Un paso hacia el monitoreo de incendios en tiempo real
Por Paul A. Beata, PhD, Ann E. Jeffers, PhD y Vineet R. Kamat, PhD
Durante un incendio, las amenazas ambientales para los ocupantes de un edificio y los primeros en responder incluyen temperaturas extremas, gases tóxicos, desorientación debido a la mala visibilidad junto con un entorno desconocido, y un entorno interior cambiante. Además de estos peligros, los bomberos a menudo carecen de información crítica para tomar decisiones sobre el terreno. Esta falta de información, junto con la dinámica de los incendios naturales, resulta en una cantidad anual de posibles accidentes, lesiones y muertes. Estos desafíos también disminuyen el tiempo de rescate para los ocupantes del edificio y prolongan el avance del fuego.
La integración de las mediciones en tiempo real de los sensores en una estrategia de intervención de incendios puede brindar la oportunidad de nuevos avances tecnológicos para mejorar la práctica de extinción de incendios. Los investigadores de University of Michigan han desarrollado un marco tecnológico basado en Lightweight Communications and Marshalling (LCM, por sus siglas en inglés)1 para relacionar los datos en tiempo real a un submodelo de detección de incidentes para demostrar la posibilidad de que el cómputo en tiempo real se pueda usar en la lucha de extinción de incendios asistida por sensores. Vea la Figura 1 para una descripción general del sistema propuesto.
Específicamente, LCM es una biblioteca de traslado de mensajes para proporcionar comunicación entre aplicaciones a través de estructuras consistentes de datos (por ejemplo, para enviar una matriz de datos desde una aplicación C++ a una aplicación Python). En el contexto del monitoreo de incendios, esta herramienta permite vincular múltiples submodelos y fuentes de datos a través de una interfaz en común.
Figura 1: Descripción general de los componentes para un sistema de monitoreo de incendios en tiempo real que integra las mediciones de sensores con la simulación y visualización.
Un desafío principal en esta línea de investigación y desarrollo, que también es único cuando se compara con otras aplicaciones de monitoreo, es que demasiados datos e información sin una asimilación y presentación cuidadosas serán contraproducentes como una ayuda para la lucha contra incendios. Cowlard, et al.2 han proporcionado, además de los beneficios, varias advertencias de precaución para el uso de sensores, datos en tiempo real, modelado y visualización como herramientas para ayudar a los bomberos. Como resultado, la plataforma informática presentada aquí tiene como objetivo minimizar la interpretación de datos y resultados en el campo, optando en su lugar por advertencias visuales más simples.
En la etapa actual de desarrollo, la herramienta de monitoreo de incendios consta de dos pasos: (1) un componente en tiempo real para evaluar el escenario de incendios basado en medidas del sensor y, (2) una función de reproducción para demostrar la capacidad de visualización. El sistema de monitoreo en tiempo real incluye un nodo principal para la coordinación de datos a los submodelos en el sistema; un modelo de detección de eventos fue el primer submodelo (Figura 2). El software de Building Information Modeling (BIM, por sus siglas en inglés) proporciona visualización, en particular, del producto AECOsim Building Designer, de Bentley Systems. Las advertencias visuales se representaron en el entorno de BIM utilizando la simulación de cronogramas generando de forma automática cronogramas basados en XML, a partir del modelo de detección de eventos.
Figura 2: Vista a nivel de componente del sistema de monitoreo de incendios basado en LCM.
En ausencia de tecnología dedicada de sensores para llevar a cabo la implementación del sistema de monitoreo de incendios, se desarrolló un modelo de sensor n para simular la medición asincrónica y la transmisión de datos desde una fuente de incendio al sistema informático. Las firmas de fuego utilizadas en este desarrollo son la temperatura de gas, el flujo de calor y las cuatro concentraciones de las especies (CO, CO2, HCN y O2). Esto utilizó LCM para publicar los datos medidos recientemente (simulados) en canales únicos de LCM; la recepción de los datos en el programa principal se logra suscribiéndose a cada canal único. Esto constituye el modelo de publicación/suscripción para el envío de mensajes entre aplicaciones.
En el programa principal, los subconjuntos de las firmas de incendios medidas se coordinan adecuadamente a los submodelos apropiados de una manera estandarizada a través de LCM, proporcionando una vez más, flexibilidad para incluir submodelos futuros. El modelo de detección en la Figura 2 se desarrolló para evaluar un incendio en función de la serie temporal de medidas de los sensores. En particular, el modelo evaluó tres condiciones: (1) toxicidad por humo, (2) amenazas de quemaduras y, (3) estado del incendio. Los riesgos de humo y quemaduras se evaluaron sobre la base de los cálculos de la Dosis fraccional efectiva (FED, por sus siglas en inglés)3 en tiempo real por sensor. El peligro del estado de los incendios tiene como objetivo proporcionar una advertencia temprana para la combustión súbita mediante el seguimiento de las temperaturas y los flujos de calor.
Los investigadores desarrollaron una prueba con cuatro habitaciones para visualizar los resultados del modelo de detección de eventos. El sistema de monitoreo de incendios opera sobre datos de fuego medidos en tiempo real, mientras que el paso de visualización se utiliza posterior al procesamiento como una demostración para la implementación futura en tiempo real. El modelo de detección de eventos escribe información de programación en formato XML en un archivo de salida que es compatible con AECOsim Building Designer.
La programación de advertencias gráficas en el entorno BIM se basó en marcar los tiempos de inicio y finalización de los distintos niveles de amenaza a través de los tres peligros (humo, quemaduras y el estado del incendio). Debido a que cualquiera de estos riesgos podría existir simultáneamente, el programa tiene una lógica incorporada para sincronizar combinaciones de cada uno de los colores en la ubicación del sensor. La Figura 3 muestra los avances de los riesgos, asumiendo un sensor por habitación en el modelo de cuatro habitaciones.
Figura 3: Demonstración de la visualización del sistema de monitoreo en AECOsim Building Designer (derecha) con la progresión de fuego correspondiente mostrada en Fire Dynamics Simulator (izquierda) como comparación.
Desde el punto de vista del hardware, los desafíos de la medición del sensor en condiciones extremas como el fuego son conocidos y son un obstáculo esperado para el monitoreo de incendios en tiempo real. Por ejemplo, Silvani, et al.4 discute los problemas asociados con las pérdidas de datos y los retrasos de tiempo utilizando una red de sensores inalámbricos (WSN) en el monitoreo de incendios forestales. Sin embargo, se puede diseñar e implementar una WSN con una propiedad de resistencia para redirigir la información en torno a evitar sensores dañados. Tal función también sería necesaria en el desarrollo de tecnología de sensores futuros para ayudar a mitigar estos posibles problemas de hardware en la configuración del edificio.
Si bien quedan dudas sobre la viabilidad de rastrear firmas de fuego en tiempo real para fines de extinguir incendios asistidos por sensores, los avances en los aspectos tecnológicos deberían ayudar a motivar el desarrollo de tecnología adicional en esta área. Este trabajo sirve como un paso hacia un sistema inteligente de extinción de incendios basado en la informática para proporcionar herramientas en tiempo real para la toma decisiones efectiva durante un incendio.
Los autores trabajan con el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de University of Michigan.
Nota: Esta investigación fue parte del programa Chief Donald J. Burns Memorial Research Grant de SFPE Foundation. El objetivo de la subvención Burns es utilizar modelos de información como un medio para mejorar la seguridad de la infraestructura y la preparación del servicio de bomberos. La subvención se nombra en memoria del Jefe Adjunto del Departamento de Bomberos de Nueva York, Donald Burns, quien murió en el colapso de las torres gemelas del World Trade Center el 11 de septiembre de 2001, al establecer su puesto de mando para dirigir la evacuación. Bentley Systems Incorporated, un líder global en la provisión de financiamiento para la subvención Burns, proporciona a los arquitectos, ingenieros, profesionales geoespaciales, constructores y propietarios-operadores con soluciones de software integrales para el mantenimiento de la infraestructura.
Referencias
1 Huang AS, Olson E, Moore DC (2010). LCM: Lightweight communications and marshalling. En: Intelligent Robotic Systems. (IROS), 2010 IEEE/RSJ Int. Conf., pp. 4,057–4,062.
2 Cowlard A, Jahn W, Abecassis-Empis C, et al. (2010). Sensor-assisted Firefighting. Fire Technol 46:719–741. doi: 10.1007/s10694-008-0069-1.
3 Purser DA, McAllister JL (2016). Assessment of Hazards to Occupants from Smoke, Toxic Gases, and Heat. En: Hurley MJ, Gottuk DT, Hall Jr. JR, et al. (eds), SFPE Handbook of Fire Protection Engingeering. Springer New York, New York, NY, pp. 2,308–2,428.
4 Silvani X, Morandini F, Innocenti E, Peres S (2015). Evaluation of a Wireless Sensor Network with Low Cost and Low Energy Consumption for Fire Detection and Monitoring. Fire Technol51:971–993. doi: 10.1007/s10694-014-0439-9.