Анализът на различни данни може да помогне за свеждане до

Анализът на разнообразни данни може да помогне за свеждане до най-малко на риска от пожар
(снимка: CC0 Public Domain)

Последните няколко години бяха белязани от засушавания, рискови летни жеги и опустошителни горски пожари в съвсем всички точки на света. Горяха горите даже в Сибир. Оказва се, че набор от технологии, в началото създадени за електроразпределителните компании, може да помогне за понижаване на риска от горски пожари.

Горските пожари пораждат по разнообразни аргументи: небрежност – да вземем за пример изхвърлена угарка в полето, тенденциозен палеж или пък искра от късо съединяване. Последното неведнъж е обвързвано с инфраструктурата на електроразпределителните компании. А те, ЕРП-тата, се стараят постоянно да прочистват растителността към електропроводите, да ги оглеждат и поддържат.

Грижа за електропреносна инфраструктура

Грижата на ЕРП-тата става все по-сериозна. Изменението на климата води до по-сухи и по-горещи метеорологични условия, които водят до по-интензивни горски пожари. Остарелите електрически съставни елементи – в това число изолатори, трансформатори, отводнители и др. – все по-често се оказват отвън период на валидност.

В исторически проект инспекцията на положението на електрическата инфраструктура е била отговорност на хора, които вървят по протежение на трасетата, и оглеждат. Често им се постанова да минават през сложни места, да се катерят.

Напоследък енергийните компании започнаха да употребяват дронове, за да събират нужната информация и да вършат въпросните огледи. Освен камери, дроновете могат да носят и топлинни сензори и лидари, отбелязва.

Термичните датчици улавят непотребната топлота от електрически съставни елементи като изолатори, проводници и трансформатори. Прегрели, подобни електрически съставни елементи могат да хвърлят искра и да експлодират. Затова термо-сензорите са скъпи.
още по тематиката
Лидар-системите пък оказват помощ за управлението на растителността, сканиране на зоните около трасетата. После софтуер използва данните за основаване на 3D модел на всеки район. Моделът разрешава на мениджърите на електроенергийната система да дефинират точното разстояние на растителността от електропроводите. Това е значимо, тъй като когато клоните на дърветата се приближат прекомерно покрай електропроводите, те могат да причинят късо съединяване.

Всичко това са илюстрации за потребните благоприятни условия на технологиите. Но ето ги и неприятните вести: когато всички тези образни данни се приберат в центровете за данни на комуналните дружества, теренните техници, инженерите и колегите им ще би трябвало да прекарат месеци наред в гледане и анализиране. Това реално ги откъсва работата им по поддръжка на терен. Нищо чудно и да се окаже „ след дъжд качулка” – до момента в който бъдат оценени всички данни, белята ще е станала.

Точно тук може и би трябвало да се намеси изкуственият разсъдък. AI и машинното обучение са годни за внедряване с цел откриване на неизправности по електропроводите. Това към този момент се прави от някои напредничави компании.

Нещо повече от разкриване на проблеми

Разбираемо е, че натрупването на огромни размери снимкова материал и обработката на фрагментите посредством неестествен разсъдък може да докара до доста понижаване на риска от пораждане на късо съединяване, прегряване, детонация – и надлежно горски пожар.

Нещо повече: разработчиците на сходни софтуерни платформи искат да създадат освен това и да оказват помощ освен за откриване на проблеми, които към този момент са зародили – а и за предугаждане на проблеми, които вероятно могат да се случат. Така могат да се вкарат ограничения за така наречен превантивна поддръжка – и въобще да не се стигне до искра, която може да възпламени идващия унищожителен горски пожар.

Подобни системи за превантивна поддръжка могат да употребяват освен данните от електроразпределителната инфраструктура, само че и от други източници: да вземем за пример от метеорологични служби, от институции за енергийно ръководство и др. Взети дружно, всички разнообразни данни могат да оказват помощ да се понижи до най-малко рискът от пораждане на пожар.

Не единствено за ЕРП

Не единствено електроразпределителните компании могат да употребяват сходна софтуерна композиция за следене на риска от горски пожар. Това могат да вършат и други служби като да вземем за пример горските стопанства.

Възможността на AI да предсказва растежа и развиването на растителността има основна роля. Изкуственият разсъдък е в положение да планува освен къде по електропреносните трасета ще израстат дървета, които могат да допрян проводниците, само че и като цяло да предскажат по какъв начин ще се развива растителността в дадена област, какви типове ще доминират, какво количество сухи растения може да се чака, даже какви вредители могат да атакуван растителността и да я създадат по-крехка или по-суха, да вземем за пример. Това е допустимо на база исторически данни от предишни години и десетилетия.

Наред с това AI може да предвижда и метеорологичните условия. Подобни модели по този начин или другояче се употребяват и могат да се интегрират в грижата за огромните горски масиви по целия свят. Особен интерес тук съставляват въздействията на изменението на климата. Те водят до появяването на температурни екстреми, които са причина за засушаване, повишаващо риска от горски пожари.

С други думи, актуалните технологии като дроновете с камери, вариообективи, термо-сензори и лидар радари, в комбиниране със силата на изкуствения разсъдък, могат да ни приготвят за евентуалната поява на горски пожари, тъй че службите по опазването на горите да могат да подхващат навременни дейности за понижаване на заплахата. Аналогично те могат да бъдат и по-добре готови при възможното пораждане на огън в гората.