firesmiПожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion SafetyPozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion Safety0869-74932587-6201ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет»10.22227/0869-7493.2024.33.02.68-76firesmi-1356Research ArticleАВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ И СРЕДСТВАAUTOMATED SYSTEMS AND MEANSВопрос о перспективах развития интеллектуальных пожарных извещателейProspects for development of intelligent fire detectorshttps://orcid.org/0000-0002-9158-8801ЕрмаковС. А.ErmakovS. A.

ЕРМАКОВ Станислав Александрович, старший преподаватель кафедры комплексной безопасности в строительстве

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26

РИНЦ AuthorID: 638451, Scopus: 56073793500

Stanislav A. ERMAKOV, Senior Lecturer of Integrated Safety in Civil Engineering

Yaroslavskoe shosse, 26, Moscow, 129337

RISC AuthorID: 638451, Scopus: 56073793500

ErmakovSA@mgsu.ruhttps://orcid.org/0009-0008-7868-0751ДимитрюкВ. В.DimitryukV. V.

ДИМИТРЮК Владислав Васильевич, студент

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26

Vladislav V. DIMITRYUK, student

Yaroslavskoe shosse, 26, Moscow, 129337

ivmockve@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0009-7644-8040ЖдановС. М.ZhdanovS. M.

ЖДАНОВ Сергей Михайлович, студент

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26

Sergey M. ZHDANOV, student

Yaroslavskoe shosse, 26, Moscow, 129337

zhsm060602@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0009-0986-9312ФадеевА. А.FadeevA. A.

ФАДЕЕВ Александр Андреевич, студент

129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26

Aleksandr A. FADEEV, student

Yaroslavskoe shosse, 26, Moscow, 129337

alexxx2002dans@gmail.comНациональный исследовательский Московский государственный строительный университетРоссияMoscow State University of Civil Engineering (National Research University)Russian Federation2024270420243326876Copyright © Ермаков С.А., Димитрюк В.В., Жданов С.М., Фадеев А.А., 20242024Ермаков С.А., Димитрюк В.В., Жданов С.М., Фадеев А.А.Ermakov S.A., Dimitryuk V.V., Zhdanov S.M., Fadeev A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.fire-smi.ru/jour/article/view/1356Введение

Введение. Современные технологии в системах пожарной автоматики играют важную роль в предупреждении и быстром обнаружении пожаров. Неработающая или некорректно функционирующая техника и технология часто становятся основной причиной возникновения пожара. Однако внимание отечественных авторов к обозначению трендов интеллектуальных пожарных извещателей оказывается недостаточным и статья имеет целью освещение данного вопроса. Решены соответствующие задачи по определению системы пожарной автоматики и роли извещателей в ее функционировании по выявлению основных направлений исследований актуальных отечественных и зарубежных публикаций, касающиеся применения искусственного интеллекта и интернета вещей в системе пожарной автоматики. Наличие точных показателей и возможность корректировки параметров позволяют обеспечить высокий уровень безопасности процесса и при необходимости вовремя реагировать.

Аналитическая часть

Аналитическая часть. Рассмотрены интеллектуальные пожарные извещатели, основанные на таких средствах и технологиях, как машинное обучение и искусственный нос, а также их применение в обнаружении опасных факторов пожара. Представлены схемы и данные использования пожарных извещателей. Про­анализированы условия безопасности на разных уровнях, предложены методы преобразования сигналов, поступающих от пожарных извещателей, и варианты интеграции электронного носа и тепловизионных камер в систему пожарной автоматики. Кроме того, отмечены преимущества использования искусственного носа, машинного зрения и микросенсорных кластеров в обеспечении пожарной безопасности.

Выводы

Выводы. Использование интеллектуальных пожарных извещателей значительно повышает эффективность и надежность системы пожарной автоматики. Результаты работы будут полезны исследователям, разработчикам и инженерам системы пожарной автоматики, студентам направлений подготовки 20.03.01 «Техносферная безопасность» и 27.03.01 «Стандартизация и метрология», а также при изучении дисциплины «Интеллектуальные системы измерения, контроля качества и сертификации продукции» по направлению подготовки 27.04.02 «Управление качеством».

Introduction

Introduction. Advanced technologies, integrated into automatic fire fighting systems, are vital for prevention and fast detection of fires. Non-functional or malfunctioning equipment and technology often become the main cause of fire. However, trends in intelligent fire detectors enjoy insufficient attention of domestic authors. Therefore, the article focuses on this issue. Relevant tasks are solved to study automatic fire fighting systems and the role of detectors in their operation, to identify the main areas of research addressed by relevant domestic and foreign publications. The availability of accurate values and adjustability of parameters ensure high process safety and a good response time, if needed.

Analysis

Analysis. Intelligent detectors, taking advantage of such tools and technologies as machine learning and electronic nose, their application in fire hazard detection are considered. Diagrams and data, describing the use of fire detectors, are presented. Different levels of safety conditions are analyzed. Methods for converting signals, coming from detectors, as well as options for integrating electronic nose techniques and thermal imaging cameras into automatic fire fighting systems are proposed. In addition, authors emphasize the benefits of electronic nose, machine vision, and micro-sensor clusters in fire safety assurance.

Conclusions

Conclusions. Intelligent fire detectors skyrocket the efficiency and reliability of automatic fire fighting systems. The authors’ findings will be helpful for researchers, engineers and designers of automatic fire fighting systems, students majoring in 20.03.01 Technosphere Safety, 27.03.01 Standardization and Metrology, students majoring in 27.04.02 Intelligent Measurement Systems for Quality Management, Quality Control and Product Certification.

искусственный носмашинное зрениесистема пожарной автоматикиопасные факторы пожарабезопасность объектаelectronic nosemachine visionautomatic fire fighting systemsfire danger factorsfacility safetyReferencesГительман Л.Д., Кожевников М.В. Электрификация как драйвер развития «умных городов» // Экономика региона. 2017. Т. 13. Вып. 4. С. 1199–1210. DOI: 10.17059/2017-4-18Gitelman L.D., Kozhevnikov M.V. Electrification as a driver of the development of “smart cities”. The economy of the region. 2017; 13(4):1199-1210. DOI: 10.17059/2017-4-18 (rus).Корольченко Д.А., Корольченко А.Я. Основы пожарной безопасности предприятия. Полный курс пожарно-­технического минимума : уч. пос., 3-е изд., перераб. и доп. М. : Пожнаука, 2011.Korolchenko D.A., Korolchenko A.Ya. Fundamentals of fire safety of an enterprise, a complete course of fire-technical minimum : textbook, 3rd ed., rev. and exp. Moscow, Pozhnauka Publ., 2011. (rus).Ву Т.З. Автоматическое управление интеллектуальным зданием на основе датчиков // Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 3–2. С. 57–60.Wu T.Z. Automatic control of an intelligent building based on sensors. Prospects for the development of information technologies. 2011; 3-2: 57-60. (rus).Lui Z., Kim A.K. Review of recent developments in fire detection technologies // Journal of Fire Protection Engineering. 2003. Vol. 13. Issue 2. Pp. 1–20. DOI: 10.1177/104239103033496Lui Z., Kim A.K. Review of recent developments in fire detection technologies. Journal of Fire Protection Engineering. 2003; 13(2):1-20. DOI: 10.1177/104239103033496Дарбаков Д.В., Менкеев А.И., Членов А.Н. Современное состояние и перспективы развития аспирационных пожарных извещателей (АПИ) // Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. 2018. Т. 1. № 9. С. 202–205.Darbakov D.V., Menkeev A.I., Members A.N. The current state and prospects of development of aspiration fire detectors (API). Fire safety: problems and prospects. 2018; 1(9):202-205. (rus).Jiang L. Intelligent control of building fire protection system using digital twins and semantic web technologies // Automation in construction. 2023. Vol. 147. Issue 8. Р. 104728. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104728Jiang L. Intelligent control of building fire protection system using digital twins and semantic web technologies. Automation in construction. 2023; 147(8):104728. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104728Hsu W.-L., Jhuang J.Y., Huang C.S., Liang C.K., Shiau Y.C. Application of internet of things in a kitchen fire prevention system // Applied Sciences. 2019. Vol. 3520. Vol. 9. Issue 17. Pp. 1–22. DOI: 10.3390/app9173520Hsu W.-L., Jhuang J.Y., Huang C.S., Liang C.K., Shiau Y.C. Application of internet of things in a kitchen fire prevention system. Applied Sciences. 2019; 9(3520):1-22. DOI: 10.3390/app9173520Белозеров В.В. Методы, модели и средства автоматизации управления техносферной безопасностью : автореф. … дис. д-ра техн. наук. Ростов н/Д, 2012. 46 c.Belozerov V.V. Methods, models and means of automation of technosphere safety management : abstract of the dissertation of the Doctor of Technical Sciences. Rostov-on-Don, 2012; 46. (rus).Периков А.В. Системный анализ и нанотехнологии безопасности в инженерных системах жилых высотных зданий // Нанотехнологии в строительстве. 2018. Т. 10. № 2. С. 114–130.Perikov A.V. System analysis and nanotechnology of safety in engineering systems of residential high-rise buildings. Nanotechnology in construction. 2018; 10(2):114-130. (rus).Андреев А.В., Доронин А.С., Терехин С.Н. Перспективы построения систем пожарной сигнализации на принципах искусственного интеллекта (на примере газовых пожарных извещателей) // Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. 2022. № 1. С. 65–74.Andreev A.V., Doronin A.S., Terekhin S.N. Prospects for building fire alarm systems based on the principles of artificial intelligence (on the example of gas fire detectors). Bulletin of the St. Petersburg University of the State Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia. 2022; 1:65-74. (rus).Maxkamov B., Muminova S.S., Sidiqov S.M. o’g’li. Ensuring fire safety during the implementation of the “smart house” concept // Science and innovation. 2022. No. 3. Pp. 338–345. DOI: 10.5281/zenodo.6819386Maxkamov B., Muminova S.S., Sidiqov S.M. o’g’li. Ensuring fire safety during the implementation of the “smart house” concept. Science and innovation. 2022; 3:338-345. DOI: 10.5281/zenodo.6819386Huang X., Wu X., Usmani A. Perspectives of using artificial intelligence in building fire safet // Handbook of Cognitive and Autonomous Systems for Fire Resilient Infrastructures. Chapter 6 / Naser M., Corbett G. (eds.). Springer, 2022. Pp. 1–25. DOI: 10.1007/978-3-030-98685-8_6Huang X., Wu X., Usmani A. Perspectives of using artificial intelligence in building fire safety. Handbook of Cognitive and Autonomous Systems for Fire Resilient Infrastructures. Chapter 6. Naser M., Corbett G. (eds.). Springer. 2022; 1-25. DOI: 10.1007/978-3-030-98685-8_6Li H., Chen Z., Lu Y., Li P., Wang Q.A., Liu Z. et al. Research on intelligent monitoring of fire safety and fire rescue plan for tunnel operation under quasi-unattended background // Buildings. 2023. Vol. 13. Issue 8. P. 2110. DOI: 10.3390/buildings13082110Li H., Chen Z., Lu Y., Li P., Wang Q.A., Liu Z. et al. Research on intelligent monitoring of fire safety and fire rescue plan for tunnel operation under quasi-unattended background. Buildings. 2023; 13(8):2110. DOI: 10.3390/buildings13082110Martinsson J., Runefors M., Frantzich H., Glebe D., McNamee M., Mogren O. A novel method for smart fire detection using acoustic measurements and machine learning: proof of concept // Fire Technology. 2022. Vol. 58. Issue 6. Pp. 3385–3403. DOI: 10.1007/s10694-022-01307-1Martinsson J., Runefors M., Frantzich H., Glebe D., McNamee M., Mogren O. A novel method for smart fire detection using acoustic measurements and machine learning: proof of concept. Fire Technology. 2022; 58(6):3385-3403. DOI: 10.1007/s10694-022-01307-1Wu Z., Wang H., Wang X., Zheng H., Chen Z., Meng C. Development of electronic nose for qualitative and quantitative monitoring of volatile flammable liquids // Sensors. 2020. Vol. 20. Issue 7. P. 1817. Pp. 1–12. DOI: 10.3390/s20071817Wu Z., Wang H., Wang X., Zheng H., Chen Z., Meng C. Development of electronic nose for qualitative and quantitative monitoring of volatile flammable liquids. Sensors. 2020; 20(7):1817. DOI: 10.3390/s20071817Joseph P., Bakirtzis D., Vieille A. An “electronic nose” as a potential device for fire detection of forest product fire loads in enclosures // Wood Material Science and Engineering. 2014. Vol. 10. Issue 1. Pp. 130–144. DOI: 10.1080/­17480272.2014.939713Joseph P., Bakirtzis D., Vieille A. An “electronic nose” as a potential device for fire detection of forest product fire loads in enclosures. Wood Material Science and Engineering. 2014; 10(1):130-144. DOI: 10.1080/17480272.2014.939713Khorramifar A., Karami H., Lvova L., Kolouri A., Łazuka E., Piłat-Rożek M. et al. Environmental engineering applications of electronic nose systems based on MOX gas sensors // Sensors. 2023. Vol. 23. Issue 12. Р. 5716. DOI: 10.3390/s23125716Khorramifar A., Karami H., Lvova L., Kolouri A., Łazuka E., Piłat-Rożek M. et al. Environmental engineering applications of electronic nose systems based on MOX gas sensors. Sensors. 2023; 23(12):5716. DOI: 10.3390/s23125716Scorsone E., Pisanelli A.M., Persaud K. Development of an electronic nose for fire detection // Sensors and Actuators B Chemical. 2006. Vol. 116. Issue 1–2. Pp. 55–61. DOI: 10.1016/j.snb.2005.12.059Scorsone E., Pisanelli A.M., Persaud K. Development of an electronic nose for fire detection. Sensors and Actuators B Chemical. 2006; 116(1-2):55-61. DOI: 10.1016/j.snb.2005.12.059Станкевич Т.С., Мищук Б.Р. Интеллектуальный подход к детектированию дыма как опасного фактора пожара // Вестник молодежной науки. 2022. № 1 (33). С. 1–8. DOI: 10.46845/2541-82-54-2022-1(31)-11-11Stankevich T.S., Mishchuk B.R. Intelligent approach to smoke detection as a dangerous fire factor. Vestnik youth science. 2022; 1(33):1-8. DOI: 10.46845/2541-82-54-2022-1(31)-11-11 (rus).Geetha S., Abhishek C.S., Akshayanat C.S. Machine vision based fire detection techniques: a survey // Fire Technology. 2021. Vol. 57. Issue 2. Pp. 591–623. DOI: 10.1007/s10694-020-01064-zGeetha S., Abhishek C.S., Akshayanat C.S. Machine vision based fire detection techniques: a survey. Fire Technology. 2021; 57:591-623. DOI: 10.1007/s10694-020-01064-zMondal M.S., Prasad V., Kumar R., Saha N., Guha S., Ghosh R. et al. Automating fire detection and suppression with computer vision: a multi-layered filtering approach to enhanced fire safety and rapid response // Fire Technology. 2023. Vol. 59. Issue 4. Pp. 1555–1583. DOI: 10.1007/s10694-023-01392-wMondal M.S., Prasad V., Kumar R., Saha N., Guha S., Ghosh R. et al. Automating fire detection and suppression with computer vision: a multi-layered filtering approach to enhanced fire safety and rapid response. Fire Technology. 2023; 59(4):1555-1583. DOI: 10.1007/s10694-023-01392-w

The authors declare that there are no conflicts of interest present.