据外媒New Atlas报道，闪燃（Flashover）是一种非常危险的现象，在一个封闭的区域内，所有暴露的可燃材料几乎同时被点燃。然而，得益于一种新的基于人工智能的系统，消防员可能很快就会收到闪燃即将发生的警告。
通常情况下，当结构性火灾导致封闭空间的温度达到至少593 ºC（1100 ºF）时就会发生闪燃–这是许多常用有机材料的大致自燃温度。因此，它们会释放出可燃气体，并在或多或少的时间内点燃，即使它们没有直接暴露在火焰中。
毋庸置疑，消防员并不希望在建筑物发生闪燃时身处其中。然而，鉴于燃烧的建筑物内一片混乱，能见度有限，他们可能很难发现可见的警告信号。虽然许多建筑物都配备了热传感器，但这些设备通常在大约150 ºC (302 ºF)的温度下停止工作，远在闪燃发生之前。
这就是P-Flash–闪燃预测模型–的用武之地。它由美国国家标准与技术研究院（NIST）的科学家设计，利用机器学习算法，在4033个不同的计算机模拟燃烧的三居室、一层楼的牧场式住宅上进行训练。在美国大多数州，这是最常见的房屋类型。
尽管该房屋中的虚拟热传感器在150 ºC时切断，但根据温度上升的速度等变量，算法学会了预测房屋内的温度大约何时会达到593 ºC。当P-Flash随后在其他燃烧屋模拟中进行测试时，它在预测闪燃发生前一分钟的准确率为86%。此外，当它不太准确时，它通常会提前预测……这显然比推迟预测好。
随后，研究人员将该系统与来自13个实际房屋火灾的真实数据进行了测试，这些火灾是在一个牧场式的测试房屋中在不同的条件下特意点燃的。尽管P-Flash在火灾发生在开放区域（如客厅）的情况下仍然准确，但当火灾发生在封闭的房间时，它就不那么准确了。这可能是由于当火势最初被控制在这些空间内时，当这些火势随后爆发到建筑内部的其他地方时，温度会不可预测地上升。
尽管目前存在这一缺陷，但科学家们认为，一旦进一步发展，P-Flash仍然可以成为一个有价值的工具。通过将住宅的实时热传感器数据与建筑材料等变量信息相结合，该系统可以向消防员发出警告，否则他们可能不知道即将发生闪燃。
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