由碳酸氢钠和发泡剂 (或机械发泡) 组成的混合溶液。泡沫是一种体积小、重量轻、表面被液体围成的气泡群，是扑救易燃、可燃液体火灾的有效灭火剂。泡沫灭火剂分为化学泡沫和空气机械泡沫两种。化学泡沫由化学反应产生，泡沫中主要是二氧化碳。空气机械泡沫是由水流的机械作用产生，泡沫中主要是空气。它们的灭火原理是相同的。泡沫喷在着火液体上后，能浮在液面起覆盖作用。泡沫是热的不良导体，有隔热作用，又具有吸热性能，可以吸收液体的热量，使液体表面温度降低，蒸发速度减慢; 另一方面，泡沫之间有一定粘性，阻止液体蒸气穿过，使液体和燃烧区隔绝. 当液体完全被泡沫封盖之后，得不到可燃蒸气的补充，火焰熄灭。

  1. 化学泡沫。由酸性物质 (硫酸铝) 和碱性物质(碳酸氢钠) 的水溶液混合后发生化学反应而生成的。反应生成的二氧化碳，一方面造成压力将泡沫液喷出，另一方面在发泡剂作用下形成以二氧化碳为核心，外包氢氧化铝的泡沫。它具有抗烧性强、持久性好、粘性好的特点，附着在着火物的表面上，具有很好的覆盖作用和冷却作用，洛阳蛋白质泡沫灭火器用途,其它消防设备相关，能将易燃物和氧气隔绝，起到灭火作用。化学泡沫能扑灭多种液体和固体物料的火灾，它是石油及其产品以及其他许多油类 (如汽油、煤油等) 的良好灭火剂，还可以用于一般可燃物质 (如竹、木、棉、草等) 的初起火灾。但醇类、醚类、酮类等水溶性液体，不宜用化学泡沫扑救。

  2. 普通蛋白泡沫。由蛋白型空气泡沫液、水和空气经机械作用而生成的灭火剂。空气泡沫液与水的比例为6：94或 3：97。普通蛋白泡沫具有良好的覆盖和冷却灭火作用，洛阳蛋白质泡沫灭火器用途,灭火装置相关，可以有效地扑救易燃液体火灾。例如，可以扑救原油、汽油、煤油和木材等火灾，但不宜用于扑救醇类、醚类、酮类等可溶性液体火灾。

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  3. 抗溶性空气泡沫。扑救水溶性液体的灭火剂，洛阳蛋白质泡沫灭火器用途,洛阳市其他消防设备价格，由抗溶性空气泡沫液与水按比例混合，经机械作用而形成。这种灭火剂加入了一种不溶解于水的脂肪酸锌皂，它能均匀地分布在泡沫壁上，有效地防止水溶性溶剂溶于泡沫中的水，保护了泡沫，使泡沫能够牢固地覆盖在溶剂液面上，起到灭火作用。抗溶性空气泡沫灭火剂，不仅能扑救醇类 (甲醇、乙醇、异丙醇) 、酮类 、酯类 (醋酸乙酯) 等水溶性有机溶剂的火灾，而且可以扑救油类、木材及非水溶性有机物质的火灾。

  4. 高倍数泡沫。以少量高倍数泡沫液和水，按一定比例混合后，再通过高倍数泡沫发生装置，吸入大量空气，洛阳向恒消防药剂有限公司,向恒消防,把混合液吹成许许多多的灭火气泡。 高倍数泡沫液由发泡剂、稳定剂、抗冻剂等组成。目前采用的发泡剂有脂肪醇硫酸钠、烷基苯磺酸钠、聚氧乙烯脂肪醇硫酸钠、烷基磺酸钠等。高倍数泡沫用于扑救那些火源集中、泡沫容易堆积场合的火灾，如船仓、大型油池、地下建筑、室内仓库、矿井巷道、机场设施等。对扑救一般油类、木材、煤炭、纤维等火灾，也有较好效果。

产品的云端结合。目前安防系统中，常见的中心计算架构问题已经日趋严重，主要体现为网络传输带宽问题、 及时性问题得不到有效解决。 边缘计算的出现有效缓解了上述问题。 云计算聚焦非实时、长周期数据以及业务决策场景，而边缘计算在实时性、短周期数据以及本地决策等场景方面有不可替代的作用。 这使得云端云端结合成为新趋势： 一些需要集中式处理的计算继续交由大型云计算中心，如大数据挖掘、大规模学习； 大量实时的需要交互的计算、 分析在边缘节点完成。 同时边缘计算也是云端所需高价值数据的采集终端，可以更好的支撑云端应用的大数据分析； 而云端通过大数据分析得出的一些业务规则也可以下发到边缘端，优化边缘端的业务决策。云计算与边缘计算分工协作，来满足智能时代爆发式的计算需求。 《白皮书》第七章重点讨论AI芯片在工艺、器件、电路和存储器方面的前沿研究工作，和以此为基础的存内计算、生物神经网络等新技术趋势。白皮书指出，基于新兴非易失性存储器件的人工神经网络计算，由于可以利用非常低的功耗实现信号的并行处理，提供很高的数据吞吐率，有望成为模拟存内计算（Analog In-memory Computing）的基础技术。以清华大学研究人员的工作为例，展示了阻变存储器阵列能够成功实现灰度人脸分类，而能量消耗与Intel 至强处理器相比要低1000倍。 面对这样迫切的“AI人才荒”问题，不论是政府、企业还是高校，都在对人工智能技术的认知升级中，全力支持着其配套人才的问题解决。其中，在政府与高校的号召下，早在2004年，中国教育部就正式批准北京大学设立了“智能科学与技术”本科专业，发展至今，国内设立这个学科的高校达到30余家，相关研究方向近百个，近年来更是有越来越多顶尖高校相继成立了人工智能研究院或实验室，以加深产学研合作以促进技术转化；不仅如此，除了政府与高校，许多企业也在加大自身在人工智能技术上的知识创新成果投入，包括华为、百度、阿里巴巴、旷视科技Face++、极链科技Video++等在内的领先企业也意识到知识成果产出在技术创新和影响声量上的重要性，不断在人才、论文和专利方面都加大投入，以加速建立更为良好的人工智能发展环境。

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