1. Forschungs hintergrund und Bedeutung
Auf dem Gebiet der Sicherheits technik wirken sich die Geschwindigkeit und die Eigenschaften der Flammen ausbreitung direkt auf die Ausbreitung des Feuers und den Grad des Schadens aus. Unter ihnen ist der Ausbreitung dynamik mechanismus von blauen Flammen aufgrund ihrer vollständigen Verbrennung und hohen Temperatur ein Kern problem in der Brandschutz forschung. Herkömmliche Bilder fassung geräte sind bei schwachem Licht nicht empfindlich genug (Quanten effizienz <30%), was es schwierig macht, das vorübergehende Verhalten von blauen Flammen zu erfassen. Mit seiner hohen Quanten effizienz, dem geringen Auslese rauschen und dem hohen Dynamik bereich können sCMOS-wissenschaft liche Kameras subtile Änderungen und vorübergehen des Verhalten von Flammen effektiv erfassen und dabei helfen, den Ausbreitung mechanismus von blauen Flammen zu untersuchen.
Kürzlich führten Ingenieure von Revealer Technology und Forscher eines sicherheits technischen Labors gemeinsam ein Beobachtungs experiment durch, das auf einer sCMOS-wissenschaft lichen Kamera basiert.
2. Experimentelle Ausrüstung
1) wissenschaft liche sCMOS-Kamera: Revealer Gloria 4.2, abgeleitet vom GSENSE2020BSI-Chip, mit einer Auflösung von 2048 × 2048 und einer Quanten effizienz von> 70% bei 410nm.
2) experimentelle Verbrennungs vorrichtung, mit einer Größe von 1,2 m × 0,8 m × 0,6 m, dies kann die Stabilität und Wiederholbar keit der Verbrennung sicherstellen, indem der Sauerstoff volumen anteil in der Verbrennungs umgebung angepasst und sauerstoff reiche Bedingungen simuliert wird. 3) Bandpass filter mit einer zentralen Wellenlänge von 410nm und einer halben Breite von 10nm wird verwendet, um spektrale Hintergrunds pektral störungen zu unterdrücken und das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern. 4) Wissenschaft liche Bildgebung analyze software RPC, verwendet, um Bilddaten zu sammeln und zu speichern, die von der sCMOS wissenschaft lichen Kamera in Echtzeit erhalten wurden.
3. Experimentelle Prozesse und Daten
1) Premix Methan-Sauerstoff, Äquivalenz verhältnis Φ = 0,9, Durchfluss rate 5l/min, Sauerstoff konzentration gradient 25% ~ 35%.
2) Stellen Sie eine sCMOS-wissenschaft liche Kamera am seitlichen Zündsystem des Verbrennungs geräts mit einem 50-mm-Objektiv mit C-Mount auf und installieren Sie den Filter vor dem Kamera objektiv.
3) Stellen Sie den Fokus und die Blende der sCMOS-wissenschaft lichen Kamera ein, erhöhen Sie die Belichtung szeit und die Verstärkung und stellen Sie sicher, dass der brennende Bereich eindeutig erfasst wird.
4) LabView wird verwendet, um die Synchron isation von Zündung, Gas versorgung und wissenschaft licher Kamera zu steuern, und der Synchron isations fehler beträgt weniger als 50 μs.
5) Ändern Sie die experimentellen Bedingungen der Sauerstoff konzentration und erhalten Sie Bilddaten der blauen Flamme unter verschiedenen Bedingungen.
Binarisierungs analyze methode, die Forscher extrahierten die Kanten kontur der blauen Flamme, berechneten die Verschiebung der Flamme zu verschiedenen Zeitpunkten basierend auf den extrahierten Flammen kanten positions informationen, und berechnete weiter die Ausbreitung geschwindigkeit der blauen Flamme.
Das im Experiment aufgenommene Originalbild zeigt deutlich den Falten bereich der Flamme. Durch Anpassung der Versuchs bedingungen wurde festgestellt, dass unter sauerstoff reichen Bedingungen die Verschiebung geschwindigkeit der blauen Flamme unter normalen Luft bedingungen deutlich höher war als die der Flamme. und ein Überschlag war anfällig für das Auftreten während des Vermehrung prozesses.
4. Experimentelle Schluss folgerungen und Perspektiven
In diesem Experiment hat die sCMOS wissenschaft liche Kamera eine gute Reaktion in den ultravioletten und blauen Licht bändern, aufdeckung des mikroskop isch kleinen dynamischen Mechanismus sauerstoff reicher Flammen und Bereitstellung intuitiver und detaillierter Bilddaten zur Untersuchung des Ausbreitung mechanismus von Flammen. Die Forscher werden anschließend KI-Algorithmen kombinieren, um ein flammensemantisches Segment ierungs modell zu entwickeln, das auf dem U-Net-Modell basiert, um die diagnostische Effizienz unter komplexen Hintergründen zu verbessern und eine stärkere theoretische Unterstützung und technische Garantie für präzise Prävention zu bieten und Kontrolle auf dem Gebiet der Brandschutz technik.
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