Вопрос о перспективах развития интеллектуальных пожарных извещателей

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. 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. 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».

1. Гительман Л.Д., Кожевников М.В. Электрификация как драйвер развития «умных городов» // Экономика региона. 2017. Т. 13. Вып. 4. С. 1199–1210. DOI: 10.17059/2017-4-18

2. 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.

3. Ву Т.З. Автоматическое управление интеллектуальным зданием на основе датчиков // Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 3–2. С. 57–60.

4. 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: 10.1177/104239103033496

5. Дарбаков 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.

6. 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.2022.104728

7. Hsu 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/app9173520

8. Белозеров В.В. Методы, модели и средства автоматизации управления техносферной безопасностью : автореф. … дис. д-ра техн. наук. Ростов н/Д, 2012. 46 c.

9. Периков А.В. Системный анализ и нанотехнологии безопасности в инженерных системах жилых высотных зданий // Нанотехнологии в строительстве. 2018. Т. 10. № 2. С. 114–130.

10. 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.

11. 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.6819386

12. Huang 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_6

13. Li 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/buildings13082110

14. Martinsson 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/s10694-022-01307-1

15. Wu 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/s20071817

16. Joseph 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: 10.1080/­17480272.2014.939713

17. Khorramifar 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/s23125716

18. Scorsone 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.2005.12.059

19. Станкевич 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)-11-11

20. 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-z

21. Mondal 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-w