一、无焰燃烧的检测挑战

1. 低热释放速率：燃烧温度通常低于600°C，难以通过传统热源探测手段识别。
2. 无明显火焰：缺乏可见光或紫外/红外辐射信号，光学探测器难以捕捉。
3. 释放特定气体：主要产生CO、CO₂、挥发性有机物（VOCs）及颗粒物。 因此，检测需依赖多参数综合监测技术。

二、核心检测项目与技术方法

1. 气体成分检测

• 目标气体：CO、CO₂、甲烷（CH₄）、VOCs（如甲醛、苯系物）。
• 技术手段：
  • 电化学传感器：用于实时监测CO浓度变化，灵敏度高。
  • 红外光谱（NDIR）：检测CO₂和CH₄的浓度，抗干扰能力强。
  • 气相色谱-质谱联用（GC-MS）：实验室级VOCs定性定量分析。
• 应用场景：化工厂、地下管道、密闭仓库等气体易积聚区域。

2. 温度场监测

• 关键参数：局部温度梯度、热辐射强度。
• 技术手段：
  • 分布式光纤测温（DTS）：通过光纤传感网络实时监测长距离温度分布，适用于电缆隧道、输油管道。
  • 红外热成像仪：非接触式识别表面温度异常区域，精度达±2°C。
• 挑战：需排除环境温度波动干扰。

3. 颗粒物与烟雾检测

• 目标参数：PM2.5、PM10浓度及粒径分布。
• 技术手段：
  • 激光散射粒子计数器：实时监测微米级颗粒物浓度。
  • 离子式烟雾探测器：通过电离空气检测烟雾颗粒，但对无焰燃烧灵敏度较低。
• 局限性：需结合气体检测提高准确性。

4. 压力波动监测

• 原理：燃烧释放气体会导致密闭空间压力微小变化。
• 技术手段：
  • 微压差传感器：测量精度可达0.1Pa，适用于储罐、反应釜等封闭系统。
• 适用性：需排除通风系统或外部气流干扰。

5. 化学发光与光学检测

• 技术手段：
  • 化学发光传感器：检测NOx等燃烧中间产物。
  • 多波段红外传感器：通过CO₂和H₂O吸收谱识别燃烧特征。
• 优势：抗干扰能力强，适用于复杂工业环境。

三、检测系统设计与技术融合

1. 多传感器数据融合 结合气体、温度、颗粒物等多维度数据，利用机器学习算法（如随机森林、神经网络）降低误报率，提升检测灵敏度。
2. 无线传感网络（WSN） 部署低功耗传感器节点，实现大面积区域覆盖，并通过物联网（IoT）平台远程监控。
3. 早期预警模型 基于历史数据建立燃烧动力学模型，预测无焰燃烧发展趋势，例如通过Arrhenius方程估算热自燃风险。

四、应用案例与挑战

• 案例1：储能电池热失控监测 通过嵌入光纤传感器实时监测电池组温度及CO释放，提前预警无焰燃烧风险。
• 案例2：森林地下火监测 结合无人机载红外热成像与地面气体采样，定位阴燃火源。
• 挑战：
  • 复杂环境下的交叉干扰（如工业VOCs与燃烧产物的重叠）。
  • 传感器长期稳定性与维护成本。

五、未来发展趋势

1. 纳米材料传感器：提升检测灵敏度和响应速度（如石墨烯气体传感器）。
2. 量子点光学技术：开发多光谱成像系统，增强微弱热辐射信号的捕捉能力。
3. 数字孪生技术：构建虚拟燃烧模型，实现实时仿真与预警联动。