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基于统计分析和数学建模的产烟量预测
发布时间：2022-11-25 浏览次数：74946 来源：欧美HJC黄金城
挪威科技大学建筑工程系的Anne Steen Hansen和Per Jostein Hovde开发了一种数学模型，该模型采用锥形量热仪的测试结果来预测单体燃烧(SBI)试验中的产烟量。该模型中包含了一种基于多元统计分析的数据分类方法。这使得与热释放速率相比，有可能区分产烟量大的产品和产烟量相对较少的产品。该模型基于一个类似于预测SBI试验中热释放速率的模型。假设在SBI试验中描述有效产烟面积的函数形状与有效热释放面积的形状等效。这可能是对实际情况的极大简化，将通过进一步的研究工作加以改进。然而，本文提出的产烟预测模型适用于多种产品。该模型已应用于33种不同产品的99个锥形量热仪测试文件，超过75%以上的例子中能够准确预测Euroclasses分级系统内的附加产烟分级。
研究介绍 
在新统一的欧洲材料对火反应测试和分级系统中，产烟量的分级是选项，但也有一些主管部门有这一要求。该系统中一种重要测试方法是中型的单体燃烧（SBI）试验，该试验用于评估热释放、产烟量和燃烧滴落物。SBI试验方法参考了大型房屋/墙角试验，后者用于测试因某种原因无法按照SBI方法进行测试的产品。小型锥形量热仪试验也将作为一种有效的工具在欧洲产品开发和产品控制中发挥重要作用，尽管它不是一种正式的分级测试方法。所有这三种测试方法都基于相同的热释放速率（HRR）和产烟速率（SPR）测量原理。
本研究的目的是根据锥形量热仪的测试结果，预测产品在SBI测试中将得到的烟气分级。早期的研究表明，燃烧产品产生的烟气在一定程度上取决于产品在火灾期间释放的热量。因此，能够预测产烟速率的模型很可能与能够预测热释放速率的模型相关联。我们首先寻找一个模型，其中SBI试验的HRR可以根据锥形量热仪的试验结果进行预测。我们发现Messerschmidt等人提出的模型为我们的进一步工作奠定了坚实的基础。我们通过引入某些修改（这将在后续的文章中介绍），改进了此HRR预测模型。引入这种简单火灾建模的一种新方法是采用多元统计分析作为计算的一部分。在模型中引入多元统计是基于这样一种假设，即我们需要从锥形量热仪测试结果中获得的一些重要信息可能隐藏在不同参数之间的相互作用中，而这些信息需要先进的工具来揭示。

研究情况

烟气预测模型的开发基于一个测试组，该测试组包含62个数据文件，为用锥形量热仪对SBI循环测试项目30种产品中的23种进行测试的结果。验证组包含SBI循环测试中13个产品的20个数据文件，以及8种其它产品的14个锥形量热仪测试结果，用于验证模型。分析数据涵盖了从低可燃性产品到高可燃性产品。原始SBI循环测试数据组中省略了给出了不同结果的产品，这些产品在SBI试验中的安装、熔化行为和燃烧行为有差异，而这些差异不容易通过锥形量热仪中的小型试验进行预测。这些产品是PVC水管（M17）、PVC包覆电缆（M18）、钢包发泡聚苯乙烯夹芯板（M21）、FR挤塑聚苯乙烯板（M03）和三层FR聚碳酸酯板（M07）。

该项目的大量测试数据由欧盟SBI循环测试方案的参与者、瑞典国家测试研究所(SP)、瑞典木材技术研究所(Trätek)和Fire Testing Technology(FTT)公司提供。

该研究的详细信息及研究结果，在Anne Steen Hansen 和 Per Jostein Hovde发表的“PREDICTION OF SMOKE PRODUCTION BASED ON STATISTICAL ANALYSES AND MATHEMATICAL MODELLING.”中进行了详细的介绍。


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