В одной из томских лабораторий все время что-то поджигают — кабельные конструкции, древесину, горючие жидкости. Но переживать не стоит. Все эти эксперименты ученые проводят для того, чтобы протестировать новую систему, которая в будущем будет выявлять пожары на атомных предприятиях. Она исследует разные ситуации, затем сообщает о возгорании, называет причину и вид материала.
Насколько эффективна такая технология и как планируют ее развивать? На вопросы порталу наука.рф ответил автор проекта, заведующий лабораторией тепломассопереноса Томского политехнического университета (ТПУ), доктор физико-математических наук, профессор Павел Стрижак.
— Как работает эта технология и из каких элементов состоит?
— Это программно-аппаратный комплекс, в который входят различные сенсоры — дымовые, тепловые, газоаналитические, а также видеокамеры, датчики пламени и многое другое. Особых ограничений в комплектовании системы у нас нет, все определяется возможностями пользователя. Можно добавить любой сенсор или устройство. Для разных материалов, целей, видов помещения используется определенный набор средств контроля.
Для этого комплекса мы создали программу, на собственных кодах софт, собирающий со всех сенсоров информацию. Затем провели в лаборатории более двух тысяч экспериментов в разных условиях, когда что-то разгерметизируется, разливается, испаряется, горит. Программа на этих событиях обучается, следит за показаниями сенсоров, концентрациями газов, видеокамерами и всем остальным. Так формируется база с нештатными ситуациями.
Далее эта технология работает уже в режиме онлайн. Она обращается к сенсорам, получает информацию об исходном состоянии объекта и сравнивает, есть ли совпадение с накопленной базой. Если сенсоры показывают отклонения от нормы, система ищет максимальное сходство с конкретной нештатной ситуацией.
Как только что-то происходит, программа обращается к накопленной базе, сравнивает показатели и сообщает, например, что инициировано горение определенного материала, называет причину возгорания, на какой стадии процесс и к чему это может привести. Отмечу также, что вся эта система соответствует требованиям пожарной безопасности.
— Расскажите подробнее об экспериментах. Как тестировали технологию?
— У нас в лаборатории есть мобильные установки с модельными помещениями. Это, например, небольшой куб размером два на два метра. В нем размещаем сенсоры по нормативам. Затем создаем разные виды очагов возгорания. Например, открытое пламя, когда применяем горелку. Либо воспроизводим условия для короткого замыкания или возгорания из-за перегрева оборудования. Есть еще локальные источники — сигареты, кальяны и все остальное, что может случиться в реальной практике. Все это используем в качестве причин возгорания. При этом тестируем разные виды материалов — строительные, отделочные, топлива, сложные смеси.
Далее регистрируем характеристики этих процессов. Система начинает записывать и сохранять в базу показания по дыму, анализировать концентрацию газов, температуру, интенсивность свечения.
Следующий этап — когда позволяет погода, мы выезжаем на полигон и собираем полноразмерные помещения. Например, в этом году построили небольшое модельное помещение (размером три на три метра). В нем размещаем сенсоры и запускаем модуль, который следит за этим помещением уже онлайн.
— Получается, что технология точно сообщает, что случилось и какой предмет загорелся?
— Да, а также указывает потенциальную причину, например, короткое замыкание. Все это происходит в течение десяти-пятнадцати секунд после идентификации.
— Как программе удается отличить древесину от линолеума?
— Это делается по показаниям группы сенсоров.
Когда система находит в совокупности максимально близкие скорости к тому, что мы тестировали, сообщает: высокая вероятность, что это такой-то материал и у него такая-то причина, а также площадь возгорания.
— На каком этапе сейчас находится разработка?
— Пока у нас готова первая часть системы, которая касается идентификации нештатных ситуаций. Уже есть база данных о строительных и отделочных материалах как самых пожароопасных. При этом мы постоянно ее наполняем новой информацией, например о горючих жидкостях, специальных видах топлива.
В будущем планируем два модуля. Первый дает прогноз, через сколько времени возможен пожар. Второй будет предлагать способы тушения. В следующем году намерены пополнить базу данными об экспериментах с подавлением пожаров. И тогда система будет не только определять, но и выбирать наиболее подходящие условия для ликвидации нештатных ситуаций.
— Уже известно, в какие предприятия начнут внедрять эту технологию?
— Разработка реализуется в рамках федерального проекта Минобрнауки «Передовые инженерные школы» вместе с «Росатомом». Дочерним предприятием выступает Сибирский химический комбинат в городе Северске Томской области.
— Есть ли какие-нибудь трудности, связанные с развитием подобных устройств?
Сейчас ее срабатывание определяется именно задержками аппаратного обеспечения. Например, у нас есть сенсор, который проводит измерения по 15-20 секунд. Чтобы его заменить, нужно создавать улучшенные аналоги. Для нас это также одна из перспективных задач.
Беседовала Анна Шиховец
