Broei detecteren voordat het brand wordt

Broei detecteren voordat het brand wordt featured image
Broei in stortgoed leidt lang niet altijd tot brand, maar het risico blijft aanwezig. Reden voor veel verwerkers om te investeren in broeidetectie.

Brand is de nachtmerrie voor elke stortgoedverwerker. Als een branddetectiesysteem een brandhaard signaleert, is het immers al te laat en moet het stortgoed als verloren worden beschouwd. Detectie in een vroeg stadium is daarom noodzakelijk, maar dat is niet eenvoudig.

Diervoeders, houtpellets, cacao, compost, meststoffen: het zijn organische fracties die samen een dynamische massa vormen. De opslag, het transport en de verwerking ervan veroorzaken reacties die niet alleen bepaald worden door het materiaal zelf, maar ook door de omstandigheden zoals temperatuur en vochtigheidsgraad. Afbraak- en oxidatiereacties in het materiaal kunnen leiden tot broei, oftewel zelfopwarming. Dit gebeurt van binnenuit de lading waardoor bij grote hoeveelheden, zoals deze in de stortgoedsector vaak voorkomen, de temperatuur in zo’n bult flink kan oplopen voordat er aan de buitenkant iets van te zien is. Dit kan leiden tot brand. De boel flink natspuiten zoals in de afvalverwerking wel gebruikelijk is, betekent in het stortgoed meestal dat het materiaal niet meer te gebruiken is. Daarom is een thermisch branddetectiesysteem, dat alarm slaat als er sprake is van vuur, niet toereikend voor deze sector. Blussen is immers een laatste redmiddel.


LEER MEER OVER BROEI EN HET VOORKOMEN ERVAN:


Wat is broei?

Veel beheerders van stortgoed herkennen broei als er sprake is van rookontwikkeling of stank. Deze broei verloopt doorgaans volgens een vast proces, dat begint met de biologische fase. Hierin breken micro-organismen en schimmels organisch materiaal af, wat gepaard gaat met warmte. Iedereen die een composthoop in zijn tuin heeft zal dit herkennen: ook bij buitentemperaturen onder het vriespunt slaat de damp er vanaf. Bij een gunstige temperatuur en luchtvochtigheid kan dit proces zich exponentieel versnellen. In zo’n geval gaan oxidatiereacties een rol spelen. Hierbij komen allerlei gassen, waaronder koolstofmonoxide, vrij. Dit kan snel uit de hand lopen en leiden tot een brand, met alle gevolgen van dien.
Maar broei hóeft dus niet tot brand te leiden. Denk maar aan het voorbeeld van de gezellig dampende composthoop die heus niet zomaar in vlammen opgaat. En precies dát maakt het voorkomen van branden als gevolg van broei zo lastig, zegt Ron van Sambeek. Hij is business development manager bij Sensor Partners. Dit bedrijf is gespecialiseerd in allerhande sensortoepassingen, waaronder brand- en broeidetectie. “Het detecteren van broei is vrij simpel”, vertelt Van Sambeek. “De kunst zit ‘m in het verifiëren. Oftewel: wat is nu eigenlijk aan de hand?” De specialist noemt als voorbeeld een hal waar een berg roestige schroeven lag. “Alleen maar metaal. Maar juist door dat roest ontstond er een chemische reactie – oxidatie – waardoor die bult flink begon te roken. Maar is dat dan brandgevaarlijk? Welnee.”
Er zijn genoeg voorbeelden van stortgoed te noemen dat wel brandgevaarlijk is, al wijzen wetenschappers (zie kader) erop dat ook dan alle omstandigheden mee, of beter gezegd tegen, moeten zitten om vanuit broei een echte brand te krijgen.

Steeds meer verzekeraars doen moeilijk over brandgevaar in het stortgoed. Als je een lagere premie wil, dan moet je maatregelen treffen.

Wel rook, geen vuur

Het gebruik van thermische camera’s om beginnende branden te detecteren is al enige jaren gemeengoed. Om broei te signaleren is deze techniek niet geschikt. “Broei begint van binnenuit, terwijl een thermische detectie pas alarm slaat als er al vlammen aan de buitenkant van het materiaal zijn”, zegt Van Sambeek. “Dat is dus te laat. Je kunt dit in theorie ondervangen door een lagere temperatuurwaarde in te stellen. Zodat ook het geringe temperatuurverschil dat bij broei vanuit het binnenste van de bult naar buiten doordringt een trigger geeft. Maar dit leidt wel tot een grote toename van het aantal vals-positieve meldingen.”
Sensor Partners ontwikkelde ‘smartprotectfire’, dat naast thermische detectie ook gebruikmaakt van visuele rookdetectie. Slimme software zorgt ervoor dat het systeem onderscheid kan maken tussen damp, stof en rook. Vervolgens kun je afspreken hoeveel rook, thermische afwijkingen of een combinatie daarvan er moet zijn voordat het alarmsysteem een melding geeft. “Het gebruik van AI voor deze toepassing is nog vrij nieuw”, zegt Van Sambeek, “maar het is bij uitstek een werkgebied waar het prima inzetbaar is. Het gaat immers om het elimineren van variabelen. Thermische camera’s konden dat al, door bijvoorbeeld een warmtepiek die afkomstig is van een passerend voertuig eruit te filteren. Maar daarmee kun je niet binnenin een lading kijken. En zoals elk algoritme wordt ook onze AI-software steeds slimmer naarmate hij meer vlieguren heeft.”

Het gebruik van thermische camera’s om beginnende branden te detecteren is al enige jaren gemeengoed. Om broei te signaleren is deze techniek echter niet geschikt.

Slimme software dankzij AI

Nu is die software om te beginnen al best slim en dat komt mede door Roy van Leeuwen. Met zijn bedrijf 2fifty5 ontwikkelt hij AI-toepassingen voor onder andere branddetectie. “Wat AI nu precies doet? Dat is heel simpel uit te leggen”, stelt Van Leeuwen. “Het aantal valse meldingen terugbrengen. Die leiden tot onachtzaamheid. Als je veertig keer per dag een brandalarm krijgt, en er blijkt nooit iets aan de hand, dan is de kans groot dat je je schouders ophaalt bij de 41ste keer. Terwijl het dan misschien wél raak is.”
Van Leeuwen ontwikkelde software voor een beveiligingssysteem bij Klein Kromhof, een producent van houtvezels voor de industriële en agrarische sector. “Dat zijn grote hoeveelheden organisch materiaal die snel verwerkt worden, maar niet altijd op dezelfde plaats liggen, waardoor voertuigen niet altijd dezelfde routes rijden. Dat maakt het lastig deze warmtebronnen te elimineren uit de detecties. Bovendien komt er veel stof vrij, waarvan een normale rookmelder op hol slaat.” 2Fifty5 ontwikkelde een systeem op basis van een AI-server die alle detecties zowel thermisch als optisch analyseert. Doordat software in staat is specifieke onderdelen van een bekend object te herkennen, ongeacht de locatie, worden deze meldingen uitgesloten en blijven alleen de relevante meldingen over.
Er is veel vraag naar zo’n slim systeem, merkt Van Leeuwen. “Steeds meer verzekeraars doen moeilijk over brandgevaar in het stortgoed. Als je een lagere premie wil, dan moet je maatregelen treffen.” Wat Van Leeuwen betreft zou de EN54, de Europese norm voor brandveiligheid, ook wel eens tegen het licht mogen worden gehouden. “Die gaat nog uit van veiligheidssystemen die pas ingrijpen als de brand al begonnen is. Terwijl je veel ellende kunt voorkomen door actief aan preventie te doen.”

Uit elkaar trekken

Broei valt dus steeds beter te detecteren, maar de vraag die overblijft is natuurlijk hoe je moet handelen als die situatie zich voordoet. Dat hangt van het materiaal, de omstandigheden en de locatie af. Van Sambeek: “De meest voor de hand liggende actie is niks doen. Vaak kennen stortgoedverwerkers hun materiaal goed genoeg om te weten of er daadwerkelijk risico op brand is.” Is daar sprake van, dan kan de bult uit elkaar getrokken worden om zo de warmtehaard te isoleren en indien nodig, te blussen. “Maar je moet wel weten wat je doet, want je voegt dan natuurlijk wel zuurstof toe, wat ook weer tot een ongewenste reactie kan leiden, terwijl ook water een effect kan hebben. Daarom is broeidetectie in het stortgoed ook zo’n lastig onderwerp: het is scheikunde met heel veel variabelen.”

Geef een reactie

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie gegevens worden verwerkt.