摘要：通過界定火災高風險場所的特點，深入剖析這些場所火災危險性高的內(nèi)在原因，闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在消防領(lǐng)域的應用狀況和發(fā)展趨勢，總結(jié)了消防大數(shù)據(jù)的典型特征，在此基礎(chǔ)上，提出大數(shù)據(jù)技術(shù)在火災高風險場所實施動態(tài)監(jiān)督中的應用潛力，從智能物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、大數(shù)據(jù)可視化、知識圖譜等四個技術(shù)領(lǐng)域提出應用策略。

關(guān)鍵詞：火災高風險場所；動態(tài)消防監(jiān)督；大數(shù)據(jù)；智慧消防

中圖分類號：D035.36" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2024）09-0058-03

近年來，各類消防高風險場所數(shù)量增加，2024年1月，江西新余某臨街店鋪發(fā)生特大火災事故，導致39人遇難，9人受傷[1]，同月，河南南陽某學校宿舍發(fā)生火災，事故造成13人遇難，1人受傷[2]。1月26日，國務院安委會辦公室迅速發(fā)布《關(guān)于開展消防安全集中除患攻堅大整治行動的通知》，明確要求堅決徹底整治重點場所突出風險隱患，堅決防范和遏制群死群傷火災事故發(fā)生。與此同時，以大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術(shù)正蓬勃發(fā)展，在動態(tài)消防監(jiān)督領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以實時跟蹤場所的消防安全狀況變化，及時發(fā)現(xiàn)潛在的火災風險因子，為現(xiàn)場檢查、應急處置等監(jiān)督行為提供智能化支持[3]。本文擬從火災高風險場所的特點入手，分析大數(shù)據(jù)在動態(tài)消防監(jiān)督中的應用，提出基于大數(shù)據(jù)的火災高風險場所動態(tài)消防監(jiān)督策略。

1 火災高風險場所的特點

火災高風險場所，是指因建筑結(jié)構(gòu)、使用性質(zhì)、消防安全管理等方面的特點，一旦發(fā)生火災，極易導致重大人員傷亡和財產(chǎn)損失的場所，如“九小場所”、多業(yè)態(tài)混合生產(chǎn)經(jīng)營場所、人員密集場所等。根據(jù)《機關(guān)、團體、企業(yè)、事業(yè)單位消防安全管理規(guī)定》《火災高危單位消防安全評估導則（試行）》等相關(guān)法規(guī)標準，火災高風險場所通常具有以下特征：①建筑結(jié)構(gòu)復雜，消防設(shè)施不達標的建筑。如高層建筑、地下建筑、大跨度空間等特殊結(jié)構(gòu)，其建筑面積大，內(nèi)部空間布局錯綜復雜，可燃物密集，電氣線路密集。部分老舊建筑因使用年限長、維護不當，建筑結(jié)構(gòu)和消防設(shè)施存在部分安全隱患，部分新建場所，可能因偷工減料、消防設(shè)施配置不齊全等原因，未能達到消防安全的標準，火災發(fā)生時易導致建筑結(jié)構(gòu)失穩(wěn)甚至坍塌。②使用功能多樣，人員密集，安全疏散條件受限。這類場所兼具商業(yè)、辦公、娛樂、居住等多種功能，大量不特定人員頻繁進出，人員密集度遠超過一般公共場所，場所內(nèi)人員構(gòu)成復雜，消防安全意識參差不齊。此外，安全出口數(shù)量不足或被占用、消防車通道受阻、應急照明和疏散指示標志缺失等問題普遍存在，一旦發(fā)生火情，極易引發(fā)踩踏等次生災害。③生產(chǎn)工藝特殊，危險源較多，存在違規(guī)作業(yè)現(xiàn)象。如石油化工、冶金、醫(yī)藥等工礦企業(yè)以及實驗室、倉庫等場所，通常涉及易燃易爆、有毒有害等危險化學品的生產(chǎn)、儲存和使用，部分生產(chǎn)工藝溫度高、壓力大，在施工和生產(chǎn)過程中，一些單位存在違規(guī)使用明火、未嚴格執(zhí)行安全措施等行為[4]，不僅會導致火災、爆炸等安全事故的發(fā)生，還會對周邊環(huán)境和居民造成嚴重影響。

2 大數(shù)據(jù)在火災高風險場所動態(tài)消防監(jiān)督中的應用

2.1" 大數(shù)據(jù)在消防領(lǐng)域的應用

大數(shù)據(jù)是指通過各種信息采集設(shè)備和渠道，在多個行業(yè)和領(lǐng)域中廣泛收集的海量數(shù)據(jù)集合，借助先進的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，從中發(fā)現(xiàn)有價值的信息和知識，進而優(yōu)化決策過程、創(chuàng)造新的商業(yè)模式并提升社會價值。在消防領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應用貫穿火災預防、火情監(jiān)測、滅火救援以及火災調(diào)查等多個環(huán)節(jié)，通過智能感知、實時傳輸、融合處理以及深度挖掘等手段，消防監(jiān)督部門可以精準掌握高風險場所的動態(tài)風險狀況，及時發(fā)現(xiàn)火災隱患。滅火救援指揮員能夠洞察火場態(tài)勢全貌，科學調(diào)度各方救援力量；基層消防站所還能主動識別轄區(qū)薄弱環(huán)節(jié)，有針對性地開展防火宣傳教育工作。

2.2" 消防大數(shù)據(jù)的特征

基于大數(shù)據(jù)所具有的Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（高值）等“4V”特征，從消防領(lǐng)域的角度來看，“4V”可以從以下角度解讀：第一，數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，涵蓋火災隱患排查、消防設(shè)施運行、災情報警監(jiān)測、現(xiàn)場救援指揮等海量信息，形成龐大的數(shù)據(jù)集合。第二，數(shù)據(jù)類型多樣，不僅包括結(jié)構(gòu)化的救援記錄、監(jiān)督文本等信息，還涵蓋非結(jié)構(gòu)化的現(xiàn)場圖像、視頻、語音等多媒體數(shù)據(jù)，類型豐富多樣。第三，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)迅速，物聯(lián)網(wǎng)消防傳感器可以實時采集和傳輸火情監(jiān)測數(shù)據(jù)，而視頻監(jiān)控、定位跟蹤等技術(shù)也能夠快速獲取現(xiàn)場信息，確保數(shù)據(jù)的及時性和準確性。第四，數(shù)據(jù)價值密度高，通過對消防大數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析和機器學習，可以精準刻畫重點場所的火災風險特征，及時預警火災隱患的苗頭，優(yōu)化滅火救援方案，大幅提升火災綜合治理效能。

2.3" 大數(shù)據(jù)在火災高風險場所動態(tài)消防監(jiān)督中的應用潛力

在火災高風險場所的動態(tài)消防監(jiān)督領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)展現(xiàn)出巨大的應用潛力，能夠顯著提升對這些場所的動態(tài)感知與監(jiān)控能力，通過在建筑物內(nèi)外廣泛部署各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器，并與已有的火災自動報警系統(tǒng)、智慧用電系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)等互聯(lián)互通，可以全方位、全天候、全過程地采集場所內(nèi)部的溫度、煙霧濃度、人員密度、電器設(shè)備運行狀態(tài)等關(guān)鍵消防數(shù)據(jù)?；诟唢L險場所采集的各類監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習算法，可以構(gòu)建多維度的火災事故預測模型，精準預判火災事故可能發(fā)生的時間、地點、規(guī)模以及演化趨勢等關(guān)鍵信息，自動生成科學、合理的應急預案和處置方案。一旦發(fā)生火情，指揮人員可依托大數(shù)據(jù)平臺，直觀掌握火災現(xiàn)場的蔓延情況、人員被困狀態(tài)、疏散通道阻塞程度等關(guān)鍵信息，優(yōu)化調(diào)度救援力量，完善應急預案，最大限度減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。

3 基于大數(shù)據(jù)的火災高風險場所動態(tài)消防監(jiān)督策略

3.1" 基于智能物聯(lián)網(wǎng)的高風險場所數(shù)據(jù)融合

在火災高風險場所的動態(tài)監(jiān)督中，應全面、及時、準確地感知場所的消防安全狀態(tài)，智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為解決這一難題提供了新的突破口。通過在建筑物各部位嵌入大量智能傳感器，并與消防設(shè)施、監(jiān)控系統(tǒng)、報警終端等深度互聯(lián)，智能物聯(lián)網(wǎng)能夠自動、實時、持續(xù)地采集和傳輸消防數(shù)據(jù)，確保高風險場所的每個角落都處于數(shù)字化的全景監(jiān)控之下。為充分利用智能物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，應廣泛采用射頻識別（RFID）、紅外傳感、煙感報警、物聯(lián)網(wǎng)攝像頭等多種物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備，按照分層分區(qū)的原則，采集高風險場所的溫度、濕度、煙霧、明火、可燃氣體濃度等火災隱患參數(shù)。借助低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）、5G等先進通信技術(shù)，將數(shù)據(jù)快速回傳至消防監(jiān)督平臺。同時，利用物聯(lián)網(wǎng)智能電表、智能用電安全監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)測高風險場所的電氣線路狀態(tài)、電器設(shè)備的安全性、剩余電流等參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)短路、過載、漏電等潛在的電氣故障隱患，并自動觸發(fā)預警機制。在海量消防數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，研發(fā)面向消防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理平臺，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、交換標準，通過數(shù)據(jù)清洗、去重、校驗等措施提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，探索構(gòu)建消防專用的數(shù)據(jù)中臺，將分散在各類物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行抽取、整合、分層，形成統(tǒng)一的“數(shù)據(jù)湖”，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應用提供堅實的基礎(chǔ)。

3.2" 基于機器學習的場所動態(tài)風險評估

火災高風險場所的消防安全狀況通常具有動態(tài)性、復雜性、不確定性等特點，單純依靠傳統(tǒng)的靜態(tài)評估和人工經(jīng)驗判斷，難以準確掌握場所的實時風險狀況。隨著物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備的廣泛部署，消防監(jiān)測數(shù)據(jù)不斷匯聚，亟需引入機器學習等人工智能技術(shù)，以深度挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的風險模式，動態(tài)評估場所的火災風險。首先，要構(gòu)建一套全面的高風險場所火災風險評估指標體系，涵蓋建筑結(jié)構(gòu)、消防設(shè)施、電氣線路、燃氣管道、可燃物存儲、人員密度等多個維度，明確各類指標的量化標準和數(shù)據(jù)采集方法。其次，要采用合適的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Network）等，訓練學習各項指標數(shù)據(jù)，建立火災風險評估模型。在訓練過程中，可綜合利用高風險場所的歷史火災記錄、日常巡檢數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)等，不斷優(yōu)化模型的特征選擇、參數(shù)調(diào)整、性能評估等，提高模型的準確性和泛化能力。最后，訓練成熟的機器學習風險評估模型，可應用于高風險場所的實時動態(tài)監(jiān)測中，通過與物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備無縫對接，模型能夠持續(xù)獲取溫度、煙感、電流等實時數(shù)據(jù)，結(jié)合場所的建筑結(jié)構(gòu)、設(shè)施設(shè)備、管理狀況等背景知識，動態(tài)評估場所的火災發(fā)生概率、人員及財產(chǎn)危害程度等風險等級，當評估結(jié)果超出預設(shè)閾值，系統(tǒng)將自動觸發(fā)告警機制，及時通知相關(guān)責任人采取必要的處置措施，做到“風險即發(fā)現(xiàn)，隱患即處置”。

3.3" 基于大數(shù)據(jù)可視化的消防監(jiān)督集成式感知

消防監(jiān)督工作涉及建筑物、消防設(shè)施、電氣線路、燃氣管道、重點場所、人員密度等多個要素，數(shù)據(jù)維度眾多、關(guān)聯(lián)關(guān)系復雜，傳統(tǒng)的表格化、文檔化呈現(xiàn)方式難以全面直觀地反映場所的消防安全態(tài)勢。大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，通過圖形圖像、三維建模等多種展現(xiàn)形式，融合分析、交互式呈現(xiàn)高風險場所的監(jiān)測數(shù)據(jù)，為消防監(jiān)督人員提供更加直觀的洞察手段，以更好地掌握場所安全狀況。利用GIS地理信息、BIM建筑信息模型等技術(shù)，構(gòu)建高風險場所三維可視化管理平臺（數(shù)字孿生系統(tǒng)），并與消防物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)對接，實時展示建筑物各樓層、區(qū)域、場所的溫度、煙感、人流量等關(guān)鍵指標，直觀呈現(xiàn)警戒線和閾值。利用動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)，實時更新和調(diào)整可視化大屏上的信息。對于重大火災隱患整改、日常消防巡檢等業(yè)務場景，可開發(fā)移動端可視化工具，現(xiàn)場采集圖像、視頻等數(shù)據(jù)，并將其疊加在三維模型上，形成隱患問題清單，明確整改要求，實現(xiàn)從隱患發(fā)現(xiàn)到銷號的全流程動態(tài)管控。

3.4" 基于知識圖譜的消防專家智庫建設(shè)

消防工作涉及建筑、電氣、化工、物理、管理等多個專業(yè)領(lǐng)域，監(jiān)督執(zhí)法過程中經(jīng)常遇到較為復雜和棘手的問題。傳統(tǒng)的經(jīng)驗總結(jié)和知識積累大多依賴于個人記憶和文檔檢索，有一定的局限性。知識圖譜技術(shù)通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、語義化的知識庫，能夠抽取、關(guān)聯(lián)、推理消防領(lǐng)域的基礎(chǔ)概念、業(yè)務流程、法律法規(guī)、案例經(jīng)驗等，進而搭建一套智能化、全要素的輔助決策系統(tǒng)。消防知識圖譜的構(gòu)建應從消防法規(guī)標準入手，系統(tǒng)梳理國家、行業(yè)、地方各層級的消防相關(guān)法律、規(guī)范、標準、規(guī)程等文本資料，運用自然語言處理技術(shù)和本體構(gòu)建方法，從中提取關(guān)鍵概念、關(guān)系、約束條件，構(gòu)建全領(lǐng)域、多維度的消防法規(guī)本體知識庫。在此基礎(chǔ)上，進一步整合消防案例、事故報告、執(zhí)法文書等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將其引入知識圖譜中，豐富高風險場所火災防控的實戰(zhàn)經(jīng)驗和教訓。在知識圖譜的應用層面，可將關(guān)聯(lián)繁雜的圖譜轉(zhuǎn)化為直觀易讀的知識地圖，支持專業(yè)概念、法律條文、案例事故等多個維度的檢索瀏覽。監(jiān)督人員可快速查詢場所消防設(shè)計、施工、管理等環(huán)節(jié)的法律依據(jù)和標準規(guī)范，有針對性開展執(zhí)法檢查。面對疑難復雜問題，系統(tǒng)可根據(jù)圖譜中的推理規(guī)則鏈自動生成決策路徑，并提供參考解決方案。對于新發(fā)現(xiàn)的火災隱患和案例經(jīng)驗，可通過人機交互方式更新至知識庫，實現(xiàn)知識的持續(xù)迭代與優(yōu)化。

4 結(jié)束語

火災高風險場所的消防安全監(jiān)督是一項復雜的系統(tǒng)工程，大數(shù)據(jù)技術(shù)為精準感知火災風險、動態(tài)評估隱患等級、智能優(yōu)化應急預案等方面提供了新的路徑。在實踐應用中，要持續(xù)建設(shè)、完善數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧消防體系，在頂層設(shè)計、制度規(guī)范、人才培養(yǎng)等方面協(xié)同推進，有效提升火災綜合治理體系的現(xiàn)代化水平及治理能力，為人民群眾的生命財產(chǎn)安全提供保障。

參考文獻

[1]新華每日電訊.江西新余“1·24”特大火災事故追蹤[EB/OL].http：//www.xinhuanet.com/mrdx/2024-01/27/c_1310762370.htm

[2]新華網(wǎng).河南方城縣一學校發(fā)生火災 事故造成13人遇難[EB/OL].http：//www.news.cn/20240120/b15629fded4241d4850cc1d1ad4f426c/c.html

[3]王思成.風險治理導向下濱海城市綜合防災規(guī)劃路徑研究[D].天津：天津大學，2020.

[4]侯偉.大數(shù)據(jù)平臺下化工企業(yè)消防安全風險探討[J].消防界（電子版），2023，9（9）：13-15.