Yangın riski taşıyan açık alanlar için CBS tabanlı, bulut altyapılı, yüksek hassasiyetli, nanofotonik erken yangın tespit sistemi tasarımı ve uygulaması

Abstract

Ormanlar, tersaneler, yanıcı veya patlayıcı madde içeren fabrikalar gibi yangın tehlikesi bulunan bölgeler yangın potansiyeli bakımından benzerlik göstermektedirler. Bu tür yangın olaylarının sonuçları afet ölçeğinde olabilmektedir. Bu yüzden yangının erken tespiti, kaynağı ve yayılım hızının belirlenmesi, yangınların felaket olmasını önlemek için hayati öneme sahiptir. Türkiye tarihinde orman, kuş cenneti, tersane gibi yangın riski taşıyan açık alanlarda birçok yangın felaketi yaşanmış ve maddi manevi kayıplar yaşanmıştır. Örneğin, Uluslararası Ramsar Sözleşmesi ile koruma altında bulunan Mersin'in Silifke ilçesindeki Göksu Deltası'nda bir çok bitki ve hayvan türü yaşamaktadır, ancak 22 Ocak 2017 tarihinde bilinmeyen bir nedenle bu deltada bir yangın meydana gelmiştir. İhbar üzerine bölgeye itfaiye ekipleri sevk edilsede arazi şartlarının uygun olmaması nedeniyle yangına hemen müdahale edilememiş (8 saat) ve sonuç olarak yangın kısa zamanda önemli ölçüde doğal hayata zarar vermiştir. Bundan dolayı yangında saniyeler çok önemlidir, bu tür geciken müdahaleler felakete sebebiyet verebilmektedir. Endüstriyel yangınlar da başta can kaybı olmak üzere şirketlere ve hükümetlere her yıl milyarlarca dolara mal olmaktadır. Çoğu felaket kötü tesis inşaatından, tasarımından veya ihmalden kaynaklanır. 2018 yılındaki afet olaylarının % 42'si, endüstri fabrikaları veya depolardaki büyük yangınlar veya patlamalar dahil olmak üzere insan yapımı felaketlerdir. Ulusal Yangın Koruma Birliği'nden çıkan en son yangın istatistiklerine göre her yıl sınai ve üretim tesislerinde ortalama 37.000 yangın meydana gelmektedir. Bu olaylar 18 sivil ölümüne, 279 sivil yaralanmasına ve 1 milyar dolar doğrudan maddi hasara yol açmaktadır. Genellikle yöneticiler ve çalışanlar kendilerini her gün işte çevreleyen risklerin farkında değildir. Endüstriyel yangınların ve patlamaların en yaygın nedenlerinin başında yanıcı maddeler, sıcak iş, hatalı ekipman ve makineler gelmektedir. Genellikle gözden kaçan ve çok ölümcül olan yanıcı maddeler, gıda üretiminde, ağaç işçiliğinde, kimyasal imalatta, metal işçiliğinde, eczacılıkta ve hemen hemen tüm diğer endüstrilerinde yangının başlıca nedenlerinden biridir. Bunun nedeni, gıdalar, boyalar, kimyasal maddeler ve metaller dahil olmak üzere hemen hemen her şeyin - daha büyük parçalarda yangın riski olmayan malzemeler bile - toz halinde yanıcı olma potansiyeline sahip olmasıdır. Yanıcı toz yangınları ve patlamalarındaki ana bileşen, tozun kendisinin varlığıdır. Tipik bir olayda, küçük bir yangın, yanıcı maddelerin tutuşma kaynağı ile temas etmesinden kaynaklanır. Bu bir toz patlaması olabilir, ancak toz olması gerekmiyor, diğer herhangi bir patlama türü olabilir. Ancak, bu küçük patlamalar sorun teşkil etmeyip asıl sorun sonrasında meydana gelen olaylardır. Bölgede toz varsa, birincil patlama bu tozun hava almasına neden olacaktır. Daha sonra, toz bulutu kendiliğinden tutuşabilir ve birincil patlamanın boyutu ve ciddiyetinin misli olabilen ikincil bir patlamaya neden olabilir. Yeterli miktarda toz birikmişse, bu ikincil patlamaların tüm tesisi yıkma potansiyeli vardır ve bu da büyük hasarlara ve ölümlere neden olabilir.Örneğin, Amerika'da bir imalatçı, bir toz toplayıcıyı çalıştırırken yaralanmalara sebebiyet verdiği için 150.000 dolar para cezasına çarptırılmıştır. Olaydan sorumlu müfettişler sebep olarak çalışanları bilinçli olarak riske maruz bıraktıklarını ve şirketin toz toplama sisteminde meydana gelen dördüncü yangın olduğunu belirtmişlerdir. Sıcak iş, tüm endüstrilerde endüstriyel yangınların önde gelen nedenlerinden biridir. Sıcak işin kullanım alanı yaygın olarak kaynak ve torç kesme ile eşit olsa da, yanma, ısıtma ve lehimleme gibi yangına sebep olan birçok faaliyette kullanılır. Bunun nedeni, 1000° F'den yüksek sıcaklıklara ulaşan kıvılcımların ve erimiş malzemenin, 35 fitten daha kolay hareket etmesidir. Sıcak işlerin sonucu olan birkaç örnek felaket mevcuttur. 2014 yılında, Kaliforniya'daki bir iskele yangını, bir depo katının kısmen çökmesine neden olduğu zaman 100 milyon dolardan fazla zarar vermiştir. 2012 yılında ise sıcak iş yapan üç işçi, metal bir ham petrol tankını sökerken hayatlarını kaybetmişlerdir. İşten çıkan kıvılcımlar, tankın içindeki buharları ateşleyerek yakındaki odunlara yayılan yangına neden olmuştur. Benzer şekilde, 2010 yılında da bir işçi 10.000 galon bulamaç tankında kaynak yaparken bir patlamada yaralanmıştır. Önceki olaya benzer şekilde, kaynaktaki kıvılcımlar, tankın içindeki buharları ateşlemiştir. Sıcak iş, aynı zamanda yanıcı toz yangınlarında büyük bir etkendir, çünkü işten çıkan kıvılcımlar, çevredeki tozları tutuşabilmektedir. Kuzey Carolina'daki bir kazada, kıvılcımlar çalıştıkları silodaki odun tozunu tutuşturduğunda üç taşeron firma ciddi şekilde yanmıştır. Alev alabilen sıvılar ve gazlar, çoğu zaman kimyasal tesislerde ortaya çıkan yangına eğilimlidirler. 2010'da Middletown'daki enerji santrali patlaması, altı kişiyi mezar olmuş olup olayda 50'den fazla kişi yaralanmıştır. Hatalı ekipman ve makineler de endüstriyel yangınların ana nedenleridir. Isıtma ve sıcak iş ekipmanları, özellikle uygun şekilde kurulmamış, işletilmeyen ve bakımı yapılmayan fırınlar, tipik olarak buradaki en büyük sorunlardır. Ek olarak, herhangi bir mekanik ekipmandaki hareketli parçalar arasındaki sürtünme yangın tehlikesi oluşturabilmektedir. Bu risk, yağlama dahil önerilen temizlik ve bakım prosedürlerini izleyerek pratik olarak sıfıra indirgenebilir. Görünüşteki masum ekipmanların bile doğru koşullar altında bir tehlike oluşturabilmektedir. Çoğu durumda, en az yangın riski olarak düşünülebilecek ekipman, en büyük sorun olarak ortaya çıkabilmektedir. Bunun nedeni, şirketlerin riski tanımaması ve bu nedenle gerekli önlemleri almamasıdır. Son yirmi yılda meydana gelen en ölümcül 6 endüstriyel felaket daha var. Bu 6 farklı felaket dünyanın 6 farklı ülkesinde meydana gelmiş olup kaza, ihmal veya yetersizlikten kaynaklanan büyük hasar, yaralanma ve can kaybına neden olmuştur. Örneğin, Kunshan, Jiangsu-Çin'deki bir otomotiv fabrikasında çalışan işçiler, 2 Ağustos 2014'te korkunç bir toz patlamasıyla karşı karşıya kaldı. Fabrika, Zhongrong Metal Production Company'ye aitti ve General Motors dahil olmak üzere birçok Amerikan şirketine otomobil parçaları üretmekteydi. Bu patlamada 146 işçi ölüp 114 kişi yaralanmıştır. 2010 yılında Tazreen Moda fabrikası, Dakka-Bangladeş'de açıldığında 1.500'den fazla işçi çalıştırmaktaydı. Fabrika, çeşitli global perakendeciler için tişörtler, ceketler ve diğer giyim eşyaları üretmekteydi. Açıldıktan 2 yıl sonra, fabrikanın 17 saatten fazla yanmasına neden olan korkunç yangın meydana gelmiştir. Yangın, sekiz katlı binanın zemin katında başlamış ve çalışanları yukarı katlarda tutsak hale getirmiştir. Fabrika, Bangladeş'te yangın veya endüstriyel kazalara karşı minimum güvenceyle çalışan yaklaşık 4.000 benzer tesisten biridir. Bu yangın en az 111 kişiye mezar olup hastaneye yüzlerce işçi göndermiştir. Diğer bir örnek ise Pakistan Fabrikaları yangınlarıdır. Pakistan'ın en büyük sanayi kazası, 11 Eylül 2012'de Karaçi'de bir tekstil fabrikasında meydana gelmiştir. Çubuklu pencereler ve kilitli çıkışlar dört katlı binada kapana kısılmış 300'den fazla işçinin ölümüne neden olmuştur. Seest Fireworks Afeti ise 3 Kasım 2004'te meydana gelmiştir. Johnsens Fyrværkerifabrik havai fişek fabrikasında çalışan iki personel, havai fişekleri içeren bir kutuyu yanlışlıkla düşürerek havai fişeklerin ateşlenmesine neden olmuştur. İtfaiyeciler olay yerine geldiğinde, yangın çok yoğundu ve söndürmede çok zorlanmıştır. Havai fişek kabı depoda 280 ton havai fişeğin patlamasına sebep olmuştur. Bu felaket de bir itfaiyeci ölmüş olup kurtarma ekibinden 7'si yaralanmıştır. Çevrede 355 ev hasar görmüş ve 176'sı yaşanamaz hale gelmiştir. Hasarın maliyeti 100 milyon Euro olarak tahmin edilmiştir.Bu çalışmada yangın riski taşıyan alanlar için kablosuz sensör ağları ile entegre olan, kızılötesi ışınlara yüksek hassasiyetli nanofotonik detektörler kullanarak olası yangını başlangıç aşamasında algılayabilen, CBS tabanlı erken yangın tespit sistemi önerilmiştir. Geliştirilen sistem, detektörlerin algılama alanlarının superpozisyon yöntemi ile ateş kaynağını yaklaşık 4 metrelik mekansal çözünürlüğe kadar saniyeler içinde bulabilmektedir. Kablosuz detektörler, riskli bölgelerde ortaya çıkan yangın alarm bilgisini alır ve internet (bulut) aracılığıyla bir kablosuz ağ üzerinden yangın operatörlerine iletilir. Yangının tüm davranışları FireAnalyst adlı interaktif bir görsel harita üzerinde izlenebilir. Ayrıca FireAnalyst, en yakın itfaiye istasyonlarını yangın kaynağına göre listelemesi, bu istasyonlara görsel rotalar çizmesi ve gerçek zamanlı Google trafik bilgilerine göre itfaiye arabalarının yangın yerlerine ulaşma zamanını tahmin etmesi gibi bazı yararlı CBS özellikleri içerir. Günümüzde kullanılan diğer yangın tespit sistemlerine kıyasla bu çalışma yangının saniyeler içinde algılanışı, kaynak konumun süperpozisyon yöntemiyle tespiti, yayılma hızının saptanması, yangının yayılma yönü ve bulut altyapılı-gerçek zamanlı mobil alarm izleme mekanizması gibi yeni nesil özellikleri barındırır. Poligon geometrisinin süperpozisyonu ile yangının enlem ve boylam değerlerinin tahmin yöntemi, ilgili çalışmalara göre dünyada ilk kez gerçekleştirilmiştir.Önerilen sistem `Faruk Yalçın Hayvanat Bahçesi ve Botanik Parkı, Darıca, Türkiye'de` uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar, FireAnalyst ve `içe dönük` geometri tipi kullanılarak konumlandırılan çok spektrumlu kızılötesi dedektörler ile yangın izlemesinin, diğer yangın izleme sistemlerine göre daha efektif olduğunu göstermiştir. Sistemin gerçek zamanlı yangın davranış analizi (yangın yayılma hızı, yayılma yönü) gibi işlevleri barındırmasıyla beraber, yangının coğrafi konumunun tespit edilmesinde yangın algılama süresini önemli ölçüde kısaltarak minimum 3599.56 m2 ormanlık alanda yüksek mekansal çözünürlük (~4.5 m'ye kadar) sağladığını göstermiştir.

Fire risk areas such as forests, shipyards and factories containing combustible or exlosive substances show similarities in terms of fire potential. These critical areas are needed to be appropriately managed, because they are very susceptible to fire outbreaks and consequences of such incidents could be in a disaster scale. Early fire detection, determination of 'source of fire' and 'spread speed of fire' have vital roles for firefighting in order to prevent it from becoming a disaster. In this proposed system, special detectors with state-of-the-art multi-spectral infrared technology and mathematical modelling algorithms have been utilized to create a smart fire detection system by LabVIEW automation software that can detect fires from a very early stage. The geolocation and behavior of emerging fires in a forest are also estimated with maximum spatial resolution by superposition of the detection areas of multi-spectral infrared detectors. In this study, candidate fire regions are detected for feasibility first. Next, the most suitable detector type in fire detection is determined and used for expanding the fire control area, so as to have the highest positional accuracy in estimating the location of an emerged fire. Thereafter, mathematical models for the position of the detectors are created to have high spatial resolution in detecting the coordinates of forest fire by using libraries of Google Maps APIs in the cloud. The geolocation of the fire and behavior of fire inside the model are then simulated visually on the map portal thanks to an extraordinarily created standalone software called FireAnalyst. Wireless detectors collect fire alarm information from risky areas and send them to the fire operators' mobile devices via wireless network over internet (cloud). This interactive map also contains some useful GIS features, i.e. listing nearby fire stations to source of fire, drawing visual routes to these fire stations and estimation of approximate arrival time of fire engines to fire location according to real-time Google traffic information.Compared to other fire detection systems used today, this study includes new generation features, such as real-time fire detection in seconds, detection of fire source by superposition, determination of propagation speed, direction of fire propagation and cloud-based real-time mobile alarm monitoring mechanism. Moreover, estimation of geolocation of emerged fire by superposition of detection areas of detectors is the main novelity.The proposed system is implemented in `Faruk Yalcin Zoo & Botanical Park` – Darica, Turkey. Experimental results indicated that monitoring fire with FireAnalyst using selected multi-spectral infrared detectors positioned `towards the center geometry` outperformed other fire monitoring systems, providing a significantly shortened fire detection timeframe and high spatial resolution (up to 4.5m) in detecting geolocation of fire in a minimum ~3599.56 m2 forested area and adds with functionalities like as real-time fire behavior analysis.