超早期消防预警系统
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预警、报警
新颖 研究项目的选取十分
，就目前来说，国
内对于火灾预警的研究还非常缺乏，而国外与之类
型相近的研究也很少甚至没有，与传统的解决火灾
的方式不同，这个项目的先进之处就体现在让用户
更早地发现火灾，及时处理，更早地逃生，减少伤
害。在没有明火出现之前得以警示。
通过物联网的先进技术打造一个全新的防火系统，
从根本上解决火灾问题,是消防预测技术的革命性进
步，能挽救更多受害者，对人类预防灾害的技术提
高有十分积极意义。
独特之处： 与现有的消防系统不同，一般的消防设备都是通
过温度感应或者烟雾来判断的。而这个项目是利用空 气中20nm-0.8um颗粒含量的浓度与种类来预防火灾 的发生。不仅仅可以做到与之前的消防系统一样的预 警作用，还能确切地知道是何种器件具有燃烧的可能 性，找到起火的源头。
安全性高
可耐高温，避免干扰
Gokit4
元件集合体
超早期的消防预警系统的基本原理
瑞利(Rayleigh)散射:一种光学现象，属于散射的一种情况。 前提: 粒子尺度远小于入射光波长(小于波长的十分之一)。 举例：雨过天晴天空一片蔚蓝。因空中较粗微粒比较少， 青蓝色光散射显得更为突出。
传感器
传 感 器 传感器
超早期的消防预警系统的构成与特点
轻巧便携
可安放在室内的任一 角落，功耗低，污染
小、可持续使用
网络通信
利用物联网技术，用NB-LOT芯片发送 实时检测到的数据，到大数据后台进 行比对分析。
自动报警
检测空气中特有粒子的含量是否超标。 超标进行预警，及时报告火势的发展 情况。
数据存储
预先在大数据后台记录不同材质燃 烧时产生的颗粒物反射情况。
所以我们利用高精度的传感器、精密的电路 和Gokit4搭建了硬件环境，再加上大数据后台分 析，组装成一个能通过分析空气中特定颗粒浓度 来判断是否有物体处于阴燃阶段的系统。
提出设想
能否在火灾还未到达初起 阶段地时候就能及时地发现 火情？
基本原理
通过不同材质物体燃烧时， 特有颗粒反射波长的不同从而能 感知较封闭空间内何种处于器件 阴燃状态，使得在形成明火之前 就能发现问题，进而能够避免造 成较大的损失。
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1800 1600 1400 1200 1000
由于这次的项目是采用的技术较为新型的，大大领先于之前的消防预警设 备，其市场广阔是不可估量的，商业价值必定能够引领一条全新的产业链，为社会 带来更多的就业机会，推动全世界火灾预防的发展，为”中国智造”打造一张靓丽 的名片。
Thanks 超早期消防预警系统
根据不完全统计显示
Βιβλιοθήκη Baidu平均每年大约有
次5死万于火人灾。
超早期的消防预警系统设计、发明的目的
火灾认识
火灾过程分为四个阶段： 初起、发展、猛烈燃烧和熄灭。
在火灾的初起阶段，烟雾大，可燃物质燃 烧面积迅速扩大，温度快速变高，一般在15 分钟之内，就会达到猛烈燃烧的阶段。
调查研究
中国科学技术大学马绥华、张启兴博士通过 研究论证，经过大量的实验发现：当物体处于阴 燃状态的时候，空气中许多细小的特有颗粒含量 会迅速增加，与没有火灾隐患时候的颗粒含量有 很大的区别。
对于消防部门，方便消防员更早地掌握起火类型
。在出发时，就配备具有针对性的灭火材料，以达到 更好的灭火效果。
项目的应用价值和转化前景：
目前的消防系统处于治标不治本的情况，我们这个项目的实现恰好能够解 决根本问题，而且不受地域限制，能够灵活运用在各个场所，给人类带来更好更安 全的生存环境。对于项目的前景，通过我们后续的完善，一定能够在市场上掀起物 联网时代的一大浪潮。
实时发送即将出现 火情的信息
实时检测
实时采集空气 中颗粒含量
接受信息
手机端随时接接收 火情信息
在线考量
用于比对空气中颗粒的含 量与正常情况时的含量
超早期的消防报警系统手机端App界面：
用于检测的设备 配置设备，通电开启
检测周围环境中颗粒的大小、 浓度和对紫外线的反射情况
颗粒的大小和浓度、对紫外线 的反射状况
超早期的消 防预警系统
参赛者：佛山和金科技有限公司
前言 Introduction
消防防火工作是我国安全工作中的重要一项，是保证人民生命财产安全的重
中之重。虽然我国的消防防火工作已经取得了一定成绩，但仍然存在着许多问题。 当前，我国火灾隐患仍广泛存在。
由于人们的消防防火安全意识不强，消防知识较为缺乏，极易导致火灾的发生。 其次，我国城市中存在许多的老旧建筑，其建筑材料的防火能力较低，在面对火灾 情况时，极容易形成巨大火势，且因老建筑的布局和建设都较为混杂，导致人们在 面对火灾时无法正确地进行躲避和逃难，造成巨大的人员伤亡和经济损失。
把检测到的数据发送到数据后台
后台 采集不同物体阴燃状态下的数据样本
记录存储各种颗粒的大小、浓度和 对紫外线光的反射情况
大数据分析后台的数据 得出起火类型和阶段
通过机器学习来掌握不同类型物质起 火的特征，掌握起火的阶段。
接收数据，进行大数据分析
推断即将起火的物品
发出警报，报告火势的发展情况
超早期的消防报警系统的先进性及独特之处：
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预警、报警
新颖 研究项目的选取十分
，就目前来说，国
内对于火灾预警的研究还非常缺乏，而国外与之类
型相近的研究也很少甚至没有，与传统的解决火灾
的方式不同，这个项目的先进之处就体现在让用户
更早地发现火灾，及时处理，更早地逃生，减少伤
害。在没有明火出现之前得以警示。
通过物联网的先进技术打造一个全新的防火系统，
从根本上解决火灾问题,是消防预测技术的革命性进
步，能挽救更多受害者，对人类预防灾害的技术提
高有十分积极意义。
独特之处： 与现有的消防系统不同，一般的消防设备都是通
过温度感应或者烟雾来判断的。而这个项目是利用空 气中20nm-0.8um颗粒含量的浓度与种类来预防火灾 的发生。不仅仅可以做到与之前的消防系统一样的预 警作用，还能确切地知道是何种器件具有燃烧的可能 性，找到起火的源头。
安全性高
可耐高温，避免干扰
Gokit4
元件集合体
超早期的消防预警系统的基本原理
瑞利(Rayleigh)散射:一种光学现象，属于散射的一种情况。 前提: 粒子尺度远小于入射光波长(小于波长的十分之一)。 举例：雨过天晴天空一片蔚蓝。因空中较粗微粒比较少， 青蓝色光散射显得更为突出。
传感器
传 感 器 传感器
超早期的消防预警系统的构成与特点
轻巧便携
可安放在室内的任一 角落，功耗低，污染
小、可持续使用
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利用物联网技术，用NB-LOT芯片发送 实时检测到的数据，到大数据后台进 行比对分析。
自动报警
检测空气中特有粒子的含量是否超标。 超标进行预警，及时报告火势的发展 情况。
数据存储
预先在大数据后台记录不同材质燃 烧时产生的颗粒物反射情况。
所以我们利用高精度的传感器、精密的电路 和Gokit4搭建了硬件环境，再加上大数据后台分 析，组装成一个能通过分析空气中特定颗粒浓度 来判断是否有物体处于阴燃阶段的系统。
提出设想
能否在火灾还未到达初起 阶段地时候就能及时地发现 火情？
基本原理
通过不同材质物体燃烧时， 特有颗粒反射波长的不同从而能 感知较封闭空间内何种处于器件 阴燃状态，使得在形成明火之前 就能发现问题，进而能够避免造 成较大的损失。
140 120 100 80 60 40 20
0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 113 117 121 125 129
1800 1600 1400 1200 1000
由于这次的项目是采用的技术较为新型的，大大领先于之前的消防预警设 备，其市场广阔是不可估量的，商业价值必定能够引领一条全新的产业链，为社会 带来更多的就业机会，推动全世界火灾预防的发展，为”中国智造”打造一张靓丽 的名片。
Thanks 超早期消防预警系统
根据不完全统计显示
Βιβλιοθήκη Baidu平均每年大约有
次5死万于火人灾。
超早期的消防预警系统设计、发明的目的
火灾认识
火灾过程分为四个阶段： 初起、发展、猛烈燃烧和熄灭。
在火灾的初起阶段，烟雾大，可燃物质燃 烧面积迅速扩大，温度快速变高，一般在15 分钟之内，就会达到猛烈燃烧的阶段。
调查研究
中国科学技术大学马绥华、张启兴博士通过 研究论证，经过大量的实验发现：当物体处于阴 燃状态的时候，空气中许多细小的特有颗粒含量 会迅速增加，与没有火灾隐患时候的颗粒含量有 很大的区别。
对于消防部门，方便消防员更早地掌握起火类型
。在出发时，就配备具有针对性的灭火材料，以达到 更好的灭火效果。
项目的应用价值和转化前景：
目前的消防系统处于治标不治本的情况，我们这个项目的实现恰好能够解 决根本问题，而且不受地域限制，能够灵活运用在各个场所，给人类带来更好更安 全的生存环境。对于项目的前景，通过我们后续的完善，一定能够在市场上掀起物 联网时代的一大浪潮。
实时发送即将出现 火情的信息
实时检测
实时采集空气 中颗粒含量
接受信息
手机端随时接接收 火情信息
在线考量
用于比对空气中颗粒的含 量与正常情况时的含量
超早期的消防报警系统手机端App界面：
用于检测的设备 配置设备，通电开启
检测周围环境中颗粒的大小、 浓度和对紫外线的反射情况
颗粒的大小和浓度、对紫外线 的反射状况
超早期的消 防预警系统
参赛者：佛山和金科技有限公司
前言 Introduction
消防防火工作是我国安全工作中的重要一项，是保证人民生命财产安全的重
中之重。虽然我国的消防防火工作已经取得了一定成绩，但仍然存在着许多问题。 当前，我国火灾隐患仍广泛存在。
由于人们的消防防火安全意识不强，消防知识较为缺乏，极易导致火灾的发生。 其次，我国城市中存在许多的老旧建筑，其建筑材料的防火能力较低，在面对火灾 情况时，极容易形成巨大火势，且因老建筑的布局和建设都较为混杂，导致人们在 面对火灾时无法正确地进行躲避和逃难，造成巨大的人员伤亡和经济损失。
把检测到的数据发送到数据后台
后台 采集不同物体阴燃状态下的数据样本
记录存储各种颗粒的大小、浓度和 对紫外线光的反射情况
大数据分析后台的数据 得出起火类型和阶段
通过机器学习来掌握不同类型物质起 火的特征，掌握起火的阶段。
接收数据，进行大数据分析
推断即将起火的物品
发出警报，报告火势的发展情况
超早期的消防报警系统的先进性及独特之处：