基于热电厂设施数据的火灾风险估计方法的设计
Chai-Jong Song1, Jea-Yun Park1
1Information Media Research Center, Korea Electronics Technology Institute, Seoul 03924, Republic of Korea.
本研究引入了一种数据分类方法,通过分析设施数据来估计热电厂的火灾风险. 该方法将设备分类为稳定状态,短暂状态或异常状态,以识别和分类消防危险,以提高安全性.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 数据科学数据科学数据科学
- 消防安全 消防安全 消防安全
背景情况:
- 热电厂由于设备和运行状态不同,存在复杂的火灾风险.
- 现有的防火系统需要强大的方法来识别和分类潜在的火灾危险.
- 数据驱动的方法可以提高工业设施火灾风险评估的准确性和效率.
研究的目的:
- 提出一种新的数据分类和分析方法,用于估计热电厂的火灾风险.
- 开发一个系统,识别,分类,并将火灾风险整合到现有的热电厂安全协议.
- 为不同的热电厂尺寸和配置提供适用的框架.
主要方法:
- 根据运行条件,设施被分为三个状态:稳定,短暂和异常.
- 热电厂被划分为轮机,炉和室内煤棚区域,并进一步划分为特定设备.
- 来自监督控制和数据采集 (SCADA) 数据的与火灾相关的标签被利用,重点是游泳池,3D和喷气式火灾场景.
主要成果:
- 开发了一种方法来分类热电厂内的不同区域和设备的火灾风险.
- 根据对历史火灾和爆炸场景的分析,为每个区域组织了三个火灾危险级别.
- 对来自500兆瓦和100兆瓦热电厂的数据进行了实验分析.
结论:
- 拟议的数据分类和分析方法有效估计了热电厂的火灾风险.
- 这种方法为数据分析师提供了有价值的见解,无论他们是否有电厂火灾领域的专业知识.
- 该方法为增强热电厂的防火系统提供了基础.
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