人工智能在煙草行業消防安全管理中的應用

摘要：人工智能技術在工業領域的應用日益廣泛，為煙草行業的消防安全管理帶來了新的機遇。基于此，探討了人工智能，尤其是深度學習、大模型和多模態技術在煙草行業消防安全中的具體應用，通過智能化的監測和預測模型，結合先進的圖像識別、文本理解和數據分析方法，能夠實現實時預測與預警、隱患識別與風險評估、應急響應與決策支持等多方面的智能化管理。這不僅有效提高了消防安全管理的實時性和準確性，還在預防、控制和應急處理中顯著提升了響應速度和處理效率，對提升煙草行業消防安全管理能力和水平具有重要現實意義。

關鍵詞：人工智能；煙草行業；消防安全；深度學習；大模型；多模態

中圖分類號：D035.36" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2024）11-0076-03

人工智能整合了硬件、軟件、數據、網絡及傳感器等技術，用于模擬、延伸和擴展數據、理論和方法，可以通過自我學習而不斷升級，包括圖文識別、機器學習、專家系統等。在安全管理領域，人工智能以大數據為依托，通過深度學習、目標檢測算法等機器學習方法快速做出分析，及時、精準地識別問題，建立知識圖譜實現知識融合和推理，提高決策效率，并在環境中不斷進行模型學習，以達到目標的最優策略，從而實現智慧化精細管理。

煙草行業作為輕工業之一，其生產、儲存和運輸過程中存在諸多火災風險。傳統的消防安全管理方法依賴人工監管和經驗判斷，存在響應遲緩、檢測不全、判定缺乏客觀數據支撐等問題[1]。近年來，隨著人工智能（AI）和深度學習技術的發展，越來越多的行業開始借助AI技術提升安全管理效率。尤其是在煙草行業，引入智能化的消防信息化系統，可以利用大數據分析、圖像識別和多模態技術，進行實時監測、隱患識別、風險評估和智能決策支持。

1 煙草行業消防安全管理痛點分析

1.1" 消防安全檢查點多面廣

煙草倉儲設施通常規模龐大，涉及多個生產線、多種類型倉庫和存儲設施。由于各區域的工作環境、設備類型和火災風險各不相同，檢查點眾多且差異化大、分布廣泛，對檢查能力要求較高，但是鑒于檢查人員的專業水平參差不齊，導致消防安全檢查的覆蓋面廣、頻次高、效率低，傳統的人工巡檢方式存在盲區和遺漏，難以實時、全面地監管潛在火災風險。

1.2" 火災風險演變周期跨度大

由于煙葉和煙草制品生產周期較長，包括煙葉儲存、加工、包裝、運輸等多個階段，不同生產場所的生產期和非生產期的跨度大，每個階段的火災風險都有所不同，并且存在演變升級風險。這使得火災風險的監測預警變得更加復雜，傳統的火災監控依賴單一傳感器閾值報警，難以及時發現火災前兆并進行有效干預，容易導致小火釀大災。

1.3" 消防隱患識別不精準

傳統的隱患識別方法主要依賴人工巡檢和目視檢查，難以發現微小或隱蔽的安全隱患，如電氣設備故障、可燃物堆積內部潮濕蓄熱時的風險。尤其在復雜和多變的生產環境下，隱患識別的及時性和準確性難以保障。

1.4" 風險評估過程繁瑣且缺乏數據支撐

火災風險評估通常依賴人工經驗和歷史數據，但在實際管理中，由于缺乏系統化的消防安全知識和數據支持，評估過程往往不夠精準。管理者在評估隱患的潛在風險時，數據來源復雜且質量參差不齊，導致高風險決策環境，針對各類隱患風險等級的判斷存在主觀偏差。

1.5" 應急響應效率有待進一步提升，決策依賴人工判斷

煙草建筑往往遠離城區，不在城市消防救援力量的覆蓋范圍內，一旦發生火災，通常依賴現場人工判斷和處置，現場指揮和行動的協調存在延遲。尤其是在火災發生時，傳統應急響應往往缺乏實時數據支撐，決策依賴人工判斷，這種方式不僅耗時，而且在緊急情況下容易造成決策失誤、響應不及時等問題。

2 人工智能在煙草行業消防安全管理中的應用

2.1" 利用時序建模和大模型技術建立實時預測與預警機制

火災早期預警是煙草建筑抵制火災危害的第一道防線，是變“被動滅火”為“主動防火”，防患于未然的有效措施，而傳統的火災防控方法往往依賴傳感器閾值報警，存在誤報和漏報的風險。通過引入深度學習，尤其是時序建模和大模型（如Transformer、LSTM），采用LSTM（長短期記憶網絡）來捕捉短期異常，并結合Transformer捕捉長期趨勢，在處理火災前兆時，能夠充分考慮時序依賴性和長期趨勢，實現對溫度異常、煙霧、電氣故障等火災前兆的高效預測，提前發出預警，具有實時性、準確性，可輔助智能決策[2]。

基于深度學習的火災預測與預警機制主要分為數據輸入、LSTM層、Transformer層和輸出層4個層級。在煙草建筑內加裝傳感設備，通過各種傳感器（如溫度傳感器、煙霧傳感器、電流傳感器、氣體傳感器等）獲取實時數據，經過LSTM層處理短期依賴，檢測設備狀態的快速變化，在Transformer層通過自注意力機制（Self-Attention），捕捉更長時間范圍內的火災趨勢，輸出層通過預測結果，判斷火災風險等級，發出預警。相比于傳統的火災防控方法，利用深度學習模型，能夠實時處理傳感器數據，通過數據訓練，可以準確識別出火災的前兆，進行火災預測。同時，基于預測結果，系統可以自動生成預警，提前進行干預，減少和遏制火災事故。

2.2" 采用目標檢測算法完成實時自動隱患識別

隱患識別是煙草建筑消防安全管理中的核心任務。傳統方法往往依賴人工巡檢，無法及時發現潛在風險。引入YOLO等目標檢測算法，采用CLIP模型，通過結合圖像識別和文本描述，進行圖像-文本匹配，進一步提高隱患識別的準確性。系統可以實時檢測煙霧、電氣故障、可燃物堆積、可燃氣體泄漏等火災隱患，能夠準確評估隱患的風險等級。

基于目標檢測算法的火災風險隱患識別主要分為圖像采集、YOLO檢測、CLIP圖文匹配等步驟，通過煙草建筑現場設置的攝像頭采集生產線或儲存區域的圖像，使用YOLOv5檢測圖像中的隱患（如火源、電氣設備故障），通過CLIP模型將檢測到的隱患與消防安全文檔中的描述進行匹配，評估風險等級。針對大范圍、大跨度的隱患識別任務，系統可以實時檢測識別生產環境中的火災隱患，自動匹配圖像和文本信息，減少人工巡檢的盲區，提高檢測效率，精準評估隱患的潛在風險，以便及時采取措施，從而降低火災發生率。

2.3" 結合知識推理技術和深度學習模型輔助風險評估與決策

風險評估是火災安全管理中的重要環節，通過構建消防安全知識圖譜，可以將消防安全知識、法規、隱患類型、應急處理流程等結構化信息進行整合。結合深度學習模型，能夠對圖像識別結果和歷史數據進行自動推理，從而實現更智能、更高效的風險評估與決策。

基于知識推理技術和深度學習模型的風險評估與決策，主要分為知識圖譜構建、推理機制建立、評估與決策支持等步驟，首先采用RDF、SPARQL和GraphDB等常見的圖譜構建工具將消防安全的知識、隱患類型、應急處理方案等信息進行結構化，并將這些信息存儲在圖譜中。基于知識圖譜和推理引擎，結合深度學習模型（如CNN或Transformer），對輸入的圖像、傳感器數據等進行推理，自動評估潛在風險。結合評估結果和圖譜推理，即可為管理者提供針對隱患的風險等級和應急響應方案。基于圖譜中的規則和歷史數據，能夠為隱患提供更加精準和科學的風險評估，避免依賴人工經驗存在主觀性的弊端，結合AI模型，能夠自動推理隱患的風險，并且根據推理結果輸出應急響應措施，幫助管理者迅速判斷隱患的危害程度和應采取的具體措施。

2.4" 利用強化學習技術建立應急響應智能決策模型

當火災等緊急情況發生時，煙草建筑傳統的應急響應通常依賴人工判斷和調度，與時間緊、任務重的現實情況不相符[3]。強化學習（RL）技術可以模擬應急響應決策過程，在應急響應中提出狀態空間和行動空間的概念，狀態空間包括當前火災現場的傳感器數據（如煙霧濃度、溫度、電氣故障、氣體濃度等），行動空間包括可能的應急措施（如啟動滅火器、通知工作人員、關閉電源等），通過與環境的交互，利用獎勵和懲罰來指導模型學習最優的決策策略，從而實現在動態環境中實時評估狀態并給出最優的決策，以最小化火災損失。

應急響應智能決策模型可以分為狀態空間定義、動作空間定義、獎勵機制設計、強化學習模型等步驟[4]，首先定義火災現場的狀態空間，包括溫度、煙霧濃度、人員位置等傳感器數據，再定義模型可以選擇的應急響應策略，如啟動滅火器、疏散人員、關閉電源等，根據模型的決策，評估其行為的效果（如減少損失、快速撲滅火災等），并給予獎勵或懲罰。使用Q-learning或深度Q網絡（DQN）來訓練模型，根據環境的反饋優化應急響應策略。基于當前火災現場的數據，通過強化學習模型能夠快速自動做出最優應急響應決策，實時應對火災等緊急情況，減少人工判斷和延遲，提高火災應急處理的反應速度，并且通過與環境的交互，模型能夠自我學習并優化決策策略，提高火災處理效率。

3 基于人工智能的消防安全改進建議

3.1" 構建智慧消防信息系統，打造火災全流程防控能力

以消防科技、AI為支撐，以軟件系統為手段，通過集成工作全要素，建立火災數字化、智慧化、全鏈條的動態數據管理網絡，打通監測、預警、報警、反應、處置、反饋等消防安全管理各環節信息流，實現火災、隱患等信息分級分類分責管理；構建標準化的消防安全業務流程，賦能火災防控全過程，實現從隱患識別、風險評估、火災及時預警、應急處置等各個環節的人機協同、可管可控，提高消防管理的準確性和及時性。

3.2" 建立智能判定算法模型，推動風險管控關口前移

將AI模型、大數據分析技術與煙葉種植、收購、倉儲調運、復烤等現有業務進行深度融合，通過前端傳感器和統一數據接口與整合系統實現高效精準感知，結合數據模型分析、智能計算基礎，引入“‘高度疑似真警’識別模型”“電氣火災監控裝置施工異常診斷模型”“消防水系統故障診斷模型”“動態風險評估模型”等智能判定算法模型，實現火災報警、電氣火災超前、精準預警，以及消防設施的隱患自識別、故障自診斷，推動風險管控關口前移，大幅度提升消防安全管理效率。

3.3" 強化全員安全教育培訓，提升消防安全責任意識

為員工提供針對煙草行業AI消防管理系統的操作和安全意識培訓。通過模擬真實的煙草行業消防安全場景，針對不同層級、不同角色的人員，制定分級培訓計劃并智能考評與監管，讓員工在AI輔助系統的支持下掌握應急操作要領，保障相關人員的能力、意識穩步提升，構建行業標準。鼓勵行業內企業采用AI技術進行消防管理，全面落實管理留痕，不斷夯實各層級消防責任鏈條，從而提升整個行業的消防安全水平。

4 結束語

本文通過詳細的應用場景分析，展示了人工智能在煙草行業消防安全管理中的多種應用路徑，涵蓋實時預測與預警機制、隱患識別與風險評估、應急響應與決策輔助等關鍵領域。通過引入深度學習、圖像識別、強化學習等先進技術，消防安全管理實現了智能化與自動化，極大提升了應急響應效率和風險管控能力。該類技術的應用有效解決了傳統消防管理中的瓶頸問題，為煙草行業提供更全面、更精準、更高效的安全保障體系。

參考文獻

[1]黃林華，杜成龍，林清萍.煙草消防重點單位智慧消防建設探討[J].今日消防，2020，5（7）：87-88.

[2]劉志宏，鄭曉東，金毅強.煙草行業消防安全數字化轉型建設探究[J].中國消防，2023（S1）：68-70.

[3]金達華.細水霧抑制煙草原料倉庫火災試驗研究[J].消防科學與技術，2020，39（7）：973-976.

[4]蘇國鋒，袁宏永，趙建華，等.熱探針法測定煙草導熱系數的實驗研究[J].消防科學與技術，2002，21（2）：25-27.