СИНТЕЗ СИСТЕМЫ СВЕРХБЫСТРОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПОЖАРООПАСНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСА ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ДАТЧИКОВ
Аннотация
Современные технологии и городская инфраструктура требуют инновационных подходов к
обнаружению пожароопасных ситуаций. Эффективное и сверхбыстрое обнаружение возгораний
становится неотъемлемой частью обеспечения безопасности. С этой целью синтезируются и
реализуются системы способные обнаруживать и информировать об пожароопасной ситуации
за считанные секунды, в статье синтезируется одна из таких систем. Исследование и синтез
математической модели цифрового универсального пожарного датчика, который в свою очередь
является комплексом взаимосвязанных датчиков, актуально в связи с постоянным развитием ин-
фраструктуры систем, возрастающей сложностью электрооборудования и необходимость со-
кращению ущерба, возникающего при возникновении и распространении пожаров. Предиктивная
диагностика работоспособности электрооборудования, позволяет своевременно выявлять и уст-
ранять потенциальные угрозы пожарной безопасности. В рамках данного исследование приво-
дится теоретическая математическая модель реального цифрового универсального пожарного
датчика, сперва в упрощенном варианте, затем в усложненном с учетом конструкции и стати-
стического подхода к задаче нахождения порогов срабатывания датчика, приведено описание
параметров математической модели и последовательного принципа работы. Данный датчик
представляет собой инновационное решение в области пожарной безопасности, которое обеспе-
чивает высокий уровень контроля и эффективности в реальном времени. На основе теоретиче-
ских моделей, представленных в статье, разработана математическая модель датчика, которая
смоделирована с использованием программного средства Simulink на реальных данных, полученных
от производителя датчика. Результаты моделирования показали, что модель корректно описы-
вает поведение реального датчика на всех каналах и может быть использована в дальнейших ис-
следованиях, таких как прогнозирование и обнаружения пожароопасных ситуация с использовани-
ем нейронных сетей. Синтез предложенной системы необходим для дальнейших исследований в
область прогнозирования и обнаружения пожароопасных ситуаций на основе полученной мате-
матического модели.
Литература
safe fire-fighting automation], Algoritm bezopasnosti [Safety Algorithm], 2015, No. 4.
2. Sautin I.G. Sverkhrannee obnaruzhenie dyma. Novye vozmozhnosti [Ultra-early smoke detection.
New features], Algoritm bezopasnosti [Safety Algorithm], 2016, No. 5.
3. Sautin I.G. Bezopasnost' zdaniy i sooruzheniy [Safety of buildings and structures], Bezopasnost'.
Sredstva razmeshcheniya [Safety. Accommodation facilities], 2017, No. 1.
4. Sautin I.G. Protivopozharnaya zashchita: tekhnologii i resheniya [Fire protection: technologies and
solutions], Transport. Protivopozharnaya zashchita. Pozharnaya avtomatika. Sredstva spaseniya
[Transport. Fire protection. Fire automatics. Rescue means], 2018.
5. Sautin I.G. Osoboe mnenie. Mozhno li doverit' svoyu zhizn' dymovomu pozharnomu izveshchatelyu?
[Special opinion. Can you trust your life to a smoke alarm?], Algoritm bezopasnosti [Security algorithm],
2019, No. 6.
6. Zaytsev A.V. Dostovernost' i svoevremennost' obnaruzheniya pozhara, i kak ikh uchest' v normakh na
SPS [Reliability and timeliness of fire detection, and how to take them into account in ATP standards],
Algoritm bezopasnosti [Safety Algorithm], 2016, No. 2.
7. Ivanov A.N. K voprosu ob otsenke effektivnosti pozharnoy avtomatiki [On the issue of assessing the effectiveness
of fire automatics], Pozharnaya bezopasnost': sovremennye vyzovy. Problemy i puti
resheniya: Mater. Vseros. nauch.-prakt. konf. [Fire safety: modern challenges. Problems and solutions:
Materials of Vseros. scientific-practical conf.]. St. Petersburg: S.-Peterb. un-t GPS MChS Rossii, 2021.
8. Presnov A.I. [i dr.]. Pozharnaya tekhnika: ucheb. [Fire equipment: textbook]: in 2 part. Part 2.
St. Petersburg: S.-Peterb. Un-t GPS MChS Rossii, 2016, 404 p.
9. Qureshi W.S., Ekpanyapong M., Dailey M.N., Rinsurongkawong S., Malenichev A., Krasotkina O.
QuickBlaze: Early fire detection using a combined video processing approach, Fire Technol., 2016,
52, pp. 1293-1317. DOI: 10.1007/s10694-015-0489-7.
10. Mulholland, G.W. How well are we measuring smoke?, Fire and Materials, June 1982, Vol. 6, No. 2,
pp. 65-67.
11. Bywater D. Detection of Real Fires by Carbon Monoxide Detectors—Foreign Experience. The Results
of 10 Years of Research Lead to a Leap in Fire Detection Technology. Available online:
https://www.aktivsb.ru/statii/obnaruzhenie_realnykh_pozharov_detektorami_ugarnogo_gaza_zarubez
hnyy_opyt.html (accessed on 20 December 2023).
12. Luck H. and Hase K.R. Signal Detection Aspects in Automatic Fire Detection, Fire Safety Journal,
1983, 6, pp. 233-240.
13. Fedorov A., Bytcinskaya T., Lukyanchenko A., Hung T.D. Trends in the development of automatic fire
detectors, Technol. Technosphere Saf., 2009, 23, pp. 111-114. Available online:
https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-avtomaticheskih-pozharnyh-izveschateley-1 (accessed
on 20 December 2023).
14. Petrov A.E., Fedorov A.V., Kochegarov A.V., Lomaev E.N., Preobrazhenskiy A.P. The Analysis of
Network Models for the Design of Industrial and Fire Safety Systems for Oil Refineries, IOP Conf.
Ser. Earth Environ. Sci., 2021, 808, 012024.
15. Bogdan L., Cristina B. The design of temperature control system using PIC18f4620; 2010.
16. MathWorks. «MATLAB & Simulink Help Center» MathWorks, 2023. Available at:
https://www.mathworks.com/help/index.html. Accessed 20 December 2023.
17. Moler Cleve B. Numerical Computing with Matlab. The MathWorks, Inc., Natik, 2004.
18. Chapra Steven C. Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists. McGraw
Hill Companies, Inc. 2nd ed. New York, 2008.
19. Trench William F. Elementary Differential Equations. Trench, 2013.
20. Ukil A., Braendle H., Krippner P. Distributed temperature sensing: Review of technology and applications,
IEEE Sens. J., 2011, 12, pp. 885-892. DOI: 10.1109/JSEN.2011.2162060.
21. Fawad Khan, Zhiguang Xu, Recent Advances in Sensors for Fire Detection, PMID: 35590999, 2022
Apr 26, DOI: 10.3390/s22093310.
