ХАЛИКОВ Ринат Валерьевич, к.т.н., старший преподаватель кафедры комплексной безопасности в строительстве
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26
РИНЦ AuthorID: 1045928
Rinat V. KHALIKOV, Cand. Sci. (Eng.), senior lecturer at the department of integrated safety in construction
Yaroslavskoe Shosse, 26, Moscow, 129337
RSCI AuthorID: 1045928
КОРОЛЬЧЕНКО Антон Дмитриевич, заведующий сектором испытаний НИЦ «Взрывобезопасность» Института комплексной безопасности в строительстве, старший преподаватель кафедры комплексной безопасности в строительстве
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, 26
РИНЦ AuthorID: 890113, Scopus: 57215919375, WoS ResearcherID: E-3295-2017
Anton D. KOROLCHENKO, head of the testing sector of the explosion safety research center, senior lecturer of department of integrated safety in construction
Yaroslavskoe Shosse, 26, Moscow, 129337
RSСI AuthorID: 890113, Scopus: 57215919375, WoS ResearcherID: E-3295-2017
ХОХЛУНОВ Евгений Викторович, заместитель директора по GR
119021, г. Москва, вн.тер.г. муниципальный округ Хамовники, ул. Льва Толстого, 16
Evgeny V. KHOKHLUNOV, Deputy Director
Lva Tolstogo St., 16, Khamovniki Municipal District, Moscow, 119021
Введение. Современные склады — сложные объекты с высокой концентрацией материальных ценностей; риск крупных пожаров требует ускоренной локализации. Классические методы не обеспечивают необходимой скорости, поэтому предлагаются автоматизированные комплексы «детектирование – целеуказание – ликвидация» с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).
Цель. Оценить возможность и предложить концептуальные основы оперативного тушения пожаров в складских комплексах с помощью автономных БПЛА.
Задачи. Провести анализ существующих методов тушения и обосновать необходимость системы быстрого реагирования; разработать концепцию замкнутого контура с подсистемами обнаружения, целеуказания и ликвидации; построить математическую модель для определения необходимого количества БПЛА; выполнить сравнительное моделирование времени обнаружения пожара с использованием дымовых извещателей и видеомониторинга.
Методика исследования. Использованы методы системного анализа и синтеза; время обнаружения оценивалось посредством моделирования динамики пожара и распространения дыма в Fire Dynamics Simulator; модель количества БПЛА основывалась на геометрическом подходе с корректировкой на трехмерность и стеллажи; сравнение систем обнаружения проводилось по данным моделирования.
Теоретические основы. Работа опирается на законы теплового излучения, рассеяния света и основные положения динамики и кинематики.
Результаты и обсуждение. Разработана математическая модель, позволяющая определить количество БПЛА с учетом площади склада и времени реакции; моделирование показало, что система видеомониторинга с распознаванием дыма обнаруживает очаг менее чем за 10 с и превосходит по скорости традиционные дымовые извещатели; рассмотрена возможность использования мультироторных БПЛА с полезной нагрузкой около 20 кг для адресной подачи огнетушащих составов.
Выводы. Полученные результаты подтверждают эффективность применения БПЛА для сокращения времени от обнаружения до начала тушения; созданная модель позволяет оптимизировать состав системы; предлагаемый замкнутый контур способен повысить уровень пожарной безопасности складских комплексов.
Introduction. Modern warehouses are complex facilities characterized by a high concentration of material assets, while the risk of large-scale fires necessitates rapid fire localization. Conventional methods fail to provide the required response speed; therefore, automated “detection – targeting – suppression” systems employing unmanned aerial vehicles (UAV) are proposed.
Aim. To assess the feasibility of rapid-fire suppression in warehouse complexes using autonomous UAV and to propose its conceptual framework.
Purposes. To analyze existing fire suppression methods and substantiate the need for a rapid-response system; to develop a closed-loop concept incorporating detection, targeting, and suppression subsystems; to build a mathematical model for determining the required number of UAV; and to perform a comparative simulation of fire detection time using smoke detectors and video monitoring.
Materials and methods. We used systems analysis; detection times were estimated by simulating fire and smoke propagation in a typical warehouse with Fire Dynamics Simulator. The UAV-quantity model applied a geometric approach with corrections for three-dimensional space and shelving. Comparative assessment relied on modelling data.
Theoretical bases. The work is based on the laws of thermal radiation and light scattering, as well as the fundamental principles of dynamics and kinematics.
Results and discussions. A mathematical model was developed to determine the number of UAV, taking into account the warehouse area and response time; Simulation showed that a video surveillance system with smoke detection identifies the source of a fire in less than 10 s and outperforms traditional smoke detectors in terms of speed; the possibility of using multi-rotor UAV with a payload of around 20 kg for the targeted delivery of fire-extinguishing agents was considered.
Conclusions. The results obtained confirm the effectiveness of using UAV to reduce the time between detection and the start of firefighting; the model developed enables the system’s configuration to be optimized; the proposed closed-loop system is capable of enhancing fire safety in warehouse complexes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.