外因火灾

外因火灾（通用3篇）

外因火灾 篇1

0引言

矿井火灾是煤矿的主要灾害之一,其中由外来火源引起的火灾称为外因火灾。外因火灾产生的主要原因有明火(由电焊、电炉引起)、电气火(由电缆、 开关、电动机过负荷、短路、电火花、违规吸烟引起)、 违规爆破、瓦斯、煤尘爆炸、机械摩擦及碰撞可燃物。 例如,发生“危险托辊”时,轴承座与滚筒筒皮间的强力摩擦会使轴承腔内的润滑脂燃烧,30~50s内产生火苗;电缆与胶带间的摩擦会造成短路电缆放炮着火;介质液力耦合器可能因过负荷造成油带火喷出,酿成火灾事故[1]。外因火灾虽占比例不高,但一般具有偶然性、突发性、快速蔓延等特点,造成的后果比较严重。因此,对外因火灾进行早期探测预警尤为重要,对于煤矿安全生产具有重大意义。

近年来煤矿放顶煤综采工作面的数量不断增加,采掘机电设备高度集中,长距离运输的带式输送机大量使用,致使矿井火灾危险日趋严重。对这类火灾多用烟雾传感器、一氧化碳传感器、非接触式辐射温度传感器等探测火灾信息,但具有灵敏度不高、响应速度慢、可靠性差等缺点[2,3]。图像是人类视觉的延伸,具有直观性、不受恶劣环境影响等特点,利用图像型火灾探测报警技术能够有效地发现早期火灾并报警,适用于矿井监测。本文以红外波段的图像为识别对象,结合数字图像处理技术,从火灾火焰形态学特征和视觉特征2个方面着手,研究煤矿外因火灾早期探测方法。

1基于数字图像处理的火灾探测原理

火灾探测流程如图1所示。红外摄像头采集视频信息,视频信息经图像采集卡转换为数字图像序列后,送入计算机进行图像预处理、分割、特征提取和图像识别等处理,如果有火灾发生,则进行报警并显示。由于井下光线黑暗,且早期火灾会产生较多的红外辐射,所以采用红外CCD摄像头。多路视频切换器可同时对多个现场目标进行监控,并按照一定规律进行巡检。

2数字图像预处理

由于井下粉尘多、湿度大,光线变化、电磁干扰等会降低所采集图像的质量,使图像含有大量随机噪声,且存在图像目标与背景对比度差、信噪比低、 边缘模糊等问题,所以在提取目标区域之前,先采用直方图均衡化方法对其进行增强,以改善图像质量。

直方图均衡化处理结果如图2所示,其中原图像为模拟实验巷道带式输送机上的火苗。由图2可以看出,处理前的图像对比度差,而处理后的图像对比度和整体亮度均得到提高。

对图像进行增强后,再提取疑似目标区域。常用的提取方法主要有减背景法、时域差分法和光流分析法。其中减背景法可直接得到运动对象的位置、大小、形状等信息,且计算复杂度适中,所以本文采用该方 法提取疑 似目标区 域。 设p(x,y)和pi(x,y)分别为基准图像和待处理图像,u为阈值, 令Δpi(x,y)=pi(x,y)-p(x,y),当|Δpi(x,y)|≤ u时,表明图像无异常;当|Δpi(x,y)|>u时,表明图像可能存在异常[4]。

采用3种方法进行目标提取的结果如图3所示。分析可知,时域差分法有较好的鲁棒性,但只能提取出边界点,且检测效果受运动速度影响;光流分析法将火焰上方光晕也提取了出来;减背景法较好地保持了原轮廓及边缘细节。

3特征提取

3.1温度变化率

由于火灾初期温度变化过程明显[5],而人工辐射源(如手电)的变化常在瞬间完成,所以可将温度场的动态特性即温度变化率作为判断依据,当温度变化率超过一定值时,表明温度发生了急剧变化,这是可能导致火灾的典型特征[6]。

设t时刻点(m,n)的像素值为P(m,n,t),则像素的变化速率v(m,n)为

若用差分来近似,则有

设火灾图像的变化速率区间为D1,D1可由实验获得。当v′(m,n)∈D1时,点(m,n)保留,相反, 若v′(m,n)D1,点(m,n)剔除。

3.2火焰面积增长率

火灾初期火焰面积呈连续性、扩展性趋势,图像上表现为高亮度区域持续增长及空间分布变化。计算连续5帧图像的面积及其比值,用面积增长率G作为判据:

式中:R为火焰区域;S(R)t和S(R)t0分别为t时刻、t0时刻R的面积,其值可通过统计目标物体的像素点实现。

根据式(3)计算得到的实验结果见表1。

由表1可以看出,静止的白炽灯面积基本不变, 晃动的白炽灯面积在一定范围内无规则跳动,而行进的机车前灯由于不断向摄像头靠近,探测到的目标面积是逐渐增大的。

3.3火焰跳动频率

火焰在燃烧过程中,会按某种频率闪烁,利用该特征可将火焰和运动的干扰物区分开来。火灾初期出现明火后火焰的主要频率为8~12 Hz[7]。由于火焰整体相对稳定,可假设火焰随机性与其跳动频率有直接关系。

设一定时间内采集H帧序列图像,得到H个面积观测值,对面积观测值进行傅里叶变换,并分析其频谱特性[8]:

式中:s(l)为面积观测值;l=1,2,…,H。

根据式(4),若跳动频率在8~12 Hz之间强占优,即可确定存在类似于火焰燃烧的红外辐射,可判定为火灾。

3.4火焰整体移动性

早期火灾火焰是不断发展的,在整体上是连续移动的[9],满足相对稳定性。火焰的整体移动性可通过坐标(X珡,Y珚)来体现:

式中:M是一个2行n列的矩阵。

每帧图像中心位置见表2。

由表2可知,静止的白炽灯中心位置基本不变, 而晃动的白炽灯和行进的机车前灯由于位置发生变化,呈现无规则跳动。对于早期火灾火焰来说,其中心有连续运动且变化的特征。根据相对稳定性分析,可将一些干扰源作为噪声加以排除。

4基于支持向量机的火灾识别

支持向量机(SVM)以结构风险最小为原则寻求最优分类,具有结构简单、训练速度快、泛化能力强等优点,在解决小样本、非线性和高维模式分类问题方面有显著优势。由于火灾探测信号是一类典型的非线性信号,所以本文采用SVM来区分井下高危区域与干扰源。

SVM的工作原理是将输入空间通过用非线性映射变换到一个高维空间,转换成线性问题,在高维空间中寻找 最优分类 面。 假设N个线性可 分的k维训练数据构成样本集{xi,yi}(i=1,2,…,N), 其中xi∈Rn是第i个训练样本,yi∈{-1,+1}是相应的类别号,+1或 -1分别表示真假火灾。当xi线性可分 时,构造最优 分类超平 面方程为wx+b=0,其中w是一个k维列向量,b是控制函数的参数。两类间分类间隔为2/||w|| ,为了达到分类间隔最大,需取||w||最小值[10,11,12]。

利用拉格朗日因子αi,并将原始优化问题对偶化,则有

由于火灾是一个线性不可分的过程,xi需要用核函数K(xi·xj)映射到高维空间,从而在求解最优化问题和判别函数时可避免维数灾难。引入松弛变量 ξi,按照风险最小化理论,上述优化问题可转化为

式中:φ(xi)为非线性变换函数;C为惩罚因子,用于控制对错分样本惩罚的程度。

最终的分类器为

采用4组视频作为测试数据来源来验证算法性能。由于各种数据的量纲不同,量级差别也很大,所以要将数据归一化到[0,1],然后再把这些特征量当作SVM分类器的样本输入量。实验时首先对视频进行分帧处理,从有火视 频和干扰 视频分别 取出80帧作为训练图像,60帧图像作为测试数据,干扰源主要是白炽灯、机车前灯、手电、烟头。为比较不同核函数的性能,分别采用多项式核函数、径向基RBF核函数和sigmoid核函数训练SVM。实验结果表明,径向基核函数在小样本、大样本、低维度和高维度等试验中RBF都能取得较好的性能,表现出了良好的学习能力,而且利用RBF训练的SVM分类识别率最高,所以选用RBF核函数。

SVM的参数通过网格搜索法来确定。惩罚因子C∈[2-5,210],核宽度σ∈[2-10,25],其步长均取1。对C和σ 寻优获得最优解(C=2.9,σ2=0.6)后建立SVM模型,对测试样本进行识别,并对SVM、 BP神经网络算法进行了比较,结果见表3。

从表3可以看出,BP神经网络算法的训练耗时明显多于SVM算法,而识别率又低于SVM算法。 这是因为BP神经网络建立时不断寻优,迭代次数较多,而SVM算法最终的分类器仅由少数的支持向量决定,从而降低了计算的复杂度和计算耗时,且克服了BP神经网络算法易产生过学习和陷入局部最小点的缺陷。另外图像质量、预处理效果及样本的选取均会 影响到识 别率。实验结果 表明,基于SVM算法的早期火灾探测方法识别率较高,对于真假火源的识别更为快速有效,且无需通过多次实验设定阈值来区分火源和干扰物。

5结语

基于数字图像处理技术对矿井外因火灾探测方法进行研究,根据早期火灾火焰的动静态特性,在提取图像的4个特征参数后,选取合适的核函数,并优化惩罚因子和核函数参数,建立SVM对特征数据进行分类识别,最后与BP神经网络算法进行了比较。比较结果表明,基于SVM算法的早期火灾探测方法能够较好地识别高危信号和干扰信号,具有探测率高、鲁棒性强的特点,对煤矿安全生产有一定指导意义。

外因火灾 篇2

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22、根据外因条件不同将乌达矿区16个火区划分出大矿采空区起火、小煤窑起火和煤层露头起火3种类型；

现代汉语语音演变外因探析 篇3

现代汉语语音演变外因探析

现代汉语语音为什么会发生变化,是什么原因引起了语音的变化.我们的音韵学以往只注意了前一个问题,忽视了后一个问题.本文通过对越剧唱腔对汉字字调的影响,进而对词与元曲的格律作了新的认识,提出了戏曲唱腔是汉语语音演变的`重要诱因的观点,现代汉语语音是受到戏曲语言的影响而形成的.

作 者：刘金荣 陈智强 LIU Jinlong Chen Zhiqiang  作者单位：刘金荣,LIU Jinlong(浙江省绍兴文理学院上虞分院)

陈智强,Chen Zhiqiang(江西赣州广播电视大学)

刊 名：江西社会科学  PKU CSSCI英文刊名：JIANGXI SOCIAL SCIENCES 年，卷(期)：2005 “”(4) 分类号：H11 关键词：音韵学   现代汉语   音系