Стойността на допълнителните датчици и изчислителни устройства е нищожна

На 17 юни 2019 г. в гъстонаселения Шести микрорайон на жк “Люлин” в София от мълния загива човек с куче. Наблизо група деца с включени смартфони са повалени на земята, но остават живи.

Вероятната причина за безпрецедентния случай (голямата гъстота на мълниезащитните съоръжения в съвременните градове изключва

падането

на гръм

в околоблоковите пространства) е ремонт на околни сгради. Мълниезащитните съоръжения на сградите са временно свалени и след ремонта са "забравени". След време случаят се замита под килимчето и се забравя.

Възниква идеята за създаване на индивидуална мълниезащитна система на открито (например в отдалечени от града планини, каквато е Витоша) със съответни IT подсистеми. За целта може да се използват гъсто разположените в града касети на мобилните оператори и светлинните табла на градския транспорт в столицата.

Тези технически инфраструктурни съоръжения в населените места образуват своеoбразна "невронна мрежа" с голяма гъстота на възлите. С много малки инвестиции и допълнителни приспособления подобна система може да се използва както за мълниезащита в планината, така и за защита на спирките на градския транспорт, метрото, жп гарите и други подобни съоръжения в самия столичен град от мълния при неработещи мълниезащитни съоръжения, промишлен ток, ток от разкъсана контактна мрежа, атентат и други.

Математическият модел "Невронна мрежа" е много добре обезпечен софтуерно. Популярната инженерна програмна система MatLab, http://www.mathworks.com/ products/matlab/, се преподава пространно във всички магистърски програми на Техническия университет – София, например, както и в много други университети в страната.

В огромната по размери (в мегаполис като София) "невронна мрежа" се измерва

електрическото съпротивление на окръжаващата среда

между точките на мрежата. Данните се обработват в централен компютър. При мълниезащита на открито в планината се използват мобилни приложения.

Като резултат се получава информация с голяма вероятност (например 90%) в смартфона на всеки желаещ, че

в следващите 30 минути в съответната точка от планината ще падне гръм

За целта на високите планински била на открито се конструира специално пневматично укритие. То се надува, надеждно се заземява за секунди и в него четирима могат да се укрият часове наред до отминаване на гръмотевичната буря.

Приложението на "Невронна мрежа" в града за защита на градския транспорт от промишлен ток прави трагедията, която се разигра на 14 февруари 2021 г. на спирката на бул. "Акад. Иван Гешов" в София, невъзможна. Системата се допълва с датчици за електрическо съпротивление върху металните части на всички спирки на градския транспорт -

мантинели, парапети, стълбове, мачти,

метални навеси,

и най-важното - върху разположените в района на спирките шахти на надземни и подземни инфраструктурни съоръжения с токопроводящи кабели.

В момента, в който на дадена спирка протече ток от различно естество, на монитора на дежурния по превенция и аварийна безопасност в столицата ще се появи крещяща червена индикация. Системата може да бъде така проектирана, че мигновено да изключи опасни токови кръгове на електропроводящите съоръжения в града при авария. Така настроената система свежда до нула риска от попадане на хора или животни в авариралите електрически елементи.

Приложението на подобна система за обезопасяване на всички шахти на електропроводящата градска инфраструктура (включително в района на спирките на градския транспорт) не изисква почти никакви допълнителни инвестиции, тъй като основната част на съоръженията е вече изградена и функционира. Стойността на

необходимите

допълнителни датчици

и изчислителни устройства е нищожна в сравнение със стойността на основната структура. Възможен е и вариант на системата, при който опасните пробиви в токопроводящата инфраструктура се контролират и дистанционно със сателити.

Въвеждането в експлоатация на подобна система за сигурност ще гарантира нулев риск от токов удар, какъвто отне живота на малкия Людмил.

*Доц. д-р Филип Филипов е учен към Института по механика към БАН. Специалист е по системи за ранно предупреждение.