CN113516824A - 一种复合型火灾探测器及其探测方法 - Google Patents

一种复合型火灾探测器及其探测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种复合型火灾探测器及其探测方法，探测器包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路，光学测量光路包括LED光源、聚焦碗、开放式气体吸收池、参考探测器、烟感探测器和非谐振式光声池；LED光源发出的发散光束经聚焦碗汇聚后，形成一束相对平行的测量光束经开放式气体吸收池后入射到非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测；烟感探测器的光敏面与LED光源发出的测量光束平行设置，当有烟雾进入所述开放式气体吸收池时，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测；测量电路包括处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路。

Description

一种复合型火灾探测器及其探测方法
技术领域
本发明涉及感烟探测器领域，具体的说，涉及了一种复合型火灾探测器及其探测方法。
背景技术
火灾的发生往往会造成大量的人员伤亡、财产损失以及环境污染，严重威胁人类的生存安全。因此开发一种复合型、低成本、低功耗的新型火灾探测器，能够实现灵敏可靠的火灾早期报警，对于保障安全生产、提高人民生活质量具有重要的意义。
常规的单判据火灾探测器有感烟型、感温型、感火焰型及气体探测型等，其单一的测量方式很难可靠地发现早期火灾，并容易产生误报，甚至有些探测器对特定的火灾不会响应。在火灾过程中，几乎所有材料的早期阴燃都会产生大量的CO和烟雾，并且其浓度变化能够真实体现火灾的过程。复合型火灾探测器，主要采用光声光谱法测量环境中的CO气体浓度，采用光电散射法测量环境中的烟雾浓度，并通过分析环境中CO气体和烟雾浓度变化，来实现对火灾的早期预警，具有反应灵敏、误报率低等优点。复合型火灾探测器器开发的目的旨在解决目前传统的火灾探测器漏报、误报率高并且在一些特定场合不能满足需求而开发的，能够实现在阴燃初期就准确判断火灾，为火灾的防范提供有效的预警。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种复合型火灾探测器及其探测方法。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
本发明第一方面提供一种复合型火灾探测器，包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路，所述光学测量光路包括LED光源、聚焦碗、开放式气体吸收池、参考探测器、烟感探测器和非谐振式光声池；
所述LED光源发出的发散光束经所述聚焦碗汇聚后，形成一束相对平行的测量光束经所述开放式气体吸收池后入射到所述非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测；
所述非谐振式光声池是由波长选择气室、氟化钙玻璃与麦克风组成的密闭的非谐振式光声池；
所述烟感探测器的光敏面与所述LED光源发出的测量光束平行设置，当有烟雾进入所述开放式气体吸收池时，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测；
所述测量电路包括电源管理单元、处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路；
所述电源管理单元用于为测量电路供电；
所述处理器单元，通过所述光源驱动单元连接所述LED光源，用于产生光源驱动信号；连接所述模拟开关，用于模拟开关控制；连接通过所述探测器前置放大电路连接所述参考探测器和所述烟感探测器，用于读取测量信号，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测；通过所述麦克风前置放大电路连接所述麦克风，用于接收麦克风收集的压力波动信号，进行可燃气体浓度检测；
所述模拟开关用于控制参考探测器和烟感探测器的通道选择，实现对探测器前置放大电路的分时复用。
本发明第二方面提供了一种所述复合型火灾探测器的探测方法，所述处理器单元产生与所述麦克风谐振频率一致的光源脉冲驱动信号，通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束经过待测气体吸收后照射到所述波长选择气室上，所述波长选择气室内的高纯度可燃气体吸收测量光束中特定波长的光能量而被周期性地加热，引起周期性压力波动产生的压力波动信号被所述麦克风收集，经过所述麦克风前置放大单元处理后输出给所述处理器单元；
同时，所述处理器单元控制所述模拟开关切换到所述参考探测器侧，所述LED光源发出的测量光束直接照射到所述参考探测器上，所述参考探测器接收到的信号经过所述探测器前置放大电路单元处理后输出给所述处理器单元；通过分析所述参考探测器接收光信号强度以及所述麦克风接收信号强度的变化，计算出所述开放式气体吸收池所处环境中可燃气体的浓度；
而后，所述处理器单元控制模拟开关切换到烟感探测器侧，同时产生低频脉冲驱动信号，通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束；当有烟雾进入时，测量光束照射到所述开放式气体吸收池内的烟雾上，散射到所述烟感探测器上被所述烟感探测器接收并经过探测器前置放大电路处理后输出给所述处理器单元，所述处理器单元分析所述烟感探测器接收到的光脉冲信号的强度以及个数来计算所述开放式气体吸收池所处环境中烟雾颗粒粒径及浓度。
基于上述，所述LED光源采用电致发光PN结机理的红外LED。
基于上述，所述可燃气体为一氧化碳。
基于上述，将不同火灾发生情况下检测到的CO气体浓度数据、烟雾颗粒粒径及浓度数据以及时间数据导入构建好的BP神经网络中进行训练，并将训练好的权值和阈值写入所述处理器单元中；
根据所述处理器单元实时监测到的环境中CO气体浓度变化情况、烟雾颗粒粒径及浓度变化情况，结合训练好的BP神经网络，推算出当前环境中是否有早期火灾发生。
基于上述，所述BP神经网络为多层前馈神经网络，包括输入层、输出层及三层隐含层。
本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著进步，具体的说：
1、本发明针对光学迷宫提供了一种基于光声效应和光谱吸收原理相结合的可燃气体测量方法，有效消除环境噪声影响，提高测量灵敏度和响应速度；
2、通过在时间轴上分析环境中CO气体浓度变化情况以及烟雾颗粒粒径及浓度变化情况，能够实现在阴燃初期就准确判断火灾，为火灾的防范提供有效的预警；
3、基于BP神经网络算法，通过进行大量不同火灾发生情况的训练，提高火灾早期预警的可靠性。
附图说明
图1是本发明中光学迷宫及光学测量光路结构框图。
图2是本发明中测量电路原理框图。
图3是本发明中CO测量数据处理流程框图。
图4是本发明中烟雾测量数据处理流程框图。
图5是本发明中所述火灾发展过程示意图。
图6是本发明中BP神经网络结构图。
图中：1、光学迷宫；2、底托；3、光源PCB板；4、聚焦碗；5、LED光源；6、参考探测器；7、消光挡板；8、烟感探测器；9、烟感探测器PCB板；10、波长选择气室；11、氟化钙玻璃；12、麦克风；13、开放式气体吸收池。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
实施例1
如图1和图2所示，本实施例提供一种复合型火灾探测器，包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路。
所述光学测量光路包括LED光源5、聚焦碗4、开放式气体吸收池13、参考探测器6、烟感探测器8和非谐振式光声池；所述LED光源5发出的发散光束经所述聚焦碗4汇聚后，形成一束相对平行的测量光束经所述开放式气体吸收池后入射到所述非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测；所述非谐振式光声池是由波长选择气室10、氟化钙玻璃11与麦克风12组成的密闭的非谐振式光声池；所述烟感探测器8的光敏面与所述LED光源5发出的测量光束平行设置，当有烟雾进入所述开放式气体吸收池13时，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测。
本实施例中，光学迷宫用于进气和消光，在保证进气的同时消除环境中杂散光对光学测量光路的影响。光学测量光路放置于光学迷宫的底托2之上，LED光源5、参考探测器6可以采用贴片工艺焊接在光源PCB板上。
本实施例中，所述非谐振式光声池，波长选择气室中充入高纯度可燃气体，当测量光束照射到波长选择气室10中时，可燃分子吸收测量光束中特定波长的光能量而被周期性地加热，温升导致气体膨胀，引起周期性压力波动，压力波动信号被麦克风12收集，其强度与入射光强成正比。当开放式气体吸收池13中有可燃气体时，照射到波长选择气室中的测量光束，其对可燃气体有响应的波段的光能量会被吸收一部分，导致麦克风12收集到的压力波动信号变弱，其变弱程度与开放式气体吸收池中可燃气体浓度成正比。
本实施例中，烟感探测器8可以焊接在烟感探测器PCB板9上，其光敏面与LED光源发出的测量光束平行，当有烟雾进入时，测量光束照射到烟雾上，会产生垂直于测量光束的散射光，被烟感探测器8接收，产生脉冲信号，其信号强度与烟雾颗粒直径成正比，其脉冲个数与烟雾颗粒浓度成正比。还可以通过为烟感探测器8设置消光挡板7进一步消除进入光学迷宫中的杂散光。
聚焦碗上的相关反射面，皆为抛物曲面，起到汇聚光束的作用。聚焦碗上的相关反射面上噴覆抗氧化涂层，可以抑制因光路结构老化及腐蚀引起的零点漂移。
所述测量电路包括电源管理单元、处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路；
所述电源管理单元用于为测量电路供电；所述处理器单元，通过所述光源驱动单元连接所述LED光源，用于产生光源驱动信号；连接所述模拟开关，用于模拟开关控制；连接通过所述探测器前置放大电路连接所述参考探测器和所述烟感探测器，用于读取测量信号，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测；通过所述麦克风前置放大电路连接所述麦克风，用于接收麦克风收集的压力波动信号，进行可燃气体浓度检测；所述模拟开关用于控制参考探测器和烟感探测器的通道选择，实现对探测器前置放大电路的分时复用。
使用所述复合型火灾探测器进行探测的方法包括：
所述处理器单元产生与所述麦克风谐振频率一致的光源脉冲驱动信号，通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束经过待测气体吸收后照射到所述波长选择气室上，所述波长选择气室内的高纯度可燃气体吸收测量光束中特定波长的光能量而被周期性地加热，引起周期性压力波动产生的压力波动信号被所述麦克风收集，经过所述麦克风前置放大单元处理后输出给所述处理器单元；
同时，所述处理器单元控制所述模拟开关切换到所述参考探测器侧，所述LED光源发出的测量光束直接照射到所述参考探测器上，所述参考探测器接收到的信号经过所述探测器前置放大电路单元处理后输出给所述处理器单元；通过分析所述参考探测器接收光信号强度以及所述麦克风接收信号强度的变化，计算出所述开放式气体吸收池所处环境中可燃气体的浓度；
而后，所述处理器单元控制模拟开关切换到烟感探测器侧，同时产生低频脉冲驱动信号，通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束；当有烟雾进入时，测量光束照射到所述开放式气体吸收池内的烟雾上，散射到所述烟感探测器上被所述烟感探测器接收并经过探测器前置放大电路处理后输出给所述处理器单元，所述处理器单元分析所述烟感探测器接收到的光脉冲信号的强度以及个数来计算所述开放式气体吸收池所处环境中烟雾颗粒粒径及浓度。
本实施例中，电源管理单元的其关键器件为一颗低压差、低静态电流并具有关断引脚的线性稳压器。低压差可以保证探测器使用电池供电时，电池电量被有效利用。低静态电流可以保证探测器休眠时耗电量更低。具有关断引脚，探测器可以间歇供电，进一步降低其功耗。
特别的，所述LED光源5为红外LED，其采用电致发光PN结机理，响应速度非常快，驱动1μs就可以发出能量很高的光。红外LED采用脉冲调制方式，即使瞬间驱动电流高达1～2A，但由于其响应速度极快，可以具有很低的占空比，所以功耗可以做到很低。同时，红外LED的脉冲调制方式，使得在测量可燃气体浓度和测量烟雾颗粒大小及浓度时很容就实现对LED光源的分时复用。
本实施例优选地，所述可燃气体为一氧化碳。目前红外LED光源的波长覆盖范围为1.6～5.5μm，测量一氧化碳需要选择中心波长为4.6μm的LED光源；
例如，如下图3所示，该复合式火灾探测器基于光声光谱原理测量环境中的CO浓度：
无气体时，基于光声效应，麦克风接收到的光声信号强度为：
Figure BDA0003020202060000091
其中，K1代表麦克风的换能效率，α代表待测气体单位浓度的吸收因子，l1代表光声池长度，f0代表麦克风谐振频率，V代表光声池体积，I代表入射光中对CO气体有响应的特定波长的光功率，c1代表待测气体浓度。K1，α，l1，f0，V，c1为固定参数，可用一个常数代表。由上可看出麦克风接收信号强度与入射光中对CO气体有响应的特定波长的光功率成线性关系；
有气体时，根据朗伯比尔定理，当入射光强一定时，介质的吸光度与介质中吸光物质浓度和吸光光程L的乘积成正比，其公式为：
Figure BDA0003020202060000101
Figure BDA0003020202060000102
其中A为吸光度，I0为入射光强，It为透射光强，K2为摩尔吸收系数，l2为介质厚度，c2为吸光物质浓度。其中摩尔吸收系数K2会受到环境温度影响，K2，l2可看作固定参数。由上可看出待测CO气体浓度与入射光经过气体吸收池后，入射光中对CO气体有响应的特定波长的光功率的吸收成线性关系；
基于光声效应和朗伯比尔定理，LED光源产生光强为I0的一束平行光束，该光束经过气体吸收池后，其对CO气体有响应的特定波长的光功率会被吸收一部分，其吸光度与气体吸收池中CO气体浓度成线性关系。该光束经过气体吸收池后，其透射光强为It。透射光经过氟化钙玻璃入射到波长选择气室中，其中氟化钙玻璃对透射光的衰减极小并且为常量。因此通过分析麦克风接收信号强度的变化量，即可计算出入射到波长选择气室的平行光束中对CO气体有响应的特定波长的光功率变化量，并且其光功率变化量即为平行光束经过气体吸收池后，其对CO气体有响应的特定波长的光功率被吸收程度，即可代表气体吸收池中CO气体浓度。
本实施例方法中，基于光声效应原理测量CO气体浓度，半开放式的光学迷宫结构，更容易受到环境噪声影响。基于光谱吸收法原理测量CO气体浓度，需要昂贵的窄带滤光片，以保证在有限光程情况下足够的灵敏度，然而即使使用选择性非常好的窄带滤光片，依然会有大量对CO气体无响应的波段的光经过气体吸收池，进而影响测量灵敏度。同时，窄带滤光片对LED光源出光光功率的衰减会影响烟雾浓度的测量。使用光声光谱原理测量CO气体浓度，其密闭的光声池可以有效消除环境噪声，同时麦克风接收信号强度的变化只与入射到波长选择气室中的对CO有响应的特定波长的光功率变化有关，因此可以在不使用窄带滤光片的情况下具有更高灵敏度。同时半开放式的光学迷宫结构，使得CO测量具有更快的响应速度。
本实施例中，参考探测器紧挨LED光源放置，其接收光信号强度与光源输出光功率成线性关系，用于实时监控LED光源出光功率变化，消除因光源出光功率变化而导致的测量误差。
本实施例中，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测时，采用基于米氏散射原理测量环境中的烟雾浓度。如图4所示，当有烟雾进入光学迷宫时，测量光束照射到烟雾上，会产生垂直于测量光束的散射光，被烟感探测器接收，产生脉冲信号，其信号强度与烟雾颗粒直径成正比，其脉冲个数与烟雾颗粒浓度成正比。
实施例2
本实施例与实施例1的区别在于：在可燃气体和烟雾探测的基础上，进一步进行火灾探测。
在火灾过程中，几乎所有材料的早期阴燃都会产生大量的CO和烟雾，并且其浓度变化能够真实体现火灾的过程，如图5所示，表明了火灾过程中火灾产物浓度与时间关系。在火灾阴燃早期，不充分燃烧会产生大量CO与不可见烟雾颗粒，同时由于CO气体更容易扩散，其总是会被最先检测到，然后是不可见烟雾颗粒。随着阴燃加剧，开始产生高浓度可见烟雾颗粒，当有明火产生后，由于燃烧更充分，CO和烟雾颗粒浓度会降低，同时会带来火焰和高温。因此通过在时间轴上分析环境中CO气体浓度变化情况以及烟雾颗粒粒径及浓度变化情况，能够实现在阴燃初期就准确判断火灾，为火灾的防范提供有效的预警。
由于火灾发生环境及发生状态的多变性，本实施例使用BP神经网络算法来提高对早期火灾的预警的可靠性。将不同火灾发生情况下检测到的CO气体浓度数据、烟雾颗粒粒径及浓度数据以及时间数据导入构建好的BP神经网络中进行训练，并将训练好的权值和阈值写入所述处理器单元中；
根据所述处理器单元实时监测到的环境中CO气体浓度变化情况、烟雾颗粒粒径及浓度变化情况，结合训练好的BP神经网络，推算出当前环境中是否有早期火灾发生。
如图6所示，所述BP神经网络为多层前馈神经网络，包括输入层、输出层及三层隐含层。多隐含层可有效提高训练精度，同时会造成神经网络收敛速度慢甚至不收敛。BP神经网络可以实现从输入层到输出层的任意非线性映射，训练好的神经网络的权值和阈值，即代表了由输入层到输出层之间的关系。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (6)

1.一种复合型火灾探测器，包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路，其特征在于：所述光学测量光路包括LED光源、聚焦碗、开放式气体吸收池、参考探测器、烟感探测器和非谐振式光声池；
所述LED光源发出的发散光束经所述聚焦碗汇聚后，形成一束相对平行的测量光束经所述开放式气体吸收池后入射到所述非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测；
所述非谐振式光声池是由波长选择气室、氟化钙玻璃与麦克风组成的密闭的非谐振式光声池；
所述烟感探测器的光敏面与所述LED光源发出的测量光束平行设置，当有烟雾进入所述开放式气体吸收池时，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测；
所述测量电路包括电源管理单元、处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路；
所述电源管理单元用于为测量电路供电；
所述处理器单元，通过所述光源驱动单元连接所述LED光源，用于产生光源驱动信号；连接所述模拟开关，用于模拟开关控制；连接通过所述探测器前置放大电路连接所述参考探测器和所述烟感探测器，用于读取测量信号，进行烟雾颗粒浓度及粒径检测；通过所述麦克风前置放大电路连接所述麦克风，用于接收麦克风收集的压力波动信号，进行可燃气体浓度检测；
所述模拟开关用于控制参考探测器和烟感探测器的通道选择，实现对探测器前置放大电路的分时复用。
2.一种权利要求1所述复合型火灾探测器的探测方法，其特征在于：所述处理器单元产生与所述麦克风谐振频率一致的光源脉冲驱动信号，通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束经过待测气体吸收后照射到所述波长选择气室上，所述波长选择气室内的高纯度可燃气体吸收测量光束中特定波长的光能量而被周期性地加热，引起周期性压力波动产生的压力波动信号被所述麦克风收集，经过所述麦克风前置放大单元处理后输出给所述处理器单元；
同时，所述处理器单元控制所述模拟开关切换到所述参考探测器侧，所述LED光源发出的测量光束直接照射到所述参考探测器上，所述参考探测器接收到的信号经过所述探测器前置放大电路单元处理后输出给所述处理器单元；通过分析所述参考探测器接收光信号强度以及所述麦克风接收信号强度的变化，计算出所述开放式气体吸收池所处环境中可燃气体的浓度；
而后，所述处理器单元控制模拟开关切换到烟感探测器侧，同时产生低频脉冲驱动信号，通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束；当有烟雾进入时，测量光束照射到所述开放式气体吸收池内的烟雾上，散射到所述烟感探测器上被所述烟感探测器接收并经过探测器前置放大电路处理后输出给所述处理器单元，所述处理器单元分析所述烟感探测器接收到的光脉冲信号的强度以及个数来计算所述开放式气体吸收池所处环境中烟雾颗粒粒径及浓度。
3.根据权利要求2所述的探测方法，其特征在于：所述LED光源采用电致发光PN结机理的红外LED。
4.根据权利要求3所述的探测方法，其特征在于：所述可燃气体为一氧化碳。
5.根据权利要求4所述的探测方法，其特征在于：将不同火灾发生情况下检测到的CO气体浓度数据、烟雾颗粒粒径及浓度数据以及时间数据导入构建好的BP神经网络中进行训练，并将训练好的权值和阈值写入所述处理器单元中；
根据所述处理器单元实时监测到的环境中CO气体浓度变化情况、烟雾颗粒粒径及浓度变化情况，结合训练好的BP神经网络，推算出当前环境中是否有早期火灾发生。
6.根据权利要求5所述的探测方法，其特征在于：所述BP神经网络为多层前馈神经网络，包括输入层、输出层及三层隐含层。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115728288A (zh) * 2022-11-21 2023-03-03 楚能新能源股份有限公司 一种复合型探测器的检测系统和检测方法
CN116879120A (zh) * 2023-09-06 2023-10-13 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 烟雾检测装置

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1392952A (zh) * 2000-10-09 2003-01-22 西门子建筑技术公司 光声测量装置及其应用
CN1427252A (zh) * 2001-12-21 2003-07-02 中国科学技术大学 三波长全散射激光感烟火灾探测方法及其装置
CN2887350Y (zh) * 2006-01-09 2007-04-11 王殊 吸气式火灾探测器
US20140026639A1 (en) * 2012-07-30 2014-01-30 General Electric Company System and method for photoacoustic gas analysis
CN103646490A (zh) * 2013-12-20 2014-03-19 中国科学技术大学 一种基于复合探测技术的吸气式飞机货舱火灾探测装置
CN203759818U (zh) * 2013-12-20 2014-08-06 中国科学技术大学 一种基于复合探测技术的吸气式飞机货舱火灾探测装置
CN106710127A (zh) * 2017-01-25 2017-05-24 福建工程学院 一种独立式光电感烟火灾报警器及工作方法
EP3270362A1 (de) * 2017-02-07 2018-01-17 Siemens Schweiz AG Brandmelder mit einer messkammer und mit einem schaltungsträger zur gemeinsamen anordnung eines brandsensors der messkammer sowie zumindest eines weiteren sensors zur erfassung einer messgrösse in der umgebung ausserhalb des brandmelders
CN110333190A (zh) * 2019-07-05 2019-10-15 大连理工大学 一种扩散式光声微腔气体传感器
CN209911225U (zh) * 2019-01-09 2020-01-07 南方电网科学研究院有限责任公司 一种co和co2痕量检测装置
CN209928576U (zh) * 2019-04-19 2020-01-10 汉威科技集团股份有限公司 一种基于感温和可燃气体检测功能的感烟探测器
CN210271155U (zh) * 2019-06-26 2020-04-07 汉威科技集团股份有限公司 复合型感烟探测迷宫
CN111127811A (zh) * 2019-12-25 2020-05-08 上海船舶电子设备研究所(中国船舶重工集团公司第七二六研究所) 火灾早期探测报警系统和方法
JP2020140277A (ja) * 2019-02-27 2020-09-03 ホーチキ株式会社 火災検知器及び火災検知方法
CN111707619A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 山东大学 一种基于mems麦克风阵列的光声池及光声光谱传感器
CN111915833A (zh) * 2020-07-15 2020-11-10 山东省科学院自动化研究所 受限空间内火灾多元探测装置及探测方法

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1392952A (zh) * 2000-10-09 2003-01-22 西门子建筑技术公司 光声测量装置及其应用
CN1427252A (zh) * 2001-12-21 2003-07-02 中国科学技术大学 三波长全散射激光感烟火灾探测方法及其装置
CN2887350Y (zh) * 2006-01-09 2007-04-11 王殊 吸气式火灾探测器
US20140026639A1 (en) * 2012-07-30 2014-01-30 General Electric Company System and method for photoacoustic gas analysis
CN103646490A (zh) * 2013-12-20 2014-03-19 中国科学技术大学 一种基于复合探测技术的吸气式飞机货舱火灾探测装置
CN203759818U (zh) * 2013-12-20 2014-08-06 中国科学技术大学 一种基于复合探测技术的吸气式飞机货舱火灾探测装置
CN106710127A (zh) * 2017-01-25 2017-05-24 福建工程学院 一种独立式光电感烟火灾报警器及工作方法
EP3270362A1 (de) * 2017-02-07 2018-01-17 Siemens Schweiz AG Brandmelder mit einer messkammer und mit einem schaltungsträger zur gemeinsamen anordnung eines brandsensors der messkammer sowie zumindest eines weiteren sensors zur erfassung einer messgrösse in der umgebung ausserhalb des brandmelders
CN209911225U (zh) * 2019-01-09 2020-01-07 南方电网科学研究院有限责任公司 一种co和co2痕量检测装置
JP2020140277A (ja) * 2019-02-27 2020-09-03 ホーチキ株式会社 火災検知器及び火災検知方法
CN209928576U (zh) * 2019-04-19 2020-01-10 汉威科技集团股份有限公司 一种基于感温和可燃气体检测功能的感烟探测器
CN210271155U (zh) * 2019-06-26 2020-04-07 汉威科技集团股份有限公司 复合型感烟探测迷宫
CN110333190A (zh) * 2019-07-05 2019-10-15 大连理工大学 一种扩散式光声微腔气体传感器
CN111127811A (zh) * 2019-12-25 2020-05-08 上海船舶电子设备研究所(中国船舶重工集团公司第七二六研究所) 火灾早期探测报警系统和方法
CN111707619A (zh) * 2020-05-27 2020-09-25 山东大学 一种基于mems麦克风阵列的光声池及光声光谱传感器
CN111915833A (zh) * 2020-07-15 2020-11-10 山东省科学院自动化研究所 受限空间内火灾多元探测装置及探测方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115728288A (zh) * 2022-11-21 2023-03-03 楚能新能源股份有限公司 一种复合型探测器的检测系统和检测方法
CN116879120A (zh) * 2023-09-06 2023-10-13 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 烟雾检测装置

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