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World File Search System可燃物
OCX - 氧气/可燃物变送器
提供 HART 通信。可通过 375 型手持通信器或使用资产管理解决方案 (AMS) 软件的 PC 访问 HART 协议。HART 协议提供与艾默生过程管理 Plantweb 现场架构的链接。仪器技术人员可以从控制室或分析仪信号线终止的任何位置与 O 2 /可燃物变送器交互。服务诊断和校准也可以远程执行。作为一种选择，位于分析仪电子设备上的本地操作员界面 (LOI) 允许与电子设备进行本地通信。OCX 提供单个警报输出。可选地，低氧水平警报、高可燃物水平警报和设备故障的继电器输出可以由单独的 HART 设备提供。
原创研究论文 各种可燃物质对耐火砖隔热性能的影响
1 Isiaka Olajide Odewale * 、2 Ebere Monica Ameh、1 Victor Tyonenge Dhave Amaakaven、1 Felix Uga Idu、4 Collins Chinecherem Aluma、5 Babatunde Joseph David、1 Oluwakayode。博鲁瓦吉。 Abe 和 3 Dele Kehinde Ogunkunle 1 尼日利亚埃邦伊州阿菲克波阿卡努伊比亚姆联邦理工学院 Unwana 陶瓷与玻璃技术系 2 尼日利亚埃努古州埃努古州立科技大学冶金与材料工程系 3 尼日利亚伊莫州奥韦里联邦理工学院 Nekede 机械工程系 4 尼日利亚伊费伊勒国家空间研究与机构发展部 5 尼日利亚翁多州奥沃成就者大学地质系 文章历史 收稿日期：2020-04-30 修订日期：2020-06-19 接受日期：2020-07-21 通讯作者：Isiaka Olajide Odewale 尼日利亚埃邦伊州阿菲克波阿卡努伊比亚姆联邦理工学院 Unwana 陶瓷与玻璃技术系 电子邮件：easyceramicglass@gmail.com
分析仪器 Smart Analyzer 90 - ABB
SMA 型分析仪使用热气采样系统，通过将所有金属部件保持在露点以上的温度，以湿法测量烟气样品。这可防止酸性蒸汽在采样表面凝结。一旦进入传感器组件，进入的气体样品将被分成两个单独的加热通道。一个通道将样品转移到高度可靠的氧化锆传感器，在那里分析工艺气体的净氧含量。这款获得专利的 O 2 传感器包含一个内置加热器来调节其自身温度。另一个通道将样品转移到催化可燃物 CO e 传感器，在那里分析工艺气体的可燃物含量。当样品通过预热的混合室时，以固定速率添加稀释空气，以确保可重复且可靠的可燃物测量。稀释后的样品随后流入由两根 RTD 棒组成的 CO e 传感器。一根棒作为参考，另一根棒涂有催化剂，可氧化或燃烧棒表面的可燃物。催化 RTD 的温升（相对于参考 RTD）是 CO e 浓度的函数。
公告第8号 合和6年2月27日
2024 年 3 月 5 日 — 规格编号。4QGB10202070。4RL81CA0001 0001。产品名称或主题。Senso (6) 业务用一般废弃物处理（可燃物）。零件编号或规格。根据规格。要使用的设备名称。计划数量。
昆士兰州丛林火灾计划
极端降雨事件之后是长期干旱，这会使昆士兰州多个地区的森林火灾风险显著增加，达到严重或极端程度，而这些地区传统上可能面临低到中等的森林火灾风险。2019 年初的季风槽事件和相关洪水导致昆士兰州大片地区植被显著生长。由于长期且特别严酷的旱季到来，再加上风险缓解机会减少，这些植被大大增加了一般可燃物负荷。此类事件还会增加外来植物对各个地区的入侵，导致可燃物类型和负荷发生变化。虽然预计在气候变化下大多数地区的总体降水量将减少，但预计这些极端降雨事件的频率、持续时间和强度将增加。
无人机
摘要：控制人类居住区周围的植被可燃物是减少森林、建筑物和基础设施火灾严重程度以及保护人类生命的重要策略。每个国家在这方面都有自己的规定，但它们的共同点是通过减少可燃物负荷，我们反过来会降低火灾的强度和严重程度。使用无人机 (UAV) 获取的数据与其他被动和主动遥感数据相结合，通过机器学习算法规划野外-城市界面 (WUI) 可燃物突破口的效果最佳。测试了九种遥感数据源（主动和被动）和四种监督分类算法（随机森林、线性和径向支持向量机和人工神经网络），以对五种可燃物区域类型进行分类。我们使用了无人机获取的非常高密度的光探测和测距 (LiDAR) 数据（154 条回波 · m − 2 和 5 厘米像素的正射镶嵌图）、来自 Pleiades-1B 和 Sentinel-2 卫星的多光谱数据以及机载激光扫描 (ALS) 获取的低密度 LiDAR 数据（0.5 条回波 · m − 2 ，25 厘米像素的正射镶嵌图）。通过使用随机森林 (VSURF) 程序的变量选择，对最终变量进行了预选择以训练模型。对这四种算法进行了比较，并得出结论，它们在训练数据集上的整体准确度 (OA) 方面的差异可以忽略不计。结合使用 Sentinel-2 和两个 LiDAR 数据（UAV 和 ALS），随机森林在训练中获得了 90.66% 的 OA，在测试数据集中获得了 91.80% 的 OA。尽管在训练步骤中 SVML（OA = 94.46%）和在测试步骤中 ANN（OA = 91.91%）获得了最高的准确率，但随机森林被认为是最可靠的算法，因为它由于训练和测试性能之间的差异较小而产生了更一致的预测。所用数据源之间的准确率差异远大于算法之间的差异。使用不同日期的点云和一年中不同季节的多光谱信息计算的 LiDAR 增长指标是分类中最重要的变量。我们的研究结果支持无人机在防火带规划和管理以及因此在预防森林火灾方面的重要作用。