Система пожаротушения в атомной отрасли имеет отличия по сравнению с другими. Дело в том, что в ней много оборудования и материалов, требующих специальных подходов к их тушению. Помимо этого, строго регламентированы требования к системам пожаротушения: они должны выдерживать как высокие температуры, так и воздействие радиации. На данный момент унифицированной системы для таких объектов нет, пишет ТАСС.

"Ученые собрали обширную базу данных, а также создали и обучили нейросеть. Она с учетом специфики технологического процесса может идентифицировать причину возгорания или другой нештатной 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", – рассказали в вузе и добавили, что разрабатываемый комплекс также позволит значительно сократить ущерб и уменьшить последующие риски от возгораний на разных промышленных и общественных объектах.

Отмечается, что специалисты провели уже больше тысячи экспериментов по локализации и подавлению горения линолеума, древесины, ПВХ-панелей, кабельной продукции, спиртов, масел, горючих жидкостей. Для этого были воспроизведены условия возгорания в распространенных ситуациях: короткое замыкание, нарушение правил эксплуатации нагревательного оборудования, перегрев и воспламенение проводки, локальные источники возгорания ограниченного теплосодержания, утечки и испарения масел и горючих жидкостей.

А с ноября начнутся эксперименты с имитаторами специализированных веществ. Они не радиоактивные, но помогут узнать, как при возгорании ведут себя материалы, которые можно встретить исключительно на атомных объектах промышленности, рассказал руководитель лаборатории тепломассопереноса, профессор научно-образовательного центра И. Н. Бутакова Павел Стрижак.

Нейросеть можно будет использовать как систему для рекомендаций пожарным службам по сценариям развития чрезвычайных происшествий на атомных объектах, а также как инструмент для расследования причин возгорания. В перспективе такую нейросеть можно будет интегрировать в уже существующую систему пожаротушения как инструмент для определения самого эффективного механизма локализации и тушения возгорания.

Специалисты планируют представить первый промышленный прототип комплекса к концу 2023 года.