Tecnologie emergenti per la rivelazione incendio: tra vincoli normativi e potenzialità dell'ingegneria prestazionale

Early fire detection is one of the fundamental pillars of fire prevention in complex, crowded, or highly valuable environments. In recent years, the development of advanced sensor technologies—optical and thermal sensors, multi-sensor devices, and the application of artificial intelligence (AI) algorithms enabled by edge computing and IoT—have fueled the emergence of innovative fire detection systems. These innovative systems, especially those based on artificial intelligence (AI), are capable of outperforming conventional devices in terms of response times, accuracy, and reliability, but still raise issues related to regulatory compliance, reliability, and false alarm management. This text aims to conduct a critical and systematic analysis of emerging technologies in fire detection, focusing in particular on: • Video-based systems based on infrared (IR) thermal imaging cameras and video analysis techniques, • Multispectral and multiparametric sensors, combining gas, temperature, smoke, and motion detection, • Decentralized edge computing systems, with real-time decision-making capabilities, • Solutions that integrate predictive models and AI, such as artificial neural networks, machine learning algorithms, and pattern recognition techniques. In parallel with the technological analysis, the current regulatory framework in force in Italy (Ministerial Decree of August 3, 2015 - "Fire Prevention Code") and at the European level (UNI EN 54, UNI 9795) will be explored, as well as the role of Fire Safety Engineering (FSE) as a tool for validating the performance of innovative solutions, through CFD simulations, probabilistic analyses, and ASET/RSET margin assessments. The work also includes application examples in complex scenarios and analyzes the case study of the Sebino Connect® Box system, an example of the evolution of fire detection towards interconnected digital platforms capable of supporting remote supervision, advanced diagnostics, and predictive maintenance. This paradigm highlights the transition towards increasingly integrated, intelligent, and proactively risk-preventing fire safety systems. Thesis Objectives •Map and describe the main technological innovations in the field of fire detection, highlighting the most promising developments in terms of sensitivity, speed, and reliability. •Analyze the current regulatory framework, identifying points of convergence and critical issues related to the introduction of technologies not yet regulated. •Examine the role of Fire Safety Engineering (F.S.E.) in the performance validation of emerging solutions; •Analyze case studies and real-world application solutions, highlighting the evolutionary prospects of fire detection towards intelligent, interconnected, and predictive systems.

La rivelazione precoce degli incendi costituisce uno dei pilastri fondamentali della prevenzione incendi in ambienti complessi, ad alto affollamento o ad elevato valore economico/storico. Negli ultimi anni, lo sviluppo di tecnologie sensoristiche avanzate, ovvero sensori ottici e termici, dispositivi multisensore e l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale (IA) abilitati da edge computing e IoT, hanno dato impulso alla nascita di sistemi innovativi di rilevazione incendio. Tali sistemi innovativi, in special modo quelli basati sull’uso dell’intelligenza artificiale (IA), risultano essere in grado di superare le prestazioni dei dispositivi convenzionali in termini di tempi di risposta, accuratezza e affidabilità, ponendo comunque questioni relative alla conformità normativa, affidabilità e gestione dei falsi allarmi. Il presente testo si propone l’obiettivo di condurre un'analisi critica e sistematica delle tecnologie emergenti nell’ambito della rivelazione incendio, soffermandosi in particolare su: •Sistemi video-based basati su termocamere ad infrarossi (IR) e tecniche di video-analisi, •Sensori multispettrali e multiparametrici, che combinano rilevazione di gas, temperatura, fumo e movimento, •Sistemi edge computing decentralizzati, con capacità di decision-making in tempo reale, •Soluzioni che integrano modelli predittivi e IA, come reti neurali artificiali, algoritmi di machine learning e tecniche di pattern recognition. Parallelamente all’analisi tecnologica, verrà esplorato il quadro normativo attualmente in vigore in Italia (D.M. 3 agosto 2015 - “Codice di Prevenzione Incendi”) e a livello europeo (UNI EN 54, UNI 9795) e il ruolo della Fire Safety Engineering (F.S.E.) come strumento per la validazione prestazionale delle soluzioni innovative, attraverso simulazioni CFD, analisi probabilistiche e valutazioni dei margini ASET/RSET. Il lavoro include inoltre esempi applicativi in scenari complessi e analizza il caso studio del sistema Sebino Connect® Box, quale esempio di evoluzione della rivelazione incendio verso piattaforme digitali interconnesse, in grado di supportare supervisione remota, diagnostica avanzata e manutenzione predittiva. Questo paradigma evidenzia la transizione verso sistemi di sicurezza antincendio sempre più integrati, intelligenti e orientati alla prevenzione proattiva del rischio. Obiettivi della Tesi •Mappare e descrivere le principali innovazioni tecnologiche nel campo della rivelazione incendio, evidenziando le evoluzioni più promettenti in termini di sensibilità, rapidità e affidabilità. •Analizzare il quadro normativo vigente, individuando i punti di convergenza e le criticità legate all’introduzione di tecnologie non ancora normate. •Esaminare il ruolo della Fire Safety Engineering (F.S.E.) nella validazione prestazionale delle soluzioni emergenti; •Analizzare casi studio e soluzioni applicative reali, evidenziando le prospettive evolutive della rivelazione incendio verso sistemi intelligenti, interconnessi e predittivi.