摘要：油库作为火灾高风险区域,其安全防控至关重要。本文旨在研发一种油库消防安排智能化系统,以提升火灾预警与控制能力。该系统基于大数据和人工智能技术,实现油库环境数据的实时监控与火灾风险的快速评估预警。研究结果显示,智能化系统显著提高了火灾预警时间,并在火灾控制方面展现出卓越性能。相较于传统人工消防,该系统不仅降低了火灾发生概率,更能在火灾发生时迅速响应,有效减少损失。本研究为油库消防安全提供了新的解决方案。此外,该系统还具有良好的可扩展性和适应性,能够满足不同类型和规模油库的应用需求。这项研究对于智能化消防系统的设计和实施,以及提高油库的火灾安全管理水平具有重要的实际意义和理论价值。

摘要：在大型种植林木果园,由于林木的密集性,在遇到干旱气候条件时容易发生火灾,为了保证林木果园的安全性,保障果园作业的顺利进行,需要对果园林木进行实时监测,在发生火灾时及时地进行灭火。为此,基于物联网和图像处理技术,将智能化火灾预警机器人引入到了果园林木火灾的识别上,并模拟农业果园林木环境对机器人火灾识别的准确率进行了测试。将测试结果和实际测量结果进行了对比,对比结果发现:采用物联网和图像处理技术对火灾的智能预测模拟结果和实际测量结果接近,在短时间内可以达到较高的预测精度。

摘要：针对现有火灾预警系统存在的检测器单一、各系统融合度不同的问题,基于新能源汽车热失控过程中可检测到的多种信号,利用多传感器检测数据融合,提出了一套基于多传感器融合的公路隧道新能源汽车火灾快速预警系统。分析表明,该系统可解决单一检测器检测不及时、不准确的问题,实现了不同传感器之间的优势互补。并且,还可根据预警级别采取不同隧道消防控制策略,避免了因灾情处理不及时产生的二次灾害问题。

摘要：甘肃省是中国西北部的重要生态区域,拥有丰富的森林和草原资源,但也面临着森林和草原火灾的严峻挑战。为了提高甘肃省的森林草原防火管理水平,本文对甘肃省的森林草原火灾风险评估与预警方法进行了研究。本文首先分析了甘肃省森林草原资源的概况和火灾的特点,然后指出了当前甘肃省森林草原火灾风险评估与预警监测存在的问题,主要包括监测手段不足、信息化水平低下、顶层设计不够完善等。本文接着提出了甘肃省森林草原火灾评估和风险预警的方法,主要包括数据的采集、分析、展示和交互四个方面,以及省级防火指挥平台、卫星遥感火情监测系统、无人机监控管理系统、视频监控系统、北斗巡护终端管理系统、林草防火监测巡护APP五个子系统。

摘要：火灾的发生往往不可预料,且一旦发生就会对人民生命财产安全造成重大破坏。因此,设计一款智能且高效的火灾预警系统对于人们能够安全和健康地生活有着重要的意义。设计了以STC8H1K08单片机为控制核心的火灾预警系统。在该系统中,采用DHT11温湿度传感器检测环境的温湿度,用MQ-2烟雾传感器检测环境烟雾浓度,用火光传感器检测有无火光,采用OLED显示各个数据,并可实时将温湿度、烟雾浓度、火焰等信息通过Wi-Fi模块传送到移动端。此外,在系统中还能对上述参数值依据实际需求设置,当这些值超过设定阈值时触发蜂鸣器报警。

摘要：以火灾预警系统为例,介绍了利用Altium Designer软件进行PCB设计的过程。包括电路原理图、PCB图绘制的流程和方法以及用曝光法制作PCB实物的步骤和方法。总结了设计过程中的一些经验和技巧,为PCB设计学习者和爱好者提供参考。

摘要：茶园是我国重要的农业资源之一,其安全生产一直备受关注。如何突破传统的火灾预警的局限性以及提高预警茶园火灾的精准度是目前主要研究的方向。本文将以北斗导航技术应用于智能火灾预警系统,以获得更高的监测精度,对茶园火灾预警有着更为直观的预警能力,在一定程度上规避了火灾风险,减少了茶园受损面积的下降率与人员伤亡。

摘要：针对华阳一矿北翼第一部带式输送机运煤路线较长,带式输送机存在安全隐患的问题,设计了一套带式输送机火灾预警及自动灭火系统,根据该条带式输送机的具体情况,对于不同区域进行针对性处理。介绍了火灾预警及自动灭火系统的主要组成,对具体实现形式进行了分析研究,并对现场施工进行了设计。实践表明,北翼第一部带式输送机火灾预警及自动灭火系统可以有效监控带式输送机各机构的温度,实现快速定位火情并自动灭火,应用效果良好。

摘要：基于体温监测和火灾预警的需求,本文设计了一个适合于家庭的人体红外测温及火灾预警系统,该系统以K210为控制核心,以红外温度传感器、图像传感器、烟雾火焰传感器、温湿度传感器等设备采集人体温度、环境温湿度、火焰等信息,通过显示屏、蜂鸣器等外设实现人机的直接交互,通过Wi-Fi通信模块实现测量数据与物联网平台的数据传输,进而实现人机的间接交互。实验表明,所设计系统实现了人体、物体和环境的温度测量与异态感知,具有速度快、精度高等优点。

摘要：电缆火灾的预防在确保用电安全中发挥着重要作用,电缆火灾预警系统通常采用单一传感器设计。针对单一传感器预警的抗干扰能力和决策准确性不足的问题,提出了基于D-S证据理论多传感器融合的电缆火灾预警系统。对火灾信号的特征选择进行研究,并选择温度、离子感烟与CO浓度共3种类型的传感器进行数据样本采集;对信息融合的方法进行研究,并通过D-S证据理论对融合技术展开深入的分析。在建立电缆预警系统的3种传感器概率模型后,进行了现场实验仿真验证。仿真实验结果表明,经过D-S信息融合后,电缆火灾预警系统的灵敏性和准确度均有显著提升。