新能源锂电池成品仓库火灾预警方案

一.总体方案

针对新能源电池仓库火灾预警方案，主要是从味，色，颗料物入手。在锂电池起火前，温度会升高，有异味产生，然后冒出烟雾。这是锂电池起火前的预兆。

在下面的方案分别针对这几种起火壮况使用对应的技术来进行起火前的探测.在本文里面主要会对PID，颗粒物，AI火灾预警这几种技术在火灾预警中的作用。

二.PID原理气体探测器

锂电池是指电化学体系中含有锂（包括金属锂、锂合金和锂离子、锂聚合物）的电池。电池存放在仓库中，可能会发生漏液、生锈、鼓胀现象，锂电池除正常充放电化学反应外，存在的一些副反应大多会产热，当产热率高于散热速率时，电池温度升高，同时产生更多的热和气体产物，电池进入自加温状态，释放气体、有异味产生，然后冒出烟雾，进而发生燃烧，甚至爆炸。

由于电解液的主要成分是各种有机物质，随着当电池温度逐步升高，电解液异常活泼，极易挥发出来。根据锂电池时效机理，电池失效首先是温度升高并释放气体，使用PID原理气体探测器能第一时间预警。

PID原理气体探测器对各种气体有着非常灵敏的响应，当有气体挥发时第一时间预警，探测器声光报警，数据传输到预警云平台。

PID原理气体探测器与其他监测方式对比优势：

采用工业级进口传感器灵敏度高，可第一时间监测预警；

高精度、响应速度快，智能传感器，模块化设计，更换方便，无需现场标定；

安装方便，部署方便，维护方便

产品图片

3.1.1. 在线气体探测器技术参数：

 

检测气体：有机物

检测原理：PID 光离子检测原理

功能特征：

检测气体：有机物

检测原理：PID光离子检测原理

防爆认证，Exd IIC T6 Gb IP66；

取得CPA认证；

LCD仪表盘设计，显示直观；

智能传感器，模块化设计，更换方便，无需现场标定；

多点标定+温度补偿，数据更准确；

一键恢复出厂设置，防止误操作；

三重防水设计，避免仪器接口腐蚀；

铝合金壳体，不锈钢气室，防腐蚀，坚固耐用；

4～20mA、RS485输出信号可选；

两组无源继电器输出；

红外遥控器操作，危险场合避免开盖操作；

三色背光:白色(正常)、橙色(故障)、红色（报警）指示仪表状态；

电气特征:

供电电源：24VDC（正常工作电压范围：10～30VDC）

功    耗：＜1.5W(有毒气体)

＜2.5W(可燃气体)

输出信号：三线制4～20mA或

四线制RS485 （二选一）

二组无源继电器(24VDC 2A)

结构特征:

主体材质：铝合金/不锈钢

重    量：约1.6kg

尺    寸：186*142*92mm（L*W*H）

安装方式：壁挂式、横管、竖管

电气使用环境:

防护等级：IP66

温度范围：-20℃～50℃(有毒气体)

-40℃～70℃(可燃气体)

湿度范围：10～95%RH（无凝露）

压力范围：86～106Kpa

认证:

防爆认证：Exd IIC T6 Gb IP66

计量认证：CPA

质量体系认证：ISO9001

环境体系认证：ISO14001

职业健康体系：ISO45001

知识产权体系：GB/T29490-2013

国际认证：FCC,SIL，CE

相关专利:

软件著作权 1项

实用新型专利 2项

 

三.颗粒物预警产品

3.1颗粒物报警

锂电池起火前会冒出烟雾，烟雾由淡到浓，最后是起火。在火灾测试时候，使用烟雾报警器放置于地面，烟感在开始起烟时，就报警。

在此种场景中可使用烟感报警和颗粒物报警器。下面分别对这两种传感器的功能进行描述

3.2多功能颗粒物报警器

多功能颗物报警器为我司针对环境中的PM2.5/PM10,TVOC,甲醛含量进行监测,能实时监测室内环境中这几种空气含量。采用无线LORA，CAT1转送报警信息到云平台。

它可以安装仓库的底总，当锂电池开始有颗粒飘出，或者味道溢出，多功能颗粒的PM2.5/PM10,TVOCS, 甲醛含量就会升高。我们只需要设定这几个参数报警值，当升高到报警阀值时，就开始报警。

下面是此款产品的图片及参数:

图片

参数

 

传感器类型测量分辨率测量范围测量精度
TVOC1ug/m30ug/m3~999ug/m3±10%
PM2.51ug/m30ug/m3~999ug/m3±10%
PM101ug/m30ug/m3~1000ug/m3±10%

 

 

项目参数备注
工作电压12V 
工作电流<350MA 
预热时间5分钟 
工作温度0℃~50℃ 
工作湿度15%RH-80％RH（无凝结） 
使用寿命5年(空气中) 
通讯方式蓝牙RS485,LORA,CAT1可定制
尺寸φ120mm*42mm（直径*高度） 
重量150mg 
安装方式吸顶安装 

 

 

3.3烟感报警器

独立式光电感烟火灾探测报警器，采用专用高性能超低功耗智能微处理器配合精密光电传感器独立处理采集烟雾浓度，

功耗极低，性能稳定可靠，美观耐用，使用方便，采用无线LORA，CAT1转送报警信息到云平台。

下面是此款产品的图片和参数:

图片

参数

项目参数
供电电源一节3V CR17335锂电池
报警声音级别80dB
报警电流95mA
待机电流<2uA
工作温度-10℃~50℃
工作的相对湿度<90%RH(不结露)
正常监视壮态的指示灯340秒闪烁一次
执行标准GB201517-2006
通讯方式LORA ,CAT1
报警方式声光报警，无线报警信号输出
产品尺寸80*80*51MM

 

四.AI视频预警

AI视频使用人工智能，调用仓库的摄像头，实时对仓库中的现场进行智能视频分析，当发现异常，及时报警。AI视频内置种算法引擎，可以后期针对仓库种种不安全的行业进行算法分析，然后预警。

下面是此款产品的图片及参数:

图片

 

 

参数

 

摄像头：

 

项目参数
通讯协议RTSP，UDP
供电接口220V市电供电
像素>500w

服务器：

 

项目参数
GPU2080TI
供电接口220V市电供电
处理速度（满负载）~100帧/秒
功率650W
网络千兆网卡
报警方式声光报警
产品尺寸430*218*594MM

 

五.安全监管平台

平台采用B/S系统架构，平台分为三层，第一层为数据采集层，本区域的设备通过通信接口和协议进行数据的采集和传输，将监测设备的数据存储于TCP服务器，视频资源存储于云服务器。第二层为数据传输层，污染监测设备的数据通过GPRS/3G/4G网络无线通信方式，视频传输通过无线流量卡或者有线网络传输数据。第三层为数据展示层，通过平台监控软件，提供图形化的呈现效果，将系统的运行数据进行图形展示，除展示之外，还提供故障信息采集，故障再现，现场视频在线直播，治理设备联动，治理工作计划安排，污染物趋势大数据分析和等

5.1视频监控模块

设备管理

 

实时监控

支持云台操作、实时录像、FLV/WS_FLV/RTMP/HLS多种视频格式播放

分屏播放

 

5.2设备管理模块

设备信息

实时数据

历史数据

 

表格、图表多种数据展示方式，导出Excel ，下载图表

 

 

5.3告警模块

告警场景触发规则设定

 

可新增多个触发器，触发告警，并且可设置触发条件

 

告警中心

 

新增/修改告警规则， 支持app、短信、网页、邮件等告警推送方式

 

 

告警日志

 

 

5.4权限模块

用户管理

角色管理

部门管理

 

六.各种报警方式的优缺点

 

多功能颗粒物报警器报警传感器

优点

此种报警方式可以精准的分析颗粒在空气中的含量，同时还能通过TVOCS,甲醛传感器获知空气中的异味的变化，可以通过这几种传感器来感知火灾产生的条件。同时可以通过经验来调报警的阀值来提升报警准确率，降低误报率。

缺点

灵敏度比较度高，容易产生误报，需要采集仓库里空气成分含量值来设定报警阀值。

烟感

优点

   此种报警器功能简单，使用方便。

缺点

功能单一，误报比较多，安装不方便。

AI视频分析

优点

    功能强大，通过识别烟雾、火焰进行报警，报警相对及时。可以通过数据不停的优化模型，提高准确率，降低误报率，部署方便，维护方便。

缺点

    会在部署之后刚开始的一段时间产生误报。

（说明：在部署刚开始时可以通过调整灵敏度阈值使得漏报几率降低至0，但同时会增加误报概率。误报概率在后续通过学习数据可不断降低）。

 

PID气体探测器

优点

    气体探测器采用采用进口PID光离子传感器，高精度、响应速度快，智能传感器，模块化设计，更换方便，无需现场标定；通过电池释放的有机物气体，进行快速检测报警。安装方便，部署方便，维护方便。

缺点

  成本偏高

应用优点缺点
气体在线监测报警系统气体探测器采用采用进口PID光离子传感器，高精度、响应速度快，智能传感器，模块化设计，更换方便，无需现场标定；通过电池释放的有机物气体，进行快速检测报警。安装方便，部署方便，维护方便。成本偏高
多功能颗粒物在线监测报警系统此种报警方式可以精准的分析颗粒在空气中的含量，同时还能通过TVOCS,甲醛传感器获知空气中的异味的变化，可以通过这几种传感器来感知火灾产生的条件。同时可以通过经验来调报警的阀值来提升报警准确率，降低误报率灵敏度比较度高，容易产生误报，需要采集仓库里空气成分含量值来设定报警阀值。
独立式光电感烟火灾探测报警系统此种报警器功能简单，使用方便。功能单一，误报比较多，安装不方便。
AI视频预警系统功能强大，通过识别烟雾、火焰进行报警，报警相对及时。可以通过数据不停的优化模型，提高准确率，降低误报率，部署方便，维护方便。会在部署之后刚开始的一段时间产生误报。（说明：在部署刚开始时可以通过调整灵敏度阈值使得漏报几率降低至0，但同时会增加误报概率。误报概率在后续通过学习数据可不断降低）。