消防系統故障診斷知識庫設計及應用模式分析

摘要：消防系統在保障社會安全中具有重要地位，故障診斷作為運維的核心環節，是確保消防系統可靠運行的關鍵支撐。針對消防系統故障診斷中存在的挑戰，研究了消防系統知識庫的架構設計，并分析其應用模式，實現消防領域顯性規范與隱性經驗的有效融合。進一步探討了知識庫獨立應用與結合大模型的協同模式，對不同應用模式進行差異化分析，可為消防行業知識化轉型及消防安全管理的標準化、智能化提升提供參考。

關鍵詞：消防系統；故障診斷；知識庫；故障處置

中圖分類號：TP277" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）10-0012-03

0 引言

消防系統是保障社會消防安全的核心設施。國家高度重視消防安全管理，著力提升系統可靠性與應急響應能力[1-2]。作為消防系統運維的關鍵環節，故障診斷能夠及時消除隱患，保障系統可靠運行，其智能化發展對構建現代化消防安全保障體系至關重要。當前，故障診斷普遍面臨依賴人工經驗、知識傳承缺乏可持續性、標準執行不統一等挑戰[3-4]，隨著設施規模與復雜度持續提升，傳統依賴人工診斷模式已難以滿足實時、精準的故障處置需求。知識庫技術可將隱性經驗顯性化、分散知識系統化、矛盾規范統一化，可有效應對上述故障診斷中面臨的挑戰。知識庫技術在醫療診斷、應急救援等領域的成功應用實踐[5-6]，為其在消防系統故障診斷的應用提供了重要借鑒。特別是，大模型技術[7]的突破進一步拓展了知識庫應用邊界，賦能更深層次的智能診斷與決策支持。基于這一趨勢，本文將現有標準規范、專家經驗等知識化為目標，研究消防系統故障診斷知識庫的設計并分析其應用模式，旨在為標準化故障處理、智能維保、合規性管理等方面提供支撐，從而全面提升消防系統安全管理效能。

1 消防系統故障診斷知識庫架構設計

消防系統故障診斷知識庫架構見圖1。其核心由消防規范基礎標準庫、消防系統故障案例庫、消防故障處置規則庫及消防專家經驗圖譜庫4個子庫構成，分別負責奠定合規性基礎、提供實戰數據支撐、實現智能化決策和補全隱性關聯，通過動態關聯構成完整知識體系。

1.1" 消防規范基礎標準庫

消防規范基礎標準庫是故障診斷知識庫的基石，能夠確保故障診斷與處置方案均符合現行權威標準。為此，該庫需要整合國家、行業及地方規范，覆蓋消防系統從設計、施工到后期運維的全過程。在技術實現上，該庫的首要任務是將《消防設施通用規范》等行業規范、標準文件進行結構化存儲，并運用條款向量化技術，把這些標準內容分解為更細粒度、可檢索的知識單元。此外，庫內還部署了沖突檢測算法，能夠自動識別規范間的矛盾條款。同時，建立動態更新機制，以確保知識庫與法規修訂同步。

1.2" 消防系統故障案例庫

消防系統故障案例庫作為知識庫的支撐部分，其核心目標是通過結構化存儲和智能分析，將分散的故障案例轉化為可復用的診斷知識。數據來源方面，除企業歷史維保記錄外，還需納入應急管理部公開事故報告、行業聯盟共享數據及國際權威數據庫，并依據權威性、時效性設置可信度權重。消防系統故障案例庫結構化模板可在“5W1H”（What-設備/現象、Why-原因、Where-位置、When-時間、Who-責任方、How-處置方法）基礎上進行擴展，模板示例見表1，新增環境參數（溫濕度、電磁環境）、處置時效、維修成本等字段，并采用統一編碼實現與標準庫的無縫對接，通過專業化字段擴展和標準引用適配行業需求。

1.3" 消防故障處置規則庫

消防故障處置規則庫通過標準化和智能化的方式將消防規范、設備特性和專家經驗轉化為可執行的決策邏輯。本文采用“雙軌制”架構設計，見圖2，將規則分為標準執行與經驗優化。其中，標準執行嚴格遵循現行標準、規范，通過Drools規則引擎實現將條文要求轉化為可執行邏輯；經驗優化則基于歷史維修記錄提煉，采用“條件-動作-置信度”三元組表示，形成啟發式規則。規則構建完成后，通過故障樹分析對規則集進行驗證，確保其有效覆蓋實際故障場景，無邏輯沖突。

1.4" 消防專家經驗圖譜庫

消防專家經驗圖譜庫是知識庫的隱性知識載體，通過專家訪談與歷史數據挖掘，揭示傳統規則庫難以表達的復雜因果關系網絡。該圖譜庫是基于知識圖譜技術構建的專業化數據庫，將自動噴水滅火系統、防煙與排煙系統等典型消防設施的故障現象、可能誘因、檢測步驟、解決方案等要素構建為結構化知識節點，并通過語義關系形成多維關聯網絡，旨在系統化整合消防設施運行維護中的故障特征、診斷邏輯及處置經驗。該庫適用于復合型故障分析，通過將隱性專家知識轉化為可迭代的標準化數據，解決從業人員經驗差異導致的處置水平不均問題，并促進行業經驗傳承。

2 消防系統故障診斷知識庫應用模式分析

2.1" 獨立應用模式

消防系統故障診斷知識庫獨立應用時，其部署僅需常規服務器配置，通過低代碼界面即可由經過培訓的工程師維護，在標準化管理與基礎運維場景中可展現重要價值，能夠高效解決噴淋泵啟停異常、探測器誤報等標準化問題，形成可復用的處置流程，特別適合中小規模建筑體、預算有限且對合規性要求嚴格的場景。

2.2" 與大模型協同應用模式

知識庫與DeepSeek等大模型協同應用時，需配備GPU算力支持，適合故障工單量大且追求智能服務升級的單位。自然語言交互功能的引入及對非結構化數據處理能力的提升，使現場人員可通過對話方式獲取診斷建議，顯著提高了應急響應效率。在超大型綜合設施和特殊風險場所（如化工園區）中，當系統積累大量案例數據后，能夠處理多系統耦合故障，通過關聯分析識別傳統方法難以發現的隱性致因鏈。在該模式下，知識庫發揮著關鍵的“校驗層”作用，確保大模型的輸出符合消防規范的強制要求。

表2從多個維度對比了兩種應用模式，揭示了它們互補共存的價值。其中，獨立知識庫可為行業提供數字化轉型的基礎設施，尤其適合標準化流程管理和人員培訓體系建設；而結合大模型的模式則面向需要處理復雜故障和提供智能交互的高階場景。在實際應用中，可綜合考慮預算規模、數據特征和應用目標，優先實現知識結構化建設，再將大模型作為增強功能，有針對性地集成到業務鏈條中。

3 結束語

本文提出了一種由消防規范基礎標準庫、消防系統故障案例庫、消防故障處置規則庫、消防專家經驗圖譜庫協同構建的知識庫架構，實現了消防領域顯性規范與隱性經驗的有效融合。該方法能夠有效整合國家規范、歷史案例和專家經驗，實現顯性知識與隱性知識的系統化表達與復用，解決標準不統一及專家經驗流失問題。獨立知識庫模式適用于中小規模場景，具有部署成本低、決策可解釋性強的優勢；結合大模型技術后，可進一步提升復雜故障的診斷效率和智能化水平，適用于超大型設施和特殊風險場所。

參考文獻

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