建筑消防與防疫系統的應用研究

摘要：目前，大型綜合性建筑與商業設施得到廣泛使用，在出現災害和險情時如何應對，并實現有效預警處置，是其正常運轉的關鍵。大數據時代，將物聯網技術、融合監控系統、自動處置系統等技術相結合，將為城市防疫消防提供實時輔助決策，有效提升城市抵御各類災害的能力。

關鍵詞：大數據;多傳感器;監測系統;數據采集與分析

中圖分類號：TP274? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1007-9416（2020）04-0000-00

年初的一場重大疫情，舉國上下為之高度重視。在這場始料不及的災害中，對公共場所的管控、大型建筑的有效封閉起到了至關重要的作用。大數據時代，如何提高城市建筑的緊急應變能力，提高對抗疫病、火災等險情的處置能力是驗證城市管理水平的重要指標。近年來，物聯網技術、融合傳感器、智能機器人、可穿戴防護裝備等新技術，為城市的發展提供了實時輔助決策，提升了城市抵御各類災害的能力。

1 基于大數據的建筑防控系統的設計

傳統建筑防護系統一般以安全、消防系統為主，缺少在出現重大疫情時的監控能力，國內大多數建筑的防護系統未與城市大數據系統相連接，而先進的建筑防護系統，一般都與城市警務消防系統相融合，這樣在出現險情時可以得到更專業的研判和處置。因此建筑防護系統在傳統的消防、安全系統之外，還應配置吸氣式探測系統、空氣濃度檢測系統、消毒噴淋系統等，實現防疫功能的覆蓋[1]。

要實現更廣泛的防護能力，需在兩個方面進行融合與提升，一是對數據的有效分析和智能處理;二是交叉學科領域的技術融合。利用建筑環境檢測系統來監控室內空氣的相關參數，如溫度、濕度、PM2.5、甲醛、苯和CO2濃度等含量，然后通過建筑環境模糊評價指標對建筑內的現狀進行評估，并依據評估結果予以有效處置。

2 硬件設計

針對此次疫情，對建筑內空氣顆粒和氣流的監測至關重要，同時這也是消防監控的重點。智能型環境監測模塊融合多種精密傳感器，實現全天候對建筑內溫濕度、氣流、空氣質量等數據的檢測，當數值出現異常波動時，會立即示警并通過無線通信（WIFI或4G）上傳數據，并根據數據中心的反饋啟動應急系統。監測系統選用STC生產的STC89C52 單片機為控制器，進行數據的處理與分析，此單片機性能佳耗電量少，數據采集終端采用具有太陽能光伏發電裝置的蓄電池[2]。

2.1環境監測模塊

環境監測模塊主要實現對建筑內環境以及空氣污染物濃度的檢測。建筑物中常見空氣污染物有甲醛、苯系蒸汽、煙霧、硫化物、烷類以及一氧化碳等氣體，此外還存在懸浮病菌和非正常光照污染。根據污染物的種類及危害，這些污染物可分成易燃易爆污染物和有毒有害污染物。本監測模塊主要對這兩類污染物的濃度以及建筑物內的溫濕度進行檢測[3]。

多傳感器融合，是使用信息技術將來自多個傳感器或多源的數據，經過自動分析和綜合，完成所需要的決策預估而進行的數據處理過程。環境監測模塊擬采用Dialog SmartBond的多傳感器套件，該組件將各種傳感器數據進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，完成對監測環境的一致性解釋，利用多個傳感器相互協同操作的優勢，綜合處理多數據源。

Dialog SmartBond的多傳感器套件，模塊集成了無線通信和ARM Cortex-M0處理器、陀螺儀、加速度計、環境傳感器等硬件。通過不同傳感器組，實現建筑物內部環境監控。系統可以收集懸浮污染物、光照度、溫濕度、氣體濃度、運動、聲音和磁場等各項環境數據，多樣的傳感功能完全適合系統的監控需求，較目前其它設計方案具有更好的性價比，對今后的持續開發也有助益。

2.2無線通信模塊

無線通訊模塊采用4G模式的GRM530，它使用4G作為通訊手段，內置網頁發布，一個模塊即可實現PLC的遠程監控梯形圖，手機電腦瀏覽等，可以保證通訊的穩定性和遠程調試的流暢。該模塊實現4G、短信、語音三重通訊相結合的方式，解決了傳統GPRS模塊不穩定的問題。實現了PLC遠程下載，無需固定IP和綁定域名。同時以非透明傳輸的方式，實現多包采集、智能數據壓縮等先進算法，提高了系統響應速度[4]。

2.3控制反饋模塊

控制反饋模塊是軟件進行數據分析處理后，通過數據中心發布至建筑反應機制的模塊。

3 軟件設計

建筑環境檢測系統主要包括程序語言設計和仿真電路圖的搭建。采用keil軟件編寫，實現單片機程序的編寫、調試;使用 Proteus進行仿真。軟件系統主要完成數據采集、數據分析評估、數據處理等功能[5]。

進入主程序后，系統首先對各個傳感器以及電路模塊進行初始化，隨后軟件系統通過各傳感器對環境中的溫度、濕度以及空氣污染物的濃度進行檢測，并將獲得的參數發送到上位機，同時通過 TFT屏幕顯示氣體污染物的濃度。每進行一次數據采集，系統就會對采集的數據進行風險評估，來判斷當前環境是否存在溫濕度過高、有毒氣體濃度過高以及是否有火災風險等，并依據判斷結果來完成相應的操作。

3.1 數據采集與大數據分析

數據采集系統對融合傳感器的產生的數據進行采集、儲存、上傳。為進一步得到準確的建筑環境信息，采樣后在內部數據的傳輸中采用直接內存存取器（Direct Memory Access，DMA）的方式來提高數據的讀取速度。在數據采集的過程中，由于熱噪聲以及電磁噪聲的干擾，采集的數據有時會產生波動，在系統中同時使用數字濾波器來降低噪聲等因素對采樣結果的影響。

數據的采集與挖掘由過去單一的傳感器采集擴充到更廣范圍，大規模的融合傳感器終端采集的數據是海量的，普通關系型數據庫是無法完成如此大量的數據，只有基于Hadoop、Spark、Hbase分布式系統基礎架構才可以完成數據的并行計算。其數據集合支持數據中的聚合分析、因子分析、關聯性分析、指標分析和回歸分析等要求，實現對建筑環境現狀的分析報告[6]。

3.2風險評估與系統反饋

軟件系統根據相關評估標準，來對建筑環境的風險進行評估，并設定相應的反饋報警級別。根據當前建筑環境狀態判定級別，來確定建筑物是否存在風險。在符合規定的安全閾值內標定為“無風險”級別;接近安全閾值附近時為“低風險”級別，可以由監控人員進行甄別;高于安全閾值時確定為“高風險”，由系統直接開啟反饋應急系統，同時開啟報警對建筑內人員進行警示和疏散。

大型建筑屬于人員密集區，一旦出現消防和疫情會造成較大損失。利用大數據和融合傳感器技術，大大提高了建筑安全防護等級。系統后期可以根據檢測目標的不同，增加相應的傳感器模塊來實現更加精準的監測，具有比較強的可擴展性，實現建筑安全的全信息化管控[7]。

參考文獻

[1]付東杰.基于 STC89C52 單片機的空氣檢測系統[J].技術與市場，2019，26（9）：57-61.

[2]王旭東.基于WiFi的校園建筑消防系統設計[J].消防科學與技術，2017，35（11）：1560-1562.

[3]張月.基于SignalR- IoT技術的校園智慧消防平臺系統設計研究[J].電腦知識與技術，2019（28）：117-119.

[4]王旭東.通訊技術在校園能源管理系統中的設計及應用[J].中國化工教育，2013（11）：94.

[5]周浩.基于Wifi 無線傳感器網絡的水質監測系統設計[J].傳感器與微系統，2015（5）：99-105.

[6]覃煜焱.基于STM32的實驗室空氣監測與凈化系統設計[J].電子設計工程，2019（12）：94-98.

[7]王圣杰.數據中心消防系統的研究與應用[J].安徽建筑，2019（10）：60-61.

收稿日期：2020-01-22

作者簡介：王旭東（1971—），男，天津人，本科，工程師，研究方向：建筑用電及相關工程系統。

The Research and Application of Structural fire Protection and Epidemic Prevention system

WANG Xu-dong

（Tianjin University of Technology and Education，Tianjin? 300222）

Abstract：? The large comprehensive construction and commercial facilities have been widely used for now， but the warning and disposition when facing disasters or epidemic situations are not successfully settled. Dealing with emergencies effectively is the most crucial element to keep these places functioning normally. Combining the Iot technology， the fusion monitoring systems， the automatic disposal system in the era of big data， provides real-time auxiliary service for the urban epidemic prevention and fire control， further improves the ability for the city to against all kinds of disasters.

Keywords：? Big data， sensor fusion， monitoring system， data collection and analysis