CC BY
0
транспортом, энергосбережением, экологическим мониторингом, что позволяет улучшить жизнь населения.
Примеры умных городов включают Сингапур, Токио, Барселону и многие другие, где новые технологии активно используются для решения проблем с пробками, загрязнением воздуха и расходом энергии.
2. Основные технологии умных городов
Интернет вещей (Ь^
^ является одной из ключевых технологий умных городов. Устройства ^ — это датчики и приборы, которые собирают данные о различных аспектах городской жизни: от уровня загрязнения воздуха до количества пешеходов в определённой зоне. Эти данные помогают городским службам оперативно реагировать на изменения и принимать более обоснованные решения.
Искусственный интеллект (ИИ) и анализ данных
Большие данные, собираемые IoT-устройствами, обрабатываются с помощью ИИ. Например, ИИ может анализировать данные о движении транспорта и изменять светофорные режимы в реальном времени для снижения пробок. Анализ данных также помогает прогнозировать потребности города и планировать инфраструктурные изменения.
Системы умного освещения
В умных городах устанавливаются интеллектуальные уличные фонари, которые могут изменять яркость в зависимости от времени суток и присутствия людей. Это позволяет экономить электроэнергию и создавать более безопасные условия на улицах.
Энергосберегающие технологии
В умных городах используются системы управления энергопотреблением для оптимизации использования электроэнергии. Например, некоторые здания автоматически регулируют температуру и освещение в зависимости от количества людей в помещении.
3. Влияние умных технологий на градостроительство
Технологии умных городов меняют подход к градостроительству, делая его более устойчивым и ориентированным на людей:
Список использованной литературы:
1. Холмс, Д. «Будущее города: как технологии меняют городскую среду», издательство Наука и технологии, 2020.
2. Тейлор, Р. «Умные города и устойчивое развитие», издательство Градострой, 2021.
3. О'Коннор, П. «Умное будущее: искусственный интеллект в городском управлении», издательство Альпина Паблишер, 2022.
© Дурдыев О., Гылыджова Ч., Чарыев А., Мухамметбердиева Б., 2024
УДК 614.8.084
Куликов С.В.
СПб ГКУ ДПО «УМЦ ГО и ЧС» г. Санкт-Петербург, РФ
ЦИФРОВИЗАЦИЯ В ОБЛАСТИ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Аннотация
В статье анализируется применение инновационных решений для обеспечения устойчивости
инфраструктуры к крупным разрушительным пожарам, в том числе внедрение при строительстве интеллектуальных технологий искусственного интеллекта, облачных и периферийных вычислений, сенсорных и коммуникационных сетей. Определяется значение базы данных, которая должна быть достаточно большой и репрезентативной, этапы ее формирования и трудности, с которыми могут столкнуться специалисты в области обеспечения безопасности людей и объектов инфраструктуры.
Ключевые слова
цифровизация, искусственный интеллект, противопожарное обеспечение, план реагирования, критически важные системы здания, устойчивость инфраструктуры, база данных, программное обеспечение.
Динамично развивающийся мировой процесс урбанизации является определяющей характеристикой современного человеческого общества, а высокая плотность населения бросает вызов потенциалу устойчивости инфраструктуры в городской катастрофы. Уязвимость к крупным разрушительным пожарам требует инновационных решений для обеспечения эффективного управления чрезвычайными ситуациями.
Для решения этих проблем за последнее десятилетие в области строительства постепенно внедряются интеллектуальные технологии искусственного интеллекта, в основе применения которых лежит предварительное создание большой базы данных и обучение модели искусственного интеллекта на создание библиотеки сценариев потенциальных пожаров и формирование решения по конкретному объекту в чрезвычайной ситуации в зависимости от имеющихся данных. То есть фактически речь идет о создании цифрового клона такого объекта.
Сочетание искусственного интеллекта и больших данных, поддерживаемых облачными вычислениями, еще больше повышает возможности искусственного интеллекта. Это связано с тем, что искусственный интеллект может анализировать огромное количество больших данных только с помощью больших вычислительных мощностей, предоставляемых облачными вычислениями. Таким образом, применение искусственного интеллекта в строительной отрасли является одним из перспективных подходов для обеспечения эффективных и экономичных проектных решений. Использование машины для анализа широкого спектра сценариев и точного прогнозирования характера отказов здания при пожаре может стать одним из перспективных решений для выполнения эффективного проектирования здания в области пожарной безопасности.
Порой из-за ограниченного понимания сценария развития пожара существует вероятность чрезмерного проектирования из-за добавления противопожарной защиты к ненужным элементам конструкции. В определенных случаях используется неоправданно плотная противопожарная защита, в первую очередь связанная с ограниченными возможностями инженера полностью понимать характер отказов здания в условиях пожара.
Существующие детерминированные методы оценки режимов противопожарной защиты требуют много времени. Это связано с тем, что развитие пожара и последующее структурное реагирование зависят от множества факторов. Оценка реакции конструкции при пожаре является сложной задачей, а для такого сооружения, как высотное здание, намного сложнее.
Поэтому традиционный процесс проектирования отнимает много времени и ограничен способностью инженера полностью понимать потенциал разрушения конструкции при различных огневых нагрузках. Инфраструктуре пожарной безопасности сложно адаптироваться к быстрому развитию экономики и общества. Применяя искусственный интеллект к управлению противопожарными сооружениями, мы можем своевременно и точно получать соответствующую информацию о противопожарных сооружениях, повышать уровень управления, снижать затраты на управление, упрощать режим управления и повышать надежность противопожарных сооружений, чтобы обеспечить
информационное управление всем жизненным циклом таких сооружений.
На движение дыма от пожара в здании влияет множество факторов, включая его объем и геометрию, скорость тепловыделения и условия вентиляции. Ключевые входные факторы, такие как пожаробезопасность строительных материалов, геометрия помещения и конструкция противодымной вентиляции выбираются для выполнения тысяч численных симуляций.
После завершения формирования базы данных обученная модель искусственного интеллекта может быть упакована в программный инструмент для непосредственного использования чрезвычайными службами, архитекторами, конструкторами и дизайнерами.
Учитывая входную информацию, точно настроенная модель искусственного интеллекта в течение нескольких секунд может предсказать весь временной и пространственный процесс пожара, например, развитие движения дыма и профиль видимости при пожаре в помещении. На выходе модели искусственного интеллекта могут рассчитать доступное время безопасного выхода при эвакуации в случае пожара (ASET) и требуемое временя безопасного выхода (RSET), что является важнейшей задачей при проектировании пожарной безопасности.
Цифровое управление пожарной безопасностью за прошедшие годы произвело революцию, и решающую роль в его развитии сыграл технический прогресс. Сначала цифровая пожарная безопасность включала только системы обнаружения и сигнализации, такие как детекторы дыма и разбрызгиватели. Тем не менее, в настоящее время технология намного сложнее, включая такие компоненты, как отслеживание в реальном времени и прогнозная аналитика. Эти инструменты действуют как глаза и уши здания, позволяя менеджерам эффективно выявлять любые потенциальные риски пожара. Они также могут отслеживать состояние оборудования пожарной безопасности и обеспечивать оповещения в режиме реального времени вместе с уведомлениями, как для руководителей, так и для жильцов.
В конечном итоге пожарная безопасность здания может быть значительно улучшена благодаря мощным возможностям оптимизации искусственного интеллекта при проектировании интеллектуальных пожарных инженерных систем различных типов зданий, при этом затраты на рассмотрение и утверждение, строительство и монтаж могут быть снижены.
Несмотря на потенциальные препятствия, такие как стоимость обслуживания, проблемы конфиденциальности и доступа ключевого персонала к прозрачности данных и планам безопасности, эти проблемы можно легко преодолеть при правильной подготовке и исполнении.
Еще одним направлением, где возможно применение искусственного интелекта, является тушение пожаров - деятельность, которая в значительной степени зависит от командной работы. Руководители пожарных подразделений должны быстро принимать решения на основе изменений окружающей обстановки и получения важной информации о возникающих опасностях для жизни пожарных, наличие специального оборудования, средств индивидуальной защиты и персонала на месте организации мероприятий по тушению пожаров.
И здесь использование хорошо обученной модели обнаружения объектов искусственного интеллекта позволяет точно идентифицировать и подсчитать количество пожарных и пожарного оборудования на месте пожара. Когда пожарные службы первоначально прибывают на место пожара, камеры начинают снимать изображения и видео, а затем передают их на облачные серверы за пределами объекта. Камеры могут быть установлены на дронах, транспортных средствах и самих пожарных. Затем изображения и видео на месте отправляются в обученные модели искусственного интеллекта и визуальную базу данных из облака. После анализа руководители на месте получают необходимую информацию для принятия решений, включая количество пожарных машин и противопожарного оборудования, техники, количество пожарных, возможные опасные изменения на месте происшествия.
Кроме того, подключив камеры к беспроводным или спутниковым сетям, система с моделью обнаружения объектов искусственного интеллекта, сможет непрерывно рассчитывать и сравнивать
количество пожарных и противопожарного оборудования на земле. Этот метод может быть применен для поддержания достаточного количества персонала на месте пожара.
Благодаря постоянному мониторингу действий по тушению пожаров программное обеспечение сможет выявлять опасные действия на месте в режиме реального времени. Распознавание изображений на основе искусственного интеллекта может быть применено для повышения безопасности.
У цифровых технологий пожарной безопасности огромный потенциал, и для улучшения реагирования на чрезвычайные ситуации ответственным лицам стоит внимательней к ним присмотреться и по мере возможности включать такого рода технологии в свой план действий в кризисных ситуациях. Это гарантирует надежную защиту граждан и имущества. Список использованной литературы:
1. Горбань 1. Дьяченко И.А. Основные правила пожарной безопасности. - М.: Айриспресс, 2022. - 620 с.
2. Бостром Н. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 2021. - 119 с.
3. Ложкин В.С. Памятка-инструкция для ответственного за обеспечение пожарной безопасности производственных помещений по выполнению возложенных на него ежедневных обязанностей. - М.: Безопасность труда и жизни, 2019. - 396 с.
4. Михайлов Ю.М. Пожарная безопасность в офисе. - М.: Альфа-пресс, 2018. - 262 с.
5. Гельман А.М. Пожарная безопасность в 2023: новейшие технологические тренды. Электронный ресурс. URL: https://vc.ru/future/827102-pozharnaya-bezopasnost-v-2023-noveyshie-tehnologicheskie-trendy.
6. Чернов Д.И. Внедрение цифровых технологий в пожарную безопасность. Электронный ресурс. URL: https://www.secuteck.ru/articles/vnedrenie-cifrovyh-tekhnologij-vpozharnuyu-bezopasnost.
7. Роль технологий в обеспечении пожарной безопасности: достижения в областипрограммного обеспечения и оборудования для инспектирования Электронный ресурс. URL:https://techtrendspro.com/technology-in-fire-safety.
© Куликов С.В., 2024
УДК 614
Куликов С.В.
СПб ГКУ ДПО «УМЦ ГО и ЧС» г. Санкт-Петербург, РФ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОЖАРОБЕЗОПАСНОСТИ НА РАБОЧЕМ МЕСТЕ И В БЫТУ
Аннотация
В статье анализируются причины пожаров и возможные профилактические мероприятия по недопущению их возникновения на рабочих местах и в быту.
Ключевые слова
горение, горючее, окислитель, источник зажигания, пожар, горючие вещества,
профилактические мероприятия
Ежегодно в России от пожаров гибнет и травмируется от 15 до 20 тысяч человек. Проблема обеспечения пожаробезопасности на производстве и в быту является актуальной и в настоящее время. Разберемся в причинах возникновения пожаров и мерах по борьбе с ними.
Наибольшую опасность при пожаре представляют высокая температура в очаге воспламенения и
