Особливості зміни амплітуд біспектру параметрів газового середовища при загорянні матеріалів

 

Поспєлов Борис Борисович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-0957-3839

 

Рибка Євгеній Олексійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-5396-5151

 

Мелещенко Роман Григорович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-5411-2030

 

Безугла Юлія Сергіївна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-4022-2807

 

Ященко Олександр Анатолійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-7129-389X

 

Бородич Павло Юрійович  

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-9933-8498

 

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2023-37-9

 

Ключові слова: стійкість об’єктів, небезпечні події, загоряння матеріалів, газове середовище, амплітудний біспектр, виявлення загорянь

 

Анотація

 

Проаналізовані та виявлені особливості амплітудних біспектрів динаміки основних небезпечних параметрів газового середовища на інтервалах відсутності та появи загоряння матеріалів у приміщеннях. Проблема, що вирішувалась, полягає у виявленні загорянь в приміщеннях до появи пожежі. Результати досліджень в цілому свідчать про нелінійний ха-рактер динаміки небезпечних параметрів газового середовища до та після загоряння мате-ріалів. Встановлено, що амплітудний біспектр, на відміну від традиційного амплітудного спектру небезпечних параметрів газового середовища, містить інформацію для надійного виявлення загорянь. В якості такої інформації запропоновано використання величини пози-тивного динамічного діапазону щодо амплітуд біспектру. Встановлено, що при загорянні спирту позитивна динаміка амплітудного біспектру змінюється для всіх небезпечних пара-метрів газового середовища. При цьому суттєві зміни характерні для щільності диму (з 1 дБ до 30 дБ) та температури (з 1 дБ до 70 дБ). Динамічний діапазон амплітуд біспектру для концентрації чадного газу збільшується з 30 дБ до 70 дБ. Визначено, що загоряння паперу спричиняє зниження динамічного діапазону амплітуд біспектру для щільності диму з 40 дБ до 20 дБ. При цьому динамічний діапазон амплітуд біспектру для концентрації чадного га-зу та температури збільшується до 60 дБ. При загорянні деревини зростає динамічний діа-пазон амплітуд біспектру концентрації чадного газу від 40 дБ до 60 дБ, а температури – від 30 дБ до 40 дБ. Виявлено, що при загорянні текстилю діапазон динаміки амплітуд біспект-ру для температури збільшується від 10 дБ до 60 дБ. В цілому одержані результати свід-чать про те, що динамічні характеристики амплітуд біспектру динаміки небезпечних пара-метрів газового середовища можуть розглядатися в якості ознак раннього виявлення заго-рянь у приміщеннях.

 

Посилання

 

  1. Vambol S., Vambol V., Bogdanov I., Suchikova Y., Rashkevich N. Research of the influence of decomposition of wastes of polymers with nano inclusions on the atmosphere. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 6/10(90). P. 57–64. doi: 10.15587/1729-4061.2017.118213
  2. Semko A., Rusanova O., Kazak O., Beskrovnaya M., Vinogradov S., Gricina I. The use of pulsed high-speed liquid jet for putting out gas blow-out. International Journal of Multiphysics. 2015. Vol. 9. № 1. P. 9–20. doi: 10.1260/1750-9548.9.1.9
  3. Mygalenko K., Nuyanzin V., Zemlianskyi A., Dominik A., Pozdieiev S. Development of the technique for restricting the propagation of fire in natural peat ecosystems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 1/10(91). P. 31–37. doi: 10.15587/1729-4061.2018.121727
  4. Popov O., Iatsyshyn A., Kovach V., Artemchuk V., Taraduda D., Sobyna V., Sokolov D., Dement M., Hurkovskyi V., Nikolaiev K., Yatsyshyn T., Dimitriieva D. Physical features of pollutants spread in the air during the emergency at NPPs. Nuclear and Radiation Safety. 2019. Vol. 4/84. 11. doi: 10.32918/nrs.2019.4(84).11
  5. Kovalov A., Otrosh Y., Ostroverkh O., Hrushovinchuk O., Savchenko O. Fire resistance evaluation of reinforced concrete floors with fire-retardant coating by calculation and experimental method. E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 60. №00003. doi: 10.1051/e3sconf/20186000003
  6. Reproduced with permission from fire loss in the United States during 2019. National Fire Protection Association. 2020. 11 p. URL: www.nfpa.org
  7. Ragimov S., Sobyna V., Vambol S., Vambol V., Feshchenko A., Zakora A., Strejekurov E., Shalomov V. Physical modelling of changes in the energy impact on a worker taking into account high-temperature radiation. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. 2018. Vol. 91. № 1. P. 27–33. doi: 10.5604/01.3001.0012.9654
  8. Otrosh Yu., Semkiv O., Rybka E., Kovalov A. About need of calculations for the steel framework building in temperature influences conditions. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 708. №1. 012065. doi: 10.1088/1757-899x/708/1/012065
  9. Vambol S., Vambol V., Kondratenko O., Suchikova Y., Hurenko O. Assessment of improvement of ecological safety of power plants by arranging the system of pollutant neutralization. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 3/10(87). P. 63–73. doi: 10.15587/1729-4061.2017.102314
  10. Kustov M. V., Kalugin V. D., Tutunik V. V., Tarakhno E. V. Physicochemical principles of the technology of modified pyrotechnic compositions to reduce the chemical pollution of the atmosphere. Voprosy khimii i khimicheskoi tekhnologii. 2019. № 1. P. 92–99. doi: 10.32434/0321-4095-2019-122-1-92-99
  11. Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Krainiukov O., Maksymenko N., Meleshchenko R., Bezuhla Yu., Hrachova I., Nesterenko R., Shumilova А. Mathematical model of determining a risk to the human health along with the detection of hazardous states of urban atmosphere pollution based on measuring the current concentrations of pollutants. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 4/10(106). P. 37–44. doi: 10.15587/1729-4061.2020.210059
  12. Sadkovyi, V., Andronov, V., Semkiv, O., Kovalov, A., Rybka, E., Otrosh, Yu. et. al.; Sadkovyi, V., Rybka, E., Otrosh, Yu. (Eds.) Fire resistance of reinforced concrete and steel structures. Kharkiv: РС ТЕСHNOLOGY СЕNTЕR. 2021. 180 p. doi: 10.15587/978-617-7319-43-5
  13. Development of the method of operational forecasting of fire in the premises of objects under real conditions / Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Samoilov M., Krainiukov O., Biryukov I., Butenko T., Bezuhla Yu., Karpets K., Kochanov E. Eastern-European Journal of Enterprise. 2021. Vol. 2/10(110). P. 43–50. doi: 10.15587/1729-4061.2021.226692
  14. Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Skliarov S. Research into dynamics of setting the threshold and a probability of ignition detection by self­adjusting fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 5/9(89). P. 43–48. doi: 10.15587/1729-4061.2017.110092
  15. BS EN 54-30:2015 Fire detection and fire alarm systems. Part 30: Multi-sensor fire detectors. Point detectors using a combination of carbon monoxide and heat sensors. doi: 10.3403/30266860u
  16. BS EN 54-31:2014 Fire detection and fire alarm system. – Part 31: Multi-sensor fire detectors. Point detectors using a combination of smoke, carbon monoxide and optionally heat sensors. URL: https://standards.iteh.ai/catalog/standards/cen/6d78459f-6378-4845-bf94-3e52a88692df/en-54-31-2014
  17. ISO 7240-8:2014 Fire detection and alarm systems – Part 8: Point-type fire detectors using a carbon monoxide sensor in combination with a heat sensor.
  18. Aspey R. A., Brazier K. J., Spencer J. W. Multiwavelength sensing of smoke using a polychromatic LED: Mie extinction characterization using HLS analysis. IEEE Sens. J. 2005. № 5. Р. 1050–1056. doi: 10.1109/jsen.2005.845207
  19. Chen S. -J., Hovde D. C., Peterson K. A., Marshall A. W. Fire detection using smoke and gas sensors. Fire Safety J. 2007. № 42. Р. 507–515. doi: 10.1016/j.firesaf.2007.01.006
  20. Shi M., Bermak A., Chandrasekaran S., Amira A., Brahim-Belhouari S. A committee machine gas identification system based on dynamically reconfigurable FPGA. IEEE Sens. J. 2008. № 8. Р. 403–414. doi: 10.1109/jsen.2008.917124
  21. Skinner A. J., Lambert M. F. Using smart sensor strings for continuous monitoring of temperature stratification in large water bodies. IEEE Sensors Journal. 2006. № 6. Р. 1473–1481. doi: 10.1109/jsen.2006.881373
  22. Cheon J., Lee J., Lee I., Chae Y., Yoo Y. A single-chip CMOS smoke and temperature sensor for an intelligent fire detector. IEEE Sensors Journal. 2009. № 9. Р. 914–920. doi: 10.1109/jsen.2009.2024703
  23. Ji J., Yang L., Fan W. Experimental Study on Effects of Burning Behaviours of Materials Caused by External Heat Radiation. Journal of Combustion Science and Technology. 2003. № 9. Р. 139.
  24. Peng X., Liu S., Lu G. Experimental Analysis on Heat Release Rate of Materials. Journal of Chongqing University. 2005. № 28. Р. 122.
  25. Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Meleshchenko R., Gornostal S. Analysis of correlation dimensionality of the state of a gas medium at early ignition of materials. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 5/10(95). P. 25–30. doi: 10.15587/1729-4061.2018.142995
  26. Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Meleshchenko R., Borodych, P. Studying the recurrent diagrams of carbon monoxide concentration at early ignitions in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 3/9(93). P. 34–40. doi: 10.15587/1729-4061.2018.133127
  27. Pospelov B., Rybka E., Meleshchenko R., Krainiukov O., Biryukov I., Butenko T., Yashchenko O., Bezuhla Yu., Karpets K., Vasylchenko R. Short-term fire forecast based on air state gain recurrency and zero-order Brown model. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2021. Vol. 3/10(111). P. 27–33. doi: 10.15587/1729-4061.2021.233606
  28. Pospelov B., Rybka E., Krainiukov O., Yashchenko O., Bezuhla Y., Bielai S., Kochanov E., Hryshko S., Poltavski E., Nepsha O. Short-term forecast of fire in the premises based on modification of the Brown’s zero-order model. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2021. Vol. 4/10(112). P. 52–58. doi: 10.15587/1729-4061.2021.238555
  29. Pospelov B., Rybka E., Togobytska V., Meleshchenko R., Danchenko Yu. Construction of the method for semi-adaptive threshold scaling transformation when computing recurrent plots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2019. Vol. 4/10(100). P. 22–29. doi: 10.15587/1729-4061.2019.176579
  30. Pospelov B., Rybka E., Meleshchenko R., Borodych P., Gornostal S. Development of the method for rapid detection of hazardous atmospheric pollution of cities with the help of recurrence measures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2019. Vol. 1/10 (97). P. 29–35. doi: 10.15587/1729-4061.2019.155027
  31. Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Krainiukov O., Karpets K., Pirohov O., Semenyshyna I.,. Kapitan R, Promska A., Horbov O. Development of the correlation method for operative detection of recurrent states. Eastern-European Journal of Enterprise. 2019. Vol. 6/4(102). P. 39–46. doi: 10.15587/1729-4061.2019.187252
  32. Sadkovyi V., Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Krainiukov O., Rud А., Karpets K., Bezuhla Yu. Construction of a method for detecting arbitrary hazard pollutants in the atmospheric air based on the structural function of the current pollutant concentrations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 6/10(108). P. 14–22. doi: 10.15587/1729-4061.2020.218714
  33. Pospelov B., Andronov V., Rybka E., Bezuhla Y., Liashevska O., Butenko T., Darmofal E., Hryshko S., Kozynska I., Bielashov Y. Empirical cumulative distribution function of the characteristic sign of the gas environment during fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2022. Vol. 4/10(118). P. 60–66. doi: 10.15587/1729-4061.2022.263194
  34. Gottuk D. T., Wright M. T., Wong J. T., Pham H. V., Rose-Pehrsson S. L., Hart S., Hammond M., Williams F. W., Tatem P. A., Street T. T. Prototype Early Warning Fire Detection Systems: Test Series 4 Results. NRL/MR/6180–02–8602, Naval Research Laboratory, 2002.
  35. Полстянкин Р. М. Стохастические модели опасных факторов и парамет-ров очага загорания в помещениях. Проблемы пожарной безопасности. 2015. Вып. 38. С. 130–135. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Ppb_2015_38_24
  36. Saeed M., Alfatih S. Nonlinearity detection in hydraulic machines utilizing bispectral analysis. TJ Mechanical engineering and machinery. 2013. Р. 13–21.
  37. Yang K., Zhang R., Chen S., Zhang F., Yang J., Zhang X. Series arc fault detection algorithm based on autoregressive bispectrum analysis. Algorithms. 2015. Vol. 8. P. 929–950. doi: 10.3390/a8040929
  38. Yang B., Wang M., Zan T., Gao X., Gao P. Application of bispectrum diagonal slice feature analysis in tool wear states monitoring. Research Square. 2021. doi: 10.21203/rs.3.rs-775113/v1
  39. Cui L., Xu H., Ge J., Cao M., Xu Y., Xu W., Sumarac D. Use of bispectrum analysis to inspect the non-linear dynamic characteristics of beam-type structures containing a breathing crack. Sensors. 2021. Vol. 21. 1177. doi: 10.3390/s21041177
  40. Max J. Principes generaus et methods classiques. Tome 1. Paris New York Barselone Milan Mexico Rio de Janeiro. 1981. P. 311.
  41. Implementation of an underwater target classifier using higher order spectral features. Cochin. 2015. URL: https://dyuthi.cusat.ac.in/xmlui/bitstream/ handle/purl/5368/T-2396.pdf?sequence=1
  42. Nikias C. L., Raghuveer M. R. Bispectral Estimation: a Digital Signal Processing Framework. Proc. IEEE. 1987. Vol. 75. № 7. P. 869–891. doi: 10.1109/proc.1987.13824