物聯網技術在智慧建筑消防工程中的應用

摘要：現階段，物聯網（IoT）技術正推動智慧建筑消防系統在火災監控與應急響應領域的實際應用。聚焦物聯網技術在智慧建筑消防工程中的應用場景，涵蓋環境監測與火災預警、智能感知與精準報警、自動化控制與應急響應三大核心模塊，并整合大數據與人工智能（AI）技術框架。系統架構基于多源傳感器網絡進行實時數據采集，依托云平臺架構完成大數據處理，該技術路線使得火災預測模型能夠達到厘米級定位精度，監控響應時間縮短至毫秒級，從而提升火災精準預測的效果。

關鍵詞：物聯網；智慧建筑；消防工程；火災預警

火災作為突發災害，威脅著人們的生命財產安全，傳統消防監控與應急響應模式在現代復雜建筑場景中逐漸顯露出局限性。我國信息技術持續迭代，物聯網、云計算、大數據與人工智能技術深度融合，智慧建筑消防系統逐步構建，已發展為現代消防安全體系的核心構成部分。其中，物聯網技術實時監測環境參數，與智能分析預警模塊緊密聯動，顯著增強了火災探測、預警響應及指揮決策的能力。該技術在智慧建筑消防系統中的應用場景廣泛，涵蓋環境監測、火情預警、智能感知、精準報警與自動化控制五大功能領域，通過布設溫濕度傳感器、煙霧傳感器等裝置，實時采集建筑內外環境參數，并利用無線網絡傳輸至云平臺，完成數據整合與深度解析。

1 物聯網的基本概念

物聯網是依托互聯網架構將多元傳感裝置與實體對象聯結，構建具備自主響應能力的分布式智能系統。該系統依托環境傳感裝置、通信組件及云端架構，自動完成數據獲取、中轉與解析，執行自主決策響應機制，其核心架構涵蓋環境感知模塊、信息交互通道與數據處理中樞。

傳感單元基于NB-IoT、Wi-Fi、ZigBee等無線協議獲取環境參數，涵蓋溫濕度、氣體組分等動態變量，原始數據經由射頻鏈路傳遞至云端存儲節點或本地算力集群，分布式計算引擎對原始數據集實施特征提取與模式識別，智能算法依據解析結論生成操作指令，驅動終端設備執行預設管理策略，其經典物聯網架構包含3個層次結構：感知層，基于傳感器陣列獲取物理空間多維參數，覆蓋熱力學指標、化學物質濃度等動態變量。網絡層，運用NB-IoT、LoRa等通信協議實現異構數據中繼傳輸。應用層，集成大數據計算及云端資源完成設備調控與環境監測功能，借助分布式運算框架構建閉環控制鏈路。

2 智慧建筑消防系統的構成與工作原理

2.1" 主要構成

智慧建筑消防系統由多種硬件和軟件構成，主要包括火災報警傳感器、煙霧傳感器、溫濕度傳感器、火焰傳感器、自動滅火裝置等。各個組件通過通信模塊與云平臺連接，實現數據的采集與傳輸。常用傳感器如DHT11溫濕度傳感器，工作電壓3～5.5V，測量范圍-40～80℃，濕度0%～100%RH。MQ-2煙霧傳感器，檢測范圍為0.02%～1%，適用于天然氣、煙霧等氣體檢測。ALIM8812火焰傳感器，探測范圍為760～1100nm，具有60°探測角。主控芯片常選用STM32F103，工作頻率48MHz，支持UART、GPIO等多種通信接口。系統通過NB-IoT模塊（如移遠BC260Y-CN）將數據上傳至OneNET云平臺，實現遠程監控和管理。

2.2" 工作原理

系統需基于多種傳感器實時監測建筑火災風險，傳感器采集數據后，主控芯片（如STM32F103）執行數據運算任務，NB-IoT模塊承擔數據傳輸功能，連接至OneNET云平臺。溫度、濕度及煙霧濃度等參數以2s為周期采集更新，數據傳輸延遲控制在50ms以內。云平臺實時解析數據流，檢測到溫度閾值突破70℃或煙霧濃度異常時，系統立即激活報警機制。報警信息同步推送至用戶移動端App，支持遠程狀態追蹤與緊急操作指令下發。

3 物聯網技術在智慧建筑消防工程中的具體應用

3.1" 環境監測與火災預警

3.1.1" 多傳感器數據采集與智能分析

智慧建筑消防監測網絡構建溫濕度傳感、煙霧探測與火焰識別復合聯動機制，其中，DHT11型熱力追蹤元件實時解析室內環境參數。當溫度超過50℃或濕度低于20%RH時，系統立即觸發異常代碼；MQ-2氣敏模塊以0.006%的氣體濃度閾值作為報警基準；光譜響應區間覆蓋760～1100nm的ALIM8812火焰探測儀，可在目標光譜捕獲后0.5s內完成應急協議初始化。此外，多模態數據通過NB-IoT/Wi-Fi混合組網協議向云端及本地算力節點傳輸，熱力學參數梯度躍遷與煙霧濃度突變特征經特征波形解析后激活預警機制，從而導致火災模型匹配度達到95%即執行系統聯控指令，使建筑內部的水霧噴淋單元、氣體置換裝置均進入全負荷運轉狀態。

3.1.2" 智能火災預警與自動響應

傳統消防監控依靠人工值守完成操作任務，物聯網架構基于算法模型與云服務，實時處理監測數據并激活應急機制。智能火災預警系統不間斷收集傳感器信息，算法模型同步評估火情發生概率。某區域熱感數據出現異常波動時，聲光報警裝置立即被激活，滅火單元同步執行噴淋或排煙指令。建筑內部智能終端與物聯網中樞構成聯動網絡，溫控設備依據環境參數自動調節工作模式，通風系統智能切換正負壓狀態延緩煙霧蔓延，云端數據庫動態刷新各節點監測數值，管理人員能夠跨區域提取數據、配置應急預案。

智能火災預警系統的核心在于人工智能算法與大數據分析技術。傳感器數據借助邊緣計算設備實現本地分析，數據傳輸延遲顯著降低，系統響應效率得到提升。當異常信號觸發時，系統自動解析數據演變規律，匹配歷史火災案例數據庫進行交叉驗證，有效壓縮了誤報概率。智能安防攝像頭聯合紅外熱成像儀捕捉火焰形態與高溫分布，為應急決策獲得多維空間信息支撐。例如，考慮到火情發展階段的不同，系統自主切換處置策略。初期火情采用局部噴淋降溫和通風口閉鎖進行壓制，火勢蔓延階段則激活消防通道控制模塊與疏散引導體系。智能疏散系統融合室內定位技術，借助照明指引、電子屏顯與移動終端推送構建復合引導模式，人員撤離路徑實現動態優化。

3.2" 智能感知與精準報警

3.2.1" 多維感知技術的融合與實時監控

物聯網依托多傳感器協同網絡，完成建筑環境參數的立體化采集。溫濕度傳感器（DHT22）覆蓋-40～80℃溫度區間、0%～100%RH濕度區間，精度誤差±2%；當檢測數值突破預設閾值（如50℃）時，系統將立即觸發實時異常上報機制。煙霧傳感器（MQ-7）基于氣敏半導體的電阻變化原理工作，其典型檢測濃度范圍為0.01%～1%，適用于一氧化碳等可燃氣體的監測；濃度超標即啟動分級預警協議。在智慧建筑中，傳感器通過無線通信模塊（如LoRa、NB-IoT等）將采集到的環境數據上傳至中央監控平臺。系統通過大數據分析和人工智能算法，對多維數據進行綜合處理，進行智能判斷，例如，若同時監測到溫度升高、煙霧濃度增加，并且火焰傳感器檢測到紅外光譜變化，則系統認為火災風險增大，立即啟動報警系統[1]。

3.2.2" 精準火災定位技術

火災精確定位依托分布式傳感器網絡部署及多傳感器數據融合技術，在建筑內布設溫度、煙霧、火焰等多種傳感器，系統持續采集并分析周邊環境數據。某樓層安裝多組溫濕度傳感器（DHT22）、煙霧傳感器（MQ-7），數據異常波動觸發火災初步定位。傳感器數據經無線通信協議（NB-IoT/LoRa）傳至中央處理單元，中央處理單元分析傳感器數據，整合多點反饋信息，運用位置算法確定火源位置。樓層A多個傳感器報警，樓層B、C數據正常，火災位置鎖定樓層A特定區域，此空間信號對比機制有效提升定位精度，多維度數據交叉驗證形成動態監測網絡，溫升曲線與煙霧濃度變化趨勢同步分析，熱輻射分布圖譜結合氣體擴散模型構建三維火場模型[2]。

3.2.3" 智能報警與聯動機制

火災識別是基于實時監測的多個傳感器的綜合數據。若某樓層的溫度傳感器檢測到溫度急劇升高（如超過70℃），同時煙霧傳感器也檢測到濃度超過5×10-4μg/m3，火焰傳感器則探測到紅外光譜的波動，該系統會將這三項數據視為火災的有效證據，并立即發出報警信號。

傳感器通過無線通信模塊（如LoRa、NB-IoT）將實時數據發送至云平臺。云平臺基于大數據分析和人工智能算法，對多點傳感器的數據進行融合和分析，判斷是否發生火災[3]。當火災確認后，系統隨即啟動報警裝置（聲光報警器、語音提示），通知管理人員參與應對，激活建筑內部滅火設施（噴淋系統或排煙系統），遏制火勢擴散。在特定情況下，自動噴淋裝置（噴頭間距3m）會迅速開啟，以10～12L/min的噴灑強度覆蓋火場進行撲滅。

3.3" 自動化控制與應急響應

3.3.1" 自動滅火與排煙系統的自動化控制

在自動滅火與排煙系統的應用中，基于火災位置和火災類型，根據內部設定的閾值完成自動化啟動程序。建筑內部噴頭一般間隔3m布置，噴淋裝置流量維持在10～12L/min，保障滅火區域水量供給；當溫度傳感器（NTC熱敏電阻）檢測到60℃以上高溫信號時，物聯網中樞即刻激活對應位置噴頭，定向噴射水霧壓制火焰蔓延。此外，煙霧與溫度傳感單元會同步捕捉火情坐標及煙氣濃度參數，智能排煙裝置隨即開啟目標區域應急通道。排煙設備配置5～15kW功率風機，其運轉速率隨火場面積、煙氣流動速率實時調整，此動態化調節機制顯著提升控煙效率。

3.3.2" 智能疏散與緊急照明系統的應急響應

火情觸發智能疏散系統，建筑內部火情數據被實時解析，最優逃生路線由算法生成，樓道與走廊的LED顯示屏、動態指示裝置即刻投射方向指引，火源定位功能啟動后，最近的安全出口被優先標記，受影響區域防火門自動閉合，阻隔煙霧擴散，逃生路徑持續保持開放狀態。

疏散指引裝置在2～3s內完成信息更新，逃生者即刻接收最新路徑方案。在常規供電中斷情況下，建筑照明設備存在失效風險，應急照明單元依托蓄電池組與備用供電模塊運作，確保疏散走廊的基礎可見度。照明單元配置6～10W功率模塊，5～10Lux照度覆蓋標準，符合安全撤離的最低光照規范。電源管理系統持續追蹤儲能狀態，電量臨界閾值觸發備用電路切換，確保照明續航能力維持120min基準線。

3.4" 大數據與AI技術應用

3.4.1" 火災預測與風險評估

建筑內部部署多種傳感器（溫濕度、煙霧、火焰等），這些設備能夠持續收集建筑內部的環境信息，數據借助物聯網技術傳輸至云端，云平臺執行即時存儲，開展多維度分析。此外，機器學習、深度學習的AI算法解析歷史數據，揭示環境變化與火災的關聯規律，算法優化后，系統可辨識火災前兆，精準預測時間與位置，溫度、濕度、氣體濃度等傳感器數據的建模使AI系統能夠推斷特定時刻、位置的火災概率閾值。

3.4.2" 火災應急決策與智能指揮

AI技術依托實時大數據解析，輔助消防指揮中心決策生成，在傳感器數據持續監測過程中，系統自動計算火勢蔓延速度與方向，預測潛在受災區域；依據溫度異常上升、煙霧濃度梯度變化等參數特征，準確判斷火情擴散軌跡，同步向指揮中心推送預警信號及處置預案。

AI技術還可基于歷史火災案例庫的深度學習，構建多場景應急響應方案，持續完善處置策略效能；災前階段執行火災場景模擬推演，評估各類應急措施實效，形成多維優化選項供決策者參考。

4 結束語

綜上所述，本文深入分析了物聯網技術在智慧建筑消防工程中的應用，探討了各類技術的融合與創新，突出了物聯網、人工智能、大數據等先進技術在火災預防與應急響應中的作用。隨著智慧建筑消防技術的不斷發展，未來將在提升火災監測精度、優化消防資源調度、提高應急響應效率等方面展現更大的潛力。

參考文獻

[1]黃廣國，晉廣慶，胡志誠.物聯網技術在智慧建筑消防工程中的應用研究[J].物聯網技術，2023，13（3）：122-124.

[2]王歡賽.基于物聯網技術的智慧消防建設[J].今日消防，2023，

8（5）：55-57.

[3]雷海霞.基于物聯網的智慧消防設計思考[J].建筑電氣，2023，

42（3）：50-56.