仓库通风设计范文

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第1篇

关键词：大型军用仓库通风机；智能控制；软件开发；嵌入式Linux

中图分类号：TP273 文献标识码：A

Design and research on integrated intelligent control system for large scale military warehouse

WANG Kequn

（No. 91640 Troops of PLA， Zhanjiang Guangdong 524064， China）

Abstract： Through the software design and development of integrated intelligent control system of large scale warehouse ventilation， improve the integrated intelligent control ability， the traditional control system uses X86 architecture GNU development tools for the integrated design of the control system， the system of the multi thread processing performance and control precision is not good. Software development in the embedded system Linux kernel environment， analysis of large scale military warehouse ventilation control system software module integrated intelligent design and function， to form a large military warehouse fan integrated intelligent control system is mainly composed of process management， memory management， file system， device management， network system. Control information acquisition， control data processing， control output and human-computer interaction. Based on Linux2.6.32 platform， control algorithm program load， using Qt/Embedded 4.6 to create a control system in embedded devices on the graphical user interface， visual control， complete the centrifugal fan integrated intelligent control program is compiled， installed software， integrated design. System debugging and test results show that the large scale warehouse fan integrated intelligent control system of intelligent control， the output error is low， control stability， object oriented is better than control， good quality.

Key words： large military warehouse fan； intelligent control； software development； embedded Linux

0 引言

大型军用仓库存储武器和战备物资，对仓库的防潮和通风性能具有较高的要求。随着集成自动控制技术的不断发展，对控制系统的控制鲁棒性和控制的品质要求越来越高，采用嵌入式控制芯片结合控制系统的软件设计，进行大型军用仓库通风机的集成智能控制，能有效提高大型军用仓库通风机的机电控制、电气控制等方面的控制性能。大型军用仓库通风机是建立在物联网环境下的，通过信息传感设备，实时采集大型军用仓库通风机的工况信息，实现对大型军用仓库通风机的实时监控和信息通信，在物联网环境下，进行对大型军用仓库通风机的集成控制，将在计算机测量与微机控制等领域展示较高的应用前景，相关的控制系统设计受到人们的关注。

对大型军用仓库通风机集成智能控制系统的开发设计主要分为硬件设计和软件设计两大部分，本文在前期的硬件设计的基础上，重点对通风机控制系统的软件模块进行开发设计，传统方法中，对大型军用仓库通风机集成智能控制系统的设计方法主要有ARM寻址技术的软件开发方法、基于GPRS通信接口设计和PID模糊神经网络控制的大型军用仓库通风机集成智能控制系统开发方法、基于Android嵌入式系统的离心通风机多模集成智能控制方法等[1-3]，通过嵌入式软件开发设计，实现了大型军用仓库通风机多模集成智能控制，取得了较好的控制品质，相关文献进行了具体的论述，其中，文献[4]提出一种基于射频识别RFID技术和多模VIX总线控制的大型军用仓库通风机集成智能控制系统设计方法，通过远程监测、智能传感器数据采集和远程多模式操控，实现对大型军用仓库通风机的智能控制，但是该控制系统在采用AD7656驱动主控系统进行控制程序加载中，容易产生基线漂移和失真，控制的收敛性不好。文献[5]提出一种基于IEEE488.2标准下Bus采集的大型军用仓库通风机集成智能控制系统的软件开发，在主机agent发送的各种监测数据进行控制程序加载，构建HP E1485A/B多模控制模块，进行通风机的鲁棒性控制，取得了较好的控制效果，但是该系统使用Qt/Embedded作为GUI，在控制器的人机交互模块产生数据误码输出，控制系统的稳健性不好，传统的控制系统采用X86架构的GNU开发工具进行控制系统集成设计，系统的多线程处理性能不好。

针对上述问题，本文提出一种基于嵌入式Linux内核驱动环境下的大型军用仓库通风机集成智能控制系统的软件开发设计方法，首先进行了大型军用仓库通风机集成智能控制系统的总体设计和功能模块分析，进行嵌入式Linux的体系结构构架，在Linux内核大型军用仓库通风机集成智能控制系统的子系统分别是进程管理、内存管理、文件系统、设备管理、网络系统等，对控制系统进行软件开发集成设计，最后通过系统调试和仿真实验进行了性能测试，本文设计的大型军用仓库通风机集成智能控制系统表现出了较好的控制稳健性，得出有效性结论。

1 总体设计及功能指标分析

1.1 大型军用仓库通风机集成智能控制系统总体设计

首先分析大型军用仓库通风机集成智能控制系统总体设计并进行功能模块分析和介绍，大型军用仓库通风机集成智能控制系统建立在通用计算机平台上，控制系统可以在不同的操作系统上进行大型军用仓库通风机的机电信息采集和数据加工处理，为了提高控制系统的兼容性，大型军用仓库通风机控制系统可以安装windows系统，也可以安装Linux系统。大型军用仓库通风机集成智能控制系统采用ARM作为核心控制单元，在嵌入式Linux的内核结构中进行软件开发设计，集成智能控制系统采用的是PID控制算法，进行大型军用仓库通风机的进程管理和控制信息数据调制解调处理，通过CAN发送程序[6-9]。

在大型军用仓库通风机集成智能控制系统设计中，Linux内核由几个重要的子系统组成，分别是进程管理、内存管理、文件系统、设备管理、网络系统等。其中，离心通风机集成智能控制系统的进程管理主要完成进程的创建、中止、进程间的通信及任务调度，这个是Linux内核最核心的地方，由于Linux中可以支持多个文件系统，能实现多线程管理和控制。进程管理的相关文件是在Linux内核源码目录的kernel中实现的，在系统的开发过程中需要良好的人机交互能力，在控制系统的接口程序部分，需要构建可视化的操作界面，系统使用Qt/Embedded作为GUI，进行控制系统的可视化操作，根据上述分析，构建大型军用仓库通风机集成智能控制系统软件模块总体设计框图如图1所示。

1.2 控制系统的功能模块技术指标分析

根据上述对大型军用仓库通风机集成智能控制系统软件模块总体设计结构，进行系统的功能模块分析，本文设计的大型军用仓库通风机集成智能控制系统的技术指标描述如下：

（1）大型军用仓库通风机控制信息采集的多通道数据记录动态范围：-40dB～+40dB，PCI总线模块的放大量为100dB，输出控制信息的幅度 V；

（2）集成智能控制系统中收发转换采样通道：8通道同步、异步输入；

（3）离心通风机的控制信息离散采样率： 200 KHz；

（4）VME总线传输的A/D分辨率：10位（至少）；

（5）编译内核的D/A分辨率：12位（至少）；

（6）MXI总线控制的D/A转换速率： 200KHz；

根据上述功能模块分析和控制系统的技术指标描述，进行大型军用仓库通风机集成智能控制系统的软件开发设计。

2 控制系统软件开发设计与实现

2.1嵌入式Linux定制及内核结构构建

在上述进行了大型军用仓库通风机集成智能控制系统软件模块的总体设计及功能指标分析的基础上，进行控制系统的软件开发模块化设计，对大型军用仓库通风机集成智能控制系统的嵌入式Linux内核结构进行构建，采用了Make menuconfig 进行大型军用仓库通风机集成智能控制系统内核的配置。大型军用仓库通风机集成智能控制系统Linux内核配置过程如图2所示。

图2 大型军用仓库通风机集成智能控制系统Linux内核配置过程

Fig. 2 Large scale military warehouse ventilator integrated intelligent control system Linux kernel configuration process

在图2所示的集成智能控制系统Linux内核配置选项中，使用make menuconfig命令进行配置，配置完成后，进行大型军用仓库通风机集成智能控制系统的嵌入式Linux定制和控制程序的编译，编译主要代码描述为：

Generates Settings --->

Mkyaffsimage filesystem --->

[*]downloaded //通风机集成智能控制算法下载

Applets links（as soft-links） --->

（/home/Documents/nfs） linux-gnueabi Installation prefix

[*]Lash（arm-angstrom-linux）// lib目录下提供内核

根据上述分析，实现大型军用仓库通风机集成智能控制系统的控制算法编译和程序加载。

2.2 集成智能控制系统的软件开发功能模块实现

在上述进行了大型军用仓库通风机集成智能控制系统的嵌入式Linux内核结构设计和程序编译的基础上，进行软件的模块化开发和多线程控制设计，软件设计以Linux2.6.32内核为平台，通过网线、232串口、USB进行控制系统的应用程序开发，大型军用仓库通风机集成智能控制系统的逻辑时序控制信号通过高性能的MAX7000AE嵌入式处理芯片进行控制算法程序加载，通过调用request_irq（）函数来申请离心通风机集成智能控制的中断，调用free_irq（）函数来释放离心通风机集成智能控制的时钟中断，中断字设计为：

#define MISC_ MISC_DYNAMIC 255 //主设备号

#define s3c2440_pwm "pwm"//设备文件名

int ret unregister_chrdev（）；

ret = s3c2440_pwm_open（&misc）；

在成功向离心通风机集成智能控制系统注册了设备驱动程序后，分别对s3c2440_pwm_open，s3c2440_pwm_close和s3c2440_pwm_ioctl三个函数进行编程，用DDS（直接数字合成）技术芯片AD9850进行控制系统的AD转换和数据采样调试，采用4片AD8582用于送模拟信号预处理机进行/IOSTRB译码，采用Server/Client实现上位机通信，先用WIN32 API函数CreateFile（ ）函数打开设备，s3c2440_pwm_ioctl的程序定义为：

static struct miscdevice misc = {

.minor = struct inode *inode _MINOR，

.name = struct file *filp，

.fops = &dev_fops s3c2440_adc，

}；

其中，s3c2440_adc_open（）和s3c2440_adc_release（）负责控制大型军用仓库通风机集成智能控制系统中嵌入式进程的S3C2440内部A/D转换的打开和关闭，输入命令source install-qt-embedded-x86.sh，开始离心通风机集成智能控制的可视化程序的编译、安装，如图3所示。

安装完成后，会在指定的安装目录下生成Qt/Embedded，在控制系统的用户界面中，首先需要选择测量模式和控制模式，实现系统的可视化智能控制。

3 系统仿真实验与调试

为了测试本文设计的大型军用仓库通风机集成智能控制系统的应用性能，进行系统调试和仿真实验分析，实现性能测试，实验中，在嵌入式设备上运行Qt C++ API，Qt/Embedded的加载程序，在Qt/X11中构建大型军用仓库通风机集成智能控制的Linux内核，调试过程使用Agilent 33220A 函数信号发生器，实时时钟电压3.3V，内核电压1.26V，打开Visual DSP++自带的ICE Test扫描JTAG口进行控制信号采集，采集的输入通道为4块采集卡的任意通道，得到大型军用仓库通风机控制参量采集通道可视化模块如图4所示。

根据图4的系统界面进行采集参数设定，进行控制性能测试仿真，大型军用仓库通风机控制信号输入为两个叠加的不同频率正弦波，采用本文设计的控制系统，进行控制信息处理和PID控制算法加载，实现大型军用仓库通风机的远程多线程智能控制，得到控制的输入输出波形如图5所示。

从图可见，采用本文设计的大型军用仓库通风机控制系统，能有效实现大型军用仓库通风机的集成智能控制，具有较好的输出控制增益，提高了控制的精度和品质，为了对比性能，采用本文方法和传统方法，以控制输出的电机电压偏移为测试指标，得到对比结果如图6所示，从图可见，采用本文方法进行大型军用仓库通风机控制，输出性能较好，误差较低，失真较小，展示了较好的控制鲁棒性和品质。

图6 控制性能对比

Fig. 6 Control performance comparison

4 结束语

本文采用嵌入式控制芯片结合控制系统的软件设计，进行大型军用仓库通风机的集成智能控制，能有效提高大型军用仓库通风机的机电控制、电气控制等方面的控制性能。本文提出一种基于嵌入式Linux内核驱动环境下的大型军用仓库通风机集成智能控制系统的软件开发设计方法，首先进行了大型军用仓库通风机集成智能控制系统的总体设计和功能模块分析，进行嵌入式Linux的体系结构构架，实现集成智能控制系统的模块化集成设计和软件开发，系统测试结果表明，采用本文设计的大型军用仓库通风机集成智能控制系统，能有效提高控制精度和品质，控制系统的可视化人机交互性能和兼容性能较好，展示了较好的应用价值。

参考文献：

[1] 刘聪，李颖晖，吴辰，等. 基于鲁棒自适应滑模观测器的多故障重构[J]. 控制与决策， 2016， 31（07）： 1219-1224.

[2] 宋建华. 具有温度补偿的APD数控偏压电路[J]. 光学与光电技术， 2013， 11（2）： 12-15.

[3] 陆兴华，谢辉迪，许剑锐.基于近场通讯和物联网的饭堂自动计价系统[J].智能计算机与应用，2015，5（6）： 18-21.

[4] CHOI J， YU K， KIM Y. A New Adaptive Component-Substitution-based Satellite Image Fusion by Using Partial Replacement[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2011， 49（1）：295-309.

[5] EI Ouardighi F. Supply quality management with optimal wholesale price and revenue sharing contracts： A two-stage game approach[J]. Int J of Production Economics， 2014， 156（5）： 260-268.

[6] JIANG X， HARISHAN K， THAMARASA R， et al. Integrated track initialization and maintenance in heavy clutter using probabilistic data association[J]. Signal Processing， 2014， 94： 241-250.

[7] SVENSSON D， ULMKE M， and HAMMARSTRAND L. Multitarget sensor resolution model and joint probabilistic data association[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2012， 48（4）： 3418-3434.

[8] 李宁， 李亚光， 王宏兴等. 分数阶永磁同步电机混沌系统模糊跟踪控制[J]. 信息与控制， 2016，45（1）： 8-13.

第2篇

关键词：建设项目风险分析；数据挖掘；数据仓库；信息系统

中图分类号：F27文献标识码：A

一、引言

建设项目风险分析过程中需要考虑大量的风险因素，如自然条件因素、材料因素、技术因素、合同因素、管理因素、信息因素等，在多数的工程风险管理实例中最常用的风险分析和分析方法是依靠专家和有经验的工程师通过感性认识和经验进行判断，如果风险分析不合理，则可能导致风险控制不力，出现工程拖期、资源和成本投入增加、甚至重大损失的情况。与此同时，建设企业在不断增多的承接项目中积累了大量的工程资料，这些工程资料承载的项目运营的经验和教训，蕴含着丰富的风险知识和信息。然而，这些信息往往受制于技术手段的影响而无法得到有效的利用。因此，如何利用海量的建设工程资料为建设项目风险管理提供决策服务成为工程信息管理领域的重要课题。目前，随着数据仓库、数据挖掘技术的快速发展，为这一问题的有效解决创造了条件。本文将数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘技术引入建设项目风险分析领域，提出一种建设项目风险信息挖掘系统。以数据仓库为基础建立数据模型，以建设项目信息管理系统（PIMS）为平台，以联机分析处理（OLAP）、数据挖掘技术为基础建立建设项目风险信息挖掘架构。

二、建设项目风险分析过程及特点

建设项目风险分析由风险识别、风险估计和风险评价三个环节组成。风险识别是指识别出对建设项目可能构成危害的所有风险因素，并将其统计归类。风险识别有助于工程风险管理组织及时发现风险，减少风险事故的发生。风险估计在风险识别的基础上通过对大量的、过去的损失资料的定量和定性分析，估计出工程风险发生的概率和造成损失的程度，并尽可能找出这些风险因素之间的关系以确定它们之间的相关度。最后评价这些风险因素对建设项目各指标的影响，确定它们的重要性，从节省成本的角度考虑，在实际建设项目进行中，应仅对重要的风险因素进行有效的监控及管理。

显而易见，风险分析是一项无论从管理还是技术上都极具复杂程度的工作，它有以下两个特点：第一，在风险识别中，要正确识别出风险因素，风险分析人员必须对即将开始的建设项目本身和相关的外部环境做大量的信息调查研究及有较深入的理解，正确的风险因素的识别是风险分析后续工作的前提和基础；第二，建设风险估计通常来源于两个渠道：一是根据个人建设风险主观判断而得出的结果；二是利用对长期工程实践资料的观察和统计出的结论。通过主观判断的风险大小在很多情况下往往不准确，而对历史资料的统计会耗费大量时间经历。一旦风险分析不准确，就会给整个建设项目带来损失。（图1）

风险分析的目的是为了准确获得建设过程中的风险因素和这些风险因素带来的影响程度，从而为制定风险计划、采取风险措施提供依据。因此，如何提高风险因素的识别准确性，如何定性分析和定量分析风险因素分布概率和评价是风险分析信息支持系统的必要工作。开发建设项目风险信息挖掘系统的目的就是利用数据仓库系统识别风险，对风险进行定性和定量的分析，并基于此给出风险控制及管理的计划或建议。

三、数据仓库的总体设计

在本系统中，数据仓库集成和存储的信息来源选取为已经应用较为成熟的建设工程管理信息系统（PMIS），而该系统本身就是规模庞大且资源异质的数据库。风险信息挖掘系统总体建模方法如图2 所示。（图2）首先对对应主题数据的存储和综合，从源数据库的不同结构中抽取数据，包括成本、进度、质量、合同各项建设信息管理子系统中取得的文本、数据、图像、图纸以及评价规则等，然后对其进行清理、集成与转换，目的是消除数据的属性特征等差异后，将他们按照一定的粒度和尺度进行规范化纠正，使得各种数据类型能够在定义域空间中叠加，以提供面向全局的数据视图。这些经过净化和集成处理过的数据，具有较高的质量和统一性。由于在建设工程信息管理系统中存在大量的非结构化数据信息，如各种工程联系单、工程报告、设计任务书和相关图纸等，因此把相关非结构化信息颗粒通过关联算法和规则筛选整理成结构化数据的工作就显得尤为重要。

数据仓库形成后，把OLAP集中用于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现，从数据中获取有用的知识。将三者分别应用到决策支持系统的设计和实现中，提高了相应部分的处理能力。联机分析处理实现多维数据分析，它从集成的数据仓库中的数据出发，通过构建多维的数据模型对信息从多种可能的角度进行快速、一致、交互性地存取，进而实现对数据进行深入的分析。数据挖掘自动地挖掘出数据中隐藏的模式和信息，预测未来的趋势，并可以直接用于指导联机分析处理。专家系统可以利用知识推理进行定性分析。它们集成的综合支持系统，将相互补充和依赖，发挥各自的辅助风险决策优势，实现更有效的辅助支持。

四、数据仓库模型设计

本文使用最常用的E-R模型方法作为概念模型组建数据仓库，在模型中采用了常用的星形结构，其优点是建模方便，易于用户理解，并能支持用户从多个维度对数据进行分析。

根据主题中涉及到的决策需求，对数据进行初步整理，最终创建了建设项目风险信息事实表，并建立了与之相关的时间、作业运行状态、环境参数、人员参数、技术参数、机械材料运行参数等维表，而维表可用于这些信息的扩展。结构如图3所示。（图3）

五、建立建设项目风险信息挖掘系统

1、OLAP模块。利用Microsoft OLAP Analysis Services服务端组件，根据数据仓库中的事实表和维表，对数据仓库中的数据进行多维化表示。采用的分析方法是对多维数据进行切片、切块、聚合、钻取和旋转等操作，以求从多个维度、多个侧面、多种数据综合度提取有关数据，从而了解数据背后蕴含的规律。利用OLAP模块完成对作业ID维、作业运行状态维、各项风险因素的数据分析，并展现出分析结果，以容易理解的方式呈现，如报表、图表等。通过数据透视表服务提供的接口，采用MDX语句来完成对生成的多维数据集的查询。

2、数据挖掘模块。Analysis Services 通过API－OLE DB for Data Mining实现了数据挖掘的功能，这是一个为方便各种应用程序使用数据挖掘功能而设计的编程接口。通过API，利用各种挖掘算法，建立各种模型来完成挖掘任务。

（1）作业状态与风险因素关联性分析模块。数据关联是数据中存在的一类重要的可被发现的知识，用关联规则算法可以发现项目事故原因。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联分析的目的是找出数据中隐藏的关联网。在此决策支持系统中，根据风险发生的经验知识，利用Apriori算法，挖掘在某特定时间段内风险因素与某些作业运行状态之间的关联规则。

（2）趋势分析与预测模块。通过作业状态与风险因素关联性分析模块分析已有的风险发生数据，得到风险发生规则，可以用来对正在或将要开工项目的风险因素进行预测，项目管理人员可以由此采取相应风险控制措施，以降低事故发生的可能性。

3、系统结构。系统采用客户机/服务器三层结构。由客户机、应用服务器和数据库服务器构成。在客户端基于Visual C++实现用户界面部分，OLAP和数据挖掘在应用服务器中实现，底层数据仓库在数据库服务器端实现。客户端用来向用户提交返回结果，应用服务器处理应用逻辑，必要时从数据库服务器获取数据，再向客户端返回结果。数据库服务器还要处理数据仓库的更新维护。

六、结语

本文对数据仓库、联机分析处理（OLAP）数据挖掘技术在建设项目风险分析支持系统中的应用进行了初步尝试，结合建设项目风险分析流程的特点，设计出系统中数据仓库的总体结构和数据存储结构，并在此基础上利用挖掘方法可以找到有关风险分析的新知识，包括重要的风险因素模型，各风险因素之间的联系，事故产生条件等内容。相信随着数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘技术的不断发展和完善，建设项目风险分析支持系统必然有更广阔的应用前景。

（作者单位：重庆大学建设管理与房地产学院）

主要参考文献：

[1]Inmon W H.Building the data warehouse（Third Edition）[M].John Wiley&Sons，2002.

[2]Han Jiawei，Kamber.Data Mining：Concepts and Technique[M].Morgan Kaufmann，2000.

第3篇

关键词：油化库 防火 防爆 安全距离

1、前言

改革开放以来，随着我国经济建设的快速发展，各类企业规模原来越大，国家对危险品的安全措施日益加强管理。一个现代化企业要想确保安全生产，必需从设计开始对自己企业的危险源进行分析，加以防范。油料化学品库就是这一类危险源中比较普遍的一种。因此做好油料化学品库的设计工作对企业，国家及人员安全有着举足轻重的意义。

2、油料化学品库的存储要求

2.1化学危险物质分类贮存的安全要求：爆炸性物质的贮存按原公安、铁道、商业、化工、卫生和农业等部门关于“爆炸物品管理规则”的规定办理。①爆炸性物质必须存放在专用仓库内；②存放爆炸性物质的仓库，不得同时存放相抵触的爆炸物质；③一切爆炸性物质不得与酸、碱、盐类以及某些金属、氧化剂等同库贮存；④为了通风、装卸和便于出入检查，爆炸性物质堆放时，堆垛不应过高过密；

⑤爆炸性物质仓库的温度、湿度应加强控制和调节。

2.2压缩气体和液化气体贮存的安全要求：①压缩气体和液化气体不得与其他物质共同贮存；易燃气体不得与助燃气体、剧毒气体共同贮存；易燃气体和剧毒气体不得与腐蚀性物质混合贮存；氧气不得与油脂混合贮存；②液化石油气贮罐区的安全要求。液化石油气贮罐区，应布置在通风良好且远离明火或散发火花的露天地带。不宜与易燃、可燃液体贮罐同组布置.更不应设在一个土堤内。压力卧式液化气罐的纵轴，不宜以对着重要建筑物、重要设备、交通要道及人员集中的场所。③对气瓶贮存的安全要求。贮存气瓶的仓库应为单层建筑，设置易揭开的轻质屋顶，地坪可用沥青砂浆混凝土铺设，门窗都向外开启，玻璃涂以白色。库温不宜超过35℃，有通风降温措施。瓶库应用防火墙分隔为若厂单独分间，每一分间有安全出入口。气瓶仓库的最大贮存量应按有关规定执行。

2.3易燃液体贮存的安全要求：：①易燃液体应贮存于通风阴凉处，并与明火保持一定的距离，在一定区域内严禁烟火；②沸点低于或接近夏季气温的易燃液体，应贮存于有降温设施的库房或贮罐内，盛装易燃液体的容器应保留不少于5%容积的空隙，夏季不可曝晒。③闪点较低的易燃液体，应注意控制库温。气温较低时容易凝结成块的易燃液体受冻后易使容器胀裂，故应注意防冻；

④易燃、可燃液体贮罐分地上、半地上和地下三种类型。地上贮罐不应与地下或半地下贮罐布置在同一贮罐组内.且不宜与液化石油气贮罐布置在同一贮罐组内。贮罐组内贮罐的布置不应超过两排。在地上和半地下的易燃、可燃液体贮罐的四周应设置防火堤。

2.4易燃固体贮存的安全要求：①贮存易燃固体的仓库要求阴凉、干燥，要有隔热措施，忌阳光照射，易挥发、易燃固体应密封堆放，仓库要求严格防潮；②易燃固体多属于还原剂，应与氧和氧化剂分开贮存。有很多易燃固体有毒，故贮存中应注意防毒。

2.5自燃物质贮存的安全要求：①自燃物质不能与易燃液体、易燃固体、遇水燃烧物质混放贮存，也不能与腐蚀性物质混放贮存；②自燃物质在贮存中，对温度、湿度的要求比较严格，必须贮存于阴凉、通风干燥的仓库中，并注意做好防火、防毒工作。

2.6遇水燃烧物质贮存的安全要求① 遇水燃烧物质的贮存应选用地势较高的地方，在夏令暴雨季节保证不进水，堆垛时要用干燥的枕木或垫板；② 贮存遇水燃烧物质的库房要求干燥，要严防雨雪的侵袭。库房的门窗可以密封。库房的相对湿度一般保持在75%以下，最高不超过80%；③ 钾、钠等应贮存于不含水分的矿物油或石蜡油中。

2.7氧化剂贮存的安全要求：① 一级无机氧化剂与有机氧化剂不能混放贮存；不能与其他弱氧化剂混放贮存；不能与压缩气体、液化气体混放贮存；氧化剂与有毒物质不得混放贮存。② 贮存氧化剂应严格控制温度、湿度。可以采取整库密封、分垛密封与自然通风相结合的方法。

2.8有毒物质贮存的安全要求：：① 有毒物质应贮存在阴凉通风的干燥场所，要避免露天存放，不能与酸类物质接触；②严禁与食品同存一库；③ 包装封口必须严密，无论是瓶装、盒装、箱装或其他包装，外面均应贴（印）有明显名称和标志；

2.9腐蚀性物质贮存的安全要求① 腐蚀性物质均须贮存在冬暖夏凉的库房电，保持通风、干燥，防潮、防热；② 腐蚀性物质不能与易燃物质混合贮存，可用墙分隔同库贮存不同的腐蚀性物质；③ 采用相应的耐腐蚀容器盛装腐蚀性物质，且包装封口要严密。

3、油料化学品库的总平面布置

油化库的布置要遵从企业整体的总平面布置方案，应符合生产工艺流程的要求，各生产环节联系良好，物料输送合理、有序。用量比较大且运输频繁的油料化学品宜靠近物流口；应布置在厂区边缘或厂区下风向，并远离人群聚集区，同时做到高风险区域和低风险区域分开；应远离各类明火源，并建防雷击设施和安全围堰；要保证消防车双向到达。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：3.1.4条：同一座仓库或仓库的任一防火分区内储存不同火灾危险性物品时，该仓库或防火分区的火灾危险性应按其中火灾危险性最大的类别。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：表3.3.2和业主实际需要面积综合考虑单体油料化学品库的面积。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）表3.5.1 甲类仓库之间及其与其它建筑、明火或散发火花地点、铁路等的防火间距（m）确定与周边建构物的防护距离。

4、油料化学品库的建筑设计

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：3.3.15条：仓库内严禁设置员工宿舍。甲乙类仓库内严禁设置办公室、休息室等，并不应贴邻建造。在丙、丁类仓库内设置的办公室、休息室应采用耐火极限不低于2.50h的不燃烧提隔墙和不低于1.00h的楼板与库房隔开，并应设置独立的安全出口。如隔墙上需开设相互连通的门时，应采用乙级防火门。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：3.6.11条：甲、乙、丙类液体仓库应设置防止液体流散的设施。遇湿会发生燃烧爆炸的物品仓库应设置防止水浸渍的措施。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：3.6.13条：有爆炸危险的甲、乙类仓库，宜按本节规定采取防爆措施、设置泄压设施。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：3.8.1条：仓库的安全出口应分散布置。每个防火分区、一个防火分区的每个楼层，其相邻2个安全出口最近边缘之间的水平距离不应小于5m。

根据《建筑设计防火规范》（GB50016-2006）：3.8.2条：每座仓库的安全出口不应小于2个，当每座仓库的占地面积小于等于300㎡时，可设置1个安全出口。仓库内每个防火分区通向疏散走道、楼梯或室外的出口不宜少于2个，当防火分区的建筑面积小于等于100㎡时，可设置1个。通向疏散走道或楼梯的门应为乙级防火门。

由于油料化学品库有防火、防爆的要求，而在建筑设计中应“采用不发火花地面并采取防静电措施”。

油化库地面荷载一般考虑单位有效面积负荷（t/ ㎡）为0.6～1.0，考虑地坪设计实际情况，建议地面荷载采用3.0 t/ ㎡。

5、油料化学品库通风及电气要求

油料化学品库暖通专业应做事故通风（通风次数12次/小时），通风百叶与排气扇应位于不同侧墙面上。油料化学品库中要采用防爆型开关插座、灯具，并设置报警系统，不允许在库内设置配电箱。