智慧消防技術在消防監督檢查中的應用研究

摘要：物聯網、大數據、人工智能、云計算等技術在消防監督檢查中的應用，為消防監督檢查工作提供了新的思路。智慧消防技術使消防監督檢查不再依賴人工巡檢，提高了監控的持續性、準確性和及時性。本文探討了智慧消防技術在火災隱患排查、設備監控、火災預警、火災識別等方面的具體應用。研究表明，智慧消防技術能夠顯著提高火災防控能力，降低火災發生概率。未來智慧消防技術在消防監督檢查中的發展將會集中在AI技術與野外火種巡查、物聯網與區域消防監督管理統籌以及云計算識別火災風險特征等方面。

關鍵詞：智慧消防技術；消防監督檢查；火災防控

引言

近年來，全國消防事故頻發，造成了巨大損失。隨著城市化進程加快，城市結構越來越復雜，人口數量越來越多，火災防控工作面臨更大的挑戰。一旦城市發生火災，將會帶來無法預估的后果，給人民群眾生命與財產安全帶來損失[1]。與上一年對比，無論是火災發生起數，還是人員傷亡都出現增長趨勢。想要減少火災，消防監督檢查是核心手段。消防監督檢查可及時發現火災隱患，避免火災風險持續增加，進而保障人民生命財產安全。隨著數字技術、人工智能等技術在消防領域的應用，智慧消防技術成為消防監督檢查的重要手段。智慧消防系統可24小時不間斷采集消防數據，對火災隱患自動預警，做到防“火”于未然。因此，研究智慧消防技術在消防監督檢查中的應用具有現實意義。

一、智慧消防技術簡介

智慧消防技術是對用于消防領域的所有智能化技術的統稱。智慧消防技術指基于物聯網、大數據、人工智能、云計算等智能化技術，構建一個智能化消防管理體系，實現對火災的動態監控。該系統可實時監控火災風險、自動進行風險預警與火災報警，能夠在火災發生前期、早期進行預警。智慧消防技術的主要特點是高效性、智能化、實時性與可持續性。在火災監測系統中，安裝了大量的煙霧、溫度傳感器，傳感器負責收集環境數據，大數據技術和物聯網技術負責分析、預測火災情況，云計算可保存歷史火災數據，供人工智能模型學習。在消防監督檢查中，智慧消防技術主要應用于隱患排查、設備巡檢、報警系統監測和火災預警等方面，這些工作均通過傳感器網絡實現。此外，智慧消防技術還支持遠程監控與智能化檢查，可自動診斷設備故障并進行遠程維護，確保消防設施時刻處于最佳工作狀態，提升消防安全管理的整體質量。

二、智慧消防技術在消防監督檢查中的應用價值

（一）及早發現火災隱患，提醒人員及時處理

智慧消防技術可基于火災數據搭建風險識別模型，通過安裝在環境中的溫度、煙霧、圖像傳感器收集環境數據。大數據模型可利用風險模型對環境中的風險隱患等級進行判斷，并利用云計算對大數據分析的特征數據與云端風險數據進行對比，一旦二者相似度達到預設閾值，消防監督系統將風險信息傳輸至通信中心，通信系統將相關信息發送至相關部門，由此實現最快的風險識別與管理，能夠極大降低火災發生概率。在一項關于基于智慧消防技術的早期預警系統預測火災發生的研究中發現，系統可在火災發生前10分鐘—30分鐘識別出60%—80%的火災隱患，可在火災發生1分鐘內識別95%以上的火災[2]。這種智能化手段，使消防監督檢查不再依賴人工檢查，可大幅提高火災預防的準確性，為消防安全管理提供有力保障。

（二）全天候持續監測，不會出現疲勞問題

傳統消防監督檢查依賴人工巡檢，受工作時間、生理極限、責任意識等影響較大，難以做到對所有設施、環境進行全面監控。智慧消防技術通過安裝在環境中的智能傳感器，能夠24小時不間斷進行溫度、煙霧、氣體濃度等數據監測。傳感器通過物聯網技術將數據實時傳輸到數據中心，通過大數據分析和云計算平臺處理，確保在任何時間都能掌握火災隱患的第一手信息，極大提高監控的持續性與覆蓋范圍。由于智慧消防系統不受人力限制，不存在疲勞問題，可以避免因人工檢查疏漏或疲勞導致的消防安全隱患。同時，智能傳感器還能夠在環境發生微小變化時立即發出警報，及時識別潛在風險，為火災預防提供早期預警。

（三）提供火災特征數據，促進工作持續改進

傳統消防監督檢查受人員主觀判斷影響較大，可能導致信息不準確，進而影響火災隱患識別結果。智慧消防技術主要以數據為參照，將火災發生過程中溫度變化、煙霧濃度、火焰圖像等傳輸到大數據平臺。這些數據具有“典型特征”，智慧消防系統可根據“典型特征”判斷火災。這些歷史數據經過深度分析后，可以揭示火災發生規律、趨勢和隱患模式，形成以數據為驅動的改進建議。通過不斷積累和分析數據，消防部門能夠優化火災預防措施、調整應急響應策略，提高風險預測的準確性。例如，數據分析顯示某山區冬季火災發生率較高，原因是該區域冬季氣溫低、空氣干燥，易引發電氣設備故障導致露天火源蔓延。基于這些特征，消防部門可加強冬季巡查，特別是針對電氣設備、易燃區域。

三、智慧消防技術在消防監督檢查中的應用

（一）火災隱患排查與預警

智慧消防技術在火災隱患排查與預警中的應用，主要依賴傳感器網絡、數據分析與云計算平臺。在建筑物、工廠、倉庫等高風險區域布置了大量的溫度、煙霧、氣體等傳感器，負責實時監測環境變化。一旦監測溫度升高、煙霧濃度增大、可燃氣體泄漏等風險，傳感器將數據傳輸到消防控制中心。在數據采集和傳輸后，云計算平臺和大數據分析系統開始發揮作用。系統對監控的數據與歷史數據進行比對，通過風險模型自動評估環境中的火災隱患等級。例如，機器學習算法將火災風險閾值設定為40℃，溫度傳感器監測到室內溫度為42℃。由于這一數值大于閾值，因此系統將監測的數據輸入風險模型，計算出火災發生概率為30%。若環境溫度為45℃，對應火災發生概率為60%。一旦環境溫度超過50℃，火災發生概率將會飆升至80%[3]。此外，基于大數據技術，系統能夠從歷史火災事件中提取規律，為隱患排查提供更為科學的依據。一旦系統判斷出隱患區域或火災風險點，風險信息會迅速傳輸至消防部門和相關管理人員。此時，消防員可以進行現場檢查和處置，避免火災發生。

（二）消防設備監控與管理

傳統消防設備檢查依賴人工巡檢，存在設備故障無法及時發現問題，而智慧消防技術通過自動化監控能夠解決這一難題。首先，通過在滅火器、消防栓、自動噴水滅火系統等消防設施中安裝智能傳感器，實時監測設備的運行狀態。這些傳感器能夠檢測設備是否正常工作，如滅火器是否完好、消防栓是否漏水、自動噴水滅火系統是否被堵塞等。傳感器通過無線網絡將數據傳輸至中央監控系統，系統會分析設備的狀態，一旦發現故障或異常，就會發出警報。其次，在云計算平臺支持下，可以實時存儲消防設備運行數據，并進行長期跟蹤分析。系統不僅能夠通過數據發現設備故障，還可以進行趨勢分析，預判設備使用壽命。這種基于數據的智能管理大大提高了設備的可靠性和穩定性。同時，智能消防系統還支持遠程控制與調度。例如，自動噴水滅火系統正常壓力為2.5MPa—3.0MPa，傳感器反饋為1.5MPa，此時系統會自動判斷為壓力過低，系統可根據壓力推測為水泵故障，如果檢測水流量下降，可進一步判斷為管道泄漏[4]。系統發出警報并提供故障診斷依據，幫助管理人員遠程啟動備用設備，確保系統正常運作。

（三）野外火種巡查與處理

野外火種巡查與處理是防止森林和草原火災的重要環節。智慧消防技術在這一領域的應用，能夠顯著提高巡查的覆蓋范圍和響應速度。通過無人機、衛星遙感和物聯網技術，智慧消防系統能夠對大范圍的野外區域進行實時監控和火源預警。首先，無人機配備紅外熱像儀和高清攝像頭，能夠在白天或夜間對廣袤的森林、草原等區域進行巡查。無人機在飛行過程中實時傳輸圖像數據和熱感數據，借助圖像識別和熱成像分析技術，系統能夠識別出異常的火種或高溫區域。一旦發現火點，系統立即通過無線網絡將圖像和位置信息傳輸給指揮中心。其次，通過衛星遙感技術，智慧消防系統能夠對大范圍的森林、草地進行持續監測，尤其是在干旱季節或高溫天氣時。衛星圖像結合氣象數據，可以識別出高風險區域，提前采取預防措施。最后，利用物聯網技術，部署在野外的傳感器能夠實時反饋火災隱患信息，確保在最短時間內得到響應。一旦系統發現火種，消防部門可以依托無人機、衛星圖像等信息，精準確定火點位置，快速調配人員和設備進行撲滅，極大提高了處理火災的效率和準確性，避免了傳統巡查方法存在的盲區和延誤。

（四）建筑火災識別與防控

建筑火災防控包括早期識別、火災擴散控制、煙霧排放等多個方面，智慧消防技術能夠為每個環節提供技術支持。首先，智慧消防系統利用部署的溫度傳感器、煙霧探測器、氣體探測器等設備，可實時監控建筑物環境參數。例如，溫度傳感器負責監測環境溫度，煙霧探測器負責監測火災初期煙霧跡象，氣體探測器則可以監測到可燃氣體的泄漏。一旦檢測到火災的早期跡象，系統立即發出警報，啟動應急響應流程。其次，系統與建筑物消防設施聯動。例如，建筑內的自動噴水滅火系統和防火門可以通過智能控制自動啟用，盡早遏制火災蔓延。結合大數據和人工智能，智慧消防技術還可以分析建筑結構和火災蔓延模型，優化滅火策略和逃生路線。在火災發生時，智能化系統可以通過視頻監控、熱成像等手段，實時識別火災蔓延情況和火源位置，指導消防人員采取最有效的滅火方法。最后，智能化煙霧排放系統能夠根據火災的嚴重程度和煙霧濃度，自動調整排煙系統，確保建筑內人員能夠順利撤離。

四、智慧消防技術在消防監督檢查中的發展趨勢

（一）AI賦能無人機野外火種巡檢

隨著人工智能技術的發展，無人機在野外火種巡查中將發揮越來越重要的作用。AI賦能的無人機可以通過搭載高清攝像頭、紅外熱像儀等傳感器，對大面積森林、草地等火災高發區域進行巡查。無人機利用深度學習和圖像識別技術，能夠自動識別火源、煙霧或溫度異常，并對可能的火災隱患進行定位。AI系統通過對比歷史數據，結合氣象、地形等因素，進一步評估火災風險。這不僅提高了巡查效率，減少了人工巡查盲點，還能在火災初期快速發現隱患并報警，大幅減少火災蔓延風險。

（二）物聯網統籌區域消防監督管理

物聯網技術的應用使得區域消防監督管理實現了信息的全面互聯與共享。通過在消防設備、建筑物、消防設施等關鍵節點安裝傳感器，物聯網能夠實時收集溫度、煙霧、氣體濃度、水壓、電流等多種環境數據。這些數據通過網絡傳輸至中央控制平臺，實現全區域、全時段的監控。系統能夠實時檢測火災隱患，自動預警并協調各區域消防資源，確保消防安全。物聯網還可以實現設備的遠程監控與自動維護，減少人工巡檢頻率和誤差。

（三）云計算提供更多火災風險特征

云計算的應用使智慧消防系統在處理大數據時具備了更強的能力。通過云平臺，消防部門可以存儲和分析來自不同傳感器和設備的海量數據，識別潛在火災風險并提供精準的預警[5]。云計算能夠實時處理溫度、濕度、氣體濃度等多維度的數據，結合氣象預報、歷史火災數據等信息，提供更加全面和細致的火災風險分析。例如，在高溫、干旱環境下，系統能夠預測某些區域的火災發生概率，并提前采取防控措施。云計算還可以實現多方數據共享與協同作戰，支持各類應急響應、災后分析等工作，提升火災預警的準確性和及時性，保障消防決策的科學性。

結語

綜上所述，物聯網、大數據、人工智能等技術在消防監督管理中的應用，極大提升了消防監督檢查效率。智慧消防技術在火災隱患排查、設備管理、火災預警等方面的應用，不僅能夠有效減少人工巡查疏漏和疲勞問題，還能實現全天候、全方位的消防安全監控。特別是在野外火種巡查和建筑火災防控中，智慧消防技術展現出強大的潛力和實際價值。隨著技術的進一步發展，未來智慧消防將在區域消防監督管理、無人機巡檢、云計算分析等領域發揮更加重要的作用，為構建更加智能化的消防安全管理體系提供有力支持。

參考文獻

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[5]鄭軍，楊奇澤，陳毅君.淺談智慧消防賦能消防監督檢查[J].綠色建造與智能建筑，2023（01）：42-46.

作者簡介：

王利鵬（1983— ），男，漢族，河北邯鄲人，碩士研究生，中級專業技術職務，研究方向：消防監督檢查。