城市綜合體消防安全監管智能化平臺研究

作者簡介：

高華強（1983— ），男，漢族，河北邢臺人，本科，初級專業技術職務，研究方向：消防監督管理。

摘要：

城市綜合體因其功能復雜、空間立體及人流量大等特征，消防安全面臨動態風險識別難、信息協同效率低等挑戰。本文針對傳統消防監管模式存在的監測滯后、設施維護粗放等問題，提出構建集成物聯網、大數據及GIS技術的智能化監管平臺。該平臺通過多源感知網絡實現對風險的實時監測，依托數據融合分析構建風險評估模型，并建立智能應急指揮體系，為城市綜合體消防安全治理提供全流程解決方案，推動消防監管向主動防控、精準決策轉型。

關鍵詞：城市綜合體；消防安全；智能化平臺

引言

隨著城市化進程的加速，城市綜合體已成為現代城市空間的重要組成部分。其復雜的建筑結構、多元的業態功能與高頻的人員流動，使傳統消防監管模式在風險識別、設施維護及應急響應等方面面臨嚴峻挑戰。當前，物聯網、大數據等新一代信息技術為破解消防治理難題提供了新的思路。本文立足城市綜合體消防安全特征，探索智能化監管平臺的技術架構與應用機制，旨在構建數據驅動、系統聯動的消防治理新模式，為提升超大型建筑群本質安全水平提供理論支撐。

一、城市綜合體消防安全監管現狀及挑戰

（一）城市綜合體消防安全特點

城市綜合體作為集商業、辦公、酒店、居住、交通樞紐等多功能于一體的超大型建筑群，其消防安全管理呈現出顯著的復雜性與系統性特征。首先，建筑空間結構復雜，垂直交通與水平動線交錯，導致火災風險點呈立體化分布。例如，餐飲區域存在燃氣泄漏與高溫作業隱患，地下車庫因車輛密集可能引發燃油火災，高層區域受“煙囪效應”影響易加速火勢蔓延。其次，業態功能耦合性高，不同功能區域對消防設施的需求存在差異，如影院、兒童娛樂場所需有針對性地設置疏散通道與應急照明系統。此外，人流密集且流動性強，日均客流量可達數萬人，節假日高峰時段人員疏散壓力劇增。

（二）傳統消防監管手段不足

1.人工巡檢效率低下，無法及時發現火災隱患

傳統消防監管高度依賴人工巡查，難以實現24小時全天候監測。例如，消防通道堆積物、電氣線路老化等隱蔽性隱患常因巡檢頻率不足而被忽視。此外，巡查人員專業水平參差不齊，對隱患的識別與風險評估能力有限，易導致漏檢或誤判。

2.消防設施維護管理不到位，設備故障率高

城市綜合體普遍配備火災報警系統、自動噴淋裝置、防排煙系統等設備，由于維護管理流程松散，設備故障與誤報問題頻發。例如，煙感探測器因積塵導致靈敏度下降，消防水泵因長期未啟動而銹蝕失效。

3.消防信息分散，缺乏有效整合和共享

當前消防數據多分散于物業、消防部門、第三方維保單位等不同主體，信息孤島現象突出。例如，建筑平面圖、消防設施分布、應急預案等關鍵數據未能實現統一存儲與動態更新，火災發生時各部門協同效率低下。

4.應急指揮協調困難，救援效率有待提高

傳統消防應急模式依賴層級化指揮體系，跨部門協作存在信息傳遞滯后、指令執行偏差等問題。例如，火情初期因現場情況不明，消防部門難以及時獲取建筑內部實時動態，導致救援力量部署與疏散路徑規劃缺乏精準性。

（三）智能化監管的必要性

面對城市綜合體消防安全的復雜性與傳統監管模式的局限性，構建智能化監管平臺已成為行業發展的必然選擇。首先，智能化技術能夠突破人力與時間的物理限制，通過物聯網傳感器實時感知火情，借助大數據分析預判風險趨勢，從而實現從“被動響應”向“主動防控”的轉變。其次，平臺化的數據整合機制可打通信息壁壘，將建筑結構、設備狀態、人流熱力等多元數據融合為統一的風險評估模型，為決策者提供科學依據。最后，智能化系統能夠優化應急指揮流程，通過GIS技術動態定位火源與人員分布，結合云計算快速生成救援方案，顯著提升協同效率與處置精準度[1]。

二、智能化平臺的關鍵技術

（一）物聯網技術

物聯網技術是智能化消防監管的神經末梢，通過部署多模態傳感器網絡，實現對建筑環境的立體化監測。在消防領域，物聯網系統主要由三類節點構成，即環境感知節點（如溫濕度傳感器、煙霧探測器、可燃氣體監測儀）、設備狀態節點（如消防水泵壓力傳感器、防火卷簾門位移傳感器）以及視頻監控節點（具備紅外熱成像功能的智能攝像頭）。這些節點通過低功耗廣域網絡（LPWAN）實現全天候數據采集，形成覆蓋建筑內部所有消防關鍵節點的實時監測體系。例如，溫度傳感器以5秒為周期采集數據，煙感探測器可自主識別煙霧顆粒粒徑分布，智能攝像頭通過邊緣計算實時分析人員密度與疏散通道狀態。

（二）大數據技術

通過大數據技術，構建智能化的決策中樞。首先，通過ETL工具對建筑BIM模型、設備運行日志、歷史火警記錄等多源異構數據進行清洗與標準化；其次，采用分布式存儲技術構建包含時空數據倉庫、設備全生命周期數據庫及應急預案知識庫在內的混合存儲體系；再次，通過機器學習算法，建立火災風險預測模型，該模型需要融合建筑結構特征（如防火分區設置）、設備健康度指標（如煙感誤報率）以及環境動態參數（如人流熱力圖）；最后，形成包含風險熱力圖、設備故障預警、疏散路徑仿真等在內的可視化分析結果。特別需要構建具有自學習能力的算法框架，通過引入強化學習機制，使系統能根據歷史處置效果，動態優化風險評估參數權重。

（三）云計算技術

云計算為消防監管提供動態可擴展的計算資源池，實現包含三個維度。在基礎設施層，采用虛擬化技術構建消防專屬云，通過容器化部署，實現火災報警處理、視頻分析等高并發業務的資源隔離與彈性伸縮；在平臺服務層，開發具備微服務架構的消防業務中臺，將設備管理、報警處置、應急指揮等核心功能解耦為獨立服務模塊，支持快速迭代與橫向擴展；在軟件應用層，通過SaaS模式向監管部門、物業單位及消防救援部門提供差異化服務端口。云計算的彈性特性可有效應對城市綜合體消防監管中的峰值負載，如節假日人流高峰時段的實時數據分析需求。

（四）地理信息系統（GIS）技術

GIS技術為消防監管注入空間智能基因，其技術體系包含三個核心模塊。空間數據庫模塊集成建筑三維模型、消防設施點位圖層及周邊應急救援資源分布數據；空間分析模塊通過緩沖區分析，確定防火分區影響范圍，運用網絡分析法計算最優救援路徑；可視化模塊結合BIM模型構建三維態勢感知界面，支持火勢蔓延模擬與疏散通道動態評估。關鍵技術突破點在于多源空間數據的融合處理，需將建筑CAD圖紙轉化為具有拓撲關系的GIS模型，并實現與物聯網實時數據的空間關聯[2]。在應急指揮場景中，GIS系統支持多尺度空間分析，既能宏觀展示火情對城市路網的影響，也可微觀定位具體樓層的消防栓位置。

三、智能化平臺架構設計

（一）感知層

感知層作為智能化消防監管的神經末梢，承擔著物理環境多維信息采集的核心職能。該層通過異構傳感器網絡構建起立體化監測體系，包含環境感知終端、設備狀態監測終端及人員動態識別終端三大模塊。環境感知終端部署溫濕度傳感器、煙霧探測器、可燃氣體濃度監測儀等設備，形成覆蓋建筑頂棚、中庭、管井等火災易發區域的空間網格化監測體系。設備狀態監測終端通過振動傳感器、電流互感器等裝置，實時采集消防水泵、排煙風機、應急電源等關鍵設備的運行參數。人員動態識別終端融合智能攝像頭、Wi-Fi探針、UWB定位標簽等技術，實現人員密度統計、動線追蹤及異常行為預警。為提升監測可靠性，感知層采用多源數據融合機制，通過置信度加權算法對冗余數據進行交叉驗證。

（二）傳輸層

傳輸層是連接物理感知與數字平臺的核心樞紐，承擔著異構數據高效傳輸與邊緣預處理的雙重功能。該層采用“有線+無線”混合組網模式，主干網絡依托光纖構建環形冗余架構，確保消防控制中心與各防火分區間的可靠連接；末端接入層通過LoRa、NB-IoT等低功耗廣域網絡實現傳感器節點的靈活部署。在數據傳輸協議層面，制定統一的數據封裝標準，將Modbus、BACnet等工業協議轉換為輕量級MQTT協議，減少網絡帶寬占用。為應對綜合體建筑結構對信號傳輸的衰減效應，部署具備信號中繼功能的智能網關，通過自適應功率調節技術動態優化通信質量。邊緣計算節點的引入是傳輸層的重要創新，通過在防火分區部署具備數據處理能力的邊緣服務器，實現火災報警的本地化快速響應。

（三）平臺層

平臺層是智能化監管的中樞神經系統，由數據存儲系統、數據處理系統、風險評估系統及應急指揮系統構成。數據存儲系統采用分布式架構，建立包含實時數據庫、歷史數據庫和空間數據庫的三維存儲矩陣，其中實時數據庫基于時序數據庫技術，可支撐每秒十萬級數據點的并發寫入。憑借數據處理系統，構建流批一體計算框架，通過Flink實時計算引擎處理傳感器數據流，利用Spark進行離線數據的深度挖掘。風險評估系統集成模糊綜合評價、貝葉斯網絡、LSTM神經網絡三類算法，分別對應靜態風險診斷、動態概率預測和時序趨勢分析，形成“三位一體”的風險評估模型。

（四）應用層

應用層聚焦用戶需求，構建多端協同的消防服務生態體系。消防監控中心作為核心節點，配備具備多屏聯動功能的綜合操控臺，通過GIS-BIM融合引擎實現建筑空間的三維可視化監管。移動終端應用采用ReactNative框架開發，集成設備巡檢、隱患上報、應急導航等功能模塊，支持離線數據同步與藍牙信標定位。應急指揮中心部署智能決策支持系統，通過自然語言處理技術解析報警信息，自動生成包含火源定位、疏散路徑、救援力量部署的處置方案。為提升系統易用性，設計分級權限管理體系，為監管部門、物業管理方、消防救援隊伍設置差異化的功能視圖。應用層通過標準化數據接口與城市大腦、119指揮系統實現數據互通，形成“平戰結合”的立體化消防治理網絡[3]。

四、智能化平臺的應用場景

（一）日常消防安全監測

智能化平臺在日常消防監測中構建了全天候、多維度的主動防御體系。在設備管理維度，平臺整合消防水泵、排煙風機、應急照明等設施的運行狀態數據，運用邊緣計算技術實現對設備健康度的實時診斷。例如，當防火卷簾門閉合阻力異常時，系統自動生成維護工單并推送至維保部門，避免傳統人工巡檢的滯后性。針對人員密集區域，智能攝像頭與定位信標協同工作，通過熱力圖分析實時監測人流密度，當疏散通道瞬時客流量超過預設閾值時，系統自動觸發預警并調整應急照明路徑。

（二）火災預警與風險評估

平臺依托多源數據構建動態風險評估模型，實現對火災風險的全周期管理。在預警層面，系統通過機器學習算法對歷史火警數據、設備運行日志與環境參數進行關聯分析，建立不同業態場景的風險特征庫。當傳感器檢測到異常參數波動時，系統不僅觸發初級報警，還通過貝葉斯網絡計算火情發生概率，結合建筑結構特征預判潛在蔓延路徑。例如，餐飲區突發的溫度異常若伴隨著油煙濃度陡增，系統將自動提升風險等級并啟動防控策略。在風險評估維度，平臺整合建筑三維模型、消防設施分布及人員流動規律，生成動態風險熱力圖，直觀展示不同分區的風險指數時空演變趨勢。

（三）應急指揮與救援

在火災發生時，智能化平臺迅速切換為應急指揮中樞，形成“監測-決策-處置”閉環。系統通過數字孿生技術構建災情三維沙盤，實時集成火源定位、煙霧擴散模擬、人員分布等關鍵信息。基于強化學習的應急預案引擎，可自動生成包含最優救援路徑、設備聯動策略、疏散引導方案的綜合處置建議。在指揮協同方面，平臺打通消防、醫療、公安等多部門通信協議，通過態勢感知看板實現指令的精準推送與執行反饋[4]。例如，消防員佩戴的智能頭盔可將現場熱成像畫面實時回傳，指揮中心據此動態調整加壓送風系統的啟閉策略。

結語

智能化監管平臺通過多源感知網絡、動態風險評估與智能決策系統的有機融合，有效提升了城市綜合體的消防安全治理效能。該平臺不僅實現了對風險隱患的實時監測與精準預警，還通過數字孿生、預案推演等技術優化了應急指揮流程，推動消防監管從被動處置向主動防控轉變。未來，需進一步強化多系統協同機制，深化人工智能算法在復雜場景中的應用，同時注重管理流程再造與人員素質提升，使技術創新真正轉化為城市安全治理能力。

參考文獻

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[3]張國成.新時期我國城市消防安全管理工作研究[J].今日消防，2023，8（02）：59-61.

[4]郭斌.大型城市綜合體消防監督策略研究[J].今日消防，2023，8（05）：82-84.