Dans les environnements industriels où sont manipulées des matières inflammables, les systèmes de détection de flamme constituent un élément important des programmes de sécurité. Les fausses alertes de ces systèmes perturbent les opérations et risquent de rendre le personnel insensible aux véritables alertes. Les différentes méthodes de détection des flammes présentent différents profils de fausses alertes selon les applications. Des technologies avancées de diagnostic des flammes ont été et sont développées pour améliorer ces systèmes, notamment pour réduire les fausses alertes. Parmi ces technologies, les réseaux neuronaux artificiels (RNA) se distinguent en tant qu’option prometteuse, car ils permettent de réduire le nombre de fausses alertes.
Les systèmes de détection de flammes s’appuient sur diverses cellules, notamment des détecteurs infrarouges (IR) et ultraviolets (UV), pour détecter la présence de flammes. Ces cellules sont néanmoins sensibles aux interférences provenant de sources telles que la lumière du soleil, le soudage à l’arc et les surfaces chaudes, qui peuvent entraîner de fausses alertes. En outre, des facteurs environnementaux tels que la poussière, la fumée et le brouillard peuvent limiter davantage les détecteurs de flamme, ce qui complique la tâche des systèmes conventionnels. Dans les applications présentant ces variables, la distinction entre les menaces réelles et les fausses alertes peut s’avérer difficile pour ces systèmes.
Les RNA constituent un moyen de relever ce défi. Les réseaux neuronaux artificiels sont des modèles informatiques inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, capables d’apprendre des schémas complexes et de prendre des décisions sur la base de vastes ensembles de données. Appliqués à la détection des flammes, les RNA excellent dans la distinction des différences subtiles entre les flammes réelles et les sources potentielles d’interférence, réduisant ainsi de manière significative les fausses alertes.
Les RNA sont entraînés à l’aide de vastes ensembles de données spectrales de flammes réelles et de sources d’interférence courantes. Grâce à un processus connu sous le nom d’apprentissage supervisé, le réseau ajuste ses paramètres internes afin d’optimiser sa capacité à classer avec précision les données qu’il reçoit. Une fois entraîné, le RNA peut rapidement analyser les données entrantes et déterminer si une anomalie détectée correspond à une véritable flamme ou à une fausse alerte. Depuis 2005, MSA est à la pointe de l’utilisation des réseaux neuronaux artificiels dans la technologie de détection des flammes.
De nombreuses industries, dont les industries pétrolière et gazière, le traitement chimique et la fabrication, ont adopté les RNA pour la détection des flammes avec des résultats remarquables. En intégrant des ANN dans leurs systèmes de sécurité, les entreprises ont signalé une réduction significative des fausses alarmes, ce qui a permis d’améliorer la continuité des opérations et la sécurité des travailleurs. En outre, l’évolutivité des RNA permet de les déployer dans divers environnements, des plateformes offshore aux installations industrielles, ce qui souligne encore leur polyvalence et leur efficacité.
1. Adaptabilité : les RNA sont préparés à des conditions environnementales et à des sources d’interférence variables grâce à une vaste bibliothèque d’apprentissage, renforçant ainsi leur robustesse dans les applications du monde réel.
2. Précision : en s’appuyant sur des capacités sophistiquées de reconnaissance de modèles, les RNA peuvent différencier les flammes authentiques des fausses alertes avec une grande précision.
3. Efficacité : les RNA peuvent traiter de grandes quantités de données en temps réel, ce qui permet de prendre des décisions rapides et de réduire les temps de réponse dans les situations critiques.
4. Réduction de la maintenance : le nombre de fausses alertes étant réduit, les systèmes de détection de flamme intégrant des RNA nécessitent une maintenance moins fréquente, ce qui permet de réaliser des économies et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
Nous avons le plaisir de vous présenter notre détecteur de flammes de dernière génération : le détecteur de flammes multispectral infrarouge (MSIR) FL5000. Le FL5000 s’appuie sur les bases établies par le FL4000H avec des capacités de réseau neuronal accrues qui réduisent encore davantage la survenue de fausses alertes. L’algorithme de flamme MSIR garantit effectivement que le détecteur vérifie la présence d’une flamme légitime avant de déclencher une alarme, afin de protéger à la fois vos actifs et votre budget. Par ailleurs, le FL5000 est le premier modèle à introduire la technologie Bluetooth dans le domaine de la détection de flamme. Grâce à son application exclusive Flame Connect, les utilisateurs peuvent facilement installer, configurer et télécharger des journaux d’événements à partir d’équipements mobiles.
Lorsque la détection fiable des flammes fait partie du programme de sécurité d’une exploitation industrielle, les technologies de diagnostic avancées, en particulier les réseaux neuronaux artificiels, offrent une précision et une efficacité excellentes tout en contribuant à minimiser les fausses alertes. En exploitant la puissance des RNA, les industries peuvent contribuer à atténuer les risques, à protéger les actifs et le personnel. Alors que la technologie ne cesse d’évoluer, l’intégration de la nouvelle génération de RNA est sur le point d’établir de nouvelles références en matière d’excellence dans le domaine de la détection des flammes dans l’industrie.
