Amélioration de la détection précoce des incendies : imagerie thermique et Internet des objets

En avertissant plus tôt sur la voie de l’inflammation, les gestionnaires d’installations qui stockent de la biomasse peuvent éviter des incendies coûteux et potentiellement mortels avant qu’ils ne soient autorisés à se déclencher et à se propager.

La biomasse est généralement stockée dans des tas extérieurs en vrac à proximité de l’installation de production d’électricité. Ces monticules de matériaux sont particulièrement sujets à l’auto-échauffement car ils se décomposent naturellement. Le processus de décomposition est accéléré à mesure que l’humidité est introduite par la pluie et l’humidité, générant encore plus de chaleur. Comme la plupart des matériaux de biomasse sont de bons isolants, la chaleur interne générée par le tas ne peut pas s’échapper et se refroidir, augmentant ainsi les températures et se propageant à une plus grande zone interne. Finalement, le matériau commence à couver. Les feux couvants et sans flammes s’allument plus facilement que les feux enflammés et sont plus difficiles à éteindre.

Une détection précoce est essentielle si un feu de pile de biomasse en vrac doit être évité. Malheureusement, il est difficile de détecter la formation d’un feu à un stade précoce dans un feu de tas en vrac. Par exemple, la température de surface d’un pieu peut être ambiante tandis que la température interne peut être supérieure à 200 degrés Celsius. Les méthodes traditionnelles utilisant un câble de détection de chaleur linéaire peuvent être utilisées, mais elles sont susceptibles d’être endommagées pendant le transport des matériaux et ne sont généralement pas recommandées. Des mesures ponctuelles sont également utilisées mais ne détectent pas les effets de gradient. Le suivi des tendances de la température dans le temps est généralement plus utile pour détecter l’apparition précoce du réchauffement, lorsque des mesures d’atténuation peuvent être déployées avant que la situation ne devienne dangereuse.

Caméras infrarouges (IR) pour la détection précoce des incendies
Les caméras infrarouges fonctionnent selon le principe de transfert de chaleur du rayonnement. La caméra infrarouge comporte un réseau plan focal d’éléments détecteurs qui détectent la lumière infrarouge provenant de surfaces d’objets. Le rayonnement capturé par le détecteur de caméra infrarouge est numérisé, converti en données et affiché sous forme d’image visible. Les caméras infrarouges calibrées peuvent rapporter des mesures de température à partir de points, de lignes et de zones spécifiques sur des images en direct ou enregistrées.

Les caméras IR sont les premières à alerter avant qu’un incendie ne se développe. Ils « voient » un échauffement du matériau au début du processus de développement du feu avant de former des particules de fumée ou des flammes. Ces matériaux chauffants apparaissent sous forme de points chauds dans une image thermique et sont quantifiés avec des régions d’intérêt (ROI) comme des points, des lignes ou des zones qui rapportent des valeurs de température. L’application de plusieurs ROI à une image et la définition de seuils de température par ROI permettent de surveiller et d’alarmer à plusieurs endroits dans le champ de vision de la caméra. Lorsque la condition de seuil d’une ROI est satisfaite, les alarmes déclenchent des notifications au personnel approprié.

Qu’est-ce que l’IoT (Internet des objets) ?
L’Internet des objets (IoT) fait référence à des capteurs, des instruments et d’autres appareils interconnectés mis en réseau dans des applications logicielles qui utilisent l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle (IA). Ces réseaux connectés créent des systèmes qui surveillent, collectent, échangent, analysent et fournissent des informations précieuses sur un système ou un processus. L’IoT révolutionne l’automatisation en utilisant le cloud computing pour simplifier l’intégration et améliorer le contrôle des processus.

Imagerie thermique et détection précoce des incendies IoT
La sécurité incendie pour le stockage de la biomasse est un domaine qui réalise les avantages de l’imagerie thermique lorsqu’elle est combinée à l’IoT. En connectant des caméras infrarouges qui alertent dès les premiers stades de développement, les incendies potentiels peuvent être plus facilement détectés et évités. Les alertes de sécurité sont envoyées rapidement et efficacement à des centaines de personnes grâce à l’IoT. Les options de communication comprennent les appels vocaux, les SMS et les e-mails aux destinataires ciblés pour établir une prise de conscience rapide et efficace. Un autre avantage est l’évolutivité. Les gestionnaires d’installations peuvent connecter plusieurs emplacements à un tableau de bord central de surveillance et d’alarme. Comprendre la situation dans toutes les installations améliore la surveillance et la gestion de plusieurs systèmes à partir d’un point de contrôle unique.

Les systèmes IoT EFD peuvent améliorer la planification d’urgence en utilisant des algorithmes et des analyses pour aider à préparer rapidement de meilleurs plans d’urgence et d’évacuation. Par exemple, l’analyse peut prendre en compte des facteurs tels que le nombre de personnes dans l’installation, les cartes de l’installation, l’emplacement de l’incendie et la vitesse à laquelle l’incendie se propage pour développer de meilleurs plans d’évacuation. Les plans d’évacuation basés sur l’analyse peuvent prévenir la congestion en guidant les travailleurs vers différents endroits pour un itinéraire d’évacuation optimal.

Les systèmes de détection précoce d’incendie (EFD) IoT sont moins coûteux à installer et à entretenir que les systèmes de détection traditionnels. Comme l’application EFD réside dans le cloud, il n’y a pas besoin d’un serveur informatique dédié. Tout conflit potentiel avec le logiciel du système d’exploitation est éliminé, car l’accès à l’application ne nécessite qu’une connexion Internet. Les utilisateurs accèdent au système EFD n’importe où et n’importe quand avec n’importe quel appareil connecté à Internet. Et avec les informations d’identification appropriées, les paramètres de contrôle et d’alarme peuvent être modifiés à distance pour optimiser les performances.

Un autre avantage clé d’un système EFD basé sur le cloud est la possibilité de partager des tableaux de bord et des vues cartographiques. Par exemple, partager une vue cartographique en direct avec les premiers intervenants permet d’évaluer la scène avant d’arriver sur place, ce qui permet de gagner du temps et d’optimiser la sécurité. Ces cartes identifient l’emplacement du capteur d’alarme, la zone surveillée, les conditions d’alarme, les points d’entrée et de sortie de l’installation.

Détection précoce d’incendie IoT par caméra IR
Les systèmes IR Camera IoT EFD pour la surveillance de la biomasse peuvent intégrer plusieurs technologies de détection pour suivre les températures et détecter les particules de fumée à des endroits critiques. Les capteurs de détection les plus courants pour la surveillance de la biomasse EFD comprennent : les caméras infrarouges pour la surveillance quantitative et qualitative des points chauds ; caméras visibles pour l’identification de fumée ou de flammes ; et des détecteurs de fumée à aspiration pour la détection de particules de fumée.

La sélection et le placement corrects des capteurs pour la surveillance de la biomasse sont essentiels pour garantir des performances de détection optimales. Par exemple, les caméras infrarouges nécessitent une ligne de visée directe vers la zone d’intérêt pour assurer la détection. Les zones critiques masquées du champ de vision de la caméra pourraient être surveillées par des détecteurs de fumée, augmentant ainsi la détection de la caméra. Pour les installations extérieures ou à débit d’air élevé, les capteurs infrarouges sont les meilleurs pour la détection, car les effets de dilution peuvent limiter les performances des détecteurs de fumée.

Une autre considération essentielle pour l’EFD de la biomasse est la notification d’alerte précoce aux personnes responsables de la manutention des matériaux. Avant l’EFD, les manutentionnaires répandaient sans le savoir des matériaux chauds, augmentant ainsi le risque d’incendie. Grâce à l’EFD et aux notifications d’alerte précoce, les opérateurs de machines lourdes informés peuvent éviter les points problématiques et empêcher la propagation des risques d’incendie potentiels.

Conclusion
Il est important de noter que les systèmes EFD IoT à caméra IR ne remplacent pas les protocoles de détection et de réponse existants. Au lieu de cela, le système fonctionne comme un système d’alerte précoce, détectant les zones de l’installation où une inflammation peut se produire. De nouvelles méthodes de détection de la chaleur, de la fumée et du feu sont en constante évolution. De nombreux nouveaux dispositifs de détection incluent des fonctionnalités sans fil qui font de l’intégration de l’EFD IoT un exercice simple. Au-delà des alarmes et des notifications, les systèmes IoT EFD peuvent fournir des commandes d’automatisation telles que l’initiation et la direction d’un système d’extinction. Étant donné que les systèmes IoT EFD exploitent le cloud computing, ils nécessitent moins de matériel avec une charge d’installation réduite. La technologie de communication disponible peut être ajoutée aux détecteurs existants, ce qui facilite la mise à niveau des systèmes existants. En avertissant plus tôt sur la voie de l’inflammation, les gestionnaires d’installations qui stockent de la biomasse peuvent éviter des incendies coûteux et potentiellement mortels avant qu’ils ne soient autorisés à se déclencher et à se propager.

Auteur: David C.Bursell
MoviTHERM, vice-président du développement des affaires
www.movitherm.com
[email protected]

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