基于物聯網的智慧消防系統應用及火災預警能力提升

摘要：當前城市化進程不斷加快，消防安全問題愈發凸顯，傳統消防模式難以滿足當下火災應對需求，智慧消防應運而生。基于此，簡要闡述智慧消防、物聯網技術的基本內涵，詳細分析基于物聯網的智慧消防系統應用場景，如消防設施實時監測管理、消防水源智能化監控以及消防物資與消防通道的智能管控等。由此進一步提出基于物聯網技術的火災預警能力提升策略，從多源數據融合分析、物聯網與人工智能融合等層面詳細分析，以期為消防安全提供有力保障。

關鍵詞：智慧消防；物聯網技術；火災預警；實時監測；智能防控

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）07-0035-03

0 引言

在城市化快速發展的進程中，建筑數量與日俱增，火災風險也隨之攀升。依據《建筑設計防火規范》，各類建筑均需配備完善的消防設施，并保障其能在緊急時刻有效運行。然而，傳統消防模式于設施維護、火情監測等方面存在一定的滯后性，無法滿足《建筑設計防火規范》要求[1]。物聯網技術則憑借強大的連接及數據傳輸能力為智慧消防帶來變革。物聯網技術的引入可實現智慧消防系統中消防設施互聯互通，從而動態地監管消防現場。下述將聚焦物聯網技術在智慧消防系統中的實踐應用，以深入探索提升火災預警能力的新路徑。

1 智慧消防和物聯網技術概述

1.1" 智慧消防

智慧消防本質上是依托現代信息技術、人工智能技術所構建的消防運作新模式。在傳統消防工作中，各部門、各環節信息流通不暢，導致“信息孤島”現象，阻礙消防工作高效開展[2]。而智慧消防則充分借助現代信息技術，于消防各職能系統間搭建溝通橋梁，從而打破信息壁壘，輔助救援調度與現場指揮。

1.2" 物聯網技術

物聯網技術是信息技術、現代科學技術、移動網絡技術持續創新發展的結晶。物聯網技術以無線網絡、移動網絡為連接紐帶，可通過移動終端、智能設備、自動傳感器等，實現物與物間互聯互通，進而有效完成諸如遠程操控、管理、監測、調度等相關智能化操作，兼具安全、節能、環保、高效等突出優勢。當前無線網絡技術、移動通信技術持續突破，物聯網技術也迎來信息化、智能化的高速發展應用[3]。

2 基于物聯網的智慧消防系統應用場景

2.1" 消防設施的實時監測與管理

依托豐富多樣的物聯網連接方式，智慧消防系統可實現對消防設施的實時狀態監測與故障預警。以常見消防水泵為例，借助RS-485總線、Wi-Fi或LoRa等連接手段，系統構建完備的監測體系。在水泵電機處，基于電磁感應原理安裝的高精度電流傳感器，敏銳捕捉電機運轉時電流細微變化，并將其轉換為對應的電壓信號輸出。同時在水泵出口水管配備運用壓阻效應的壓力傳感器，精準感知水壓變化并轉化為電信號[4]。

系統時刻密切關注這些關鍵參數，一旦電機電流因繞組短路致使電阻減小、電流異常飆升，或因軸承磨損等機械故障而超出正常范圍，抑或水壓因供水管道出現漏水點，水流持續泄漏而降低，智慧消防系統均可迅速響應。憑借物聯網高速數據傳輸特性，系統快速獲取傳感器數據，與內置預設正常運行參數范圍比對分析。一旦確認數據偏離正常區間，即刻通過聲光警報、短信推送、系統彈窗等多種方式觸發故障預警機制，通知相關人員及時處置。在消防應急照明、疏散指示系統中，物聯網發揮關鍵作用。各應急照明燈具、疏散指示標志可配備智能模塊，通過物聯網與系統相連。這些智能模塊實時反饋燈具和標志工作狀態，如是否正常點亮、電池電量是否充足等信息[5]。當火災發生導致正常照明中斷時，系統可根據預先設定的疏散預案、現場實際情況，通過物聯網遠程控制應急照明燈具、疏散指示標志亮度、閃爍頻率、指示方向，引導人員快速疏散。

2.2" 消防水源的智能化監控

智慧消防體系中，消防水源信息精準采集、高效傳輸需借助多種先進傳感器協同作用。在消防水池中，使用靜壓式液位傳感器，基于液體靜壓力、液位高度線性關系運作。在具體布設中，將傳感器探頭置于水池底部，當消防水池水位變化時，探頭所受液體靜壓力改變，傳感器可將壓力信號轉換為標準電信號，如4～20mA電流信號或0～5V電壓信號，精確呈現水位高度[6]。

在消防水管網中，應變片式壓力傳感器應用廣泛。這一傳感器利用金屬應變片在壓力作用下產生形變，導致電阻值變化。當水管內水壓變化時，壓力傳感器彈性元件發生形變，粘貼在表面的應變片電阻值隨之變化，通過惠斯通電橋將電阻變化轉化為電信號輸出，精確測量水壓。采集消防水池水位、消防水管網水壓等信息，需借助高效物聯網傳輸手段。RS-485總線憑借其穩定可靠的特性，在消防水源監測中發揮重要作用[7]。其半雙工通信模式以及差分信號傳輸原理，可有效抵抗電磁干擾，適合傳輸分布相對集中、距離控制中心較近的消防水源傳感器數據。

智慧消防系統核心平臺接收來自各類消防水源傳感器的數據后，利用大數據分析技術深度挖掘處理。系統實時分析所采集的水位、水壓數據，將其與歷史數據、預設正常運行參數范圍比對。正常情況下消防水池的水位保持在一定區間，當大數據分析發現水位持續下降且超出正常波動范圍時，系統結合歷史數據判斷是否存在漏水情況。

平臺還會運用機器學習算法預測性分析消防水源數據。基于對長期積累水位、水壓數據、周邊環境因素學習訓練，構建預測模型。以消防水管網水壓為例，根據歷史數據，在夏季用水高峰期時，由于居民用水量增加，管網水壓有所下降。機器學習模型根據過往夏季水壓變化規律、同期用水量等數據，預測本年度夏季不同時段水壓變化趨勢。當實際監測水壓、預測值偏差過大時，系統及時預警，提醒相關部門存在管網故障或異常用水情況，采取措施維護調整，保障消防水源在關鍵時刻正常供應。

2.3" 消防物資與消防通道的智能管控

對于消防物資，通過在滅火器、滅火毯、消防水帶等設備上粘貼帶有唯一識別碼的RFID標簽，并配備相應讀寫器，構建消防物資物聯網管理體系。當物資入庫、領用、歸還時，讀寫器自動識別RFID標簽信息，將物資名稱、規格、數量、有效期、存放位置等數據實時上傳至智慧消防系統平臺。管理人員可通過平臺隨時掌握消防物資庫存狀況，當某種物資數量低于安全庫存閾值時，系統自動觸發補貨提醒，避免在火災發生時出現物資短缺的情況[8]。同時借助物聯網的實時定位功能，快速查找特定消防物資存放位置，提高物資調配效率。

消防通道作為火災發生時人員疏散與消防救援的生命通道，其暢通至關重要。利用物聯網技術，在消防通道入口、內部關鍵位置安裝紅外感應傳感器、圖像識別攝像頭等設備。紅外感應傳感器可實時監測通道內是否有物體長時間阻擋，一旦檢測到有車輛、雜物等占用通道，即刻將信號傳輸至系統。圖像識別攝像頭運用先進深度學習算法，實時分析通道場景，準確識別違規停放車輛、堆積雜物等情況，并將現場圖像一并上傳。

3 基于物聯網技術的火災預警能力提升策略

3.1" 多源數據融合與分析

在智慧消防系統中，多源數據融合分析是提升火災預警能力的關鍵手段。如消防設施、環境監測、人員行為等多方面數據，都可為火災預警提供有效依據。例如，火災探測器可傳輸現場煙霧、溫度等數據，消火栓水壓數據，及建筑內濕度、風速等環境數據。通過建立數據融合模型，可將不同類型、不同來源的數據進行整合處理。

在實際運行中，當火災探測器感知到煙霧濃度異常升高且溫度也開始攀升時，這些數據會迅速通過物聯網傳輸至智慧消防系統。與此同時，消火栓水壓傳感器同步反饋水壓情況，確保在火災發生時供水系統正常運行。環境監測設備采集濕度、風速數據，干燥環境和較大風速會加速火勢蔓延。通過數據融合模型，系統將整合來自不同傳感器的數據[9]，其會先清洗數據，去除因信號干擾產生的異常值，保證數據準確性；然后利用關聯分析算法，找出各數據間的潛在聯系。對于煙霧、溫度數據異常的區域，同時伴有低濕度和較大風速，且消火栓水壓穩定時，模型綜合判斷該區域火災風險程度，若風險超出預設閾值立即觸發預警。

3.2" 物聯網與人工智能的融合

在高層建筑中，物聯網技術發揮著重要的基礎支撐作用。建筑內各類消防設施，如遍布各樓層的火災報警器、消防噴淋頭，以及安裝在電氣豎井內的漏電監測設備，借助物聯網構建精細數據采集網絡。這些設備實時采集數據，通過無線Wi-Fi、LoRa等物聯網通信技術，以極低延遲快速傳輸至消防數據中心。人工智能算法隨即對這些海量數據展開深度學習分析[10]。例如，利用卷積神經網絡算法，基于火災報警器傳輸的煙霧圖像數據進行特征提取識別，精準區分日常煙霧（如烹飪產生煙霧）與火災初期煙霧差異。同時結合電氣設備的電流、電壓數據，通過遞歸神經網絡算法預測電氣故障引發火災可能性。當系統監測到某樓層煙霧濃度異常上升且電氣設備出現異常電流波動時，經人工智能模型快速運算，判斷火災風險等級達到預警標準后，系統即刻發出預警。?

預警發出后，物聯網技術進一步賦能消防資源調配?；谖锫摼W智能定位系統，實時獲取消防車輛、消防人員及周邊可利用消防設施位置信息。人工智能算法依據這些實時數據，綜合考慮交通路況、建筑布局等因素，為消防人員規劃最優行進路線，并制定精準消防資源調配方案。系統可根據火災發生樓層高度、火勢大小、周邊消火栓水壓狀況，智能調配不同類型的消防車與滅火藥劑，確保在最短時間內抵達火災現場并高效撲救。

4 結束語

綜上所述，研究聚焦智慧消防系統中物聯網技術的深度應用，期望以此大幅度提升火災預警能力。經分析可知，物聯網技術可基于多元化連接方式實現消防設施實時監測管理、消防水源智能化監控，同時，從多源數據融合分析、智能傳感器技術應用等層面出發，以顯著提升火災預警能力。由此可見，物聯網技術與智慧消防系統深度融合下，在提升消防安全水平、推動城市安全可持續發展中將發揮更為關鍵的作用。

參考文獻

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