在現代工業環境中,火災探測系統的準確性對于保障企業安全和穩定發展至關重要。然而,傳統火焰探測技術常常受到誤報警的困擾,不僅會打亂企業應急節奏,逼停生產線,還會徒增成本,動搖員工信心,侵蝕企業聲譽,阻礙企業的穩定發展。此外,誤報警還會影響社會消防資源的調度和利用。全球知名的百年安防大廠梅思安,精準洞察到這一痛點,帶來了新一代多頻紅外火焰探測器FL5000,為企業穩定發展移除誤報警這一隱形“絆腳石”。

誤報警,火焰探測行業的一座大山

誤報警一直是火焰探測面臨的持久挑戰。隨著材料和工藝的日趨復雜,潛在易燃危險的范圍也越發廣泛,包括酒精、汽油、液化天然氣/液化石油氣、溶劑、航空煤油、煤油、正庚烷、柴油和氫等。傳統的碳氫化合物光學火焰探測器在處理實際工業環境中的紅外數據時,容易受到隨機運動、熱表面調制、熱氣流、電弧焊接、水面反射以及其他與火焰無關的環境干擾,產生在火焰輻射波長范圍內的紅外信號。

即使采用多個不同波長范圍的傳感器,并根據火焰閃爍頻率特征應用各種信號處理技術,如相關性、取比、頻率分析、周期性檢查和越限,也存在部署方面的明顯短板,且很難作為“專家”系統來實施。

翻越誤報警大山,梅思安帶來新一代人工神經網絡技術解決方案

然而,人工神經網絡技術的出現,勢將改善這一局面。通過海量的數據收集和實際應用場景的事件捕捉,梅思安將基于人工神經網絡技術的決策算法,融入到新一代多頻紅外火焰探測器FL5000中,使其擁有了更強悍的抗誤報警能力。

梅思安將收集和實際應用場景的事件分為三類:兩類僅火焰事件和一類誤報源。第一類僅火焰事件涵蓋從平底鍋到燃燒器中點燃的各種不同類型的燃料;第二類僅火焰事件包括燃料被點燃與誤報源共存的情況,這增加了信號分類任務的復雜程度;第三類誤報源事件則包括由陽光、手電筒、加熱器和電焊機等外部因素引發的報警場景。

同時,梅思安對收集到的數據進行了全面的預處理,巧妙地將數據特征轉化為更適合人工神經網絡技術處理的形式,以優化建模過程和后續的火焰分類任務。通過從數據中學習并歸納規律,梅思安能夠根據事件特征識別模式,并進行精準有效地分類,從而顯著提升了火焰探測系統的智能化水平和分類準確性。

為有效應對火焰探測場景的復雜性和多樣性,梅思安采用了分層法,即創建一系列不同的模型。每個模型都代表了基礎數據的不同子集,并且每個人工神經網絡技術,都經過了完整數據集中不同子集的訓練。通過定制訓練過程,以處理對應子集中的細微差別,從而能夠更好地適應該特定領域中,可能普遍存在的某些誤報誘因。

更為嚴謹的是,該系統的決策機制基于三個不同的人工神經網絡技術的協作,采用統一的投票決策法。系統僅在所有三個神經網絡的輸出均超過預設火焰閾值時,才會從火焰事件升級為報警。

總的來說,梅思安推出的新一代多頻紅外火焰探測器FL5000,憑借集體驗證機制,不僅提供了更全面、更可靠的判斷,還有效降低了單個模型的潛在缺陷,從而提升了探測器的整體性能。這無疑為希望加強火焰監測能力的企業帶來了好消息。借助這種集成了增強模型的人工神經網絡技術,企業能夠更有效地應對火災探測中的挑戰,確保生產安全和穩定發展。