數據挖掘技術在消防滅火救援中的應用探討

引言

隨著我國城鎮化進程的持續推進，城市規模不斷擴大，人口密度持續攀升，消防安全管理工作面臨著前所未有的挑戰。當前，傳統的消防管理模式已難以滿足現代化城市發展的需求，主要表現在以下幾個方面。首先，火災預警系統智能化程度不足，難以及時發現和處置初期火情；其次，救援資源配置缺乏科學依據，往往出現資源錯配或浪費現象；最后，應急決策主要依賴經驗判斷，缺乏數據支撐，影響了救援效率。針對這些問題，本研究提出將數據挖掘技術深度應用于消防救援領域。通過構建基于物聯網的智能感知網絡，實現對火災相關數據的實時采集與傳輸；運用機器學習算法對海量歷史火災數據進行深度分析，建立多維度風險評估模型；開發智能決策支持系統，為滅火救援提供最優方案。本研究的主要創新點是首次將深度學習算法應用于火災風險評估，提高了預測精度；構建了基于GIS的空間分析模型，實現了對救援資源的動態優化配置；開發了融合多源數據的決策支持平臺，為救援指揮人員提供科學依據。這些技術創新為提升城市消防安全管理水平提供了新的思路和方法。

一、消防滅火救援數據分析

（一）消防滅火救援過程中的數據

在消防滅火救援過程中，實時產生的多源異構數據構成了一個復雜的數據生態系統。這些數據涵蓋了火災報警信息、現場多媒體數據、環境監測參數以及救援資源狀態等多個維度，具有海量、實時、多樣和精確的典型特征。為有效采集和處理這些數據，需要構建智能化的立體感知網絡，包括具備AI分析能力的視頻監控系統、多參數物聯網傳感器網絡、高精度定位系統以及集成化移動終端等設備。在數據存儲方面，采用混合架構對不同類型的數據進行分類管理。這種全方位的數據治理體系能夠實現救援現場的全要素數字化呈現，為指揮決策提供有力支撐。

（二）消防救援人員、裝備數據

消防滅火救援工作的有效開展高度依賴救援資源的精準管控與科學調度。在數據采集與管理過程中，需要建立完整的救援資源數據庫，重點涵蓋以下核心要素。消防救援人員數據應包括個人資質、專業技能、執勤狀態等動態信息；救援車輛數據需整合實時定位、行駛軌跡、車載設備狀態等運行參數；裝備物資數據應包含庫存數量、技術參數、維護記錄等全生命周期信息。需要通過物聯網傳感器、車載終端、移動設備等多種技術手段實現數據的實時更新，并采用分布式數據庫進行統一存儲與管理。通過構建這樣的資源數據平臺，為指揮決策提供實時準確的數據支撐，提高救援資源的動態調配效率，完善裝備物資的智能化管理。

（三）現場環境監測數據

消防滅火救援工作的有效開展離不開對現場環境的精準監測與實時數據分析。部署在消防設備和建筑環境中的智能傳感器網絡構成了環境監測的基礎設施，這些具備防爆和耐高溫特性的傳感器能夠實時采集溫度、濕度、煙霧濃度以及有毒氣體濃度等關鍵參數。通過LoRa/ZigBee等低功耗廣域網絡技術構建的無線傳輸系統，實現了監測數據的實時回傳，傳輸時延控制在500毫秒以內，確保了數據的時效性。這些環境監測數據為指揮人員研判火勢發展、制定救援策略提供了科學依據，同時有效保障了救援人員的安全作業。更為重要的是，通過與其他系統的數據融合，該系統還能實現火災發展預測、有毒有害氣體擴散模擬等高級功能，從而全面提升救援行動的科學性和有效性。這種集實時監測、快速傳輸和智能分析于一體的環境監測體系（如圖1所示），為現代消防滅火救援工作提供了堅實的技術支撐[1]。

圖1在線監測系統架構示意圖

（四）火災報警系統數據

火災報警系統作為消防滅火救援體系的核心組成部分，在火災防控中發揮著關鍵性的早期預警作用。現代智能火災報警系統通過多傳感器融合技術，能夠實現火災的快速識別與精準定位，其核心功能包括實時火情監測、多級預警機制、智能數據分析等。系統在運行過程中產生的結構化數據（如報警時間、經緯度坐標、火情等級等）與非結構化數據（如現場圖像、視頻流等），共同構成了消防指揮決策的重要數據基礎。這種數據驅動的智能報警模式，不僅優化了傳統消防體系的運作流程，還為保障人民群眾生命財產安全提供了技術支撐，體現了現代消防“預防為主、防消結合”的先進理念。

二、數據挖掘技術在消防滅火救援中的應用優勢

數據挖掘技術作為一項融合了統計學、機器學習和數據庫技術的跨學科分析方法，在消防滅火救援領域展現出顯著的應用價值。該技術通過系統性地采集、處理和分析海量消防數據，能夠深人挖掘潛在的火災風險模式和救援優化策略，為滅火救援決策提供科學依據。

（一）有效處理城市消防與水系統相關信息

消防水資源的科學配置是保障滅火救援效能的關鍵要素。數據挖掘技術在此領域的應用主要體現在三個方面。首先，通過構建城市水系統數據庫，整合消防栓分布、供水管網參數、歷史用水記錄等多源數據；其次，運用智能算法分析不同區域、不同類型火災的用水特征，建立需求預測模型；最后，采用聚類分析方法對城市消防供水能力進行評估分級。系統會采集包括供水管網壓力、流量、消防栓狀態等實時監測數據，結合建筑密度、人口分布等城市空間信息，通過回歸分析和機器學習算法，預測各區域的火災風險等級和潛在用水需求。該技術不僅優化了消防水系統的科學配置，還為構建“智慧水務”體系提供了重要技術支撐，實現了從被動應對到主動預防的轉變。

（二）為消防滅火救援人員提供科學依據

在火災應急處置過程中，數據挖掘技術的深度應用顯著提升了救援行動的時效性和科學性。該技術通過實時整合多維度數據源，包括現場環境監測參數、消防基礎設施分布、建筑結構特征等關鍵信息，為救援指揮提供全方位的決策支持。這種將大數據分析與應急救援深度融合的技術路徑，不僅革新了傳統消防作業模式，還為構建智慧消防體系提供了關鍵技術支撐，有效地保障了人民群眾的生命財產安全[2]。

三、數據挖掘技術在消防滅火救援中的應用

（一）全面監控火場情況

在現代化消防滅火救援工作中，數據挖掘技術的應用顯著提升了火災監控和應急處置能力。通過在建筑關鍵位置和火災易發區域部署傳感器網絡，系統能夠實時采集煙霧濃度、溫度和氣體濃度等關鍵參數，并將這些數據傳輸至中央控制系統。依托大數據分析技術和智能算法，系統能夠快速確定火災位置、評估危險程度并預測蔓延趨勢。同時，視頻監控系統通過無線通信網絡將現場畫面實時傳輸至消防指揮中心，為指揮決策提供可視化支持。指揮中心基于這些數據，運用改進的粒子群算法優化救援決策，實現精準的資源調度和人員疏散方案制定。這種數據驅動的智能消防模式有效地提升了滅火救援的響應速度和工作效率[3]。具體算法應用如下所示：

在公式（1）中， w 表示慣性因子； w_start 表示起始粒子個體慣性因子； w_end 表示結束時粒子個體慣性因子； T_max 表示粒子個體運動次數最大值; T 表示粒子個體運動次數。基于改進粒子群算法的火災救援決策系統通過實時比對慣性因子與歷史數據庫數據，能夠動態修正火災態勢評估模型，實現算法參數的智能優化。同時，系統建立了完整的救援數據歸檔機制，對救援過程中產生的多維參數進行結構化存儲，包括環境監測數據、資源調度記錄、處置效果評估等關鍵信息。這些數據通過深度挖掘分析，可構建火災風險評估模型，識別潛在隱患，為預防策略的制定提供數據支撐。

（二）數據預處理與清洗

消防滅火救援工作中產生的海量數據是提升救援效能的重要基礎。然而，多源異構的數據特性也給信息處理帶來了嚴峻挑戰。在實際救援過程中，系統會采集包括火災發生時間、具體位置、火勢規模、救援過程記錄等在內的各類參數，這些數據往往存在重復采集、格式不一、字段缺失、位置偏差等問題，嚴重影響了后續分析的準確性和時效性。針對這些問題，數據挖掘技術通過系統化的數據預處理流程實現了數據質量的顯著提升。首先，系統會對原始數據進行標準化清洗，統一不同來源的數據格式，消除重復冗余信息；其次，采用空間校正算法對存在偏差的地理位置信息進行精準修正；最后，通過多重插補等先進統計方法補全缺失字段，確保數據的完整性[4]規范化的數據處理為后續分析奠定了堅實基礎。清洗后的數據將被分類存儲至專用數據庫，形成結構化的消防數據集。這些高質量數據在多個層面發揮重要作用。一方面，支持實時救援決策，幫助指揮人員準確判斷火場態勢；另一方面，為長期消防規劃提供依據，通過歷史數據分析火災規律。這種基于數據挖掘的信息處理模式，不僅解決了傳統消防數據管理中的難題，還推動了消防工作向精細化、智能化方向發展。未來，隨著5G、人工智能等新技術的融合應用，數據驅動的智能消防體系將展現出更大價值，為提升城市消防安全水平提供持續動力。

（三）排查火災源頭

數據挖掘技術在火災源頭排查與預防中發揮著關鍵作用。通過對各類信息的整合與分析，系統能夠準確判斷火災源頭信息，為快速處置提供依據。該技術可與預防性管理系統相結合，實現對火災易發區域的動態監測，并制定針對性預防措施，有效降低火災發生概率。在技術應用方面，AI視頻識別技術部署于關鍵位置和火災易發區域，通過實時監控實現火災的事前預測和防控。這種智能化的排查預防體系，顯著提升了火災源頭處理的效率和準確性，為保障居民安全和減少財產損失提供了有力支持。AI視頻識別技術在火災預防領域的應用主要基于貝葉斯定理構建概率模型，其核心公式可表示為：

在公式（2）中， P（c|x） 表示給定預測變量 為時間的概率， P（x|c） 表示給定預測變量 ^c，x 為時間的概率， P₀ 表示類的概率， P（x） 表示預測概率。通過智能化的火災預測技術，消防部門能夠建立更加主動的防控體系。基于多源數據融合的預測模型，可以提前識別潛在火災風險，使救援人員能夠在火災發生前采取預防性措施。具體而言，系統通過實時分析環境監測數據、歷史火災記錄和建筑特征等信息，對高風險區域進行精準定位。消防人員可根據系統預警，提前排查電氣線路老化、易燃物堆積等隱患，及時消除危險源。

結語

隨著城市化進程的快速推進，人口集聚效應帶來的火災風險日益凸顯，對居民生命財產安全構成嚴重威脅。在此背景下，數據挖掘技術的創新應用為提升消防救援效能提供了新的技術路徑。該技術通過系統整合消防救援人員信息、裝備資源數據、環境監測參數和報警系統記錄等多源信息，構建了智能化的消防決策支持體系。未來，隨著5G、人工智能等新技術的深度融合，數據挖掘技術在智慧消防建設中將發揮更加關鍵的作用，為構建安全韌性城市提供重要支撐。

參考文獻

[1］劉臻.基于防火監督數據的風險評估與預警體系構建研究[J].消防界（電子版），2023，9（08）：75-77.

[2]顧鄉.基于大數據的智慧火災防控信息化體系構建策略[J].中國高新科技，2023（18）：17-19.

[3]孫海淇，韓磊，楊子紋仟.基于物聯網的遠程消防安全監控系統[J].機電產品開發與創新，2024，37（05） ：166-168.

[4]余嘉玥.典型區域火災風險數據的特征挖掘研究[J].武漢理工大學學報（信息與管理工程版），2024，46（03）：369-373.