一、無焰燃燒的檢測挑戰

1. 低熱釋放速率：燃燒溫度通常低于600°C，難以通過傳統熱源探測手段識別。
2. 無明顯火焰：缺乏可見光或紫外/紅外輻射信號，光學探測器難以捕捉。
3. 釋放特定氣體：主要產生CO、CO?、揮發性有機物（VOCs）及顆粒物。 因此，檢測需依賴多參數綜合監測技術。

二、核心檢測項目與技術方法

1. 氣體成分檢測

• 目標氣體：CO、CO?、甲烷（CH?）、VOCs（如甲醛、苯系物）。
• 技術手段：
  • 電化學傳感器：用于實時監測CO濃度變化，靈敏度高。
  • 紅外光譜（NDIR）：檢測CO?和CH?的濃度，抗干擾能力強。
  • 氣相色譜-質譜聯用（GC-MS）：實驗室級VOCs定性定量分析。
• 應用場景：化工廠、地下管道、密閉倉庫等氣體易積聚區域。

2. 溫度場監測

• 關鍵參數：局部溫度梯度、熱輻射強度。
• 技術手段：
  • 分布式光纖測溫（DTS）：通過光纖傳感網絡實時監測長距離溫度分布，適用于電纜隧道、輸油管道。
  • 紅外熱成像儀：非接觸式識別表面溫度異常區域，精度達±2°C。
• 挑戰：需排除環境溫度波動干擾。

3. 顆粒物與煙霧檢測

• 目標參數：PM2.5、PM10濃度及粒徑分布。
• 技術手段：
  • 激光散射粒子計數器：實時監測微米級顆粒物濃度。
  • 離子式煙霧探測器：通過電離空氣檢測煙霧顆粒，但對無焰燃燒靈敏度較低。
• 局限性：需結合氣體檢測提高準確性。

4. 壓力波動監測

• 原理：燃燒釋放氣體會導致密閉空間壓力微小變化。
• 技術手段：
  • 微壓差傳感器：測量精度可達0.1Pa，適用于儲罐、反應釜等封閉系統。
• 適用性：需排除通風系統或外部氣流干擾。

5. 化學發光與光學檢測

• 技術手段：
  • 化學發光傳感器：檢測NOx等燃燒中間產物。
  • 多波段紅外傳感器：通過CO?和H?O吸收譜識別燃燒特征。
• 優勢：抗干擾能力強，適用于復雜工業環境。

三、檢測系統設計與技術融合

1. 多傳感器數據融合 結合氣體、溫度、顆粒物等多維度數據，利用機器學習算法（如隨機森林、神經網絡）降低誤報率，提升檢測靈敏度。
2. 無線傳感網絡（WSN） 部署低功耗傳感器節點，實現大面積區域覆蓋，并通過物聯網（IoT）平臺遠程監控。
3. 早期預警模型 基于歷史數據建立燃燒動力學模型，預測無焰燃燒發展趨勢，例如通過Arrhenius方程估算熱自燃風險。

四、應用案例與挑戰

• 案例1：儲能電池熱失控監測 通過嵌入光纖傳感器實時監測電池組溫度及CO釋放，提前預警無焰燃燒風險。
• 案例2：森林地下火監測 結合無人機載紅外熱成像與地面氣體采樣，定位陰燃火源。
• 挑戰：
  • 復雜環境下的交叉干擾（如工業VOCs與燃燒產物的重疊）。
  • 傳感器長期穩定性與維護成本。

五、未來發展趨勢

1. 納米材料傳感器：提升檢測靈敏度和響應速度（如石墨烯氣體傳感器）。
2. 量子點光學技術：開發多光譜成像系統，增強微弱熱輻射信號的捕捉能力。
3. 數字孿生技術：構建虛擬燃燒模型，實現實時仿真與預警聯動。