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燃烧和火焰-RWTH出版物
氨（NH 3）是向无碳能源系统转变的关键参与者。可靠的化学动力学模型对于基于NH 3的燃烧技术的进步至关重要。尽管存在相当多的单个模型，但它们的验证发生在不同的情况下，并且最常见于有限的条件集，主要基于与实验数据的图形比较。这项研究对纯NH 3和NH 3 /H 2混合物的广泛实验数据库进行了16个最新模型的全面定量评估。这种定量评估的基础是在平滑插值实验和相应的预测曲线之间计算出的相似性评分。评估利用了文献中可用的广泛实验数据集，并根据不同的目标数量进行分类，包括物种浓度，点火延迟时间和层流燃烧速度。根据热解，高温，中等和低温氧化以及热DENO X过程，将物种浓度评估进一步分类。全面的评估揭示了模型的性能之间的显着差异，有些模型比其他模型表现出更好的一致性。均未在所有条件下达成令人满意的一致性，强调了进一步改进的必要性。模型性能在不同的类别下进行了审查，以检查关键动力学参数，并提供了潜在改进的见解。在更广泛的背景下，整合全面的NH 3 /H 2模型需要从各种动力学建模，实验和理论计算研究中融合见解。这项工作是朝这个方向朝着这一方向发展的基础步骤，这有助于不断努力地完善对NH 3燃烧的理解。
添加剂制造的火焰 - 震颤 - 乳酸制剂的开发
1个聚合物和晚期聚合物。 roberto.hert@ehu.ehu.us（r.a.）; itxas.calafel@ehu.us（I.C。）; 2 Tecnalia，Alliance Alliance（BRTA），西班牙Tergetary，20009年，西班牙圣塞巴斯蒂安； 3西班牙西班牙力学和工业生产系；是。 （I.S.）;世俗的美国人。 （A.E.）4组“材料 +技术”，福利，Unierbertsitate，UPV/Ehu，20018 San Sebastian，西班牙 *通信：Alberto.satches@the.com（A.S。）； anara.saralaga@ehu.ehu.us（A.S。）4组“材料 +技术”，福利，Unierbertsitate，UPV/Ehu，20018 San Sebastian，西班牙 *通信：Alberto.satches@the.com（A.S。）； anara.saralaga@ehu.ehu.us（A.S。）
演示讲义1。使用便携式火焰帽窑10.379165543
1 Wilson Biochar Associates，美国Biochar Initiative 2非洲数据技术（PTY）Ltd. 3 Butte社区学院可持续社区发展研究所1 Wilson Biochar Associates，美国Biochar Initiative 2非洲数据技术（PTY）Ltd. 3 Butte社区学院可持续社区发展研究所
QFCE 热释电红外火焰传感器，I2C-TO
某些应用的适用性声明基于 KEMET Electronics Corporation (“KEMET”) 对此类应用的典型工作条件的了解，但不构成（KEMET 明确否认）有关特定客户应用或用途适用性的任何保证。该信息仅供具有必要经验和能力来确定适合其应用的正确产品的客户使用。从该信息推断出的任何技术建议或 KEMET 就 KEMET 产品的使用提供的其他技术建议均免费提供，KEMET 对给出的建议或获得的结果不承担任何义务或责任。
应变率和耗散速率的湍流预热火焰中的耗散速率的演变
使用直接的数值模拟统计平面的湍流过滤量，分析了应变速率张量和热功能的耗散速率的成分的统计行为。HESSIAN的压力贡献以及组合的分子扩散和耗散项被发现在对角应变率成分的传输方程中起主要作用，并且具有小karlovitz数量的峰值动能的热能能量耗散速率。相比之下，领先顺序平衡在应变速率，涡度和分子耗散贡献之间保持较大的卡洛维茨数量，类似于非反应的湍流。与分子耗散贡献的幅度相比，压力和密度梯度之间的相关性以及压力梯度之间的相关性和压力HESSIAN在应变速率和耗散速率上弱化，而Karlovitz数量增加。这些行为已经用涡度，压力梯度和与应变率特征的压力HESSIAN特征向量的对齐方式进行了解释。还发现，在较高的karlovitz数字的增加时，还发现术语术语中的术语大小会增加，这是随着karlovitz数量的增加而增加的，这在详细的扩展分析的帮助下进行了解释。此扩展分析还解释了不同燃烧方案动能耗散率的主要顺序贡献。
双重注意生成对抗网络，火焰和烟分析
火焰和烟雾图像处理和分析可以提高性能，以检测烟雾或射击，并确定许多复杂的火灾危害，最终帮助消防员安全地击败火灾。近年来，在与图像相关的研究领域中，应用于图像处理的深度学习已盛行。消防安全研究人员还因为在与图像相关的任务和统计分析方面的领先表现，将其带入了他们的研究。从输入数据类型的角度来看，传统的火灾研究基于简单的数学回归或依靠传感器数据（例如温度）的经验相关性。但是，可以通过在数据处理和分析中应用深度学习来分析来自高级视力设备或传感器的数据。深度学习在非线性问题上具有更大的能力，尤其是在高维空间（例如火焰和烟雾图像处理）中。我们提出了一个具有深度学习网络和消防安全知识的基于视频的实时烟雾和火焰分析系统。它将火视频作为输入，并产生了火灾闪存的分析和预测。
火焰、气体和系统产品目录
X3301 多光谱红外火焰探测器（规格表：90-1218、90-1219）在基于碳氢化合物的火灾探测性能和误报抑制方面树立了标杆。该探测器采用由嵌入式 32 位微处理器支持的高级信号处理算法，在存在误报源和红外辐射的环境中提供持续保护。多种灵敏度和输出选项可供选择，使 X3301 可用于各种应用，例如海上石油/天然气平台。标准输出包括火灾报警、辅助报警和故障继电器，带有 RS-485 Modbus。还提供可选的 0-20 mA、HART、脉冲或 Eagle Quantum Premier 输出。机库模式处理选项可增加对持续火灾的验证时间，同时保持扩展的检测范围能力。机库模式为包含临时警报源的应用提供了额外的误报抑制能力。
thallum®16579-本质上安全（IS）ir³火焰探测器
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