基于大數據的火災高風險場所動態消防監督策略

摘要：通過界定火災高風險場所的特點，深入剖析這些場所火災危險性高的內在原因，闡述了大數據技術在消防領域的應用狀況和發展趨勢，總結了消防大數據的典型特征，在此基礎上，提出大數據技術在火災高風險場所實施動態監督中的應用潛力，從智能物聯網、機器學習、大數據可視化、知識圖譜等四個技術領域提出應用策略。

關鍵詞：火災高風險場所；動態消防監督；大數據；智慧消防

中圖分類號：D035.36" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2024）09-0058-03

近年來，各類消防高風險場所數量增加，2024年1月，江西新余某臨街店鋪發生特大火災事故，導致39人遇難，9人受傷[1]，同月，河南南陽某學校宿舍發生火災，事故造成13人遇難，1人受傷[2]。1月26日，國務院安委會辦公室迅速發布《關于開展消防安全集中除患攻堅大整治行動的通知》，明確要求堅決徹底整治重點場所突出風險隱患，堅決防范和遏制群死群傷火災事故發生。與此同時，以大數據、人工智能、物聯網為代表的新一代信息技術正蓬勃發展，在動態消防監督領域，大數據分析技術可以實時跟蹤場所的消防安全狀況變化，及時發現潛在的火災風險因子，為現場檢查、應急處置等監督行為提供智能化支持[3]。本文擬從火災高風險場所的特點入手，分析大數據在動態消防監督中的應用，提出基于大數據的火災高風險場所動態消防監督策略。

1 火災高風險場所的特點

火災高風險場所，是指因建筑結構、使用性質、消防安全管理等方面的特點，一旦發生火災，極易導致重大人員傷亡和財產損失的場所，如“九小場所”、多業態混合生產經營場所、人員密集場所等。根據《機關、團體、企業、事業單位消防安全管理規定》《火災高危單位消防安全評估導則（試行）》等相關法規標準，火災高風險場所通常具有以下特征：①建筑結構復雜，消防設施不達標的建筑。如高層建筑、地下建筑、大跨度空間等特殊結構，其建筑面積大，內部空間布局錯綜復雜，可燃物密集，電氣線路密集。部分老舊建筑因使用年限長、維護不當，建筑結構和消防設施存在部分安全隱患，部分新建場所，可能因偷工減料、消防設施配置不齊全等原因，未能達到消防安全的標準，火災發生時易導致建筑結構失穩甚至坍塌。②使用功能多樣，人員密集，安全疏散條件受限。這類場所兼具商業、辦公、娛樂、居住等多種功能，大量不特定人員頻繁進出，人員密集度遠超過一般公共場所，場所內人員構成復雜，消防安全意識參差不齊。此外，安全出口數量不足或被占用、消防車通道受阻、應急照明和疏散指示標志缺失等問題普遍存在，一旦發生火情，極易引發踩踏等次生災害。③生產工藝特殊，危險源較多，存在違規作業現象。如石油化工、冶金、醫藥等工礦企業以及實驗室、倉庫等場所，通常涉及易燃易爆、有毒有害等危險化學品的生產、儲存和使用，部分生產工藝溫度高、壓力大，在施工和生產過程中，一些單位存在違規使用明火、未嚴格執行安全措施等行為[4]，不僅會導致火災、爆炸等安全事故的發生，還會對周邊環境和居民造成嚴重影響。

2 大數據在火災高風險場所動態消防監督中的應用

2.1" 大數據在消防領域的應用

大數據是指通過各種信息采集設備和渠道，在多個行業和領域中廣泛收集的海量數據集合，借助先進的數據處理和分析技術，從中發現有價值的信息和知識，進而優化決策過程、創造新的商業模式并提升社會價值。在消防領域，大數據的應用貫穿火災預防、火情監測、滅火救援以及火災調查等多個環節，通過智能感知、實時傳輸、融合處理以及深度挖掘等手段，消防監督部門可以精準掌握高風險場所的動態風險狀況，及時發現火災隱患。滅火救援指揮員能夠洞察火場態勢全貌，科學調度各方救援力量；基層消防站所還能主動識別轄區薄弱環節，有針對性地開展防火宣傳教育工作。

2.2" 消防大數據的特征

基于大數據所具有的Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（高值）等“4V”特征，從消防領域的角度來看，“4V”可以從以下角度解讀：第一，數據規模巨大，涵蓋火災隱患排查、消防設施運行、災情報警監測、現場救援指揮等海量信息，形成龐大的數據集合。第二，數據類型多樣，不僅包括結構化的救援記錄、監督文本等信息，還涵蓋非結構化的現場圖像、視頻、語音等多媒體數據，類型豐富多樣。第三，數據流轉迅速，物聯網消防傳感器可以實時采集和傳輸火情監測數據，而視頻監控、定位跟蹤等技術也能夠快速獲取現場信息，確保數據的及時性和準確性。第四，數據價值密度高，通過對消防大數據進行關聯分析和機器學習，可以精準刻畫重點場所的火災風險特征，及時預警火災隱患的苗頭，優化滅火救援方案，大幅提升火災綜合治理效能。

2.3" 大數據在火災高風險場所動態消防監督中的應用潛力

在火災高風險場所的動態消防監督領域，大數據技術展現出巨大的應用潛力，能夠顯著提升對這些場所的動態感知與監控能力，通過在建筑物內外廣泛部署各類物聯網傳感器，并與已有的火災自動報警系統、智慧用電系統、視頻監控系統等互聯互通，可以全方位、全天候、全過程地采集場所內部的溫度、煙霧濃度、人員密度、電器設備運行狀態等關鍵消防數據?；诟唢L險場所采集的各類監測數據，結合機器學習算法，可以構建多維度的火災事故預測模型，精準預判火災事故可能發生的時間、地點、規模以及演化趨勢等關鍵信息，自動生成科學、合理的應急預案和處置方案。一旦發生火情，指揮人員可依托大數據平臺，直觀掌握火災現場的蔓延情況、人員被困狀態、疏散通道阻塞程度等關鍵信息，優化調度救援力量，完善應急預案，最大限度減少人員傷亡和財產損失。

3 基于大數據的火災高風險場所動態消防監督策略

3.1" 基于智能物聯網的高風險場所數據融合

在火災高風險場所的動態監督中，應全面、及時、準確地感知場所的消防安全狀態，智能物聯網技術為解決這一難題提供了新的突破口。通過在建筑物各部位嵌入大量智能傳感器，并與消防設施、監控系統、報警終端等深度互聯，智能物聯網能夠自動、實時、持續地采集和傳輸消防數據，確保高風險場所的每個角落都處于數字化的全景監控之下。為充分利用智能物聯網的優勢，應廣泛采用射頻識別（RFID）、紅外傳感、煙感報警、物聯網攝像頭等多種物聯網感知設備，按照分層分區的原則，采集高風險場所的溫度、濕度、煙霧、明火、可燃氣體濃度等火災隱患參數。借助低功耗廣域網（LPWAN）、5G等先進通信技術，將數據快速回傳至消防監督平臺。同時，利用物聯網智能電表、智能用電安全監控系統，實時監測高風險場所的電氣線路狀態、電器設備的安全性、剩余電流等參數，及時發現短路、過載、漏電等潛在的電氣故障隱患，并自動觸發預警機制。在海量消防數據的基礎上，研發面向消防領域的數據治理平臺，制定統一的數據采集、傳輸、存儲、交換標準，通過數據清洗、去重、校驗等措施提升數據質量，探索構建消防專用的數據中臺，將分散在各類物聯網系統中的數據進行抽取、整合、分層，形成統一的“數據湖”，為后續的數據分析和應用提供堅實的基礎。

3.2" 基于機器學習的場所動態風險評估

火災高風險場所的消防安全狀況通常具有動態性、復雜性、不確定性等特點，單純依靠傳統的靜態評估和人工經驗判斷，難以準確掌握場所的實時風險狀況。隨著物聯網傳感設備的廣泛部署，消防監測數據不斷匯聚，亟需引入機器學習等人工智能技術，以深度挖掘數據背后隱藏的風險模式，動態評估場所的火災風險。首先，要構建一套全面的高風險場所火災風險評估指標體系，涵蓋建筑結構、消防設施、電氣線路、燃氣管道、可燃物存儲、人員密度等多個維度，明確各類指標的量化標準和數據采集方法。其次，要采用合適的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（Neural Network）等，訓練學習各項指標數據，建立火災風險評估模型。在訓練過程中，可綜合利用高風險場所的歷史火災記錄、日常巡檢數據、物聯網監測數據等，不斷優化模型的特征選擇、參數調整、性能評估等，提高模型的準確性和泛化能力。最后，訓練成熟的機器學習風險評估模型，可應用于高風險場所的實時動態監測中，通過與物聯網傳感設備無縫對接，模型能夠持續獲取溫度、煙感、電流等實時數據，結合場所的建筑結構、設施設備、管理狀況等背景知識，動態評估場所的火災發生概率、人員及財產危害程度等風險等級，當評估結果超出預設閾值，系統將自動觸發告警機制，及時通知相關責任人采取必要的處置措施，做到“風險即發現，隱患即處置”。

3.3" 基于大數據可視化的消防監督集成式感知

消防監督工作涉及建筑物、消防設施、電氣線路、燃氣管道、重點場所、人員密度等多個要素，數據維度眾多、關聯關系復雜，傳統的表格化、文檔化呈現方式難以全面直觀地反映場所的消防安全態勢。大數據可視化技術，通過圖形圖像、三維建模等多種展現形式，融合分析、交互式呈現高風險場所的監測數據，為消防監督人員提供更加直觀的洞察手段，以更好地掌握場所安全狀況。利用GIS地理信息、BIM建筑信息模型等技術，構建高風險場所三維可視化管理平臺（數字孿生系統），并與消防物聯網監測系統實現數據對接，實時展示建筑物各樓層、區域、場所的溫度、煙感、人流量等關鍵指標，直觀呈現警戒線和閾值。利用動態數據驅動技術，實時更新和調整可視化大屏上的信息。對于重大火災隱患整改、日常消防巡檢等業務場景，可開發移動端可視化工具，現場采集圖像、視頻等數據，并將其疊加在三維模型上，形成隱患問題清單，明確整改要求，實現從隱患發現到銷號的全流程動態管控。

3.4" 基于知識圖譜的消防專家智庫建設

消防工作涉及建筑、電氣、化工、物理、管理等多個專業領域，監督執法過程中經常遇到較為復雜和棘手的問題。傳統的經驗總結和知識積累大多依賴于個人記憶和文檔檢索，有一定的局限性。知識圖譜技術通過構建結構化、語義化的知識庫，能夠抽取、關聯、推理消防領域的基礎概念、業務流程、法律法規、案例經驗等，進而搭建一套智能化、全要素的輔助決策系統。消防知識圖譜的構建應從消防法規標準入手，系統梳理國家、行業、地方各層級的消防相關法律、規范、標準、規程等文本資料，運用自然語言處理技術和本體構建方法，從中提取關鍵概念、關系、約束條件，構建全領域、多維度的消防法規本體知識庫。在此基礎上，進一步整合消防案例、事故報告、執法文書等非結構化數據，將其引入知識圖譜中，豐富高風險場所火災防控的實戰經驗和教訓。在知識圖譜的應用層面，可將關聯繁雜的圖譜轉化為直觀易讀的知識地圖，支持專業概念、法律條文、案例事故等多個維度的檢索瀏覽。監督人員可快速查詢場所消防設計、施工、管理等環節的法律依據和標準規范，有針對性開展執法檢查。面對疑難復雜問題，系統可根據圖譜中的推理規則鏈自動生成決策路徑，并提供參考解決方案。對于新發現的火災隱患和案例經驗，可通過人機交互方式更新至知識庫，實現知識的持續迭代與優化。

4 結束語

火災高風險場所的消防安全監督是一項復雜的系統工程，大數據技術為精準感知火災風險、動態評估隱患等級、智能優化應急預案等方面提供了新的路徑。在實踐應用中，要持續建設、完善數據驅動的智慧消防體系，在頂層設計、制度規范、人才培養等方面協同推進，有效提升火災綜合治理體系的現代化水平及治理能力，為人民群眾的生命財產安全提供保障。

參考文獻

[1]新華每日電訊.江西新余“1·24”特大火災事故追蹤[EB/OL].http：//www.xinhuanet.com/mrdx/2024-01/27/c_1310762370.htm

[2]新華網.河南方城縣一學校發生火災 事故造成13人遇難[EB/OL].http：//www.news.cn/20240120/b15629fded4241d4850cc1d1ad4f426c/c.html

[3]王思成.風險治理導向下濱海城市綜合防災規劃路徑研究[D].天津：天津大學，2020.

[4]侯偉.大數據平臺下化工企業消防安全風險探討[J].消防界（電子版），2023，9（9）：13-15.