高層建筑消防安全管理系統設計

摘要：針對高層建筑復雜空間結構和火災發展特性，基于物聯網、大數據與人工智能等技術，設計一套多層級、一體化的消防安全管理系統。介紹了高層建筑消防安全管理系統架構設計，引入了多模態物聯網感知網絡，開發了基于長短期記憶網絡（LSTM）的火情動態預測模型，構建了多系統協同的應急聯動控制機制，并應用F-N曲線風險評估與熱力學模型進行火災發展與蔓延路徑量化分析，旨在為高層建筑消防安全管理提供系統化、智能化的技術路徑，提升城市消防韌性。

關鍵詞：高層建筑；消防安全；物聯網；人工智能

近年來，隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的快速發展，基于智能感知與決策支持的消防管理系統逐步形成，并在實際工程中展現出良好的應用前景。本文聚焦高層建筑火災防控需求，構建多層級、集成化的消防安全管理系統架構，并結合關鍵技術體系和數學建模方法，系統分析火災監測、預測、響應和聯動控制等各環節的優化路徑。

1 高層建筑消防安全管理系統架構設計

1.1" 感知層

感知層是數據采集的基礎，其采集頻率高、覆蓋范圍廣，能夠實時獲取建筑內消防參數。該層部署煙霧探測器（響應靈敏度為0.05～0.2dB/m）與溫度傳感器（量程為-40～120℃、精度±0.5℃）等設備。根據建筑功能與火災風險等級，每平方米配置0.5～1.2個監測點，并將傳感器響應時間控制在2s內，以此快速捕捉初期火情，提升感知可靠性，擴大覆蓋范圍。

1.2" 傳輸層

傳輸層是感知層與平臺層之間的數據通道，能夠確保消防監測數據實時、穩定傳輸。系統基于NB-IoT與LoRa技術構建混合無線通信網絡，以滿足廣覆蓋和低功耗的需求。其數據傳輸延遲≤200ms，誤碼率低于10-6，即使在多設備高并發環境下，仍能保持高效傳輸和數據準確性。

1.3" 平臺層

平臺層作為系統的神經中樞，承擔著數據聚合、處理及分析的任務。采用Spark分布式實時計算框架，數據處理能力達106條/s，支持大規模并發流式處理。集成貝葉斯網絡算法完成火情發展趨勢預測與火災等級判定，提升異常狀態分析決策能力，處理時間≤1.5s，保障感知到響應的高效閉環處理。

1.4" 應用層

應用層承擔系統與用戶的交互職能，能夠將平臺分析結果以可視化形式進行展示，從而輔助消防指揮決策制定。系統架構中內嵌了高精度、可視化指揮調度模塊，其火源定位功能精度達±0.5m，能夠快速識別火災區域，提升應急資源調度效率。

2 高層建筑消防安全管理系統的關鍵技術體系

2.1" 物聯網感知網絡

物聯網感知網絡構成了消防安全管理系統的技術基礎，其核心功能依托多元傳感設備，實現對建筑消防安全參數的實時捕獲與持續追蹤。復雜空間結構會導致高層建筑存在監測盲區，為此，多模態傳感器融合技術被引入系統架構，其所集成的煙霧探測器、溫變感應裝置、電弧識別單元、氣體分析模塊等異質傳感單元共同構建了空間拓撲網絡，顯著提升了監測覆蓋密度。為確保監測系統具備足夠的覆蓋廣度與冗余可靠性，傳感器部署密度需滿足以下關系：

（1）

式中：C——有效覆蓋率，要求≥97%；

N——傳感器總數量，個；

A——建筑面積，m2；

R——冗余系數，取值范圍1.2～1.5。

2.2" 人工智能決策模型

目前，人工智能技術正被加速應用于城市安全治理領域，人工智能決策模型逐步成為高層建筑消防安全管理的核心手段，能夠顯著提升火情預判與應急指揮效率。消防安全管理系統依托LSTM架構，專門開發了火災發展動態預測模型。該模型具備對火勢演化趨勢進行高精度建模的能力，可以同步實現實時預警功能。

此模型主要輸入參數涵蓋火源熱釋放率、燃燒面積、火焰高度等指標。材料特性系數用于量化材料易燃性，準確表征火焰傳播特征，其物理意義明確，與物質燃燒動力學參數直接相關。在建模過程中，采用動態權重調整機制，促使預測結果與消防工程實際場景高度適配。

火災發展狀態的非線性特征與時序特性通過LSTM網絡建模如下：

Yt=LSTM（Qt，At，Ht，βt）+ε （2）

式中：Yt——時刻t的火情預測狀態（如溫升曲線、蔓延速度）；

Qt——時刻t的火源熱釋放率，kW；

At——時刻t的燃燒面積，m2；

Ht——時刻t的火焰高度，m；

βt——時刻t的材料特性系數，取值范圍0.07～0.15；

ε——系統預測誤差，經過訓練控制在＜3%范圍內。

該模型基于歷史火災案例數據與模擬實驗數據進行監督學習訓練，能夠識別火災初期的動態參數并分析其變化趨勢，進而形成預判與聯動的響應機制。系統可對不同區域的火情發展趨勢實現3s級的識別響應，顯著縮短火災響應時間。此外，嵌入該人工智能模型的智能預警系統能夠顯著提升逃生路徑動態優化算法效率，增強疏散路徑實時規劃能力；模型與BIM平臺聯動，整合建筑結構、疏散通道及人員分布信息，能夠提升火場指揮智能化程度[1]。

2.3" 應急聯動控制

高層建筑火災具有垂直蔓延速度快、疏散路徑復雜等特征。單一消防系統難以快速完成初期火災撲救與人員疏散任務。現代高層建筑消防體系采用多系統聯動機制，由自動噴淋系統、排煙系統、智能疏散引導系統等子系統構成智能協作網絡，形成快速響應與科學決策的應急架構。該系統以多系統聯動方程為核心控制邏輯，具體表達如下：

E=α·S+β·R+γ·G （3）

式中：E——應急聯動效能，屬于綜合評價體系；

S——噴淋系統激活指數（0～1區間值，反映噴頭覆蓋密度）；

R——排煙系統性能參數（涵蓋風量調控精度、煙區隔離效果及壓差穩定性）；

G——疏散引導優化值（由逃生通道智能適配度與群體行為反饋率共同決定）；

α、β、γ——動態權重參數（根據建筑功能分類、人員聚集特征及火情演變模式實時校準）。

此模型架構融合火場環境感知數據流與設備運行參數矩陣，智能匹配資源調度等級并生成調控指令序列，構建“抑火強度-排煙效能-疏散效率”三維協同的決策閉環。其運算核心具備毫秒級響應特性，火情識別后3s輸出處置方案，關鍵設備啟動指令與逃生通道拓撲更新在10s周期內同步執行，使黃金救援窗口期的行動效能實現量級提升[2]。

3 高層建筑消防安全管理系統的數學模型應用

3.1" 火災風險評估模型

本系統采用修正版F-N曲線模型實施高層建筑火災風險量化評估。該模型在重大事故風險分析中應用廣泛，可用于描述不同事故頻率與傷亡人數的關聯，進而判斷建筑火災潛在危害程度。在研究設定F-N曲線坐標系時，橫軸表示火災年均發生頻率F，縱軸表示死亡人數≥N的期望值。引入改進參數后，該模型能夠契合高層建筑實際風險特征，準確反映結構復雜、人員密集、電氣負荷重等特性。修正模型的評價體系涵蓋以下核心參數：

λ：單位面積年點火頻率，量級一般為10-6～10-4，與建筑用途、可燃物分布密度及管理水平有關；

Pscalation：外部火災升級概率，考慮建筑內相鄰功能區、管井貫通等因素對火勢蔓延的促進作用；

特定死亡率：指在既定建筑結構和管理條件下，發生火災事件后造成人員死亡的比例，受疏散路徑設計、逃生響應時間、煙毒控制等多因素影響。

結合建筑人口密度、可燃材料種類、歷史火災數據等參數指標，動態F-N曲線圖能夠在建筑生命周期各階段生成。這種可視化工具能清晰展示系統在“可接受風險”“ALARP區間”“不可接受風險”等安全等級下的變化軌跡，并橫向對比各類防控策略帶來的風險削減幅度。

3.2" 熱力學模型

在高層建筑火災場景中，火勢蔓延速度與路徑受建筑結構、材料熱性能及外部通風條件的影響[3]。此模型將建筑主要構件（如墻體、樓板、豎井等）設定為熱傳導介質，輸入材料的熱擴散特性參數以及火場溫升實測數據，以重構火源周邊的熱場分布狀態。熱擴散系數是關鍵參數，鋼筋混凝土、輕質板材等建筑材料對應的數值普遍分布在0.1～0.8mm2/s范圍。當該數值增大時，材料的導熱效率顯著提升。模型還同步整合了單位空間熱釋放強度、煙氣溫度梯度等變量，用于測算熱量跨空間傳播的概率與臨界時間閾值。

4 性能評估體系

4.1" 多維度性能指標體系構建

本系統構建的評估框架涵蓋7類關鍵性能指標，具體參數設置見表1。

各項指標嚴格遵循GB50116—2013《火災自動報警系統設計規范》、GB50016—2014（2018年版）《建筑設計防火規范》，融合典型工程實踐構建，兼具可操作性和指導意義。

4.2" 指標體系的可拓展性與適應性

該體系能夠依據建筑形態差異（如辦公樓、商場、綜合體）調整參數配置、擴展功能模塊，兼容BIM平臺與城市物聯網監管平臺的數據接口，從而構建完整的評估運維閉環。它周期性開展量化評估，動態追蹤消防安全管理系統運行狀態，驅動系統迭代升級。評估數據通過云端平臺交互傳輸，運維決策依據多維參數智能生成，消防設備運行日志自動關聯評估模型參數庫[4]。

5 結束語

綜上所述，高層建筑消防安全管理正處于從傳統設備驅動向數據驅動、智能決策過渡的新階段。本文構建的多層次消防安全管理系統架構，集成了感知網絡、 人工智能決策模型、熱力學模擬與應急聯動控制機制，在多維性能指標方面展現出良好的適配性與可擴展性。通過將數學模型與實證數據相結合，該系統具備火災發展趨勢預測、風險量化評估與聯動響應優化能力，可顯著提升高層建筑在復雜火情環境下的安全防控水平。

參考文獻

[1]王松.高層建筑消防安全管理的幾點思考[J].四川建材，2023，

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[2]房艷.高層建筑消防隱患分析與防火監督策略研究[J].今日消防，2022，7（1）：49-51.

[3]高睿.高層建筑消防安全現狀分析和火災防控措施[J].今日消防，2022，7（2）：72-74.

[4]吳振坤.高層建筑外保溫材料的消防安全管理問題及對策研究[J].消防科學與技術，2022，41（9）：1296-1299.