基于大數據分析的公共建筑消防安全監控系統設計與應用

摘要：基于大數據分析構建消防安全監控系統，該系統能夠集成先進的傳感器技術和大數據處理技術，實現對建筑內各類安全數據的實時收集分析，進而精準預警并有效處置早期火災風險。基于此，將深入分析基于大數據技術的公共建筑消防安全監控系統的設計方案，從系統軟硬件設計兩個方面展開，詳細闡述這一消防安全監控系統的核心功能模塊，結合實際應用案例，充分展示公共建筑消防安全監控系統的應用效果，加強早期火災風險的防控能力，從而為建筑消防安全管理提供更加科學、可靠的決策支持。

關鍵詞：大數據分析；消防安全；監控系統；公共建筑

中圖分類號：TP277" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2024）11-0067-03

近年來，城市化進程不斷推進，公共建筑數量逐漸增多，相應的消防安全問題時有發生。具體而言，傳統的消防安全監控手段主要依賴人工巡檢、設備報警，使得相關工作人員難以在火災初期精準判斷。鑒于公共建筑消防安全需求的日益復雜化，亟需引入大數據分析技術切實改進消防安全管理工作[1]。借助大數據技術，公共建筑消防安全監控系統可實時監控建筑內的各種環境參數，并同步存儲和分析這些數據。智能決策系統可大幅提升火災預警及應急處置工作的整體效率。本文將具體研究基于大數據的消防安全監控系統的構建過程，旨在為現代化公共建筑的消防安全管理提供科學、有效的解決方案。

1 大數據分析技術概述

大數據指那些在傳統數據處理軟件難以有效處理的時間框架內產生的數據集，這些數據集通常具有海量、多樣化、高速增長的特征。隨著互聯網、物聯網、社交媒體等先進技術的日益普及，數據量也呈現出爆發式增長，若仍采用傳統的數據存儲和分析方法，顯然無法滿足海量數據處理需求[2]。基于此，大數據的核心特征可初步總結為“4V”模型：Volume（數據量），即數據規模龐大；Velocity（數據速度），表示數據流動速度極快；Variety（數據種類），涵蓋結構化、半結構化、非結構化數據，類型多樣；Veracity（數據真實性），表明數據來源復雜，數據質量通常參差不齊。

2 基于大數據分析的公共建筑消防安全監控系統架構設計

2.1" 建筑消防安全監控系統總體架構

在構建基于大數據技術的公共建筑消防安全監控系統時，需借助先進的數據采集、處理、分析等技術手段，實時監控并預警建筑內部的消防安全狀況。該系統側重于發揮大數據的優勢，深入挖掘所采集的消防安全數據背后的規律，以大幅度提高消防預警的準確性和及時性。系統設計中主要需完成硬件設計和軟件設計兩大核心板塊，其中，硬件主要由溫度傳感器、繼電器控制模塊組成，軟件則是由消防交互指令、反向識別監控數據庫組成，具體結構見圖1。

數據采集主要依賴于部署在公共建筑內部的溫度傳感器、煙霧探測器等多種傳感設備，這些設備能夠實時獲取建筑內部的溫度、濕度、煙霧濃度等消防安全相關數據，然后將這些數據高速傳輸至數據處理中心進行深度解析。

數據處理與分析是該消防安全監控系統的核心內容。借助大數據分析平臺，系統能夠高效存儲、處理并分析傳感器所采集的海量數據[3]，構建消防安全預測模型，以便預先識別潛在的火災風險。其中，通過反向識別監控數據庫，可以對高層建筑的溫度數據進行深度處理，提取溫度趨勢及其異常變化信息，結合消防安全標準，及時發出消防預警指令。

2.2" 系統硬件設計

2.2.1" 溫度采集電路設計

在構建基于大數據分析的公共建筑消防安全監控系統中，精準監控建筑內部溫度是實現火災初期預警的前提條件。在消防安全監控系統的硬件設計中，選用的溫度傳感器型號為DS18B20，作為系統核心感應裝置，這款溫度傳感器具有測量精度高、功耗低的特點，適合在公共建筑中大規模部署。為提高消防安全監控系統的抗干擾能力，電路設計主要采用復合電路結構，接入兩個雙控電源，一個為電源專用連接DS18B20傳感器，另一個則用于為電路提供穩定供電。這一設計方案可有效避免溫度采集準確性受環境中電磁干擾的影響。

為進一步增強電路的穩定性，在DS18B20傳感器周圍構建小型監測電路，用以監測、核查火源的細微變化，借助ZigBee模塊與主控制板連接，實現遠程數據傳輸、實時監控等功能[4]。為避免出現電流過載現象，電路中集成了16位的AD轉換器，確保電路安全運行。

溫度采集電路還配備BH1750FVI光強傳感器，用于監測建筑物內的光照變化，該傳感器的安裝可輔助判斷火源來源、實時位置。還可與光伏板、數字功率監視器配合使用，實時獲取各類電氣參數，為數據融合、消防報警提供有效的數據支持。

2.2.2" 繼電器控制模塊設計

在公共建筑消防安全監控系統的硬件設計中，繼電器控制模塊也發揮著重要作用。設計這一模塊的核心在于充分利用ZigBee協議棧、CC2530芯片，以實現建筑內溫度傳感器數據的采集與處理，并與消防設備進行聯動控制。在系統設計中，繼電器控制模塊可與溫度傳感器、芯片、微控制器相互配合，共同構建一個高效的監測控制網絡體系。溫度傳感器可基于ZigBee通信協議，將采集的建筑環境溫度數據傳輸至芯片，以精準控制變頻器、電器柜等重要設備，確保消防安全監控系統在火災發生時能夠迅速響應。

2.3" 系統軟件設計

2.3.1" 消防交互預警指令設計

在公共建筑消防安全監控系統的軟件設計中，消防交互預警指令是關鍵環節。在大數據技術支持下，消防交互預警指令能夠顯著提高系統的監控預警能力。該設計的核心目標在于借助大數據分析技術，實現對建筑消防安全的監控與預警，確保在公共建筑發生火災時能夠迅速響應。

消防交互預警指令需基于系統硬件結構設計，充分融合大數據分析處理技術，實時監控建筑內的火災隱患等相關安全風險。在系統架構中，定向采集建筑內的各類消防數據，通常涵蓋煙霧濃度、溫度、濕度等信息，通過物聯網傳感器將這些消防數據實時上傳至大數據平臺。消防安全監控系統可準確評估消防安全狀況，并依據預設的安全標準、火災預警模型，自動生成最終的消防預警指令[5]。

為確保預警指令的精準性，本研究設計了多層級、多目標的消防監控方案。各目標均根據消防安全狀態，設定了不同層級的指令，從而實現了監控預警的全覆蓋。例如，在建筑物內部，針對不同樓層、區域的火災風險，系統可深度分析火災的傳播路徑、速度及火勢情況等信息，以生成特定的預警指令，同時，系統還能自動啟動建筑內的消防設備，并調度相關人員執行相應的疏散程序。可充分結合火災發展趨勢、建筑物內部火勢傳播情況，實現公共建筑消防安全預警指令的自動調整，從而確保預警信息的及時性、準確性。

2.3.2" 反向識別監控數據庫設計

反向識別監控數據庫主要用于高效存儲、管理大量消防安全數據。鑒于公共建筑消防安全監控系統處理的數據量較為龐大，系統設計需采用合理的數據存儲結構，以保證消防安全數據的高效讀取與處理。在反向識別機制支持下，監控系統可基于各區域的火災識別節點，構建智能化的消防安全識別網絡。消防安全數據將以特定格式傳輸至系統，利用智能算法分析判斷火災風險，由此生成反向識別預警信息。在此過程中，系統將深度解析建筑火災的蔓延路徑、火源變化趨勢等多維度數據，智能調節系統狀態，以發出精確的火災火情預警指令。

反向識別技術主要應用于中小型火災的監控預警，能夠有效連接關聯區域的識別節點，形成規模不同的反向消防安全識別網絡。系統管理人員可調整指令，以反向識別建筑內的細節位置或火源，其執行指標數值設定見表1。

基于表中執行指標的設定值，系統可調整數據庫監控機制，并將反向識別作為監控標準，構建循環交互的系統監控結構，最終完成軟件系統的搭建。

3 基于大數據分析的公共建筑消防安全監控系統應用案例

位于北京朝陽區的某大型商業綜合體，涵蓋大型商場、辦公樓、餐飲區及停車場等多個區域，建筑占地面積約10萬m2，區域內人員流動頻繁。為有效提高公共建筑消防安全水平，該建筑引入了基于大數據分析的消防安全監控系統，實時監控建筑內消防安全狀態，并具備火災自動化預警功能。

系統采用DS18B20溫度傳感器、BH1750FVI光強傳感器、煙霧探測器及ZigBee通信模塊，全面部署在建筑內的廚房、電氣室、地下車庫等高風險區域。這些傳感器可實時采集建筑內的溫度、濕度、煙霧濃度等關鍵環境監測數據，并通過ZigBee無線網絡將所采集的數據傳輸至中心控制系統。自系統投入使用后，建筑火災的響應時間得到有效縮短，且消防設備的自動化也在一定程度上提高了火災初期的撲滅成功率。

由表2中的相關數據可知，在公共建筑中推廣應用消防安全監控系統可顯著提升火災預警的準確性和響應速度。尤其是對于公共建筑中的地下車庫、廚房等高風險區域，系統的自動報警、設備啟動功能在很大程度上降低了人員疏散的風險，保障人員的生命財產安全。這為大數據技術在建筑安全領域的融合應用提供了寶貴的經驗。

4 結束語

綜上所述，當前建筑消防安全仍面臨挑戰，亟需引入大數據技術來建立相應的公共建筑消防安全監控系統。本文深入解析了針對公共建筑的消防安全監控系統的實踐應用，具體分析了該系統的多維度傳感器布置方案，并設計了繼電器控制模塊。在后續的應用研究中，仍需進一步完善消防安全監控系統，以便更有效地監測公共建筑內的火災情況，從而達到提升火災初期識別與響應速度、大幅度降低人員疏散風險及財產損失的目的。

參考文獻

[1]張文文.基于物聯網的高層建筑消防安全監控預警系統[J].安全，2023，44（8）：12-16.

[2]董寒俊，劉洪昆，袁媛.以禮河四級電站復建項目消防安裝存在的問題及對策[J].云南水力發電，2023，39（5）：166-169.

[3]何軍飛.信息技術在建筑消防安全中的應用研究[J].今日消防，2023，8（3）：49-51.

[4]劉玲.建筑消防設施安全態勢遠程監控系統設計[J].信息技術，2022，46（11）：167-171+182.

[5]孫成群，劉婧妍.超高層建筑電氣消防設計與研究[J].智能建筑，2021（5）：29-33.