基于細水霧作用的原木楞堆溫度場的相關性研究

薛 偉，耿志偉

(東北林業(yè)大學 工程技術學院，哈爾濱 150040)

目前，細水霧滅火技術已廣泛應用于城市消防，在貯木場消防方面的應用也進入了原木楞堆滅火特性的實驗研究階段。房玉東[1]等研究了受限空間內(nèi)細水霧滅火過程中溫度場的降溫速率與噴頭距離的三維變化關系，發(fā)現(xiàn)溫度與噴頭距離呈指數(shù)負相關；薛偉[2-3]等定點研究了原木楞堆在細水霧滅火過程中的溫度場變化，總結了各點的溫度變化速率；牛國慶[4]等利用紅外影像技術研究了油池在細水霧作用下的溫度變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)受限空間內(nèi)溫度趨于均勻一致。自然環(huán)境下貯木場原木楞堆一旦起火，在風的影響下不同點的溫度變化很難預測，給貯木場的其他原木楞堆帶來了嚴重威脅[5]。為此，進一步研究楞堆典型位置之間的溫度相關性變化規(guī)律，利用回歸性準確預測整個楞堆溫度場的未來變化，對于保障林區(qū)貯木場的安全生產(chǎn)具有遠大的實際意義。

本論文在自然條件下對原木楞堆進行細水霧滅火實驗，以典型位置的溫度場為研究對象，逐步分析測點間溫度變化的相關性以及線性回歸性，通過一個點的溫度可以立即精確預測出其他方位的溫度，為今后細水霧在貯木場原木楞堆消防的實際應用提供理論指導及實驗依據(jù)。

1 研究環(huán)境

為了接近現(xiàn)實貯木場原木楞堆消防滅火的情形，滅火實驗在自然環(huán)境下原木楞堆易燃的春季進行。細水霧滅火實驗進行10次，最后的實驗數(shù)據(jù)需要利用數(shù)理統(tǒng)計取平均值.實驗主要器材包括：細水霧滅火系統(tǒng)、原木楞堆、K型熱電偶、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等。其中將選用的K型熱電耦命名為T1～T7，T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7分別布置于楞堆的前部、后部、右側、左側、底層、中層和頂層；細水霧滅火系統(tǒng)主要由儲水泵、氮氣罐、液壓閥、氣壓閥和細水霧噴頭組成，噴頭采用的是XWT型多噴嘴型兩相流細水霧噴頭，保護范圍為流量系數(shù)k=3.5，霧通量為50 L/min，霧化錐角為120° 。引燃物為汽油，實驗前將8 L汽油均勻的噴灑在原木楞堆的表面，滅火實驗時噴頭安裝在原木楞堆頂端中部正上方5 m[6-7]處，即O點；原木楞堆選用的是落葉松，具體參數(shù)見表1。

表1 試驗統(tǒng)計參數(shù)

熱能通過空氣的熱傳導而四處傳播[8-9]，為了得到有效的實驗數(shù)據(jù)必須排除過近距離的熱能互相干擾現(xiàn)象，所以熱電偶的三維空間的布置必須合理，圖1為實驗裝置示意圖。

圖1 實驗裝置示意圖/cm

2 研究內(nèi)容及結果分析

2.1 相關性分析

原木楞堆的燃燒過程被分為4個階段：初始燃燒、蔓延燃燒、穩(wěn)定燃燒和衰減熄滅[10]。細水霧開始作用于原木楞堆的時間須在原木楞堆處于穩(wěn)定燃燒的階段，薛偉教授曾研究楞堆燃燒達到這一階段需要1 100 s左右，本實驗由于受原木數(shù)量、長度和濕度等影響，在976 s時已經(jīng)出現(xiàn)了大量的明火，此時已經(jīng)達到了穩(wěn)定燃燒的階段，所以本實驗在原木楞堆穩(wěn)定燃燒的第1 080 s施加細水霧。實驗進行10次，最后利用數(shù)理統(tǒng)計取平均值即可[11]。

SPSS是一款集數(shù)據(jù)處理專業(yè)性、數(shù)理統(tǒng)計分析靈活性的軟件，本論文利用SPSS對本實驗得到的數(shù)據(jù)進行相關性分析、回歸性分析。為了方便用SPSS軟件處理采集到的T1～T7的數(shù)據(jù)，在進行數(shù)據(jù)輸入時，用編號A、B、C、D、E、F、G分別代替T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7測得的數(shù)據(jù)。首先將輸入的數(shù)據(jù)做初步的相關性分析，因為這些數(shù)據(jù)的散點圖符合正態(tài)分布，所以利用SPSS做Pearson相關性分析，得到原木楞堆7個部位之間的皮爾遜相關系數(shù)：RA，B=0.880、RA，D=0.870、RB，D=0.831、RC，E=0.865、RC，F(xiàn)=0.872、RC，G=0.834、RE，F(xiàn)=0.807、RE，G=0.858、RF，G=0.931。當∣R∣≥0.8時兩變量高度相關，P值=0.000時，變量又進一步顯著線性相關。變量A、B、D之間具有高度線性相關性，同時變量C、E、F、G之間也具有顯著線性相關性。所以原木楞堆的前部、后部和左側之間的溫度場存在一個顯著的線性回歸方程，其右側、底層、中層和頂層也有一個顯著的線性回歸方程。為了下一步的多元統(tǒng)計線性回歸分析，將變量A、B、D與變量C、E、F、G分別作線性回歸分析。

2.2 線性回歸分析

對原木楞堆的前部、后部、左側之間的溫度場變化做線性回歸分析，利用多元統(tǒng)計分析的數(shù)理統(tǒng)計原理，建立線性回歸方程的數(shù)學模型。

其中β0為回歸常數(shù)，β1、β2為回歸系數(shù)，ε為隨機誤差，表示其他不可觀測的隨機因素(風向、濕度和光照強度等)的影響造成的誤差，ε為一個隨機變量。在本實驗實際問題研究中為了方便對線性方程的回歸方程顯著性檢驗、回歸系數(shù)檢驗以及其他假設檢驗，假設ε 服從正態(tài)分布。

本實驗得到了251組數(shù)據(jù)，樣本容量大于變量數(shù)量這就進一步提高了回歸方程的準確性。對于得到的251組數(shù)據(jù)(Bi，Di；Ai)(i=1，2，…，251)，則線性回歸模型可表示為

i,j=1,2,…,251。

利用SPSS軟件，做逐步回歸分析，具體結果見表2。

表2 系數(shù)相關陣

注：B—方程非標準化系數(shù)；t—t檢驗系數(shù)；sig—顯著性檢驗系數(shù)

從表2系數(shù)相關陣可以看出原木楞堆前部溫度場關于其后部、左側的溫度場線性回歸方程如下：

未標準化模型2方程：前部溫度=5.987+0.366×后部溫度+0.242×左側溫度。

標準化模型2方程：前部溫度=：0.508×后部溫度+0.447×左側溫度。

回歸方程的F檢驗中，F(xiàn)服從自由度為(2，251-2-1)的F分布，臨界值F0.05(2，251-2-1)=3.875。軟件方差分析中F=632.433>3.875，顯著性p=0.000<0.005為高度顯著，所以原木楞堆后部溫度、左側溫度對前部溫度產(chǎn)生了顯著的線性影響，回歸方程顯著；線性回歸方程的前提條件是假設ε具有零均值和等方差，服從正態(tài)分布且互相獨立，為了排除非此情況，有必要對回歸方程做隨機誤差ε的自相關性DW檢驗 。本實驗樣本容量n=251，解釋變量k=3，查DW檢驗上下界表得：dl=1.78，du=1.81。軟件處理數(shù)據(jù)得到的DW=1.848，du<1.848<4-du，證明該回歸方程隨機誤差的確服從正態(tài)分布且互相獨立，方程假設成立。當其他條件不變時，原木楞堆后側溫度增加，其前部的溫度會提高；左側溫度升高時也會導致其前部的溫度提高。

同理，對原木楞堆的右側、下層、中層、底層之間的溫度場變化做線性回歸分析，建立線性回歸方程的數(shù)學模型。

設因變量C與自變量E、F、G的多元線性回歸模型為

利用SPSS對251組數(shù)據(jù)進行逐步回歸分析得到結果見表3。

表3 系數(shù)相關陣

經(jīng)過逐步回歸，從表3系數(shù)相關陣可以看出原木楞堆右側溫度場關于其底層、中層、頂層的溫度場線性回歸方程如下：

未標準化模型3方程：右側溫度=43.410+0.095×中層溫度+0.179×下層溫度+0.191×上層溫度。

標準化模型3方程：右側溫度=0.272×中層溫度+0.355×下層溫度+0.375×上層溫度。

回歸方程的F檢驗中，F(xiàn)服從自由度為(3，251-3-1)的F分布，臨界值F0.05(3，251-3-1)=2.6。軟件方差分析中F=380.156>2.6，顯著性p=0.000<0.005為高度顯著，所以原木楞堆頂層溫度、中層溫度、底層溫度對右側溫度產(chǎn)生了顯著的線性影響，回歸方程顯著；同理對回歸方程做隨機誤差ε的自相關性DW檢驗 。n=251，解釋變量k=4，查DW檢驗表得：а=0.05時，dl=1.77，du=1.82。軟件處理數(shù)據(jù)得到的DW=2.01，du<1.848<4-du，證明該回歸方程隨機誤差的確服從正態(tài)分布且互相獨立，方程假設成立。當其他條件不變時，原木楞堆頂層溫度、中層溫度、底層溫度的增加，都會直接導致其前部的溫度提高。

3 結 論

(1)細水霧作用下的原木楞堆溫度場的前部、后部、左側之間有顯著的相關性；原木楞堆溫度場的左側、頂層、中層、底層之間也有較高的相關性。

(2)細水霧作用下原木楞堆溫度場的前部與其后部、左側之間存在兩元線性回歸方程，并且通過了t、F等相關檢驗，標準化后方程：前部溫度=0.508×后部溫度+0.447×左側溫度；原木楞堆溫度場的右側與其頂層、中層、底層之間存在三元線性回歸方程，通過檢驗后的標準化方程為：右側溫度=0.272×中層溫度+0.355×下層溫度+0.375×上層溫度。

【參 考 文 獻】

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[3]薛 偉，王 儲.細水霧作用下原木楞堆燃燒特性的實驗研究[J].熱科學與技術，2012，11(4)：331-335.

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