खुली हवा में सुरक्षा में सुधार: टीयू ग्राज़ वास्तविक समय में बिजली गिरने के जोखिम का मूल्यांकन करता है
हवाई अड्डे के एप्रन, बड़े निर्माण स्थल या खुली हवा में होने वाले कार्यक्रम आमतौर पर बिजली गिरने से रक्षाहीन होते हैं। सुरक्षा बढ़ाने और डाउनटाइम कम करने के लिए, टीयू ग्राज़ के इलेक्ट्रिकल इंजीनियर एक पूर्वानुमान प्रणाली विकसित कर रहे हैं।
तूफ़ान और बाहर काम करना बुरे साथी हैं। चूँकि यह भविष्यवाणी करना संभव नहीं है कि अगली बिजली कब और कहाँ गिरेगी, सुरक्षा कारणों से बिजली के उच्च जोखिम वाले कार्य क्षेत्रों, जैसे हवाई अड्डे के एप्रन, में सभी गतिविधियाँ निलंबित कर दी जाती हैं। असल में बंद हो गया. ऑपरेशन में ये जबरन रुकावटें कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक रह सकती हैं और इसके परिणामस्वरूप उच्च परिणामी लागत हो सकती है। ग्राज़ यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी (टीयू ग्राज़) में इंस्टीट्यूट ऑफ हाई वोल्टेज इंजीनियरिंग एंड सिस्टम परफॉर्मेंस की एक टीम इस तरह के डाउनटाइम को कम करना चाहती है। आरटीएलआरए (रियल टाइम लाइटनिंग रिस्क असेसमेंट) परियोजना में, शोधकर्ता वास्तविक समय में पृथ्वी की सतह तक बिजली पहुंचने के स्थानीय जोखिम का मूल्यांकन करने के लिए एक प्रणाली विकसित कर रहे हैं। इसका उद्देश्य लोगों और बुनियादी ढांचे की सुरक्षा में सुधार करना, तूफान के दौरान संचालन की दक्षता को अनुकूलित करना और जोखिम मूल्यांकन में मौसम विज्ञानियों का समर्थन करना है। ऑस्ट्रियाई रिसर्च प्रमोशन एजेंसी (एफएफजी) ने इस परियोजना को वित्त पोषित किया है।
ग्राज़ हवाई अड्डे पर विद्युत क्षेत्र मीटर
आरटीएलआरए परियोजना के मूल में ग्राज़ हवाई अड्डे के चारों ओर दस किलोमीटर के दायरे में छह विद्युत क्षेत्र मीटर (एफएम) के नेटवर्क की स्थापना थी, जो तूफान और बिजली घनत्व की उच्च आवृत्ति के कारण माप के लिए एक बहुत ही उपयुक्त स्थान है। फील्ड मीटर उनके तत्काल आसपास के क्षेत्र में इलेक्ट्रोस्टैटिक क्षेत्र की ताकत को मापते हैं, कुछ ऐसा जो गरज वाले बादलों में चार्ज के संचय के कारण बदलता है। शोधकर्ता वास्तविक समय में इन क्षेत्र की ताकत माप के डेटा को ओवीई जीएमबीएच द्वारा संचालित ऑस्ट्रियाई लाइटनिंग लोकेशन सिस्टम एएलडीआईएस (ऑस्ट्रियाई लाइटनिंग डिटेक्शन एंड इंफॉर्मेशन सिस्टम) के डेटा और ऑस्ट्रो कंट्रोल जीएमबीएच के मौसम रडार डेटा के साथ जोड़ते हैं।
एकत्र किए गए डेटा बिंदुओं का विश्लेषण और संयोजन करके, अनुसंधान टीम हवाई अड्डे के पास आने वाले तूफान कोशिकाओं से बिजली की भविष्यवाणी के लिए पैरामीटर विकसित करने में सक्षम थी। परिणामों से पता चला कि सिस्टम 75% से अधिक मामलों में हवाई अड्डे के क्षेत्र में पहली बिजली गिरने के समय का सफलतापूर्वक अनुमान लगाने में सक्षम है। एक पूर्वानुमान को सफल माना जाता है यदि वह पहली बिजली के डिस्चार्ज के जमीन पर पहुंचने से दो से 30 मिनट पहले शटडाउन का आदेश देता है। प्राप्त ज्ञान को एक स्वचालित मूल्यांकन एल्गोरिदम में एकत्रित किया जाता है ताकि हवाईअड्डे के संचालन के लिए तूफान और बिजली के अल्पकालिक पूर्वानुमान प्राप्त किए जा सकें और इस प्रकार अधिक सटीक चेतावनियां और सभी स्पष्ट सिग्नल जारी करने में सक्षम किया जा सके।
मशीन लर्निंग: मौसम रडार डेटा में बिजली के निर्वहन का पता लगाना
तूफान के पूर्वानुमान के पारंपरिक तरीकों के अलावा, मशीन लर्निंग का भी उपयोग किया गया। बिजली की गतिविधि के संबंध में मौसम रडार डेटा के पूर्व-वर्गीकरण को सक्षम करने के लिए मौसम रडार छवियों और बिजली स्थान प्रणाली डेटा का उपयोग करके एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया गया था। यह प्रणाली 85% से अधिक की सटीकता दर के साथ यह निर्धारित करने में सक्षम थी कि विचाराधीन अवधि के दौरान अध्ययन क्षेत्र में बिजली का निर्वहन होगा या नहीं। परियोजना में विकसित विधियों और प्रौद्योगिकियों का उपयोग भविष्य में तूफान के उच्च जोखिम वाले अन्य क्षेत्रों, जैसे बाहरी घटनाओं, बड़े निर्माण स्थलों या महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में भी किया जा सकता है।
इंस्टीट्यूट ऑफ हाई वोल्टेज इंजीनियरिंग एंड सिस्टम परफॉरमेंस के स्टीफ़न पैक कहते हैं, “आरटीएलआरए प्रोजेक्ट में, हम पहली बिजली गिरने की भविष्यवाणी करना संभव बनाने में सफल रहे हैं।” विश्लेषण किए गए लगभग 75% तूफानों में डिस्चार्ज बाहर काम करते समय अधिक सुरक्षा की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। हम आश्वस्त हैं कि आगे के शोध और अधिक डेटा के साथ, कुछ सुधार अभी भी संभव हैं और भविष्य में मौसम संबंधी डाउनटाइम को काफी कम किया जा सकता है। हम अंतिम नतीजों की उम्मीद करते हैं सेबस्टियन शेट्ज़ की डॉक्टरेट थीसिस के पूरा होने के साथ।”
