Inovação tecnológica reduz falsos alarmes em detetores de chama

Descubra como a tecnologia de Redes Neuronais Artificiais (RNAs) está a ser utilizada em detetores de chamas para distinguir de forma fiável entre chamas reais e fontes de falsos alarmes.

Em ambientes industriais onde são manuseados materiais inflamáveis, os sistemas de deteção de chama são uma componente importante dos programas de segurança. Os alarmes falsos nestes sistemas interrompem as operações e podem causar a dessensibilização do pessoal em relação aos alertas.

Diferentes métodos de deteção de chama têm diferentes perfis de falsos alarmes em diferentes aplicações. Foram e estão a ser desenvolvidas tecnologias de engenharia de segurança avançadas para melhorar o diagnóstico de chama destes sistemas, incluindo a redução de falsos alarmes.

Entre estas tecnologias, as redes neuronais artificiais (RNA) destacam-se como uma opção promissora, oferecendo uma redução dos falsos alarmes.

Compreender o Desafio

Os sistemas de deteção de incêndios em relação às chamas baseiam-se em vários sensores, incluindo detetores de infravermelhos (IV) e ultravioleta (UV), para identificar a presença de chamas. No entanto, estes sensores são suscetíveis à interferência de fontes como a luz solar, soldadura por arco e superfícies quentes, que podem levar a falsos alarmes.

Além disso, fatores ambientais como poeiras, fumo e nevoeiro podem limitar ainda mais os detetores de chamas, complicando a tarefa dos sistemas convencionais. Em aplicações com estas variáveis, a distinção entre ameaças genuínas e falsos alarmes pode ser um desafio para estes sistemas.

O que são Tecnologias Avançadas de Diagnóstico

As RNAs (Redes Neuronais Artificiais) são uma forma de enfrentar este desafio. As RNAs são modelos computacionais inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender padrões complexos e tomar decisões com base em vastos conjuntos de dados.

Quando aplicadas à deteção de chamas, as RNAs são excelentes no discernimento de diferenças subtis entre chamas reais e potenciais fontes de interferência, reduzindo assim significativamente os falsos alarmes.

Como funcionam as RNAs na Deteção de Chamas

As RNAs são instruídas usando extensos conjuntos de dados espectrais, tanto de chamas reais quanto de fontes comuns de interferência. Através de um processo conhecido como aprendizagem supervisionada, a rede ajusta os seus parâmetros internos para otimizar a sua capacidade de classificar com precisão os dados de entrada.

Uma vez instruída, a RNA pode analisar rapidamente os dados de entrada do sensor e determinar se uma anomalia detetada corresponde a uma chama genuína ou a um falso alarme. A MSA tem estado na vanguarda da utilização de redes neurais artificiais na tecnologia de deteção de chamas desde 2005.

Numerosas indústrias, incluindo petróleo e gás, processamento químico e fabrico, adotaram as RNA para a deteção de chamas com resultados notáveis. Ao integrar as RNA nos seus sistemas de segurança, as empresas registaram reduções significativas nos falsos alarmes, o que levou a uma maior continuidade operacional e à segurança dos trabalhadores.

Para além disso, a escalabilidade das RNA permite a implementação em diversos ambientes, desde plataformas offshore a instalações industriais, sublinhando ainda mais a sua versatilidade e eficácia.

Principais Vantagens das RNAs na Deteção de Chamas

1. Adaptabilidade: As RNAs estão preparadas para a variação das condições ambientais e fontes de interferência devido a uma grande biblioteca de instruções, aumentando a sua robustez em aplicações do mundo real.

2. Precisão: Ao potenciar capacidades sofisticadas de reconhecimento de padrões, as RNAs podem distinguir entre chamas genuínas e falsos alarmes com elevada precisão.

3. Eficiência: As RNAs podem processar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo uma rápida tomada de decisões e minimizando os tempos de resposta em situações críticas.

4. Manutenção Reduzida: Com menos alarmes falsos, os sistemas de deteção de chamas que incorporam RNAs requerem manutenção menos frequente, resultando em economia de custos e melhorias na eficiência operacional.

Apresentação do Detetor de Chamas General Monitors® FL5000 MSIR

Dentro do contexto explicado em cima, realçamos que a TECNIQUITEL comercializa os detetores de chamas de última geração da MSA, nomeadamente o Detetor de Chamas FL5000 MSIR (Multi-Spectrum Infrared). O FL5000 baseia-se na fundação estabelecida pelo FL4000H com maiores capacidades de rede neural que reduzem ainda mais os falsos alarmes.

O algoritmo de chama MSIR proprietário assegura efetivamente que o detetor verifica a presença de uma chama legítima antes de iniciar um alarme, salvaguardando tanto os seus bens como o seu orçamento.

Além disso, o FL5000 é o primeiro detetor de chamas a utilizar a tecnologia Bluetooth. Com a sua exclusiva aplicação Flame Connect, os utilizadores podem facilmente instalar, configurar e descarregar registos de eventos a partir de dispositivos móveis.

Conclusão

Quando a deteção fiável de chamas faz parte do programa de segurança de uma operação industrial, as tecnologias avançadas de diagnóstico, em particular as redes neuronais artificiais, oferecem uma excelente precisão e eficiência, ajudando a minimizar os falsos alarmes.

Ao recorrer ao poder das RNAs, as indústrias podem ajudar a reduzir os riscos, proteger os ativos e salvaguardar o pessoal. À medida que a tecnologia continua a evoluir, a integração de RNAs de próxima geração está pronta para estabelecer novos padrões de excelência na deteção de chamas industriais.