Flammendetektionssysteme sind ein wichtiger Bestandteil von Sicherheitsprogrammen in industriellen Umgebungen, in denen mit brennbaren Materialien gearbeitet wird. Fehlalarme in diesen Systemen stören den Betrieb und können dazu führen, dass das Personal unempfindlich gegenüber Alarmen wird. Unterschiedliche Methoden der Flammendetektion weisen in verschiedenen Anwendungen unterschiedliche Fehlalarmprofile auf. Um diese Systeme zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren, wurden und werden erweiterte Flammendiagnostik-Technologien entwickelt. Unter diesen Technologien erweisen sich künstliche neuronale Netze (ANN) als vielversprechende Option zur Reduzierung von Fehlalarmen.
Flammendetektionssysteme basieren auf verschiedenen Sensoren. Dazu gehören Infrarot (IR)- und Ultraviolett (UV)-Detektoren, die das Vorhandensein von Flammen erkennen. Diese Sensoren sind jedoch anfällig für Störungen durch Quellen wie Sonnenlicht, Lichtbogenschweißen und heiße Oberflächen, was zu Fehlalarmen führen kann. Darüber hinaus können Umgebungsfaktoren wie Staub, Rauch und Nebel die Funktion von Flammendetektoren weiter einschränken, was die Aufgabe für konventionelle Systeme erschwert. In Anwendungen, in denen diese Variablen eine Rolle spielen, kann es für diese Systeme eine Herausforderung sein, zwischen echten Bedrohungen und Fehlalarmen zu unterscheiden.
Eine Möglichkeit, sich dieser Herausforderung zu stellen, sind ANNs. ANNs sind Computermodelle, die der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie sind in der Lage, komplexe Muster zu lernen und Entscheidungen auf der Grundlage großer Datensätze zu treffen. Bei der Erkennung von Flammen sind ANNs sehr gut in der Lage, feine Unterschiede zwischen einer echten Flamme und einer potenziellen Störquelle zu erkennen und so die Zahl der Fehlalarme deutlich zu reduzieren.
Umfangreiche Datensätze mit Spektraldaten sowohl von echten Flammen als auch von üblichen Störquellen werden zum Training der ANNs verwendet. Durch einen Prozess, der als überwachtes Lernen (Supervised Learning) bekannt ist, passt das Netz seine internen Parameter an, um seine Fähigkeit zu optimieren, die Eingangsdaten genau zu klassifizieren. Nach dem Training ist das ANN in der Lage, die eingehenden Sensordaten schnell zu analysieren und festzustellen, ob es sich bei einer erkannten Anomalie um eine echte Flamme oder um einen Fehlalarm handelt. Beim Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen in der Flammendetektion ist MSA seit 2005 führend.
ANNs werden mit bemerkenswerten Ergebnissen in vielen Industriezweigen eingesetzt, darunter in der Öl- und Gasindustrie, der chemischen Industrie und der Fertigungsindustrie. Durch die Integration von ANNs in ihre Sicherheitssysteme konnten die Unternehmen die Anzahl der Fehlalarme erheblich reduzieren, was zu einer Verbesserung der Betriebskontinuität und der Sicherheit der Mitarbeiter*innen führt. Darüber hinaus ermöglicht die Skalierbarkeit von ANNs den Einsatz in unterschiedlichen Umgebungen, von Offshore-Plattformen bis hin zu Industrieanlagen. Dies unterstreicht die Vielseitigkeit und Effizienz von ANNs.
1.Anpassungsfähigkeit: Dank einer umfangreichen Trainingsbibliothek sind ANNs auf unterschiedliche Umgebungsbedingungen und Störquellen vorbereitet, was ihre Robustheit in realen Anwendungen erhöht.
2. Genauigkeit: Durch den Einsatz von hochentwickelten Funktionen zur Mustererkennung können ANNs mit hoher Genauigkeit zwischen echten Flammen und Fehlalarmen unterscheiden.
3. Effizienz: ANNs können große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten, was eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglicht und die Reaktionszeiten in kritischen Situationen minimiert.
4. Geringerer Wartungsaufwand: Da weniger Fehlalarme auftreten, müssen Flammendetektionssysteme mit ANNs seltener gewartet werden, was zu Kosteneinsparungen und verbesserter betrieblicher Effizienz führt.
Wir freuen uns, Ihnen unseren Flammendetektor der neuesten Generation vorstellen zu können, den FL5000 Multispektral-Infrarot-Flammendetektor (MSIR). Der FL5000 baut auf der Grundlage des FL4000H auf und verfügt über erweiterte neuronale Netzwerkfunktionen, die Fehlalarme noch weiter reduzieren. Der firmeneigene MSIR-Flammenalgorithmus stellt sicher, dass der Detektor das Vorhandensein einer echten Flamme verifiziert, bevor er Alarm auslöst, und schützt so Ihre Anlagen und Budget. Außerdem ist der FL5000 der erste Detektor, der die Bluetooth-Technologie in der Flammenerkennung einsetzt. Mit der exklusiven Flame Connect App können Benutzer*innen das Gerät einfach einrichten, konfigurieren und Ereignisprotokolle von mobilen Geräten herunterladen.
Erweiterte Diagnostik-Technologien, insbesondere künstliche neuronale Netze (ANN), bieten eine hohe Genauigkeit und Effizienz, wenn eine zuverlässige Flammendetektion Teil des Sicherheitsprogramms einer Industrieanlage ist, und tragen gleichzeitig dazu bei, Fehlalarme zu minimieren. Die Industrie kann zur Risikominderung, zum Schutz von Anlagen und zur Sicherheit des Personals beitragen, indem sie ANN einsetzt. Die Technologie entwickelt sich weiter und die Integration von ANNs der nächsten Generation wird neue Standards für die industrielle Flammendetektion setzen.
