基于大數據分析的消防戰訓安全風險預警模型構建

摘要：圍繞消防戰訓安全這一重大課題，開展了構建風險預警體系的研究探索，從多源數據采集整合方面著手，涵蓋消防設施器材、人員信息、作戰環境條件與歷史戰訓數據，創建綜合性的數據基礎支撐體系，采用智能算法，集成數據清洗、特征工程、深度學習、貝葉斯網絡及強化學習等方法，實現風險因素識別及應對策略的優化處理，進一步推進高效預警系統的架構設計，制定標準化的響應流程，實施具備針對性的處置措施，然后構建全流程保障體系，研究結果表明，該體系可有效提升消防戰訓安全保障能力，為消防事業發展筑牢安全根基。

關鍵詞：消防戰訓；風險預警；智能算法；預警響應；保障機制

在消防戰訓工作領域，安全問題一直是焦點，每一次火災撲救、每一項救援任務，均會有難以預估的風險相伴，直接威脅消防人員的生命安全及作戰效能。如何在復雜多變的戰訓環境內，提前識別隱患、快速響應并高效處置，成為亟待解決的重要課題。近年來，AI、大數據等新興技術快速發展，為消防戰訓安全保障提供了重要支撐。通過深度挖掘海量數據，利用這些技術可預先識別隱患，為消防人員決策提供支持，降低事故發生概率。為構建高效預警體系奠定基礎，從系統架構設計、標準化響應流程制定、針對性措施落實及全方位保障機制建設4個層面推進，為消防戰訓安全筑牢可靠防線。

1 多源數據采集與整合：筑牢風險預警根基

1.1" 消防設施設備數據采集

在消防戰訓實踐中，構建高效風險預警系統，消防設施設備的數據采集是重要基礎。首先，針對滅火器、消火栓、自動噴水滅火系統等固定消防設施，安裝智能傳感器，實時監測設備工作狀態、壓力值、水量儲備等關鍵參數，確保設施處于最佳待命狀態。其次，對于消防車、便攜式滅火器及個人防護裝備等移動裝備，依靠物聯網技術開展追蹤及管理，記錄裝備使用頻率及維護狀態，推送更換/維修提醒，杜絕因設備故障造成救援失敗。最后，借助無人機、機器人等新型裝置，對難以涉足區域進行偵察，采集火場資料，為指揮中心的決策提供支持。將上述各類數據進行標準化處理后匯聚于統一平臺，憑借大數據分析手段挖掘潛藏的風險要素，對消防設施設備狀況進行全面監控與智能評定，進而提升消防戰訓的安全水平。

1.2" 消防人員信息收集

消防人員身體素質、技能水平、心理狀態等相關信息，是構建風險預警模型的核心要素。針對體能指標，采集消防員體能測試的相關數據，包括5000m長跑成績、負重登樓耗時、俯臥撐和仰臥起坐次數等。例如，某消防支隊定期開展體能測試，記錄并存檔個人成績，經長期跟蹤分析，掌握消防員體能變化趨勢，預先洞悉因體能下降導致的作戰危險。滅火戰術、搶險救援等操作考核數據反映人員實戰能力，例如，繩索救援任務完成時間以及操作規范性。通過專業量表評估心理承受能力，預防心理問題引發事故，如壓力指數、焦慮程度和心理韌性等評估維度，定期開展全員心理測評，及時對有關人員實施心理干預。

1.3" 作戰環境數據匯聚

環境數據是風險預警的關鍵，溫度、濕度、風力、風向等皆為氣象數據內容，例如，森林火災，若溫度≥35℃、相對濕度≤30%且風力≥5級時，火勢蔓延的潛在危險大幅增加。地形地貌、交通道路等皆在地理信息數據覆蓋范圍內，例如，山區火災，救援難度會因狹窄山路、陡坡而加大。建筑結構、用途以及消防通道等數據決定作戰風險，如老舊建筑結構不符合規范、疏散通道狹窄。通過多元數據關聯分析，生成風險熱力圖，輔助指揮員決策。

1.4" 歷史戰訓數據整合

歷史戰訓數據是構建風險預警模型的關鍵依據，應整理各類事故案例，詳細記錄時間、地點、事情經過、造成原因及損失等信息。例如，某起火災事故中，因水帶爆裂造成供水中斷，火勢反撲造成人員受傷，經分析后可將此類情況設置為相應的風險指標[1]。要對成功戰訓案例進行系統梳理，提煉戰訓成功經驗，如某化工火災事故中，通過采用正確的戰術和防護策略，未造成傷亡與重大損失。把這些因素作為參考引入模型，按照事故類型、規模、場景等維度對歷史數據進行分類梳理，構建結構化資源庫，有利于開展深度挖掘分析，為研判未來戰訓風險提供數據支持。

2 智能算法分析與挖掘：洞察潛在風險因素

2.1" 數據清洗與特征工程算法

在消防戰訓安全風險預警模型構建階段，模型的準確性及可靠性受數據質量影響，原始數據中往往存在噪聲、異常值與缺失值，需采用數據清洗算法進行處理，以火災報警系統產生的海量數據為例，如探測器的信號數據，可采用基于統計的方法來識別異常值。以3σ準則為例，假設探測器處于正常工作階段信號值為正態分布，一旦某一時刻信號值超出均值±3倍標準差的范圍，則判定該值為異常值而后剔除。在處理消防人員健康監測數據中的缺失值時，可采用多重填補方式，利用其他相關變量信息對缺失值進行多次估算，得到多個完整數據集，再開展綜合分析，以提高數據的完整性和準確性。

特征工程側重于從原始數據中挖掘對模型訓練有價值的特征，在分析消防設施設備運行數據時，可借助傅里葉變換把時域數據轉換為頻域數據，提取設備運行的頻率特性，以此判斷設備是否存在潛在故障[2]。對于作戰環境相關數據，可把地理信息數據中的經緯度坐標轉換為距離、方位等特性，便于模型把握不同地點與消防作戰區域間的空間關系，為后續風險分析提供更有效的數據支持。

2.2" 深度學習算法在風險模式識別中的應用

深度學習算法憑強大的自動特征提取能力，在消防戰訓安全風險模式識別里占據核心地位。在處理消防圖像數據時，卷積神經網絡（CNN）優勢顯著。例如，在分析火災現場監控視頻圖像時，CNN模型能自動學習火焰、煙霧等特征，迅速辨別火災發生位置、火勢大小及蔓延方向。通過構建多層卷積和池化層，依次提取圖像局部與全局特征，再經全連接層進行分類判定，可清晰區分正常場景與火災場景，及時為消防指揮決策提供視覺信息支持。循環神經網絡（RNN）及其變體——長短期記憶網絡（LSTM），可處理時間序列特征的消防數據，如消防設施設備過往運行數據、隨時間變化的氣象數據序列等。LSTM網絡能有效捕捉時間序列中的長期依賴關系，利用門控機制控制信息流入流出，防止梯度消失和梯度爆炸問題。分析消防泵運行壓力隨時間的變化時，LSTM模型可探測壓力變化規律，預測未來一段時間的壓力趨勢，提前發現可能出現的壓力異常情況，保障消防供水系統安全運行。

2.3" 貝葉斯網絡算法用于風險推理

基于概率推理構建的圖形化模型——貝葉斯網絡，可高效應對消防戰訓里的不確定性與多因素關聯問題，在構建消防戰訓安全風險預警模型時，可將消防人員技能水平、消防設施設備狀態、作戰環境因素等作為節點，將各因素間的因果關系作為邊，構建貝葉斯網絡結構。例如，當火災報警系統發出警報時，可借助貝葉斯網絡，綜合考慮探測器可靠性、周邊環境因素（如溫度、濕度、通風狀況）以及歷史火災發生概率等信息，計算真實火災發生的概率。同樣，可利用已知的證據節點，經推理得出其他節點（如火災風險等級、人員傷亡可能性）的概率分布情況，為消防指揮人員提供全面的風險評估信息，從而制定合理的應對策略。

2.4" 強化學習算法優化風險應對策略

強化學習算法通過智能體與環境進行交互學習，不斷提升自身行為策略水平，以實現最大化的累計獎賞。在消防戰訓安全風險應對過程中，可把消防指揮決策視為智能體的行為，將火災現場各類風險因子與應對措施的效能視為環境反饋[3]，例如，在開展火災撲救工作時，結合火勢強弱、燃燒物質屬性、消防人員與裝備配置狀況等環境要素，智能體（消防指揮系統）選擇不同滅火戰術和配套救援方案，如挑選合適的滅火藥劑、調配相應的消防車輛及裝備、規劃消防人員的行動路線等，每次決策實施后，根據火災撲滅效果、人員傷亡情況、財產損失等反饋信息，為智能體提供相應的獎勵。

3 實時預警響應與處置：提升戰訓安全保障

3.1" 高效預警系統架構搭建

搭建實時高效預警系統架構是實現消防戰訓安全保障的基礎，預警系統應具備對數據進行快速采集、傳輸及處理的能力。在數據采集階段，利用分布于消防設施設備、作戰現場以及人員裝備上的各類傳感器，如壓力傳感器、溫度傳感器、位置傳感器，實時獲取消防戰訓相關的各類數據。這些傳感器以毫秒級頻率采集數據，如消防泵壓力傳感器每間隔50ms采集一次壓力數據，確保能夠及時捕捉設備運行狀態的微小變動，采集到的數據通過高速通信網絡，諸如5G網絡以及專用光纖網絡，以每秒數兆字節的傳輸速度至數據處理中心。分布式計算架構由數據處理中心采用，利用高性能服務器集群并行處理海量數據，采用內存計算方式，將數據存儲在內存中進行快速運算，大幅減少數據處理時間，實現數據的快速分析與預警判定。

3.2" 標準化預警響應流程制定

標準化的預警響應流程對于及時準確地應對風險至關重要，若預警系統通過智能算法分析判斷存在消防戰訓安全風險時，會按照預設的風險級別，如低等、中等、高等3個等級，發出不同梯次的預警信號。低風險預警通過內部通信系統發出，如消防專用型對講機或移動終端App，向相關消防人員發送文字和聲音提示，告知潛在風險狀況及注意事項。中風險預警除上述提示后，自動把詳細的風險信息推送給消防指揮中心，包括風險類別、詳細位置、影響范圍等，也會在指揮中心大屏幕上進行可視化展示[4]。高風險預警啟動應急預案，立刻啟動警報裝置，采用聲光報警系統覆蓋整個消防作戰區域，并向所有相關部門與人員發送緊急通知，確保相關人員迅速進入應急狀態。在整個響應處置流程中，應明確各環節的響應時長，例如，從預警發出至消防人員收到通知不超過10s，指揮中心完成詳細風險信息接收及初步評估時間不超過30s，以確保響應的及時性。

3.3" 針對性風險處置措施實施

針對不同消防戰訓安全風險，應制定相應處置措施。在消防設施設備故障風險方面，當預警系統察覺消防水系統壓力異常或者消防泵出現故障時，備用設備立即啟動，備用消防泵自動運行，同時專業維修人員在15min內趕到現場搶修。在作戰環境風險方面，若預警顯示火災現場周邊有易燃易爆物品，應立即組織疏散周邊區域人員，設置安全隔離帶，并使用泡沫消防車對易燃易爆物品進行冷卻保護，防止火勢蔓延引發爆炸等次生災害。在消防人員安全風險方面，當檢測到消防員個人防護裝備故障或生命體征異常時，指揮中心應立即命令該消防員撤離現場，醫療救援小組需在5min內趕到現場救治。

3.4" 全方位保障機制建設

全方位保障機制有助于提升戰訓安全水平，在技術保障層面，要定期對預警系統、通信設備、消防裝備進行維護升級，確保其性能穩定。每季度對預警系統算法進行優化，每年全面檢測升級通信設備，確保數據傳輸穩定準確。在人員保障方面，應強化消防人員培訓，提升風險應對能力。制定詳細的培訓計劃，每月開展風險預警處置專項培訓，包含預警信號識別、應急響應流程、風險處置技能等內容，通過模擬演練讓消防人員熟悉各類風險應對方法。在物資保障領域，構建完善的消防物資儲備體系，依據不同地區火災特點、消防作戰需求，儲備足量的消防器材、防護裝備、滅火藥劑等物資，并定期盤點更新，確保物資可用。在化工企業集中區域，應儲備大量針對化工火災的特種滅火藥劑與防護裝備，以滿足消防作戰物資需求。

4 結束語

消防戰訓安全意義重大，從多源數據采集整合開始，到智能算法進行分析挖掘，再到實時預警響應及處理，所搭建的風險預警體系，能極大提升消防戰訓安全保障質量。未來，不斷實施該體系的優化舉措，持續挖掘新技術應用的潛力，必將為消防事業的高效發展筑牢安全壁壘，守護人民群眾的生命財產安全。

參考文獻

[1]郁清淞.PCA技術在防范化解化工單位消防安全風險方面的研究[J].化工管理，2024（30）：126-130.

[2]王子寧.利用大數據平臺分析化工企業消防安全風險的措施[J].化工管理，2024（30）：131-135.

[3]白海江.消防大數據平臺在火災分析和預警中的應用[J].科技資訊，2024，22（9）：195-197.

[4]操元鑫.基于城市消防設施聯網監測數據的消防安全管理質態分析研究[J].今日消防，2021，6（6）：26-27.