Domov/Tveganje v živo/Zgodnje opozarjanje e-nose

Elektronski nos, ki zavoha požar

Preden je požar dovolj vroč, da ga zazna termična kamera, že diši. Mreža cenovno dostopnih senzorjev »elektronski nos« zazna hlapne organske spojine (VOC) zgodnjega gorenja in v realnem času sproži alarm.

Zakaj vonj zmaga

Požar zadiši veliko prej, kot zažari

Tleča vegetacija sprošča oblak hlapnih organskih spojin — kemični prstni odtis požara — od nekaj minut do ur, preden je dovolj toplote ali dima, da bi ga zaznale kamere in sateliti. Elektronski nos prebere ta odtis pri viru, na tleh, kjer požar nastane.

Termične kamere in sateliti

Potrebujejo viden oblak ali toplotni podpis — požar vidijo, ko je že razvit in to dopušča vidno polje.

Elektronski nos

Zavoha prve hlapne spojine gorenja pri tleh, v temi, za grebeni — najzgodnejši možni signal.

Kako deluje

Od vonja dima do alarma v realnem času

Zaznava

Polje plinskih senzorjev nenehno vzorči zrak za mešanico VOC zgodnjega gorenja, skupaj s temperaturo, vlažnostjo in zračnim tlakom.

Prepozna

Vgrajeni model strojnega učenja, naučen na specifičnem vonju kraškega požara, ga loči od običajnega zraka v ozadju, da ohranja nizko stopnjo lažnih alarmov.

Pošlje

Ob pozitivni zaznavi vozlišče pošlje opozorilo prek LoRaWAN dolgega dosega — kilometri dosega skozi gozd, brez mobilne pokritosti.

Opozori

Platforma natančno določi vozlišče, sproži alarm v realnem času za reševalce in postavi lokacijo na zemljevid.

Znotraj vozlišča

Samostojen, na terenu, leta

Vsak senzor je nameščen na drevo v strateškem, ranljivem območju — in je zasnovan za delovanje brez nadzora.

Zaznava

VOC · temperatura · vlažnost · tlak

Polje plinskih senzorjev za hlapne organske spojine in mikroklimatski sklop — isti podatki bogatijo tudi požarne modele.

Povezljivost

LoRaWAN

Radio dolgega dosega in nizke porabe — kilometri dosega, brez kartice SIM ali omrežne napetosti, primerna za mrežo na planoti brez cest.

Napajanje

Sončni panel + baterija

Majhen fotovoltaični panel in baterija ohranjata vozlišče delujoče čez noč in sezono — brez kablov in vzdrževalnih obiskov.

Integriran nadzor

Veliko oči, več časovnih slojev — najhitrejši možen odziv

Noben posamezen senzor ne zazna vsakega požara v naravi. Pristop Karst Firewall povezuje pet dopolnjujočih se slojev — vsak je najboljši v drugem trenutku — tako da platforma vsak prvi alarm v nekaj sekundah pretvori v alarmiranje enot.

Sloj 01

Elektronski nos (VOC)

Zazna kemični odtis zgodnjega gorenja pri tleh — tudi za grebeni ali v temi.

Minute do ure pred plamenom
Sloj 02

Termalne IR kamere

Fiksne termalne kamere dolgega dosega na višinskih stebrih podnevi in ponoči zaznajo toplotne sledi po dolinah v vidni liniji.

Prvi toplotni oblak · sekunde
Sloj 03

Prelet z dronom

Multispektralni droni, ki jih zaženejo operaterji, potrdijo alarm, določijo natančen obseg in vodijo intervencijske ekipe do mesta vžiga.

Potrditev · ~10 min
Sloj 04

Satelitsko opazovanje Zemlje

Viri Sentinel-2, MODIS in VIIRS (Copernicus + EFFIS) zaznavajo aktivne požare in kartirajo pogorela območja po celotnem AOI.

Širše območje · 15 min — 1 dan
Sloj 05

Prijave občanov

Pohodniki, kmetje in prebivalci dim ali plamen sporočijo prek 112 / 113 in projektne aplikacije — vsak klic se geokodira in se na zemljevidu prikaže skupaj s senzorji.

Na terenu · sekunde do minute
👃Vonj 🌡️Vročina 🚁Potrditev 🛰️Širše območje 📱Občan

Vseh pet slojev se steka v isto nadzorno ploščo. Platforma združi sočasne signale, jih razvrsti po stopnji tveganja KFWI v celici in eno potrjeno opozorilo posreduje pristojni ekipi civilne zaščite — po e-pošti, SMS-u in WhatsAppu. Kako se vključijo sateliti in droni →

V živo s terena

IoT senzorska mreža, zdaj

Živ prikaz postavitve elektronskih nosov in prehodov LoRaMIP, ki prenašajo njihove podatke v platformo.

Integracija senzorjev še poteka. Spodnje številke in zadnje meritve so prikazane med povezovanjem posameznih naprav s platformo — vrednosti so lahko netočne, manjkajoče ali izhajajo iz kalibracij oziroma testnih postavitev. Ne uporabljajte jih za operativne odločitve. Celotna mreža bo zaživela med čezmejnimi pilotnimi aktivnostmi; ta stran javno prikazuje napredek.
20
Registrirani senzorji
4
Oddajajo v živo
0
Nedejavni (zamuda)
16
Brez povezave / še nikoli videni

Senzorji

Senzor Stanje Temp (°C) RV (%) Tlak (hPa) Zadnji podatek Prehod
office offline 32.6 38 980.9 40 d
demo-sgonico-N offline 25.7 55 1,006.8 63 d d0000001
demo-sgonico-S offline 25.3 58 1,004.4 63 d d0000001
demo-lipica-N offline 25.4 64 1,006.9 63 d d0000002
demo-lipica-S offline 25.5 65 1,004.9 63 d d0000002
Test_Ufficio_pcb_v2 offline 30.4 35 974.8 25 d
ufficio ext2 offline 27.0 41 981.2 4 d
ufficio ext offline 29.5 45 982.3 20 d
ufficio ext3 offline 31.6 34 977.5 1 d
test_deploy_5 offline 25.0 50 1,013.3 2 d
test_deploy_3 never
test_deploy_4 never
test_deploy_1 never
test_deploy_2 never
test_deploy_6 never
testbench offline 29.6 33 979.5 6 d
0000012d live 28.6 36 974.0 1 min 000000ae
000000e2 live 28.2 37 973.7 3 min 000000ae
00000131 live 28.6 34 973.6 3 min 000000ae
0000012c live 28.4 36 973.7 2 min 000000ae

Prehodi LoRaMIP · 1 od 1 povezanih

Prehod Model · vdelana programska oprema Omrežje MQTT InfluxDB Povezani Sporočila MQTT Zadnji podatek
KF-gateway-Aurisina
000000ae
loramip · 02000005 connected connected live 60 3113208 36 s

Vir: živi inventar v platformi (iot_sensor + iot_gateway). Statusna polja vsakih 60 s pošilja kf50-observation-ingest iz posameznega prehoda; svežina primerja zadnjo meritev s pričakovanim intervalom poročanja senzorja.

Ne le alarm

Podatki v živo, ki izostrijo simulator

Poleg takojšnjega alarma neprekinjen tok terenske temperature, vlažnosti, tlaka in kemije zraka napaja digitalnega dvojčka Karst Firewall. Resnična mikroklima iz notranjosti gozda naredi simulator širjenja požara natančnejši — ista mreža pa služi tudi kot gosta mreža za okoljski monitoring.

Zaznavanje

Najzgodnejši signal

Zaznava VOC pred plamenom ali oblakom.

Pokritost

Ranljiva območja

Nameščeni tam, kjer je nevarnost največja.

Avtonomija

Sončno napajanje

Leta na terenu, brez nadzora.

Model

Klasificirano z ML

Naučen prepoznati vonj požara.