俄羅斯科研人員開發出基于神經網絡的可測試火災報警和滅火系統的實驗箱。
托木斯克理工大學傳熱傳質實驗室負責人、布塔科夫科學教育中心教授帕維爾·斯特里扎克表示，新項目旨在創建智能消防和技術安全系統。為了建立一個實驗箱，科研人員進行了兩千多次實驗，再現了火災處理不慎、違反加熱裝置操作規則、電線短路、材料暴露于局部熱源，以及錯誤啟動滅火系統等常見的場景。
斯特里扎克說，此類系統基于神經網絡算法，用于早期階段識別緊急情況、預測后果并開發解決方案以消除潛在的火災發生。使用該系統能在更短時間內以最少資源預防緊急情況，并將其后果降至最低。為了降低訓練成本，科研人員在實驗室進行了神經網絡實驗和數學建模，在遠程測試站點對全尺寸復合體進行測試。
實驗箱配備了4個燃燒室，再現了各種類別和聚集狀態的材料的熱分解、氣化和燃燒條件。燃燒室的結構靈活，可根據不同的工藝條件進行重新配置。每個試驗爐都配備了現代化的熱、煙、氣分析、視頻記錄、熱成像、火焰、色譜、光學等傳感器。此外，每個燃燒室都配備有采用先進的液體、氣體、泡沫、粉末和氣體水合物反饋技術的滅火系統。
斯特里扎克稱，無論是在俄羅斯還是在世界各地，目前都不存在同類產品。考慮到工業安全的能力和要求，利用新產品可在企業中創建自適應智能消防和技術安全系統。
俄羅斯科研人員開發出基于神經網絡的可測試火災報警和滅火系統的實驗箱。
托木斯克理工大學傳熱傳質實驗室負責人、布塔科夫科學教育中心教授帕維爾·斯特里扎克表示，新項目旨在創建智能消防和技術安全系統。為了建立一個實驗箱，科研人員進行了兩千多次實驗，再現了火災處理不慎、違反加熱裝置操作規則、電線短路、材料暴露于局部熱源，以及錯誤啟動滅火系統等常見的場景。
斯特里扎克說，此類系統基于神經網絡算法，用于早期階段識別緊急情況、預測后果并開發解決方案以消除潛在的火災發生。使用該系統能在更短時間內以最少資源預防緊急情況，并將其后果降至最低。為了降低訓練成本，科研人員在實驗室進行了神經網絡實驗和數學建模，在遠程測試站點對全尺寸復合體進行測試。
實驗箱配備了4個燃燒室，再現了各種類別和聚集狀態的材料的熱分解、氣化和燃燒條件。燃燒室的結構靈活，可根據不同的工藝條件進行重新配置。每個試驗爐都配備了現代化的熱、煙、氣分析、視頻記錄、熱成像、火焰、色譜、光學等傳感器。此外，每個燃燒室都配備有采用先進的液體、氣體、泡沫、粉末和氣體水合物反饋技術的滅火系統。
斯特里扎克稱，無論是在俄羅斯還是在世界各地，目前都不存在同類產品。考慮到工業安全的能力和要求，利用新產品可在企業中創建自適應智能消防和技術安全系統。
本文鏈接：俄開發測試消防系統的智能綜合體http://m.sq15.cn/show-2-2990-0.html
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