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World File Search System火灾
附录：电池储能系统（BESS）火灾对空气质量的影响评估
6.1 建模参数和平均周期 ...................................................................................................... 30 6.2 使用 AERMOD 的 BESS 火灾建模 .............................................................................. 30 6.3 拟议的 BESS 系统 ........................................................................................................ 30 6.4 污染物排放率计算 ........................................................................................................ 31 6.5 排放影响评估情景 ...................................................................................................... 33 6.6 受体 ............................................................................................................................. 34 6.6.1 离散受体 ............................................................................................................. 34 6.6.2 生态受体 ............................................................................................................. 36 6.6.3 笛卡尔网格受体 ........................................................................................................ 36 6.7 气象数据 ............................................................................................................. 37 6.8 表面特征 ............................................................................................................. 37 6.9 建模评估中的建筑物 ............................................................................................. 37 6.10 地形处理 ................................................................................................................ 37 6.11 建模不确定性 ................................................................................................................ 39
报告了超过1000个自发锂电池火灾...
在充电期间，超过50％的锂火力点燃电池。许多人忽略了风险，留下了诸如对讲机的设备或游艇玩具，以在脆弱的地方收费。锂大火可以瞬间吞噬，附近的材料，例如家具，墙壁覆盖物，柚木甲板或船中的树脂，加油。锂大火在短短几秒钟内就散布并失控，大多数船员在任何事件中都没有意识到或没有准备。锂安全商店旨在使您的锂动力工具和玩具安全地充电，并保持trick流的电荷，以防止电池排出。这可以防止由于自然放电/排水而导致的昂贵电池的永久故障，从而保护您的投资，延长设备寿命并保持峰值性能。
简报注：在住宅建筑物中管理电气运输的火灾风险
在住宅建筑物中的电气运输中管理火灾风险快照可充电可充电锂离子电池包含在常见的家居用品中，例如手机，电动工具和个人移动设备，例如电子架子和电子自行车，以及诸如汽车，公共汽车和卡车等电动汽车。如果严重损坏，滥用或故障，锂离子电池可能会进入“热失控”，这是一种热产生的不稳定的化学过程，可能导致三种主要危害：瓦解，消防和气体爆炸。当热失控的所有危害都会构成严重的寿命和财产安全风险。1目前很少发生事件，ACCC的最新报告发现它们似乎正在增加。2使用三种不同类型的电气传输，它们使用锂离子电池进行推进，并需要连接以充电电池组。这些是：
Sierra Space Corporation 三菱日联金融集团银行有限公司兼松株式会社东京海上日动火灾保险株式会社
Sierra Space Corporation、三菱日联银行、Kanematsu 和东京海上日动火灾保险公司之间的战略协议东京，2023 年 9 月 27 日 --- Sierra Space Corporation（首席执行官 Tom Vice；以下简称 Sierra Space）、三菱日联银行有限公司（总裁兼首席执行官 Junichi Hanzawa；以下简称三菱日联银行）、Kanematsu Corporation（总裁 Yoshiya Miyabe；以下简称 Kanematsu）和东京海上日动火灾保险公司（总裁兼首席执行官 Shinichi Hirose；以下简称 TMNF）已在亚太地区达成战略协议，三菱日联银行、Kanematsu 和 TMNF 已决定对 Sierra Space 进行战略投资。通过此次合作，我们将为低地球轨道 [1] 的商业化、新产业的创造和地球生命的改善做出贡献。 Sierra Space 是一家领先的商业太空公司，正在低地球轨道建造一个平台——空间站和往返地球的运输系统——并将很快根据与 NASA 签订的价值数十亿美元的合同，使用其下一代 Dream Chaser ® 航天飞机 [3] 向国际空间站（以下简称 ISS [2] ）发射初始七次补给任务中的第一个。今年早些时候，NASA 授予 Sierra Space 一项空间法案协议，为“探路者”空间站提供支持，该空间站将作为商业空间站关键要素的技术演示。Sierra Space 正在考虑将大分机场用作 Dream Chaser ® 的亚洲枢纽和太空港，预计将对整个日本产生约 3500 亿日元的经济连锁反应，对大分县产生约 350 亿日元的经济连锁反应 [4] 。此外，Sierra Space 的端到端业务和技术平台有望利用低地球轨道的微重力环境进行生命科学领域的创新、材料和物理化学领域的学术科学实验、药物发现和其他应用以及娱乐。去年 10 月，四家公司宣布联合参与 JAXA 的“低地球轨道可持续太空环境利用可行性研究”，讨论国际空间站退役后如何开展低地球轨道活动以及如何在 2025 年后开展低地球轨道活动，包括延长国际空间站，并提出新的解决方案和商业模式。在战略合作伙伴关系下，三菱日联银行、Kanematsu 和 TMNF 将参与由 Sierra Space 主导的低地球轨道商业化，从而进一步扩大日本航天产业的供应链并创造新产业。我们还将通过汇集所有可以参与这一举措的公司，扩大我们发展航天产业的努力。
如何降低电池存储火灾风险如何......
随着全球储能部署的增加，为了提高风能和太阳能等可再生能源的使用效率，对储能火灾风险的关注度正在提高。这并不一定是因为储能火灾事件在增加。缺乏详细说明全球储能火灾发生情况的全面数据。总部位于加州的电力研究所编制的数据库（其中包括有关公用事业和 C&I 规模储能故障事件的信息，这些信息是公开的）显示，截至 2023 年 7 月底，2023 年发生了 6 起“储能故障事件”，2022 年发生了 12 起，2021 年发生了 10 起，2020 年发生了 4 起，2019 年发生了 8 起，2018 年发生了 16 起。5 虽然这个数据集并不全面，但表明近年来储能火灾事件实际上有所减少。储能行业的问题在于，当发生火灾时，
消防手表，消防计划和火灾报告更新
由于最近公共卫生紧急情况到期，持续遵守2012年版的国家消防保护协会（NFPA）101生命安全法规（LSC）仍然是重点领域，并且使用此备忘录，它取代了DQA Memo 17-003。需要联邦认证的设施才能符合LSC；鼓励辅助生活设施审查LSC规定作为指导。
使用机器学习的森林火灾检测
关键字：机器学习，深度学习，卷积神经网络，森林火灾检测，对象检测，YOLO。简介：森林大火是一场计划外的大火，在像森林或草原这样的荒野环境中爆发。森林大火被证明是对人类和野生动植物的威胁。早期发现森林大火将减少严重程度，以防止生态系统的巨大损失及其对全球条件的影响。可以建立开发的森林火灾预测模型，以分析和处理安全摄像机，无人机和卫星的图像。使用类似于森林和周围环境的各种图像组成的数据集，并将图像分为两类：“火”和“烟”。为了有效地确定图像中森林火的存在或发作，创建和训练了机器学习技术和深度学习模型。在这个项目中，我们提出了一种森林火灾检测系统，该系统利用Haar Cascade和Yolov5进行实时检测。此外，在已知事件的具体细节之后，将很快告知最近的当局。目标：近年来，森林大火已成为环境问题，对人类的生命和财产以及该地区的自然环境构成威胁。森林大火可能会影响经济，因为许多家庭和社区都依靠森林来提供食物，饲料和燃料。目标包括：
概率火灾风险评估与LCA建筑物的定量整合：热绝缘设计的环境影响。
鉴于环境可持续性的不断增长的重要性，在过去的几十年中，人们对建筑物的能源消费持更多的关注。经常记录，这种消费的很大一部分是由于建筑物内部空间的热调节所致。在这方面，事实证明，适当的热绝缘层在减少能源需求方面非常有效。为了增加最低绝缘要求，确实引入或修订了许多国家政策。此外，当前使用的热绝缘材料的大部分是聚合物。基于最近的主要火灾，发现这些材料在某些情况下增加了火灾后果的严重程度。另一方面，天然绝缘材料，尤其是那些不可燃烧的材料，对火灾的发育产生较低的影响，但较低的热绝缘性能。优化问题一侧是消防安全，另一侧的能量性能一直是最近研究的主题。尽管如此，由于许多不确定性，通常以定性方式讨论这种优化。在本文中，发现对火灾风险评估的完整概率方法被认为是定量方法的可靠策略。此外，证明火灾事件与几种类型的环境后果有关，包括直接温室气体排放。因此，提出了应用于一般案例研究的热绝缘的基于火灾风险的环境影响的定量整合。