XAVFLI YUK TASHUVCHI TEMIR YO‘L VAGONLARIDA YONG‘IN XAVFINI KAMAYTIRISH MAQSADIDA AVTOMATIK O‘T O‘CHIRISH TIZIMINI TAKOMILLASHTIRISH
Keywords:
xavfli yuklar, temir yo‘l, yong‘in xavfsizligi, avtomatik o‘t o‘chirish tizimi, sun’iy intellekt, sensorlar, monitoring., опасные грузы, железная дорога, пожарная безопасность, автоматическое пожаротушение, искусственный интеллект, датчики., dangerous goods, railway, fire safety, automatic fire suppression, artificial intelligence, sensors.Abstract
Ushbu maqolada temir yo‘l transportida xavfli yuklarni tashish jarayonida yuzaga keladigan yong‘in xavflari va ularni kamaytirish bo‘yicha avtomatik tizimlarni modernizatsiya qilish masalasi o‘rganilgan. Amaldagi yong‘in aniqlash va o‘t o‘chirish vositalarining kamchiliklari tahlil qilinib, sun’iy intellekt asosida takomillashtirilgan avtomatik tizim modeli ishlab chiqildi. Sensorlar majmuasi, real vaqt monitoringi, prediktiv algoritmlar, shuningdek AI boshqaruvli yo‘naltiriluvchi o‘t o‘chirish moduli taklif etildi. O‘zbekiston temir yo‘l tizimida tizimni joriy etish bo‘yicha texnik va tashkiliy takliflar ham ishlab chiqilgan.
В статье исследуются вопросы пожарной опасности при перевозке опасных грузов железнодорожным транспортом и современные методы снижения рисков. Проанализированы недостатки существующих автоматических систем пожарного обнаружения и тушения, после чего предложена новая модель, основанная на применении искусственного интеллекта. Представлены решения на основе мультисенсорного мониторинга, предиктивной аналитики и интеллектуального управляемого модуля пожаротушения. Рассматриваются перспективы внедрения данной системы в железнодорожный комплекс Узбекистана.
This article analyzes fire hazards in the transportation of dangerous goods by rail and explores methods for improving automatic fire suppression systems. Shortcomings of current detection and suppression systems are reviewed, and an AI-enhanced integrated system is proposed. The model includes multi-sensor data acquisition, real-time monitoring, predictive analytics, and an AI-controlled directional suppression module. Technical and organizational recommendations for implementation in Uzbekistan's railway system are presented.
