《有毒有害气体》学习


一. 有毒有害气体是指有毒并对身体有害的气体。


二.  按毒害性质分类


       2.1 刺激性气体,是指对眼和呼吸道粘膜有刺激作用的气体,多为化学工业中常遇到的有毒气体。常见的有氯(
CL2),氨(NH3),氮氧化物(NOx),光气(COCI2),氟化氢(HF),二氧化硫(SO2),三氧化硫(SO3)和硫酸二甲酯(
C2H6O4S)等。


       2.2  窒息性气体,是指能够造成机体缺氧的有毒气体,可分为单纯窒息性气体,血液窒息性气体和细胞窒息性气体。如氮气(N2),甲烷(CH4),乙烷(C2H6),一氧化碳(CO),硝基苯的蒸气(C6H5NO2),氰化氢(HCN),硫化氢(H2S)等.


       2.3  常规气体,常见氧气(O2)。


三.  气体浓度的常用表示方法


       3.1  LEL,Lower Explosive Limit。其为针对可燃气体的一种技术词语。空气中可燃气体浓度达到其爆炸下限值,我们称这个场所可燃气体环境爆炸危险度为百分之百,即100%LEL。如果可燃气体含量只达到其爆炸下限的百分之十,我们称这个场所此时的可燃气环境爆炸危险度为10%LEL。所以%LEL即为可燃气体在空气中的含量与其爆炸下限的百分比。

       3.2  UEL,Upper Explosive Limit。爆炸上限。


### 基于Linux的有毒有害气体检测系统实现 #### 选择合适的硬件设备 为了实现在Linux平台上部署有毒有害气体检测系统,首先需要选择适合的硬件设备。这些设备通常包括但不限于各种类型的传感器来测量特定气体浓度,如一氧化碳、二氧化硫等污染物水平[^1]。 #### 安装必要的软件包和支持库 在选定好物理层面上所需的组件之后,接下来就是在目标机器上安装操作系统——这里选用的是Linux发行版,并配置相应的驱动程序以确保能够正常读取来自外部装置的数据输入。此外还需要准备一些辅助工具和服务端应用程序框架,比如Python及其科学计算扩展SciPy栈或是Node.js配合Express中间件搭建RESTful API接口服务;对于数据库方面则可以考虑采用轻量级的关系型数据库SQLite或者是NoSQL方案MongoDB存储历史记录便于后续分析处理[^2]。 #### 编写数据采集脚本 编写专门负责周期性轮询连接到各个探测节点并获取最新状态报告的小型守护进程(Daemon),该过程可以通过调用C/C++编写的底层API函数完成高效I/O操作,也可以利用高级别的编程语言如Perl/Shell Script简化逻辑控制流程设计。下面给出一段简单的伪代码示例说明如何使用Python访问串口通信模块读入环境参数: ```python import serial ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', baudrate=9600, timeout=1) def read_sensor_data(): ser.write(b'GET_DATA\r\n') response = ser.readline().decode('utf-8').strip() return parse_response(response) while True: data_point = read_sensor_data() process_and_store(data_point) ``` 这段代码展示了怎样打开指定路径下的TTY设备文件描述符建立链接关系,随后发送命令请求上游返回当前时刻观测值字符串表示形式最后经过解析转换为结构化的字典对象供其他业务单元消费保存[^3]。 #### 配置Web界面展示与报警机制 为了让管理人员更直观地掌握现场情况变化趋势,建议同步建设配套的人机交互页面允许远程登录查看图表统计汇总信息。这一步骤往往依赖于流行的前端技术栈React/Vue搭配Django Flask这样的后端渲染引擎共同协作达成目的。与此同时设定阈值触发条件一旦超过安全范围即刻发出警告通知相关人员介入调查解决问题防止事态扩大化造成更大损失[^4]。
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