Development of an adaptive method for early fire detection based on the dynamics of carbon fires in the gas environment for prevention of fire in premises

Abstract

The object of research is the processes of formation and change of carbon monoxide concentration signals in the gas environment at the early stages of ignition of various combustible materials. The problem that was solved is to develop an adaptive method for detecting fires based on the use of current features of statistical instability of gas environment regimes preceding a fire. A method for early detection of fires by a carbon monoxide concentration signal is proposed, based on adaptive statistical processing using exponential smoothing and accumulation of instability energy. Unlike traditional approaches, the proposed method analyzes structural changes in the signal, which are manifested in an increase in variability and deviation from the current adaptive average. The method is implemented by forming a variational-squared indicator of fires, which is the product of the coefficient of variation and the deviation of the signal from its exponential average, squared, with subsequent exponential accumulation and normalization. It is shown that the obtained normalized statistics allow to maximize the probability of correct fire detection for a given false alarm probability. In the course of the research, expressions for the probabilistic characteristics of early detection were obtained and the problem of optimizing the exponential memory parameter was solved, which provides a compromise between sensitivity and noise resistance. Experimental validation showed that the proposed method provides earlier fire detection, a higher probability of detection at a given false alarm level and resistance to background signal drift. The practical significance of the method is determined by the possibility of its implementation in real-time early fire detection systems based on controllers with limited computing resources.

-

Об'єктом дослідження є динаміка концентрації чадного газу в газовому середовищі на ранніх стадіях загоряння різних горючих матеріалів. Розроблено адаптивний метод виявлення загорянь на основі використання поточних особливостей нестабільності динаміки концентрації чадного газу у газовому середовищі, яка передує пожежі. Запропонований метод раннього виявлення загоряння базується на адаптивній статистичній обробці даних концентрації чадного газу з використанням експоненціального згладжування та накопичення енергії нестабільності. На відміну від традиційних підходів запропонований метод аналізує структурні зміни концентрації чадного газу, що проявляються у зростанні варіативності та відхиленні від поточного адаптивного середнього. Метод реалізується за допомогою формування запропонованого варіаційно-квадратичного індикатора загорянь, що є добутком коефіцієнта варіації та відхилення сигналу від його експоненціального середнього, зведене в квадрат, з подальшим експоненціальним накопиченням і нормуванням. Показано, що отримана нормована статистика дозволяє при заданій ймовірності помилкової сигналізації максимізувати ймовірність правильного виявлення загорянь. В ході дослідження отримані вирази для ймовірнісних характеристик раннього виявлення та вирішено задачу оптимізації параметра експоненціальної пам'яті, що забезпечує компроміс між чутливістю та стійкістю до завад. Експериментальна валідація показала, що запропонований метод забезпечує більш раннє виявлення загоряння на 10–30 хвилин, ймовірність виявлення близьку до одиниці при заданому рівні помилкової сигналізації 0,01 і стійкість до дрейфу фонової концентрації чадного газу. Практична значущість методу визначається можливістю його реалізації в системах раннього виявлення пожеж у реальному часі на основі використання контролерів з обмеженими обчислювальними ресурсами. Запропонований метод може бути застосований до вільного небезпечного параметру пожежі.