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World File Search System易燃范围
gt-fire
Q. GT火的主要应用程序/功能是什么？ A. 已经开发了GT-Fire是为了支持所谓的消防员参加已经报告气味的场景，或者触发了警报，需要进一步调查。 GT-Fire是涵盖PPM＆LEL易燃范围的泄漏检测/调查仪器。 GT-FIRE也可以用于检测CO和H 2 s，并提供O 2传感器以确保安全性。Q.GT火的主要应用程序/功能是什么？A.已经开发了GT-Fire是为了支持所谓的消防员参加已经报告气味的场景，或者触发了警报，需要进一步调查。GT-Fire是涵盖PPM＆LEL易燃范围的泄漏检测/调查仪器。GT-FIRE也可以用于检测CO和H 2 s，并提供O 2传感器以确保安全性。
2024国际消防法规
•1.1。在13％或更少的空气中，当与空气的混合物混合13％时，该气体在14.7 psia处被点燃；或•1.2。易燃范围为14.7 psia的气体，空气不少于12％，除非数据显示出符合1B类的范围。•2。类别1B。符合1A类的可易易燃性标准的气体不是热图或化学不稳定的，并且符合以下内容之一：
用于检测氢泄漏的机器学习模型
氢管道（HPL）是实现氢社会的氢运输系统之一。HPL氢泄漏是一个挑战，因为氢具有较宽的易燃范围和低最小点火能。因此，必须迅速检测到HPL的氢泄漏，应采取适当的动作。泄漏检测对于HPL的安全操作很重要。HPL的基本泄漏检测方法涉及监视传感器的压力和流速值。但是，在某些情况下，很难使用此方法区分非泄漏和泄漏条件。在这项研究中，我们根据压力和流速数据之间的关系，将使用机器学习（ML）的泄漏检测方法重点关注。将基于ML的泄漏检测方法应用于HPL面临两个挑战。首先，在过程设计阶段，ML的操作数据不足。其次，由于泄漏不经常发生，因此很难在氢泄漏过程中获得压力和流速行为。因此，这项研究采用了一种基于使用HPL物理模型模拟的数据，采用了一种无监督的ML方法。首先，构建了HPL（HPL模型）的物理模型，并根据数据