انفجار مدمر هز صومعة تخزين حبوب، مما أدى إلى تشويه الجدران الفولاذية وتناثر الحطام على مسافة مئات الأمتار. لتحديد مصدر الحادث، لجأ المحققون الجنائيون إلى سير عمل رقمي كامل: مسح LiDAR باستخدام Leica RTC360، ومحاكاة ديناميكيات الموائع في FLACS، والتصور في CloudCompare وBlender. كان الهدف إعادة بناء سحابة الغبار المعلقة وتحديد مصدر الاشتعال.
إعادة بناء جنائية باستخدام LiDAR ومحاكاة CFD 🔥
نشر الفريق ماسحًا ضوئيًا Leica RTC360 لالتقاط الهندسة بعد الانفجار بدقة ملليمترية. تمت معالجة سحب النقاط الناتجة في CloudCompare، حيث تمت محاذاتها وتقسيمها لقياس التشوه البلاستيكي للفولاذ واتجاه الشظايا. تم تصدير متجهات موجة الانفجار هذه، المسجلة في الهيكل المعدني، كشروط حدودية لبرنامج FLACS. هناك، تمت محاكاة اشتعال سحابة غبار الحبوب، مع تغيير موضع مصدر الحرارة. أشارت المحاكاة التي تطابقت مع أنماط التشوه المرصودة إلى وجود محمل محموم في مصعد الدلاء كنقطة اشتعال.
دروس من سحابة غبار غير مرئية 💡
تثبت القضية أن الجمع بين المسح ثلاثي الأبعاد ومحاكاة CFD لا يحدد الجاني فحسب، بل يتحقق من صحة الفرضيات الجنائية التي يستحيل تأكيدها بالطرق التقليدية. من خلال إعادة إنشاء الانفجار في Blender للتصور، تمكن المهندسون من إيصال كيف أدت شرارة صغيرة في محمل إلى إطلاق سلسلة من التفاعلات داخل الصومعة بوضوح. يعزز هذا النهج نفسه كأداة لا غنى عنها للوقاية من الكوارث الصناعية، مما يسمح بإعادة تصميم أنظمة التهوية وقمع الغبار بناءً على بيانات حقيقية.
كيفية دمج بيانات مسح LiDAR بعد الانفجار مع عمليات المحاكاة في FLACS للتحقق من فرضية مصدر الاشتعال في صومعة حبوب؟
(ملاحظة: محاكاة الكوارث ممتعة حتى يحترق الكمبيوتر وتكون أنت الكارثة.)