本发明涉及一种化工厂防火防爆早期预警及灭火防爆方法。
背景技术：
近几年随着社会的进步，经济的急速发展。化工领域所带来的经济效益对我国的经济全面发展起到了至关重要的推动作用。但是，随着化工领域的兴起与不断壮大发展，化工生产所产生的安全隐患也日渐让人忧心。尤其是近几年来，网络上、新闻上所报道的化工厂爆炸案件此起彼伏。众所周知，化工企业属于一个特殊的领域，化工反应容器、燃料罐、管道、锅炉等都由于条件的特殊极易产生爆炸或者火灾，一旦着火往往会造成巨大的人员伤亡和巨额的财产损失。因此加强对化工厂的火灾以及爆炸的重视和防范意义重大。
目前，化工厂领域内多采用单一参量的火灾或者爆炸的探测装置。根据一些单一的防火防爆措施进行单一部位的检测和控制，比如说火源温度的控制、机器中轴承等转动部分的摩擦的控制，将这些参量设置在一个阈值之内。它没有对检测结果进行综合分析判断，依据判断做出防范措施，因此存在有如下不足：
首先，由于化工厂的燃料罐要求的反应条件一般为高温高压，本身就具有极易产生火灾和爆炸的环境条件，再加之由于环境的温度、湿度等外界因素的变化带来的影响，比如季节转换带来的外界温度的升高，阴雨天气带来的环境湿度的改变时，故障温度阈值会发生漂移，影响检测系统的有效判断，因此这一阈值的设定并不是那么简单的由单一因素来定量。它存在如下的问题：阈值设定过大，不能有效的对火灾和爆炸进行探测；阈值设定过小，可能会由于外界因素的变化产生的干扰，出现错误的判断。
其次，该方法不能在爆炸或者火灾发生的早期及时的通知工作人员进行人员的疏散，爆炸以及火灾往往发生到了一定的程度后，已经产生了经济的损失和人员伤亡工作人员才意识到防范的重要性，并为此追悔莫及。
技术实现要素：
本发明提供了化工厂防火防爆早期预警及灭火防爆方法，其克服了背景技术中化工厂防火防爆预警方法所存在的不足。
本发明解决其技术问题的所采用的技术方案是：
化工厂防火防爆早期预警及灭火防爆方法，其特征在于：包括
步骤1，在各火爆易发位置装设传感器，基于各火爆易发位置产生火灾或爆炸的因素选择温度传感器、湿度传感器、油气传感器、气体传感器和粉尘传感器中的至少两种传感器，通过温度传感器采集该位置的温度数据，通过湿度传感器采集该位置的湿度数据，通过油气传感器采集该位置的油气浓度数据，通过气体传感器采集该位置的可燃气体浓度数据，通过粉尘传感器采集该位置的粉尘浓度数据；
步骤2，获取传感器采集的数据，分别对各火爆易发位置采集的数据进行模糊化推理处理，通过模糊化推理判断各火爆易发位置发生火灾、爆炸的危险等级，输出危险等级且为预定危险等级时发出预警；
步骤3，对所有火爆易发位置采集的数据进行综合法模糊化推理处理，通过综合法模糊化推理判断各火爆易发位置发生火爆炸危险等级，输出危险等级且为预定危险等级时发出预警并启动灭火防爆装置进行灭火防爆。
一实施例之中：该火爆易发位置至少包括化工厂车间和火爆高危位置。
一实施例之中：该步骤2和步骤3中，将传感器采集的温度数据、湿度数据、粉尘浓度数据、可燃气体浓度数据都量化划分为六个模糊等级；
该步骤2和步骤3中，对传感器采集的油气浓度数据量化划分为五个模糊等级；
该步骤2和步骤3中，依据模糊预警识别表模糊化推理划分后的模糊等级，以推断出各火爆易发位置的危险等级，危险等级分为正常、轻微、严重和超严重。
本技术方案与背景技术相比，它具有如下优点：
从发生爆炸和火灾几率较高的地方采集多重物理化学量，如温度、湿度、油气浓度、粉尘浓度、可燃气体(如：乙醇等)浓度等数据，再采用模糊集合论的多信息融合技术进行危险等级判断，它克服了背景技术所存在的不足并产生如下技术效果：a、通过多参量之间的协调和性能的互补优势，克服单一参量的不确定性和局限性，提高早期预警的有效性能；b、对各个易发位置采集数据分别采用模糊化推理以进行危险等级判断，判断后发出报警，对所有易发位置采集数据采用综合模糊化推理以进行危险等级判断，判断后直接启动灭火或防爆装置进行灭火或防爆，该方法具有较为严格的完善的预警和灭火功能，在管道、干燥设备等内的火灾和爆炸的故障早期，进行预警，一旦综合条件(温度、湿度、可燃气体等的浓度均超过限制的安全阈值)满足，即可启动灭火或者防爆的装置，在爆炸以及火灾初期判断预警并阻止火势的进一步发展；c、基于模糊轮的信息融合技术，可以很好的依据化工厂火灾和爆炸的发生特点，从而针对燃料罐、管道、锅炉等内的复杂环境，对内部的火灾和爆炸的危险程度进行有效的判断。
具体实施方式
化工厂防火防爆早期预警及灭火防爆方法，包括
步骤1，在各火爆易发位置装设传感器，基于各火爆易发位置产生火灾或爆炸的因素选择温度传感器、湿度传感器、油气传感器、气体传感器和粉尘传感器中的至少两种传感器，通过温度传感器采集该位置的温度数据，通过湿度传感器采集该位置的湿度数据，通过油气传感器采集该位置的油气浓度数据，通过气体传感器采集该位置的可燃气体浓度数据，该可燃气体如二氧化碳、甲烷、一氧化碳等气体，通过粉尘传感器采集该位置的粉尘浓度数据；
步骤2，获取传感器采集的数据，分别对各火爆易发位置采集的数据进行模糊化推理处理，通过模糊化推理判断各火爆易发位置发生火灾、爆炸的危险等级，输出危险等级且为预定危险等级时发出预警；
步骤3，对所有火爆易发位置采集的数据进行综合法模糊化推理处理，通过综合法模糊化推理判断各火爆易发位置发生火爆炸危险等级，输出危险等级且为预定危险等级时发出预警并启动灭火防爆装置进行灭火防爆。为了便于工程的实现，通过离线计算的方式形成由输入值和与之相应的预警值为内容的模糊预警识别表，该方法为多输入模糊量，其查询表为多维数据。
该火爆易发位置至少包括化工厂车间和火爆高危位置，该火爆高危位置如化工厂的燃料罐、管道、干燥设备、锅炉、气瓶等发生爆炸和火灾几率较高的地方。
本实施例之中，以各火爆易发位置传感器获取的数据为输入量，以各火爆易发位置的危险等级为输出量，采用基于模糊集合论的多信息融合技术建立模糊推理系统。例如：该模糊集合论采用mamdani型模糊推理系统，其中，各个传感器获取的数据为Xi，该i＝1时X1为温度，i＝2时X2为湿度。。。。。。。，该输出的Y为危险等级。
所使用的模糊规则为if X1is Tk,X2is Gk,X3is Ck,then Y is LK其中，Tk,Gk,Ck是上的模糊集合，Lk是上的模糊集合，语言变量X＝(X1,X2,……XI)T∈U＝U1×U2×U3表示模糊推理系统的输入，语言变量Y表示模糊推理系统的输出。
该步骤2和步骤3中，将传感器采集的温度数据X1、湿度数据X2、粉尘浓度数据X3、可燃气体浓度数据X4都量化划分为{T1,T2,T3}，该{T1,T2,T3}为{正常，轻微，严重}三个模糊集合，量化为六个模糊等级；
该步骤2和步骤3中，对传感器采集的油气浓度数据X5量化划分为{G1,G2}，该{G1,G2}为{正常，故障}两个模糊集合，量化为五个模糊等级；
该步骤2和步骤3中，依据模糊预警识别表模糊化推理划分后的模糊等级，以推断出各火爆易发位置的危险等级，输出为{L1,L2,L3,L4}，该{L1,L2,L3,L4}为{正常，轻微，严重，超严重}4个模糊集合。通过离线计算的方式形成由输入值和与之相应的预警值为内容的模糊预警识别表。
以上所述，仅为本发明较佳实施例而已，故不能依此限定本发明实施的范围，即依本发明专利范围及说明书内容所作的等效变化与修饰，皆应仍属本发明涵盖的范围内。