大數據在消防設施管理中的應用探討

趙子霖

摘要：隨著大數據技術的不斷發展和普及，其在消防設施管理中的應用逐漸成為一個研究熱點。基于此，主要介紹了消防設施管理的重要內容，分析了大數據在消防設施管理應用中存在的問題，探討了大數據在消防設施管理中的有效應用策略，以期為相關領域的研究提供參考和借鑒。

關鍵詞：大數據；消防設施；監測預警；故障診斷；維護管理

中圖分類號：D035.36? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ?文章編號：2096-1227（2023）11-0037-03

傳統的消防設施管理方式存在著管理信息不全面、效率較低、數據分析能力弱等問題。而隨著大數據技術的不斷發展和應用，將大數據技術應用于消防設施管理中，可以更加全面、準確地監測消防設施的運行狀態，提高故障診斷、維護管理等工作的效率，強化消防設施管理的數據分析能力，為消防安全提供更加科學的保障。

1 消防設施管理的重要內容

1.1? 設備日常維護和定期檢查

消防設備日常維護包括巡檢、清潔、潤滑、緊固、調整等。設備巡檢是消防設施日常維護的重要環節，通過巡檢可及時發現設備的問題并進行處理，防止設備故障導致事故的發生。設備清潔是保障消防設施正常運行的重要保障措施，包括清潔水泵、滅火器、噴淋頭、探測器等。設備潤滑、緊固、調整等是確保設備正常運轉的關鍵步驟，如水泵軸承潤滑、緊固管件、調整滅火器噴嘴等。

1.2? 消防安全培訓和演練

消防設施的使用方法也是消防安全培訓的重要內容之一，可以幫助人員了解各類消防設施的功能和使用方法，提高使用技能，確保在災情現場能夠快速利用消防設施偵察災情并開啟相應設備進行災情的初期處置。消防應急預案的實際演練是消防演練的重要環節之一，可以幫助消防人員了解每個重點單位的消防應急預案的具體實施細節，提高救援人員對相應單位的應急處置能力，提高應急處置效率。

1.3? 消防設施的更新和升級

消防設施的更新主要是指對舊設施進行技術升級，更換老化部件或者更換新的設備。在更新過程中，需要針對不同的設施類型和使用環境，選擇合適的更新方案和設備。同時，也需要考慮新設施的安裝和接口協調等問題，確保設施更新后的穩定性，做到在任何時候發生災情后，消防救援人員都能對消防設施進行操控。消防設施的升級包括升級控制系統、增加新的傳感器和檢測裝置、提高設備的智能化和自動化程度等。通過消防設施的升級，可以提高設施的響應速度、準確度、安全性和可靠性，降低設施的操作難度，便于消防救援人員快速上手、快速操作，滿足滅火救援所需要求。

1.4? 信息化管理和監測

消防設施信息化管理包括對消防設施的設備信息、維護記錄、人員管理、安全管理等方面的信息進行全面集成和管理，而消防設施監測內容包括消防設施的設備狀態、運行時間、工作情況等方面的數據采集，以及對火源、煙霧、氣體等環境參數的監測，基于大規模數據實施數據挖掘，可以實現機器學習、預測火災風險、智能化報警等，為滅火救援現場指揮決策提供幫助，也可以幫助內攻人員找到進攻重點或者進行緊急避險。在消防設施智能化監管中，可以借助大數據技術實現對設施狀態、環境參數等數據的實時監測和分析，同時結合人工智能等技術實現對設施的自動控制和預測性維護。消防設施智能化監管可以大大提高消防設施的運行效率和安全性，減少人為因素的影響，為消防安全提供更高效、更安全、更科學的管理方式。

2 大數據在消防設施管理中應用的重要意義

2.1? 實時監控

大數據技術具備海量數據存儲、高速數據處理和智能數據分析等特點，能夠快速地將海量消防設施監控數據進行采集、處理和分析，通過云計算從而為消防設施管理提供實時的監控數據和決策支持。例如，北京市消防救援總隊的“數字消防云”平臺使用大數據技術實現了對全市消防設施和人員的實時監控和管理，提高了消防應急響應的效率和準確性。通過傳感器、監控攝像頭、溫濕度傳感器等設備，大數據技術可以實時采集消防設施的各項數據，并將這些數據傳輸到云平臺或數據中心進行存儲和處理，這樣消防管理人員就可以通過云端監控平臺實時查看各個消防設施的狀態，實現數據可視化，及時發現異常情況，做出相應的處置和決策。通過對大數據的分析和挖掘，可以建立消防設施的狀態模型和預測模型，實現對消防設施運行狀態的智能分析和預測。例如，通過對溫度、濕度、氣體濃度等數據的監測和分析，可以預測出消防設施的運行狀態和故障風險，從而提前采取相應的措施，確保消防設施的安全和穩定運行。

2.2? 智能化管理

通過對大量的消防設施使用數據進行分析，管理者可以得到詳細的使用情況報告，包括設施的使用頻率、使用時長、使用人員等，從而更好地了解設施的使用狀況，進而可以更加準確地掌握設施的實際使用情況，針對設施使用不足的問題采取相應的改進措施，以提高設施的使用效率。大數據分析技術還可以幫助消防設施管理者快速反應火情突發事件，進行緊急處置和應對，從而提高設施的應急能力和安全性。例如，北京市消防救援總隊的“數字消防云”平臺不僅可以監控城市消防設施和人員，還可以實現消防指揮現場的視頻監控、語音對講、路徑規劃等功能，提高了滅火救援的效率和精度。

2.3? 大規模數據分析

消防設施管理者需要面對大量的設備設施和數據，大數據技術可以對這些數據進行收集、存儲和處理，將數據轉化為有價值的信息。通過對大規模數據的分析，消防設施管理者可以更好地了解設施的運行情況，發現潛在的火災風險，以及預測未來可能出現的問題。通過對大規模數據的分析，消防設施管理者可以找出規律和趨勢，例如在哪些地點或時間段容易發生火災，哪些設施需要更多的維護和保養等。這些規律和趨勢可以幫助消防設施管理者優化管理策略，提高設施的安全性和可靠性。管理者可以通過大數據技術對消防設施進行全面監測和管理，從而在消防設施的保護和維護方面做出更科學的決策。例如，可以通過大數據分析預測哪些設施需要更多維護，哪些地點需要加強巡查等。這些決策可以幫助消防設施管理者更好地保障公共安全，防止火災事故的發生。

2.4? 系統化管理

大數據技術可以收集消防設施的運行數據，如設備運行時間、故障信息、維修記錄等，進行分析和建模，為管理者提供科學的數據支持，優化維護計劃，減少因未及時維護而導致的故障和事故。而通過大數據分析，可以實現對設備故障、短缺、漏洞等問題的快速發現和處理，提高設備的運行效率和安全性。大數據技術可以通過建立消防設施的信息化數據庫，將設備信息、維護記錄、人員管理等數據集中管理，實現全面信息化管理。在管理過程中，大數據分析可實現數據可視化、分析和報表生成等功能，為管理者提供決策支持，提高管理效率，降低管理成本。

3 大數據在消防設施管理中應用存在的問題

3.1? 數據來源不完整

消防設施管理滅火救援所需的數據通常來自多個數據源，如建筑物的管理系統、消防監測設備和維修記錄等，然而這些數據源的信息并不總是完整的，可能由于技術限制、設備故障或管理不善等原因，導致部分數據未能及時、準確地記錄和更新。這就導致了數據缺失、錯誤和不一致等問題，影響了消防設施管理的準確性和可靠性。

3.2? 數據質量不可靠

消防設施管理數據來源包括設備傳感器、消防巡檢員巡檢記錄、維護保養工單、事故報告等多種形式。但是，這些數據來源的質量和準確性并不穩定，例如設備傳感器可能存在數據誤報等問題，巡檢員可能存在疏漏或誤差等問題，維護保養可能存在數據造假等問題，事故報告可能存在遺漏或虛報等問題，這些問題都會影響數據的可靠性和有效性[1]。消防設施的年限較長，使用過程中可能存在設施老化、磨損、故障等問題，導致數據采集的不準確性，影響數據的可靠性。同時，由于設施管理人員的不規范操作，消防設備監測系統可能存在誤報、漏報等問題，這些問題會影響數據的真實性和完整性。如果數據清洗不完善，存在重復數據、缺失數據、異常數據等問題，就會影響后續的數據分析和預測模型的建立。

3.3? 數據難以整合

消防設施管理需要考慮的數據來源包括設備監控、消防員的訓練和演習、歷史火災數據等。然而，這些數據來源經常來自不同的平臺和設備，例如，不同的設備可能會記錄不同的數據格式和結構，這會導致難以將這些數據整合在一起。此外，由于不同設備和平臺之間缺乏兼容性，消防設施管理人員可能需要花費大量的時間和精力來將這些數據整合在一起。建筑物的消防設施信息隨時可能發生變化，如新增設備、更改參數等，需要在消防設施管理系統中進行實時更新。同時，不同數據源的數據更新頻率也可能不一致，導致數據整合后出現不一致的情況，需要進行數據匹配和同步處理。

3.4? 數據保護問題

在消防設施管理中，大數據技術需要收集大量的消防設施數據，這些數據可能包括敏感信息，例如消防設施的位置、型號、使用狀態等。如果這些數據被不法分子獲取，將會給公共安全帶來極大的威脅。

3.5? 數據處理效率較低

在消防設施管理中數據需要通過計算分析來得出有效的管理決策，但是數據量巨大，需要龐大的計算資源，如果計算資源不足，數據處理的速度就會降低，導致數據分析效率較低。許多消防設施管理系統并沒有使用最新的大數據處理技術，而是采用傳統的數據處理方法，導致數據處理效率較低。在消防設施管理中，數據的準確性和完整性對于決策的正確性非常重要。但是在實際應用中，數據可能存在缺失、重復、錯誤等問題，這會影響數據的質量，進而影響數據處理效率。

3.6? 數據分析結果難以理解

采集到的海量數據為消防設施管理提供了更加全面、精準的數據支持，同時也為消防安全的預防和事故處理提供了更好的依據。然而，在大數據分析的過程中，存在一些數據分析結果難以理解的問題，這在一定程度上影響了大數據在消防設施管理中的應用效果。消防設施管理是一項專業性較強的工作，需要掌握大量的專業知識和技能。然而，消防設施管理者大多數并非專業的數據分析師，對于數據分析的知識和方法掌握程度較低。在面對復雜的數據分析結果時，管理者難以理解其中的關鍵信息和規律，這就會影響數據的應用效果[2]。

4 大數據在消防設施管理中應用的有效策略

4.1? 獲取完善數據來源

首先，應改善滅火救援數據收集機制。可以引入云計算和物聯網等技術實現數據的實時采集和分析，從而更好地監控消防設施的狀態，這些技術還可以幫助識別數據缺失的情況并自動補充缺失的數據，提高數據的完整性和準確性。其次，增強數據分析能力。可以采用機器學習和人工智能等技術，對現有數據進行深入分析，找出數據缺失的規律和趨勢，從而預測缺失數據的可能性，并進行補充。最后，還可以將外部數據源和公共數據集成到消防設施管理系統中，從而補充和豐富數據來源，提高數據的完整性和準確性。

4.2? 提高數據質量

消防設施管理中的大數據可能來自多個渠道，包括傳感器、監控設備、手機App等，數據類型和數據格式也各不相同，對數據進行標準化處理，將不同數據源的數據進行格式統一，以方便數據的分析和比較[3]。雖然自動化處理可以提高數據處理的效率，但有時候仍然需要人工介入，對數據進行審核和糾錯。例如，當傳感器數據出現異常時，需要有專業人員進行檢查和診斷，確認數據的可靠性。此外，數據分析的結果也需要人工進行驗證和解釋，以確保數據的準確性和可信度。

4.3? 加強數據整合

為了解決數據難以整合問題，需要標準化數據格式和分類方式。例如，可以開發一個數據字典，明確不同類型的數據應如何分類和組織，以便在整合數據時更加容易。另外，可以通過使用標準的數據格式來確保數據可以更容易地整合和共享。消防設施管理系統可以從一個地方訪問所有數據，而不需要在不同系統之間來回跳轉，而數據整合平臺可以實現數據清洗、去重和轉換等數據處理操作，以確保數據的質量和一致性。此外，可以使用機器學習算法來自動分類和組織消防設施管理中的滅火救援數據。這些算法可以訓練成為一個模型，可以在未來自動識別和整合新的數據。另外，可以使用自然語言處理技術來處理消防設施管理中的文本數據，以便更容易地整合和共享這些數據[4]。

4.4? 注重數據保護

可以使用高級加密標準等技術對數據進行加密，以確保只有授權的用戶才能夠訪問數據。對于一些不需要直接關聯到個人身份的數據，可以使用匿名化技術來保護數據的隱私性。而對于消防設施管理中的數據，應定期進行備份并建立災難恢復機制。這將確保在數據發生災難性事件時，可以快速恢復數據，并保護數據的完整性和安全性[5]。

4.5? 提高數據處理效率

對數據進行清洗、去重、篩選等操作，剔除無效數據和重復數據，從而減少處理時間和資源消耗，還可以使用機器學習算法自動識別和處理數據中的錯誤和異常值[6]。

4.6? 強化數據分析結果理解

管理者可以采用數據可視化技術將數據以圖表、地圖等方式呈現，有助于管理者直觀地了解數據的變化趨勢、規律及異常情況。在進行數據可視化的過程中，需要注意選擇適合數據特點的圖表類型，避免使用過于復雜的圖表，同時也需要保證數據的準確性。還可以建立模型，模型的建立需要考慮到消防設施管理的實際需求和問題，選取合適的指標、算法和模型結構，以便管理者能夠從中得到有效的信息和建議。此外，應加強培訓，培訓內容可以包括數據分析技術、數據可視化技術和數據模型的建立等，這些培訓將有助于提高管理者的數據分析能力和對大數據的理解。

參考文獻：

[1]王永壯.大數據在消防設施管理中的應用探討[J].消防界（電子版），2022，8（15）：65-67.

[2]丁九亮.消防設施管理中如何應用大數據的探討[J].通訊世界，2020（11）：167-168.

[3]劉晨.提升消防設施信息化管理的思考[J].中國科技期刊數據庫 工業A，2022（7）：202-205.

[4]操元鑫.基于城市消防設施聯網監測數據的消防安全管理質態分析研究[J].今日消防，2021，6（6）：26-27.

[5]劉磊.淺談構建消防設施大數據監管體系推進消防設施社會綜合治理[J].今日消防2020，5（3）：76-77.

[6]邢鵬.物聯網技術在建筑消防設施管理上的應用探討[J].中國建筑金屬結構，2021（3）：44-45.

Discussion on the application of big data in fire facility management

Zhao Zilin

（Feihong Road Fire Rescue Station of Tianjin， Tianjin 300100）

AbstraCt： With the continuous development and popularization of big data technology， its application in fire facility management has gradually become a research hotspot. Based on this， the paper mainly introduces the important content of fire facility management， analyzes the problems existing in the application of big data in fire facility management， and discusses the effective application strategies of big data in fire facility management， hoping to provide references for research in related fields.

Keywords： big data; fire facility; monitoring and early warning; fault diagnosis; maintenance management