В России создали нейросетевой алгоритм для обнаружения пожаров на атомных предприятиях

Нейросетевой алгоритм для обнаружения, локализации и ликвидации возгораний на объектах атомной промышленности создали ученые Передовой инженерной школы Томского политехнического университета. Разработка станет основой программно-аппаратного комплекса, макет которого представили на Петербургском международном газовом форуме, сообщили в пресс-службе вуза.

"Ученые собрали обширную базу данных, а также создали и обучили нейросеть. Она с учетом специфики технологического процесса может идентифицировать причину возгорания или другой внештатной ситуации, местоположение, тип и характеристики очага пожара, а также прогнозировать дальнейшие модели развития событий и выдавать рекомендации по наиболее оптимальным механизмам и способам локализации, тушения тушащим составам. Кроме того, разрабатываемый комплекс позволит существенно минимизировать ущерб и снизить последующие риски от возгораний на различных промышленных и общественных объектах", — указано в сообщении.

Проведено более тысячи экспериментов по локализации и подавлению горения древесины, ПВХ-панелей, линолеума, кабельной продукции, масел, спиртов, горючих жидкостей. Для этого воспроизводились условия возгорания в распространенных ситуациях: нарушение правил эксплуатации нагревательного оборудования, короткое замыкание, локальные источники возгорания ограниченного теплосодержания, перегрев и воспламенение проводки, утечки и испарения масел и горючих жидкостей.

"С ноября у нас стартует серия экспериментов с имитаторами специализированных веществ. Они не являются радиоактивными, однако позволят узнать, как ведут себя при возгорании материалы, которые встречаются исключительно на атомных объектах промышленности", — привели в сообщении слова руководителя лаборатории тепломассопереноса, профессора научно-образовательного центра И.Н. Бутакова Павла Стрижака.

Нейросеть можно будет использовать в качестве системы для выдачи рекомендаций пожарным службам по сценариям развития ЧП на атомном объекте, как инструмент для расследования причин возгорания. Такая нейросеть в перспективе может быть интегрирована в существующую систему пожаротушения в качестве инструмента для определения наиболее эффективного механизма локализации и тушения возгорания.

Первый промышленный прототип комплекса ученые планируют представить к концу 2023 года.

Отмечается, что система пожаротушения в атомной отрасли отличается от других — там много оборудования и материалов, которые требуют специальных подходов к тушению. Также строго регламентированы требования к самим системам пожаротушения: они должны выдерживать не только высокие температуры, но и воздействие радиации. Унифицированной системы для таких объектов на данный момент нет.​​​​​​

Фото: freepik