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基于火灾统计数据电气火灾特征的研究

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 摘 要:电气火灾原因种类多样,电气火灾发生频率居高不下。从近十年的火灾统计资料看,各类电气火灾中,电线电缆火灾比例最大,约占40-60%,造成的损失约占电气火灾总损失的三分之一,而且有逐渐增加的趋势。电气火灾的原因主要有短路、过负荷、接触不良、电热器具过热引燃可燃物、静电、雷电、误操作等,短路和过负荷为主要原因。本文通过研究电气火灾的统计数据,以时间、空间、气象条件等作为外因参数;以短路打火、线路故障、过负荷、接触不良等起火原因作为内因参数,对各数据进行分析,制作统计图。对散点图进行观察,描述。利用SPSS统计分析软件,再对部分数据进行相关分析,得到电气火灾数据的分析模型,找出影响电气火灾的因素,为电气火灾原因认定提供参考。

关键词:电气火灾;相关分析;SPSS分析软件

Electrical characteristics of fire research based on fire statistics
Abstract: Electrical fire cause a wide variety of electrical fire frequency in a high level. From nearly a decade of fire statistics, various types of electrical fire, wire and cable fire take the largest part of proportion, accounting for about 40-60%, the losses caused by electrical fire accounting for one-third of the total loss, and there is a growing trend for. Electrical fire mainly due to a short circuit, overload, poor contact, electric appliances overheating ignited combustible materials, static electricity, lightning, misuse and so on,but short circuit and overload as the main reason.By studying the electrical fire statistics, time, space, weather conditions and other parameters as external factors; ignition to short-circuit line fault, overload, poor contact and cause of the fire as the internal factors, analysis each data, statistical graphs . Observe, describe the scatter plot. Using SPSS statistical analysis software, correlation analysis part of the data, and obtain the electrical fire data analysis model, and to find out factors that affect the electrical fire, and Provide a reference for the electrical fire causes identified.

Keywords electrical fire; correlation analysis; SPSS analysis software

目 录

摘 要 I
Abstract II
目 录 III

1 前 言 1
1.1 研究背景 1
1.2国内外研究现状 2
1.3 本文研究内容 4
2 电气火灾统计与描述 5
2.1 电气火灾的基本情况 5
2.2 电气火灾数据统计 5
2.3初步分析 8
2.4初步分析 10
2.4.1电线短路是造成电气火灾的主要原因 11
2.4.2 地域性电气火灾特征 11
2.4.3 冬季是电气火灾发生起数最多的季节 11
2.4.4 温度、湿度在所有影响因素中是重要原因 12
3 统计与分析 14
3.1 SPSS软件分析 14
3.2 模型建立 18
4 结论 19
参考文献 1
致谢 1

1 前 言
1.1 研究背景
我国的电气火灾形势10 多年来持续严峻,因电气原因引发的火灾,无论是发生率,还是造成的生命财产损失,均居各类火灾之首。2007 - 2010 年,我国共发生火灾562 235 起,其中电气火灾167 184 起,约占火灾总起数的29. 7% ,较大及以上的火灾共306 起,其中电气火灾121 起,约占总数的39. 5% ,重特大火灾共24 起,其中电气火灾9 起,约占总数37. 5%。
图1-1为2007-2010年我国逐年火灾统计数据,可以看出无论是火灾发生起数,还是电气火灾发生起数,总体上有小幅降低,但总体上形势仍然比较严峻,火灾总起数和电气火灾总起数仍然处于高位。

图1-1 2007-2010年我国火灾和电气火灾总起数年分布
图1-2为2007-2010年电气火灾数量的分布规律。可以看出,电气火灾占火灾总起数的比例较为稳定,基本上接近30% ,但是呈逐渐递增的态势,电气火灾占较大及以上火灾比例的情况则不同;4 年中有3 年,其所占比例都要明显高于总体比例。

图1-2为2007-2010年电气火灾占火灾气数比例年分布
综上所述可知,电气火灾仍然严峻,通过研究研究电气火灾特征形成的规律,找出影响电气火灾特征的因素,建立有效的数学模型,为研究电气火灾提供参考,具有重要实践意义。
1.2国内外研究现状
电气火灾研究分别可以从微观和宏观的角度入手。从起火部位、起火点对发生故障的电线电缆及电器设备进行鉴定、识别,由根本上得出电气火灾原因,直接影响到电气火灾的鉴别率,是微观电气火灾研究的手段。
国外一些发达国家曾先后开展过电气火灾鉴识技术方面的研究,并一直在探索新方法、新技术在该领域的应用。
20 世纪 70 年代,日本、美国、原苏联、瑞士等国家,在电气火灾原因调查上,已经形成了一定的鉴定技术。例如:日本根据导线熔痕的特征,提出火烧熔痕、一次和二次短路熔痕的外观检查方法;美国的金相检验分析技术,以微观结构为基础,根据建筑物火灾中铜导线熔痕的不同特征,确定熔痕是火灾加热所致,还是电流通过导体发生高热而形成;苏联提出的星茫效应,通过 X 射线衍射环确定铜氧化物的生成,用于区别铜导线熔痕是短路形成还是火烧形成,但不能用于判断一、二次短路熔痕;瑞士的表面分析方法,对火场中提取的铜导线的外表面附着物进行成分分析,来判别导线的熔痕形成的原因,但熔痕外表面成分的数据,取决于火灾时燃烧的复杂程度,所以其分散性很大。
我国自 20 世纪 80 年代以来已相继研究完成了多种电气火灾物证鉴识方法,其中:宏观鉴识法是通过痕迹物证呈现的外观形态特征,鉴识痕迹的形成是火烧所致还是短路的结果;金相分析法,提出了区别铜导线火烧与短路熔痕、一次短路熔痕与二次短路熔痕的金相组织特征和规律,是当前国内广泛应用的电气火因技术鉴识方法;微观形貌法也是我国创立的另一种技术鉴识方法,特别是对金相分析法不能进行鉴定的微小痕迹和不易取材制备金相样品的金属痕迹,利用微观形貌法可以进行鉴识;剩磁法是利用电气线路短路时对周围铁磁性物质的影响来判断该线路是否发生过短路;成份分析法在国际上首次提出利用熔痕内表面孔洞的成分变化对痕迹熔化性质进行鉴识,因为它能够在一定程度上克服短路发生后火灾对其特征的影响,因而当时达到国际先进水平。还有电气火灾专项鉴定技术和方法(灯泡火灾鉴定、电线过载火灾鉴定、电熨斗火灾鉴定、胶盖闸刀开关鉴定等)。
国内外的宏观火灾统计数据也对电气火灾研究有着重要作用。宏观电气火灾统计是建立在微观电气火灾鉴识技术的基础之上的,同时也为微观电气火灾研究提供参考方向。
美国消防协会每年都要做火灾统计年报(U.S.Fire Loss Annual Report),将全国火灾数据汇总分析,供联邦政府和社会有关方面参考。其统计方法并不是将全国所有的火灾进行累加统计,所得到的全国火灾数据是在全美公共消防队的抽样调查统计基础上得到的。首先,所有保护人口超过10万人的公共消防队全部列入调查统计之列。但是,由于其数量只占全国公共消防队总数的小部分(美国每个消防队保护人口比例比中国小得多,一个100万人口的城市,往往有几十支公共消防队),因此对于保护人口小于10万人的消防队,则按照保护人口的多少分类进行随机抽样统计。近几年平均每年抽样消防队为3000个左右(美国全国共有约30000个消防队),以1996年为例,消防队抽样统计数为2946个。
抽样调查主要收集以下信息:1.NFPA火灾报告标准中规定的主要房地产用途的火灾总起数、平民伤亡总数及财产损失估计总数;2.建筑物和汽车两类的纵火和纵火嫌疑火灾统计;3.消防员执行任务时的受伤情况,按执行任务的种类及受伤或患病的性质分类;4.辖区情况(如县、城镇、城市),辖区人口的多少等,此类信息用于通过抽样结果预测全国的数目;5.多人死亡、损失重大的火灾以及有消防员伤亡的重要火灾,这类火灾一经提出即被FIDO收集。对于所得到的火灾数据,按照数据源所在不同地区的人口比例和面积等要素进行计算,得出全国的火灾数据。这种火灾统计是随机抽样形式的,最终全国的火灾数字不是累加出的,而是由计算得出的估计值,具有一定的不确定度。其结果的可信度如何呢?据美国消防协会解释,所统计的数据各项误差为,火灾起数1.6%,平民死亡数9.6%,平民受伤数4.8%,财产损失2.5%。
一直以来,我国火灾形势的评价工作都仅局限于对火灾起数、伤亡人数或经济损失中某一单项指标下各参评时段统计信息的数值对比和分析,运用的也是简单粗浅的比照分析法,以“同比增长或降低”等指标来表征火灾形势的变化,对火灾形势的发展趋势也就只能从定性的角度进行评价,还谈不上对统计数据所包含的有效信息进行深层次的开发和利用,因此,应该充分利用火灾统计数据,建立相关的模型,逐渐实现对火灾统计的定性描述到定量描述。
1.3 本文研究内容
本文通过研究电气火灾的统计数据,以时间、空间、气象条件等作为外因参数;以短路打火、线路故障、过负荷、接触不良等起火原因作为内因参数,对各数据进行分析,制作统计图。对散点图进行观察,描述。利用SPSS统计分析软件,再对部分数据进行相关分析和回归分析,得到电气火灾数据的分析模型,找出影响电气火灾的因素。

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作者:佚名
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