h-header

header
main

dynamic

content

post

Collana TRL7 - IOT e Antincendio

Autore Gianfranco Rocchi | Chief Communication Officer | 06 Febbraio 2021 |

L'IoT sta già entrando nel settore dell'antincendio in diversi modi.

Il vettore preferenziale sono i sistemi di monitoraggio, i cui sensori non si limitano più a rilevare uno scenario in base al quale attivare o meno il sistema antincendio, ma cominciano a fare dei…ragionamenti.

 

Gli ingredienti fondamentali per questa evoluzione sono:

a) la disponibilità di dati, provenienti da reti di raccolta diverse e non necessariamente nate per funzioni di sicurezza, men che meno sicurezza antincendio (si pensi agli smartmeter che stanno sostituendo i tradizionali contatori dell'energia elettrica e possono diventare dei nodi fondamentali di una rete IoT);

b) una rete di raccolta e trasporto del dato, sia essa cablata, wireless o ibrida;

c) una capacità di analisi intelligente…e dove risieda l'intelligenza non è irrilevante, come vedremo più avanti.

 

I dati raccolti riguarderanno innanzitutto lo stato del sistema; i principali che già oggi si potrebbero rilevare con le tecnologie a disposizione sono:

temperatura dell'acqua nelle tubature, per l’allerta in caso di congelamento e interventi automatici che la contrastino;

pressione, rilevando perdite o limiti all'approvvigionamento idrico, scegliendo eventualmente strategie di compensazione della carenza di estinguente (ad esempio allertando i diversi soggetti coinvolti, dal gestore della rete idrica, ai manutentori, etc.);

lo stato delle tubature, grazie a sensori magnetici e ultrasonici che possono rilevare l'approssimarsi di guasti o il cambiamento nello spessore della parete della tubazione dovuto alla corrosione;

L’elenco potrebbe continuare ma il nostro scopo, in questa prima uscita, è quello di dipingere un quadro generale, quindi proseguiamo nell’immaginare le altre features che l’IoT potrebbe abilitare in ambito antincendio.

 

Il primo e più scontato riguarda il service. Raccogliendo dati sull'integrità dell'impianto e sulle condizioni di funzionamento nel tempo, i guasti potrebbero essere anticipati e prevenuti da strategie di manutenzione predittiva.

L'analisi dei malfunzionamenti consentirebbe lo sviluppo di modelli di previsione e di valutazione del rischio.

Permettendo un più fine calcolo della vita utile residua dei componenti la pianificazione strategica della manutenzione potrà declinarsi in una tattica puntuale, componente per componente.

 

Una rete di monitoraggio delle condizioni basata su un sistema IoT affidabile, ridurrebbe l'errore umano, la necessità di ispezioni in campo ed eliminerebbe la registrazione manuale dei dati (cosa che stanno già facendo le nostre soluzioni digitali per la manutenzione evoluta).

Per inciso, un’applicazione intensiva di queste tecnologie potrebbe avere una ripercussione positiva sui costi ambientali derivanti dalle attività ispettive (al netto del fatto che un analisi del Life Cycle Assessment possa rilevare uno spostamento delle esternalità negative ambientali in altri punti del ciclo, come la produzione dei dispositivi, ad esempio).

 

In termini di certificazione del dato, inoltre, si avrebbe un notevole miglioramento dell'attendibilità anche solo grazie al fatto che si passerebbe da un'analisi puntuale ad una “in continuo”, senza scomodare tecnologie di validazione del dato come la blockchain, che ovviamente diventerebbero preziose per gli organi di controllo, gli organismi di certificazione e per le compagnie assicuratrici.

 

Incrociando i dati del sistema con le altre informazioni provenienti dal campo (condizioni esterne, carichi strutturali, dati meteorologici, sull'attività svolta nell'area protetta, etc.) si potrebbe arrivare a definire con più accuratezza gli scenari di rischio e come potrebbe variare l'inviluppo delle performance del sistema, in funzione del contesto.

Un esempio per tutti, per certi versi il più banale: se il sistema antincendio intelligente installato in un magazzino, che conoscesse in tempo reale le proprie potenzialità in ciascun momento, fosse in grado di interfacciarsi con un gestionale di magazzino in grado di descrivere, con altrettanta granularità, la merce stoccata, la sua natura, le ubicazioni dei materiali in funzione delle loro soglie di innesco, etc. potrebbe creare una valutazione ed una mappa del rischio costantemente aggiornata.

Ora pensate di poter leggere in maniera sinottica il monitoraggio delle presenze degli occupanti, le modellazioni FSE per elaborare gli scenari d’esodo, i dati rilevati in tempo reale sulla propagazione di fumi, calore e fiamme, la previsione, elaborata su informazioni progettuali, sulla resistenza al fuoco delle infrastrutture; potreste disporre di un’analisi del rischio presente e futura altamente affidabile.

 

Tutto questo è importante in fase di prevenzione ma diventa cruciale durante la protezione da un incendio reale.

 

Un sistema antincendio smart potrà agire in maniera intelligente contro le fiamme, ma anche lavorare in squadra con altri sistemi e con i vigili del fuoco scambiando dati e fornendo delle istantanee - di bit - dal cuore dell'incendio.

Un sistema smart funzionerebbe come dorsale di comunicazione per portare all'esterno informazioni relative alle condizioni fisiologiche delle squadre più avanzate, dati sulle planimetrie degli edifici.

Viceversa il digital twin, che la progettazione BIM abilita può già oggi fornire informazioni preziose che in caso di intervento si muovono dal sistema alle squadre di emergenza; informazioni che possono essere fornite dove servono, a chi servono e solo nella misura in cui servono, (preservando il carico informativo che in una situazione di emergenza rappresenta una risorsa scarsa).

 

Una volta raccolti i dati saranno trasmessi a piattaforme di analisi basate sul deep learning.

Il Fog computing con la sua distribuzione di capacità di calcolo, immagazzinamento di dati, e controllo svolto autonomamente alla periferia del sistema, pur mantenendo un livello superiore di integrazione, potrebbe rivelarsi la via maestra per rendere l'antincendio smart sufficientemente resiliente.

Se gli algoritmi di apprendimento automatico dovessero risiedere su device centrali si avrebbero ripercussioni critiche sulla necessità di avere dei sistemi di trasmissione, potenzialmente vulnerabili, e tempi di latenza che potrebbero rivelarsi eccessivi.

Il rapido processo decisionale e la richiesta di dati in tempo reale in situazioni di emergenza vedranno i soccorsi affidarsi sempre più al fog computing, secondo una ricerca della Wayne State University.

 

Le potenzialità che l'analisi su dati eterogenei e non necessariamente strutturati come le informazioni meteo, i progetti costruttivi, i dati ambientali, le modellazioni di FSE, fino ai post sui social media in cui si setacciano informazioni utili alla definizione del contesto, sono uno scenario entusiasmante ma al tempo stesso pongono sfide in termini di privacy, cybersecurity, neutralità della rete, etc.

 

Di questi e di altri temi parleremo nelle prossime uscite di TRL7, una rubrica che intende parlare delle tecnologie antincendio di prossima applicazione, quelle i cui livelli di maturità tecnologica non superano la dimostrazione del prototipo del sistema in ambiente operativo, ovvero che possono essere classificate secondo il criterio di technology readiness level adottato in ambito europeo, al massimo al livello 7.

 

 

note sull'autoreModifica foto

Gianfranco Rocchi è curatore del digital content marketing di Mozzanica&Mozzanica Srl; con una formazione accademica in storia economica, ha una esperienza di oltre quindici anni nella consulenza aziendale relativamente ai sistemi di gestione aziendale e della salute e sicurezza sul lavoro. È stato inoltre autore di contenuti per la televisione ed il podcasting.

 

side archivio

Archivio per anno

h-footer

Mozzanica & Mozzanica Srl

 

Via Martiri della Liberazione, 12

23875 Osnago (LC) - Italy

T +39 039 2254 700

T +39 039 9910 618

F +39 039 9910 615

info@mozzanica.eu

 

PEC mozzanica@legalmail.it

 

Cap. Soc. € 400.000,00 i.v.

REA Lecco 291853

P. IVA 02555530134

Sede di Milano

 

Via G. Sforza 62

20081 Abbiategrasso (MI)

F +39 039 9910 615

Mozzanica USA LLC

 

Sede USA

2253 Vista Parkway, Suite 8

West Palm Beach, FL 33411

T +1 561 370 3597

infousa@mozzanica.eu

Social

 

© Copyright 2021 - Mozzanica&Mozzanica Srl

Privacy Policy - Cookie Policy