上。
2.2 烹调油烟干扰场景设置
设计了 3 种烹调油烟异常干扰场景 ,一种是直接在电钞锅(310mm ×200mm ,加热功率为 2KW)中倒入色拉油进行加热 ,从开始加热时就开始计数 ,直到加热 8 分钟后结束;第二种场景是倒入同样量的豆油进行加热 ,加热 3min 后 ,加入酱油(50ml)和葱花(50g) ,继续爆炒 ,6min 后结束实验;第三种场景是倒入同量豆油 ,加热 ,在 4min 后加入猪肉（100g）一片,持续炸 5min 结束。
1） 烹调油烟
300ml 色拉油装入炒锅中 ,用 1. 5KW电炉加热 8min 结束 ,试验过程中实验棚高度为 3m。
在开始加热时 ,各传感器无变化 ,此时油面上也无烟产生;持续 4min ,油面开始有烟产生 ,此时三种感烟探测器和 m值、y值开始升高 ,其他传感器基本无变化。
2） 烹调油烟
300ml 豆油装入炒锅中 ,用 1. 5KW 电炉加热 ,3min后 ,加入 50ml 酱油及葱花50g ,爆炒6min ,试验过程中实验室棚高度为 3m。
当加入酱油瞬间 ,光电感烟探测器、m 值和相对湿度都有一个上冲的幅值变化 ,大约持续 50s 后 ,各值回落。100s后 ,随着炉温升高 ,开始出现烟 ,此时 3 种感烟探测器的值、m值和 y值均增大 ,在此过程中 ,CO2 值有上升的趋势 ,但值变化不大。其他各值变化不大。
3） 炸肉
300ml 豆油装入炒锅中 ,用 1. 5KW 电炉加热 ,4min 后加入 100g 肥瘦相间的猪肉 1 片 ,炸 5min ,试验过程中实验室棚高度为 3m。
整个过程中 3 种感烟火灾探测器值均平稳上升;CO2 浓度逐步增加;CO 浓度基本不变;m 值 &y 值也在增大;相对湿度逐渐下降(下降 0.8 %RH ,幅度也不大) 。
3 试验数据分析
在场景 1 中 ,由于加入的色拉油在加热初期由于油温不高 ,所以没有烟产生 ,因而各种传感器无变化;随着油温逐渐升高 ,在 3min 左右开始有烟产生 ,但是由于烟量较小 ,所以各传感器还是无数据变化 ,4min 时 ,由于油面上烟量生成较多 ,所以各传感器开始逐渐升高 ,直至停止加热。前期 CO 和CO2 浓度基本无变化 ,后段 CO 浓度略有升高 ,但只是变化了 4ppm ,不足于报警。
在场景 2 中 ,开始油温升高时 ,各传感器无变化 ,当加入葱花和酱油时 ,三种感烟探测器的值均升高 ,但后向光电探测器升高最大 。随着烟出现 ,三种感烟探测器及m 值、y 值的数据均上升 ,而其他各传感器的值基本无变化。
在场景 3 中 ,随着油温逐渐升高 ,烟逐渐上升 ,此过程中三种火灾探测器的值逐渐升高 ,如图 5 所示。在此过程中,CO 浓度一直没有变化 ,CO2 浓度逐渐升高 , 但是变化幅度也不是很大 , 只有200ppm 。其他各传感器的变化几乎没有。
国家标准试验火 - 聚氨脂明火的实验数据曲线。可以明显看出 ,在试验火过程中 ,三种感烟火灾探测器响应速度均较快 ,其中 ,离子感烟探测器升高最快 ,在 150s 就达到满刻度值;后向光电探测器在试验火开始时 ,最先反应(大约50s) ,在250s 左右到达满值;前向光电烟值上升较少,最大值上升到 72。这说明了采用了前向光电散射技术的感烟探测器对于国家标准试验火TF3 不易响应 ,改进型的后向散射型光电探测器较易反应。实验过程中 CO2 浓度变化较大 ,从初始的500ppm 左右上升到 3500ppm 左右。
4 结论
通过上述实验数据分析 ,可以得出如下结论:
1) 烹调油烟产生的烟对离子、前向散射式、后向散射式光电感烟火灾探测器均有影响 ,其响应特性与国家标准试验火对三种感烟探测器的响应大致相同。所以 ,三种感烟火灾探测器易受烹调油烟的影响 ,而误报火警;
2) 由于烹调油烟产生过程中的 CO 和浓度相对较少 ,而国家标准试验火生成过程中 ,这两种气体浓度相对较多:即明火(TF3、TF4) 产生大量 CO2而阴燃火(TF1、TF2)产生大量 CO。所以可以利用多复合技术 ,将 CO 和 CO2 传感器复合到感烟火灾探测器中 ,实现多复合火灾探测 ,从而实现分辩干扰和试验火 ,清除火灾感烟探测器的误报火警问题。本文针对标准燃烧室内的火灾典型异常干扰事件多信息试验数据的获取提出了一个可行的试验方法及试验采集系统 ,通过实际的试验测试及数据分析 ,发现设计的试验方法及数据采集系统实用可行测得的试验数据真实可靠。并且通过本项研究 ,对于安装于实际应用场所的火灾探测器抑制环境干扰 ,减少误报火警的几率提供了参考数据。 |
