Yangın ve Güvenlik Dergisi 197. Sayı (Mart 2018)

46 Yangın ve Güvenlik / Mart 2018 yanginguvenlik.com.tr 3. SONUÇLAR TF3 yangını sırasında ve temizlik sergilenmesi sırasında yakalanan sensör sinyalleri Şekil 2’de görülmektedir. Şekil kimyasal sensörler kullanarak yangın algılamasının zor- luğunu göstermektedir; gaz sensörleri yanma ürünlerine tepki vermekte ancak aynı zamanda ortamda bulunan di- ğer rahatsız edici kaynağa yani yalancı yangınlara (temiz- lik ürününe) da tepki vermektedir. Bununla birlikte sunulan ölçmeler kalibrasyon modelinin yangını yangın olmayandan ayırması becerisini bir örneğini sunmaktadır, burada sistem TF3 için alarmı tetiklemiş fakat temizleme ürünleri ölçme çemberine getirildiklerinde alarm çalmamıştır. Bunun öte- sinde kimyasal esaslı yangın detektörü alarmı duman esaslı sistemlerden önce tetiklemiştir (bu özel örnekte sadece iyo- nizasyon detektörü yangın alarmını ikazlamıştır). Önceden haber verme modeli için detektör hassasiyeti daha geniş zaman aralığı kullanılmasıyla artmıştır ancak daha geniş za- man aralığı daha geniş tepki zamanı sonucunu vermektedir. Temizleme ürünü N 3 Hava temizleyici N 4 Temizleme için sirke N 3 Sıcaklık artışı N 3 3. Sonuçlar TF3 yangını sırasında ve temizlik sergilenmesi sırasında yakalanan sensör sinyalleri Şekil 2’de görülmektedir.. Şekil kimyasal sensörler kullanarak yangın algılamasının zorluğunu göstermektedir; gaz sensörleri yanma ürünlerine tepki vermekte ancak aynı zamanda ortamda bulunan diğer rahatsız edici kaynağa yani yalancı yangınlara (temizlik ürününe) da tepki vermektedir. Bununla birlikte sunulan ölçmeler kalibrasyon modelinin yangını yangın olmayandan ayırması becerisini bir örneğini sunmaktadır, burada sistem TF3 için alarmı tetiklemiş fakat temizleme ürünleri ölçme çemberine getirildiklerinde alarm çalmamıştır. Bunun ötesinde kimyasal esaslı yangın detektörü alarmı duman esaslı sistemlerden önce tetiklemiştir (bu özel örnekte sadece iyonizasyon detektörü yangın alarmını ikazlamıştır). Önceden haber verme modeli için detektör hassasiyeti daha geniş za an aralığı kullanılmasıyla artmıştır ancak daha geniş zaman aralığı daha geniş tepki zamanı sonucunu vermektedir. Şekil 2. Yangınlakarşılaştığında sensör sinyalleri solda ve rahatsız edici kaynakla (yangın olmayan kaynakla)karşılaştığında ise sağdagörülmektedir. Duman esaslı yangın alarmları (alt panel) alarmı kimyasal esaslı sistemden sonra tetiklemektedir (ikinci altpanel). Buörnekte, fotoelektrik detektör TF3 için alarmı tetiklememiştir. 4. Sonuçlar Kimyasal hassasiyete dayalı çoklu sensör sistemi içinde farklı yangın tipleri ve rahatsız edici kaynağın yapıldığı bir ölçme çemberine entegre edilmiştir. Kısmi En Küçük Kareler Ayırıcı Analizine (PLSA-DA) dayalı bir model yangını yangın olmayan durumlardan ayırt etmesi için geliştirilmiştir. Sonuçlar sistemin yangını yangın olmayan senaryolardan ayırt edebildiğini ve belli yangın tipleri için yangın alarmını duman algılaması esasına dayanan yangın detektörlerinden daha hızlı tetiklediğini göstermiştir. Buna rağmen, tepki verme zamanını kısaltmak ve kimyasal hassasiyete dayalı yangın algılama sistemlerinin güvenilirliklerinin daha iyileştirilmesi için ilave çalışmalara hâlâ ihtiyaç vardır. Referanslar [1]D. Gutmacher, U. Hoefer, J. Wöllenstein, Gas sensor technologies for fire detection, SensorsActuators, B Chem.175 (2012)40–45. Şekil 2. Yangınla karşılaştığında sensör sinyalleri solda ve rahatsız edici kaynakla (yangın olmayan kaynakla) karşılaştığında ise sağda görülmektedir. Duman esaslı yangın alarmları (alt panel) alarmı kimyasal esaslı sistemden sonra tetiklemektedir (ikinci alt panel). Bu örnekte, fotoelektrik detektör TF3 için alarmı tetiklememiştir. me zamanını kısaltmak ve kimyasal hassasiyete dayalı yan- gın algılama sistemlerinin güvenilirliklerinin daha iyileştiril- mesi için ilave çalışmalara hâlâ ihtiyaç vardır. KAYNAKLAR [1] D. Gutmacher, U. Hoefer, J. Wöllenstein, Gas sensor tech- nologies for fire detection, Sensors Actuators, B Chem. 175 (2012) 40–45. [2] G. Pfister, Detection of smoke gases by solid state sen- sors - A focus on research activities, Fire Saf. J. 6 (1983) 165–174. [3] J. Knoblauch, N. Illyaskutty, H. Kohler, Early detection of fires in electrical installations by thermally modulated SnO2/additive-multi sensor arrays, Sensors Actuators B Chem. 217 (2015) 36–40. [4] T. Oyabu, An algorithm for evaluating disasters by fuzzy reasoning, Sensors Actuators B. Chem. 10 (1993) 143– 148. [5] D. Kohl, J. Kelleter, H. Petig, Detection of Fires by Gas Sensors, Sensors Updat. 9 (2001) 161–223. [6] S.L. Rose-Pehrsson, R.E. Shaffer, S.J. Hart, F.W. Williams, D.T. Gottuk, B.D. Strehlen, S.A. Hill, Multi-criteria fire detection systems using probabilistic neural network, Sensors Actuators, B Chem. 69 (2000) 325–335. [7] T. Conrad, P. Reimann, A. Schütze, A hierarchical stra- tegy for under-ground early fire detection based on a T-cycled semiconductor gas sensor, Proc. IEEE Sensors. (2007) 1221–1224. [8] M. Ni, J.R. Stetter, W.J. Buttner, Orthogonal gas sensor arrays with intelligent algorithms for early warning of electrical fires, Sensors Actuators, B Chem. 130 (2008) 889–899. n 4. SONUÇLAR Kimyasal hassasiyete dayalı çoklu sensör sistemi içinde farklı yangın tipleri ve rahatsız edici kaynağın yapıldığı bir ölçme çemberine entegre edilmiştir. Kısmi En Küçük Kareler Ayırıcı Analizine (PLSA-DA) dayalı bir model yangını yan- gın olmayan durumlardan ayırt etmesi için geliştirilmiştir. Sonuçlar sistemin yangını yangın olmayan senaryolardan ayırt edebildiğini ve belli yangın tipleri için yangın alarmını duman algılaması esasına dayanan yangın detektörlerinden daha hızlı tetiklediğini göstermiştir. Buna rağmen, tepki ver- ENERJİ VE ÇEVRE SEKTÖRÜ DERGİSİ Zenginleşen içeriği ve dağıtım gücüyle alanında lider dergimizde yer alarak mesajlarınızı hedef kitlenize ulaştırabilirsiniz. www.enerji-dunyasi.com facebook.com/Enerji-ve-Çevre-Dünyası-Dergisi-1268471029865988/ twitter.com/EnerjiDunyasi linkedin.com/groups/13541981 KAPAK KONUSU / MAKALE