Объекты атомной промышленности имеют разную категорию пожарной опасности, огнетушащие составы и условиях их подачи в зону горения также различны.
Политехники провели более 1 000 экспериментов по локализации и подавлению горения совокупности веществ и материалов: древесины, ПВХ-панелей, линолеума, кабельной продукции, масел, спиртов, горючих жидкостей и других. Для этого они воспроизвели условия возгорания в наиболее распространенных ситуациях: нарушение правил эксплуатации нагревательного оборудования, короткое замыкание электрических сетей, локальные источники возгорания ограниченного теплосодержания, перегрев и воспламенение электрической проводки, утечки и испарения масел и горючих жидкостей.Любая автоматическая система пожаротушения построена по схожим принципам. В атомной отрасли же все здания и оборудование имеют разную категорию пожароопасности: умеренную, повышенную, взрывопожароопасность и так далее. Из-за этого разделения требования к отдельным системам пожаротушения в том или ином здании могут существенно различаться. К тому же требования к сенсорам и датчикам идентификации и локализации возгораний тоже очень строго регламентированы и специфичны: они должны выдерживать не только высокие температуры, но и при необходимости воздействие радиации. Унифицированной системы для таких объектов на данный момент нет,
На основе результатов выполненных экспериментов 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 (энергетический, атомный, нефтегазовый сектора) и общественных (жилые и производственные помещения, торговые центры и других) объектах.
Разработанную ученными ТПУ нейросеть можно будет использовать в качестве системы для выдачи рекомендаций пожарным службам по характеристикам и сценариям развития чрезвычайного происшествия на атомном объекте, как инструмент для расследования причин возгорания. Кроме того, такая нейросеть, в перспективе, может быть интегрирована в существующую систему пожаротушения в качестве инструмента для определения наиболее эффективного механизма локализации и тушения возгорания.На данный момент мы провели эксперименты с традиционными материалами, которые можно встретить на любом промышленном объекте. Но поскольку наша задача разработать комплекс по идентификации и подавлении возгораний для предприятий атомного сектора, 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. Стоит отметить, что работа по созданию комплекса только начата, говорить о ее внедрении на реальное предприятие атомного сектора и о классе объектов, к которым она будет использоваться, еще рано,
К концу 2023 году ученые представят первый промышленный прототип комплекса.
Справка
Лаборатория тепломассопереноса в течении последних семи лет активно занимается изучением эффективных технологий пожаротушения. За это время ученые разработали системы, позволяющие эффективно тушить лесные пожары, а также локализовать и ликвидировать возгорания в помещениях и на предприятиях повышенной опасности. По этой тематике коллективом лаборатории успешно реализовано три крупных проекта, поддержанных Российским научным фондом, и опубликовано более 50 статей в международных высокорейтинговых журналах.