摘要：現(xiàn)代建筑的復(fù)雜性與火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)不斷增加，傳統(tǒng)消防體系的被動(dòng)響應(yīng)模式難以為繼。因此，基于“韌性”理論，提出并設(shè)計(jì)了一種基于AI技術(shù)的建筑消防韌性保障系統(tǒng)。該系統(tǒng)以“消防AI+大腦”為決策中樞，整合并重構(gòu)了傳統(tǒng)消防、智慧消防和移動(dòng)監(jiān)測(cè)等3大體系，建立了“感知-評(píng)估-處置”的閉環(huán)管理模式。建筑消防韌性評(píng)估模型從建筑結(jié)構(gòu)、設(shè)施可靠性和消防安全管理等3個(gè)維度進(jìn)行全面評(píng)價(jià)。分析了AI技術(shù)在早期火情識(shí)別、智能消防響應(yīng)以及移動(dòng)巡檢等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。本系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的災(zāi)前預(yù)防、災(zāi)中應(yīng)對(duì)與救援以及災(zāi)后分析與恢復(fù)的全過(guò)程管理，從而全面提升建筑消防安全保障能力。

關(guān)鍵詞：建筑消防韌性；韌性評(píng)估指標(biāo)；消防AI+大腦；智能體協(xié)同控制

中圖分類號(hào)：TU998.1" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " "文章編號(hào)：2096-1227（2025）07-0029-03

0 引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)城市建設(shè)高速發(fā)展，對(duì)消防安全工作提出了更大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)消防系統(tǒng)是以被動(dòng)式消防系統(tǒng)為主，一旦出現(xiàn)火勢(shì)蔓延的情況，往往難以及時(shí)有效地應(yīng)對(duì)。而“韌性”理論為這種困局的破解帶來(lái)了新契機(jī)。聯(lián)合國(guó)國(guó)際減災(zāi)戰(zhàn)略（UNISDR）推進(jìn)“韌性社會(huì)”的創(chuàng)建及構(gòu)建“韌性社會(huì)”的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)[1]。在我國(guó)，一些地區(qū)已經(jīng)開(kāi)始這方面的實(shí)踐，如樂(lè)山消防救援大隊(duì)提出了基于“韌性社區(qū)”的智慧消防總體框架[2]。本文提出并設(shè)計(jì)了基于人工智能的建筑消防韌性保障體系，是現(xiàn)有技術(shù)的整合，也是架構(gòu)性的革新。由人工智能技術(shù)搭建起來(lái)一個(gè)“檢測(cè)評(píng)價(jià)-智能決策-迭代優(yōu)化”的閉環(huán)，提供現(xiàn)代化的、更可靠有效的建筑物消防安全保障。

1 建筑消防韌性保障系統(tǒng)的總體架構(gòu)與構(gòu)成

本文提出的基于消防AI的建筑消防韌性保障系統(tǒng)是分層遞進(jìn)、相互協(xié)作的一個(gè)整體，是通過(guò)基于“消防AI+大腦”的智能核心，將傳統(tǒng)消防、智慧消防和移動(dòng)監(jiān)測(cè)等3大體系有機(jī)整合為一個(gè)統(tǒng)一的智能保障系統(tǒng)。

1.1" 基礎(chǔ)支撐層：傳統(tǒng)消防系統(tǒng)

傳統(tǒng)消防系統(tǒng)是保障系統(tǒng)功能不可或缺的物理基礎(chǔ)和執(zhí)行單元。依據(jù)《火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)規(guī)范》等國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[3]，其包括火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警、自動(dòng)噴水滅火、防排煙、應(yīng)急照明與疏散指示等一系列子系統(tǒng)，為建筑提供靜態(tài)的、基礎(chǔ)性的安全保障。在本保障系統(tǒng)中，這些傳統(tǒng)設(shè)施是接受“消防AI+大腦”統(tǒng)一調(diào)度和狀態(tài)監(jiān)控的“神經(jīng)末梢”。

1.2" 感知與網(wǎng)絡(luò)層：智慧消防系統(tǒng)

智慧消防系統(tǒng)是數(shù)據(jù)感知與傳輸中樞。它通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將部署在建筑內(nèi)的各類感知設(shè)備，如溫濕度傳感器、火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)等所獲取的環(huán)境及設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成全面的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)矩陣。這些海量、多源的原始數(shù)據(jù)，通過(guò)2G、4G、NB、Lora等網(wǎng)絡(luò)上傳至消防AI+大腦，為AI智能分析和判斷提供原始數(shù)據(jù)。

1.3" 動(dòng)態(tài)執(zhí)行與巡檢層：移動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

為了避免固定監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間盲區(qū)并彌補(bǔ)人工巡檢時(shí)效性的缺陷，本系統(tǒng)中引入移動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為動(dòng)態(tài)能力的補(bǔ)充。使用無(wú)人機(jī)、巡檢機(jī)器人等智能移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行“消防AI+大腦”模式下日常自動(dòng)化消防巡檢、火警信息快速抵達(dá)確認(rèn)、初期火災(zāi)輔助撲滅、火勢(shì)監(jiān)測(cè)與搜救。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，無(wú)人機(jī)巡檢在覆蓋效率、成本、異常檢出率等方面全面優(yōu)于傳統(tǒng)人工巡檢。

1.4" 決策中樞：消防AI+大腦

“消防AI+大腦”是整個(gè)建筑消防韌性保障系統(tǒng)的核心，它依托多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、數(shù)字孿生與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，以“感知-分析-決策-執(zhí)行”全鏈路為閉環(huán)管理目標(biāo)，發(fā)揮“火因預(yù)警-綜合研判-自主決策-應(yīng)急處置”為核心的智能決策作用。

一是整合協(xié)同，將上述3大系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與功能進(jìn)行統(tǒng)一接入與協(xié)調(diào)控制，打破信息孤島。二是智能決策，運(yùn)行韌性評(píng)估模型，分析火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，并在火情發(fā)生時(shí)通過(guò)多智能體協(xié)同算法，指揮消防設(shè)施聯(lián)動(dòng)，為移動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備規(guī)劃最優(yōu)任務(wù)路徑。三是閉環(huán)優(yōu)化，持續(xù)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)與真實(shí)事件反饋，不斷優(yōu)化評(píng)估模型與決策算法，使整個(gè)保障系統(tǒng)的性能得以持續(xù)提升。

2 系統(tǒng)核心功能之一：消防韌性評(píng)估

利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)GIS、BIM和遙感技術(shù)完成空間可視化分析，為消防資源配置提供動(dòng)態(tài)決策支持。2012年，ISO（國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織）提出城市韌性恢復(fù)力指標(biāo)概念。2020年，王夢(mèng)瑤[4]等從“人-機(jī)-環(huán)-管”4個(gè)維度將高層建筑消防安全的韌性分為4個(gè)2級(jí)指標(biāo)、14個(gè)3級(jí)指標(biāo)。2022年，劉晅亞[5]將情景分析納入消防韌性評(píng)估。

準(zhǔn)確動(dòng)態(tài)地評(píng)價(jià)建筑消防韌性是主動(dòng)應(yīng)對(duì)、科學(xué)管理的前提，韌性評(píng)價(jià)是以“消防AI+大腦”基于各感知層的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)持續(xù)進(jìn)行分析的過(guò)程。本系統(tǒng)形成的評(píng)價(jià)模型主要由建筑結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)、設(shè)施可靠性評(píng)價(jià)、管理效果評(píng)價(jià)等3大部分組成。

2.1" 建筑結(jié)構(gòu)韌性評(píng)估

建筑結(jié)構(gòu)韌性評(píng)估設(shè)置三級(jí)遞進(jìn)指標(biāo)。結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)包含布局變異與服役年限。布局變異的影響程度被量化評(píng)估。實(shí)際人員密度比值采用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。物品存放合規(guī)性與裝修阻燃性能形成雙重驗(yàn)證機(jī)制。

2.2" 設(shè)施可靠性評(píng)估

設(shè)施可靠性權(quán)重占比40%，其中設(shè)備完好率設(shè)定25分閾值。設(shè)備維保響應(yīng)時(shí)間采用時(shí)序建模預(yù)測(cè)，智能傳感技術(shù)可進(jìn)行自動(dòng)資產(chǎn)清點(diǎn)及報(bào)告，物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)可實(shí)時(shí)采集水壓、溫度等參數(shù)。

2.3" 消防安全管理評(píng)估

對(duì)執(zhí)行效能水平加以管控。制度落實(shí)情況共核查38項(xiàng)制度，制度落實(shí)情況包含4個(gè)邊界，含培訓(xùn)演練等，將基礎(chǔ)性養(yǎng)護(hù)巡查數(shù)據(jù)導(dǎo)入PDCA閉環(huán)平臺(tái)，防火檢查記錄可得到查詢，采用數(shù)字孿生的方式，將能有效提高運(yùn)行效能水平。評(píng)價(jià)模型中還加入了柔性權(quán)值概念，實(shí)現(xiàn)了評(píng)價(jià)模型中靜態(tài)參數(shù)和動(dòng)態(tài)參數(shù)的耦合優(yōu)化，使得模型評(píng)價(jià)結(jié)果更加合理、接近事實(shí)。

3 系統(tǒng)核心功能之二：AI賦能的關(guān)鍵應(yīng)用

為了執(zhí)行“災(zāi)前、災(zāi)中、災(zāi)后”的全周期保障任務(wù)，“消防AI+大腦”部署了一系列先進(jìn)的人工智能算法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。這些應(yīng)用是保障系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能化的具體體現(xiàn)。

3.1" 早期火情識(shí)別算法

基于傳統(tǒng)探測(cè)器對(duì)陰燃、初期細(xì)小火苗的識(shí)別率較低的問(wèn)題，系統(tǒng)利用YOLOv11等視覺(jué)算法輔助增強(qiáng)模型，利用特征金字塔重構(gòu)和注意力機(jī)制將模型提升，增強(qiáng)對(duì)細(xì)微目標(biāo)的識(shí)別，識(shí)別煙霧或直徑僅有幾厘米的微火苗，經(jīng)過(guò)測(cè)試，較傳統(tǒng)系統(tǒng)準(zhǔn)確率從67.4%提升至89.2%，為早期處置爭(zhēng)取了寶貴時(shí)間。

3.2" 室內(nèi)外及疏散救援路徑規(guī)劃

保障系統(tǒng)具備強(qiáng)大的三維空間路徑規(guī)劃能力。室外采用北斗＋RTK差分修正技術(shù)實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精準(zhǔn)定位，依據(jù)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)設(shè)備規(guī)避障礙物的路徑最優(yōu)規(guī)劃；室內(nèi)根據(jù)BIM模型和多種傳感器融合的定位技術(shù)（見(jiàn)專利CN117906617A[6]和專利CN117130392A[7]），實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)精準(zhǔn)導(dǎo)航。發(fā)生火災(zāi)時(shí)，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)火災(zāi)的蔓延趨勢(shì)，能夠?yàn)楸焕藛T規(guī)劃最佳疏散路徑，并同步為消防人員、機(jī)器人等規(guī)劃最佳救援路徑，實(shí)現(xiàn)疏散與救援協(xié)同。

3.3" 消防控制室機(jī)器人值守

為響應(yīng)《廣東省消防條例》（2023版）[8]等支持遠(yuǎn)程集中控制的條文號(hào)召，本系統(tǒng)也支持對(duì)值守機(jī)器人的部署，可通過(guò)機(jī)器人取代人工完成設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、火災(zāi)信號(hào)的復(fù)合判斷和處理等工作，利用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議（Modbus-TCP等）0.5s即可完成啟風(fēng)機(jī)、落卷簾等聯(lián)動(dòng)操作，在解放勞動(dòng)力、減少人力投入的同時(shí)，也保證了更快更準(zhǔn)確地響應(yīng)，向控制室全天候無(wú)人值守邁出了一步。

3.4" 災(zāi)后損失評(píng)估與重建輔助

火情消除后，系統(tǒng)能調(diào)度智能終端對(duì)受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行掃描檢測(cè)，結(jié)合YOLO算法等人工智能技術(shù)自動(dòng)識(shí)別建筑受損狀況，并結(jié)合BIM模型快速重建災(zāi)后現(xiàn)場(chǎng)數(shù)字孿生模型，基于此模型，“消防AI+大腦”能自動(dòng)統(tǒng)計(jì)建筑損毀度、設(shè)備損壞點(diǎn)位等直接損失，一鍵生成結(jié)構(gòu)化的災(zāi)后重建報(bào)告，極大地提升災(zāi)后恢復(fù)工作效率。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究設(shè)計(jì)并論證了一套AI賦能的建筑消防韌性保障系統(tǒng)，以“消防AI+大腦”為決策核心，通過(guò)有機(jī)整合傳統(tǒng)消防、智慧消防與移動(dòng)監(jiān)測(cè)體系，實(shí)現(xiàn)了“實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)-動(dòng)態(tài)評(píng)估-智能決策”的消防全流程閉環(huán)管控，且包含建筑消防韌性評(píng)估模型，結(jié)合AI賦能的各項(xiàng)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的早期監(jiān)測(cè)、智能決策與聯(lián)合作戰(zhàn)等?！跋繟I+大腦”未來(lái)探索的重點(diǎn)在于采集、標(biāo)注各種更加復(fù)雜多樣的真實(shí)場(chǎng)景應(yīng)用數(shù)據(jù)，深度訓(xùn)練其模型對(duì)安全性能的評(píng)價(jià)和決策能力。相信隨著數(shù)據(jù)的增多與算法的改進(jìn)，最終完成對(duì)消防韌性的“自我進(jìn)化”。

參考文獻(xiàn)

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