CN118190939A - 一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统 - Google Patents
一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统，属于建筑消防和木材无损检测技术领域。该方法包括以下步骤：S1、短焦距拍摄既有建筑木构件，获取木构件表面图像；S2、图像预处理；S3、确定分形维数；S4、构建既有建筑木构件炭化速率β的计算函数；S5、构建既有建筑木构件点燃时间TTI的计算函数；S6、确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间。本发明采用上述一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统，该方法及系统克服了既有建筑木构件不能取样进行燃烧试验的技术难题，能够实现既有建筑木构件的原位无损探测，有效提高既有建筑木构件耐火性能预测的速度和精度，预测方法便捷、成本低，可为既有建筑预防性保护提供新方案。
Description
技术领域
本发明属于建筑消防和木材无损检测技术领域，具体涉及一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统。
背景技术
古建筑和传统民居作为既有建筑，都是我国传统文化的一部分，有着极其珍贵的文物价值和历史记忆。在这些既有建筑中，都使用了梁、柱等各种类型的木构件。木构件均由木材制作而成，在经历日光、雨水、气温等环境因素和生物因子作用下，木构件表层会发生腐朽和老化，导致木材物理、化学和力学性能劣化，特别是这种状态下木构件更易燃烧。精准预测其耐火性至关重要，关系到既有建筑木构件材料的科学阻燃及其建筑的消防措施配置。
木构件耐火性能最重要的评估指标是受火面的炭化速率，一般通过燃烧炉和锥形量热仪等测试方法获得。但是，存在两大问题，一是燃烧试验需要消耗一定的木材样品，既有建筑木构件较为珍贵，无法满足取样要求；二是测试过程中经常由于试验材料的变异、参数的选择的差异以及测试方法的不同，造成试验结果变异性较大。
现有的炭化速率预测方法都是针对现代木材，而且必须以少量试验数据为基础。这些与实际的既有建筑木构件，特别是老化腐朽较为严重木构件的燃烧行为有很大差异。前期试验结果已经表明，同种木材，现代木构件和既有建筑木构件燃烧炭化速率相差甚至能达到50%以上，使用现代木构件耐火性判断方法会严重低估既有建筑木构件的燃烧性能。一旦着火，以此结果为消防措施，很难对着火的既有建筑木构件进行及时控制，造成难以挽回的损失。综上，现有技术方法无法科学预测既有建筑木构件的耐火性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统，该方法及系统克服了既有建筑木构件不能取样进行燃烧试验的技术难题，能够实现既有建筑木构件的原位无损探测，有效提高既有建筑木构件耐火性能预测的速度和精度，预测方法便捷、成本低，可为既有建筑预防性保护提供新方案。
为实现上述目的，本发明提供了一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统，包括以下步骤：
S1、短焦距拍摄既有建筑木构件，获取木构件表面图像；每个木构件拍摄3~5个区域，形成彩色图像；
S2、图像预处理；通过Photoshop图像处理软件对拍摄的木构件图像进行灰度校准，截取目标区域，形成木构件的目标图像；
S3、确定分形维数；
S4、构建既有建筑木构件炭化速率β的计算函数；
S5、构建既有建筑木构件点燃时间TTI的计算函数；
S6、确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间。
优选的，所述步骤S1中，外置补光光源色温设置为白色光效，拍摄距离为1~1.5m，焦距为30~50mm，感光度值为100~200，曝光时间控制在1/80s以内；图像拍摄区域长度为500~800mm；
方木构件的拍摄区域宽度等于木构件宽度，圆木构件的拍摄区域宽度等于木构件截面直径的倍。
优选的，所述步骤S3具体为，
S31、采用Sandbox方法，确定目标图像的质心，获得质心和离它最近一条边界的距离d；
S32、获取距离四条边界的距离均大于d的区域，依次以区域内的每个点作为中心点获得不同尺度下的图像对应的像素点数；
S33、将不同中心点同一尺度下的像素点数取平均作为该尺度下的像素点数，对尺度和对应的像素点数取对数做线性拟合获得直线的斜率即是该图像的分形维数值D。
优选的，所述步骤S4中，炭化速率β的计算函数为，
β=a×D-b
式中，a为热释放折减系数，0＜a＜1；b为常数；D为分形维数值。
优选的，木构件为阔叶材时，所述热释放折减系数a取值0.7616，所述常数b取值0.5714；木构件为针叶材时，所述热释放折减系数a取值0.6715，所述常数b取值0.0167。
优选的，所述步骤S5中，点燃时间TTI的计算函数为，
TTI=k×e^
-λD
式中，k为表面影响系数，k＞0；λ为材质影响系数，λ＞1；D为分形维数值。
优选的，木构件为阔叶材时，所述表面影响系数k取值71.448，所述材质影响系数λ取值1.043；木构件为针叶材时，所述表面影响系数k取值190.390，所述材质影响系数λ取值1.570。
优选的，所述步骤S6具体为，建立既有建筑木构件不同位置的炭化速率和点燃时间分布图，确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间，进而对既有建筑木构件耐火性能进行分级。
一种既有建筑木构件耐火性预测系统，包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、耐火性计算模块、耐火性分级模块；图像获取模块与便携式计算机相连，图像处理模块、图像分析模块、耐火性计算模块和耐火性分级模块通过人机交互界面软件集成控制。
优选的，图像获取模块用于获取既有建筑木构件的表面图像；图像处理模块用于既有建筑木构件表面图像的灰度校准，形成目标区域图像；图像分析模块用于既有建筑木构件目标图像的质心识别、目标像素统计分析，以及图像分形维数的确定；
耐火性计算模块用于既有建筑木构件耐火性参数计算；基于分形维数值，通过模型计算函数计算木构件的炭化速率和点燃时间；
耐火性分级模块用于既有建筑木构件耐火等级划分；建立既有建筑木构件不同位置的炭化速率和点燃时间分布图，确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间，将既有建筑木构件划分为3个等级，分别对应不同的消防措施。
本发明的有益效果：
1、本发明主要以形貌学理论为基础，通过对既有建筑木构件的表面图像信息及其燃烧炭化特性，建立既有建筑木构件燃烧炭化速率、点燃时间与表面图像分形维数之间的计算函数，通过参数计算可实现既有建筑木构件的耐火性预测；
2、本发明选择既有建筑木构件老化腐朽相对严重的区域进行拍照，将最大炭化速率和最小点燃时间作为该木构件阻燃和消防的主要科学依据，既解决了既有建筑木构件不能取样进行燃烧试验的技术难题，又提高了耐火性能预测的速度和精度；
3、本发明所采用的预测方法符合文物建筑等既有建筑保护最小干预原则，预测方法便捷、成本低，对木构件零破坏，为既有建筑预防性保护提供新方案及科学支撑。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例的方法流程图；
图2为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例的系统示意图；
图3为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例一中的古建筑木梁构件A1位置图像；
图4为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例一中的古建筑木梁构件A2位置图像；
图5为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例一中的古建筑木梁构件A3位置图像；
图6为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例二中的古建筑木柱构件B1位置图像；
图7为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例二中的古建筑木柱构件B2位置图像；
图8为本发明一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统实施例二中的古建筑木柱构件B3位置图像。
具体实施方式
以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
实施例一
如图1-2所示，一种古建筑木梁构件耐火性预测方法，包括以下步骤：
S1、短焦距拍摄既有建筑木梁构件，获取梁构件表面图像外置补光光源色温设置为白色光效，拍摄距离为1~1.5m，焦距为30~50mm，感光度值为100~200，曝光时间控制在1/80s以内图像拍摄区域长度为500~800mm，拍摄区域宽度等于梁构件宽度，分别拍摄3个区域，形成彩色图像，如图3-5所示。
S2、图像预处理通过Photoshop图像处理软件对拍摄的梁构件图像进行灰度校准，截取目标区域，形成梁构件的目标图像。
S3、确定分形维数。
S31、采用Sandbox方法，确定目标图像的质心，获得质心和离它最近一条边界的距离d。
S32、获取距离四条边界的距离均大于d的区域，依次以区域内的每个点作为中心点获得不同尺度下的图像对应的像素点数。
S33、将不同中心点同一尺度下的像素点数取平均作为该尺度下的像素点数，对尺度和对应的像素点数取对数做线性拟合获得直线的斜率即是该图像的分形维数值D。
S4、构建既有建筑梁构件炭化速率β的计算函数。
炭化速率β的计算函数为，
β=a×D-b
本实施例中梁构件为阔叶材，式中，a为热释放折减系数，a取值为0.7616；b为常数，b取值为0.5714；D为分形维数值。
S5、构建既有建筑木梁构件点燃时间TTI的计算函数。
点燃时间TTI的计算函数为，
TTI=k×e^
-λD
本实施例中梁构件为阔叶材，式中，k为表面影响系数，k取值为71.448；λ为材质影响系数，λ取值为1.043；D为分形维数值。
S6、确定既有建筑梁构件的最大炭化速率和最小点燃时间。
建立既有建筑梁构件不同位置的炭化速率和点燃时间分布图，确定既有建筑梁构件的最大炭化速率和最小点燃时间，并对梁构件进行分级。
分级标准见表1，不同耐火等级的梁构件对应不同的消防措施。（注：最大炭化速率和最小点燃时间不在同一等级时，取较低等级作为木构件耐火等级。）
表1 既有建筑木构件耐火性能分级
；
本实施例结果见表2，进而预测该梁构件的耐火等级为Ⅱ级。
消防措施建议：安装消防报警系统，就近配备灭火器。
表2古建筑木梁构件耐火性预测结果
；
实施例二
一种古建筑木柱构件耐火性预测方法，包括以下步骤：
S1、短焦距拍摄柱构件，获取柱构件表面图像外置补光光源色温设置为白色光效，拍摄距离为1~1.5m，焦距为30~50mm，感光度值为100~200，曝光时间控制在1/80s以内图像拍摄区域长度为500~800mm，柱构件的拍摄区域宽度等于该构件截面直径的倍，分别拍摄3个区域，形成彩色图像，如图6-8所示。
S2、图像预处理通过Photoshop图像处理软件对拍摄的柱构件图像进行灰度校准，截取目标区域，形成柱构件的目标图像。
S3、确定分形维数。
S31、采用Sandbox方法，确定目标图像的质心，获得质心和离它最近一条边界的距离d。
S32、获取距离四条边界的距离均大于d的区域，依次以区域内的每个点作为中心点获得不同尺度下的图像对应的像素点数。
S33、将不同中心点同一尺度下的像素点数取平均作为该尺度下的像素点数，对尺度和对应的像素点数取对数做线性拟合获得直线的斜率即是该图像的分形维数值D。
S4、构建柱构件炭化速率β的计算函数。
炭化速率β的计算函数为，
β=a×D-b
本实施例中柱构件为针叶材，式中，a为热释放折减系数，a取值为0.6715；b为常数，b取值为0.0167；D为分形维数值。
S5、构建柱构件点燃时间TTI的计算函数。
点燃时间TTI的计算函数为，
TTI=k×e^
-λD
本实施例中柱构件为阔叶材，式中，k为表面影响系数，k取值为190.390；λ为材质影响系数，λ取值为1.570；D为分形维数值。
S6、确定柱构件的最大炭化速率和最小点燃时间。
建立柱构件不同位置的炭化速率和点燃时间分布图，确定既有柱构件的最大炭化速率和最小点燃时间，并对柱构件进行分级（分级标准见实施例一中的表1）。
本实施例的结果见表3，预测该柱构件的耐火等级为Ⅲ级。
消防措施建议：必须对该柱构件采取阻燃处理措施，基于该古建筑为国保重点文物，阻燃剂施加量应在300g/m2以上同时应加强巡防，就近配备灭火器。
表3古建筑柱构件耐火性预测结果
。
因此，本发明采用上述一种既有建筑木构件耐火性预测方法及系统，该方法及系统克服了既有建筑木构件不能取样进行燃烧试验的技术难题，能够实现既有建筑木构件的原位无损探测，有效提高既有建筑木构件耐火性能预测的速度和精度，预测方法便捷、成本低，可为既有建筑预防性保护提供新方案。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、短焦距拍摄既有建筑木构件，获取木构件表面图像；每个木构件拍摄3~5个区域，形成彩色图像；
S2、图像预处理；通过Photoshop图像处理软件对拍摄的木构件图像进行灰度校准，截取目标区域，形成木构件的目标图像；
S3、确定分形维数；
S4、构建既有建筑木构件炭化速率β的计算函数；
S5、构建既有建筑木构件点燃时间TTI的计算函数；
S6、确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间。
2.根据权利要求1所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：所述步骤S1中，外置补光光源色温设置为白色光效，拍摄距离为1~1.5m，焦距为30~50mm，感光度值为100~200，曝光时间控制在1/80s以内；图像拍摄区域长度为500~800mm；
方木构件的拍摄区域宽度等于木构件宽度，圆木构件的拍摄区域宽度等于木构件截面直径的 倍。
3.根据权利要求1所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：所述步骤S3具体为，
S31、采用Sandbox方法，确定目标图像的质心，获得质心和离它最近一条边界的距离d；
S32、获取距离四条边界的距离均大于d的区域，依次以区域内的每个点作为中心点获得不同尺度下的图像对应的像素点数；
S33、将不同中心点同一尺度下的像素点数取平均作为该尺度下的像素点数，对尺度和对应的像素点数取对数做线性拟合获得直线的斜率即是该图像的分形维数值D。
4.根据权利要求1所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：所述步骤S4中，炭化速率β的计算函数为，
β=a×D-b
式中，a为热释放折减系数，0＜a＜1；b为常数；D为分形维数值。
5.根据权利要求4所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：木构件为阔叶材时，所述热释放折减系数a取值0.7616，所述常数b取值0.5714；木构件为针叶材时，所述热释放折减系数a取值0.6715，所述常数b取值0.0167。
6.根据权利要求1所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：所述步骤S5中，点燃时间TTI的计算函数为，
TTI=k×e^
-λD
式中，k为表面影响系数，k＞0；λ为材质影响系数，λ＞1；D为分形维数值。
7.根据权利要求6所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：木构件为阔叶材时，所述表面影响系数k取值71.448，所述材质影响系数λ取值1.043；木构件为针叶材时，所述表面影响系数k取值190.390，所述材质影响系数λ取值1.570。
8.根据权利要求1所述的一种既有建筑木构件耐火性预测方法，其特征在于：所述步骤S6具体为，建立既有建筑木构件不同位置的炭化速率和点燃时间分布图，确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间，进而对既有建筑木构件耐火性能进行分级。
9.一种既有建筑木构件耐火性预测系统，其特征在于：包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、耐火性计算模块、耐火性分级模块；图像获取模块与便携式计算机相连，图像处理模块、图像分析模块、耐火性计算模块和耐火性分级模块通过人机交互界面软件集成控制。
10.根据权利要求9所述的一种既有建筑木构件耐火性预测系统，其特征在于：图像获取模块用于获取既有建筑木构件的表面图像；图像处理模块用于既有建筑木构件表面图像的灰度校准，形成目标区域图像；图像分析模块用于既有建筑木构件目标图像的质心识别、目标像素统计分析，以及图像分形维数的确定；
耐火性计算模块用于既有建筑木构件耐火性参数计算；基于分形维数值，通过模型计算函数计算木构件的炭化速率和点燃时间；
耐火性分级模块用于既有建筑木构件耐火等级划分；建立既有建筑木构件不同位置的炭化速率和点燃时间分布图，确定既有建筑木构件的最大炭化速率和最小点燃时间，将既有建筑木构件划分为3个等级，分别对应不同的消防措施。
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| CN118190939B (zh) | 2024-08-06 |
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