«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Улучшение эффективности пожарных водометов за счет использования глубокого обучения и беспроводной сенсорной сети

УДК: 004.051:621.396
DOI: -

Авторы:

¹ Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
² Технологический университет, Багдад, Ирак

Ключевые слова: беспроводные сенсорные сети, YOLOv5, стереокамера, пожарный водомет, глубокое обучение, обнаружение пожара, тушение пожаров

Аннотация:

Глобализация нефтегазовой отрасли означает, что катастрофа в одной стране может иметь далеко идущие экономические и экологические последствия для других стран. Поэтому принятие мер безопасности на объектах нефтегазовой отрасли важно для снижения ущерба и рисков возникновения пожаров. Одним из современных методов тушения пожаров на объектах нефтегазовой отрасли являются автоматические системы пожаротушения. Цель данной статьи – минимизация времени срабатывания автоматических систем пожаротушения за счет интеграции их с беспроводными сенсорными сетями (БСС), поддерживаемыми искусственным интеллектом. Использование стереокамеры в качестве оптического датчика в БСС позволяет точно и быстро определять место возгорания. Для обнаружения пожаров использовалась модель YOLOv5, благодаря которой пожары обнаруживались с эффективностью до 90 %. Предлагаемая система способна эффективно управлять водяными средствами пожаротушения, расположенными вблизи очага возгорания. В процессе моделирования время обнаружения возгорания и начала работы системы пожаротушения составило менее 2,5 с.

Список литературы:

1. Risk Identification of FPSO Oil and Gas Processing System Based on an Improved FMEA Approach / Wang Longting, Sun Liping, Kang Jichuan [et al.] // Applied Sciences. – 2021. – Vol. 11, Issue 2. – P. 567. – DOI: 10.3390/app11020567
2. Pool Fire Suppression Using CO2 Hydrate / O. Gaidukova, S. Misyura, I. Donskoy [et al.] // Energies. – 2022. – Vol. 15, Issue 24. – P. 9585. – DOI: 10.3390/en15249585
3. Guo Zenghui, Lu Shouxiang, Song Zhigang. Experimental Study on Transformer Oil Pan Fire Suppression by ABC Fire Extinguisher Powder // 2024 9th Asia Conference on Power and Electrical Engineering (ACPEE), Shanghai, China, April 1–13, 2024. – P. 2591–2596. – DOI: 10.1109/ACPEE60788.2024.10532442
4. Bany Salameh H.A., Dhainat M.F., Benkhelifa E. An End-to-End Early Warning System Based on Wireless Sensor Network for Gas Leakage Detection in Industrial Facilities // IEEE Systems J. – 2021. – Vol. 15, Issue 4. – P. 5135–5143. – DOI: 10.1109/JSYST.2020.3015710
5. Intelligent Fire Monitor for Fire Robot Based on Infrared Image Feedback Control / Zhu Jinsong, Li Wei, Lin Da [et al.] // Fire Technology. – 2020. – Vol. 56, Issue 5. – P. 2089–2109. – DOI: 10.1007/s10694-020-00964-4
6. Zhou Xiangyang, Xin Yibing, Dorofeev S. Evaluation of automatic water cannon for fire protection of low-piled storage in high-clearance facilities // Fire Safety J. – 2021. – Vol. 120. – P. 103080. – DOI: 10.1016/j.firesaf.2020.103080
7. Güllüce Yü., Çelik R.N. FireAnalyst: An effective system for detecting fire geolocation and fire behavior in forests using mathematical modeling // Turkish J. of Agriculture and Forestry. – 2020. – Vol. 44, No. 2. – P. 127–139. – DOI: 10.3906/tar-1907-11
8. Liu Jianshe. The Jet Closed-Loop Control Method Based on Image Processing // 2021 IEEE Int. Conf. Progress in Informatics and Computing (PIC), Shanghai, China, Dec. 17–19, 2021. – P. 179–183. – DOI: 10.1109/pic53636.2021.9687090
9. Zakaria Al-Hady S.M., Islam M.R., Rashid M.M. Development of IoT-Based Automated Dynamic Emergency Response System Against Fire Incidents in Academic Building // Int. J. of Engineering Materials and Manufacture. – 2023. – Vol. 8, No. 3. – P. 75–87. – DOI: 10.26776/ijemm.08.03.2023.03
10. Momeni M., Mirzapour Al-e-Hashem S.M.J. Collaboration of thermal sensors and drones in fighting wildfires; Mathematical model and heuristic approach // Internet of Things. – 2024. – Vol. 26. – P. 101168. – DOI: 10.1016/j.iot.2024.101168
11. Dheyab O.A., Chernikov D.Yu., Selivanov A.S. Integration of deep learning and wireless sensor networks for accurate fire detection in indoor environment // J. of Siberian Federal University. Engineering and Technologies. – 2024. – Vol. 17, No. 1. – P. 124–135.
12. Using the city’s surveillance cameras to create a visual sensor network to detect fires // J. of Siberian Federal University. Engineering and Technologies. – 2024. – Vol. 17, No. 2. – P. 266–274.
13. Stereo Camera Setup for 360° Digital Image Correlation to Reveal Smart Structures of Hakea Fruits / M. Fischer, M.D. Mylo, L.S. Lorenz [et al.] // Biomimetics. – 2024. – Vol. 9, Issue 3. – P. 191. – DOI: 10.3390/biomimetics9030191
14. Dheyab O.A., Chernikov D.Yu., Selivanov A.S. Fire Size Calculation for Automatic Calibration of Water Spray Nozzle in Firefighting Robots // 2023 5th Int. Conf. on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA), Lipetsk, Russian Federation, Nov. 08–10, 2023. – P. 231–234. – DOI: 10.1109/SUMMA60232.2023.10349438
15. Toma C.-I., Popescu M., Popa I.-C. Application of SCADA System in an Electrical Substation and Remote Terminal Unit Parametrization // 2023 Int. Conf. on Electromechanical and Energy Systems (SIELMEN), Craiova, Romania, Oct. 11–13, 2023. – P. 1–6. – DOI: 10.1109/SIELMEN59038.2023.10290773
16. Predictive Maintenance Framework for Fault Detection in Remote Terminal Units / A. Lekidis, A. Georgakis, C. Dalamagkas, E.I. Papageorgiou // Forecasting. – 2024. – Vol. 6, Issue 2. – P. 239–265. – DOI: 10.3390/forecast6020014
17. Simulation research of fire water cannon nozzle based on fluent / Wang Yalin, Liu Zhongbin, Xiao Mengzhuo [et al.] // Int. J. of Mechanical and Electrical Engineering. – 2023. – Vol. 1, Issue 1. – P. 39–48. – DOI: 10.62051/ijmee.v1n1.05
18. Duan Linfeng, Hou Xinguo. Review of automatic fire water monitor system // J. of Physics. Conf. Series. – 2021. – Vol. 1894. 2020 Int. Conf. on Intelligent Control, Measurement and Signal Processing and Intelligent Oil Field (ICMSP 2020), Xi'an, China, Dec. 4–6, 2020. – P. 012013. – DOI: 10.1088/1742-6596/1894/1/012013