В Челябинске разработали "умную" систему пожаротушения с тепловизором

Ученые кафедры "Безопасность жизнедеятельности" ЮУрГУ получили патент на изобретение гибридной системы мониторинга и управления аэрозольной автоматической установкой пожаротушения, сообщает пресс-служба ЮУрГУ.

Аэрозольные системы пожаротушения существуют сегодня на станциях технического обслуживания автомобилей, в техцентрах, сборочных цехах автопрома. Однако срабатывают они как правило на открытое пламя. А в этом случае возгорание может развиться стремительно и непредсказуемо.

"Литий-ионные батареи создают повышенные риски возникновения пожароопасных ситуаций ввиду склонности к тепловому разгону, – рассказал магистрант ЮУрГУ Никита Пономарёв. – Действуя на молекулярном уровне, аэрозольный состав не вступает в опасную реакцию с литием, как вода. Он эффективен в бескислородной среде, не проводит электрический ток, проникает в скрытые полости, что важно для тушения многоэлементной батареи".

Система, разработанная в ЮУрГУ, позволяет предотвратить возгорание и создать замкнутый контур безопасности в здании.

Технический комплекс, включающий в себя тепловизор и газоанализатор, устанавливается в помещении, где ремонтируют автомобильные двигатели, на стене или на потолке. В случае утечки опасных веществ или появления высокой температуры, система предупредит об опасности и укажет проблемную зону с точностью, например, до ячейки высоковольтного аккумулятора.

Подавая сигнал, система сообщит численные показатели, вызвавшие тревогу, позволяя тем самым персоналу оценить контекст возникшей угрозы.

В случае, если ситуация становится критической, система автоматически инициирует активацию аэрозольной установки пожаротушения, которая эффективна и безопасна для электроники.

Управление системой и принятие решений осуществляет разработанный алгоритм, работающий на основе операционной системы Windows.

Прямых аналогов в России у такой системы управления аэрозольным пожаротушением нет.

Ученые планируют усовершенствовать систему: внедрить алгоритм машинного зрения, обучить на основе реальных возгораний нейронную сеть, чтобы надёжнее прогнозировать возникновение пожароопасных ситуаций, а также расширить сферу применения, адаптировав свой комплекс для различных опасных производственных объектов, технология которых предусматривает повышенную пожароопасность и риск утечки воспламеняющихся веществ.