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基于統計分析和數學建模的產煙量預測

發布時間：2022-11-25 瀏覽次數：71292 來源：歐美大地

挪威科技大學建筑工程系的Anne Steen Hansen和Per Jostein Hovde開發了一種數學模型，該模型采用錐形量熱儀的測試結果來預測單體燃燒(SBI)試驗中的產煙量。該模型中包含了一種基于多元統計分析的數據分類方法。這使得與熱釋放速率相比，有可能區分產煙量大的產品和產煙量相對較少的產品。該模型基于一個類似于預測SBI試驗中熱釋放速率的模型。假設在SBI試驗中描述有效產煙面積的函數形狀與有效熱釋放面積的形狀等效。這可能是對實際情況的極大簡化，將通過進一步的研究工作加以改進。然而，本文提出的產煙預測模型適用于多種產品。該模型已應用于33種不同產品的99個錐形量熱儀測試文件，超過75%以上的例子中能夠準確預測Euroclasses分級系統內的附加產煙分級。
研究介紹
在新統一的歐洲材料對火反應測試和分級系統中，產煙量的分級是選項，但也有一些主管部門有這一要求。該系統中一種重要測試方法是中型的單體燃燒（SBI）試驗，該試驗用于評估熱釋放、產煙量和燃燒滴落物。SBI試驗方法參考了大型房屋/墻角試驗，后者用于測試因某種原因無法按照SBI方法進行測試的產品。小型錐形量熱儀試驗也將作為一種有效的工具在歐洲產品開發和產品控制中發揮重要作用，盡管它不是一種正式的分級測試方法。所有這三種測試方法都基于相同的熱釋放速率（HRR）和產煙速率（SPR）測量原理。
本研究的目的是根據錐形量熱儀的測試結果，預測產品在SBI測試中將得到的煙氣分級。早期的研究表明，燃燒產品產生的煙氣在一定程度上取決于產品在火災期間釋放的熱量。因此，能夠預測產煙速率的模型很可能與能夠預測熱釋放速率的模型相關聯。我們首先尋找一個模型，其中SBI試驗的HRR可以根據錐形量熱儀的試驗結果進行預測。我們發現Messerschmidt等人提出的模型為我們的進一步工作奠定了堅實的基礎。我們通過引入某些修改（這將在后續的文章中介紹），改進了此HRR預測模型。引入這種簡單火災建模的一種新方法是采用多元統計分析作為計算的一部分。在模型中引入多元統計是基于這樣一種假設，即我們需要從錐形量熱儀測試結果中獲得的一些重要信息可能隱藏在不同參數之間的相互作用中，而這些信息需要先進的工具來揭示。

FTT iCone2+ 錐形量熱儀

FTT SBI單體燃燒測試儀

研究情況

煙氣預測模型的開發基于一個測試組，該測試組包含62個數據文件，為用錐形量熱儀對SBI循環測試項目30種產品中的23種進行測試的結果。驗證組包含SBI循環測試中13個產品的20個數據文件，以及8種其它產品的14個錐形量熱儀測試結果，用于驗證模型。分析數據涵蓋了從低可燃性產品到高可燃性產品。原始SBI循環測試數據組中省略了給出了不同結果的產品，這些產品在SBI試驗中的安裝、熔化行為和燃燒行為有差異，而這些差異不容易通過錐形量熱儀中的小型試驗進行預測。這些產品是PVC水管（M17）、PVC包覆電纜（M18）、鋼包發泡聚苯乙烯夾芯板（M21）、FR擠塑聚苯乙烯板（M03）和三層FR聚碳酸酯板（M07）。

該項目的大量測試數據由歐盟SBI循環測試方案的參與者、瑞典國家測試研究所(SP)、瑞典木材技術研究所(Tr?tek)和Fire Testing Technology(FTT)公司提供。

該研究的詳細信息及研究結果，在Anne Steen Hansen 和 Per Jostein Hovde發表的“PREDICTION OF SMOKE PRODUCTION BASED ON STATISTICAL ANALYSES AND MATHEMATICAL MODELLING.”中進行了詳細的介紹。

如果您想獲取研究的詳細資料，請在聯系我們的工程師，獲取論文。