乙腈广泛应用于医药、 化工等领域, 而乙腈属于易燃易爆化学品, 其引发的火灾事故具有极大的危害。 研究乙腈燃烧的温度场与浓度场、 火焰辐射光谱以探究其火灾污染特性具有重要实用价值。 首先采用平面激光诱导荧光技术（PLIF）与Fluent数值模拟方法, 获取了5 cm尺度乙腈池火燃烧产物NO在20、 40、 60和80 s时刻的空间浓度值, 并结合CFD与FDS仿真模拟获取了不同时刻下乙腈燃烧温度场与浓度场信息。 其次, 采用所获取的乙腈火焰温度场和浓度场数据（将火焰划分为6个热力学平衡区域）, 并基于HITRAN数据库内高温气体分子吸收系数与火焰总体辐射传输方程构建了乙腈火焰光谱辐射模型。 再次, 将所得乙腈浓度场与温度场数据代入火焰光谱辐射模型, 模型模拟计算结果与相同条件下乙腈火焰光谱实测数据进行对比, 以验证模型精度, 然后再与Radcal模型进行精度对比。 最后, 利用自行构建的火焰光谱辐射模型对燃烧特征污染产物NO进行了浓度反演。 结果表明: （1）5 cm尺度乙腈池火火焰温度范围为400～1 000 K, 在池火上方60～80 mm区域温度较高, 最高温度为945 K。 （2）在20、 40、 60和80 s时刻下5 cm乙腈池火燃烧产物NO的体积分数为0.005%～0.025 5%, H2O的体积分数为0.034 5%～0.062 5%, CO2的体积分数为0.055 5%～0.085 5%。 （3）自行构建了乙腈火焰光谱辐射模型, 模型模拟值与实测值对比得出, 燃烧产物中CO2特征峰处准确度最小为86.8%, 最大为88.7%; NO特征峰处准确度最小为79.6%, 最大为84.9%; H2O特征峰处准确度最小为84.6%, 最大为89.1%。 与Radcal模型计算的光谱辐射值进行对比, 自行构建的模型计算精度提升约10%。 （4）在5.62～5.66 μm主导波段, 乙腈燃烧特征产物NO在20、 40、 60和80 s时刻下的浓度反演精度分别为76.9%、 78.5%、 94.7%和81.3%。 此研究可为探测大尺度乙腈类化学品火灾的燃烧场信息以及遥感定量反演燃烧污染产物浓度提供基础与参考。

针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。