何奇超 王佳旭 陳贊鋒 溫紫霞
(佛山科學技術學院數學與大數據學院,廣東 佛山 528000)
消防防火工作是保證人民生命財產安全的重中之重。雖然我國的消防工作取得了一些成果,但仍然存在許多挑戰。火災過程分為四個階段:初起、發展、猛烈燃燒和熄滅。自動噴水滅火系統,往往只能檢測發展或者燃燒階段的火災。
火災初期煙氣量大,可燃物燃燒面積迅速擴大,溫度迅速升高。一般情況下,自動噴水滅火系統在15 分鐘內達到劇烈燃燒階段后才會啟動。但在這樣的高溫下,對于那些缺乏逃生知識的人來說,生存的機會非常渺茫。因此,解決火災問題迫在眉睫。
1.歷史背景分析
在我國,消防警報系統的研究和生產始于20 世紀70 年代,并迅速發展,盡管速度緩慢。隨著國內基建項目的興起,煙氣報警器作為安全報警領域的重要產品,能夠通過傳感器識別周圍環境,判斷是否有火災、有毒氣體泄漏等危險,并發出報警,具有較大的市場需求。然而,傳統的煙霧報警器存在響應延遲大、識別不準確等缺點,在很大程度上不能保證人們的生命財產安全。
2.市場規模預測
中國是世界上最大的制造業國家。2019年,中國工業增加值317109億元,約占同期國內生產總值的32%;制造業增加值約269175 億元,約占同期國內生產總值的27.2%。制造業仍然是中國的最大行業。
預計未來我國經濟仍將保持穩定增長勢頭,其規模預測如圖1-1 所示。

圖1 -1 2018-2025 年中國消防行業市場規模預測圖
據不完全統計,82.61%的制造業工廠,倉庫設有完備消防設施,帶動了消防行業的發展。因此煙霧、氣體報警器產品在市場上的需求量會有很大的增長。鑒于傳統產品的缺點,研發一種新型報警器不僅可以填補行業空缺,而且擁有很大的競爭優勢,極具廣闊的市場前景。
3.行業競爭分析
超早期消防預警系統與現有的消防系統不同,本團隊的項目可以通過利用大數據算法預測火災的發生,能夠快速檢測環境并且判斷是否將發生火災,具有很好的預防作用。
本團隊研究項目的選取十分新穎,就目前來說,國外與國內對于火災預警的研究還非常缺乏。
隨著物聯網、大數據等一系列科學技術的發展,消防科學、消防技術和消防軟科學作為消防科技研究的主要方向,進入了快速發展階段。因此,將人工智能算法應用于消防領域是必然趨勢。為此,本團隊設計了超早期火災預警系統,借助大數據算法進行實時數據分析和火災預警。該系統能夠采用傳感器實時采集分析、移動終端技術實現火災報警系統的采集和快速報警;同時,基于大數據技術的算法對不同類型的火災物質進行預測和實時報警,并根據火災原因采取有針對性的滅火措施。

圖2-1 發明思路圖
本團隊對這個項目的實施做了規劃和設計。保證整個項目可以順利的進行,保證可以達到預期的目標。
前期階段,本團隊從論文和以往的經驗為突破點進行研究。團隊分析了大量的材料和實施調研以及試驗,研究物體在各種燃燒得狀態下,空氣中物質信息和與沒有火災隱患的時候信息含量的區別。分析各種火災存在的因素,通過各種狀態的研究調整試驗方案,保證項目的可行性。
中期,團隊根據前期階段取得的初步結論和方案建立數學預測模型,制定了產品的開發計劃以及技術研究方案。并且開始著手設備的開發,快速推進項目的進程。圖2-2 是產品的開發整體思路。該產品的設備核心部件是由信息監測單元、數據處理單元、聲光預警單元、無線傳輸單元和管理終端單元組成。
團隊對設備研究進展進行初步總結,以及對于技術方案進行修正,研究進程和克服困難瓶頸,使得技術方案更加完善。
后期階段,實現其在現實中的適用性,也繼續對產品的算法進行優化,不斷提高的預測的準確度,同時也實現算法較強的魯棒性和泛化性。
最早的火災預警系統的起源可以追溯到20 世紀初,恒溫火災探測器的誕生;20 世紀20 年代中期,差溫火災探測器出現;20 世紀40 年代初期,瑞士發明了離子感煙探測器,實現火災預警;隨著各類傳感器元件的發展,光電感煙探測器也隨之誕生。

圖2-2 開發整體思路圖
目前,我國火災自動報警系統主要有區域火災自動報警系統、控制中心火災自動報警系統和集中火災自動報警系統三種形式。在超早期火災探測報警系統應用還幾乎處于空白。國外已研制出適用于潔凈空間的高靈敏度感煙火災探測報警系統,如激光式高靈敏度感煙火災探測器、吸氣式高靈敏度感煙火災探測報警系統、氣體火災探測報警系統等,與普通火災探測報警系統相比,其探測靈敏度提高了兩個數量級,這些系統采用了激光粒子計數、激光散射等原理監視被保護空間,系統可在火災發生前幾小時識別潛在的火災危險性,實現超早期火災報警。
下面是對超早期消防預警系統和傳統消防預警系統進行分析和比較,了解傳統消防預警系統需要改進的方向和超早期消防預警系統的優勢所在。

表3-1 超早期消防預警系統和傳統消防預警系統對比
產品的優勢除了上面的比較外,在市場層面迎合了當今客戶對生命財產保護的迫切需求。通過平臺可以反饋燃燒物質的材質,給出相應的滅火方法和建議。利用消防安監大數據和5G 技術輔助為基礎,不斷提升精確度,更快更精確地響應警報。采用NB-IoT/LoRa+4G 無線傳輸技術,超低功耗運行。
超早期消防預警系統的產品主要以名為“極早期的消防安全火災預警檢測裝置”的設備為主,該設備的核心部件是由信息監測單元、數據處理單元、聲光預警單元、無線傳輸單元和管理終端單元組成。

設備的信息監測單元是由管道抽風系統、光感探測器和紫外線探燈組成,管道排風系統由排風機和導風管組成。設備啟動后,利用排風機的來吸入外部空氣,再由風管引導進入煙氣監測室,紫外線燈持續向煙霧監測室發射紫外線。當紫外光照射煙霧粒子時,光電探測器接收到的紫外線信號會發生波動,然后將波動信號傳送到數據處理單元。
數據處理單元是由數據轉換器和GoKit4.0 處理器兩部分組成,數據轉換器的功能是把光感探測器產生的光電信號轉換為數字信號,而GoKit4.0處理器負責把數字信號傳輸到無線傳輸單元,若數據經后臺大數據分析且判斷達到火災預警情況,GoKit4.0 處理器則會激活聲光預警單元。
聲光預警單元是由警報發聲器和警報發光器兩部分組成,若GoKit4.0處理器激活聲光預警單元,警報發聲器則發出足以起警示的警報聲響,警報發光裝置將發出紅色和藍色相間的警示燈。
由通信模塊和信號發送器組成無線通訊單元,通訊模組把數字信號轉化為電磁波信號,通過信號發射器把電磁波信號傳輸到管理終端單元。
管理終端由后臺服務器和信息管理控制中心組成。后臺服務器通過接收“極早期的消防安全火災預警檢測裝置”傳輸的數據,通過數據庫的形式把數據進行格式化和存儲,信息管理控制中心可以通過以訪問數據庫的形式訪問“極早期的消防安全火災預警檢測裝置”傳輸的數據,供大數據分析處理以判斷是否達到火災預警情況。