对燃烧烟尘的研究在环境生态、发动机、燃烧机理等领域占有举足轻重的地位,同时也是火灾调查领域中需要深入探讨的一个重要问题。火灾调查是一个综合性很强的复杂交叉学科,对火场中助燃剂的提取、检测及辨识一直是国内外火灾调查领域的主要研究方向之一。火灾现场往往容易遭到很多外在因素的破坏,比如纵火者的故意破坏现场,或是消防人员进入现场灭火等人为因素,从而导致难以通过燃烧残渣准确判定助燃剂是否存在。尽管如此,火灾现场中燃烧烟尘的存在却依然能够很好地保存火场中的助燃剂信息。目前,火灾调查中关于燃烧烟尘提取和辨识方面的研究并不多,也不够深入。因此,开展对典型可燃物燃烧烟尘的分析、提取及辨识方面的深入研究,不仅可以为判定火灾现场中是否存在助燃剂及存在何种助燃剂而提供科学技术支撑,也将进一步充实和深化火灾调查领域中关于燃烧烟尘的研究。本文基于可控条件下的燃烧实验,对典型可燃物燃烧烟尘的提取和辨识进行了研究。首先对典型可燃物燃烧烟尘的物理特性和化学组分进行了分析。通过对比分析汽油燃烧烟尘、聚苯乙烯燃烧烟尘、ABS燃烧烟尘以及柴油烟尘和正庚烷烟尘的透射电镜图片,对透射电镜图的紧凑性、复杂性以及灰度值等三个参数进行了深入分析,探讨了前三种燃烧烟尘的物理差异性。利用固相微萃取-气质联用技术(SPME-GC-MS),对该三种燃烧烟尘的物质组分进行了分析和对比。对烟尘中的芳香烃化合物进行了特征离子甄别,通过对三种燃烧烟尘的物质组分进行深入对比,发现烟尘物质中含有较多的双环芳烃、三环芳烃以及四环芳烃物质。进一步利用固相微萃取手段对通风状况、烟尘取样位置以及烟尘的静置时间等因素进行了实验分析,探讨了这些因素对典型助燃剂汽油和柴油燃烧烟尘形成的影响。对固相微萃取的萃取时间以及萃取温度进行了一系列实验对比,提出了固相微萃取对烟尘组分的最佳萃取条件,并比较分析了不同实验条件下烟尘组分的差异性及造成组分差异性的原因。基于固相微萃取-气质联用技术手段,本文将模式识别相关理论和方法引入燃烧烟尘领域,运用多种模式识别方法对不同来源的烟尘进行了辨识。首先对汽油-柴油不同混合比例的燃料在可控燃烧条件下的燃烧烟尘进行萃取检测分析。对比了烟尘谱图中的物质组分差异性,采用主成分分析方法进行特征组分提取,将不同的燃料来源的烟尘进行分类辨识。进一步在以主成分为基础的变量条件下,对六种燃烧烟尘进行了系统聚类方法的分类,得到了较好的分类效果,证明该方法对于模拟火灾场景下的助燃剂识别是有效的。进而针对实际火场中典型的常见可燃物汽油、柴油、聚苯乙烯以及ABS四种燃料,分别采用主成分分析方法和系统聚类方法对不同来源的烟尘进行了辨识,得到了很好的分类效果。为了对比固相微萃取手段与传统萃取手段在烟尘组分检测方面的差异,本文进一步选择了液体萃取这一传统手段来进行烟尘组分的检测。采用石油醚作为萃取溶剂,对柴油、聚苯乙烯以及ABS这三种典型可燃物的燃烧烟尘进行制样。接着采用自动进样方式的气质联用仪,得到了三种烟尘的谱图结果,并与固相微萃取进样方式所获得的谱图结果进行了对比,发现两种样品前处理手段对烟尘组分提取在一定程度上具有互补性。液体萃取所得到的烟尘组分中,高环数芳烃较多,而固相微萃取所得到的烟尘组分中低环数芳烃较多。因此,采用两种进样方式将会更全面的了解烟尘信息。基于液体萃取获得的谱图信息,进一步利用主成分分析方法对三种烟尘进行辨识,也得到了较好的分类效果。最后应用BP神经网络方法对烟尘样本进行了分类预测,获得了很好的预测效果,为BP网络在燃烧烟尘信息挖掘中的研究开创了新的思路。最后,为了解燃烧烟尘的形成过程对烟尘辨识所具有的影响,本文在典型可燃物燃烧烟尘形成机理方面进行了较为深入的探讨。选择甲苯作为汽油物质组分的主要替代,对甲苯层流火焰中的燃烧烟尘组分进行红外光谱分析,获得了不同火焰高度处的烟尘物质组分的差异性结果,并探讨了甲苯池火燃烧烟尘的形成机理。另外,通过在甲苯燃料中分别添加甲醇与乙醇并进行相同条件下的燃烧实验,对比后发现醇类对甲苯燃烧烟气的消光系数具有显著降低的作用,且醇类的添加会放缓燃料的燃烧反应,从而在一定程度上放缓燃烧烟尘的形成。通过对燃烧烟尘形成机理的分析,为更深入理解烟尘的组分提供了理论基础。