公路隧道火灾探测系统响应特性的全尺寸实验研究

在云南省长1852m的鹰嘴岩1号隧道内开展了全尺寸模拟火灾实验,在三种不同火源功率和0．5、1．5、3m／s三种纵向风速条件下,测试了光纤火灾探测系统、传统线型差定温感温火灾探测系统及红外火焰探测系统的响应性能,测量了隧道拱顶处最高温度以及温升速率的量化全尺寸数据;最后对感温型隧道火灾探测系统阈值的设置进行了讨论。     

数据融合技术及其在交通领域中的应用

本文通过对数据融合基础理论的总结与剖析，提出了数据融合技术在交通运输中的应用领域以及交通数据融合的数据处理过程，并以车辆行驶轨迹跟踪作为实例讨论了数据融合技术在交通领域中的具体应用。     

隧道火灾探测器的应用与测试技术

概述了国内外目前常见的几种隧道火灾探测器的工作原理和应用现状,归纳了他们在实际应用中的普遍优势、常见问题和存在缺陷。在介绍感温火灾探测器产品检测方法的基础上,结合传统工程检测方法和工程现场情况,对高速公路隧道火灾探测器的检验方法和思路进行了一定的创新和开拓,介绍了可应用于隧道火灾探测器工程现场检测的新方法,探讨了简单易行的检测方案,确保检测内容能够真实反映系统运行情况。现场实际应用表明,这些方法具有实用和推广价值,希望能对隧道火灾探测器的初期选型、后期维护以及工程检测过程有所帮助。     

交通隧道中的火灾安全概念

本用欧洲许多地下工程的火实实例说明交通隧道安全的重要性，并有一些问题值得研究以求解决，如有关危险品的运输；对长大公路隧道采用双洞，每一洞仅以单向交通流通行；增设平行隧道，在火警时疏散交通及人流；紧急出口的距离；机械通风系统运行情况；洒水车和其他消防系统的效率；新的防火材料和火警预报方法等研究均已取得了不少进展。     

公路隧道火灾初期视频火焰检测

为了有效探测公路隧道火灾初期火焰并预警,针对传统的感温型火灾火焰探测器在公路隧道等大空间环境存在反应速度慢等问题,通过研究失控火焰在图像中呈现的静态和动态特征,提出一种基于火焰图像多特征和AdaBoost算法的公路隧道火灾初期火焰识别方法。利用帧间差分算法提取运动前景,根据火焰在RGB和Lab空间的颜色统计模型分割疑似火焰区域,用从疑似区域中提取的H分量一阶矩、圆形度和LBP一阶矩特征值构成特征向量,作为AdaBoost静态特征模型的输入向量,用在一个检测周期提取的疑似区域质心跳动频率归一化特征值和AdaBoost静态特征模型识别结果中火焰帧数占周期总帧数的比值构成特征向量,作为AdaBoost综合特征模型的输入向量,并优化选取AdaBoost模型的参数。采用公路隧道火焰视频和公用视频对训练得到的AdaBoost静态特征分类器和AdaBoost综合特征分类器进行试验测试。结果表明：该方法能够实现公路隧道环境火灾初期的火焰识别,并能有效排除伪火焰车灯等干扰引起的误报警。     

长大公路隧道火灾安全疏散研究

为研究长大公路隧道运营期火灾发生时人员的安全疏散,首先对隧道火灾发生的原因、特点以及影响安全疏散的主要因素进行分析探讨,其次以某特长公路隧道为例,基于计算流体动力学模型,利用CFD软件对隧道进行火灾的数值模拟,研究了火灾时隧道内的烟雾、温度场的纵向分布扩散规律。并根据计算结果对隧道结构的通风防灾系统进行人员的安全疏散模拟。结果表明,在3 m/s的纵向通风条件下,当出现最不利火灾工况时,原有的通风防灾系统满足人员疏散的要求。     

公路隧道火灾消防救援安全研究

将隧道温度场随时间的变化和人员的逃生速度引入到传统克拉尼公式中,给出了一个基于温度变化的修正的隧道火灾人员逃生判别公式。采用数值模拟方法,详细研究了典型隧道结构在不同隧道风速(v=1、2、3、45、m.s-1)下不同火灾规模时隧道内的温度场,以修改后的克拉尼公式为公路隧道火灾时的安全逃生判别条件,给出了不同隧道风速、不同火灾规模时的消防救援的安全位置。结果表明:为了防止高温回流对消防救援的影响,在消防救援时,隧道内的环境风速应不小于5 m.s-1。     

分布式光纤传感技术在公路隧道中的应用

由于隧道火灾造成的危害极大,因而隧道温度监测对于隧道安全起着十分重要的作用。很多以电信号为工作基础的温度传感器在监测时会受到电磁信号的干扰,造成对监测的不稳定和不准确。分布式光纤测温传感器,其测温原理是拉曼散射和光时域反射（OTDR）技术,具有测温距离长、抗强电磁干扰、工作稳定、测温精度高等优点,能实时有效地对隧道温度进行监测,在隧道温度监测上具有很好的应用前景。     

数据融合技术在路径诱导中的应用研究

数据融合技术是路径诱导过程中的一项关键技术.文中以数据融合技术中的高阶神经网络技术的研究为主,通过对交通路网的分析,建立模型,准确地预测交通有关数据信息.通过应用高阶流体神经网络技术,解决复杂的交通网络计算问题,分别得出行驶距离最短、运行时间最少、拥挤程度最低、道路质量最好4种行驶路线的优化数据,以满足用户的要求.     

公路隧道火灾设计目标

隧道火灾属于小概率事件,却可能造成重大的直接和间接损失,从设计的角度考虑隧道火灾的预防、救援及降低火灾损失显得尤为重要.近年来发生的重大隧道火灾显示,大货车着火对隧道火灾规模及升温特点具有决定性的影响,对于交通量大的长隧道,已有的隧道火灾设计理念不能满足隧道安全运营的新要求,需要修正.隧道防火设计需要根据运营特点和防火目标选择相应的火灾模型.     

数据融合技术在交通事件检测中的应用综述

为了进一步提高交通事件检测系统的性能,在对基于单源信息的交通事件检测方法进行分析的基础上,从基于多信息源的交通事件自动检测数据级融合和基于多信息源的交通事件检测方法决策级融合2个方面,分析、总结了数据融合技术在交通事件检测中的应用现状,并指出了目前研究存在的主要问题及后续研究的发展趋势。     

秦岭终南山公路隧道火灾救援技术研究

针对目前国内外长大隧道火灾救援这一前沿问题,从隧道火灾救援的组织规划、火灾情况下的消防系统、火灾情况下的通风组织、火灾情况下的行车组织等4个方面进行了分析和研究,结合秦岭终南山公路隧道的特点,制定出了切实可行的救援组织实施流程、安全可靠的消防系统、最有利的通风风速和风流方向,以及快速逃离火灾现场的行车方式。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域;然后,在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域;最后,用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境,对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果,选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试,结果表明：基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优,选取的烟雾特征具有较高识别精度,能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。     

交通检测多特征量数据融合研究

来自多种检测源的交通车辆特征数据既有重复的,也有互补的。采用阈值法和自适应加权法建立数据融合模型,可将多种交通检测设备的特征数据进行预处理并最终融合为一条车辆数据。试验表明:融合后的车辆数据更加准确、全面,能够有效向交通管理养护等部门提供决策依据。     

基于浮动车移动检测与感应线圈融合技术的行程时间估计模型

综合考虑到浮动车检测技术与感应线圈检测技术的优缺点,为了提高道路行程时间估计的精度及完备性,提出基于浮动车与感应线圈的融合检测技术的行程时间估计模型。该模型利用神经网络技术对两种检测技术同一路段的检测数据进行融合,从而达到提高道路行程时间估计精度和完备性的目的。最后,以广州市7 000多辆装有GPS装置的出租车所提供的浮动车数据、100多个安装在广州市各主要道路口上的感应线圈检测器提供的感应线圈数据以及广州市交通电子地图为基础,在10条道路上分别随机选取的500个两种检测数据对提出的模型进行了验证,试验结果表明,此模型在道路行程时间估计的精度方面较浮动车移动检测技术与感应线圈技术有较大提高。     

公路隧道洞口景观数据库的编制及应用

隧道洞口景观数据库的编制是洞口景观设计的基础。本文探讨了隧道洞口的分类，景观数据库的结构，收集了上百个国内外洞口景观设计的样本，编制了洞口景观数据库，并简单介绍了国内外景观设计现状和工程应用。     

隧道消防喷淋系统设计优化及防火规范探讨

针对公路隧道自动喷淋消防系统采用单种消防检测报警系统对车辆移动火灾不能快速响应及准确定位的局限性,分析了隧道中央监控系统CCTV事件检测报警的特点,提出了在中控室增设"远程多线制硬启动"方案,采用多种消防检测手段及辅助设施报警方式,由消控室自动/人工启动对应防火分区的喷淋阀组实现快速精准灭火。     

公路隧道路面用沥青的阻燃技术研究

针对隧道沥青路面火灾的危害,通过大量的试验和研究,明确了安全阻燃改性的技术途径,分析了方案的阻燃性能、阻燃机理及安全性,论证了该类安全环保型阻燃技术对于提高隧道沥青混凝土路面火灾安全的可行性。研究证实,该种阻燃方案可以实现沥青的阻燃、无毒、抑烟以及降低放热和发烟速率的作用,为火灾发生时的救援和逃生创造条件并争取时间,可极大改善和提高公路隧道的运行安全,降低火灾损失。