电气火灾中的电弧熔痕特征与外热关系

为建立电气火灾物证鉴定关于一次短路熔痕和二次短路熔痕的量化分析,研究外热条件对短路熔痕的影响,借助X射线衍射仪和扫描电镜及能谱仪,分析短路熔痕的微观结构和成份信息。实验结果显示:在特定的热处理时间变化趋势下,一次短路熔痕晶粒大小的发展趋势与热处理时间趋势一致,二次短路熔痕晶粒大小的发展方向与热处理时间的变化趋势相反,而且,一次短路熔痕织构系数的平均值随外热温度的上升,先增大后减小,二次短路熔痕织构系数的平均值只在较小数值范围内波动。进一步分析短路熔痕不同区域的化学成份发现,一次短路熔痕和二次短路熔痕主要含有C、O和Cu三种元素,在熔痕的沉积层,一次短路熔痕的氧含量约为6%,二次短路熔痕的氧含量约为3%,但在熔痕基体区,一次短路熔痕和二次短路熔痕的氧含量基本无变化,均在3%左右,不随外热温度和热处理时间变化。从研究结果可知,在600℃内的电气火灾中,短路熔痕随外热温度和热处理时间变化的相关数据可以成为短路熔痕量化分析的基础。     

火烧熔痕与短路熔痕形态特征差异研究

电气火灾中火烧熔痕与短路熔痕特征差异是:火烧熔痕线径是短路熔痕线径的2倍;火烧熔痕与导线连接处有明显的温度过度区而短路熔痕没有;多股导线火烧熔痕铜丝呈粘连态,多股导线短路熔痕铜丝呈分散态;火烧熔痕表面和内部均没有孔洞,短路熔痕表面和内部分布着大量的气孔和缩孔.这些特征差异为火灾的鉴定工作提供科学依据.     

铜导线短路熔痕内部气孔分布规律研究

为探究铜导线短路熔痕内部气孔的分布规律对火灾原因的认定的可行性,采用模拟实验的方法,通过大量实验制作同种条件下铜导线一次、二次短路熔痕,利用KYKY22800B型扫描电子显微镜（SEM）对实验条件下制作的铜导线一次短路熔痕和二次短路熔痕根部断面的微观形貌进行了观察和拍照,运用Photoshop对所得照片进行处理,并运用SPSS对内部气孔的数量、大小、分布等进行了统计分析,总结出铜导线一次短路熔痕和二次短路熔痕的微观形貌特征。最后通过对数据的分析,得出一次短路气孔的分布特点与二次短路之间的差别。本文为鉴别一次短路熔珠与二次短路熔珠提供新的认定依据,对线路火灾调查工作的顺利开展具有一定的现实意义。     

半断短路铜熔珠晶体形态特征研究

电气火灾中铜熔珠形态特征可以为火灾的鉴定工作提供科学依据,这项研究已成为人们关注的热点。与他人研究不同,通过模拟实验制作电气火灾中半断短路铜熔珠试验样品,应用SEM观察其显微特征,科学分析半断短路铜熔珠结晶特点、规律和机理。     

过电流故障演化过程及熔痕特征研究

针对穿管铜导线过电流故障熔化痕迹难以识别的问题,利用电气故障模拟及痕迹制备实验装置,实验模拟了4～7倍额定电流I_e下穿管铜导线过电流故障,划分了过电流故障传热特征阶段,分析了电流对碳烟析出、熔断时间、熔痕体积和熔痕数量的影响,探究了过电流故障熔痕金相组织特征。研究发现:"累积期"电流增大碳烟析出增加,熔断时间减小。穿管铜导线发生熔断电流至少5.5I_e,在5.5～7I_e时产生了电弧熔痕、迸溅熔珠及结痂痕;随着电流增大,电弧熔痕和迸溅熔珠的体积逐渐增大,结痂痕的体积逐渐减小;迸溅熔珠和结痂痕数量逐渐增加。电弧熔痕的金相组织为树枝晶和胞状晶,迸溅熔珠和结痂痕金相组织只有胞状晶,熔痕与本体之间无明显过渡区,熔痕内部存在孔洞。实验结果表明穿管铜导线过电流故障与未穿管铜导线过电流故障痕迹特征存在差别。研究结论为火灾事故调查中识别与鉴定穿管铜导线过电流故障痕迹提供参考依据。     

火灾现场痕迹物证的拍照方法

火灾痕迹物证是指能证明火灾发生原因和经过的一切痕迹和物品，包括烟熏痕迹、倒塌痕迹、液体燃烧痕迹、短路和过负荷痕迹，火场尸体、炭化痕迹等等。火灾现场中拍摄有检验鉴定价值的各种痕迹物证是火场照相的重要内容。常见的火灾痕迹物证存火烧、蔓延、炭化、灰化、烟熏、倒塌、坍塌、变形、变色、变性、熔融、流涎、断裂、炸裂、爆炸、位移、飞落、遗弃、撬压、磨擦、撞击、间隙、层次、交叉、短路、过载、烧死、烧伤、记时、记录、凹形、V形、象形、笔迹等痕迹。如可能引起火灾的火柴、烟蒂残留物；电气火灾中的短路点、熔痕、熔珠、电线接头、插头、电器开关；放火现场的引火物、作案工具及相关的门窗门锁撬压痕迹、血迹、脚印、指纹；液化气火灾中的泄漏点、阀门等。     

铝导线短路熔痕的微观形貌实验分析

用KYKY—2800B型扫描电子显微镜,对铝导线熔痕的微观形貌进行观察和分析,研究一次短路、二次短路和火烧热作用形成熔痕的微观形貌特征和规律,以此鉴别铝导线熔痕的形成原因.     

短路铜熔珠形态特征分析与定量研究

通过模拟实验制作电气火灾中短路铜熔珠实验样品,利用扫描电镜(SEM)观察其表面和横截面,对其内部孔洞的微观形态进行定性分析与定量研究.找到可供鉴别的特征参量:气孔直径D、孔洞数密度N和面积比S/S面,达到根据特征参量判断铜熔珠形成与电气火灾关系的研究目的.应用X-射线能谱仪(EDS)对其表面成分进行分析,给出一,二短路铜熔珠表面成分差异的结论.     

铜导线短路熔痕组织特征与烟粒子浓度的关系

针对火灾中铜导线短路形成时的不同环境条件,利用光学显微镜研究了环境条件中烟粒子质量浓度对铜导线短路熔痕组织中晶界、孔洞等特征的影响.结果表明:随着烟粒子质量浓度的增大,短路熔痕组织中晶界由连续逐渐向不连续转变,孔洞数量逐渐增多,孔洞的面积分数逐渐增大,孔洞面积分数与烟粒子质量浓度存在一定的对应关系;相同烟粒子质量浓度条件下,黏滞性大的烟粒子对熔痕内部孔洞的生成影响较黏滞性小的烟粒子大.     

导线熔痕特征的拍照技术

通过实验的方法，利用近距照相的原理，对金属铜导线熔痕在不同光照方向和强度下进行拍摄，总结出熔痕外观特征的拍照方法，为火灾调查人员认定火灾提供了有效的记录手段。     

汉字起源“渐变论”质疑——以甲骨文为例

汉字起源"渐变论"包含三层意思:一是在较为完整的汉字系统形成之前,类似于汉字的记事符号已有充分储备;二是从记事符号到汉字系统是一个很长的历史过程;三是汉字系统的形成是人民群众集体智慧的结晶。从目前发现的中国最早的成系统的文字甲骨文来看,早期记事符号的数量并不足以成为甲骨文形成的基础;从文字系统形成所需要的技术条件来看,单纯的符号积累也不足以产生完整的文字系统。综合分析,汉字系统的形成实际上是在一个较短时期内由少数人完成的。     

基于模糊重心的建筑火灾危险性评价

为了改善模糊综合评判中专家打分的过程及指标值被淹没的现象,提高评价的准确程度,通过采用模糊区间的打分格式后而提出一种用于火灾风险评价的模糊重心评价法·根据实际调研情况,建立火灾评价指标体系,对某商场的火灾危险状况进行了评价,得出了其火灾危险性大的结果,与该商场的实际情况相符·同时,与其他评价方法相比,模糊重心评价法得到的评价信息更丰富,可信度更高,其指标重心的排序结果可以为安全管理工作提供充分的依据·     

基于粗糙集和聚类的采空区煤自燃火灾预报

采用标志气体分析法对煤自燃火灾预报时存在特征维数较高、特征之间存在冗余及人为划分温度段的不合理性等问题,文中提出基于粗糙集和聚类的采空区煤自燃火灾预报方法。即使用粗糙集对原始样本去除冗余和特征维数约简,再用聚类方法对约简后的特征进行聚类得到各温度段的特征中心,并使用模式识别的方法,确定出煤自燃标志气体特征其与温度段特征中心的相似性,从而实现采空区遗煤自燃状态的识别和早期预报。     

林火目标遥感多光谱识别指数构建方法研究

针对现有高温目标识别方法中波段筛选、识别指数构建缺少数学定量评判指标的问题,以内蒙古大兴安岭地区一次森林火灾为例,选用Landsat 8 OLI遥感影像数据进行林火目标多光谱识别指数构建方法的研究。研究发现,基于方差分析原理的"可分性度量"指标可作为高温目标识别方法研究中波段筛选、识别指数构建的数学定量评判指标,改进以往识别方法的定性分析方式。在区分林火目标与其他地物过程中,上述数学定量评判指标均具有遥感目标识别与分类的物理意义;其分类适宜性对林火目标的识别与提取具有重要作用。经过验证分析,利用"可分性度量"评判指标筛选出的适宜火点识别指数,在实际分类中效果良好、精确度较高,与理论结果相吻合。     

车载视觉系统中机场场面标记牌识别算法

为实现移动车辆精确定位,提出了一种基于机场滑行道标记牌识别的方法。首先对图像进行预处理和二值化,利用数学形态学连通区域最大面积进行分割,实现候选区域(candidate region,CR)预确定;然后设计了一种基于CR区域单个字符连通域的外接矩形面积所占该标记牌牌面总面积的比值和字符宽高比的检验新方法,成功地将字符从背景中分离;最后采用连通域方法分割出单个字符。字符特征提取采用仿射不变矩的方法,选择支持向量机作为识别器,识别率达到96%。经验证,算法可较好地识别出标记牌字符,针对不同图像背景有较强的适应性,为下一步确定移动车辆的位置打下坚实基础。     

粘土和分子筛高硅类样品的ICP全组分同时分析

用石墨棒加工成一定容积的石墨坩埚做熔样容器,偏硼酸锂做熔剂熔样,等离子发射光谱法对高硅样品实现了一次熔样、全组分同时分析.方法简单、快速.对美国国家标准局标准粘土样plastic clay 98a和国家地质标样GSD-4的分析结果均与推荐值吻合.     

成捆特钢棒材端面字符识别算法研究

为实现特钢棒材生产信息的全流程可追溯,分析特钢棒材生产环境及形状特点,采用基于双标志点的标记方案进行标记并利用机器视觉技术实现成捆特钢端面字符的识别。首先,采用Hough变换将成捆特钢棒材端面图像分割成单根;其次,采用基于小波变换的图像增强算法完成单根特钢棒材端面图像的增强;再次,将MSER算法和边缘检测算法相结合完成单根特钢棒材字符区域的检测,并基于投影法完成字符的分割;最后,通过创建和训练SVM分类器完成每一根特钢棒材端面字符识别,并将成捆特钢棒材端面字符识别结果输出保存。结果表明,新算法可以满足成捆特钢棒材生产过程中字符识别要求,字符识别准确率可达到97.35%。新算法将Hough变换、基于小波变换的图像增强算法、MSER算法、边缘检测算法、投影法及SVM分类器等算法融合到特钢棒材端面字符识别过程中,为特钢棒材生产过程中的信息获取、信息传递及信息追溯的技术实现提供了参考。