Les Réseaux Neuronaux Participent À Une Meilleure Détection De Flamme

Le 01/12/2013 à 14:00  

La perte d'équipements de procédé suite à la destruction par un feu non détecté, ou l'arrêt complet de toute une installation à cause d'une fausse alarme d'incendie sont deux des scénarii qu'aucune entreprise ne souhaite jamais connaître en raison des coûts financiers et éventuellement humains que ces accidents peuvent générer. D'autant plus quand il existe des mesures préventives disponibles pour éviter une telle catastrophe. La décision concernant la meilleure façon de protéger le personnel, l'installation et les investissements d'une entreprise est donc un facteur critique et les industriels n'ont pas forcément toutes les cartes en mains. Pour pallier cet inconvénient, la solution qu'a développée General Monitors en matière de détection de flamme, à savoir une méthode infrarouge multispectrale ( Multi-Spectral Infrared ou SMRI) utilisant la technologie de réseaux neuronaux, est une réponse très intéressante.

Avant d'aller plus loin, faisons un petit rappel sur ce que sont les réseaux neuronaux. Il s'agit de modèles mathématiques qui ont été très schématiquement inspirés par les réseaux de neurones biologiques. Dans un réseau neuronal artificiel ( voir figure 1 ), un groupe de neurones artificiels interconnectés assure le traitement de l'information et modifie réellement sa structure au cours d'une phase d'apprentissage afin de s'adapter au mieux aux besoins de l'application. Cela permet ainsi au réseau neuronal de modéliser des relations complexes au sein des données fournies par des capteurs, par l'intermédiaire d'une recherche rapide de modèles. Depuis les années 40, les chercheurs en informatique se sont en fait inspirés du cerveau humain, un neuroscientifique et un chercheur en logique s'étant associés pour créer le premier modèle conceptuel de réseau de neurones artificiels.

Les conséquences d'un feu non détecté peuvent être dramatiques en termes de production, de bilan humain ou d'installation… surtout s'il existe des mesures préventives disponibles pour éviter une telle catastrophe. Parmi ces solutions, le détecteur de flamme FL4000H de General Monitors intègre une méthode infrarouge multispectrale et une technologie de réseaux neuronaux.

Photos et figures : General Monitors

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