Kim, Hey-Suk;Shin, Mi-Soo;Jang, Dong-Soon;Choi, Young-Chan;Lee, Jae-Gu
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.27
no.10
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pp.1081-1089
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2005
In order to examine the application feasibility of Orimulsion fuel in a commercial boiler using heavy fuel oil, a numerical and experimental research efforts have been made especially to figure out the fundamental combustion characteristics of this fuel in a small-scale boiler. One of the notable combustion features of Orimulsion fuel is the delayed appearance of flame location with the flame shape of rather broad distribution, which is found experimentally and confirmed by numerical calculation. This kind of flame characteristics is considered due to the high moisture content included inherently in the process of Orimulsion manufacture together with micro-explosion by the existence of fine water droplets. In order to investigate the effect on the combustion characteristics of Orimulsion, a series of parametric investigation have been made in terms of important design and operational variables such as injected amount of fuel, types of atomization fluid, and phonemenological radiation model employed in the calculation, etc. The delayed feature of peak flame can be alleviated by the adjustment of the flow rate of injected fuel and the generating features of CO, $SO_2$ and NO gases are also evaluated in the boiler. When the steam injection as atomizing fluid is used, the combustion process is stabilized with the reduced region of high flame temperature. In general, the calculation results are physically acceptable and consistent but some refinements of phenomenological models are necessary for the better resolution of pollutant formation. From the results of this small-scale Orimulsion boiler, it is believed that a number of useful information are obtained with the working computer program for the near future application of Orimulsion fuel to a conventional boiler.
This paper proposes a new fire-flame detection method using probabilistic membership function of visual features and Fuzzy Finite Automata (FFA). First, moving regions are detected by analyzing the background subtraction and candidate flame regions then identified by applying flame color models. Since flame regions generally have continuous and an irregular pattern continuously, membership functions of variance of intensity, wavelet energy and motion orientation are generated and applied to FFA. Since FFA combines the capabilities of automata with fuzzy logic, it not only provides a systemic approach to handle uncertainty in computational systems, but also can handle continuous spaces. The proposed algorithm is successfully applied to various fire videos and shows a better detection performance when compared with other methods.
Kim, Dong-Hyun;Tanaka, Takeyoshi;Himoto, Keisuke;Lee, Myung-Bo;Kim, Kwang-Il
Fire Science and Engineering
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v.22
no.2
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pp.63-69
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2008
The characteristics of the spread of a forest fire are generally related to the attributes of combustibles, geographical features, and meteorological conditions, such as wind conditions. The most common methodology used to create a prediction model for the spread of forest fires, based on the numerical analysis of the development stages of a forest fire, is an analysis of heat energy transmission by the stage of heat transmission. When a forest fire breaks out, the analysis of the transmission velocity of heat energy is quantifiable by the spread velocity of flame movement through a physical and chemical analysis at every stage of the fire development from flame production and heat transmission to its termination. In this study, the formula used for the 1-D surface forest fire behavior prediction model, derived from a numerical analysis of the surface flame spread rate of solid combustibles, is introduced. The formula for the 1-D surface forest fire behavior prediction model is the estimated equation of the flame spread velocity, depending on the condition of wind velocity on the ground. Experimental and theoretical equations on flame duration, flame height, flame temperature, ignition temperature of surface fuels, etc., has been applied to the device of this formula. As a result of a comparison between the ROS(rate of spread) from this formula and ROSs from various equations of other models or experimental values, a trend suggesting an increasing curved line of the exponent function under 3m/s or less wind velocity condition was identified. As a result of a comparison between experimental values and numerically analyzed values for fallen pine tree leaves, the flame spread velocity reveals a prediction of an approximately 10% upward tendency under wind velocity conditions of 1 to 2m/s, and of an approximately 20% downward tendency under those of 3m/s.
Recently, there has been an increase in the number of hazardous events, such as fire accidents. Monitoring systems that rely on human resources depend on people; hence, the performance of the system can be degraded when human operators are fatigued or tensed. It is easy to use fire alarm boxes; however, these are frequently activated by external factors such as temperature and humidity. We propose an approach to fire detection using an image processing technique. In this paper, we propose a fire detection method using multichannel information and gray level co-occurrence matrix (GLCM) image features. Multi-channels consist of RGB, YCbCr, and HSV color spaces. The flame color and smoke texture information are used to detect the flames and smoke, respectively. The experimental results show that the proposed method performs better than the previous method in terms of accuracy of fire detection.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.607-614
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2016
In this paper, we propose an intelligent fire learning and detection system using convolutional neural networks (CNN). Through the convolutional layer of the CNN, various features of flame and smoke images are automatically extracted, and these extracted features are learned to classify them into flame or smoke or no fire. In order to detect fire in the image, candidate fire regions are first extracted from the image and extracted candidate regions are passed through CNN. Experimental results on various image shows that our system has better performances over previous work.
Kim, Young-Su;Lee, Dae-Rae;Ha, Man-Yeong;Chang, Young-June;Jeon, Chung-Hwan;Cho, Seung-Wan;Kang, Kil-Young;Yu, Jae-Hyun
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.6
s.261
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pp.547-557
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2007
This study was conducted to investigate the flow and combustion characteristic of the experimental burner which was manufactured for the reflection of the oven and broil burner features. As slot shape, spacing between slots, and slot arrangement of the exit area which emits the mixing gas are different in case of oven burners and broil turners, the purpose of this study is to know the affection of the flame interaction and combustion characteristic according to the change of shape factors such as slot shape, slot arrangement, and slot-to-slot spacing. With no relation of the slot shape, as the spacing between slots became narrow, the occurrence of a lift-flame was delayed. So the combustion was possible in the leaner region, but the appearance of yellow-tip became a little fast. Slit slot port had the broadest operating range among the other slot shapes. Specially, from the side of lift-flame, as the jet that spreads downstream in the longitudinal slot was nearly circular just a few slot lengths away from the orifice, slot-to-slot spacing of the Slit port was closer than the other ports. These results could be expected through the computer numerical method and had a good agreement. As the spacing between slots increased, in case of Slit and Mix port, NOx emission rate was constant or decreased, but the NOx emission of Hole port was increased. CO emission rate of Slit and Hole port was increased as the slot-to-slot spacing was broadened.
In this paper, we propose a new fire detection method using moving features and colors of flames in video sequences. It uses YCbCr color space to separate the luminance from the chrominance components more effectively than RGB color space. In the proposed method, moving regions of flames are detected by cumulating the difference of luminance between two consecutive images and generate candidate flame regions by using the color of flames. Finally, it decides whether the candidate flame regions are flames or not by using their temporal changes of the areas. Experimental results show that the proposed method performs better in segmenting fire regions compared with the conventional fire detection method in video sequences.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.3
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pp.13-19
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2003
Mathematically simplified reaction scheme that simulates autoignitions of the end gases in spark ignition engines has been studied computationally. The five equation model is described, to predict the essential features of hydrocarbon oxidation. This scheme has been calibrated against autoignition delay times measured in rapid compression machines. The rate constants, activation temperatures, Ta, Arrhenius preexponential constants, A, and heats of reaction for stoichiometric n-heptane/air, iso-octane/air, and their mixtures have all been optimised. The optimisation has been guided by Morley's correlation of the ratio of chain branching to linear termination rates with octane number. Comparisons between computed and experimental autoignition delay times have validated the Present simplified reaction scheme and the influences of octane number upon autoignition delay times have been computationally investigated. It has been found that both cool flame and high temperature direct reactions can have an effect on autoignition delay times.
A comprehensive DES quality numerical analysis has been carried out for reacting flows in constant-area and divergent scramjet combustor configuration with and without a cavity. Transverse injection of hydrogen is considered over a broad range of injection pressure. The corresponding equivalence ratio of the overall fuel-air mixture ranges from 0.167 to 0.50. The work features detailed resolution of the flow and flame dynamics in the combustor, which was not typically available in most of the pervious studies. Much of the flow unsteadiness is related not only the cavity, but also to the intrinsic unsteadiness in the flowfield. The interactions between the unsteady flow and flame evolution may cause a large excursion of flow oscillation. The roles of the cavity, injection pressure, and heat release in determining the flow dynamics are examined systematically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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