Почти каждый водитель автомобиля сталкивался с невидимой угрозой-так называемым “черным льдом”. Такое название этот тип оледенения получил потому, что визуально его не распознать – водителю кажется, что впереди чистый асфальт и он будет управлять автомобилем соответственно. Но на самом деле впереди “черный лед” – тонкий слой льда, на котором автомобиль может полностью потерять управляемость. Группа исследователей из Мичиганского университета работает над технологическим решением, способным практически устранить эту опасную угрозу как для водителей автомобилей, так и для пилотов самолетов.
Учеными разработана новая система с двумя сенсорами, предназначенная для обнаружения опасных ледяных условий задолго до того, как их сможет распознать человеческий глаз или даже современные системы безопасности. Это нововведение уже прошло испытания в авиации и в настоящее время адаптируется для использования на дорогах, предлагая упреждающий подход к предотвращению тысяч аварий, связанных с погодными условиями, которые происходят каждый год.
Ключевое преимущество этой системы заключается в сочетании двух принципиально разных типов сенсорных технологий, которые вместе формируют полную и надежную картину окружающей среды.
Первым элементом является сенсор на основе микроволн. В отличие от громоздких и выступающих датчиков, характерных для более старых летательных аппаратов, этот сенсор спроектирован так, чтобы размещаться вровень с поверхностью крыла самолета или кузова автомобиля. Он функционирует как чувствительная электронная оболочка, непрерывно контролирующая состояние поверхности. Измеряя незначительные изменения микроволновых сигналов, система способна зафиксировать точный момент, когда вода начинает превращаться в лед или когда начинается его накопление, обеспечивая данные в реальном времени без негативного влияния на аэродинамику.
Второй компонент выполняет роль своеобразного разведчика. Это оптический датчик на основе лазера, который излучает три отдельных луча инфракрасного света в воздух перед транспортным средством. Его задача-проанализировать отражение и поглощение этих лучей, чтобы определить, какие именно частицы присутствуют в атмосфере. Сенсор способен мгновенно отличить твердые кристаллы льда, которые могут просто отскакивать от лобового стекла, от переохлажденных жидких капель, которые представляют особую опасность, поскольку мгновенно замерзают при контакте с поверхностью. Для пилота, который входит в облачный слой, понимание разницы между относительно безопасной мглой и зоной обледенения является критически важной информацией, которую сейчас сложно получить оперативно.
Значение этой технологии чрезвычайно велико. На автомагистралях невидимый лед является фактором почти двадцати процентов всех аварий, вызванных погодными условиями, и обычно застает водителей врасплох, не оставляя времени для реакции. В авиации накопление льда на крыльях и датчиках связано примерно с десятью процентами аварий со смертельным исходом пассажирских самолетов, поскольку оно способно критически снизить подъемную силу, необходимую для полета. Команда Мичиганского университета стремится сократить разрыв между ситуациями, когда условия только кажутся безопасными, и теми, когда их безопасность подтверждена достоверными данными.
Для рядовых пользователей в перспективе эта технология может существенно изменить поведение автомобилей зимой. Возможен сценарий, при котором транспортное средство не просто реагирует после начала скольжения, а заранее обнаруживает черный лед на пути и автоматически корректирует работу системы контроля тяги или Осторожно активирует тормоза еще до того, как водитель осознает наличие угрозы. Исследователи уже протестировали эти датчики на научных самолетах и получили обнадеживающие результаты. Сейчас основное внимание сосредоточено на миниатюризации технологии и ее доработке для автомобильного транспорта и более широкого использования в авиации. В случае успеха эта система может стать стандартным элементом следующего поколения транспортных средств, превратив одну из самых опасных природных угроз в управляемый и прогнозируемый фактор.
