薛 偉，耿志偉

(東北林業(yè)大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院，哈爾濱 150040)

目前，細(xì)水霧滅火技術(shù)已廣泛應(yīng)用于城市消防，在貯木場(chǎng)消防方面的應(yīng)用也進(jìn)入了原木楞堆滅火特性的實(shí)驗(yàn)研究階段。房玉東[1]等研究了受限空間內(nèi)細(xì)水霧滅火過程中溫度場(chǎng)的降溫速率與噴頭距離的三維變化關(guān)系，發(fā)現(xiàn)溫度與噴頭距離呈指數(shù)負(fù)相關(guān)；薛偉[2-3]等定點(diǎn)研究了原木楞堆在細(xì)水霧滅火過程中的溫度場(chǎng)變化，總結(jié)了各點(diǎn)的溫度變化速率；牛國(guó)慶[4]等利用紅外影像技術(shù)研究了油池在細(xì)水霧作用下的溫度變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)受限空間內(nèi)溫度趨于均勻一致。自然環(huán)境下貯木場(chǎng)原木楞堆一旦起火，在風(fēng)的影響下不同點(diǎn)的溫度變化很難預(yù)測(cè)，給貯木場(chǎng)的其他原木楞堆帶來了嚴(yán)重威脅[5]。為此，進(jìn)一步研究楞堆典型位置之間的溫度相關(guān)性變化規(guī)律，利用回歸性準(zhǔn)確預(yù)測(cè)整個(gè)楞堆溫度場(chǎng)的未來變化，對(duì)于保障林區(qū)貯木場(chǎng)的安全生產(chǎn)具有遠(yuǎn)大的實(shí)際意義。

本論文在自然條件下對(duì)原木楞堆進(jìn)行細(xì)水霧滅火實(shí)驗(yàn)，以典型位置的溫度場(chǎng)為研究對(duì)象，逐步分析測(cè)點(diǎn)間溫度變化的相關(guān)性以及線性回歸性，通過一個(gè)點(diǎn)的溫度可以立即精確預(yù)測(cè)出其他方位的溫度，為今后細(xì)水霧在貯木場(chǎng)原木楞堆消防的實(shí)際應(yīng)用提供理論指導(dǎo)及實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

1 研究環(huán)境

為了接近現(xiàn)實(shí)貯木場(chǎng)原木楞堆消防滅火的情形，滅火實(shí)驗(yàn)在自然環(huán)境下原木楞堆易燃的春季進(jìn)行。細(xì)水霧滅火實(shí)驗(yàn)進(jìn)行10次，最后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)需要利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)取平均值.實(shí)驗(yàn)主要器材包括：細(xì)水霧滅火系統(tǒng)、原木楞堆、K型熱電偶、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等。其中將選用的K型熱電耦命名為T1～T7，T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7分別布置于楞堆的前部、后部、右側(cè)、左側(cè)、底層、中層和頂層；細(xì)水霧滅火系統(tǒng)主要由儲(chǔ)水泵、氮?dú)夤?、液壓閥、氣壓閥和細(xì)水霧噴頭組成，噴頭采用的是XWT型多噴嘴型兩相流細(xì)水霧噴頭，保護(hù)范圍為流量系數(shù)k=3.5，霧通量為50 L/min，霧化錐角為120° 。引燃物為汽油，實(shí)驗(yàn)前將8 L汽油均勻的噴灑在原木楞堆的表面，滅火實(shí)驗(yàn)時(shí)噴頭安裝在原木楞堆頂端中部正上方5 m[6-7]處，即O點(diǎn)；原木楞堆選用的是落葉松，具體參數(shù)見表1。

表1 試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)參數(shù)

熱能通過空氣的熱傳導(dǎo)而四處傳播[8-9]，為了得到有效的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)必須排除過近距離的熱能互相干擾現(xiàn)象，所以熱電偶的三維空間的布置必須合理，圖1為實(shí)驗(yàn)裝置示意圖。

圖1 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖/cm

2 研究?jī)?nèi)容及結(jié)果分析

2.1 相關(guān)性分析

原木楞堆的燃燒過程被分為4個(gè)階段：初始燃燒、蔓延燃燒、穩(wěn)定燃燒和衰減熄滅[10]。細(xì)水霧開始作用于原木楞堆的時(shí)間須在原木楞堆處于穩(wěn)定燃燒的階段，薛偉教授曾研究楞堆燃燒達(dá)到這一階段需要1 100 s左右，本實(shí)驗(yàn)由于受原木數(shù)量、長(zhǎng)度和濕度等影響，在976 s時(shí)已經(jīng)出現(xiàn)了大量的明火，此時(shí)已經(jīng)達(dá)到了穩(wěn)定燃燒的階段，所以本實(shí)驗(yàn)在原木楞堆穩(wěn)定燃燒的第1 080 s施加細(xì)水霧。實(shí)驗(yàn)進(jìn)行10次，最后利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)取平均值即可[11]。

SPSS是一款集數(shù)據(jù)處理專業(yè)性、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析靈活性的軟件，本論文利用SPSS對(duì)本實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析、回歸性分析。為了方便用SPSS軟件處理采集到的T1～T7的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入時(shí)，用編號(hào)A、B、C、D、E、F、G分別代替T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7測(cè)得的數(shù)據(jù)。首先將輸入的數(shù)據(jù)做初步的相關(guān)性分析，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖符合正態(tài)分布，所以利用SPSS做Pearson相關(guān)性分析，得到原木楞堆7個(gè)部位之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)：RA，B=0.880、RA，D=0.870、RB，D=0.831、RC，E=0.865、RC，F(xiàn)=0.872、RC，G=0.834、RE，F(xiàn)=0.807、RE，G=0.858、RF，G=0.931。當(dāng)∣R∣≥0.8時(shí)兩變量高度相關(guān)，P值=0.000時(shí)，變量又進(jìn)一步顯著線性相關(guān)。變量A、B、D之間具有高度線性相關(guān)性，同時(shí)變量C、E、F、G之間也具有顯著線性相關(guān)性。所以原木楞堆的前部、后部和左側(cè)之間的溫度場(chǎng)存在一個(gè)顯著的線性回歸方程，其右側(cè)、底層、中層和頂層也有一個(gè)顯著的線性回歸方程。為了下一步的多元統(tǒng)計(jì)線性回歸分析，將變量A、B、D與變量C、E、F、G分別作線性回歸分析。

2.2 線性回歸分析

對(duì)原木楞堆的前部、后部、左側(cè)之間的溫度場(chǎng)變化做線性回歸分析，利用多元統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理，建立線性回歸方程的數(shù)學(xué)模型。

其中β0為回歸常數(shù)，β1、β2為回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差，表示其他不可觀測(cè)的隨機(jī)因素(風(fēng)向、濕度和光照強(qiáng)度等)的影響造成的誤差，ε為一個(gè)隨機(jī)變量。在本實(shí)驗(yàn)實(shí)際問題研究中為了方便對(duì)線性方程的回歸方程顯著性檢驗(yàn)、回歸系數(shù)檢驗(yàn)以及其他假設(shè)檢驗(yàn)，假設(shè)ε 服從正態(tài)分布。

本實(shí)驗(yàn)得到了251組數(shù)據(jù)，樣本容量大于變量數(shù)量這就進(jìn)一步提高了回歸方程的準(zhǔn)確性。對(duì)于得到的251組數(shù)據(jù)(Bi，Di；Ai)(i=1，2，…，251)，則線性回歸模型可表示為

i,j=1,2,…,251。

利用SPSS軟件，做逐步回歸分析，具體結(jié)果見表2。

表2 系數(shù)相關(guān)陣

注：B—方程非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)；t—t檢驗(yàn)系數(shù)；sig—顯著性檢驗(yàn)系數(shù)

從表2系數(shù)相關(guān)陣可以看出原木楞堆前部溫度場(chǎng)關(guān)于其后部、左側(cè)的溫度場(chǎng)線性回歸方程如下：

未標(biāo)準(zhǔn)化模型2方程：前部溫度=5.987+0.366×后部溫度+0.242×左側(cè)溫度。

標(biāo)準(zhǔn)化模型2方程：前部溫度=：0.508×后部溫度+0.447×左側(cè)溫度。

回歸方程的F檢驗(yàn)中，F(xiàn)服從自由度為(2，251-2-1)的F分布，臨界值F0.05(2，251-2-1)=3.875。軟件方差分析中F=632.433>3.875，顯著性p=0.000<0.005為高度顯著，所以原木楞堆后部溫度、左側(cè)溫度對(duì)前部溫度產(chǎn)生了顯著的線性影響，回歸方程顯著；線性回歸方程的前提條件是假設(shè)ε具有零均值和等方差，服從正態(tài)分布且互相獨(dú)立，為了排除非此情況，有必要對(duì)回歸方程做隨機(jī)誤差ε的自相關(guān)性DW檢驗(yàn) 。本實(shí)驗(yàn)樣本容量n=251，解釋變量k=3，查DW檢驗(yàn)上下界表得：dl=1.78，du=1.81。軟件處理數(shù)據(jù)得到的DW=1.848，du<1.848<4-du，證明該回歸方程隨機(jī)誤差的確服從正態(tài)分布且互相獨(dú)立，方程假設(shè)成立。當(dāng)其他條件不變時(shí)，原木楞堆后側(cè)溫度增加，其前部的溫度會(huì)提高；左側(cè)溫度升高時(shí)也會(huì)導(dǎo)致其前部的溫度提高。

同理，對(duì)原木楞堆的右側(cè)、下層、中層、底層之間的溫度場(chǎng)變化做線性回歸分析，建立線性回歸方程的數(shù)學(xué)模型。

設(shè)因變量C與自變量E、F、G的多元線性回歸模型為

利用SPSS對(duì)251組數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析得到結(jié)果見表3。

表3 系數(shù)相關(guān)陣

經(jīng)過逐步回歸，從表3系數(shù)相關(guān)陣可以看出原木楞堆右側(cè)溫度場(chǎng)關(guān)于其底層、中層、頂層的溫度場(chǎng)線性回歸方程如下：

未標(biāo)準(zhǔn)化模型3方程：右側(cè)溫度=43.410+0.095×中層溫度+0.179×下層溫度+0.191×上層溫度。

標(biāo)準(zhǔn)化模型3方程：右側(cè)溫度=0.272×中層溫度+0.355×下層溫度+0.375×上層溫度。

回歸方程的F檢驗(yàn)中，F(xiàn)服從自由度為(3，251-3-1)的F分布，臨界值F0.05(3，251-3-1)=2.6。軟件方差分析中F=380.156>2.6，顯著性p=0.000<0.005為高度顯著，所以原木楞堆頂層溫度、中層溫度、底層溫度對(duì)右側(cè)溫度產(chǎn)生了顯著的線性影響，回歸方程顯著；同理對(duì)回歸方程做隨機(jī)誤差ε的自相關(guān)性DW檢驗(yàn) 。n=251，解釋變量k=4，查DW檢驗(yàn)表得：а=0.05時(shí)，dl=1.77，du=1.82。軟件處理數(shù)據(jù)得到的DW=2.01，du<1.848<4-du，證明該回歸方程隨機(jī)誤差的確服從正態(tài)分布且互相獨(dú)立，方程假設(shè)成立。當(dāng)其他條件不變時(shí)，原木楞堆頂層溫度、中層溫度、底層溫度的增加，都會(huì)直接導(dǎo)致其前部的溫度提高。

3 結(jié) 論

(1)細(xì)水霧作用下的原木楞堆溫度場(chǎng)的前部、后部、左側(cè)之間有顯著的相關(guān)性；原木楞堆溫度場(chǎng)的左側(cè)、頂層、中層、底層之間也有較高的相關(guān)性。

(2)細(xì)水霧作用下原木楞堆溫度場(chǎng)的前部與其后部、左側(cè)之間存在兩元線性回歸方程，并且通過了t、F等相關(guān)檢驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)化后方程：前部溫度=0.508×后部溫度+0.447×左側(cè)溫度；原木楞堆溫度場(chǎng)的右側(cè)與其頂層、中層、底層之間存在三元線性回歸方程，通過檢驗(yàn)后的標(biāo)準(zhǔn)化方程為：右側(cè)溫度=0.272×中層溫度+0.355×下層溫度+0.375×上層溫度。

【參 考 文 獻(xiàn)】

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